AI如何运用到集装箱物流行业？

以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的制作流程：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后将大纲导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。其中，生成符合要求的大纲最费时间。 市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路：AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 相关推荐：gamma、AIPPT、islide AI 等产品，其中 gamma 被认为在审美方面表现较好。 扩展阅读：《AI 生成 PPT 工具红黑榜，这三款千万别用》《AI+PPT 等效率工具的研报》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的方法和工具来生成 PPT。

以下是关于文生营销图 AI 的相关教程： Liblibai 简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程： 1. 定主题：确定图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 11. 尺寸：根据喜好和需求选择。 关于【SD】文生图提示词： 1. 避免使用太大的数值，如 1920x1080，可能导致奇怪构图，可使用高清修复放大图像倍率，记住高宽比主要控制画面比例。 2. 调整好参数后生成图片，若质感不足，可添加标准化提示词，如：，绘图，画笔等，让画面更趋近于固定标准。

以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器利用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户能拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 这些 AI 产品让无设计背景的用户也能轻松创建专业 Logo。使用时，用户可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得系列方案，并进一步定制优化至满意。 此外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 在第六期“一起做个 LOGO 吧”活动中，活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。活动目标包括探索制作 LOGO 方法、创造独特生成技巧、制作代表学习成果的作品。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图并将作品发送至 SD 学社微信群。会创建在线文档收集作品，6 月 16 日举行群内投票选出前三名，注意事项包括确保设计原创、允许作品公开展示以及在截止日期前提交。 在 AI 制作游戏 PV《追光者》中，故事背景创作阶段结合 chatGPT 发散制作游戏世界观，引导 ChatGPT 用分镜形式描述，使用 new bing 共创细致的故事分镜。生图阶段利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具，进入 midjourney 绘图包括制作 logo。还统一了 MJ 风格描述词，建立 AI 描述词模板，运用 midjourney 尝试制作不同风格 logo，最后用 PS 合成。

以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案： 1. RPA 软件：很早就出现在工作流编排领域，目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI：将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入，提高了流程的可复用性，降低了时间成本。 3. Dify.AI：工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了一套标准化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model：采用“通过演示进行模仿”的技术，检查人们与界面的互动并模仿操作，从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI：基于 GPT4 语言模型的开源应用程序，用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等，访问地址为： 。 此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术： 1. 短期记忆和长期记忆：短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具：学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作：大模型结合问句、上下文的规划、各类工具，最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。

以下为为您提供的 AI 教程相关内容： 1. 五步学会用 AI 制作动画视频播客：五个步骤教您从零到一制作动画版视频播客，适合有一定技术基础的朋友，轻松上手创作动画视频！相关链接： 2. Poe AI 平台：这是一个支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流的聊天网站。注册账号后可免费使用，部分功能需付费订阅。不同 AI 机器人有不同特点，可按需选择。官网地址是：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心找到具体教程。

以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验： 一、什么是大模型 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理，但为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding。常见的算法有： 1. 基于统计： Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络： CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络： BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练。 Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考：

在物流配送领域，人工智能有以下应用： 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 例如： 美团外卖配送系统利用数据分析和机器学习优化外卖小哥的配送路线，会根据订单位置、餐厅出餐速度等因素，在高峰期自动调整配送路线，确保外卖及时送达。 猎聘 APP 作为 AI 招聘求职平台，利用数据分析和自然语言处理技术，连接求职者和招聘企业，促进就业。 链家 APP 作为 AI 房地产交易平台，利用数据分析和自然语言处理，为买卖双方提供安全、高效的交易平台。 游戏开发工具 Unity 利用图像生成和机器学习技术，为游戏开发者自动生成游戏关卡，提高开发效率。

在物流方面，以下几种 AI 应用较为有益： 1. 路线优化：AI 可用于优化物流路线，降低运输成本。 2. 配送计划优化：帮助制定更高效的配送计划。 3. 无人机送货：利用 AI 实现无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在电商行业供应链物流领域，一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴：可能利用其强大的技术能力和数据优势，通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面，提高物流效率和降低成本。 淘宝：或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好，从而更精准地进行商品推荐，并优化物流配送的调度。 抖音：可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘，以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东：有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度，以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是，具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响，包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。

