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AI智能体在电商领域可落地的应用

Answer

AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用:

  1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,从而提供更好的商品推荐效果。
  2. 工作流优化:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个完成不同功能的智能体,并由调度中枢协调工作和决策。
  3. 品牌卖点提炼:AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势,可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时,除遵循营销管理流程保证输出合理,还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品,需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

以Kimi+的“什么值得买”智能体举例,假设用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先做Query Rewrite提取出“笔记本电脑”关键词,再通过“什么值得买”的API检索对应的商品信息,拿到检索结果后,跟智能体内置的提示词组装成上下文,请求大模型回答。于是这个智能体便成了一个电商导购类的垂直搜索()应用,在商品推荐方面有更好的回答效果。1.工作流Workflow工作流Workflow也可以理解为多智能体协作Multi-Agents,通过多个智能体的组装,解决一些复杂场景的搜索问题。比如:给新产品取名,我习惯的步骤是告诉大模型新产品是做什么的,大模型推荐几个可取的名字选择其中一个名字,去谷歌检索,是否有同名去Twitter检索是否有同名去Github检索是否有同名选择一个域名,去Namecheap搜索是否已被注册全部检测通过,确定产品名,注册域名这里涉及到一个回溯的问题,也就是在其中某个步骤发现产品名不可用,要回到第一步重新选择名字,再继续走后面的检测步骤。人工去做这件事,毫无疑问是很费时间的。AI搜索+Workflow的模式,可以有效解决这个问题。首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能。比如A智能体只负责给出建议的名字,B智能体负责检索谷歌是否有同名,C智能体负责检索Twitter是否有同名,D智能体负责检测Github是否有同名,E智能体负责检测可用的域名...另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

在智能体的构建中,对于结构的理解和控制,是整个工作流中最重要的部分,本文旨在为大家提供的是结构化的思路,而结构中的单点,可以通过不断迭代的方式,不断完善。请注意,品牌卖点提炼助手的本质是一个办公助手的形式,它最强的能力是为本来就具有营销思维的团队提供更为广阔的思路,将核心的经历放在决策和更具创意的部分,可以极大的提高团队效率。[heading2]4.1后续的迭代方向[content]实际的搭建过程,除了按照营销管理的结构进行智能体的搭建,实际也要根据公司所处的业态进行合理的调整,给智能体更多的提示词来提升分析的合理性。比如对于电商产品,其线上的触点是淘系京东系的电商平台,和抖音小红书等兴趣电商内容平台,而线下触点则是产品的包装、包裹、包括卡、产品说明书等,人员触点是销售人员、主播、售后、客服等。而线下是的实体服务行业,其线上的触点是大众点评/美团等线上OTA本地生活平台,抖音小红书等新媒体内容平台,而线下触点则是线下的门店展示,服务流程等,人员则是电话销售、服务人员等。因此,在实际的智能体构建中,结构上遵循营销管理的流程,可以保证智能体在输出上不会乱说八道,而通过调整单独智能体的提示词,可以有效提升在某一部分助手信息的准确度。另外,营销管理的结构化提示词中有一个注意事项,不要依赖于举例,因为举例有可能会限制AI在某一个方向上的发散思维,虽然避免了AI胡说八道,也限制了提供更有创造性思路的可能性。在营销过程中,更依赖于公司人员和咨询人员的决策力和敏锐的洞察力,智能体的灵感助手能够帮助我们更轻松的决策。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项,可以应用在品牌卖点提炼中,为公司寻找品牌卖点的过程中,提供有效的分析和灵感,因此我们可以借助AI智能体,搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手,利用和智能体的对话,更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前,我们需要先明确AI的能力边界,因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品,以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现,AI在品牌卖点探索过程中,对你公司的了解程度接近于0,如果你直接期望AI去帮你找到卖点,那基本上只能收获AI的一通瞎回答,比如像下面这样:这样的回答结果,基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点,更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么:AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理,解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据,能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据,可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容,按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此,我们可以确定这样一个智能体,更适合做一个引导型的助手,你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点,也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手,更好的形式是,让它成为一个灵感提问助手,在我们寻找卖点的过程中,在思考路径陷入停滞的情况中,让AI提供更多的思考维度。

