普通人如何利用ai 赚钱

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。

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。

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。

对于普通人学习 AI 自动化，Make 和 Coze 哪个更适合的问题，以下是一些相关信息供您参考： Make 对于编程小白比较友好，其思考过程较长，有助于学习，但不太适合专业选手，因为思考过程较慢，可能会让人有点不耐烦。Make 具有国内版优势，包括深度理解中国开发场景和技术生态、完全免费、无需翻墙、流畅稳定，还具备完整的 IDE 功能（代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等）。您可以通过进行尝试。 Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品，其价值在于可以跟进当前 AI Agent 工具的发展情况，发现商业化机会，还能用于做产品 Demo。在学习新知识如 RAG 时，可以先通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo 进行实践。在学习 RAG 过程中，还可以利用 Coze 的知识库能力创建如产品资料问答机器人等 Bot。 总的来说，如果您是编程小白，Make 可能更适合；如果您希望跟进 AI 工具发展并进行实践操作，Coze 可能更符合您的需求。但最终的选择还需根据您的具体学习目标和个人偏好来决定。

在 AI 时代，普通人实现经济独立可以通过以下方式： 1. 达到人机协作的高级形态与独立创新：努力达到与 AI 高度协同又不失主导的状态，利用 AI 组成自己的“AI 团队”，实现原来需要很多人才能完成的目标。例如在产品开发中，一个人借助 AI 可以同时扮演多个角色，高效完成各项工作，实现一人公司或个人创造者经济。但要达到此阶段，需要对 AI 工具掌控纯熟，保持自主性和判断力，将 AI 看作“增强器”而非替代者。 2. 充分运用 AI 进行渐进式培养：从心态、知识、技能、思维、创造力到协作能力，层层推进，不断强化自身的主动性和思考力，成长为适应 AI 时代的超级个体，在知识广度、思考深度、创造力和效率上实现飞跃。 此外，还可以关注以下方面： 1. 了解 AI 多模态大爆发的趋势，认识到“互动”与“内容”可能变得廉价，而“真实”会成为稀缺资源。 2. 关注“AI 原生”的商业模式，基于 AI 的能力再造商业模式，而非套用现有流程。 3. 思考 AGI 可能带来的极端垄断和中心化操控能力，为自己准备 PlanB。 4. 认识到“人的模型”是 AI Agent 的前提，是 AI 与人合作的关键一环。 5. 关注 AGI 会主动投资的技术，如可控核聚变、量子计算、超导、广义机器人等。

以下是一些普通人通过 AI 赚钱的方式： 1. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法：通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查，很多准爸爸妈妈期待宝宝的模样，从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询，将客户引流到私域接单变现。 操作流程：客户提供四维彩超图原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，整个流程不超过 10 分钟就能出图。 变现方式：受众群体多为宝妈，变现方式多样，单价不低。但在平台引流要注意隐蔽，避免被平台检测限流或封号。 2. AI 产业中的机会 基础设施层：布局投入确定性强，但涉及海量资金投入，入行资源门槛高，普通人若无强资源应谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层：技术迭代速度快，小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层：是广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用更是稀少，普通个体和小团队强烈推荐重点布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 3. 内容创作 像作者本人是 AI 的受益者，AI 是生产力工具，能降本增效，但仍需投入大量时间和精力，起到辅助作用。 同时存在 AI 的受害者，他们的技能失效，AI 未创造足够新的生存空间。 作者作为坚定的 AGI believer，期望 AI 能做出重大科学发现、治愈疾病、消除饥饿和肥胖、给每人发钱，让人类自由从事想做的事。

普通人要从事 AI 产品经理，可以从以下几个方面入手： 1. 技术背景：具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术知识，这对于理解和推动 AI 产品的开发至关重要。 2. 产品开发与管理经验：积累互联网和 AI 产品开发方面的经验，提升项目管理与执行能力，以推动产品的落地与优化。 3. 多元化应用场景：了解 AI 在 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等各行业的应用。 4. 学习与技能提升：处于 AI 技术初学阶段的人，要通过学习提升技能，并将其应用到实际工作和生活中。 5. 工具使用：广泛使用生成式 AI 工具，如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等，培养对工具的熟悉度和运用能力。 6. 协作与共学：积极参与各种 AI 学习社群和线上线下活动，与他人共学交流，提升技能与认知。 7. 内容创作：具备自媒体运营、视频制作、文案策划等内容创作能力。 8. 营销与品牌运营：掌握商业化路径，将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整解决方案。 9. 活动策划与执行：积累活动策划和运营经验，具备资源整合和组织协调能力。

