我是做私域培训的，我想知道ai对我的帮助有哪些，我准备出去创业，想要解决获客的问题，但是我没有做流量的经验，只有销售经验

目前针对您为眼科机构获客，目标人群是近视手术需求患者的情况，常见的 AI 工具可能在以下方面提供帮助： 1. 智能客服系统：可以通过自然语言处理技术，快速准确地回答患者的咨询问题，提高服务效率和满意度。 2. 数据分析工具：利用 AI 算法对患者数据进行分析，挖掘潜在的需求和行为模式，以便更精准地定位目标客户。 3. 营销自动化平台：借助 AI 实现个性化的营销推送，提高营销效果。 但需要注意的是，具体的应用效果还需要结合实际情况进行评估和优化。

AI 可以通过以下方式赋能汽修厂获客： 1. 利用智能体提升售后服务效率与用户体验，优化售后服务体系。例如，在维修技术方面提供标准化方案，提升技师工作效率；在门店服务上进行优化；在备件供应链方面提供解决方案。 2. 借助 AI 进行预测性维护，通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率，吸引更多客户。 3. 在营销方面，利用 AI 辅助市场营销和新媒体运营，例如结合汽车和热点进行营销、进行用户画像预测、创作营销内容、审核内容、回复用户评论，还能一键生成符合营销要求的图片（但要控制好出图质量）。 4. 提升销售体验，引导留资或下单。比如通过 AI 让用户进行虚拟试驾或演示，激发用户兴趣并引导留资；提供像“金牌销售”一样的智能导购，挖掘用户需求和个性并推荐车型；通过互动问答游戏等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 5. 提升销售能力，基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，让用户答题并给出得分评估和建议。这种模式不仅可以是选择题形式，还可以增加“对话”或者“情景模拟”的形式，例如让 AI 扮演客户进行销售对练。

AI 在外贸智能获客方面，可借鉴以下落地场景： 在营销赛道： 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核以及用户评论回复，还能“一键生图”，但控制出图质量是难点和技术活。 2. AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，例如为车主提供智能“试驾”促进转化，通过虚拟试驾或演示激发用户兴趣并引导留资；提供“金牌销售”智能导购，像懂行、懂产品、懂用户的金牌销售一样挖掘需求和个性给出买车建议；通过互动“问答游戏”“热点事件”“用户性格”等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 3. AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售场景和环节自动出题让用户答题，最后得分评估并给出建议。思考：可复制到其他学习类场景，不仅是选择题形式，也可增加“对话”或者“情景模拟”形式，如 AI 扮演客户进行销售对练，包括刁难、不信任等情况。 在中小企业利用人工智能（AI）进行转型提升市场营销效果方面： 1. 目标市场分析是利用人工智能（AI）工具深入分析市场，准确识别目标客户群体并制定相应营销策略。首先使用 AI 工具进行市场细分，通过分析市场数据准确识别和细分目标客户群体，选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，收集广泛市场数据包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等，基于 AI 分析结果将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征。 2. 基于 AI 分析结果定制化营销策略，根据目标市场细分结果制定更个性化和有效的营销策略，针对每个细分市场群体特征制定特定营销策略，如定制化广告内容、促销活动和沟通方式，执行定制化营销策略并根据市场反馈和销售数据调整，持续监测营销活动效果如参与度、转化率等评估策略有效性，定期更新市场数据确保营销策略基于最新市场洞察，根据新数据分析和市场反馈不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析，中小企业能更精准识别和理解潜在客户，制定更有效营销策略，提高营销活动的 ROI，增强企业与客户联系，提升品牌形象和市场份额。

以下是关于 AI 获客的一些信息： 艺术创作方面：生成式 AI 能将想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例。目前存在一些工具，如 Lensa。对于试图通过内容盈利的高级用户，许多公司预计会添加“专业版”套餐，如 ChatGPT 已做到的那样。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者娱乐创作和创作者或个体创业者盈利。 商业顾问方面：在电子商务领域，企业大多在线运营，容易整合 AI 工具。品牌渴望尝试能降低成本、提高转化率和客户保留率的产品。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助创建产品照片，AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可编写 SEO 优化的产品描述。未来预计用户能通过描述期望的审美并点击按钮创建完整电商商店及营销材料。目前仍处于生成式 AI 革命的早期阶段。

