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有什么使用AI驱动的游戏项目吗?其中有哪些比较热门

Answer

以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况:

  1. 《Among Us》:由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。
  2. 《微软模拟飞行》:有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。
  3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》:基于文本的早期游戏例子。
  4. 《Suck Up!》:2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”,玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话,上线仅两周全网播放火速突破千万。

此外,还有以下趋势和特点:

  1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起,小型工作室能创造的游戏规模将增长。
  2. 每年发布的游戏数量会增加。
  3. 新的游戏类型将会被创造出来,例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。
  4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。

生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜,同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具,以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色(NPC)。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式AI在游戏领域的机会(市场假设+预测)

3.由人工智能辅助的的"微型游戏工作室"逐步崛起有了生成式人工智能的工具和服务,也许更多可行的商业游戏,会由只有1或2名员工的小型"微型工作室"制作。当然,小型独立游戏工作室已经很常见,热门游戏《Among Us》(笔者注:Among Us是一款由Innersloth制作发行的策略休闲游戏,可以进行4-10人联机游玩,于2018年11月17日发售)是由只有5名员工的工作室Innersloth制作的,而这些小型工作室能够创造的游戏的规模将增长。1.4.每年发布的游戏数量会增加Unity和Roblox的成功表明,提供强大的创意工具会导致更多的游戏被建造。生成性人工智能将进一步降低门槛,创造更多的游戏。这个行业已经遭受了发现挑战--仅去年就有超过1万个游戏被添加到Steam上--这将给发现带来更大的压力。然而,我们也将看到...5.新的游戏类型将会被创造出来。将会有新的游戏类型被发明出来,像前文提到的《微软模拟飞行》,但全新的游戏类型发明出来,这种游戏会和新内容的实时生成结合起来。例如Spellbrush的RPG游戏Arrowmancer,以人工智能创造的角色为特色,几乎没有限制的新玩法。还有的游戏开发商,正在使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像:根据玩家的描述来自动生成头像图片。注意,从用户端的体验来看,让玩家通过人工智能生成内容,能让玩家感知到更大的所有权。6.价值将归于特定行业的AI工具,而不仅仅是基础模型围绕Stable Diffusion和Midjourney等基础模型的热度,正在产生极其夸张的估值,但随着新研究的持续涌现,新模型将随着新技术的完善而出现和不断迭代。从目前3个流行的生成性人工智能模型(Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion)的网站搜索流量来看,每个新模型都有围绕它的特定关注点。

生成式 AI:下一个消费者平台

AI有望在游戏中发挥重要作用,这一点我们的合作伙伴已经[深入地写过了](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)。生成式AI将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜,同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。最受欢迎的游戏需要数百万——有时甚至数亿——的生产成本。除了游戏的故事情节,开发人员需要生成数千个媒体资源,从图形本身到3D模型再到音轨。这些高质量的AAA游戏的生命线是人类艺术家的工作和愿景。AI[不太可能](https://twitter.com/Tocelot/status/1602707590240079873)完全取代他们。然而,我们认为AI将为这些艺术家及其团队注入动力,使他们能够更有效地使用时间,并以更快和更低的成本发布游戏。我们已经看到像[Scenario](https://www.scenario.gg/)和[Iliad](https://iliad.ai/)这样可以创建游戏资源的AI工具,以及像[Promethean](https://www.prometheanai.com/)这样可以构建整个虚拟世界的平台。你甚至可以用像[Inworld](https://www.inworld.ai/)、[Charisma](https://charisma.ai/)和[Convai](https://convai.com/)这样的产品生成非玩家角色(NPC)。AI不仅将推动更多游戏的创造,而且将推动一种新型游戏的发展,这种游戏将更具动态性,并能根据每个玩家的偏好进行个性化定制。我们已经看到了一些早期的例子,比如基于文本的游戏,如[AI Dungeon](https://aidungeon.io/)和[Hidden Door](https://www.hiddendoor.co/)。想象一下进入一个游戏,仅需几句话就能设计一个精致的自定义头像。最终,这种情况可能扩展到整个虚拟世界,你可以从头开始创建。

这款AI冒险独立游戏玩的就是骗人,上线三周油管播放超千万!

