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如何利用AI来精准找到合适的客户

回答

以下是利用 AI 来精准找到合适客户的一些方法:

  1. 聊天机器人:在企业网站上使用聊天机器人,分为信息型和实用型,可回答常见问题和执行特定任务,减少客户服务人力成本。
  2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,能为内容创作有困难或资源有限的企业快速生成高质量文本,提高创作效率。
  3. 语音搜索优化:随着语音搜索普及,优化网站以适应,确保内容清晰准确,使用架构标记等技术提高语音助手理解度。
  4. 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,如用名字问候、根据浏览历史推荐产品,增强客户参与度和忠诚度。
  5. 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供洞见,更有效地定位目标客户。
  6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解企业在社交媒体上的形象,通过分析客户评论和反馈调整产品和营销策略。

对于中小企业,还可以:

  1. 目标市场分析:使用 AI 工具进行市场细分,收集包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛数据并分析,将市场细分为不同客户群体,每个群体具有独特需求和行为特征,然后基于分析结果定制化营销策略,并持续监测和调整。

在阿里巴巴平台上,利用 AI 完成营销技巧和产品页面优化可采取以下步骤:

  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,处理大量数据以识别关键信息。
  2. 关键词优化: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:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的页面布局。
  4. 内容生成: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:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片,展示产品特点。
  6. 价格策略: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:了解客户需求,优化产品和服务。
  8. 个性化推荐: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:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。
  10. 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。
  11. 库存管理:预测需求,优化库存,减少积压和缺货。
  12. 支付和交易优化:分析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:在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高知名度。
  14. 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2024年小型企业的人工智能应用新纪元

聊天机器人,尤其是在企业网站上使用的,已经成为提供客户服务的新途径。分为信息型和实用型两种,信息型机器人主要用于回答常见问题,而实用型机器人则更倾向于执行特定的任务,如处理订单或安排约会。这些工具的引入,无疑将大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。[heading3]AI撰写内容:内容创作的革命[content]对于内容创作有困难或资源有限的小型企业来说,AI撰写工具(如ChatGPT)提供了一种高效的解决方案。这些工具能够快速生成高质量的文本内容,如论文、博客和白皮书,极大地提高了内容创作的效率。[heading3]语音搜索优化:迎合未来趋势[content]随着语音搜索的普及,小型企业必须优化其网站以适应这种新兴的搜索方式。这涉及到确保网站内容的清晰度和准确性,以及使用架构标记等技术来提高语音助手的理解度。[heading3]网站个性化:提升客户体验[content]通过个性化技术,小型企业可以在网站上为每位访客提供定制化体验。从使用名字问候访客到根据访客的浏览历史推荐产品,这些策略都有助于增强客户的参与度和忠诚度。[heading3]利用AI分析客户数据:预测性分析的应用[content]利用AI进行客户数据分析可以使小型企业从中发现模式和趋势,从而为营销活动或个性化体验提供有价值的洞见。这种所谓的预测性分析是通过机器学习算法来实现的,可以帮助企业更有效地定位其目标客户。[heading3]社交媒体管理与情绪分析:深入了解客户反馈[content]情绪分析工具使小型企业能够深入了解其在社交媒体上的形象。通过分析客户的评论和反馈,企业可以更好地理解目标受众的看法,从而调整其产品和营销策略。

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"目标市场分析"是利用人工智能(AI)工具深入分析市场,以准确地识别目标客户群体并制定相应的营销策略。首先,使用AI工具进行市场细分。通过详细分析市场数据,准确地识别和细分目标客户群体。选择能够处理复杂数据集并提供深入洞察的AI工具,如机器学习模型、数据分析软件等。收集广泛的市场数据,包括消费者行为、购买历史、社会媒体互动等,然后利用AI工具对这些数据进行分析。基于AI分析结果,将市场细分为不同的客户群体,每个群体具有独特的需求和行为特征。例如,通过分析购买历史和在线行为数据,AI工具可以帮助企业识别对特定产品类别感兴趣的消费者群体。其次,基于AI分析结果,定制化营销策略。根据目标市场细分的结果,制定更加个性化和有效的营销策略。针对每个细分市场群体的特征,制定特定的营销策略,如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式。执行这些定制化的营销策略,并根据市场反馈和销售数据进行调整。持续监测营销活动的效果,如参与度、转化率等,以评估策略的有效性。定期更新市场数据,确保营销策略基于最新的市场洞察。根据新的数据分析和市场反馈,不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析,中小企业可以更精准地识别和理解其潜在客户,从而制定出更有效的营销策略。这不仅有助于提高营销活动的ROI(投资回报率),还能增强企业与客户之间的联系,提升品牌形象和市场份额。

