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AI陪伴有什么好的产品

Answer

以下是一些 AI 陪伴的好产品:

  1. Character.ai:这是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户能与数百个 AI 驱动的角色交流,还可创建自己的角色并赋予其各种特性。
  2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。
  3. Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,每个 npc 都有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。

AI 陪伴已进入成长爆发期,可能看起来是小众市场,但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如,在网页端榜单上,Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。

陪伴应用的范畴也在迅速扩大,不仅限于“男友”“女友”概念,还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示,AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生,如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。

移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程,如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手,不少模仿了 ChatGPT。

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References

问: 现在 AI 虚拟陪伴有哪些产品和项目?

AI虚拟陪伴是一个新兴的领域,已经有一些产品和项目在这个领域中取得了显著的进展。以下是一些例子:1.Character.ai:这是一个AI虚拟陪伴平台,用户可以与数百个AI驱动的角色进行信息交流,包括名人、动漫角色等。用户还可以创建自己的角色,赋予他们描述、图像、个性,甚至更高级的特性。2.Replika:这是一款AI虚拟陪伴应用,用户可以设计理想的伴侣,随着时间的推移,你们的关系会有所发展。你的Replika会存储记忆,以便在未来的对话中参考,甚至可以给你发送照片。3.Talkie:这是一款AI虚拟陪伴应用,主打情感路线。Talkie中设计有大量的npc,游戏和休闲娱乐体验感更强,每个npc即带着一个自己的剧情体系,在与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。以上产品和项目都在尝试通过AI技术来满足人们在社交、情感、陪伴、支持等需求。但是,每个产品和项目都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品或项目。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

翻译:A16Z-TOP 100生成式AI应用

AI陪伴可能看起来是个小众市场,但实际上,这种互动已经成为生成式AI最为主流的应用场景之一。包括我们在内的数百万人,已经与聊天机器人建立了某种形式的联系。网页端和移动端数据表明,社会正在经历一场转变:AI陪伴正在变得越来越普及。回顾六个月前,只有两家AI陪伴公司跻身前50强榜单;但在这次的分析中,网页端榜单上有八家,移动端榜单上有两家。无论是在网页端还是移动端,[Character.AI](http://character.ai/)都领跑AI陪伴榜单,其在网页端榜单上排名第三,移动端榜单上排名第十六。在我们网页端榜单上的八家AI陪伴产品中,有六家自诩为“无限制”,也就是说,用户可以与它们进行在ChatGPT等平台上可能受限的对话或互动。用户主要通过移动网页来访问这些产品,而不是通过桌面端——尽管它们中几乎没有提供移动应用。平均而言,我们网页端榜单上无审查AI陪伴的流量有75%来自移动设备。对于那些提供移动应用的陪伴产品来说,用户的参与度非常高。在这个类别中表现最出色的产品已经成为用户日常生活不可或缺的一部分,变得和给朋友发信息一样司空见惯——甚至可能更加频繁!依据Sensor Tower的数据显示,[Character.AI](https://apps.apple.com/us/app/character-ai-ai-powered-chat/id1671705818)每位用户平均每月的会话次数为298次,相比之下,[Poly.AI](http://poly.ai/)的用户平均每月会话次数则为74次。

