ai 换装怎么换职业妆照

以下是关于本地部署的 AI 模型制作智能体的相关信息： 阿里云百炼满血版 DeepSeek： 1. 开通满血版 R1 模型：在模型广场找到 DeepSeekR1 并进行授权。每个人会免费获得 100 万额度，过期未用则浪费。此模型由阿里云自主部署，并做了推理优化，性能强于多数本地部署版本。 2. 应用开发：新增模板，可从模板学习应用搭建。 3. 联网搜索：配置简单方便，结合 Deepseekr1 更强大，如搜索天气时会多方验证。 4. 新鲜的动态 few shot：可用于对模型某些表现不佳、易出幻觉的任务通过 prompt training 强行修正。 5. 工作流：用工作流让不同模型在同一任务创作。 行业变革中的智能体相关： Anthropic 的 Claude 3 拥有三个版本，最大规模的 Opus 适合复杂推理与自动化任务计划，其次的 Sonnet 适合个人助理及内容快速分析，如智能体任务，最快最便宜的 Haiku 可执行快速翻译、客服对话等任务。Meta、微软、Google、Apple 等均有可适配到移动终端上运行的开源模型。边缘算力竞争中，Apple、Google、高通等在终端占有量和芯片方面具有优势，PC 级别终端因智能集成复兴，未来可能有家用和办公用“智能体”终端诞生，Tesla EV 也在相关量级之上。 自制软件和赤脚开发者中的智能体相关： 大型语言模型可表现为智能体，能制定计划和决策以实现设定目标，可访问外部工具、数据库长期记忆等，并模仿逻辑思维模式。语言模型和智能体已部署到帮助专业开发人员的工具中，如 GitHub Copilot、Cursor 和 Replit，能读写代码、调试、创建文档和编写测试，使用此类工具可提高开发人员完成任务的速度。

在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，AIGC 技术正在制造业各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。 此外，在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：AI 可根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 能预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

以下是关于 AI 换脸形象照的相关信息： 法律风险： AI 换脸技术存在民事侵权风险。《民法典》规定，未经肖像权人同意，使用他人肖像的行为侵犯肖像权。 在刑事犯罪方面，使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人，并在网络上肆意传播，可能涉嫌侮辱、诽谤罪。此外，还存在利用该技术进行诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪等违法犯罪活动的情况。 制作方法： 可以通过某些工具生成数字人，在显示区域调整背景图和数字人的位置，增加字幕，完成后导出备用。若要换脸，需使用其他工具。 例如星流一站式 AI 设计工具，选中图像进入扩展功能界面，自动提取面部信息，上传想要替换的图片，选择重绘风格等参数即可。

以下是关于 AI 换脸的相关信息： 应用场景：包括 ai 写真换脸、工作流、自媒体、设计、电商、修复老照片等。在节目单中，也有 AI 换脸在视频与影视方面的应用，如春晚开头、AI 这一年等节目。 法律风险：民事方面，未经肖像权人同意使用其肖像可能侵犯肖像权。刑事方面，使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人并在网络上肆意传播，可能涉嫌侮辱、诽谤罪，此外还存在利用该技术进行诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪等违法犯罪活动的风险。

以下是关于 AI 项目企业落地方向和案例的相关内容： AI 企业落地应用方面，有文章能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命的核心知识信息，从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，以通俗易懂但不失专业严谨的方式带你走入 AI 的世界。 Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了企业应用 AI 的最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。案例方面，Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 此外，还有用飞书+DeepSeek R1 搭建自动化 AI 工作流的相关内容。流程包括 URL 内容抓取➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写➝生成文章。飞书提供快速启动模板，支持翻译、OCR 等任务。工作流链接： 。 宝玉 Q&A 中提到处理大规模代码，可使用 XML 包裹，超大代码可上传 GitHub 供 AI 分析，AI 还可生成代码并搜索相关库。查看内容： 。ChatGPT 免费用户可使用 GPT4o mini 语音版，免费用户可体验自然对话节奏，Plus/Pro 用户享特权。

