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你觉得通用机器人多久将成为现实

Answer

预测通用机器人的实现时间是一个复杂且具有不确定性的任务,涉及技术进步、经济因素、社会接受度等多个方面。尽管如此,我们可以基于当前的技术进展和趋势做出一些合理的推测。

当前的技术现状

  1. 专用机器人:目前,机器人在特定领域(如制造业、物流、医疗等)已经展现了显著的能力。这些专用机器人在执行重复性和精确性任务方面表现出色。

  2. 人工智能和机器学习:AI和机器学习技术迅速发展,在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了显著进展。深度学习算法、大数据和计算能力的提升,使得AI能够处理更加复杂和多样化的问题。

  3. 机器人感知与行动:机器人感知(如视觉、听觉、触觉)和行动(如移动、抓取、操作)的能力在不断提升。先进的传感器和灵巧的机械手臂为机器人带来了更多的感知和操作能力。

挑战和难点

  1. 通用智能:通用机器人需要具备通用人工智能(AGI),即能够处理多样化任务并在不同环境中灵活应对。目前,AGI仍是一个未解的科学难题,尽管AI在某些领域表现出超人的能力,但这些能力通常是狭窄和特定的。

  2. 多模态融合:通用机器人需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力,并能够在复杂环境中做出合理决策。这种多模态融合仍存在技术瓶颈。

  3. 自主学习与适应:通用机器人需要具备自主学习和适应环境变化的能力。尽管强化学习等技术在某些方面取得进展,但在现实世界中实现高效的自主学习仍然困难。

  4. 伦理与安全:通用机器人的广泛应用还涉及伦理和安全问题,如隐私保护、决策透明性、安全性和社会影响等。这些问题需要在技术实现之前得到解决和规范。

预测时间

基于以上分析,关于通用机器人何时能成为现实,可以考虑以下几个时间段:

  1. 短期(5-10年)

    • 专用机器人将在更多领域得到广泛应用,技术将更加成熟和可靠。
    • 人工智能和机器人技术将继续进步,尤其是在感知、认知和行动方面的能力。
  2. 中期(10-20年)

    • 我们可能会看到一些具备较高通用性的机器人出现在特定环境和任务中,如家庭助手机器人、护理机器人等。
    • 这些机器人能够在一定范围内处理多样化任务,但距离真正意义上的通用机器人仍有距离。
  3. 长期(20年以上)

    • 真正的通用机器人,即具备类似人类的通用智能和适应能力的机器人,可能在这一时期开始出现。
    • 这需要在人工智能、机器人技术、自主学习、伦理和安全等多个方面取得重大突破。

结论

尽管通用机器人的实现面临许多技术和非技术挑战,但随着科技的不断进步,我们有理由相信,在未来20年或更长时间内,通用机器人有可能从实验室走向现实,并在特定领域逐步展现其能力。然而,真正达到广泛应用的通用机器人还需要克服许多难题,并且这不仅仅是技术上的突破,还包括社会、伦理和法规方面的准备。

