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AI数据来源

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以下是关于生成式 AI 不同领域 2024 年 1 - 3 月的季度数据报告：

文字 - 社交：

  • 数据来源：Similarweb，Visit，单位为万，变化公式为 3 月/2 月 - 1 * 100%。
  • 3 月个人视频访问量为 71 万。
  • 赛道方面：天花板潜力为 14 亿美金，对标公司无，总体趋势下滑严重，月平均增速为 - 5.7 万 PV/月，原生产品占比低，多为原有换脸产品升级。
  • 竞争方面：Top1 占比 76%，Top3 占比 92%，马太效应较强，网络效应弱，大厂未入局，大厂占比低，技术门槛中。
  • Top1 公司（非大厂）为 Deepfakes Web，其最新月 PV 为 54 万。

音频大类：

  • 网址：aiwatch.ai
  • 数据来源：Similarweb，Visit，单位为万，变化公式为 3 月/2 月 - 1 * 100%。
  • 赛道方面：天花板潜力为 200 亿美金，对标公司为 Spotify，总体趋势高速增长，月平均增速为 522 万 PV/月，原生产品占比高。
  • 竞争方面：Top1 占比 33%，Top3 占比 53%，马太效应中，网络效应较高，大厂已入局，大厂占比低，技术门槛高。
  • Top1 公司（非大厂）为 sunoAI，其 3 月 PV 为 2192 万，单用户 PV 价值为 0.27 美元。

文字 - 教育：

  • 网址：aiwatch.ai
  • 数据来源：Similarweb，Visit，单位为万，变化公式为 3 月/2 月 - 1 * 100%。
  • 赛道方面：天花板潜力约 30 亿，对标公司为 Chegg，总体趋势快速增长，月平均增速为 1793 万 PV/月，原生产品占比低。
  • 竞争方面：Top1 占比 45%，Top3 占比 76%，马太效应弱，网络效应弱，大厂未入局，大厂占比低，技术门槛中。
  • Top1 公司（非大厂）为 Quizlet，其估值为 10 亿美元（2020.5），3 月 PV 为 1.3 亿，收入约 7500 万美元（2023），PS 为 13.3x，单用户 PV 价值为 7.5 美元。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%aiwatch.ai数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%3.6个人视频71万赛道•天花板潜力：14亿美金；对标公司：无•总体趋势：下滑严重，-19%•月平均增速：-5.7万PV/月•原生产品占比：低(多为原有换脸产品升级)竞争• Top1：76%• Top3：92%•马太效应：较强•网络效应：弱•大厂是否入局：否•大厂占比：低•技术门槛：中Top1公司（非大厂）• Top1产品及所在公司：Deepfakes Web•估值：未披露•最新月PV：54万访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况赛道月访问总量及构成• 2023年4月：月访问量约103.5万，Deepfakes Web以64万的访问量位居第一，占比62%• 2024年3月：月访问量降至73.6万，Deepfakes Web访问量降至54.3万，占比提升至74%月访问量变化情况

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

网址：aiwatch.ai本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws推特：@financeYF5a16z GenAI音乐工具aiwatch.aiSource：https://a16z.com/the-future-of-music-how-generative-ai-is-transforming-the-music-industry/ 120aiwatch.ai数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%5.1音乐4458万赛道•天花板潜力：200亿美金；对标公司：Spotify•总体趋势：高速增长,+54.23%,24年亮点行业•月平均增速：522万PV/月•原生产品占比：高竞争• Top1：33%• Top3：53%•马太效应：中•网络效应：较高•大厂是否入局：是•大厂占比：低•技术门槛：高Top1公司（非大厂）• sunoAI•估值：600万$• 3月PV：2192万•单用户PV价值：0.27$访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

网址：aiwatch.ai本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Laws推特：@financeYF5a16z AI+教育图谱aiwatch.aiSource：https://twitter.com/zachcohen25/status/1757497529523110191 62教育工具图谱aiwatch.aiaiwatch.ai数据来源：Similarweb，Visit，单位：万变化公式：3月/2月-1 *100%1.20教育工具2.97亿赛道•天花板潜力TAM：~30亿•对标公司：Chegg•总体趋势：快速增长,22%•月平均增速：1793万PV/月•原生产品占比：低竞争• Top1 45%• Top3 76%•马太效应：弱•网络效应：弱•大厂是否入局：无•大厂占比：低•技术门槛：中• Top1公司（非大厂）• Quizlet估值：10亿$（2020.5）• 3月PV：1.3亿•收入：~7500万$(2023)• PS：13.3x•单用户PV价值：7.5$•团队特点：传统教育应用转型访问网址，或扫码可访问本页表格23年12月至24年3月月访问量排行榜及变化情况1.5教育辅助榜单

