CRM会涉及哪些AI工具，帮我分类具体列举出来

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。

AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等，缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式，加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐： 1. Clay：一款 AI 驱动的联系人应用软件，自动整理联系人信息，帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden：提示词交流和交易社区，可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI：财务教练，将 AI 工具与个人财务信息集成，提供定制答案，帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio：免费的 Mac 应用程序，利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt：提供个性化网页设计，生成文案和图片，帮助吸引和转化顾客。 此外，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。例如，Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

CRM 可能涉及的 AI 工具主要有以下几类： 与销售工作相关的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化执行日常或耗时任务。 2. Clari：专门从事智能收入运营，能统一数据并创建准确的收入预测。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。 AIGC 在 CRM 中的应用： 1. 个性化营销内容创作：根据客户数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等。 2. 客户服务对话系统：开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 3. 产品推荐引擎：生成产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐产品。 4. CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量多语种翻译及本地化服务。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 产品经理的 AI 工具集： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 6. 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是一些在 CRM 中可能涉及到的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力著称，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时的研究。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具，例如： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 2. 越智能的大模型，如 ChatGPT4o ，输出质量会更好。 实际上，还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。

目前在 CRM 以及网站前端和后端开发、低代码 RPA 开发、Mendix 开发等角色中，常用的 AI 工具包括但不限于以下几种： 对于 CRM 角色： 智能客服工具，如基于自然语言处理的聊天机器人，能够自动回答客户常见问题，提高服务效率。 对于网站前端开发角色： 代码自动生成工具，能够根据设计稿或需求描述生成前端代码框架。 智能设计辅助工具，帮助生成页面布局和设计元素的建议。 对于网站后端开发角色： 代码漏洞检测工具，利用 AI 算法检测代码中的潜在安全漏洞。 智能代码优化工具，对后端代码进行性能优化建议。 对于低代码 RPA 开发角色： 流程自动化智能推荐工具，根据业务流程提供自动化的建议和方案。 对于 Mendix 开发角色： 智能组件推荐工具，根据开发需求推荐合适的组件。 需要注意的是，具体使用哪些 AI 工具还会因个人需求、项目特点和技术环境等因素而有所不同。

以下是财务专员、采购专员、PM、CRM、开发（网站前端和后端开发，低代码 RPA 开发，Mendix 开发）这些角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用帮助进行财务分析和预测的 AI 工具，例如能够自动处理和分析大量财务数据的工具。 采购专员：可能用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具，以辅助采购决策。 PM（项目经理）：可以利用有助于项目进度管理、风险预测和资源分配的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：例如能够进行客户行为分析和精准营销的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能会运用能够自动生成代码片段、检测代码错误和优化代码的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：可能涉及能够自动生成流程和优化流程的 AI 工具。 Mendix 开发：也许会使用能够辅助模型设计和优化的 AI 工具。 需要注意的是，具体使用的 AI 工具会因工作需求和场景的不同而有所差异。

以下是 2025 年 3 月 1 日以来，国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录： 2025 年 3 月 20 日，OpenAI 推出了一套全新的音频模型，旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持，包括改进的语音转文本和文本转语音功能，为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机，商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能，开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点，资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测，中国将出现三大 AI 玩家，竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》，指出 2022 2025 年经历多阶段发展，国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先，国产模型表现亮眼，如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当，且小参数模型潜力大。性价比上，国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明，其 R1 在多方面表现出色，蒸馏模型实用性高，不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括： 《》 《》 《》

