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我如何AI应用产品创业思路 目前有商业和项目概念没有IT基础

Answer

以下是为您提供的关于 AI 应用产品创业思路的相关内容:

从过去的经验来看,2014 年是移动互联网的红利时代,当时有很多创业者和投资人在深圳的咖啡馆交流项目。有人参与移动互联网创业,做了一款帮人养成好习惯的 APP,积累了百万用户并拿到投资,但因商业化思考较浅等原因项目折戟。

对于现在的 AI 应用创业,有观点认为这一波 AI 更利好大厂,因为创业公司缺乏数据和场景。但也有观点指出,任何技术进步,现有的大公司虽会获利,但创业公司能创造新的价值和场景。以移动互联网为例,最大的四个应用如移动端的 IM 工具、打车、外卖、短视频,除微信外都来自创业公司,且新的技术优势应是解决新问题,而非做更好的上一代产品。此外,AI 时代有利于创业者的一个好处是,利用大模型的能力,创业公司人员更精简,很多 AI 应用创业者仅几人就能完成产品开发上线测试。而且从应用层面看,2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。

如果您没有 IT 基础但有商业和项目概念,建议您:

  1. 深入研究目标市场和用户需求,找准新的问题和价值点。
  2. 关注创新的应用场景,避免与大厂在已有产品上竞争。
  3. 充分利用大模型的能力,优化团队结构,提高效率。
  4. 考虑与有 IT 技术能力的团队或个人合作。
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References

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

我有时会想,如果穿越回2014年,我22岁毕业时,还是否会选择创业?2014年,国家提倡大众创业、万众创新,正是移动互联网的红利时代。我在深圳的咖啡馆,能遇到很多聊项目的创业者和投资人。我也参与了移动互联网创业,和朋友做了一款帮人养成好习惯的APP,积累了百万用户,拿了一些投资。从大学做交友网站开始,认识了很多牛人,小红书、快看漫画、礼物说、兼职猫等,第一批移动应用创业者或运营负责人,都成了各自领域的佼佼者。而我们的创业项目由于对商业化思考较浅,且好习惯这个概念较泛(且养成好习惯比较反人性),在当时工具+社区的模式中没有很好的商业化落地,最终项目折戟。那时候我机缘巧合,通过紫牛创业营了解到傅盛总,也看了傅盛总的一些文章和演讲(关于傅盛认知三部曲),于是抱着试一试的心态给傅盛总发了邮件,希望去猎豹移动学习怎么做产品和微创新。而傅总也真的回我邮件并让我约hr面试了,今天还是很感谢傅总当年的点拨和引荐。后来从北京回到深圳,加入了一家编程教育初创公司,也经历了公司从100多人到2000多人的快速发展;当时教育行业的核心逻辑从服务效果交付,卷到了各种投流获客,获客成本CAC的上升导致ROI惨不忍睹(分直播课和录播课,电销和社群营销)。然后双减政策来了,广告金主中就看不到教育企业的影子了。再后来加入某家大厂做跨境物流业务,一晃已毕业10年。

【好文推荐】议古论今:聊聊现在AI应用层创业者面对的三个问题

有一些观点认为,这一波AI更利好大厂,而创业公司没有数据和场景,很难有机会。我们的观点是,任何技术的进步,现有的大公司大部分都会因此获利,主要看有没有抓住这些机会,去改造/提升现有的业务;但是创业公司创造的往往都是新的价值和新的场景。以移动互联网为例,纵观全球产生的最大的四个应用是移动端的IM工具(微信、WhatsAPP),打车(Uber,滴滴,Grab)、外卖(美团、Doordash)、短视频(抖音,Tiktok)。但这四个应用其实并没有“颠覆”上一代的PC互联网时代公司的任何业务,让他们的业务消失。以大家以前非常熟悉,但是现在可能感到陌生的QQ为例,25岁的QQ直到今天,它的MAU仍然高达6亿。2008年,淘宝网全年交易额是998亿元,而2023年这个数字大概在7万亿左右。这里我们的核心观点是,想要“颠覆”上一代的产品不一定是一个对的创业方向。全球最大的移动互联网应用除了微信以外,其实都来自于创业公司,并且包括微信在内都是“移动原生”的产品。新的技术来带的优势,应该是去解决新的问题,而不是做更好的上一代产品。更好的上一代产品,的确是大厂的优势。而创新最大的特点就是散点发生的,创业公司的数量和人才结构天然更具备优势,大厂在应用层并不占据绝对的优势。另外,今天AI时代的有利于创业者的另外一个好处是,利用大模型的能力,创业公司的人员反而越来越精简了,我们看到很多AI应用的创业者,往往只有几个人,就已经把产品开发完成上线进行测试了。One more thing,我们认为从应用层面来看,2B的应用公司,在中国可能会迎来跨越式发展的机会。

