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AI分析直播数据

Answer

使用 AI 分析直播数据可以参考以下方法和步骤:

  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,处理大量数据以获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、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,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:使用 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:依靠 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:利用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。
  12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同的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。

罗文在直播数据分析方面的分享包括:

  1. 演示了利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛的过程,包括利用插件识别图片内容获取直播数据,将数据传入大模型得到优化建议,通过不断添加节点提升数据质量,最后将工作流封装成智能体。
  2. 讨论了利用 AI 优化模板并提交的直播数据分析流程,包括模板内容的编写与注意事项,还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能 AI 功能,分享了直播数据分析模板的制作过程,最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。
  3. 提到了直播数据分析工作流的搭建与应用,包括插件测试与选择、工作流搭建步骤、工作流效果提升、工作流封装与应用、相关问题探讨等。
  4. 介绍了直播数据分析与报名流程,包括工作流运行与问题排查、报名流程介绍、AI 辅助文档生成、加入共学小组等内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:如何用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化

使用AI来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下几个步骤:1.市场分析:利用AI分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI可以处理大量数据,快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。2.关键词优化:AI可以分析和推荐高流量、高转化的关键词,帮助卖家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:AI设计工具可以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:AI文案工具可以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:AI图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片,这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。6.价格策略:AI可以分析不同价格点对销量的影响,帮助卖家制定有竞争力的价格策略。7.客户反馈分析:AI可以分析客户评价和反馈,帮助卖家了解客户需求,优化产品和服务。8.个性化推荐:AI可以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:AI驱动的聊天机器人可以提供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:AI可以分析不同营销活动的效果,帮助卖家了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。11.库存管理:AI可以帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。12.支付和交易优化:AI可以分析不同的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可以帮助卖家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:AI可以分析观众行为,帮助卖家优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。

罗文分享:智能体共学-如何打造爆款智能体模板 2024年11月20日

[heading2]智能章节[59:28](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn14trhyrj835gvi6pa243?t=3568000)罗文演示利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛本章节主要展示了罗文进行直播数据分析的过程,包括利用插件识别图片内容获取直播数据,将数据传入大模型得到优化建议,通过不断添加节点提升数据质量,最后将工作流封装成智能体。还提及了模板、扣子收费情况、提交参赛作品及解决过程中的bug等内容。[01:27:58](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn14trhyrj835gvi6pa243?t=5278000)利用AI优化模板并提交的直播数据分析流程及相关讨论本章节主要讨论了利用AI(如豆包)写模板相关内容,包括用AI优化模板、提交模板的流程、模板内容的编写与注意事项,还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能AI功能,分享了直播数据分析模板的制作过程,最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。[01:40:53](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn14trhyrj835gvi6pa243?t=6053000)罗文关于消费领域机会、群名额、bot问题及模型切换的讨论本章节罗文提到共学文档中的消费领域有机会,模板可能带来被动收入。同时提到4000人的群还有不到1000个名额,大家可以进群沟通。还谈及bot运行、开发中的颜色转换、进群改名以及模型更换可能解决不灵敏问题等内容。