对于一个高中毕业的普通人，若想从 AI 小白成长为精通者，可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于纯小白开发 AI 应用，还可以参考以下经验： 1. 从小白学代码，看人类导师和硅基助教的协作之道： 像案例中，女儿在 Claude 和父亲的帮助下，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初父亲不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序，但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务，半小时内完成并明白了 Unity 里的基本概念。 开发过程有顺利也有挫折，挫折原因包括问题描述不清、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让我们意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目，先学明白背后的原理，在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师，一开始把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。 2. 基础小任务： 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮你按照 best practice 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，学会必备的调试技能。 如果用的是 o1mini，可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果 windows 机器则是 create.cmd），足够勤勉的 o1mini 会为你生成一段超级长的代码，并给出提示，复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。 3. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发时每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知在做第几点功能，会非常方便。

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下补充内容： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 优质信息源：像没有技术背景的普通人，想要学习或了解 AI，最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 另外，对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习资源都是免费开源的。

以下是关于如何用大模型赚钱的一些分析和建议： 1. 面向各国政府做基础大模型本土化预训练：很多 Global 的量化基金在中国会水土不服，大模型也存在类似情况。OpenAI、Google、Meta 的模型在中文能力和对中国国情的优化上存在不足，不符合政策要求。这给了国内大模型公司做本土化预训练的机会，只要做到国内领先，即使和世界领先的模型有代际差，也能有市场。 2. 关注行业应用：大模型在企业中的落地应用是关键。目前大模型是典型的赢家通吃领域，巨头在资金、技术和数据方面有优势。但大模型企业需要将技术与更多场景结合，打造落地应用。例如，Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出。 3. 竞争格局与成绩：国内大模型行业已形成以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。2024 年是国内大模型落地元年，中标项目数量和金额大幅增长。如百度在中标数量和金额上排名领先，在金融等细分行业也表现出色。 需要注意的是，大模型领域竞争激烈，只有极少数公司能成功，且需要将大模型商业化，否则企业可能在赛道比拼中失败。同时，大模型的发展与国家政策密切相关，需要受到有效监管才能健康发展。

以下是一些靠 AI 赚钱的方法和要点： 1. 明确盈利方式：您需要清楚如何通过产品或服务赚钱，即让人们为您的产品/服务支付的钱超过提供该产品/服务的成本，同时不能忘记考虑自身成本。 2. 免费产品策略：如果您的产品是免费的，不要试图通过购买用户来增长，而是要做出让人们愿意与朋友分享的东西，因为靠广告变现对于此类产品来说通常很困难。 3. 付费产品策略： 对于客户生命周期价值（LTV）小于 500 美元的付费产品，通常负担不起销售费用，可尝试使用如 SEO/SEM、广告、邮件等不同的用户获取方法，并争取在 3 个月内偿还客户获取成本（CAC）。 对于 LTV 超过 500 美元的付费产品，通常能负担得起直接销售费用，可先自己销售产品以了解有效方法，《Hacking Sales》是一本有用的参考书籍。 4. 尽快实现“泡面盈利”：即赚足够的钱，让您可以靠吃泡面维持生计，这样能掌握自己的命运，不受投资者和金融市场的任意摆布。 5. 关注现金流：密切关注您的现金流，避免在未意识到的情况下把钱用光。

以下是关于 AI 赚钱的一些信息： 首先，对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊，虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据，但结果显示赚钱并非易事。 其次，关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱，OpenAI 刚推出 GPTs 时，有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt，而在于数据和服务（定制化 Tools）。例如，WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs，小红书写作专家的作者通过收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。也许能赚到红利的钱，但这不是长久赚钱的方法。 另外，AI 收费按 Token 计费，Token 相关问题包括：Token 是双向收费的，汉字、阿拉伯语等不同语言的计费方式，Token 在企业信息化过程中的意义等。在企业环境中，了解 Token 有助于更好理解 AI 在企业中的落地，它类似于积木，通过搭建来完成应用从而提高效率。