翻译:A16Z-TOP 100生成式AI应用

我们已经开始捕捉到一些初步迹象,显示陪伴应用的范畴正在迅速扩大,不仅限于AI“男友”和“女友”这样的概念,还将涵盖友谊、指导、娱乐乃至医疗保健等多个方面。实际上,一些早期研究已经表明,在诊断准确性和患者沟通技巧上,AI能够超越真人医生。而且,许多陪伴产品具有多重功能:例如,在最近《自然》杂志发表的一项研究中,[Replika](https://replika.com/)聊天机器人帮助3%的用户减轻了自杀念头。([情感陪伴:万字解析,我们在做中国版的Replika,吗?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RY43wjoDPiZtDmkSFwEcr5wPnLd))4.移动端vs网页端对比分析移动端应用、网络端应用在AI使用类型上有着明显的不同。一般来说,网页端产品更倾向于支持那些涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程——至少目前情况如此!(这并不是说我们无法在移动端搭建复杂的AI产品。相反,我们对AI技术将推动移动端应用在照片和视频编辑方面达到前所未有的高品质水平持乐观态度。)这类产品包括AI语音工具包[ElevenLabs](http://elevenlabs.io/)、AI艺术创作器[Leonardo](http://leonardo.ai/)以及AI演示文稿构建器[Gamma](http://gamma.app/)等,它们都位列基于网页的生成式AI产品前20强。与此同时,移动端应用更倾向于通用型助手,不少在功能上模仿了ChatGPT。浏览那些排名靠前的移动端应用时,您可能会发现有10家公司的名字与ChatGPT出奇地……相似。这部分原因在于ChatGPT在推出自己的应用方面动作较慢,这让模仿者有机会通过应用商店优化策略迅速占据市场(尤其是当他们愿意为广告付费时)。