罗文分享:智能体共学-如何打造爆款智能体模板 2024年11月20日

[heading2]总结直播数据分析工作流的搭建与应用插件测试与选择:先测试插件是否好用,如遇到数据格式不对等问题需重新选择和调整。工作流搭建步骤:从上传直播数据,到利用大模型优化提示词和整理数据,逐步完善工作流。工作流效果提升:增加模型和节点,不断迭代工作流,使生成的直播分析和方案质量更好。工作流封装与应用:将工作流封装成智能体,可用于回复用户问题和处理不同的直播数据。相关问题探讨:讨论了如获取商品评价数据的方式,以及将直播工作拆分组合的可能性等问题。直播数据分析与报名流程工作流运行与问题排查:涉及直播数据工作流的运行,出现问题时考虑输出环节,还提到未启动工作流的情况及解决尝试。报名流程介绍:包括通过网址找到报名链接,填写相关信息如名字、智能体名字、商店链接、文档说明等并提交。AI辅助文档生成:使用豆包等AI工具生成提交模板,如主题、应用场景、主要功能、设计思路等内容。加入共学小组:提到飞书中的共学小组和prompt学习群,满员时考虑新建或加入其他相关群组。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
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
我是一个新手,我擅长的是短视频和直播,我想做一个智能体+短视频/直播的一个培训,但是我不懂怎么搭建智能体,我应该从哪里开始学
如果您作为新手,想做智能体+短视频/直播的培训但不懂搭建智能体,可以从以下几个方面开始学习: 1. 按照“五津:DeepSeek+扣子:1分钟生成小红书爆款单词视频”中的指导,创建智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后自行输入使用,然后再发布。 2. 参考“元子:WayToAGI 知识库究竟咋用?”中的内容,对于完全没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白,可以从工具入门篇(AI Agent)中的“Agent 工具小白的 Coze 之旅”开始,了解相关搭建平台。 3. 学习“智谱 BigModel 共学营第二期:把你的微信变成超级 AI 助理”中的教程,包括注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台(https://bigmodel.cn/),获取资源包(新注册用户注册即送 2000 万 Tokens,或通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,如语言资源包、多模态资源包等,所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ),然后进入【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,再进入智能体中心我的智能体开始创建智能体。
2025-04-10
AI直播
以下是关于 AI 直播的相关信息: 1. AI 春晚: 是由 WaytoAGI 社区组织,由 300 多位 AI 爱好者共同创作的 AI 作品。 运用了多种先进技术,包括数字人 AI 生图文声视频、AI 转会、AI 音乐模型训练等。 作品时长约 150 分钟,涵盖多种类型节目。 于 24 年大年初一当晚直播,18 万人在线观看,后续视频播放量超 200 万,媒体曝光量超 500 万。 多个节目登录央视网,孵化了数个优质项目与团队。 完整版链接:https://www.bilibili.com/video/BV15v421k7PY/?spm_id_from=333.999.0.0 相关进度: 2. AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本: 是 AI 炼丹直播共学课第二节课。 比赛要求:参加由麦乐园和摩达社区发起的比赛,须用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora,提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路分享:分三步,明确创作主题即锚点,确定主体及联想角色设定,增加叙事感。 图片构成因素:包括构图、色彩以及光影。 构图介绍与分析:构图指在框架或空间内元素的摆放位置等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。构图要素有主体、陪体、前景、背景、点线面。构图方式如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 3. 字节 Trae Windows 版相关: 正式推出,免费。 为帮助大家使用 AI 编程实现想法,联合 AI 编程社会推出两个活动: AI 编程重磅直播:邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流,由黄叔亲自主持,还邀请了 Eric(Cubeone AI 创始人)等嘉宾。欢迎大家预约直播。 AI 编程训练营:WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营,包含图文教程、视频、直播内容,社群内有老师答疑,完全免费。黄叔会在训练营里教大家做出多个 AI 应用。 Trae Windows 版本已上线,Mac 版本也可下载,官网地址:https://www.trae.ai/
2025-04-09
数字人直播怎么做
数字人直播的相关内容如下: 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,分实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管,市面价格在一年 4 6 万往上(标准零售价)。非实时一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,靠发展代理割韭菜。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,过品快,衣服建模成本高。 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 不适用于促销场景,这涉及主播话术、套路,调动直播间氛围能力等。 电商直播分为达播跟店播,数字人直播跑下来效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。 壁垒和未来市场格局: 时间拉长,技术上没壁垒。但目前看仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。比如更真实的对口型,更低的响应延迟等。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。 数字人的简介:数字人是指运用数字技术创造出来的人,虽然现阶段不能做到像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能,但已在生活各类场景中触手可及,且随着 AI 技术发展,正在迎来应用爆发。目前业界没有关于数字人的准确定义,一般可根据技术栈不同分为两类,一类是由真人驱动的数字人,重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业以及现下火热的直播带货,其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关,不过随着视觉算法进步,现在在没有昂贵动捕设备情况下也可通过摄像头捕捉到人体骨骼和人脸关键点信息,从而做到不错的效果。