2023年12月,由Proxima工作室开发的AI游戏Suck Up!横空出世,凭借有嘴就能玩的超低门槛和富有直播效果的魔性片段在youtube上引起了大量关注。概括核心玩法其实就是——“小兔子乖乖把门开开”,据开发人员透露,后续丰富玩法还在持续开发当中。[1月23日.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/OU5vbA7ryoBcIdxN5OfcYxN0nRh?allow_redirect=1)Suck Up!是一款“喜剧欺骗游戏”(Comedic Deception Game),玩家在游戏中需要扮演一位吸血鬼,通过换装、和LLM驱动的NPC进行对话来使他们放下警惕,最终成功吸血足够多的居民来获得游戏胜利。在和NPC对话的过程中,玩家需要在十秒钟内组织好语言,通过找借口、卖惨甚至来一段rap的方式想尽办法说服NPC让自己进门并吸血,最后达成吸血31位居民的终极目标。上线仅两周,Suck Up!在全网播放火速突破千万,youtube单次最高播放达150万。youtuber@Glitch的视频仅在3天便突破百万,评论数约3000条。评论区的网友赞不绝口:"这竟然是人工智能,对话自然,角色扮演连贯,而且记忆力优秀"、"这才是真正使用人工智能,而不是窃取现有艺术进行'创造'"、"太有趣了,简直爱上了",目前游戏热度还在持续上涨!主创Nick在X(推特)上发帖暗示这只是一个开始,对Suck Up!的未来非常有信心。

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有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释: Compute:用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN:卷积神经网络,一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation:通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent:机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning:一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems:人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents:智能体,一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型(LLM)在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中,你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI:人工超级智能,尽管存在争议,但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention:在神经网络的上下文中,注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias:AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot:一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP:对比语言图像预训练,由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 TPU:张量处理单元,谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data:用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning:机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data:机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。 Knowledge Distillation:数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG:检索增强生成。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
如何用AI写作一本番茄热门网络小说
以下是关于如何用 AI 写作一本番茄热门网络小说的相关内容: 首先,对于将小说做成视频的流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 其次,关于用 AI 写出比人更好的文字: 1. 可以命令模型写一种特殊格式的网络小说,尽量显式地描述想要的东西的特征。 2. 往 prompt 里面塞例子,这是一个暴力但是管用且流行的办法。 3. 运用一些技巧,如给模型一个简单的种子词语,引入随机的、负面的种子,例如“失去”,让 AI 给主角安排坏的命运,使故事更立体、真实、复杂。 4. 从场景出发裂变,如血月降临、电梯卡 bug 等新场景,打破旧有规则与世界。 5. 以现实生活中不存在的假设出发去衍生好看的故事。 6. 利用女频网络小说中常见的梗,如追妻火葬场、先婚后爱等作为种子。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。同时,对于 AI 创作的内容存在不同的看法,但其在写作方面仍有一定的价值和潜力。
2025-04-09
从知识库中查询与:[DeepSeek] 相关的热门资讯信息
