以下是关于 AI 提效的相关内容： 在大淘宝设计部，今年通过持续探索和实战考量，将 AI 作为工具，主要使用 Midjourney 和 Stabel Diffusion 等，辅助使用 RUNWAY 和 PS beta 等。AI 改变了设计工作流的传统步骤，在营销设计中，整体项目设计时间大约减少 18%左右，其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。具体效果包括创意多样，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%；执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%；整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 在软件工程方面，AI 正深刻变革软件工程，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。 夙愿学长曾给创业小团队定制过 AI 提效解决方案，他将 AI 工作流融入工作中，把 80%重复低产出的工作“外包”给 AI 干，自己只干 20%真正有价值的事情，从而实现了生活和工作的良好改变，走上了 Work Life Balance 的道路。

以下是一些免费生成短视频的工具： 1. Project Odyssey：这是全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一，提供超过 30 种工具的免费额度，累计超过 75 万美元。 2. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，剪映则可以根据脚本自动分析并生成对应的素材和文本框架。 3. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频，且免费无限生成。 4. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 5. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 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，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是将 AI 接入 APP（以微信为例）的详细步骤： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复，此时已接通。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的“中文部分，便是设置 AI 提示词的地方，您可以进行更改。 3. 此后，进行任何更改，都需要“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 4. 然后，重新在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 5. 再往后就是添加插件，讲解得非常清晰，完成上述步骤后，相信您也能搞定插件的安装。点击文章，会直接定位到您该操作的那一步。 6. 若认为上述步骤简单，尚有余力，可以继续看。 开始部署（这里继续）： 1. 复制代码时注意复制全，每次只需要粘贴一行，然后点击一次回车。 第一步：cd /root || exit 1 第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（若有卡点，进行不下去，可能是服务器网络问题，去拉取时下载不全，可复制网址，手动下载到电脑上，然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。） 第三步：rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 第六步：执行完成后，刷新一下，重新进入终端，若最左侧出现了（AI）的字符，则恭喜您。 配置环境： 1. 打开刚才保存的“外网面板地址”。 2. 输入账号密码。 3. 第一次进入会让您绑定一下，点击免费注册，注册完成后，返回此页，登录账号。 4. 首次会有个推荐安装，只安装 Nginx 1.22 和 MySQL 5.7 即可，其他的取消勾选。 5. 点击“其他菜单”，出现相应样式，会让您关联，点击【关闭】，直接操作第 4 步【开始部署】。绿色字体的三个步骤可以不做。（这里的步骤，用不到，可以不关联）若想关联，可以点击【点击查看】按钮，跳转进入腾讯云。 6. 点击“API 密匙关联”点击“新建秘钥”。复制这两个，一定保存好。 7. 点击确定后，列表上会有一个 APPID，这三个串码，依次对应粘贴到刚才的登录窗口里即可。

AI 在项目中的运用非常广泛，主要包括以下几个方面： 1. 辅助创作与学习：例如 AI 智能写作助手可帮助用户快速生成高质量文本，还有 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划：涵盖 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，能根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警：像 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，可实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，有助于提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易：包括 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 对于技术纯小白开发真正的应用，可逐步学习和实践。按照项目规划，学习一个 POC 并应用到大项目中。当遇到错误时，可复制错误信息和相关代码让 AI 找错修复，若使用可识图的 Claude 或 GPT4o，截图、错误信息和代码三件套会很有用。但可能会遇到一些问题，如 AI 给出错误的代码版本，此时更有效的方式是找文档（可让 GPT 提供文档链接或问 perplexity），或去 stackoverflow 上找答案（注意回答和评论的日期），然后将这些信息提供给 AI 让其修复。如有可能，找老师傅支援会更好。 在有具体需求的项目中运用 AI 仍存在困难，但其能提高生产效率，如创造美术资源，在创意瓶颈时也能提供启发和灵感。

以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。

以下是一些可以通过文字生成流程图或其他图片的 AI 网址： DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多文生图工具。 此外，还有一些文字生成视频的 AI 产品，如： 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 AI 视频生成工具，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的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 Midjourney 的相关信息： 隐私政策： 适用于 Midjourney,Inc.、Midjourney.com 网站和 Midjourney 图像生成平台的服务。 个人数据指与个人相关、可用于识别个人身份的任何信息。 适用性包括通过服务、训练机器学习算法过程、网站及第三方来源收集的数据，但不适用于某些特定人员的个人数据。 可能会不时更新政策，用户应定期查看，不接受更改应停止互动。 定义了“您”或“您的”等术语。 收集的数据类型包括个人数据。 图像提示： 可通过/imagine 输入，将图片文件拖入或右键粘贴链接添加图像 URL 到提示中。 使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可防止被其他服务器用户看到，除非用户有隐身模式，否则图像提示在网站上可见。 给出了多个例子，如阿波罗雕像、复古花图等，以及不同模型版本的相关内容。 提示将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比以获得最佳效果。 社区准则： Midjourney 是默认开放的社区。 要友善尊重彼此和员工，禁止不尊重、攻击性或辱骂性的内容，禁止成人和血腥内容。 未经许可不得公开转发他人创作，分享时要小心。 违反规则可能导致服务被禁止，规则适用于所有相关内容。

知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，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，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。

知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，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，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。