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社群机器人
以下是关于社群机器人的相关内容: 制作 Coze 社群机器人的大致流程看似步骤繁多,但由于 Coze 本身的设计和强大的社区力量,实际操作并不复杂,关键是要“迈出第一步”。在制作过程中,与社区成员设计方案时的深入讨论、在 Coze 平台上灵活组装功能时的高效畅快以及在不断调试优化中见证机器人成长,都充满乐趣。未来会有更多社区加入制作社群机器人的行列,让更多人感受 AI 智能体的魅力,那时的社群机器人不仅是助手,更是凝聚社区集体智慧的伙伴。目前的社区机器人还有不足,作者会继续优化,看其能否更好地服务社区。 如果对学习 Coze 和 AI Agent 有兴趣,可以加入免费的 AI Agent 共学群,该群组会基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源分享相关玩法、经验和前沿资讯。可搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学以便被拉入群。 此外,以综合服务的社群机器人为例,一个好的文章或复杂任务不是一次 AI 工作就能完成的,需要任务拆解,比如对用户问题做意图判断,根据意图将线路转接到正确的专属 AI 机器人那里,整个过程称为工作流,通过搭建工作流来完成复杂任务。
2025-04-15
MacBook 如何做一个 RPA 机器人
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2025-04-11
怎么搭建微信机器人?
以下是搭建微信机器人的步骤: 1. 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复,此时表示已通。 2. 如果想为这个 AI 赋予提示词,可以返回相应步骤进行更改。例如在“目录 4 里的第 17 步”或“第三章,第 7 步”,其中双引号内的 value 部分,便是设置 AI 提示词的地方。 3. 此后,进行任何更改,都需要重新打印登陆二维码。并且一个月内,不要上来就加好友、最好不要私聊聊天。 4. 报错"wxsid"是因为微信未实名,实名即可解决。 5. 如果没有手机登录,可以使用夜神模拟器模拟手机登录。 6. 重新在“文件”的【终端】里,直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 7. 多次重新登录后,就在宝塔“首页右上角点击重启,重启一下服务器”,清理进程。 8. 熟悉 linux 操作的话,也可以通过重启进程的方式来重启服务。 9. 如果想退出机器人,在手机微信上找到桌面版已登录的信息,点击退出桌面版即可。 此外: 1. Link AI 提供的 100 个,合计 3500 万 GPT3.5 Token 的礼品码。可以用来实现画图、搜索、识图等功能,COW 插件里几乎都支持使用 LinkAI 平台。完成机器人搭建,机器人拉群里,领兑换码。 2. 添加微信,拉您进机器人群,先行体验。 如果您仍旧遇到问题,可以先查询社区知识库,或者加“通往 AGI 之路”群,社区小伙伴们会尽力帮助。也可以加 Stuart 个人微信询问。
2025-04-11
创建飞书ai机器人
创建飞书 AI 机器人的步骤如下: 1. 工作流搭建: 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 AI 女友工作流,也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 飞书机器人创建: 飞书应用建立: 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id: 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type,chat_id 对应群组,open_id 与 user_id 对应个人,点击选择成员,复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音,需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-04-11
微信机器人如何配置
微信机器人的配置步骤如下: 1. sum4all 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 sum4all 插件目录下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 注册并获取 sum4all key:https://pro.sum4all.site/register?aff=T6rP ,新用户注册有送免费额度,大家先使用这个进行试用,后续可改为自己的 openAI key。 把复制的 key,粘贴到 sum4all 的 config.json 文件内。(上方有功能阐述,你想要哪个,就把哪个改成 ture) 2. Apilot 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 Apilot 文件下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 去 https://admin.alapi.cn/account/center 注册,并复制 key 把复制来的 key,粘贴进入。保存。 3. 分段对话配置替换 找到这个路径:/root/chatgptonwechat/channel/wechat,直接下载以下文件进行替换。 此外,微信的配置相对较简单,只需要主项目的 config.json 文件看看是否有"channel_type"参数,参数值为:"wx",即:"channel_type":"wx"。完成以上所有配置部分后,可以准备启动步骤了: 使用 nohup 命令在后台运行程序。 执行完启动脚本,等待 30s 左右,会看到终端有一个微信登录的二维码,微信扫码登录。 如果您想使用更多辅助功能,比如使用总结文件能力,总结网页内容能力,此时需要安装各种插件。这部分配置查看插件配置管理部分。
2025-04-10
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个拟人化的 bot,比如起名叫青青,设定其为人设是一个可爱有趣的少女,擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格: 输出为文本时,第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单,选择用控件的字段选择器,给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里,可以选择全量发布,也可以选择仅自己可用。为了审核快一些,可以选择仅自己可用。等审核通过之后,就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法(不含 bot),比如直接创建一个多维表格,第一列是几个成语,第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列,比如一列成语,右边配置 AI 字段。 此外,还有一些相关信息供您参考: “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品,如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版:扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新(归档)中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。
2025-04-08
零编程基础,我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间?