AI技术在供应链管理中的应用可以大大提高采购计划、库存预测和物流优化的效率。以下是如何利用AI根据历史数据和市场变化自动生成这些内容的详细步骤： 1. 数据收集和预处理 首先，需要收集大量的历史数据和实时市场数据。这些数据可以来自企业内部系统（如ERP、WMS）和外部数据源（如市场情报、经济指标）。 数据类型： 历史销售数据：包括销售数量、时间、地点等。 库存数据：当前库存水平、历史库存变化、仓储信息。 采购数据：采购订单、供应商信息、采购周期等。 市场数据：市场需求预测、经济指标、季节性变化等。 数据预处理： 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。 数据整合：将来自不同来源的数据整合成统一格式。 特征工程：提取关键特征，如时间序列特征、季节性特征等。 2. 采购计划自动生成 利用AI模型分析历史采购和销售数据，结合市场变化，生成优化的采购计划。 方法： 时间序列分析：使用ARIMA、Prophet等模型预测未来的需求量。 机器学习算法：如随机森林、XGBoost，通过学习历史数据中的模式来预测需求。 深度学习：如LSTM、GRU，适合处理复杂的时间序列数据。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来一段时间内的产品需求量。 2. 供应商选择和评估：根据历史绩效和市场条件，选择最佳供应商。 3. 采购量确定：结合库存水平、需求预测和供应商能力，确定每个产品的采购量。 4. 优化采购时间：利用AI优化采购时间，以最低成本满足需求。 3. 库存预测 利用AI技术进行库存预测，确保在最低库存水平下满足需求，减少库存持有成本和缺货风险。 方法： 库存优化模型：如Economic Order Quantity 。 库存水平预测：基于历史数据和需求预测，计算安全库存和再订货点。 机器学习算法：如支持向量机（SVM）、KNN，通过学习历史库存变化和需求波动，预测未来库存需求。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来的产品需求。 2. 库存水平计算：根据需求预测、订单交付时间、当前库存水平，计算安全库存和再订货点。 3. 库存补货策略：制定补货策略，确定何时和多少补货。 4. 物流优化 AI技术可以优化物流路径、运输方式和仓储布局，降低物流成本，提高运输效率。 方法： 路线优化：利用优化算法（如遗传算法、蚁群算法）优化运输路线，减少运输成本和时间。 运输方式选择：根据货物类型、运输距离、成本等因素，选择最佳的运输方式（如海运、空运、陆运）。 仓储布局优化：利用AI优化仓库布局，提高仓储效率和利用率。 具体步骤： 1. 运输需求分析：分析需求预测和库存计划，确定运输需求。 2. 路线规划：利用优化算法规划最佳运输路线。 3. 运输方式选择：根据成本和时间要求，选择合适的运输方式。 4. 仓储优化：利用AI优化仓库布局和操作，提高仓储效率。 案例示例：使用AI进行供应链优化 以下是一个使用AI进行供应链优化的具体示例： 需求预测： 1. 收集过去两年的销售数据和市场数据。 2. 使用LSTM模型对未来6个月的需求进行预测。 3. 将预测结果与当前库存水平进行比较，确定需要补货的产品和数量。 采购计划： 1. 根据需求预测结果，使用EOQ模型计算每个产品的最优采购量。 2. 结合供应商历史绩效数据，选择最佳供应商并确定采购时间。 库存管理： 1. 使用支持向量机（SVM）模型预测未来的库存水平。 2. 根据预测结果调整安全库存和再订货点，制定补货计划。 物流优化： 1. 利用蚁群算法优化运输路线，降低运输成本。 2. 根据货物类型和运输距离选择最佳运输方式。 3. 利用AI优化仓库布局，提高货物存取效率。 总结 通过利用AI技术，企业可以实现自动化和智能化的采购计划、库存预测和物流优化。这不仅可以提高供应链管理的效率，还能降低成本，减少库存风险，提升客户满意度。为了实施这些AI技术，企业需要投入时间和资源进行数据收集、模型开发和系统集成，同时需要培养数据分析和AI技术的人才。