以下是与 DeepSeek 相关的热门资讯信息: 《DeepSeek 首次考虑外部融资!全文信息量很大》:DeepSeek 在短时间内崛起,其 V3 和 R1 模型有高效训练成本与强大推理能力,但因用户增长面临计算需求激增、芯片短缺和基础设施扩展挑战,首次考虑外部融资,包括阿里巴巴和中国主权财富基金在内的投资者有兴趣,若接受国家资本可能引发监管担忧,公司还在探索通过东南亚数据中心获取更多 Nvidia AI 芯片以绕开出口限制。 微博上热搜,主流媒体全报道了 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的情况,相关文章包括: 通往 AGI 之路:《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》 数字生命卡兹克:《DeepSeek 的提示词技巧,就是没有技巧。》 宝玉:《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》 橘子汽水铺:《中国开源,震撼世界:DeepSeek R1 的变革、启示与展望》《自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读》 新智元:《史上首次,DeepSeek 登顶中美 AppStore!NYU 教授:全球「AI 霸权」之争已结束》 一支烟花 AI:《用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义》 腾讯科技:《一文读懂|DeepSeek 新模型大揭秘,为何它能震动全球 AI 圈》 张小珺腾讯科技:《一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会:比技术更重要的是愿景》
2025-03-02
从知识库中查询与:DeepSeek相关的热门资讯信息
以下是关于 DeepSeek 的热门资讯信息: 媒体报道和网络文章方面: 通往 AGI 之路:关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克:DeepSeek 的提示词技巧,就是没有技巧。链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305 (错误) 宝玉:教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词,类型为提示词破解,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺:中国开源,震撼世界:DeepSeek R1 的变革、启示与展望,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺:自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元:史上首次,DeepSeek 登顶中美 AppStore!NYU 教授:全球「AI 霸权」之争已结束,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI:用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技:一文读懂|DeepSeek 新模型大揭秘,为何它能震动全球 AI 圈,类型为基础认知,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技:一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会:比技术更重要的是愿景,类型为进阶思考,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 全新 AI 整活计划方面: DeepSeek 模型热度很高,微信指数达 10 亿多次,引发大众关注。 元子使用 Monica 时发现电脑版双击能显示思考过程,且注意不能直接换 agent,否则可能会干掉搜索功能。 财猫曾为相关平台做 AI 顾问,设计整套提示词,写小说等,其公众号因相关内容被封 15 天,19 号恢复。 旧模型有过度道德说教和正面描述趋势,DeepSeek 模型能力强,在文学创作上更出色,能给予更多自由发挥空间。 好的文字能引起生理共鸣和情绪,AI 可写出好文字,大语言模型预训练数据丰富,能引发人类共鸣和情绪。 Deepseek 模型的文风显著,文笔优秀,能触达情感,有哲学思考,在写作方面表现出色,如写小说、写诗、写骈文等。 Deepseek 模型喜欢使用大词,文风欢脱,有独特的语言风格,易于辨别。 Deepseek 模型有极强的发散能力,但较难收敛,有时会出现幻觉,但从创作角度看有利。
2025-02-28
deepseel热门智能体
以下是关于 DeepSeek 热门智能体的相关信息: DeepSeek R1 大模型成为国民刚需,但官网卡顿且存在不能联网搜索等问题。有多种版本上线,本地部署版可作为替补但难长期使用。通过工作流+DeepSeek R1 大模型可实现联网版,具体步骤包括拥有扣子专业版账号、开通 DeepSeek R1 大模型、添加在线推理模型以及创建智能体。 关于 DeepSeek 小说家,其热度很高,微信指数达 10 亿多次。模型在文学创作上有出色表现,如文风出色、善用大词、发散能力强等,但也存在较难收敛和有时出现幻觉的问题。使用时需在控制和自由间平衡,给予更多自由发挥空间。旧模型在文学创作时有过度道德说教和正面描述趋势等弊端。DeepSeek 在 Benchmark 表现出色,文创能力顶尖。
2025-02-12
小白怎么最快时间熟悉使用各种AI热门工具
以下是帮助小白最快熟悉使用各种 AI 热门工具的方法: 1. 对于不太熟悉 AI 常见工具的,可以先阅读。 2. 了解 Coze 工具: 可以直接向 AI 询问相关问题。 Coze 上手极其简单,更新特别快,插件比较多。 能一键生成思维导图等,还能通过工作流实现多种功能,如靠谱搜索、搜索结果出图等。感受各种插件和工作流组合的效果,可参考。 3. 对于普通人直观初接触 AI,主要有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否试试。 现在最普遍/最好的工具是什么、能达到什么效果。 为了更便捷展示 AI 能力,可选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具展开说明。
2025-02-06
怎么应用ai工具爬取网上热门话题,并生成类似的相关文案,免费的
目前免费使用 AI 工具来爬取网上热门话题并生成类似相关文案的做法存在法律和道德风险,并且大多数正规的 AI 工具也不支持此类功能。网络爬取需要遵守相关法律法规和网站的使用规则,未经授权的爬取可能会导致法律责任。建议您通过合法合规的途径,如利用搜索引擎的热门话题推荐、社交媒体的热门话题板块等方式获取热门话题,并借助 AI 工具的辅助来生成相关文案。
2025-01-24
你知道哪些ai游戏
以下是为您介绍的一些 AI 游戏: 1. 《Suck Up!》:这是一款由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”。玩家在游戏中扮演吸血鬼,通过换装、与 LLM 驱动的 NPC 对话来使其放下警惕,最终成功吸血足够多的居民获得胜利。上线仅三周,在全网播放火速突破千万,在 youtube 上引起大量关注,评论区网友赞不绝口,主创对其未来很有信心。 2. 《PUBG:BATTLEGROUNDS》:其中的 AI 队友可帮助玩家寻找战利品、驾驶载具,并协作完成目标。能模拟真人队友行为,实时分析战场情况,互动分享战利品并提供战略建议,提升了游戏中的战术协作性和乐趣。 3. 采用 NVIDIA ACE 全新 AI 游戏角色引擎的游戏:让 NPC 拥有感知、思考、决策和行动能力,可与玩家互动、适应环境变化,并根据玩家行为进行调整,成为“活角色”。
