如何快速了解ai这个行业发展

要开发一个类似塔罗牌或欧卡牌的 AI 应用，以下是一些建议： 1. 数据收集与准备：收集大量与塔罗牌和欧卡牌相关的解释、象征意义、牌面图案等数据，为 AI 模型的训练提供丰富的素材。 2. 模型选择与训练：可以考虑使用自然语言处理模型，如 Transformer 架构的模型，对收集到的数据进行训练，以让 AI 学习理解和生成与卡牌相关的解释和预测。 3. 交互设计：设计一个直观且吸引人的用户界面，方便用户与 AI 进行交互，例如选择牌、提出问题等。 4. 个性化体验：根据用户的历史交互和偏好，为用户提供个性化的卡牌解读和建议。 5. 准确性与可靠性：不断优化模型，提高解读的准确性和可靠性，避免给出模糊或误导性的回答。 6. 伦理和法律考虑：确保应用的使用符合伦理和法律规范，不涉及欺骗或有害的内容。 7. 测试与优化：在推出应用前，进行充分的测试，收集用户反馈，不断优化应用的性能和用户体验。

目前比较成熟的图生图 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 此外，原画师或美术会使用的图生图工具，比如用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材，这种情况会越来越多。像 Stable Diffusion 在这方面也有应用。

以下是快速掌握 AI 使用的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 对于小白快速掌握 Python 结合 AI 的方法： 1. 掌握最少必要知识，尽快开始并度过这个过程。 2. 参考：。 3. 结合 ChatGPT，不懂的都可以问，注意提示词。 另外，还有一份 20 分钟上手 Python + AI 的简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内，循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

以下是关于 AI 教育的相关内容： 人们对 AI 时代教育的期待： 长期以来的应试教育存在诸多弊端，如题海战术、考试制度等，导致学生创造性和创新性思维相对较差，且可能让学生对学习丧失兴趣。虽然教育资源比过去充裕，但学生学习能力未明显提升。对于三四五六线城市的学生，选择相对较少。 学校在 AI 教育方面的探索： 北京市新英才学校的师生已行动起来，跨学科项目老师带学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师借助 AIGC 备课授课，生物和信息科技老师合作带学生训练 AI 模型识别植物。学校领导层重视，给予老师很大自由空间，目前处于探索初级阶段，但有一定经验成果。 中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（机器学习、深度学习等），以及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。

以下是关于 AI 提示词的相关内容： 在舞蹈音乐方面，有 108 个用于生成 AI 舞曲的提示词，例如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”。其中，Punchy 4/4 beats 指节奏感强的四四拍鼓点；Electro bass 指电子低音；Catchy synths 指易于记住的合成器旋律或音效；Pop vocals 指流行音乐风格的主唱；Bright pads 指明亮的和弦音效；Clubready mixes 指适合在夜店播放的混音；Energetic drops 指高潮部分。每个提示词精心制作，以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量，同时确保适应不同的聆听环境。 对于 SD 新手入门的图文教程中的提示词部分，为您提供了以下相关资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指某种能够模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的存在。 对于没有理工科背景的人来说，理解 AI 可能有一定难度，可将其视为一个黑箱，只需知道它能实现这些功能即可。AI 与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种能一定程度理解人类文字的异类达成预设效果，且都需面对可能突破界限的情况。 从技术角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。对于明确步骤和顺序的任务，可编写程序让计算机完成，但像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程步骤的任务，正是 AI 所关注的。 在概念上，GenAI（Generative AI，生成式 AI）是基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用。AIGC（AIGenerated Content）则指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。目前，AIGC 行业在国内主要受《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及相关管理规定的监管。

以下是快速建立本地知识库的方法： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，包括非结构化、结构化和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储包括将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存中。 2. 使用 AnythingLLM 软件： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作步骤：首先创建工作空间，上传文档并进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后测试对话。 3. 本地文档上传： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 将文档拖拽到上传区或选择上传，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。 自定义分段时可设置分段标识符、分段最大长度和文本预处理规则，如替换连续空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。 总之，看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍，如果您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系相关人员或加入免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

以下为您推荐几款可快速生成电商服装模特的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：如果您要开淘宝网店，可借助它初步制作展示商品。比如卖绿色淑女裙，先真人穿衣服拍照，处理好照片，选好 realisitic 真人照片风格的底模，再根据不同平台换头，通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置好 prompts&parameters。 2. ComfyUI：这个工作流适用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景。首先生成适合服装的模特，可抽卡抽到满意的模特，加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。然后进行高精度的换装，先预处理拼出 mask，再重绘 mask 区域。 3. 达摩院：支持虚拟换装、姿态编辑，您可以直接在 https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR 进行测试。

以下是一些快速提高向 AI 工具提问能力的方法： 1. 先了解 AI 工具的功能和适用范围，明确其能解决的问题类型。 2. 学习相关的基础知识，例如 AIGC 背后的原理，以便更深入理解 AI 的可能性和局限性。 3. 避免拟人化的提问方式，而是直接清晰地描述问题。 4. 对于复杂的问题，逐步分解，分步骤进行提问。 5. 学会批判性地看待 AI 的输出结果，如有错误，分析原因并进一步优化提问。 6. 多参考他人成功的提问案例，如学生在春游前提问关于便携食物的规划。 7. 利用群里的交流氛围，如“公开问”，学习他人的提问技巧。 8. 对于不熟悉的领域，先进行一定的知识储备，再向 AI 提问。 9. 不断练习和尝试，在实践中总结经验，提高提问的准确性和有效性。