以下是不同的 embedding 模型： 1. 词嵌入： Word2Vec：包括 CBOW（Continuous BagofWords）和 SkipGram 模型，由 Google 提出，用于学习单词之间的语义关系。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）：由斯坦福大学开发，旨在结合全局统计信息和局部上下文窗口的优势来生成单词嵌入。 FastText：由 Facebook AI 团队推出，不仅考虑单个单词，还考虑内部字符 ngram，对于罕见词汇有更好的表现。 ELMo（Embeddings from Language Models）：利用双向 LSTM 对整个句子进行建模，产生上下文敏感的单词嵌入。 2. 情景化的词嵌入： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由 Google 推出，利用 Transformer 架构的预训练模型，能够根据上下文提供动态的单词嵌入。 GPT（Generative Pretraining Transformer）及其后续版本 GPT2/3/4：由 OpenAI 开发，也是基于 Transformer 的自回归模型，同样能产出上下文相关的嵌入。 XLNet、RoBERTa 等都是 BERT 之后改进或扩展的预训练模型。 3. 句子和文档嵌入： Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 4. 实体/概念嵌入： Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 5. 其他类型： 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：是用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 此外，以 OpenAI 为例，第一代嵌入模型（不推荐）包括： 所有第一代模型（以001 结尾的模型）都使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。 第一代嵌入由五个不同的模型系列生成，这些模型系列针对三个不同的任务进行了调整：文本搜索、文本相似性和代码搜索。 相似性嵌入：textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入：textsearchadaquery001、textsearchbabbagedoc001、textsearchbabbagequery001、textsearchcuriedoc001、textsearchcuriequery001、textsearchdavincidoc001、textsearchdavinciquery001。 代码搜索嵌入：codesearchadatext001、codesearchbabbagecode001、codesearchbabbagetext001。 对于001 文本嵌入（不是002，也不是代码嵌入），建议将输入中的换行符替换为单个空格，因为当存在换行符时可能会有更糟糕的结果。

以下是制作小游戏并上架到抖音和微信可能需要用到的 AI 和软件： AI 方面：可以利用 AI 描述需求生成游戏代码，例如向云雀 3.5 等模型描述需求来辅助生成代码。还可以让 AI 处理图片、绘制角色形象等。 软件工具： 图像托管网站：用于上传游戏中的图片，选择无需登录、兼容性强的网站。 代码解释网站：有专门解释代码改游戏 bug 的网站，部分有免费额度。 GitHub：用于游戏发布，需要注册账号，设置游戏名，选择公共或锁定，上传文件等。 Zion：支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。 Coze：可作为后端服务。 微信开发者工具：用于微信小程序的开发。

程序员在使用 AI 时，可能会涉及以下一些 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助提高编写代码的效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具，如： 1. ChatAll：可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具，支持多种主流 AI 聊天机器人。 2. AIProductsAllInOne：整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 3. Shell GPT：在命令行中集成了 ChatGPT，帮助快速编写 shell 命令、代码片段等。 4. 飞书 GPT：集成了飞书、GPT3.5、Dall·E、Whisper 等 API，支持多种功能。 5. ChatPDF：提取 PDF 文件内容并交给 ChatGPT 分析，实现一对一对话交流。 6. GitHub Copilot X：基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器，带来全新编程体验。 在 PPT 制作方面，有以下 AI 工具： 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 每个工具都有其特色和适用场景，程序员可以根据自己的需求选择最适合的工具。

开发角色在使用 AI 时可能涉及以下工具： 1. 个性（LLM 的文本）：一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调，可在特定个性到无审查的角色扮演等场景中表现出色。 2. 记忆（向量存储）：像 Pinecone 这样的向量存储系统，用于存储长期记忆、背景故事等独特信息。 3. 语音（语音合成）：ElevenLabs 产品可赋予声音，并控制年龄、性别和口音。 4. 外表（SD 模型作图）：LoRAs 可精细控制图像风格、细节和设置。 5. 动画（视频动画）：DID 和 HeyGen 等工具能使图像“说话”。 6. 平台：多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，Steamship 等解决方案也受关注。 7. UI 层：SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等是受欢迎的前端界面选择。 在游戏开发方面： 1. Unity 提供了新 Copliot 工具，可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，协助编码，创建 3D 材质、动画等内容。 2. Unity Sentis 工具允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是跨平台解决方案。

目前模型的分类方式多种多样，以下为您介绍几种常见的分类角度： 1. 从来源角度：根据模型的出处，可分为来自行业（如 Google、Meta、OpenAI 等公司）、学术界（如清华大学、麻省理工学院、牛津大学等）、政府（如英国的艾伦·图灵研究所、阿布扎比的技术创新研究所等）以及研究团体（如艾伦研究所、弗劳恩霍夫研究所等非营利性 AI 研究组织）。在 2014 年之前，学术界在发布机器学习模型方面领先，此后行业占据主导。 2. 从整体架构角度： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集，而非用于基层模型训练的数据基集。 模型层：分为 LLm（如 GPT 等大语言模型，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的部分。 此外，像 OpenAI o3mini 模型，在 OpenAI 的准备框架中被分类为中等风险，并采取了相应的保障和安全缓解措施。