对于零编程基础的您来说,要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序,所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践,可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能,然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习,可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到多种因素的影响,比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
AGI多久可以实现
目前关于 AGI 实现的时间存在多种推测和计划。OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示,在微软投资 10 亿美元之后,OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型来实现 AGI,即 2019 + 5 = 2024 年。同时,网络上有一篇名为《揭示 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能(AGI)的计划》的文档传播,其中提到 OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型,计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI。但需要注意的是,这些信息多为搜集和推测,包括各种报道和推文的拼凑猜测,并非都能轻易验证,大家可以当娱乐看并自行辨别文中推测的可能性。
2025-02-05
如果自己一个人要完成一个类似游戏的虚拟世界,需要一些什么软件,并且需要多久完成
要一个人完成类似游戏的虚拟世界,可能需要以下软件: 1. 图像生成软件,如 Midjourney、Stable Diffusion 等,用于生成概念图像和美术作品。 2. 3D 建模软件,用于创建 3D 模型、添加纹理和效果等。 完成所需的时间因多种因素而异,包括个人的技能水平、项目的复杂程度、投入的时间和精力等。像《Red Dead Redemption 2》这样复杂的游戏,制作成本近 5 亿美元,花了将近 8 年的时间来建造。但如果是相对简单的虚拟世界,时间可能会短很多。不过,这需要您具备扎实的相关技能和持续的努力。
2025-01-10
AI多久能学完?
学习 AI 所需的时间因人而异,没有一个固定的期限。不过,对于初学者来说,有一些简明的入门教程可以帮助您在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用,并完成一些基础任务,例如完成一个简单程序、一个爬虫应用以抓取公众号文章,以及一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。 在深入学习 AI 时,很多人会因需要编程而感到困难,且各类教程默认会打命令行,导致入门不易。 从更广泛的角度来看,AI 是一个不断发展的领域,需要持续学习和更新知识。就像 Python 在 AI 领域被广泛使用,它拥有丰富的标准库,还能通过类似 pip 的工具和 GitHub 等平台获取更多资源。 而 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。 总之,学习 AI 是一个长期的过程,取决于个人的基础、学习能力和投入的时间精力。
2024-12-16
设定好程序,在没有人工干预的情况下,AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值,其受到多种因素的影响。 一方面,AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练,具备应对各种情况的能力,可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面,运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如,处理简单、重复性高且规则明确的任务时,AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务,其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中,一些案例显示,如产品经理使用 GPT 解决性能问题,SQL 执行时间大幅缩短,效率显著提升。但也有观点认为,对于某些工作场景,AI 带来的效率提升有限。 此外,政策层面,如拜登签署的 AI 行政命令中,也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用,并关注其对劳动力市场的影响,采取措施支持工人等。 总之,AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异,需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13
学AI难吗?小白需要多久入门?
学习 AI 的难度因人而异,但对于小白来说,入门是可行的。 例如,在“育儿:用 AI 开发远古动物列表”中提到,若只是学习相关应用,了解一些最基础的网页和编程知识即可,从小白开始估计一天甚至几个小时之内就能学会,因为绝大多数的工作还是由 AI 完成。 在“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”中,考虑到深入学习 AI 时编程带来的困难以及各类默认会打命令行的教程导致的入门困境,这份入门指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,能在接下来的 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用等任务。 总的来说,小白入门 AI 的时间取决于学习的内容和个人的学习能力,短则几个小时,长则可能需要几天。
2024-09-28
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
外网好用的通用AI
以下是一些外网好用的通用 AI: 1. ChatGPT Plus:用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 2. Perplexity:结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot:作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎:提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 此外,在通用写作方面,以下是一些相关产品: 1. HyperWrite AI 2. 秘塔写作猫 3. Neuroflash 4. Intelligent paraphraser 5. 5118.com SEO 优化精灵 6. Craft 7. Benchmarkemail 8. 深言达意 9. Magical AI 10. 易撰 11. 搜韵网 12. Araby AI 13. Samwell AI 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-10
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
现在deepseek从普通用户的层面,相比于其他模型,优势有哪些
DeepSeek 对于普通用户的优势包括: 1. 国产之光,在国内被广泛接入和使用。 2. 生成代码的质量可与国外顶尖大模型媲美。 3. 深度思考版本 DeepSeek R1 基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,提升回答质量。其“聪明”源于独特的“教育方式”,率先进入“自学成才”新阶段。 4. 思考与表达能力出色,在思考过程和输出结果的语气、结构、逻辑上表现优秀,碾压其他模型。 然而,DeepSeek 也存在一些不足,例如对于协助编程,其最大的上下文长度只有 64k,较短,导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。
2025-03-27
更通用一点,更落地一点,主题换成学习AI&LLM吧