2025-04-08
有AI+游戏的最新案例吗
以下是一些 AI+游戏的最新案例: 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏,团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC,基于 LLM 驱动,Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后,调动感知、记忆,并转化为可执行的游戏行动。去年上半年,该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动,上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法,如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》,是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游,最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术,可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台,可在平台内使用提示在游戏内定制角色,对角色进行缩放、挤压和拉伸,也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久,且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成,到辅助游戏设计,再到如今能够生成更复杂的游戏内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时,AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。
2025-04-01
小白如何通过学习AI跨行进入游戏行业
对于小白想要通过学习 AI 跨行进入游戏行业,以下是一些建议: 1. 学习基础的 AI 知识:包括机器学习、深度学习的基本概念和算法,了解常见的模型如神经网络等。 2. 掌握相关编程语言:例如 Python,它在 AI 开发中广泛应用。 3. 研究游戏中的 AI 应用:了解游戏中的智能角色、路径规划、策略制定等方面是如何运用 AI 技术的。 4. 实践项目:通过参与开源项目或自己创建小型的游戏 AI 项目,积累实际经验。 5. 学习游戏开发知识:了解游戏引擎、游戏设计原则等,以便更好地将 AI 技术融入游戏开发中。 6. 参加相关培训课程或在线学习资源:获取系统的学习和指导。 7. 建立人脉:与游戏行业的专业人士交流,了解行业动态和需求。 8. 制作优秀的作品集:展示自己在游戏 AI 方面的成果和能力,增加求职竞争力。
2025-03-21
什么AI软件可以做游戏
以下是一些可以用于制作游戏的 AI 软件和工具: 1. Scenario 和 Iliad:可以创建游戏资源。 2. Promethean:能够构建整个虚拟世界的平台。 3. Inworld、Charisma 和 Convai:可用于生成非玩家角色(NPC)。 4. AI Dungeon 和 Hidden Door:基于文本的游戏。 5. 用于抠图的 remove,可以直接抠图或在 PS 里安装操作,用于制作素材。 6. Aive 可尝试制作背景音乐,但可能难以满足要求,可利用分离人声的 AI 软件处理音乐。 7. 微软 AI 语音:可制作旁白,语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 8. Cursor:通过对话获得代码,使用的语言模型包括 Claude3.5sonnet、GPT4o 等,指令详细效果更好。 9. Deepseek(新手推荐):方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 10. 通义灵码:在 Pytharm 中安装插件使用。 11. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中安装,收费,有 7 天免费试用。 12. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 13. 无影的晓颖 AI 助手:内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,AI 不太可能完全取代人类艺术家在高质量 AAA 游戏中的工作和愿景,但会为其注入动力,提高效率和降低成本。同时,不同的 AI 工具在生成游戏的不同方面各有优势,具体使用效果可能因个人需求和实践而有所不同。
2025-03-21
AI可以做游戏吗
AI 可以做游戏。生成式 AI 有望在游戏中发挥重要作用,能使生产高质量游戏变得更简单、快速和低成本,让玩家定制游戏体验。 例如,像 Scenario、Iliad 这样的工具可以创建游戏资源,Promethean 这样的平台能构建虚拟世界,Inworld、Charisma、Convai 等产品能生成非玩家角色(NPC)。基于文本的游戏如 AI Dungeon 和 Hidden Door 也是早期例子。 在游戏制作方面,最受欢迎的游戏成本高昂,开发人员需生成大量媒体资源。但 AI 不会完全取代人类艺术家,而是为其注入动力,让他们更高效工作,更快更低成本发布游戏。 像 Microsoft Flight Simulator 这样的游戏通过与 blackshark.ai 合作,利用 AI 从 2D 卫星图像生成逼真的 3D 世界。未来,游戏制作中涉及的每个资产都可能有生成式 AI 模型,内容价格将大幅下降,生产时间和成本也会大幅降低。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展,它将重塑用户生成内容(UGC),使任何人都能创建游戏,游戏创作将变得民主化,创造出更多新的游戏制作者。
2025-03-21
我自己想做一个英语背单词的游戏,让AI写出Markdown代码运行后,发现问题很大,但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗?