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小白如何用ai开始学习图片设计
对于小白如何用 AI 开始学习图片设计,以下是一些建议: 1. 图像流搭建 创建第一个图像流:由于文本类型大语言模型无法直接生成图片,需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。为 bot 加入图像流时,要设定图像流名称以及描述(名称只能是英文)。 了解图像流节点的意义:图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能,大致可分为智能处理工具(如“智能生成”“智能抠图”“画质提升”等)、基础编辑工具(如画板、裁剪、调整、添加文字等)和风格处理类工具(如风格迁移、背景替换等)。从基础编辑工具开始尝试,熟悉后再探索其他功能。右侧类似画布,可拖拽左侧工具或点击“+”拖放各种工具模块,工具之间可连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计:例如生成海报功能,在总结故事后,将完整的故事作为输入,对输入的故事进行一轮提示词优化,从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词,将优化后的提示词输入生图大模型,调整生图的基础风格和信息,输出最终的配图海报。 测试图像流。 2. 利用即梦 AI 生成海报 提示词:皮克斯风格,三宫格漫画:一只小狗,坐在办公桌前,文字“KPI 达标了吗?”。一只小狗,拿着一个写满计划的大本子,微微皱着眉头,文字“OKR 写好了吗?”。一只小狗坐在电脑前,文字“PPT 做好了吗?”。 实操教程: 打开即梦 AI:https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词,选择生图模型 2.1,点击立刻生成。 3. 进阶技巧和关键词 图片内容一般分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 主题描述:可以描述场景、故事、元素、物体或人物细节、搭配等。描述场景中的人物时,最好独立描述,不要用一长串文字,否则 AI 可能识别不到。 设计风格:可找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。对于某些材质的描述,关键词的运用有很多门道,需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。
2025-02-26
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2025-02-26
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2025-02-26
AI LOGO工具
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。
2025-02-26
我想知道ai学习路径
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。
2025-02-26
AI 自动化和工作流编排有什么好的工具和方案
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。
2025-02-26
What can children do with AI?
孩子们可以通过以下方式利用 AI: 1. 拥有虚拟导师,获得任何学科、任何语言、任何学习进度的个性化指导。 2. 在解决问题时借助 AI 工具,为人类进步的架构增添新的支撑。 3. 与 AI 共同完成作文,并对 AI 生成的内容进行点评批改,以拓展思维。 4. 拥有像毛绒玩具这样的 AI 朋友,获得有温度和情绪的陪伴。但在利用 AI 时要有所取舍,明确其功能定位,例如避免过度追求功能而消解情绪价值。
2025-02-23
How do children edit games with AI?
以下是一个用国产 AI 为孩子开发游戏的案例教程中的开发过程: 1. 元素设计: 狼:图片放进去,调整大小。 栅栏:图片放进去,调整大小。 洞:调整背景颜色,让 AI 提供,改进背景颜色。 槌子:点一下转动,最初 AI 给的代码未实现动画效果,简化为点一下马上旋转 90 度,放开时恢复,点击时洞的高度变短。 羊:生成 20 只羊时出现重叠问题,让 AI 调整每只羊间隔 10PX。控制羊的移动花费较多时间,重写多轮。 2. 图片生成: 直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片。其中羊、狼、锤子、栅栏生成无背景的,用 PS 做成透明 PNG。栅栏生成多次以选择合适的效果,胜利和失败图片因 AI 无法理解需求生成多次。 3. 框架搭建: 让 AI 生成 HTML 的大框架,验证元素摆放位置,生成的 HTML 代码简洁符合期待,CSS 结构不错但 position 定位模式不对,修改为 position:fixed 修复 BUG。 4. 效果实现: 失败判断在羊的跑的动作中实现,羊跑光显示失败图像。 胜利判断在槌子事件中,洞全部修好即胜利。 第二关:胜利时多一个步骤跳转到第二页,复制代码并修改,如加入长相凶狠的狼,用 AI 作图。 5. 完成与测试: 2024 年 5 月 11 日 17:34:04 完成所有内容并上传服务器测试,存在小 BUG 但先凑合用。 需要注意的是,AI 生成的内容可能有 90%能用,但仍有 10%需要人工调整,多轮干预可能是必要的,AI 只是辅助,学习和专家指导仍很重要。
2025-02-23
Perplexity是谁做的
Perplexity 是由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办的。它是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月。其搜索引擎采用了大型语言模型(LLM)技术,具有理解能力强、生成式回答、个性化和上下文感知等优势,但也存在训练成本高、可解释性差、潜在的偏差和不当内容等劣势。Perplexity 将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能。
2025-02-20
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的模型案例有哪些?
目前开源模型的 MIT 模式、Apache、GPL、BSD 模式的具体案例众多且不断更新。MIT 模式的开源模型如 TensorFlow Lite;Apache 模式的有 MXNet;GPL 模式的像 Gnuplot;BSD 模式的例如 OpenCV 等。但请注意,这只是其中的一部分,实际情况可能会有所变化。
2025-02-14
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的定义和区别
MIT 模式:这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布,并且几乎没有限制,只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式:提供了较为宽松的使用条件,允许修改和再发布代码,但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时,还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式:具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布,修改后的代码也必须以 GPL 许可发布,以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式:也是一种较为宽松的许可模式,允许使用者自由地修改和再发布代码,通常只要求保留原版权声明。 总的来说,这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同,您在选择使用开源模型时,需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。