以下是关于 AI 大模型基础原理的简单通俗课程： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，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，算法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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 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。 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，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是关于 AI 模特换装的相关信息： 字节发布的新模型 SeedEdit 可对图片进行编辑，包括模特服装颜色的更换。例如输入“Change the blue Nike tracksuit to black Nike tracksuit”，SeedEdit 能迅速响应并完成换装。 在达摩院中可以直接进行 AI 模特虚拟换装的测试，网址为：https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR ，其支持虚拟换装和姿态编辑。 AI 模特换装的应用广泛，在电商平台上，很多衣服的效果图已由 AI 生成，AI 模特无需像真人一样辛苦换装和摆姿势。

以下是关于 AI 换装的相关知识： 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境，傻瓜安装教学模式如下： 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 此软件最大的作用是帮助快速高效生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景，在提升效果的同时简化了工作流，没有繁琐的依赖和环境，更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是： 首先，生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配，所以要先抽卡抽到满意的模特，可加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。 第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来 mask，然后重绘 mask 区域。 高精度换装前的准备： 1. 将模特身上的衣服分割出来。 2. 拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 使用的是 Flux 的 fill 模型，提示词书写的格式为：这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里，把权重的调整为最大。 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，单靠 SAM 模型很难得到想要的蒙版，此时需要使用 GroundingDINO。 启用 GroundingDINO，AI 会自动下载模型，若无法下载可去云盘直接下载，放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”，AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分，并设置好蒙版。还可通过预览箱体得到眼睛编号，选择调整单一眼睛。 例如，只想调整左边眼睛，勾选 1 即可。选择想要修改的蒙版，上传到重绘蒙版当中，添加提示词“闭眼”并生成。还可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词：简单背景、花、国画、工笔。蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。最后可到 PS 使用创成式填充修复头发。

以下是关于 AI 换装的相关知识： 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 保姆级教学 如果在使用过程中发生错误，可能需要部署使用环境，傻瓜安装教学模式如下： 1. 安装 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe。 2. 安装 VisualStudioSetup.exe，选择 C++的桌面开发安装。若安装过 roop 可跳过此步骤。 3. 拷贝 ninja，打开 ninja 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录。 4. 拷贝 python，打开 python 文件包，把里面的内容拷贝到秋叶包根目录替换。 5. 拷贝模型，SAM 和 GroundingDINO 的模型都在这了，放到对应的文件夹即可。 6. 重启，装好了，重启电脑，即可运行。 这个软件最大的作用，就是帮助我们快速高效地生成蒙版，从而进行人物的换装或者图片中元素的替换。若想获取插件安装包，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】。 ComfyUI 换装服饰一致性 此工作流可用于电商服饰行业、换装、虚拟试穿等场景，在提升效果的同时简化了工作流，没有繁琐的依赖和环境，更多使用了原生的节点。 工作流的整体思路是： 首先，生成适合服装的模特。很多时候换装效果不好、有违和感是因为服装和人物不匹配，所以要先抽卡抽到满意的模特，再进入第二步。 第二步，开始进行高精度的换装。先进行预处理的工作，拼出来 mask，然后重绘 mask 区域。 模特生成：先生成与衣服匹配的模特，这里可以先不关注衣服的相似度，先抽出满意的模特。加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效，Reduxprompt 节点风格细节等级（1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 服装高精度处理： mask 的处理：高精度换装前要做两个工作，一是将模特身上的衣服分割出来，二是拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里把权重调整为最大，就可以对 mask 位置的服装进行进一步处理，还原原来的服装细节并得到需要的模特。 【SD】商业换装如此简单，Segment Anything 中 GroundingDINO 模型分割 有时需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，单靠 SAM 模型难以得到想要的蒙版，此时需要使用 GroundingDINO。启用 GroundingDINO，AI 会自动下载模型，若没有魔法可去云盘直接下载，放到特定文件目录下。在检测提示词中输入“eye”，AI 可根据语义分割自动检测出眼睛部分并设置好蒙版，还可通过预览箱体得到眼睛编号，选择调整单一眼睛。选择想要修改的蒙版，上传到重绘蒙版中，添加提示词生成图片。还可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可放入图生图中细化，再用 PS 创成式填充修复头发。

目前主流的 AI 换装工具包括：InterAlia（https://interalia.vcflab.org/）。需要注意的是，虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。