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用,常用于文档格式化,但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏,更适合使用编程语言,如 Python 等。在处理代码问题时,您可以参考以下方法: 1. 对于编程小白,向 AI 提供代码范例,尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例,减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称,以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式,对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能,复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚,多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意,可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI,并告知错误的结果或者报错信息,让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式: 以上是我目前的 python 代码,我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外,在游戏开发与修改过程中,还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如,三个重要文件需在一个文件夹,本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时,需注册、实名制,审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
我上传一个ai人物形象,有什么AI能驱动他当做数字人来口播,免费的那种
以下为您介绍一些可以免费驱动 AI 人物形象当做数字人进行口播的工具及使用方法: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 点击网址,点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象,可以点击 ADD 添加您的照片,或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很 AI。 使用方法: 点击网址,注册后获得 120 免费 k 币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 4. 剪映: 优势:作为字节跳动旗下的产品,在抖音平台上被广泛应用,海外版 CapCut 也有出色表现。其拥有六大 AI 功能,能在编辑器里完成脚本生成、语音克隆、数字人口播等环节。 下载地址:剪映 制作流程: 打开剪映,添加一个文本到文字轨道,并修改好需要朗读的文字。 点击朗读,并进行声音克隆,剪映的声音克隆现在只用念一句话就可以完成克隆。 克隆完成后,选择喜欢的数字人形象,并把自己的克隆音色换上去。 一键智能生成字幕,再自行调整文字样式并校准。 生成数字人: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费的、适合的数字人形象。 当选择一个数字人形象时,软件会马上播放出该数字人的声音。点击右下角的“添加数字人”,就会将选择的数字人添加到当前视频中。 左下角会提示渲染何时完成。然后可以点击预览按钮,查看生成的数字人效果。 增加背景图片: 可以直接删除先前导入的文本内容。 为视频增加背景图片,点击左上角的“媒体”菜单,并点击“导入”按钮,来选择本地的一张图片上传。 点击图片右下角的加号,将图片添加到视频的轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽,直到视频的最后,也就是和视频对齐。
2025-03-27
如何用AI 驱动的产品营销创新,从内容创作到视觉呈现的全方位变革?
