AI的细分方向有哪些？需要系统的回答

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。

以下是使用 AI 制作帮助自己及时获得某细分工业领域国内外信息工具的步骤： 1. 让 AI 阅读学习一篇您认为优秀的行业调研报告，总结其中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 询问 AI 该文章在收集行业数据时使用了哪些一手数据和二手数据，并请其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI 参考上述内容，为您写一份“XXX 行业调研报告”，并请其作为“行业调研报告撰写专家”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，然后输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI 针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 完成以上 4 个步骤后，AI 会为您写出一个“XXX 行业调研报告”的初稿。接下来，您可以根据自己的需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容。然后结合您自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是，要使调研报告有深度，可以通过以下两个路径： 1. 自己对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI，借助 AI 的海量知识，一边学习、一边研究、一边洞察总结。（通过借助 AI，可以加速我们的学习和研究能力） 操作示例如下：获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

目前常见的能够实现您需求的工具包括：XMind、MindManager、百度脑图等。 XMind 功能丰富，支持多种思维导图结构，并且有较好的用户体验。 MindManager 则具备强大的自定义和协作功能。 百度脑图使用方便，无需下载，在线即可操作。 您可以根据自己的使用习惯和具体需求来选择适合的工具。

下面是一个涵盖AIGC（AI生成内容）各个方面的工具和能力细分的表格，涵盖从信息数据获取到信息整理，再到工具联动和信息输出的各个环节。每个能力都配有建议的网站或工具。 | 能力分类 | 具体能力 | 建议工具/网站 | |||| | 信息数据获取 | | | | 数据收集 | 网页抓取 | BeautifulSoup, Scrapy | | 数据库查询 | 结构化数据库查询 | SQL, MongoDB | | API数据获取 | 调用第三方API | Postman, Insomnia | | 网络搜索 | 自动化搜索引擎结果 | Google Custom Search API, SerpApi | | 社交媒体数据获取| 抓取社交媒体数据 | Tweepy , Facebook Graph API | | 信息整理 | | | | 数据清洗 | 去除数据噪音，标准化数据格式 | Pandas, OpenRefine | | 数据存储 | 存储整理后的数据 | MySQL, PostgreSQL | | 数据标注 | 为数据添加标签或注释 | Labelbox, Prodigy | | 数据分类 | 对数据进行分类 | Scikitlearn, NLTK | | 数据聚合 | 汇总和聚合数据 | Elasticsearch, Apache Hadoop | | 工具联动 | | | | API集成 | 将多个API集成到一个工作流中 | Zapier, Integromat | | 数据管道 | 构建自动化数据处理管道 | Apache Airflow, Luigi | | 工作流自动化 | 自动化工作流管理 | Automate.io, Microsoft Power Automate| | 模型集成 | 将多个AI模型集成到一个系统中 | TensorFlow Serving, MLflow | | 服务编排 | 管理和编排服务的调用 | Kubernetes, Docker Compose | | 信息输出 | | | | 自然语言生成 | 自动生成文本内容 | OpenAI GPT, Hugging Face Transformers| | 图像生成 | 自动生成图像 | DALLE, MidJourney | | 视频生成 | 自动生成视频内容 | Pictory, Synthesia | | 语音生成 | 自动生成语音 | Google TexttoSpeech, Amazon Polly | | 数据可视化 | 数据图表和可视化 | Tableau, Power BI | | 内容发布 | 自动发布内容到不同平台 | Buffer, Hootsuite | | 报告生成 | 自动生成数据报告 | Jasper, Narrative Science | | 多语言翻译 | 自动翻译内容 | Google Translate, DeepL | | 个性化推荐 | 基于数据的个性化推荐 | Amazon Personalize, Recombee | | 聊天机器人 | 自动化客服和对话系统 | Dialogflow, Microsoft Bot Framework | 具体能力和工具的说明 1. 数据收集 网页抓取：`BeautifulSoup`和`Scrapy`是Python库，用于从网页中提取数据。 数据库查询：`SQL`和`MongoDB`用来查询和操作结构化和非结构化数据。 API数据获取：`Postman`和`Insomnia`帮助测试和调用API。 网络搜索：`Google Custom Search API`和`SerpApi`可以自动化搜索引擎结果。 社交媒体数据获取：`Tweepy`和`Facebook Graph API`用于获取社交媒体数据。 2. 信息整理 数据清洗：`Pandas`和`OpenRefine`用于数据清洗和标准化。 数据存储：`MySQL`和`PostgreSQL`是常用的数据库存储工具。 数据标注：`Labelbox`和`Prodigy`用于数据标注。 数据分类：`Scikitlearn`和`NLTK`用于数据分类和处理。 数据聚合：`Elasticsearch`和`Apache Hadoop`用于数据聚合和分析。 3. 工具联动 API集成：`Zapier`和`Integromat`（现称为Make）可以将多个API集成到一个工作流中。 数据管道：`Apache Airflow`和`Luigi`用于构建和管理数据处理管道。 工作流自动化：`Automate.io`和`Microsoft Power Automate`用于自动化工作流。 模型集成：`TensorFlow Serving`和`MLflow`用于模型管理和集成。 服务编排：`Kubernetes`和`Docker Compose`用于管理和编排容器化服务。 4. 信息输出 自然语言生成：`OpenAI GPT`和`Hugging Face Transformers`用于生成文本内容。 图像生成：`DALLE`和`MidJourney`用于生成图像内容。 视频生成：`Pictory`和`Synthesia`用于生成视频内容。 语音生成：`Google TexttoSpeech`和`Amazon Polly`用于生成语音内容。 数据可视化：`Tableau`和`Power BI`用于创建数据可视化图表。 内容发布：`Buffer`和`Hootsuite`用于自动发布内容到不同平台。 报告生成：`Jasper`和`Narrative Science`用于自动生成数据报告。 多语言翻译：`Google Translate`和`DeepL`用于自动翻译内容。 个性化推荐：`Amazon Personalize`和`Recombee`用于基于数据的个性化推荐。 聊天机器人：`Dialogflow`和`Microsoft Bot Framework`用于创建自动化客服和对话系统。 这些工具和网站可以帮助实现从信息数据获取到整理、联动和输出的全面AIGC流程。根据具体的应用需求，可以选择相应的工具进行集成和使用。