以下为一些关于 AI 赚钱项目的信息： 1. 在杭州站的活动中，参与者们分成 6 个小组进行 AI 赚钱快闪活动，在短时间内产出 AI 体验产品并定价，如“五行和合的 AI 头像”、“AI 随心签”、“AI 祈福壁纸”等，其中“AI 祈福壁纸”项目得到场地老板立刻买单。 2. 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。文章将从“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。 3. 刘小排非程序员出身，用 AI 打造多款赚钱产品，强调“洞察需求”与产品验证是核心竞争力，并分享了低成本创业方法。

以下是为您提供的关于通过学习 AI 技能赚钱的相关信息： 首先，阳萌认为在 AI 学习中，最后还是走仿生的方法，即有一个足够长的 Context。这引发了关于记忆保存位置的探讨，比如手机适合收集信号产生本地 Context，阳萌赞成将训练好的模型部署在端侧，记录知识和记忆的 Context 不能跑到云端。同时，要抛开表面事实，回归基础原理，找到突破关键，追求长期全局最优解，相信长期主义，持续学习，自我觉察和自我进化，因为世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变化。相关视频链接： 另外，关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱，OpenAI 推出 GPTs 时，有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt，而在于数据和服务（定制化 Tools）。传统 SaaS 的能力会被碎片化并整合到各种 GPTs 里，OpenAI 成为流量入口。例如，WebPilot 通过开发搜索接口提供服务接入 GPTs，小红书写作专家通过收集数据和规则包装成 GPTs。靠红利赚钱不是长久之计。

以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路： 1. 借助抖音平台：利用抖音对实体商家的流量扶持，购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程：通过 AI 软件自动跟进和培育客户，需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具：比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域，开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者：把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广，获取分成。 5. 参考优秀作品：如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等，从中获取灵感和思路。

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。

在论文写作与降重方面，AI 技术的应用发展迅速，为您提供以下相关信息和工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：对比已发表作品，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，需注意不能完全依赖 AI 生成的内容，要保持自己的思考和创新。

以下是一些可以制作出优质短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本自动分析并生成视频所需要素和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：允许用户通过提供文本描述轻松创建和编辑高质量视频。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 在实际制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成，需要人物表情自然的画面可使用 Pika 生成。 此外，在声音制作方面，可使用 11labs 进行对白制作，但可能会遇到 AI 声音没有情绪和情感的问题。在视频剪辑方面，可先进行粗剪确定画面逻辑，再进行定剪调整和替换画面素材。音效方面，剪映中有简单音效库，复杂音效可能需另外制作。特效方面，剪映可添加一些光影效果。包装方面，剪映能智能匹配字幕再修改。

利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 创建一个拟人化的 bot，比如起名叫青青，设定其为人设是一个可爱有趣的少女，擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格： 输出为文本时，第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单，选择用控件的字段选择器，给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里，可以选择全量发布，也可以选择仅自己可用。为了审核快一些，可以选择仅自己可用。等审核通过之后，就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法（不含 bot），比如直接创建一个多维表格，第一列是几个成语，第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列，比如一列成语，右边配置 AI 字段。 此外，还有一些相关信息供您参考： “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕，探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品，如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版：扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新（归档）中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。

利用 AI 完成毕业论文可以从以下几个方面入手： 一、格式方面 1. 您可以自定义格式模板，实现格式自动调整。通过学校教务系统查询相关要求，例如本科和硕士研究生学位论文的格式规范，包括标题级别（如四级标题、五级标题）、字体（如宋体、小四）、行间距（如 1.5 倍）等。 2. 一些工具如 LaTeX 和 Overleaf 可以帮助高效处理论文格式和数学公式，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 二、写作辅助工具 1. 文献管理和搜索： Zotero 结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot 基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 三、避免过度依赖 AI 1. 始终明确 AI 是辅助手段，例如在写论文时，用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架等核心创作环节要自己完成。 2. 在工作中，用 AI 汇总数据、生成报告初稿，但最后的商业决策要经过自己的分析和定夺。 3. 在与 AI 互动中主动思考，如问完问题后对比自己和 AI 的回答，思考 AI 答案的新颖或不足之处。 4. 利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。