以下是关于如何用 AI 驱动产品营销创新,从内容创作到视觉呈现的全方位变革的一些方法和案例: 一、内容创作方面 1. 利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,以获取关键信息,为营销内容创作提供方向。 2. 借助 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 二、视觉呈现方面 1. 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,精准表达营销活动主题,如淘宝天猫大促视觉的案例。 2. 对于需要定制化真人模特实景素材的主题活动,利用 AI 将策划、搭建、拍摄、设计融为一个闭环流程,完成页面所有素材的生产和输出,例如七夕主题活动页面。 3. 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,如通过 SD 中 controlnet 的有效控制生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容。 三、在阿里巴巴营销中的应用 1. 关键词优化:利用 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 2. 产品页面设计:借助 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 3. 图像识别和优化:使用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 4. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 5. 客户反馈分析:通过 AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 6. 个性化推荐:利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 7. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 8. 营销活动分析:借助 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 9. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 10. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 11. 社交媒体营销:通过 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 12. 直播和视频营销:使用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 四、大型视觉模型 Sora 的机遇 1. 对于学术界,OpenAI 推出 Sora 标志着战略转变,鼓励更广泛的 AI 社区深入探索文本到视频模型,利用扩散和变换器技术。以原生大小训练 Sora 的创新方法为学术界提供了灵感,强调使用未修改数据集的好处,开辟了创建更高级生成模型的新路径。 2. 对于行业,Sora 目前的能力预示着视频模拟技术进步的道路,突出了在物理和数字领域内增强现实感的潜力。公司可以利用 Sora 生产适应市场变化的广告视频,并创建定制化的营销内容,降低成本,增强吸引力和效果,彻底改变品牌与受众互动的方式。
2025-03-24
企业如何培养全员AI思维,将AI融入企业文化,驱动人才转型,推动AI驱动的创新。
企业培养全员 AI 思维、将 AI 融入企业文化、驱动人才转型并推动 AI 驱动的创新,可参考以下方面: 1. 组织管理转型:参考波士顿咨询公司发布的《》报告,AI 技术将推动组织从金字塔结构向松树型转变,需要人才具备创新、持续学习、透明和协作能力,组织文化应强调人的价值和认知多样性。为加速 AI 转型,建议采取自上而下的战略推动和自下而上的创新激活,培养关键人才,并重塑员工技能。 2. 构建 AI 监督与反馈机制: 建立异常监测机制,针对 AI 决策结果进行定期回顾,设立异常情况触发预警机制,避免因 AI 错误而导致决策失误。 在关键业务决策中设置人类干预节点,在 AI 给出初步建议后由人类进行审核和判断,特别是财务预测、市场扩展策略等核心业务决策应有清晰的人工复核流程。 企业可以引入“人机协作审查委员会”,由高层管理人员、业务线负责人和技术团队组成,每月审查 AI 关键决策的结果,设定触发条件(如连续三次异常预测)来判断是否需要人工干预。 3. 保留人类的创新与主导地位: 虽然 AI 能通过数据提供创新支持,但真正的突破性创新依然需要人类的参与,企业应明确 AI 是助力而非替代。在中国市场,创新是企业保持竞争优势的关键,过度依赖 AI 可能会削弱员工的创新力和主动性。 设立创新实验室,让 AI 提供背景数据和支持,员工在此基础上进行创意开发,AI 可以生成基础创意,员工进行拓展和跨领域应用。 进行跨部门协作,创建多样化团队,整合市场、技术和创意团队的力量,让 AI 提供洞察和辅助,具体决策由团队中的人类成员作出。 企业可以设立“AI 创新月”,每月让不同部门提出与 AI 相关的创新方案,要求员工结合 AI 的分析提出创意,而非直接采用 AI 方案,以培养团队的创新能力,避免 AI 的全权主导。
2025-03-12
实时驱动 ai直播
