我想用好电商人的ai从中找出自己的一份创业之路

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。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 。 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 。 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 。 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 。 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 。 在这些大模型中： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 此外，还有其他一些大模型： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外，这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，例如可以创建和查看图像，且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic：发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口，本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF，与其他大型语言模型相比，它不太可能恶意行事。

以下是在课堂中可以使用的一些 AI 应用和方法： 1. 让 AI 出题，如出 Python 题，可先出 20 道再挑选修改。 2. 利用 AI 进行智慧课程设计，例如围绕巴以冲突出相关数学题，将维基百科的史料借助 AI 变成数学课教案，让孩子从生活中学习多学科知识。 3. 输入书上例题，让 AI 生成新颖解法，引发学生思考。 4. 进行交互式学习，随时要求 AI 解释关键代码并举例，为学生提供支架。 5. 利用 AI 分担低阶认知，让人有精力投入高阶认知加工。 6. 借助 AI 工具，将知识作为解决问题的方法来教。 7. 声音克隆：可在 Elevenlabs.io、speechify.com 等网站进行，还能通过 HeyGen 定制“数字分身”。 8. 视频生成：如用 runway 让互联网梗图动起来，用 lumalabs.ai 让图片动起来。 同时要注意对学生思维训练的引导，关注和设法引导“偷懒”的学生，避免差距拉大。

目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说，要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案，您可以考虑以下步骤： 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类，提取关键信息，例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术，对提取的信息进行标注和训练，使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式，让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题，以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能，根据实际应用中的反馈，调整训练数据和算法，提高其准确性和实用性。

以下是一些与 AGI 机器人相关的新闻： ：随着 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 的热潮持续，探讨其如何帮助创建用户体验调查问卷或其他调查问卷。 ：给 25 个 AI 代理人动机和记忆，并将它们放在模拟城镇中，其行为被评价比人类角色扮演更“人类化”。 ：ChemCrow 是一个 LLM 化学代理，能在合成、药物发现和材料设计等领域执行任务，并集成 13 个专家设计的工具以增强性能。 ：OpenAI 发布 GPT4 被证明是生成 AI 的一小步，对 AGI 而言是一大步，自 2022 年 11 月发布以来吸引众多用户和媒体关注，此工作是对 ChatGPT 的首次全面审查。 ：有人让 AutoGPT 查找最近一个月的开源相关新闻并汇总成 word 文件，还有人在相关项目基础上做了改进和增强的新项目，如 TeenageAGI、BabyAGIasi、TypeScript 版本的 AutoGPT 等。 ：特斯拉训练机器人“Optimus”抓取物体，通过人类示范学习。还提到当训练比 GPT4 大 100 倍的模型时在图像识别、生成图像和视频等方面的预测。

以下是为您找到的与“剧本大师”相关的 prompt 内容： 编剧：?根据主题创作一个包含故事背景、人物以及对话的剧本。||我要你当编剧。您将为一部长篇电影或可以吸引观众的网络系列开发引人入胜且富有创意的脚本。首先想出有趣的角色，故事的设置，角色之间的对话等。一旦你的角色发展完成创建一个令人兴奋的故事情节，充满曲折，让观众保持悬念，直到最后。我的第一个要求是“剧本主题” 影评人：?我希望你是影评人，从情节、表演、摄影、导演、音乐等方面评论电影{电影名}||我希望你扮演影评人的角色。您将需要观看电影并以清晰的方式对其进行评论，提供有关情节、表演、摄影、导演、音乐等的正面和负面反馈。我的第一个建议请求是“电影评论角度”

目前的技术可以帮助您找出化学结构式的合成路线。例如，像“Coscientist”这样的人工智能系统，当被问及能否合成某个分子时，它会首先在互联网上搜索相关的合成路线，然后根据搜索结果制定实验协议，接着将实验协议写成代码以指导自动化实验设备，最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的，能够根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。 另外，在一些研究中也提到，解决诸如寻找化学合成途径等问题遵循一定的模式，虽然在实际情况中相关的可能性图可能非常庞大，但可以通过一些常见的方法来应对挑战，比如为不同的可能状态或结果分配分数，只追求得分较高的路径；在自动定理证明中，也有从初始命题向下和从最终定理向上工作，试图找到中间的交汇路径等方法。同时，如果已经确定了从 X 到 Y 存在路径的“引理”，可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。