2025-02-14
开源模型除了MIT模式外,还有哪些模式?
开源模型常见的许可模式除了 MIT 模式外,还有以下几种: 1. Apache 许可模式:允许在商业和非商业项目中自由使用、修改和分发代码,但需要保留版权声明和许可声明。 2. GPL(GNU General Public License)许可模式:具有较强的传染性,要求基于该代码的衍生作品也必须以 GPL 许可发布。 3. BSD(Berkeley Software Distribution)许可模式:允许自由使用和修改代码,并且对衍生作品的许可要求相对宽松。 需要注意的是,不同的开源许可模式在使用条件、义务和限制方面可能存在差异,在选择和使用开源模型时,应仔细阅读和理解相关的许可协议。
2025-02-14
关于使用deepseek的创业思路有什么
以下是一些关于使用 DeepSeek 的创业思路: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计阈值系统,后续根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 用户对 DeepSeek 的使用场景包括但不限于: 1. 脑爆活动方案。 2. 生成会议纪要和方案,稍加修改即可呈现高质量的会议总结。 3. 本地搭建超级 AI 助手。 4. 与飞书结合批量处理客户评论。 5. 分析总结复盘内容。 6. 生成专业专用软件详细使用过程。 7. 写课程方案、做产品最小 MVP、做创业想法梳理。 8. 检索资料搜索。 9. 编程,推荐装机硬件。 10. 写小说大纲和细纲,系统查资料,评估买车等。 11. 做雷达算法框架、自媒体公众号文章。 12. 批处理,完成原型设计,产品深度思考,勾画 MVP 关键点,评估。 13. 做项目工作。 14. 教小朋友学英语。 15. 学习量化交易。 16. AI 咨询,为企业赋能。 17. 自动提醒团队形成。 18. 结合飞书多维表格+DeepSeek 搭建创业软件小助手,一句话生成软件落地方案。 19. 解决数学建模的解题思路。 20. 问诊推荐感冒中成药。
2025-02-26
我希望通过ai做好我企业内部的智能巡检。巡检内容主要是针对企业的门店的招牌门头是否合规给出意见。主要合规性检查包括:Logo是否符合公司的设计标准;门头的颜色搭配、尺寸是否符合标准(还要提醒褪色),请问大体应该是各什么思路?
很抱歉,飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说,您可以考虑以下思路: 1. 数据采集:使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术:运用 AI 的图像识别能力,对采集到的图像进行分析,识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型:根据公司设计的标准,建立合规性的模型,以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断:通过算法判断门头的各项元素是否符合标准,包括 Logo 是否与标准一致,颜色搭配、尺寸是否在规定范围内,以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒:根据判断结果生成详细的报告,并及时提醒相关人员进行整改。
2025-02-25
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
现在页面UI生成有好用的AI辅助思路么
以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路: 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面:如果想指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加一段页面指令描述,例如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作,会发现 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 2. 推荐的网页原型图生成工具: 即时设计:https://js.design/ ,是可在线使用的“专业 UI 设计工具”,更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,无需编码知识即可创建和自定义网站,提供多种模板和设计选择。 Dora:https://www.dora.run/ ,使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站。 3. 案例教程:在开发游戏时,让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素,其中部分元素生成较顺利,部分需多次尝试。生成的 HTML 代码简洁,CSS 结构不错但部分定位模式需调整。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任,仍需人工调整,学习和请教专家也是必要的。
2025-01-18
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以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路: 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面:如果想指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作,其产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。 2. 推荐的网页原型图生成工具: 即时设计:https://js.design/ ,是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”,更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,可在无编码知识的情况下创建和自定义网站,提供多种模板和设计选择等功能。 Dora:https://www.dora.run/ ,使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 3. 案例教程:在开发游戏的过程中,让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素,其中部分元素生成效果较好,部分需要多次生成和调整。生成的 HTML 代码简洁符合期待,但 CSS 结构的 position 定位模式可能不对,需要人工修改。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任,仍需要人工调整和学习。
2025-01-18
普通人怎么开展ai应用层的创业