2025-04-01
数字人直播
以下是关于数字人直播的相关信息: 会议讨论: 目前在电商直播上探索数字人业务,电商并非因适合数字人而选择,而是前期宣传及未发现更好场景。 数字人在电商领域不能成为壁垒,配套的运营服务才是续费关键。 电商直播分达播和店播,数字人直播在店播效果最佳,数据能与真人相近。 不建议商家依赖数字人,现阶段数字人服务多为辅助。 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,分实时驱动(一年 4 6 万往上)和非实时驱动(一个月 600 元,效果差,市场价格混乱)两类。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,过品快且建模成本高。 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路及调动氛围能力等。 店播场景下数字人直播效果较好。 壁垒和未来市场格局: 长期看技术上无壁垒,目前有技术门槛,如更真实对口型、更低响应延迟等。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 数字人简介: 数字人是运用数字技术创造的,虽现阶段不能高度智能,但在生活场景中已常见,且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义,一般分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,应用于影视和直播带货,表现质量与建模和动捕设备精密程度相关,视觉算法进步使无昂贵设备也能有不错效果。
2025-04-01
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: 社区 AI 讲师招募要求: 具有丰富的企业端 AI 实践经验,涵盖多个场景,如 AI 生成爆款内容、公域阵地场景(包括矩阵号和 IP 号搭建、短视频和直播等)、私域阵地场景(朋友圈、小红书、社群、个人 IP 等)、服务自动化工具、快速搭建数据分析看板、跨境电商场景(如 tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播(数字人直播)等)。 具备良好的表达能力,能清晰阐述技术和业务方面的沉淀。 招募流程:感兴趣的小伙伴提交个人简历(包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验,以及 AI 企业端的案例),预约电话面谈,面谈通过后进行公开课试讲。 AI 数字人直播盈利方式: 直接销售数字人工具软件,分为实时驱动(一年 4 6 万往上)和非实时驱动(一个月 600 元,效果差,市场价格混乱)两类。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;虚拟商品,如门票、优惠券等。 电商直播中店播效果较好,数据基本能保持跟真人一样;不适用于促销场景和服装品类。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 长期来看技术上无壁垒,目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、实现规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 此外,昨晚参与了一场 AI 数字人(虚拟人)的会议讨论,相关总结可查看飞书云文档,会议原声链接也有上传。有从业者认为:现在做电商直播可能只是因为前期宣传和未发现其他更好场景;在电商领域,数字人配套的运营服务才是关键,续费客户多是因为服务;店播中数字人直播效果较好,实时互动必要性不高;不建议商家依赖数字人,目前阶段数字人服务多为辅助。
2025-03-31
数字人直播
以下是关于数字人直播的相关信息: 会议讨论总结: 目前做数字人电商直播,可能只是因为前期宣传及未发现其他更好场景。 数字人配套的运营服务才是电商领域的关键,续费客户多因服务而非数字人本身。 数字人直播在店播场景效果较好,数据能与真人相当。 不建议商家依赖数字人,现阶段数字人服务多为辅助。 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,包括实时驱动(一年 4 6 万往上)和非实时驱动(一个月 600 元,效果差,市场价格混乱)。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装等过品快、建模成本高的商品。 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 不适用于促销场景。 店播场景下数字人直播效果较好。 壁垒和未来市场格局: 长期看技术上无壁垒,目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 数字人简介: 数字人是运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能高度智能,但在生活场景中已常见,且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义,一般可根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,应用于影视和直播带货,表现质量与建模和动捕设备精密程度相关,视觉算法进步使无昂贵设备也能有不错效果。
2025-03-27
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
能帮我通过各种电化学性能图(如CV图、XRD图等)帮我分析电化学性能的ai
目前尚未有专门通过各种电化学性能图(如 CV 图、XRD 图等)来分析电化学性能的成熟 AI 工具。但在电化学性能分析领域,一些相关的软件和算法可以辅助您进行处理和解读。您可以关注一些专业的科研软件和数据分析工具,它们可能会提供一定的帮助。
2025-04-18
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
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
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
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
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