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
ai视频教学
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
2025-04-20
ai写程序
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。
2025-04-19
ai相关信息很多，如果只推荐一种信息来源，你会推荐什么
如果只推荐一种 AI 信息来源，以下是一些选择： 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。 从简报方面，TLDR AI（）等是不错的选择。 播客方面，No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 等值得关注。 会议方面，工业界的 World AI Cannes Festival、Gen AI conference（）等都是获取 AI 信息的重要渠道。 此外，还可以通过赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等订阅获取最新信息，也可以参考通往 AGI 之路知识库中的相关内容，如 AI 相关名词解释、经典必读文章、历史脉络类资料等。
2025-03-21
AI应用赛道中top应用介绍，实现的功能和应用场景，产品Launch时间：AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式，优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。
2025-03-14
怎样操作来源模型
以下是关于操作来源模型的相关内容： 对于某些模型，如 Llama3.1 8B Instruct，操作方式如下： 1. 选择自定义提示词（也可选择预定义的话题，即黑色按钮，黑色按钮会有新手使用指引）。然后左边会出现熟悉的 chat 界面。 2. 输入对话内容，等待左右两边的内容生成。若右边的分析未刷新，在相关按钮间切换。 3. Activation Mode 可获得整段的推理判断；Attribution Mode 需选中一个 token，它会分析对应的最大关联内容。 对于 ComfyUI 玩 SDXL 的模型，操作要点包括： 1. 添加噪波：disable，运行后操作：fixed，步数：30，开始降噪步数：20，结束降噪步数：30，返回噪波：disable。 2. 若将 refiner 的模型连上提示词导致第一个 base 模型的链接断开，可通过加入新节点（右键点击【新建节点】【实用工具】【Primitive 元节点】），在文本节点上单击右键选择【转换文本为输入】，将元节点与文本节点相连接，复制出正负提示词节点分别给 base 模型和 refiner 模型，再将 base 模型的一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的一套输出给第二个采样器节点，使两个模型同时起作用。 对于 Tusiart 模型： 1. 首页包括模型、帖子、排行榜，可查看大手子炼成的模型、图片，不同模型有 checkpoint 和 lora 等标签，还有 XL 标签属于 SDXL 新模型，点击可看模型详细信息及返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作必须选定，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜可调整生图饱和度，选择 840000 即可。 4. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词 Negative Prompt 是想要 AI 避免产生的内容。
2025-02-21
优秀的来源大模型有哪些
以下是一些优秀的大模型： Google 的 T5：属于 encoderdecoder 类型的模型，适用于翻译和摘要等任务。 OpenAI 的 GPT3：预训练数据量大，参数众多，能根据用户输入的任务描述或示例完成任务。 ChatGPT：用户通过像和人类对话的方式即可完成任务。 国内的优秀大模型有： 智谱清言（清华&智谱 AI）：基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三，更擅长专业能力，但代码能力有优化空间，知识百科稍显不足。可应用于 AI 智能体、较复杂推理、广告文案、文学写作等场景。 通义千问 2.0（阿里云）：在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡。聚焦在移动设备端的应用，涵盖知识、记忆、工具、创作等方向，支持多种工具和文生文、文生图等场景。 Baichuan213BChat（百川智能）：百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。
2024-12-28
国内外最好的来源大模型有哪些 对比介绍一下
以下是国内外一些较好的大模型及其对比介绍： 国外大模型： GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，在各项能力上表现出色。 国内大模型： 文心一言 4.0（API）总分 79.02 分，过去 1 年有长足进步。 通义千问 2.0（阿里云）：在代码、上下文对话基础能力上排名国内第一，各项能力较为均衡，位于国内大模型第一梯队，适合应用于金融、医疗、汽车等垂直专业场景及代码生成与纠错等场景。 AndesGPT（OPPO）：在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。 百川智能的 Baichuan213BChat：是中文开源模型的主导力量，在中文上表现优于国外开源模型。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右，但国内外的平均水平差距在缩小。另外，国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。
2024-12-28
自己的ai来源模型是什么
智谱·AI 的开源模型包括以下部分： 其他模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。 MathGLM500M MathGLM100M MathGLM10M MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM）。基于对视觉和语言信息之间融合的理解，CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B：一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-12-27
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
数据集去哪下载
以下是一些数据集的下载途径： 对于微调 Llama3 的数据集，获取及原理可参考文档：。 鸢尾花数据集下载请点击链接：https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹，将下载下来的数据集放入文件夹中。
2025-04-14
基于多维评价数据，使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗？
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：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，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 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。 3. 产品页面设计：使用 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。 4. 内容生成：利用 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。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 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。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 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。 9. 聊天机器人：采用 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。 10. 营销活动分析：使用 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。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 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。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势： 1. 降低入门门槛：过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识，现在通过 AI 工具，门槛大大降低。 2. 规范的分析流程：对于初学者来说，AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好，其规范化流程更严谨，结果更可靠。 3. 自动化处理：会自动进行模型选择以匹配数据，还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作：重复性劳动可先交给 AI 做，人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面，GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型，Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化，Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括：对 AI 结果要进行严格验证，不要完全依赖 AI，要保持独立思考，对 AI 的能力边界有清晰认识，合理使用以提高工作效率。同时，AI 应被视为辅助工具而非完全替代品，人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
用AI做数据分析
以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容： 流程： 逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT（附带上下文），让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与上面一致。 工具和成功案例： 大概思路是这样： 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据，分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果，迭代和优化提示词，最终满意后导出结果。 相关问题和技巧： 1. 关于“大模型幻觉”，目前没有办法消除，这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力，在 AGI 搜索结构化三个字，有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话，没法延长，是设定好的。 案例分析： 以“用 ai 做数据分析，和爆款卖点分析”为例，这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合，展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘，不仅能快速定位爆款产品的共性特征（如高频关键词、用户情感倾向），还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求（例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点）。尤其是结合时序分析预测市场趋势，为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性，真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破，可考虑以下优化方向： 1. 多模态数据融合：除文本数据外，整合图片/视频的视觉分析（如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性），或结合语音数据（如直播带货中的实时用户反馈），构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强：当前 AI 多聚焦相关性分析，可引入因果发现算法（如 DoWhy 框架），区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色，还是因与热门手机型号捆绑销售？ 3. 个性化适配引擎：根据企业自身资源禀赋（供应链能力、品牌定位）对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”，避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制：构建虚拟消费者模拟环境，对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试，提前评估市场风险，避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。
2025-04-11