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如何生成稳定的AI视频
以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息: 工具推荐: Runway: 网址:https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程:https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程: 特点:支持文生视频、图生视频、视频生视频;文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷,支持多种尺寸,可设置种子值;生成好的视频可以延长时间,默认生成 4s 的视频;使用英文提示词。 Stable video: 网址:https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程: 特点:支持文生视频、图生视频,仅英文;图生视频不可写 prompt,提供多种镜头控制;文生视频先生成 4 张图片,选择其中一张图片以后再继续生成视频。 技术差异: 代表产品如 Runway,在端到端视频生成中,涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络:是一种无监督的生成模型框架,能生成视觉逼真度高的视频,但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器:可以学习数据分布,像压缩和解压文件一样重建视频数据,能根据条件输入控制生成过程,但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快,但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制:通过学习视频帧之间的关系,理解视频的长期时间变化和动作过程,对长视频建模更好,时序建模能力强,可实现细粒度语义控制,但计算量大。 当前面临的问题及解决方案: 当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法,上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。 制作技巧: 在镜头衔接上要写运镜提示词,描述多种运镜方式,否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的全面介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。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,找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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),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。 七、书籍推荐 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):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。
2025-02-26
普通人怎么学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤: 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,如图像、音乐、视频等,可根据自身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。 此外,还可以参考以下方法: 1. 万能公式法:问 AI【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 就可给出知识框架,然后根据知识框架每一个小点去问,就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白,如果还在观望 AI 不知从何入手,可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的知识: 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始学习之旅:在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,使用各种产品创作作品,并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 此外,为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍: 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):世界权威的认知神经科学教材,系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域的名著,涵盖神经科学的方方面面。
2025-02-26
AI介入设计的相关案例
以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例: 1. 在工作流方面: 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中,AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右,其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效,从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例: 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,再结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,更精准表达营销活动主题,如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景:对于定制化真人模特实景素材的主题活动,通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出,如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉:在 UI 设计场景中,采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果,如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,稳定输出定制化 IP 形象,如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放:如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。
2025-02-26
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息: 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员,是一位 AI 产品经理,深耕 NLP 方向 2 年,作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身,还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年,坐标在海淀(北四环)。 银海是一位 AI 产品经理,是通往 AGI 之路社区共建者,5 + 大模型厂商资深讲师,全网粉丝量 3W + ,在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理,岗位要求:负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先;英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先;2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用,在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与清慎联系。
2025-02-26
AI陪伴
以下是关于 AI 陪伴的相关信息: AI 虚拟陪伴产品和项目: Character.ai:用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自定义角色并赋予其多种特性。 Replika:用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并参考,甚至发送照片。 Talkie:主打情感路线,有大量 npc 及剧情体系,交流中可触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡: 数据隐私:制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规,确保用户数据安全。 心理健康:长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降,尤其影响儿童和青少年社交技能和情感发展,开发者应在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理:如机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答,开发者需明确 AI 角色和界限。 法律合规:产品普及可能带来新的法律挑战,如数据保护、消费者权益、产品责任等方面法律法规,制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视:确保训练数据多样性和代表性,定期审查和测试 AI 模型以减少偏见和歧视。 ShowMeAI 周刊 No.12 中的 AI 陪伴相关内容: 提到了上周最有讨论度的 10 个 AI 话题,其中包括 AI 陪伴,如 EVE 创始人与 C.AI 工程师谁才是真正的 AI 陪伴。
2025-02-21
AI 社交陪伴 产品
以下是为您整理的关于 AI 社交陪伴产品的相关信息: Butterflies AI: 公司简介:成立仅半年的初创公司,专注于开发人类与 AI 共存的社交软件,成功融资 480 万美元。 产品特点:推出“人类与 AI 共存”的社交平台,界面类似 Instagram。用户可创建具有独特个性的 AI 朋友“蝴蝶”,通过设定参数展现不同社交行为。依赖公共 AI 模型及公司自有技术,能在几分钟内创建 AI 朋友。虚拟角色有完整资料、背景故事等,并会自动发布内容与用户和其他 AI 互动。公司长期目标是提升 AI 真实感。 市场反响:用户喜欢产品概念,但也有更多期待。 其他相关信息: 2023 年,除了 ChatGPT 外,其他应用表现一般。文生图产品在颠覆创意设计行业,但存在废图多、细节修改靠人、付费有限等问题。AI 陪聊(AI 男女朋友)类陪伴型聊天产品是 2023 年唯一实现突破的 2C 产品,具有巨大潜力。AI 法律文书是 2023 年在 2B 行业唯一基本成熟的应用。 2023 年,互联网大厂中有多家已入局 AI 赛道,推出多款产品及功能服务,如腾讯音乐的“未伴”APP、腾讯阅文的“筑梦岛”APP、抖音的“抖音心晴”等。大模型在招投标市场预算规模集中在 10 万 500 万区间,需求两极分化明显,下半年平均项目预算呈上升趋势。