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我想做电商主图,用什么ai
如果您想制作电商主图,可以考虑以下几种 AI 工具和方法: 1. Midjourney:通过输入相关关键词,如“Guerlain Perfume,plant flowers,top light.cean natural backaround with water,saturation color scheme.The productis bright,Motled shading,studo lighfing,contrast high precision,Fine gloss,Centered composition,Photography,HD4Krealism–q 2–v 5–s 750–ar 9:16”,生成图片后再进行后期修改调整和文字排版。 2. Stable Diffusion:对于运营网店的女装店主,可采用局部重绘的方法。先真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片,选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,再根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,然后在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置相关的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。
2025-04-15
大模型 个性化 电商
大模型在电商领域的应用主要体现在以下方面: 1. 生成电商服饰数据:以大元模型广场为例,可让大模型按要求生成电商服饰数据(含尺码、价格、描述等信息,输出为 Excel 结构),用于辅助运营小二回复问题沉淀;当缺少真实数据或担心数据安全时,还可用示例数据跑测试及做非结构化清洗。 2. 个性化营销:在广告营销行业,大模型从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,而对于广告图案的生成完全可以通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 在医疗行业,大模型的应用主要涵盖三个方向:疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin,研究者通过训练集让 AI 学习分子特点,最终成功识别出符合要求的分子。目前很多医疗研究机构都进行医疗大模型的开发研究。 在图像生成领域,如 Midjourney 发布了模型个性化 Personalization 或'p'的早期测试版本。其工作原理是学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。使用时只需在提示后输入p,或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用s 100 控制个性化效果的强度。但个性化目前不是一个稳定的功能,会随着更多的成对排名而变化,并且可能会推出算法更新。
2025-04-11
Ai如何帮助电商
AI 在电商领域有以下多方面的帮助: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 5. 生成产品照片:像这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,提升产品对在线购物者的吸引力。 6. 创作营销内容:可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 7. 商品展示图制作:可以借助 Stable Diffusion 等 AI 作图工具,通过局部重绘等方法美化商品展示图,比如真人穿衣服拍照后进行处理和替换等操作。
2025-03-29
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源: 学习计划: 1. 首先,深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理,包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着,掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构,如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式,如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程,并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景,如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后,尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型,包括配置训练环境与训练文件,以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源: 1. 教程:深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面,包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得资源链接,包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得资源链接,包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
怎么用AI做电商
以下是关于如何用 AI 做电商的一些方法和应用场景: 在商品展示方面,可以利用 AI 绘画工具如 Stable Diffusion 来制作商品展示图。对于女装商品,可先让真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片。选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,并根据不同平台需求进行换头操作,如面向海外市场换白女头。在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹需要替换的部分,并设置合适的 prompts 和 parameters。 在电商运营中,AI 有多种应用场景: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决问题。 此外,还可以利用 AI 数字人带货本地生活电商: 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案,明确身份、描述需求和回答要求。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案,结合需求与框架。 3. 生成虚拟数字人短视频:打开相关网站,输入内容,选择头像、国家和声音,等待生成后结合产品讲解并发布进行视频带货。
2025-03-24
做电商的话如何使用AI结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频
以下是关于在电商中使用 AI 结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频的方法: 虚拟数字人结合产品做视频: 1. 添加产品/介绍背景:如果有自己的视频/图片素材可以使用,没有的话可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映中把数字人扣下来,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 使用数字人无需真人模特: 只需上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步,动作、姿势定制,提供 1000 多种国家数字人模特,覆盖全球 28 种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。在线体验: 。 此外,使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 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,快速识别关键信息。 2. 关键词优化: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。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略: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:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化: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:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销: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。
2025-03-22
AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例: 决策智能体: 以 Anterior 为例,它是一家健康计划自动化公司,开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则,在复杂任务中选择最佳方法并更新状态,直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成(RAG): 以 Sana 的企业搜索用例为例,应用程序加载和转换无结构文件,将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时,系统检索相关上下文块,折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM,合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链,运行每个提示链生成中间输出,并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用: 具有搜索、合成和生成三个核心用例,Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
AI 智能体在企业落地
以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容: 决策智能体方面: 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例,其将付款方规则转换为有向无环图(DAG),智能体遍历决策树,在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则,遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面: 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家,荣获多家 AI 开发平台比赛奖项,有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问,承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面: 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
flowith 2.0与refly的区别具体在哪里?
Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面: 功能定位:Refly 是一款国产应用,是全站式的文本创作工具,集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能,覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用,有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库:Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库,这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形,而 Refly 没有此功能。 内容编辑器:Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式,Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计:Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,尤其是 Agent 功能设计(包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等),Refly 未提及相关内容。 团队协作:Flowith 2.0 支持团队协作,允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow,Refly 未提及此功能。
2025-02-13
智能体在电商领域的应用
智能体在电商领域有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个智能体完成各项功能,并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面: 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要,旨在提供结构化思路,单点可通过不断迭代完善。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。 2. 实际搭建需根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同,遵循营销管理流程保证输出,调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例,决策和洞察力仍依赖人员,智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景,即触点,包括线上(如微信、抖音等平台)、线下(产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景)和人员(线上直播间、人工客服或线下销售人员等)触点。在最终步骤,需找到所有传达品牌卖点的场景,结合需求制作落地页或沟通话术,建立品牌价值。
2024-12-20
AI智能体在电商领域营销助手应用
AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用: 1. 品牌卖点提炼: 智能体的构建中,理解和控制结构最为重要,其本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高效率。 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。例如电商产品,线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台,线下触点包括产品包装、包裹等,人员触点有销售人员等;线下实体服务行业,线上触点有大众点评/美团等,线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确,调整提示词能提升某部分助手信息准确度,但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例,以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购: 以“什么值得买”智能体为例,用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过 API 检索商品信息,与提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类垂直搜索应用,提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作,通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题,如新产品取名,涉及多个步骤和智能体,还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点: AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项,可用于品牌卖点提炼,搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界,如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等,确定的智能体更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。
2024-12-19
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入购买需求,如“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作:通过多个智能体的组装,解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,定义多个智能体分别负责不同功能,如给出建议名字、检索是否同名等,同时需要调度中枢协调工作,决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持:如在理赔提交审核中,将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用语言模型评估相关文件是否符合规则,并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼:实际搭建中,遵循营销管理流程保证输出合理性,根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度,为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
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
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容: Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践,并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑(如是否需要微调)。关键经验是评估先行,明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡,避免过早微调,先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin,使其处理 86%的客服请求,其中 51%无需人工介入。相关链接: 影刀 RPA+AI Power 方面:大模型有输入和输出限制,AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界,打造 AI Agent,如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式,如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散,AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外,影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持,帮助企业把 AI 落地。 此外,相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务: 面向学习者:社区提供清晰学习路径,学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己,积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者:创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作,满足企业需求,为社区发展注入活力。 面向企业:链接 AI 产品和传统企业,通过与社区合作获得优质内容与服务,从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容: AI 在 DevOps 中的应用: AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色,但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务,如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等,但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险,如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力: ChatGPT 支持记忆功能,可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格,但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例(fewshot)放入提示词中,以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招: 结合视频教程、文字转录和基础资料,通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转,自己当老师,ChatGPT 当学生,通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响: 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具(如 GitHub Copilot)提高编程效率,AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps,提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效,通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态: OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备,目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research,让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
chatbi落地方案
以下是关于 ChatGPT 落地方案的相关内容: 产品经理如何用 ChatGPT: 背景前提:非专业 BI 工程师,依靠 GPT 提示和查询资料解决不擅长领域问题及学习成长。使用免费的 ChatGPT3.5 版本,因充值问题未解决,且账号登录出现问题无法截图还原完整对话过程。 使用过程: 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤,包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 旧代码输入时,1900 行代码直接粘贴报错,采取分次输入再联合的方式,让 GPT 理解旧代码实现效果及熟悉查询表和字段,方便后续生成优化代码直接在数据库运行。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报,按天和地区分组汇总,需查询多张表几百万条数据。GPT 理解基本正确,并主动提出优化建议。 LLM 落地思考: 对大模型的任务理解、编程能力、输出遵循有较高要求,需要 LLM 前处理与后处理工程兜底,因企业流程自动化出错影响面广。该方向能帮助企业完成数字化转型并升级至业务自动化,多为定制化服务,业务爆发期可能在几年后经济回暖时,目前需求方可能优先是国企与金融等数字化成熟且有国家 AI+任务驱动的地方。 采用 RAG 方案进行知识应用的工程框架,包括 AI 搜索、智能客服、流水线问题定位等场景,通过给予大模型已有行业知识解决问题,但前处理过程对方案效果影响较大。 ToC 业务方面,当前爆款产品如 ChatGPT、Midjourney 等,暂未出现像微信这样的大杀器 C 端产品,未来 C 端产品形态难以确定。
2025-03-22