对于普通人开展 AI 应用层的创业,以下是一些建议和分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金需求巨大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责。普通人若无强资源,应谨慎入局,可考虑“合作生态”的切入机会。 2. 技术层:处于技术爆炸期,迭代速度极快。若团队规模不大,需慎重考虑技术迭代风险。基础通用大模型研发烧钱且竞争激烈,非巨无霸公司不建议考虑。 3. 应用层:是一片广阔蓝海,当前从业者增加,虽有相关产品涌现,但成熟应用和“杀手级”应用较少,对于普通个体和小团队,强烈推荐重点思考和布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 在应用层创业的具体方向上,比如智能体领域: 智能体可以简单理解为 AI 机器人小助手,类似移动互联网中的 APP 应用。 有很多公司已关注 AI 应用层的产品机会,如在 C 端,有社交方向的用户注册后先捏自己的 Agent 再聊天等有趣场景;在 B 端,有帮助商家搭建 Agent 的机会。 国内有众多智能体开发平台,如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。
2025-02-19
我想创业,花多少钱,能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说,这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,且已开源免费。 在模型供应商方面,不同供应商的特点和成本有所不同: 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型,为拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型,是拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为 0.008 元/千 tokens,训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens,输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署有服务费,API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外,获取高质量数据的难度较高,大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势,且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元,而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
智能体创业
智能体创业相关内容如下: 概念定义: 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词,如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等。简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:在社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,还有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会。 智能体开发平台:最早接触到的是扣子 Coze,2 月 1 日字节正式推出其国内版“扣子”,用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人常用的是扣子,本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。 相关人物及课程:韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家,荣获多家 AI 开发平台比赛奖项,有 12 年程序开发背景和多家企业的 AI 落地顾问经验。其课程包括入门搭建证件照应用和进阶邮票收藏馆搭建,能让学习者全面认识扣子的 AI 应用底层逻辑,解决 AI 应用核心卡点,收获价值千元的 AI 应用。
2025-02-05
现在在国内有想要做这个AI方面的这个创业,我能做一些什么呢?
在国内进行 AI 方面的创业,以下是一些建议: 1. 数据处理方面: 认识到高质量数据处理服务的稀缺性,数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据,谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面: 训练底层世界大模型需要巨大投入,除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品,而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面: 可以选择“唯快不破”的策略,尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习(如 AI 智能写作助手、语言学习助手等)、推荐与规划(如商品推荐、行程规划等)、监控与预警(如健康监测、安全监控等)、优化与管理(如办公自动化、物流优化等)、销售与交易(如艺术作品生成与销售平台等)等细分领域。 需要注意的是,在这轮 AI 大潮中,新技术加速迭代是常态,不能期望在“技术稳定”时再出手。
2024-12-20
我是一名传统制造业的产品经理,一名ai小白,想在ai方面进行创业,有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议: 对于技术爱好者: 1. 从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本,熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor,从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区,如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块,与开发者交流,了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目,如开发简单的聊天机器人或图像识别应用,深入理解实际应用过程。 对于内容创作者: 1. 利用 AI 辅助头脑风暴,针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程,从生成大纲开始,逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容,借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO,根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看: 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮,尤其在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化(装上“记忆”成为工作助理或陪伴者)和场景化(装上“手”和“眼睛”)方向发展。 从 AI 创业者的情况来看: 1. 如天涯,具备软件开发经验和连续创业经历,可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理,可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础,可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系,考虑科研方向转化。 总之,AI 创业要注重技术驱动和产品定义,用好市面上的 AI 工具,从效率和变革角度组织公司架构。同时,把握好融资节奏,在实践中有效迭代。
2024-12-06