问:如何用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化

[title]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。

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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
如何搭建精准回答的本地知识库
搭建精准回答的本地知识库可以参考以下步骤: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 5. 在单元页面,单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件AnythingLLM,其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 在AnythingLLM中有一个Workspace的概念,可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。具体操作如下: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式,AnythingLLM提供了两种对话模式: Chat模式:大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。
2025-03-11
如何去训练ai,让ai可以更精准的回答问题分析趋势
要训练 AI 使其更精准地回答问题和分析趋势,可以从以下几个方面入手: 检索原理: 1. 信息筛选与确认:系统会对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,同时验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余:识别并去除多个文档或数据源中的重复信息,避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 3. 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等,构建结构化的知识框架,使信息在语义上更连贯。 4. 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括对信息进行排序、归类和整合,形成统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合:在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段,减少语义重复并增强信息表达力。 6. 预备生成阶段:将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式,如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 大模型生成回答: 最终全新的上下文被传递给大语言模型,大语言模型根据提供的信息回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息,所以相当于同时拿到了问题和参考答案,通过大语言模型的全文理解,生成准确和连贯的答案。 批判性思维与复杂问题解决: 批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力,在 AI 时代尤为关键。培养批判性思维需要养成质疑习惯,通过辩论、逻辑训练、阅读反面意见等方式锻炼,注重逻辑推理和定量分析能力的培养。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,往往需要综合运用多种思维技能,通过参与实际复杂项目、案例研究来提高经验,可利用 AI 作为资料提供者或头脑风暴助手,但关键在于人类自己的分析和决策过程。 纯强化学习: DeepSeek R1 引入纯强化学习,不依赖大量人类标注数据,而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段,通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(包括准确率奖励和格式奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。纯强化学习有可能解锁新的人工智能水平,DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。
2025-03-07
怎么在AI文生图中精准的输出想要的文字
要在 AI 文生图中精准输出想要的文字,可以参考以下方法: Recraft 模型: 提供提示词加上文本位置,因为模型获得的输入数据越多,越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型: 定主题:明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 局部重绘:下篇再学。 设置 VAE:选择 840000 即可。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,同样用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型: 定主题:明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 设置 VAE:选择 840000 即可。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,同样用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-03-06
如果用AI精准且快速总结视频网站的视频。
要使用 AI 精准且快速总结视频网站的视频,可参考以下步骤: 1. 对于有字幕的视频,如 B 站视频,先确认视频栏下方是否有字幕按钮,若有则说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 点击下载按钮,选择多种字幕格式,如带时间或不带时间的。 4. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 5. 总结完视频内容后,还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。 此外,通义千问的 Qwen2.5VL 模型在视频理解方面也有出色表现,如支持最长 1 小时视频理解,具备秒级的事件定位能力,能够对视频的不同时间段进行要点总结等。
2025-03-06
图片的提示词的精准度
以下是关于图片提示词精准度的相关内容: 画面精度提示词: high detail(高细节) hyper quality(高品质) high resolution(高分辨率) FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth(8K 流畅) 渲染效果提示词: Unreal Engine(虚幻引擎) octane render(渲染器) Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation(建筑渲染) Corona Render(室内渲染) Quixel Megascans Render(真实感) VRay(V 射线) Behance C4D 3D blender surreal photography(超现实摄影) realistic 3D(真实 3D) zbrush 在描述图片提示词时,通常的逻辑包括:人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。通过这些详细的提示词,能更精确地控制绘图。 对于新手而言,有以下辅助书写提示词的方法和网站: 下次作图时,先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站,如:http://www.atoolbox.net/,通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/,每种参数有缩略图参考,方便直观选择提示词。 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每一张图都有详细参数,可点击复制数据按钮,粘贴到正向提示词栏,Stable Diffusion 会自动匹配参数,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,不然即使参数一样,生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词,如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间,即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围,而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响,不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容: 自然语言:可以使用描述物体的句子作为提示词,大多数情况下英文有效,也可用中文,避免复杂语法。 单词标签:使用逗号隔开的单词作为提示词,一般使用普通常见单词,单词风格要和图像整体风格搭配,避免拼写错误,可参考 Emoji、颜文字:Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好,对构图有影响。关于 emoji 确切含义,可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型,西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-02-26