目前，AI 产品基于技术类别可以进行如下分类： 1. 从生成方式分类： 文生视频、图生视频：如 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 视频生视频： 逐帧生成：如 SD+Mov2Mov。 关键帧+补帧：如 SD+Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：如 Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：如 Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成：如 Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频：如 Opus Clip。 脚本生成+视频匹配：如 Invideo AI。 剧情生成：如 Showrunner AI。 2. 从产品阶段和可用维度分类： 以 AI 为底层设计逻辑的 AI 原生类产品。 在原有互联网产品上深度嵌入 AI 功能的 AI+X 产品，目前整体数据表现显著优于 AI 原生类产品，在办公软件和内容平台重点布局。办公软件方面，如百度文库和 WPS AI 等在续写、改写、命题写作等不同程度的 AI 写作功能，以及针对论文、小说等不同题材的 AI 总结功能上表现突出。内容平台方面，AIGC 大多从基于平台内容的 AI 搜索、用于带动 UGC 的 AI 生成功能及模板、降低门槛的内容创作工具三个方向发力。 基于外接 API 微创新的套壳类产品。 将多个产品/模型 API 集中拼凑的集合站类产品。 此外，从 AI 产品经理的角度，个人划分仅供娱乐和参考： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两个路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用的案例，产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。

以下是对 AI 模型基于应用场景的分类： 1. 文本生成和内容创作：包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如根据文本描述生成相应的图像，甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议。 此外，在开源模型方面，如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面，其应用场景广泛，涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看，分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。

基于深度学习的商代食器分类研究具有多方面的重要意义。首先，它有助于深入了解商代的饮食文化和社会生活。通过对食器的准确分类，可以揭示当时人们的饮食习惯、烹饪方式以及社交礼仪等方面的信息。 其次，为考古学研究提供新的方法和视角。利用深度学习技术能够更高效、更准确地处理和分析大量的商代食器数据，突破传统研究方法的局限。 再者，有助于文物保护和管理。精确的分类有助于制定更有针对性的保护策略，确保这些珍贵的文化遗产得到妥善保存。 最后，促进跨学科研究的发展。将深度学习与考古学相结合，能够吸引更多不同领域的学者参与，推动相关研究的创新和进步。

AI 主要有以下分类： 1. 生成式 AI： 生产力方面：包括文档、PPT、会议、脑爆、数据处理、搜索、浏览、email、文件等。 社交方面：包括真实和虚拟社交。 教育方面：涵盖早教、语言学习、公司教育、父母教育、学生工具、学校工具等。 创意内容方面：包含视频、音乐、声音、个人图像、图像等。 2. 以生成方式划分： 音视频生成类： 视频生成：当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，经常与语音生成一起使用。 语音生成：用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等，模型可由 Transformers 提供。 音频生成：用于生成音乐、语音或其他声音，常用技术包括循环神经网络、长短时记忆网络、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能生成长达一分钟的高保真视频，支持多种生成方式，在文本理解方面表现出色。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 WaveNet（DeepMind）：一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 MuseNet（OpenAI）：一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 Multilingual v2（ElevenLabs）：一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 3. 在 AI 创客松中，参与同学的分类： 秦超：AI 2C 项目负责人，擅长产品落地服务，具有产品、技术架构和项目管理经验。 kaikai：技术实践者，擅长多 Agent 处理任务流，具备技术实践和团队合作能力。 Cici?：AI 算法开发，想法是宠物与 AI 结合，具有 AI 产品研发和创业经验。 BIN 陈裕彬：CTO，方向是 AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器，是爆款 AI 小程序作者。 11 鸭鸭呀：产品经理，专注智能写作产品，擅长 Prompt 撰写和 AI 应用。 zz：AI 产品经理，方向是效率工具和游戏，具有大厂经验。 天天向上：AIGC 爱好者，方向是 AI 配音应用，是配音演员，有 AI 预告片制作经验。 烦烦烦??：产品经理，方向是企业服务 AI 应用，具备 PRD 输出和前端开发能力。 周文斌：产品业务负责人，方向是 AI 创业，具有产品规划和研发经验。 Wilson·W：咨询顾问/服务设计师，方向是 AI 组团协作场景，是 GPT4.0 用户，有咨询行业经验。 王蒙：程序员，从事 AI 相关开发，具有后端开发经验。 Nero：产品体验设计师，方向是 AI 绘画、AI 视频，研究 AIGC 方向。

以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。