以下为您推荐快速好用的人工智能网页翻译 AI： Open AI Translator（强烈推荐） 推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟 功能：是一款接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品。适合在浏览网页时查询个别单词、句子，能得到等同词典的体验。也可用于分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果佳。 优势：可以在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，可用于任何 web 场景。强烈推荐配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用。 调用方式：选中页面中的文本后，会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 注意事项：安装后需要获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，可找个地方保存好 API Key，方便在体验产品时复制粘贴。 下载地址： 此外，10 月盘点中还有一些相关的 AI 应用： 用自然语言对网页编程，实现各种操作： 浏览器插件→ 安装向导→https://yiu45q2746h.feishu.cn/docx/UM5Idb3AVo5cQXxgu09cTCAOnye 把输入文字自动翻译成多种语言后进行搜索（沉浸式翻译团队的新产品）：网页应用→https://bilin.ai🔮 AI Youtube 搜索和总结，并支持播放 Youtube 视频，突然走红：网页应用→https://www.jenova.ai🔮 302.ai：汇集全球顶级品牌的 AI 超市，网页应用→https://302.ai，AI 播客生成器、AI 视频生成器、AI 网页生成器等 30+生产级应用，GitHub→https://github.com/302ai 另外，如果您想在网站上增加一个 AI 助手，只需 4 步： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。

目前我无法直接为您提供将 Excel 表格快速生成甘特图的服务。但您可以使用一些专业的软件，如 Microsoft Project、Excel 本身（通过特定的功能和插件）、Trello 等，它们都具备将相关数据转化为甘特图的功能。您可以根据自己的需求和使用习惯选择合适的工具，并按照其操作指南进行操作。

对于小白了解 AI ，以下是一些关键内容： 1. 概念方面： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 相关技术名词及关系： 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据无标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习：参照人脑，有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI：能生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且 Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是为您系统性介绍 AI 的结构内容： 第一级：人工智能 第二级： 1. 基本概念 术语和基础概念 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等） 分支之间的联系 2. 学习之旅 入门课程推荐（李宏毅老师的课程等） 在线教育平台课程 3. 特定模块 图像 音乐 视频等 4. 提示词技巧 5. 实践尝试 实践巩固知识 作品分享 6. 体验产品 ChatGPT Kimi Chat 智谱 文心一言等 此外，为您推荐三本神经科学书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun） 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz） 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著） 还有《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的学习经验，如第一阶段迈出第一步，看书听课进社区，包括系统性学习、初步探索、加入 AI 社区等。

智能体（Agent）在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念，具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域： 1. 自动驾驶：汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现： 通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 发展情况： Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架，它把大模型（LLM）和 LLM 之间，以及 LLM 和工具之间，通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展，大家对 AI 的诉求变得越来越具体，简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显，基于 LLM 对于 Agent 的结构设计，Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限，对于专业 IT 人士不够自由，对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。

AI 是一种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说，可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵，其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念，比如： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些了解 AI 相关知识的途径： 1. 访问《通往 AGI 之路》知识库，其提供了全面系统的 AI 学习路径，涵盖从常见名词到应用等各方面知识。您可以通过访问。 2. 关注相关的社交媒体账号，如公众号“通往 AGI 之路”、等，获取 AI 消息和知识普及视频。 3. 学习 AE 软件，了解其功能及与 AI 结合运用的方式，比如在 B 站找丰富的入门课程自学，或从包图网下载工程文件学习。 4. 阅读相关的研究报告，如艾瑞的《2024 年移动端 AI 应用场景研究报告》。 另外，《通往 AGI 之路》知识库目前没有手机端。

以下是为您推荐的系统了解 AI 应用的内容： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，您可以根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 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。 同时，您还可以学习以下 AI 相关知识作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，您还可以参考以下文章和推荐： 1. 《》：推荐了适合新手使用的 AI 产品，如聊天对话类、图像类、视频类、PPT 类、音频类和私人定制类，包括国内外的产品如 Kimi、智谱清言、ChatGPT 和 Midjourney 等。 2. 《》：通过生动的故事探讨自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的核心概念。 3. 《》：设想了未来 150 年内 AI 原住民与智能机器的共生关系。

以下是一些可能会被 AI 替代人工的行业： 1. 办公领域：如输入数据、填写文件、扫描文档等单调重复的工作，AI 有可能将人们从这些任务中解放出来，让教师、医生、警察等有更多时间从事专业工作。 2. 营销行业：包括策略制定、用户画像洞察、广告内容制作、投放渠道管理与效果分析等工作，AI 能够提高效率和精准度，实现商业化落地。 3. 编程行业：随着 AI 的发展，如 OpenAI 的 o3 发布，AI 在复杂编程任务中表现出色，可能取代大部分常规编程工作，对软件工程和算法开发等领域产生巨大影响。