2025-02-20
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
有没有什么作为浮窗存在的 AI 陪伴应用?
以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用: 1. Character.ai:是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 3. Talkie:主打情感路线,有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI:无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat:无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn:无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能,您可根据自身具体需求选择合适的产品。
2025-02-07
AI 陪伴
以下是关于 AI 陪伴的相关信息: AI 虚拟陪伴产品和项目: Character.ai:是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户可与数百个 AI 驱动的角色交流,还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户能设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至发送照片。 Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感更强,每个 npc 带有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡: 数据隐私:制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规,如《数据安全法》和《个人信息保护法》,确保用户数据安全和隐私。 心理健康:长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降,尤其对儿童和青少年可能影响社交技能和情感发展,开发者需在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理:机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答,开发者需明确 AI 角色和界限,避免误导用户。 法律合规:随着产品普及,可能出现新的法律挑战,如数据保护、消费者权益、产品责任等方面的法律法规,制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视:确保训练数据的多样性和代表性,定期对 AI 模型进行审查和测试,减少偏见和歧视。 AI 陪伴的发展趋势: AI 陪伴已成为生成式 AI 主流应用场景之一,越来越普及。在网页端和移动端数据中,包括 Character.ai 在内的众多产品表现出色。在网页端榜单上有八家,移动端榜单上有两家 AI 陪伴公司。对于提供移动应用的陪伴产品,用户参与度高,如 Character.ai 每位用户平均每月会话次数为 298 次,Poly.ai 为 74 次。
2025-01-14
陪伴型ai机器人对话
以下是关于陪伴型 AI 机器人的相关内容: 陪练机器人的 workflow 配置思路: 1. 选择合适的预训练大模型作为基础,可根据需求选用基础模型或对话模型等,并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识,为其设定不同的人格特点,使其能扮演不同类型的“顾客”角色。 3. 开发对话交互流程,设计机器人与用户的对话流程和交互逻辑,可借助工作流引擎等工具进行可视化定义和管理。 4. 集成语音交互能力,若需要语音交互,可集成相关的语音识别和合成能力,以提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化,实时关注用户与机器人的对话情况和学习效果,依据反馈数据持续改进对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用,将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景,并根据场景需求定制机器人角色和对话流程。 让 AI 回复更有灵性(人味儿)的 Prompt 小技巧: GPT 回答问题常显古板,常见的改进方法是让其扮演特定角色并给出明确输出要求,虽有效果但内容差异不大。要拥有一个愿意每天与之对话的 AI 陪伴者,可让其在回复中添加感情。例如营造特定环境,让其用括号写出动作。如与伍尔夫围炉夜话的示例中,先示范动作,后续 AI 能记住并使用括号,增强画面感,让人感觉被听见。
2024-12-06
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息: 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员,是一位 AI 产品经理,深耕 NLP 方向 2 年,作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身,还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年,坐标在海淀(北四环)。 银海是一位 AI 产品经理,是通往 AGI 之路社区共建者,5 + 大模型厂商资深讲师,全网粉丝量 3W + ,在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理,岗位要求:负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先;英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先;2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用,在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与清慎联系。
2025-02-26
数据分析领域的AI产品
以下是关于数据分析领域的 AI 产品的相关信息: ChatGPT 在数据分析中的应用: 个性化分析示例:包括单维度数据、多维度数据(折线图、柱状图)等。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度,或描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望:ChatGPT 在数据分析领域有广泛应用前景,能提高效率、降低技能门槛、支持决策。但案例分析结果可能简单,实际业务中需处理大量数据,要指定允许查询或解析的字段,对结果数据进行校验,还可定制分析模板增加多样性。需结合实际需求和场景审慎评估其适用性。随着技术进步,将为数据分析带来更多创新和突破。 Rockset: 公司名片:成立于 2016 年,由前 Facebook 工程师创立,专注于提供实时搜索和分析数据库服务,能将数据转化为“可操作智能”。 产品特点:实时分析,支持快速数据查询和分析,提供低延迟的数据处理能力;无服务器架构,简化运维,降低企业 IT 成本;自动索引,支持对半结构化数据的高效查询。 使用场景:适用于金融、科技和互联网等需要实时数据分析的企业,帮助企业做出快速业务决策,优化运营效率。 技术优势:实时分析和多维索引,擅长处理和分析大规模半结构化数据,能自动构建多维索引;向量搜索,增强快速访问和分析大量信息的能力;低延迟操作,提供低延迟的搜索、过滤、聚合和连接操作。 融资与收购:刚被 OpenAI 收购。 AIPM 技能树: 随着 AI 技术发展和应用场景拓展,市场对能将 AI 技术转化为实际产品和服务的人才需求增加,AI PM 作为更专业化角色逐渐形成。 AI 产品涉及复杂算法和大数据处理,同时要考虑用户体验和商业模式,要求 PM 具备跨学科知识背景,能在技术和业务间有效沟通和决策。 掌握算法知识的必要性:理解产品核心技术,与技术团队有效沟通,评估技术可行性,把握产品发展方向,提升产品竞争力,提升数据分析能力。
2025-02-26
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
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。
2025-02-25
如何成为AI产品经理
要成为 AI 产品经理,可以从以下几个方面努力: 1. 入门级: 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:深入研究某一技术领域。 商业化研究路径:根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 拥有成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,AI 产品经理需要具备的能力和素质包括: 懂得技术框架,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 从招聘信息来看,AI 产品经理的职责描述通常包括: 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求一般有: 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。 此外,具备以下条件也有助于成为 AI 产品经理: 技术背景丰富,包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。 有产品开发与管理经验,尤其是在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。 熟悉多元化的应用场景,如 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。 作为 AI 爱好者与学习者,处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中,广泛使用生成式 AI 工具。 具备内容创作经验,如自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 拥有营销策划与品牌运营能力,能够将 AI 技术与商业化需求结合,提供完整的解决方案,以及丰富的活动策划和运营经验。
2025-02-25
产品经理想进入AI行业,成为AI产品经理,应该怎么准备,能够快速应付面试拿到offer?我的背景是过去3年集中在用户功能产品,有过1份AI多轮对话解决用户求职问题的AI项目经历
如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer,可以从以下几个方面准备: 1. 了解 AI 市场: 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是,观察上面的岗位需求,其实公司并不是需要一个 prompt 工程师,而是一个 AI 互联网产品经理。
2025-02-25