以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解，查看入门课程。 具体的学习资源包括： 关于 Prompt 的了解：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w

MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的一项创新标准。它旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接，通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务，让 AI 模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更加精准、相关的智能回答。 Lark 认为，用一句话概括，MCP 是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释：MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式，可以将其想象成 AI 应用程序的 USBC 接口。 此外，还有文章介绍了如何通过 MCP 连接 Claude 3.7 与 Blender，实现一句话生成 3D 场景的功能。随着 MCP 的崛起，AI 不再是数据孤岛，未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务，开启创作的新纪元。

“通往 AGI 之路”网站具有以下建设意义： 1. 学习平台：是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 资源丰富：由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 实践促进：定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 4. 品牌形象：品牌 VI 融合独特设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性，共同构建充满活力和前瞻性的品牌形象。 5. 连接作用：不仅是一个知识库，更是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 6. 影响力大：在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。

以下是为您设计的大模型学习之路及推荐资料： 学习之路： 1. 了解大模型的基本概念：通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（训练所需的大量计算和 GPU 等）、确定教材（大量的数据量）、找老师（算法讲述内容）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 2. 学习大模型的构建过程： 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量资料，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、分割文本。 设计模型架构：为孩子设计学习计划一样，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，如使用 Transformer 架构等特定的神经网络结构。 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复预测句子中的下一个词来逐渐学会理解和生成人类语言。 推荐资料： 1. 直播共学： 可在飞书知识库中查看以下分享内容和教程：小七姐、刘宇龙、熊猫、MQ、财猫、李继刚、凯翔、AJ、南瓜博士、江树的分享。 参与每晚群里的分享和讨论会，包括 3.4 直播聊天（讲讲大家最初入门学 prompt 的一些入门方法）、3.5 直播分享（小七姐提示词学习路径）、3.5 直播答疑（小七姐、宇龙、AJ 学习路径中的各类问题和 AGI 对应知识推荐）、3.6 直播分享（MQ：文科小白+普通宝妈的 AI 学习之路、熊猫提示词和思维模型）、3.7 直播分享（南瓜博士&财猫文理兼修话 PROMPT）、3.7 直播聊天解答作业等。 2. 文章学习： 大模型工具请大家自行准备，推荐顺序为：1.chat 2.kimi.ai 3.智谱清言 4

大模型的学习之路包括以下几个主要方面： 1. 大模型的定义：通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 2. 大模型的训练和使用类比： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU更合适，只有购买得起大量GPU的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法让大模型更好理解Token之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 Token：Token被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词等，在将输入进行分词时会数字化形成词汇表。 3. 大模型的底层原理：计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，利用概览模型在计算机上实现对人脑结构的模仿，但大模型内部是混沌系统，存在不确定的“不安感”，同时也学习了人类大脑的优点和特质，这些特质在实际应用中表现出“缺陷”和“不足”。 4. 大模型的构建过程： 收集海量数据：如让孩子阅读大量书籍等，对于AI模型就是收集互联网上的各种文本数据。 预处理数据：像为孩子整理资料，AI研究人员也需清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息等。 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员需设计AI模型的“大脑”结构，如使用Transformer架构。 训练模型：如孩子开始学习，AI模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词逐渐学会理解和生成人类语言。

《通往 AGI 之路》的学习方法如下： 1. 系统学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等高质量学习内容，并整理成学习笔记，在整理过程中与大家交流互动。 2. 社区共创学习：对于觉得系统学习枯燥的同学，可以等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 了解相关原理：学习 A16Z 推荐的包括 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。 4. 探索应用：例如了解 Stable Diffusion 运作原理与 GPT 训练现状。 5. 针对特定软件：对于 AE 软件，可在 B 站找丰富的入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习，还可参考模板。 6. 名词解释：理解包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等 AI 相关名词，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 7. 信息获取：关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 8. 参与活动：参加如 AIPO、CONFIUI 生态大会等社区活动，每月还有切磋大会。 9. 阅读经典：阅读介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 10. 初学者推荐：对于初学者，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。同时，整理 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。