在室内软装设计领域，AI 有以下实际运用方式： 1. 工具辅助： Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并提供详细设计结果。 2. 创意生成： 利用 AI 图像生成工具，输入相关关键词，生成多种室内软装创意设计方案，获取新颖独特的灵感。 3. 模拟可视化： 借助 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化，更好地评估和验证设计。 4. 分析优化： 使用 AI 工具对室内软装设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化，以符合使用者需求和体验。 5. 自动化设计： 利用 AI 自动生成符合设计规范的室内软装平面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 6. 协作模式： 人工设计师与 AI 工具形成互补，在创意、分析、优化等环节充分发挥各自优势。 同时，还有字节旗下的 Coze AI 的图像工作流可用于快速出家装设计效果图，并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是一些适合电商设计运用的 AI 工具及相关应用： Midjourney 新编辑器： 产品海报设计：将产品图片导入编辑器，通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化：利用图像重纹理化模式，快速为家具图片换上各种材质。 艺术字体海报：通过白底字体图和图像重纹理化模式，变换成各种炫酷的字体海报风格，建议使用竖版白底文字图。 用于阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的 AI 应用： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：选择或生成高质量的产品图片。 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 营销活动分析：了解活动效果，吸引顾客并产生销售。 库存管理：预测需求，优化库存管理。 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高知名度。 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。 其他生成式 AI 工具： ：帮助品牌创建引人注目的产品照片。 ：制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 ：编写经过 SEO 优化的产品描述。未来有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，创建完整的电商商店及营销材料。

以下是一些运用 AI 生成短视频的方法和工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本自动分析并生成所需素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化视频内容，适用于多种场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 此外，在运营方面，腾讯运营可以通过 ChatGPT 生成文案，将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。例如，市面上的一些手机剪辑软件，如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作相对简单，让大众更轻松地制作视频。但需注意，系统匹配的素材不符合要求时可手动替换。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在项目中的运用非常广泛，主要包括以下几个方面： 1. 辅助创作与学习：例如 AI 智能写作助手可帮助用户快速生成高质量文本，还有 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划：涵盖 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，能根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警：像 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，可实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，有助于提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易：包括 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 对于技术纯小白开发真正的应用，可逐步学习和实践。按照项目规划，学习一个 POC 并应用到大项目中。当遇到错误时，可复制错误信息和相关代码让 AI 找错修复，若使用可识图的 Claude 或 GPT4o，截图、错误信息和代码三件套会很有用。但可能会遇到一些问题，如 AI 给出错误的代码版本，此时更有效的方式是找文档（可让 GPT 提供文档链接或问 perplexity），或去 stackoverflow 上找答案（注意回答和评论的日期），然后将这些信息提供给 AI 让其修复。如有可能，找老师傅支援会更好。 在有具体需求的项目中运用 AI 仍存在困难，但其能提高生产效率，如创造美术资源，在创意瓶颈时也能提供启发和灵感。

以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议： 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史： 1. Day 1：懵懵懂懂，只会说“你好，帮我写个报告”。 2. Day 7：学会表达，比如“帮我写一份周报，重点说明项目进度”。 3. Day 14：熟练掌握，例如“我需要一份项目总结，包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30：把常规 AI 工具都试过一遍，并选定自己要持续玩的方向，比如 AI Agent。 5. Day 60：组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路，每天都有记载，大家可以感受一下进境： 元子的心得： 1. 不要怕问“笨”问题，但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步，不积跬步，无以至千里。 3. 多试多练才是王道，来社区共学，一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久，学完就用才是王道，不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告，AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据，AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件，AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案，AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时，比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作，即使没有相关经验，在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧，并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事，可以： 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料，快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论，向有经验的大佬请教，多多参与「共创活动」，不仅能快速学习，还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现，AI 工具虽强大，但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是关于 AI 办公运用的相关内容： 在文章《Sam Altman｜智能时代》中提到，经过长期的科学发现和技术进步，人类已能利用深度学习技术制造计算机芯片并发展出越来越强大的人工智能。深度学习发挥了作用，且随着规模扩大和资源投入增加而不断改进，这可能是人类历史上最重要的事实，未来 AI 模型将成为个人助理，帮助处理各种任务，改善人们的生活。 在“AI 应用大模型商业化落地现状与思考”中，游戏行业利用大模型不仅能降低成本，还能创新玩法和提供独特体验，如网易的《逆水寒》通过 AI 实现美术开发、NPC 交互和诗词创作。在人力资源管理领域，AI 应用覆盖招聘、绩效评估和员工培训等环节，在全行业的基础办公如 PPT、Excel、会议报告等方面，从单个任务到角色协同都能显著提高效率，健身行业的 AI 减重顾问能解决售前客服和学员健康监护等问题。 市面上有 100 个应用 AI 的产品，主要涉及辅助创作与学习（如写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划器等）、监控与预警（如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等）、优化与管理（如办公自动化工具、物流路径优化工具等）、销售与交易（如艺术作品生成器、销售平台等）等方面，为创业者提供了丰富选择和广阔前景。