AI系统都是由ML驱动的吗

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是利用 AI 生成产品原型 HTML 的相关内容： 1. 网页上与 AI 交互编程的一般流程： 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。 2. 项目开发案例： Trae 生成天气 HTML 项目：通过复制粘贴等操作利用 Trae 生成天气相关的 HTML 项目，可调整背景颜色等，生成后可在文件夹中打开并用浏览器查看。 开发游戏案例：直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，生成 HTML 大框架并验证元素摆放位置，对生成的 CSS 结构中的 position 定位模式进行人工调整。 3. 项目开发与部署流程： 初始化设计文档，用脚本生成项目目录，让 Trae 生成代码，提交代码到 GitHub，打包镜像部署到服务器。 需要注意的是，AI 生成的内容可能有 90%能用，但剩下的 10%可能需要有经验的人或专家进行人工调整。AI 只是辅助，自身学习还是很有必要的。

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

以下是关于 FlashMLA 的相关信息： FlashMLA 是一款专为英伟达 Hopper 架构 GPU 优化的高效解码内核。 高度提升 H800 GPU 的性能，在 H800 上实现 3000 GB/s 内存带宽及 580 TFLOPS 的计算性能。 针对大语言模型解码过程进行深度优化，重构内存访问和计算流程，提升变长序列处理的效率。 具有分页 KV 缓存（块大小 64），支持 BF16。 使用要求：Hopper GPU、CUDA 12.3 及更高版本、PyTorch 2.0 及以上版本。 地址：https://github.com/deepseekai/FlashMLA 关于 FlashMLA 有以下相关报道： 2 月 24 日的《》介绍了其是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。

以下是关于 FlashMLA 的相关信息： 2 月 24 日，DeepSeek 发布了 FlashMLA 优化 H800 GPU。 2 月 25 日的社区动态中提到，DeepSeek 开源的 FlashMLA 是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，达到 3000 GB/s 内存带宽和 580 TFLOPS 计算性能。其核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。

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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。

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。

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）。

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。

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。

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。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议： 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析 Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法，遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性，如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

如果您想要系统学习 Coze，可以参考以下安排： 第一期共学回放 5 月 7 号（） 大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号（） 大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号（） 艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号（） 罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号（） Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一，搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT：“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白，一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜

以下是关于 AI 生成 PPT 的系统性教学： 背景： 作者熊猫 Jay 因企业内部要求编写此文章并公开分享，旨在帮助不同水平的用户，包括 PPT 专家和新手，通过 AI 工具更高效地制作 PPT，满足不同需求，提高工作效率。 主要内容： 介绍了市面上最受欢迎的 5 款 AI PPT 工具，包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。每款工具都有独特优势，能助用户快速、高效完成 PPT 设计。 总结： AI 介入 PPT 工具带来便捷高效体验，文中核心章节为 AI 生成 PPT 的主要思路。不同工具适合不同人群，应根据实际需求选择，试用和体验比盲目跟风更明智。在 AI 时代，它是办公革新和思维升级的体现。 提示词及相关索引： 作者联系方式： 公众号：熊猫 Jay 字节之旅；免费星球：熊猫 Jay·AI·成长，欢迎关注。

以下是一个系统学习 AI 大模型应用开发的学习路线： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 研读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 7. 参与相关社区交流和项目实践： 总的来说，AI 大模型应用开发是一个多学科、系统性的领域，需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识，熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪，并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。 此外，以下是一个利用 AI+SMART 安排学习计划的案例： 学习目标与个人或职业发展目标的关系：平时工作中需要经常阅读英文文档。另外，有朋友和客户是英文母语者，想要和他们沟通更加顺畅。其次，希望未来有机会进入大型外企工作。 具体学习内容：首先是词汇需要提高，其次听力、口语、阅读和写作这些方面都进行全面提高。 量化学习进度和成功：以考取雅思 8.0，且可以和朋友或客户流利的交谈为目标。 时间框架：半年内。 现实可行性：目前雅思 6.5，每天可以投入 2 小时。周末可以更多。有访问网络课程的条件，也可以购买书籍或其他学习材料。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。