以下是关于 AI 创意行业思维拓展方面应用的相关内容： 一、通过智能工具实现博客的高效数字化转型 1. 内容创作与管理中的常见挑战 2. 通过 AI 生成文章大纲与创意扩展 案例：从 1000 字到 5000 字的扩展 开始扩展：举例深化理解 以“AI 辅助写作的优势”为例，如使用 Claude 模型辅助写作后日均文章产出增加且质量未降，在克服写作瓶颈时提供新颖切入点，以及强大的数据处理和分析能力。 持续优化和润色：与 AI 互动，审阅扩展内容并获取优化建议，如指出表达不清之处和添加转折句增强连贯性。 最后润色：标题选择和整体评估 选定“AI 与人类协作：重塑内容创作的未来”的标题，AI 指出语法错误和表达不一致的地方并据此修改。 3. 成果和反思 文章从 1000 字扩展到 5200 字，耗时约 4 小时，比独立完成节省至少 60%的时间，深度和广度显著提升。 体会到 AI 是高效写作助手和强大思维拓展工具，帮助从多角度思考问题，发现被忽视的观点，同时需思考人类创作者在 AI 时代的独特价值，学会更好利用 AI 工具并保持创造力和批判性思维。 二、分众传媒携手阿里通义大模型开拓品牌广告 AI 营销新模式 1. 业务价值 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术进行品牌定位分析和策略制定，在存量博弈市场找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛：通过一键生成广告语、一键 AI 设计等 AI 应用，帮助中小广告主快速高效制作广告创意素材。 业务价值回报：为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定，基于通义千亿大模型进行准确语义理解和意图分类，并根据用户提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和方法论搭建的 Agent 生成应用，模拟营销专家创作思路，使用 Cot 思维链技术增强广告生成的准确性。

数据标注行业具有一定的前景，但也面临着一些变化和挑战。 从前景方面来看： 1. 数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，这使得数据标注的重要性日益凸显。 2. 多模态模型的发展需要更加细致和复杂的数据标注，为行业带来了更多需求。 3. 随着技术的进步，数据标注不再是简单的劳动力作业，而是向知识密集型转变，这要求从事标注的人员具备更高的专业水平和特定领域的知识，从而提升了行业的专业性和价值。 然而，也存在一些挑战： 1. 数据标注工作繁琐，数据清洗工作占据了大量时间。 2. 合成数据的使用虽然带来了便利，但也存在与真实数据分布不一致可能导致模型偏差等风险。 在数据标注的具体操作上，数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型，手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 自动标注 caption 时，需要进行一系列的操作和配置。

以下是最新 AI 行业的一些融资事件： 据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。其中智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业成功 IPO。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资。 AIGC Weekly28 报道：Celestial AI 融资 1 亿美元用于使用基于光的互连传输数据；Zenarate 融资 1500 万美元，其为提供 AI 模拟培训平台的公司；Augmedics 获得 8250 万美元，用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术；CalypsoAI 筹集了 2300 万美元，用于生成 AI 模型的护栏。 近期热门融资 AI 产品速递中，包括多种搜索模式且重隐私的搜索引擎 You.com、通过 Sparkpages 来满足用户个性化搜索需求的 Genspark、刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的 Rockset、人类与 AI 共存的社交软件 Butterflies AI、可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手 MeetRecord 等。

AI 在集装箱物流行业有以下应用方式： 1. 物流路线优化：利用 AI 分析各种数据，如货物数量、目的地、运输条件等，优化物流路线，降低运输成本。 2. 配送计划制定：通过 AI 制定更合理的配送计划，提高配送效率和准确性。 3. 集装箱管理：借助数据分析和机器学习技术，优化集装箱的分配和使用，提高利用率。 4. 预测需求：利用 AI 预测货物的需求，提前做好准备，减少库存和延误。 5. 风险评估：分析潜在的风险因素，如天气变化、交通拥堵等，提前制定应对策略。 例如，像丰巢快递柜管理系统利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况，提高快递配送效率。未来，AI 在集装箱物流行业的应用还将不断拓展和深化。

要开发一款专属某行业的 AI ，可以参考以下要点： 1. 学习模式：AI 应像人类一样学习，例如在医疗保健领域，创建具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力，可能会以与人脑皮层类似的方式发展，并针对特定任务专门设计神经架构。 2. 特定领域专家 AI：创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易，预计会创造许多专家 AI ，它们在编码、数据和测试方面采用多样化方法，并提供多种意见。 3. 现实世界互动：让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，同时避免复制危险的偏见。 4. 模型生态系统：以医疗保健为例，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规教育开始，再通过学徒实践，AI 学习也应如此，通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据。 5. 行业调研报告： 步骤：让 AI 阅读学习优秀行业调研报告，总结方法论和操作框架；询问收集行业数据时所用的一手和二手数据及靠谱资料收集网站；要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号，并输出行业调研报告框架；丰富框架每一章节内容。 注意事项：使报告有深度可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解，或深度咨询 AI 并借助其知识学习、研究和总结。 以上是关于如何做一款专属某行业的 AI 的相关内容。