以下是关于实时驱动 AI 直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接销售数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,市面价格一年 4 6 万往上(标准零售价)。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路及调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司,因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。 虚拟主播在电商直播间的情况: 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但由于技术尚未达到真人直播的水平,所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),其中每个店铺视为一路,该服务提供多种功能。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设了丰富的动作库和真实的语音表现,但商品展示以图片为主,虚拟主播无法与产品有接触,纯粹只能动嘴皮,商品只能放在一旁,这样的测评结果缺乏真实性,容易引起用户反感。目前,AI 驱动的虚拟主播更像是一个花瓶,能够吸引一些好奇的用户,再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。 11 月 11 日和 10 日的 AI 相关动态: 11 月 11 日:Google 在 iPhone 上测试独立的「Google Gemini」应用,新应用支持 iOS 用户使用 Gemini Live,通过语音命令与 AI 互动,功能类似 ChatGPT 的高级语音交流。包含视觉识别功能,并已在 2024 年 9 月对 Android 用户开放,预计将随 Gemini 2.0 的发布正式上线。 11 月 10 日:Google 发布 Gemini AI 驱动的视频演示工具 Vids,通过简单提示或 Google Drive 文档,自动生成视频故事板,包含场景、脚本和背景音乐。支持语音旁白和滚动式提词器,便于自然流畅的录制,应用于客户支持、培训视频、公司公告、会议回顾等多种场景。NVIDIA AI Blueprint 是长视频内容总结与问答解决方案,能快速总结数小时视频的关键事件和对话,省去逐帧观看的时间,支持长视频的搜索、问答和实时事件检测,适用于监控、教育、客户服务等场景,为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。
2025-03-11
给我一些关于数据驱动的免费的优质的课程
以下是为您找到的关于数据驱动的免费优质课程相关信息: 一、数字营销方面 1. 2025 年数字营销十大趋势 Bridging the AI skills gap:具备 AI 技能的团队可以制定更加精准、数据驱动的营销策略,提高效率和效果,使品牌在快速适应市场变化和消费者需求方面具备优势。 Advanced Personalization:借助 AI,营销人员可以实时分析消费者行为,从而提供高度个性化的体验,提升客户参与度,加强品牌忠诚度。 Resource Optimization:通过培训现有员工而不是依赖外部招聘,公司可以最大化利用内部资源,降低招聘成本,并为 AI 驱动的项目建立可持续的基础。 许多公司正在投资于 AI 培训项目,以提升其营销团队的技能。例如,Google 提供免费的 AI 和机器学习认证课程,而像 IBM 这样的公司为员工提供高级 AI 培训和导师项目。这些项目涵盖了数据分析、AI 驱动的客户细分和预测建模等关键技能,帮助公司在不断发展的数字领域保持竞争力。 二、智能导购方面 智能导购的 100 个创意方向中的数据驱动场景(20 个方向): 1. 用户生命周期价值分析:预测客户长期贡献并制定维护策略。 2. 关联购买推荐:分析历史订单推荐互补商品(如包包+丝巾)。 3. 社交媒体舆情分析:抓取小红书/微博数据生成品牌健康报告。 4. 客户分群策略:按消费频率、客单价等维度自动划分群体。 5. 促销效果模拟器:预测不同折扣方案对利润的影响。 6. 天气关联销售预测:结合天气数据推荐应季商品(如雨天推伞具)。 7. 门店选址分析:通过人流、竞品分布数据推荐新店位置。 8. 客户旅程地图:可视化用户从认知到复购的全链路行为。 9. A/B 测试自动化:自动分配流量并对比页面转化率。 10. 实时销售看板:整合多渠道数据生成动态业绩仪表盘。 11. 会员续费预测:通过行为数据预测会员卡续费概率。 12. 商品评论情感分析:从评价中提取用户满意度与改进点。 13. 滞销品组合促销:捆绑低动销率商品提升整体销量。 14. 客户等待时间优化:通过排队数据调整导购资源配置。 15. 个性化折扣券:根据用户偏好发放差异化优惠券。 16. 新品接受度预测:通过历史数据预测新品上市成功率。 17. 流失客户召回:自动触发短信/邮件推送挽回策略。 18. 供应链风险预警:监控原材料价格波动触发备选方案。 19. 跨渠道库存同步:实现官网、门店、仓库库存实时共享。 20. 客户反馈聚类分析:自动归类投诉建议并分配处理部门。
2025-02-26
音频驱动视频人物口型
以下是关于音频驱动视频人物口型的相关信息: PixVerse V3 : 本次更新内容丰富,包括已有能力升级,提供更精准的提示词理解能力和更惊艳的视频动态效果。 支持多种视频比例,如 16:9、9:16、3:4、4:3、1:1。 Style风格化功能重新回归升级,支持动漫、现实、粘土和 3D 四种风格选择,同时支持文生视频和图生视频的风格化。 全新上线了 Lipsync 功能,在生成的视频基础上,允许用户输入文案或上传音频文件,PixVerse 会自动根据文案或音频文件内容,对视频中的人物口型进行适配。 还有 Effect 功能,提供 8 个创意效果,包括变身僵尸、巫师帽、怪兽入侵等万圣节主题模板,一键实现创意构思。并且 Extend 功能支持将生成的视频再延长 5 8 秒,且支持控制延长部分的内容。 字节跳动开源的 LatentSync : 是精准唇形同步工具,能够自动根据音频调整角色嘴型,实现精准口型同步,无需复杂中间步骤。 提出“时间对齐”技术,解决画面跳动或不一致问题,效果显著。 具有开箱即用的特点,预训练模型加持,操作简单,支持高度定制化训练。 GitHub 链接:https://github.com/bytedance/LatentSync 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2412.09262
2025-02-16