以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。

我是基于 Aily 和云雀大模型进行回答的。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。云雀是由字节跳动研发的语言模型，能通过便捷的自然语言交互，高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 您可以通过以下两种方式使用我： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码会定期更新，请在知识库首页获取最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。

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。

小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。

以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大模型，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在微信公众号上，作为“微信客服助手”。 中期： 1. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，到此搭建完成即可，它也有问答界面。 2. 准备以下内容： 根据机器人的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可以用 word、txt、excel 等方式。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号。 后期： 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。

要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答，目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向： 对于声音提取，可能需要使用专业的音频处理软件和设备，将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答，这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具，例如通过创建大模型问答应用，获取推理 API 服务等。 同时，还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识，比如大模型的本质是基于语言的概率模型，通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法，以上内容仅供您初步参考。

未来 AI 发展具有以下方向性的可能，对产品运营有如下启发： 1. 从通用能力到专业化细分： 早期通用型 AI 产品如 ChatGPT 吸引大量用户，但难以满足多样化需求。 如今越来越多 AI 产品专注特定领域或功能，如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理（各种 AI 配音、音乐生成工具），每个细分领域的产品不断提升核心能力，为用户提供更精准和高质量服务。 2. 商业模式的探索与创新： ToB 市场深耕，如针对内容创作者的 ReadPo，为专业用户提供高效工具。 新型广告模式，如天宫搜索的“宝典彩页”，允许用户认领主题词实现变现。 AI 产品从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 3. 公司未来的样貌： AI 是生产力革命，将通过 AI 网络协同工作，推动对新型基础设施的需求。 未来公司建设可能成为 AI Agent 的工作，公司可能像神经网络一样工作。 下一代公司规模可能更小，但数量会增加，具有新的组建方式、所有权和管理结构。 未来公司将需要解决知识管理、内容生成、信任、安全和身份验证等难题的企业产品，软件数量将不断扩张和变化，代码生成和软件代理业务将更定制化和快速迭代。 4. 具体应用场景： 企业应用：提示词工程重要性凸显，带来超级个性化服务、预测性决策能力、自动创新设计能力、自动识别和优化内部流程。 交通领域：自动驾驶汽车提高安全性和效率，优化信号灯和流量。 物流配送：优化路线和计划，降低成本，包括无人机送货。 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据提高产量和质量。 人工智能时代下最重要的三个基石是数据、算法和算力，相关资源如： 算力： 数据：

以下是关于腾讯在未来 AI 发展方向的一些可能： 1. 2024 年数字科技趋势：从连接、交互、计算和智能四个维度，对 100 多项未来技术和重点方向给出趋势性判断。包括星地直连的卫星互联网、垂直起降飞机的未来交通网、能源、信息和交通的多网协同，使未来网络连接的广度和深度都迎来无限可能。报告下载地址：（发布时间：2024/01/23） 2. 金融业大模型应用：强调大模型技术对金融业带来的革命性影响，包括提高效率、降低成本、创新服务和优化风险管理等方面。通过深入分析多个案例，展示大模型在金融服务、风险管理、客户服务和营销策略等领域的应用，同时指出实施大模型技术面临的挑战，如数据隐私、算法偏见和监管合规等。报告下载地址：（发布时间：2023/11/30） 3. 在基础模型和开源生态方面： 合成数据方面：量变不能直接产生质变，质量和结构至关重要；需要从扩充数据转向创造知识，通过系统化方法提升训练数据质量。 游戏开发、影视制作、工业设计、VR 构建等领域：面临数据积累和模型优化以实现产业赋能的挑战，当前瓶颈包括训练数据稀缺和泛化能力有限，未来方向可能是 GANs 数据生成和迁移学习优化。 材质还原方面：基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。