对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流，以下是一些建议： 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理（CRM）系统：通过分析潜在客户的行为数据和偏好，实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人：在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务，解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题，提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析：了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求，从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容：例如宣传文案、海报设计等，吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具：帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间，并监测社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。

以下是 AI 在营销获客方面的落地应用： 1. 医疗行业： 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成，可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例： 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景，增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展，如 AI 扮演客户进行销售对练。

以下是为您整理的关于免费 AI 的相关内容： 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲： 周鸿祎认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。不懂人工智能可能会被淘汰。 免费课的关键词是免费、分享、科普、交流。 周鸿祎受李一舟启发，做免费科普课，分享 AI 知识，共同交流。课程会先从宏观开始，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家配合讲解基本产品的使用方法等微观内容。 免费的 AI 理解论文服务： 对于计算机领域（尤其是人工智能话题），可以看看 https://www.aminer.cn/ ，该网站提供免费的 AI 理解论文服务（每篇论文只要处理一次便全站可看，成本很低）以及基础的 chat with paper 功能，多数论文都有免费的 PDF 下载链接。

以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的 AI 贴纸功能。此功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。 这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。

以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的一系列 AI 功能，其中包括 AI 贴纸。该功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。

以下是使用剪辑视频 AI 的方法： 1. 准备视频内容： 先准备一段视频中播放的内容文字，内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。也可以利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频： 使用剪映 App 进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容，这将为数字人提供语音播放的内容以及生成相对应的口型。 3. 视频转绘处理（使用 Topaz Video AI 插件）： 解压对应文件，推荐使用绿色版。右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 导入处理好的视频，查看主界面，左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。 右边部分是对视频处理的方式，预设部分包括放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式选择完整帧，强度在 60 左右，抖动开启，次数选择 2 保持默认不变。 4. 配音处理： 把鼠标移动到每个视频片段的右下角的蓝色“+”号，点击或拖拽将片段添加到剪映编辑器的轨道里。 点击剪映电脑版最上面的菜单栏“音频”。 音频导入包括直接导入音频文件（如 MP3 格式），支持视频转音频，还可以通过复制抖音视频的分享链接来获取音乐。

目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的基于 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 需要注意的是，在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多，其中不乏蹭流量的。从产品层面看，2C 端真正出圈的“妙鸭相机”也只是昙花一现。大多数消费者对 AI 产品的态度是“猎奇”而非刚需。在 2B 行业中，大模型目前还是“纯技术投入”，对于收入撬动非常有限。另外，国内在硬件层上仍存在卡脖子问题，目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练，不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。同时，中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且各有优势。