Stable Diffusion 是一种强大的生成模型，常用于图像生成和修改任务。利用 Stable Diffusion 实现模特换装可以通过以下步骤和工作流程进行： 工作流程 1. 准备环境 确保你有合适的硬件配置，特别是具有高性能 GPU 的计算机。 安装必要的软件和依赖项，如 Python、CUDA、PyTorch 等。 2. 获取模型 下载并安装 Stable Diffusion 模型。 可以从 Hugging Face 的模型库中找到合适的预训练模型，也可以使用自己的数据进行微调。 3. 数据准备 模特图像：准备高质量的模特图像，确保背景简单以便后续处理。 服装图像：收集或创建各种服装的图像，最好是带有透明背景的 PNG 格式。 4. 图像预处理 使用图像编辑工具（如 Photoshop 或 GIMP）将模特图像和服装图像裁剪成合适的大小和比例。 如果需要，可以使用 OpenCV 或 PIL 进行自动化预处理。 5. 定义输入格式 将模特图像和服装图像输入 Stable Diffusion 模型的方式需要提前定义。 典型输入包括模特的基本特征（如位置、姿态）和服装的特征（如颜色、纹理）。 6. 生成换装图像 使用 Stable Diffusion 模型，输入模特图像和服装图像，生成换装后的模特图像。 可以调整生成参数（如扩散步数、采样方法）以获得最佳结果。 7. 后处理 对生成的图像进行后处理，如调整亮度、对比度，或者进一步修正细节。 使用图像编辑工具或自动化脚本完成后处理步骤。 8. 评估和优化 评估生成图像的质量，根据需要进行微调或更改模型参数。 可以使用人工评估或引入评价指标（如 FID、IS 分数）进行量化评估。 示例代码 以下是一个简化的 Python 示例代码，展示如何使用 Stable Diffusion 模型进行图像生成： ```python import torch from transformers import StableDiffusionPipeline 加载模型 model_id = "CompVis/stablediffusionv14" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained 准备输入 prompt = "A model wearing a red dress standing on a white background" 生成图像 image = pipe.images 保存图像 image.save ``` 工具和资源 1. Hugging Face： 提供预训练的 Stable Diffusion 模型和相关文档。 链接： 2. OpenCV 和 PIL： 用于图像预处理和后处理。 安装：`pip install opencvpython pillow` 3. 图像编辑工具： 如 Photoshop 或 GIMP，用于手动处理图像。 提示 硬件要求：高性能的 GPU 可以显著加快图像生成速度。 数据质量：高质量的输入图像和精细的预处理可以提高生成图像的效果。 参数调整：根据生成结果不断调整模型参数以获得最佳效果。 模型微调：如果预训练模型不能完全满足需求，可以考虑使用自己的数据集进行微调。 通过这些步骤和工具，您可以使用 Stable Diffusion 模型生成模特换装的图像，创建高质量的视觉效果。

AI 换脸换装是一种基于人工智能技术的应用，它可以将一个人的面部特征和外貌替换为另一个人的面部特征和外貌。以下是一篇关于 AI 换脸换装的文章： AI 换脸换装的方法和应用 一、整体流程介绍 数字人视频的整体制作流程，大致分为三步： 1. 创建视频内容：通过输入文稿内容，确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人：通过工具，以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸：通过 AI 工具，将数字人的脸，转换成你指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。 二、AI 换脸的方法 打开 FaceFusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。这样，我们才能够通过 web 浏览器来访问 FaceFusion 提供的 UI 界面。在 FaceFusion 软件界面上（见上图），上传准备好的图片，视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它你可以导出变量后的视频到本地。 三、AI 换装的方法 要实现 AI 换装，需要使用到一些图像处理和计算机视觉技术。具体来说，可以通过以下步骤实现： 1. 数据准备：首先需要准备一些包含不同服装的图片数据，这些图片可以从互联网上下载，也可以通过拍摄得到。 2. 模型训练：接下来需要使用深度学习模型对这些图片进行训练，以学习不同服装的特征和样式。可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型进行训练。 3. 图像处理：在得到训练好的模型后，需要对输入的图片进行处理，以便模型能够识别和理解图片中的服装信息。可以使用图像分割、特征提取等技术进行处理。 4. 模型预测：最后，使用训练好的模型对输入的图片进行预测，以得到换装后的图片。可以使用图像生成、图像融合等技术进行预测。 四、AI 换脸换装的应用 AI 换脸换装技术可以应用于多个领域，如影视制作、虚拟现实、游戏等。在影视制作中，可以使用 AI 换脸换装技术来替换演员的面部特征和外貌，以实现特效和角色转换。在虚拟现实和游戏中，可以使用 AI 换脸换装技术来实现角色自定义和换装功能，以提高用户体验和自由度。 五、总结 AI 换脸换装是一种基于人工智能技术的应用，它可以将一个人的面部特征和外貌替换为另一个人的面部特征和外貌。通过使用深度学习模型和图像处理技术，可以实现高质量的 AI 换脸换装效果。这项技术可以应用于多个领域，如影视制作、虚拟现实、游戏等，以提高用户体验和自由度。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

