使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以参考以下步骤： 1. 市场分析：借助 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为及竞争对手情况，快速获取产品受欢迎程度、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：利用 AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名与可见度。 3. 产品页面设计：通过 AI 设计工具，依照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：运用 AI 文案工具创作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：依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：让 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：借助 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：利用 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，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 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 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：使用 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：利用 AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 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。

抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。

以下是关于权威人士对“AI 对于个人意味着什么”的相关发言： 山姆·奥特曼认为，AI 将成为人类发明的最具变革性和最有益的技术，是阻止人类自我毁灭的手段。他坚信世界正面临巨大而迅速的变革，而这与他的工作密切相关。然而，他在重要会议发言后不久被 OpenAI 董事会解除了首席执行官的职务，此消息震惊了科技界。 美国副总统万斯提出美国将对 AI 行业发展“减少监管”，确保美方 AI 行业技术继续保持世界领先水平，成为各国合作首选，避免 AI 被任何意识形态所操控。同时保证 AI 能够帮助人们提升效率和生产力，而不是取代人类，成为辅助工具，并教会学生如何使用 AI，同时也向各国政府发出相同呼吁。 在个人能力方面，批判性思维与复杂问题解决能力在 AI 时代至关重要。批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力，能够帮助我们判断人工智能技术的判断是否合理。复杂问题解决与批判性思维密切相关，指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力，AI 能提供帮助，但提出问题和综合决策仍需人来主导。我们可以通过参与实际项目、案例研究等方式提高这些能力。

以下是超详细的 Stable Diffusion 安装教程： 一、查看电脑配置是否支持 如果您的电脑是 AMD 或者 Intel，可能不太支持 SD，网上的安装教程也较麻烦。您可以查看专用 GPU 内存： 1. 4GB：说明电脑勉强可以跑动 SD，出图时间较长。 2. 6GB：出一张图的时间是 20 50 秒，SD 的大部分功能都可以使用。 3. 8GB：5 20 秒可以出一张图，基本上 SD 的所有功能都对您开放。 以上操作是用于查看 Windows 系统的，至于 Mac 系统，可以查看以下视频并按照视频一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 二、安装 SD 本地部署 1. 电脑配置能支持 SD 运行的情况下，我们使用 B 站秋叶分享的整合包。整合包链接：https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru 。 2. 具体安装方法： 打开链接，下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》，鼠标右击文件，点击“解压文件”。 选择解压到 D 盘或者 E 盘，避免 C 盘被占满，点击确定。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器，点击“发送到”，选择桌面快捷方式，方便下次直接在桌面双击进入。 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”，在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（即上面查看的专用 GPU 内存）。 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。如果出现报错，可以回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。 三、安装超清无损放大器 StableSR 安装方式有两种： 1. 在扩展面板中搜索 StableSR，可以直接安装。 2. 将下载好的插件，放在路径文件夹“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”下。安装完成后，重启 webUI，就可以在脚本里面找到这个放大器。

以下是下载 Stable Diffusion 的方法： 1. 您可以从 上的推理代码。 2. 大多数的模型可以在 Civitai（C 站）这个网站里面下载，网址为 https://civitai.com/ 。下载时需要注意： 科学上网，这个需要您自己想办法。 点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等。 看到感兴趣的模型，点击右边的“Download”保存到电脑本地。 可以点击左上角的“Images”查看别人已经做好的图片，找到喜欢的点进去，直接点击 Lora 和大模型，可以直接跳转到下载页面。 3. 下载的模型保存位置： 大模型：SD 根目录就是存放 SD 的那个文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的保存位置。 4. 如果不知道下载的模型类型及应放置的文件夹，可以使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，把模型拖动到空白处即可查看模型信息。 5. 还可以安装 Civitai 助手插件，在 C 站搜索下载，或者去百度云盘下载后放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后重启 webUI，可在上方的标签选项卡中找到该插件，其功能包括下载预览图、下载文件、检查更新等。

以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 1. 生成小红书爆款单词视频： 开始时输入单词主题、图片风格、单词数量。 选择 deepseekr1 模型生成单词数组，以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 提示词中角色设定为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容，且以特定数组形式呈现。 2. Deepseek 时代提示词的关键诉求： 观察发现完整的提示词可能不如片段有效，甚至可能干扰模型思考流程，过长提示会带来 Token 浪费和上下文污染。 新一代 LLM 的正确打开方式是“关键诉求直通车”模式，如像对聪明助理打暗号，让模型自主发挥。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词： 以往的提示词是场景、构图、尺寸等的组合，现在要求以“相机运动轨迹”的方式描写。 例如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”，海螺 AI 能对空间理解和遵循语义，生成相关内容。

AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。 早期，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，应用场景难以大规模拓展，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有： 1. 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽先进，但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，这正是 AI 感兴趣的。

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。 运用了数字人 AI 生图文声视频、AI 转会、AI 音乐模型训练等多种先进技术。 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。 完整版观看链接：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。 关于构图：包括概念、分类（景别和拍摄视角）、要素（主体、陪体、前景、背景、点线面）、方式（点中心构图、九宫格构图、三分法构图等）。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别。 3. 字节 Trae Windows 版相关： 推出了两个活动：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 等嘉宾；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，社群内有老师答疑，完全免费。 Trae Windows 版本已上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/

以下是关于最新数字人的相关信息： 数字人课程： 卡尔的 AI 沃茨推出的数字人课程，共 15 节视频课，持续更新并不定时增加最新内容，附赠课外社群辅导，解决数字人相关问题。 课程建立了一套完整的数字人学习体系，放在《克隆你自己》中，带领大家全方位掌握数字人各技能。 详细回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯超 331.9k 播放、霉霉说中文火遍全网等。 数字人的出现能极大程度优化工作流，在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域均可赋能。 报名方式：扫码查看课程详细内容和介绍。 数字人的学习路径： 结合“一人公司”的愿景，需要大量智能体（数字员工）替我们打工。未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑，串联所有已有工具和新造的 AI 工具。创造者的学习依照这个方向，用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。 数字人的定义： 数字人是运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在各类生活场景中触手可及，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类：真人驱动的数字人和算法驱动的数字人。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及直播带货，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，随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。

以下是生成制作 logo 提示词的步骤： 1. 获取 Logo 图片的描述：为了帮助一位视障艺术家，需要从摄影、标志设计等方面详细描述图像内容，控制在 50 字左右。 2. 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词：例如，“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment;this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate”。 3. 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。在生成提示词时，可参考已有内容和风格特点进行创作，并根据周边描述设计配套描述。同时，Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign 进行下载。相关工作流及文件可从指定链接获取。