以下是为您整理的关于您所提到的“AI 私域运营”的相关内容： 摊位信息： 豆包虚拟男友/女友（长期记忆工作流）制作，拟人化提示词优化，摊位区域 D，摊位编号 36，摊位类型为数字人制作服务。 主题为“AI 赋能青少年领导力训练营”，内容为为 10～18 岁青少年提供 AI 创作+沟通和领导力技能的体验式培训，摊位区域 D，摊位编号 37，摊位类型为教育。 AI 信息流订阅，摊位区域 D，摊位编号 38，摊位类型为自媒体订阅。 文创图片、AI 占卜，摊位区域 D，摊位编号 39，摊位类型为玄学。 AI 私域营销解决方案，利用 AI 模仿销冠，自动进行对话，摊位区域 D，摊位编号 4，摊位类型为产品展示。 1、AI 好运头像定制+打印：盲盒风格、宫崎骏风格的个人头像定制，通过 AI 算命选择适合客户的五行颜色生成，可选择增值服务打印+实体相框变成卡通照片摆台。2、AI 玄学：命理师结合 AI 辅助，用紫微斗数、星盘、梅花易数等形式，占测个人运势以及心中想知道的答案。3、人工摄影：针对没有照片的客户，现场拍摄+简单修图，现场打卡照，摊位区域 D，摊位编号 40，摊位类型为照片/玄学。 2025AI 春晚： 纯私域社群：预计直接触达优质 AI 内容创作者 500+，AI KOL 200+，AI 爱好者 1000+，总计私域粉丝+用户量超过 10w 人，即活动起盘曝光超过 10w 人次。 平台合作曝光：去年 AI 春晚在 0 成本 0 预热 0 粉丝的情况下，达到 18w 直播在线的效果。目前洽谈中的合作平台预计可给到价值 3000w 的资源位，约等于 6～8e 的纯流量。结合春节+AI 的热点话题，可达到 1.5E 曝光与百万级场观，预计效果可更上一层楼。 招商合作：WAIC 美好奇妙世界大赛，初次即收获数十万商业合作费用，明年预计基本盘 500w+；AI 春晚有已经落地的案例，又有明确的创作主题，粗略预估招商规模可达 500～1000w。 A proinnovation approach： 关于 AI 相关危害的可争议性或补救途径：AI 系统应具有一定程度的可解释性。在某些情况下，AI 会对人们的生活产生重大影响，包括保险报价、信用评分和招聘结果等。具有高影响力结果的 AI 决策不应是任意的，应是合理的。监管机构应能够描述和说明其部门和领域内的公平含义，并与其他监管机构协商。 责任和治理原则：应建立治理措施以确保对 AI 系统的供应和使用进行有效监督，并在整个 AI 生命周期中建立明确的责任线。AI 生命周期参与者应采取措施考虑、纳入并遵守这些原则，并引入在 AI 生命周期的所有阶段有效实施这些原则所需的措施。监管机构需要寻找方法，确保对 AI 供应链中的适当参与者提出明确的监管合规和良好实践期望。

以下是一些私域运营可能用到的 AI 工具、应用场景及方法： 工具：Flair、Booth、Bloom 应用场景：帮助品牌创建引人注目的产品照片，如将挂在衣架上的连衣裙静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象，还可预期实现极度个性化，如展示沙发在用户公寓中的照片。 方法：直接使用相关工具进行产品照片的创作和优化。 工具：AdCreative、Pencil 应用场景：制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 方法：根据需求输入相关信息，利用工具生成营销材料。 工具：Frase、Writesonic 应用场景：编写经过 SEO 优化的产品描述。 方法：输入产品相关信息和优化要求，获取生成的产品描述。 工具：Synthesia 应用场景：创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，可用于制作营销视频、产品演示等。 方法：选择定价计划，按照操作指引生成视频。 工具：HeyGen 应用场景：从云平台生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 方法：从头像库选择，输入文本生成视频。 工具：Jasper AI 应用场景：生成营销文案、博客内容、电子邮件等。 方法：选择语气和风格，输入主题生成内容。 工具：Copy.ai 应用场景：快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。 方法：选择计划，输入需求生成文案。 工具：Writesonic 应用场景：专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。 方法：选择语气和行业定制选项，输入相关信息生成内容。 此外，还有一些案例可供参考： 营销：蓝色光标 X 京东，探索出 AIGC 精细化作业模式，革新传统代言人 TVC 制作流程。 营销：定制营销报告，涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT，用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借助 MindShow 转换为精美 PPT。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。用户可根据实际需求选择合适的工具。