ComfyUI 是一种具有独特特点和优势的工具，以下是关于如何凭借它成为自由职业工作者的相关内容： ComfyUI 的概念和重要性： ComfyUI 的 UI 界面相较于 SD WebUI 更为复杂，除输入框外还有很多块状元素和复杂连线。 虽然学习成本较高，但连线并不复杂，小方块与 SD WebUI 的输入框和按钮作用相同，都是对参数进行配置，连线类似搭建自动化工作流，从左到右依次运行。 ComfyUI 的功能和优势： 从功能角度看，它与 SD WebUI 提供的功能相同，但以连线方式呈现。 通过改变节点可实现不同功能，如一个是直接加载图片，一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 选择 ComfyUI 的核心原因在于其自由和拓展性，可根据自身需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点。 ComfyUI 的基础界面和操作： 熟悉基本界面，如创建第一个工作流时，要进行加载 Latent（设置图片宽高和批次）、加载 VAE 等操作。 节点分为起始节点、最终输出节点和过程执行节点，将各节点按规则串联，如 checkpoint 加载器、CLIP 对应链接正向和负向提示词等，最终得到工作流。 要成为凭借 ComfyUI 的自由职业工作者，需要多练习和使用，尝试通过变现图片获取收益。

以下是关于 AI 职业规划和跳槽找工作的相关内容： 对于学生和应届毕业生： 职业选择和规划：通过了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适路径并制定详细规划。 技能提升：依据职业目标获取个性化学习建议和资源，为就业做准备。 对于职场新人和职业转换者： 职业发展指导：根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 职业转型支持：对于从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，提供转型路径和必要技能培训资源。 对于企业： 人才招聘和培养：评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 员工职业发展：为员工制定个性化职业发展计划，提供持续指导和培训，提升满意度和留任率。 对于教育机构： 职业指导服务：将相关产品作为学生职业指导一部分，帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径，提升就业率。 课程设计和优化：根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 对于职业咨询师： 辅助工具：使用相关产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率。 数据支持：基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的指导。 在 AI 时代，技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 2024 年，时代浪潮从移动互联网应用转向 AI 应用。一方面行业大佬预判这是比移动互联网更大的红利；另一方面个人面临就业或创业选择，此时对行业和趋势的判断尤为重要。从务实角度，以自身信念和目标预判未来 10 年是可行的，如雷军、傅盛等的经历。00 后也有越来越多人创业当老板或加入创业公司。

AI 可以为您从事的供应链相关岗位赋能以下能力： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测可能的故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，确保供应链中产品的高质量。 3. 优化供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等方案，提高供应链效率和降低成本。 在制造业领域，AI 的应用包括： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗药品零售领域，AI 的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。

AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示： 在职业规划方面： 1. 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化建议。 4. 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面： 1. 掌握基本概念和潜在影响：对于生成式人工智能，应迅速了解其基本概念和潜在影响，无需深入技术细节，重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具：深入了解市场上的人工智能产品和工具，并积极应用于实际工作，通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术：掌握提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体：构建智能体，赋予其特定角色和任务，协同工作，提高工作效率和创新能力。 总之，AI 智能体为个人提供了提效的可能，如同拥有数字员工，在职业规划和工作中都能发挥重要作用。

以下是关于构建自己的 AI 职业的一些建议： 1. 掌握 Prompt 工程：了解 Claude 的 5 层 Prompt 体系，将其应用到日常工作中，如市场研究、写作、数据分析等项目，以提升驾驭 AI 的能力。 2. 借助元学习：鉴于人工智能依赖的神经网络基础，通过元学习让 AI 更快地获得知识，与人类共同进步。 3. 实践打造微信 AI 机器人： 确定功能范围，如支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”，回答 AI 相关知识，作为微信客服助手发布在微信公众号上。 准备实现所需的内容，包括编写 prompt 提示词，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，创建知识库、工作流，准备微信公众号。