很抱歉，目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲，以帮助您组织思路和开展研究： 标题：人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要：简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 （一）研究背景：介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 （二）研究目的与意义：阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的，以及对行业发展的重要意义。 （三）研究方法与结构：说明采用的研究方法，如文献综述、案例分析等，并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 （一）人工智能技术的定义与分类：解释人工智能的概念，分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 （二）关键技术原理：详细介绍相关技术的原理，如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 （三）技术发展历程与现状：回顾人工智能技术的发展历程，分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 （一）智能化零售的概念与特点：定义智能化零售，阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 （二）行业发展现状与趋势：分析智能化零售行业的现状，包括市场规模、竞争格局等，预测未来的发展趋势。 （三）面临的挑战与机遇：探讨行业发展中面临的问题，以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 （一）客户画像与精准营销：如何利用人工智能技术分析客户数据，实现精准营销。 （二）库存管理与供应链优化：通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 （三）智能推荐与个性化服务：介绍基于人工智能的推荐系统，为客户提供个性化的购物体验。 （四）无人零售与智能支付：探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 （五）店铺布局与商品陈列优化：利用人工智能进行数据分析，优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 （一）新的零售模式：如线上线下融合的智能零售模式。 （二）数据驱动的商业决策：依靠人工智能分析数据，制定更科学的商业决策。 （三）合作与共享经济模式：探讨与技术供应商、其他企业的合作模式，以及共享数据和资源的可能性。 （四）增值服务与收费模式创新：基于人工智能技术提供的新服务，创新收费模式。 六、案例分析 （一）选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 （二）详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 （三）总结经验教训，为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 （一）对消费者行为和市场竞争的影响：分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 （二）技术与数据安全问题：探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 （三）法律法规与伦理道德问题：研究相关法律法规的缺失，以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 （一）研究成果总结：概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 （二）未来研究方向与建议：提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助，祝您顺利完成论文！

个人 AI 助手的应用方向广泛，包括但不限于以下几个方面： 1. 教育培训： 数字教师：如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流，不受时空限制，实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴：作为孩子的玩伴，给予赞美等社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析： Google Gemini 的 Deep Research：智能信息检索与分析工具，基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，支持导出为 Google Docs 文档格式，适合学术研究、内容创作、行业分析等场景，整合了 Google 核心数据源，结合模型多模态处理能力，可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具：基于人工智能技术的全能搜索助手，提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验，可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，支持实时预览搜索结果。

智能体的发展方向主要包括以下几个方面： 1. 在品牌卖点提炼中的应用： 构建智能体时，对结构的理解和控制至关重要，可通过不断迭代完善单点。 品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性，如电商产品和线下实体服务行业的不同触点和人员情况。 营销管理结构化提示词中，不要依赖举例，避免限制 AI 发散思维，智能体作为灵感助手辅助决策。 2. 一分钟提升认知系统： 具有创新性、实用性、互动性和可扩展性。 能为用户提供高效学习体验、满足不同需求、提供个性化学习方案。 未来将进一步完善知识库、引入先进技术、提供更多个性化方案。 注重用户体验，具有强大知识储备和高效学习机制，能提升用户认知水平，有良好扩展性和创新潜力。 3. DeepSeek R1 及智能体： R1 与 V3 效果对比：V3 中规中矩，R1 思考慢但答案更具针对性和实用性。 R1 的推理特点：类似人类慢思考，结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 模型的运算原理：快思考是概率预测，慢思考在概率预测基础上做二层逻辑。 不同模型的适用：指令遵循领域 instruct 模型效果好，推理和创造性问题适合慢思考推理模型。 模型的未来发展：DeepSeek R1 的强化学习方式带来新思路，大模型可通过自学习、增流蒸馏等方式进化和迁移知识能力。 大语言模型特点：DeepSeek R1 是纯文本类大语言模型，原生无识别图、读网页等能力。 与聊天机器人区别：网页聊天机器人做了很多智能体处理，大语言模型本身未被训练。 记忆处理方式：有多种实现长记忆的方案。 智能体构成：由让大语言模型感知外部世界的工具、输出结果的能力、记忆世界观的浓缩规划以及大语言模型本身构成。 智能体重要性：未来编程将变成编造智能体，智能体是承载 AI 应用落地的最终形态。

很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。