结合私域数据建立企业自己的AI系统需要多个步骤和考虑因素。以下是一个详细的指南，展示如何从数据收集到AI模型的部署： 1. 数据收集与整合 数据来源: 收集企业内部的所有相关数据，包括客户行为数据、销售记录、客户服务记录、市场营销活动数据、网站访问数据等。 数据存储: 使用数据仓库或数据湖存储数据，以确保数据的统一管理和便于访问。常见的解决方案包括Amazon Redshift、Google BigQuery、Azure Data Lake等。 2. 数据清洗与预处理 数据清洗: 去除重复数据、修复缺失值和处理异常值。 数据预处理: 数据归一化、特征提取和编码（如将分类变量转为数值变量）。 3. 数据分析与可视化 数据分析: 使用统计分析和探索性数据分析（EDA）来理解数据的特征和模式。 数据可视化: 使用工具如Tableau、Power BI或Python中的Matplotlib、Seaborn等来可视化数据。 4. 模型选择与训练 模型选择: 根据业务需求选择合适的机器学习或深度学习模型。常见的模型包括回归模型、分类模型、聚类模型、推荐系统等。 回归模型: 用于预测连续值（如销售预测）。 分类模型: 用于分类任务（如客户流失预测）。 聚类模型: 用于分群（如客户细分）。 推荐系统: 用于推荐产品或服务（如个性化推荐）。 模型训练: 使用机器学习框架如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等进行模型训练。 特征工程: 创建和选择有助于模型性能的特征。 超参数调优: 通过交叉验证和网格搜索找到最佳模型参数。 5. 模型评估与验证 模型评估: 使用指标如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估模型性能。 模型验证: 使用交叉验证技术验证模型的泛化能力，避免过拟合。 6. 模型部署 部署环境: 选择合适的部署环境（如云服务、边缘计算、企业内部服务器）。 持续集成与持续部署（CI/CD）: 设置自动化部署管道，使用工具如Jenkins、GitLab CI/CD、AWS CodePipeline等。 API服务: 将模型部署为API服务，使得企业应用可以方便地调用。可以使用Flask、FastAPI或部署平台如AWS SageMaker、Google AI Platform等。 7. 模型监控与维护 模型监控: 监控模型在生产环境中的表现，使用监控工具如Prometheus、Grafana等。 模型更新: 定期更新和重训练模型以适应数据和业务需求的变化。 实践示例 数据预处理示例代码（Python） ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler 加载数据 data = pd.read_csv 数据清洗 data.dropna 特征选择与处理 features = data target = data 数据分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 数据归一化 scaler = StandardScaler X_train = scaler.fit_transform X_test = scaler.transform ``` 模型训练示例代码（Python） ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report 模型训练 model = RandomForestClassifier model.fit 模型预测 y_pred = model.predict 模型评估 print print ``` 推荐资源 在线课程: 书籍: 《Python Machine Learning》 by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili 《HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow》 by Aurélien Géron 工具和平台: 数据存储: Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Data Lake 机器学习框架: Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch 部署平台: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning 通过以上步骤和资源，企业可以利用私域数据建立自己的AI系统，提升业务效率和竞争力。

对于已有编程经验的人群的 AI 入门推荐如下： 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程与资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 链接：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 对于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库推荐：AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路”（飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（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）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 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，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。

对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径，可以参考以下建议： 首先，了解不同的发展路径特点。在学术研究方面，要培养适应能力，保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”，充满刺激和不确定性，需要快速学习、适应市场和承担风险，虽能直接面对社会，但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致，创业公司有生存压力，而打工人有稳定收入和学习机会，但可能限制思维。 其次，明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径，强烈的内在动机是长期成功的关键，动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧，要直面并理解它们，将其转化为积极向上的动机，确保符合个人价值观。确定积极动机后，具有学术价值的问题可考虑读博，有商业价值的问题可尝试创业，至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后，为持续提升自我，可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因，如果是懒惰，要直面并解决，比如找学习伙伴相互监督；如果是能力不足，可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说，可以结合自身的兴趣和优势，思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向。同时，也可以通过打工或参与相关项目积累经验。

搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤： 1. 规划 总结任务目标与执行形式，明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务，例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等，并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法，比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台（如 Coze 等）上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化工作流，直至达到预期效果，例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外，在技术实现方面，例如实现无代码开发和工具调用，您可以参考以下操作： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的工作流，也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 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，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）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。 （2）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 （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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。