以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识: 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习,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。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 3. 深度学习 一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度)。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM(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),如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模,且数量级还会持续增长,算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础,要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law,未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law,只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时,能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题,如视频和多模态的卡点解决不了,文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题(如数学或写代码)上,数据相对好生成,通用问题还没有完全的解法,但有探索方向。统计模型没有问题。
2025-03-17
能帮我做一个介绍生成式AI的ppt吗?5页左右即可,介绍一些通用的,用户规模较大的即可,不超过5种。
以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:生成式 AI 简介 幻灯片 2:生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3:在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具,可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4:PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成,通过图形用户界面访问 API,套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5:参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外,以下是一些常用的 PPT 生成工具(网站): https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-11
ai自媒体变现实操
以下是关于 AI 自媒体变现的实操内容: 对于 0 基础编程小白从 0 到 1 搭建网站: IP 用户旅程图包括网站/产品体验、价值展示、口碑裂变、私域转化、深度服务、用户复购等环节。 赛道反差化打法智能体可让视频火速出圈,比如智能体引流效果、反差打法等。 优秀的自媒体不仅是生产者,更是连接者和转化者。 公众号生成器:https://themetunegenerator.vercel.app/ ,可选择主题、风格(如干货实用型、故事叙事型、轻松幽默型等)生成公众号文案。 电脑要求:Windows 需 Windows 10 或以上,macOS 需 macOS 10.15或更高版本。 开发环境部署:魔法很重要,需安装 NodeJS(https://nodejs.org/en/download)、注册 Github 并下载 Github Desktop(https://desktop.github.com/download/),还可能涉及安装 cnpm 等。 会思考产品创意的你加上会编程的 AI 等于产品 MVP,包括产品规划与设计(确定产品核心功能)、开发实施(使用 Lovable 生成前端代码、导入 cursor 等),让 AI 成为产品设计师梳理细节,所有不会的问题都可问 AI。 自媒体人通过 AIGC 进行流量变现的心路历程: 变现渠道包括直播带货、橱窗带货(抖音需 1000 粉丝、托管橱窗)、商单、介绍粉丝接项目等。 具体的商业变现项目有画小二 AIGC 的 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频(徐悲鸿教育系列 AI 内容)、AIGC+地方文旅、重庆美术馆数字人、长沙美仑美术馆数字人、玛莎拉蒂汽车宣传片、喜马拉雅微短剧等。 广告方面,可通过平台(如抖音星图、B 站花火)接私单,视频广告价格可自定义设置。
2025-04-15
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
请推荐相关的学习资料: AI与新媒体设计:AI视频编辑、AI社交媒体内容创作、ai虚拟现实与增强现实设计等。
以下是为您推荐的关于 AI 与新媒体设计(如 AI 视频编辑、AI 社交媒体内容创作、AI 虚拟现实与增强现实设计等)的学习资料: 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。 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,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。 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。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 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。 此外,对于 filMarathon 全球 AI 电影马拉松大赛参赛引导中的学习资料: 音效创作指导: 语音合成: 剧本创作:人力为主: 图片生成:AI 作图绘画: 视频生成:AI 视频生成: 音频生成:AI 音乐创作: 剪辑工具:剪映剪辑:
2025-02-27
请推荐相关的学习资料: AI与新媒体设计:探索AI如何影响视频编辑、社交媒体内容创作、虚拟现实与增强现实设计等。
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AI 在新媒体设计领域的影响广泛且深入,主要体现在以下方面: 在视频编辑方面: 能够自动进行剪辑和特效处理,提高制作效率和质量。 在社交媒体内容创作方面: 可以对大量信息进行自动编辑和汇总,生成有趣的图文摘要。 辅助创作吸引人的文案和图片。 在虚拟现实与增强现实设计方面: 有助于创建更逼真的虚拟场景和增强现实体验。 在图文创作赛道: 内容生成:自动编写文章并选择或生成相应图片。 图像标注:识别和理解图片内容并生成文字描述。 图文匹配:为图片找到合适文字描述或为文字找到匹配图片。 数据可视化:将复杂数据以直观简洁的图表、信息图等方式展示。 设计辅助:生成 LOGO、海报等。 自动化排版:根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 图文识别:借助 OCR 技术抓取图文内容后理解处理。 在艺术创作方面: 辅助绘画、音乐、文学等领域的创作,探索新的结合模式。 在智能产品设计方面: 如智能家居设备、可穿戴设备等。 在游戏行业: 是最有价值的应用场景之一,其应用可追溯至上世纪 80 年代。 从最初生成简单内容和随机元素,到辅助设计、生成动态世界和复杂内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。 具有诸多优势,如游戏开发者亲近并乐于使用 AI 技术,游戏数据降低了筛选和清洗成本,游戏成为 AI 模型能力的最佳试验场。 革新游戏创作,简化工作流,在美术与风格、音效与音乐、剧情与任务、玩法与平衡、测试与优化等方面产生积极影响。
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