以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。

如果您想通过小红书低成本创业，以下是一些 AI 工具可供参考： 1. Dreamina： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab 优点：不需要?，每天有免费额度。 注册：可用抖音号或手机号，注册时间约 5 分钟。 2. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要?，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，价格为 GPT4 20$一个月，注册时间约 30 60 分钟。

以下为您推荐一些简单的时尚传播创新创业项目： 1. 时尚穿搭建议平台：利用 AI 技术，根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的穿搭建议。 2. AI 图像识别商品推荐：通过 AI 图像识别技术，为用户推荐符合时尚潮流的服装、饰品等商品。 这些项目借助 AI 技术，能够满足用户在时尚领域的需求，具有广阔的发展前景。创业者可根据自身兴趣、技能和市场需求选择适合的项目进行创业。

以下为您推荐一些时尚传播相关的创新创业项目： 1. 时尚穿搭建议平台：利用 AI 图像识别和数据分析技术，根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的时尚穿搭建议。 2. 时尚商品推荐平台：通过 AI 算法，分析用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐符合其喜好的时尚商品。 3. 时尚趋势预测工具：运用 AI 对大量时尚数据进行分析，预测未来的时尚趋势，为时尚品牌和设计师提供决策参考。 4. 虚拟试衣镜：借助 AI 技术实现虚拟试衣效果，让用户无需实际试穿就能看到服装在自己身上的效果。 5. 时尚内容创作助手：如 AI 智能写作助手，帮助创作者快速生成高质量的时尚相关文本，如时尚评论、时尚博客等。 总之，这些 AI 相关的时尚传播创新创业项目为创业者提供了多样的选择和广阔的发展空间，创业者可依据自身兴趣、技能及市场需求来挑选适合的项目进行创业。

要实现自媒体全媒体一键管理 AI 帮助自媒体创业者管理全媒体平台的数据、内容、客户以及产品，可以参考以下思路： 首先，对于将 PDF 一键变成能玩的可视化网页，整体思路来自于归藏。在藏师傅的基础上稍作修改的 prompt，目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最佳，其他大模型生成的审美可能稍差。可以将 prompt 用于 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能使用 Claude 3.7 的产品。 使用时，prompt 整体基本可复制，但细节部分需修改： 1. 作者信息部分改成自己的内容。 2. 媒体资源部分，可加上自己特定要出现的图片/视频。不需要的直接删掉这一块。若使用网上现成的图片，直接右键复制图像链接；若是自己的图片，可使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片生成公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。注意文档上传时，图片不要跟着文档一起上传，可能会有显示错误，尽量用公链。 虽然上述是关于将 PDF 变成可视化网页的方法，但其中的思路和技术或许能为您实现自媒体全媒体一键管理 AI 提供一些启发和借鉴。

AI 的泛化能力在自媒体创业中可以从以下几个方面加以应用： 1. 独特场景定位：由于大模型的进化速度是非线性和泛化的，自媒体创业不能以通用性为出发点，而要找到独特的场景，绕开大模型的火力覆盖范围。 2. 适应多模态趋势：随着模型规模和模态类型的提升，如从文本到对话语音、音频、视频等多模态的发展，自媒体创业者需要关注并适应这一趋势。 3. 语言迁移应用：模型在英语数据上训练后能自动迁移到其他语言场景并表现不错，自媒体创业者可以利用这一特点，拓展内容的语言覆盖范围。 4. 创新用户体验：虽然不需要完全重新设计互联网，但对于能明显受益于 AI 访问的网站，需要设计更好的 AI 用户体验，例如为模型提供清晰、基于文本的界面，并明确可交互元素。 需要注意的是，这是一个残酷的时代，科技巨头竞争激烈，自媒体创业者要保持耐心，不断探索和创新，以应对智变时代的挑战。