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具,可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的,这个字不会是幻觉,是实打实的字,或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息: Tusiart: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像。 设置 VAE:选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 吐司网站: 文生图的操作方式:在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话修改。 模型及生成效果:Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置:可基于图片做延展,能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复消耗算力多,建议先出小图。 特定风格的生成:国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足,可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE:选择 840000 。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras ,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据需求和喜好选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-02-25
我要根据PPT开发一个网页,请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具: 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可行,但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片,需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片:直接复制图片的 URL,右键图片选择复制 URL,然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片:使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片,生成公链。 3. 插入视频:先将本地视频上传到公网(如 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL,用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制(相对耗时) 导入方式:复制最终大纲内容到本地 txt 文件,将后缀改为.md(若看不见后缀可自行搜索开启),打开 Xmind 软件导入 md 文件,在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员,可在某宝买一天会员。
2025-04-13
我需要批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整,该使用什么ai工具最合适
对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整,目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能: 1. 利用自然语言处理技术,如使用 ChatGPT 等语言模型,辅助您对教材的文字内容进行分析和比较,但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比,可以尝试使用图像编辑软件,虽然不是专门的 AI 工具,但通过手动操作和一些辅助功能,也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力,可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库,自己开发一个简单的对比工具。 另外,在一些工作场景中,如批量制作单词卡片,可以使用搞定设计来批量产图,并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面,Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。
2025-04-01
我想让AI帮忙顺一下会议纪要的机器转写文稿,这个有什么合适的AI
以下是一些可以帮助您顺会议纪要机器转写文稿的 AI 工具: 1. 百度文心一言:具有强大的语言理解和生成能力,能够对文本进行优化和整理。 2. 阿里通义千问:可以协助处理和优化各类文本内容,包括会议纪要。 3. 字节跳动云雀模型:在自然语言处理方面表现出色,能为您提供相关帮助。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的 AI 工具。
2025-03-27
长论文翻译用哪个AI合适
以下是一些适合长论文翻译的 AI 工具: 1. 智谱 AI 大模型开放平台:其 GLM 系列模型凭借强大的语义理解能力,能够快速总结论文内容、进行精准翻译。模型通用性强,能适应不同学科和复杂文本,为研究工作提速。在使用前,需将海量文献转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具完成文件内容的提取。 2. 360AI 浏览器:能发挥大模型的优点,把要点、简介、重点提炼出来,而且还能够自动翻译。对于英文不好的用户,还能将很长的英文论文翻译成中文、做提炼甚至改写为中学生作文水平。
2025-03-18
ai行业在公开场合比较活跃的大佬有哪些? 他们的相关发言视频有哪些? 这些发言的切片比较合适的tag是?
在 AI 行业公开场合比较活跃的大佬包括谷歌相关研究人员(提出思维链等)。相关发言视频如林粒粒呀的科普视频、安克创新 CEO 阳萌的访谈视频等。发言切片合适的 tag 可能包括“AI 技术原理”“AI 未来发展”“AI 框架”等。但需要注意的是,目前提供的内容中未明确提及更多活跃大佬及其具体发言视频的详细信息。
2025-03-16
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识,挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容: 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI:人工智能 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归 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:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗 深度学习:参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,大语言模型的生成只是处理任务之一,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,完全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 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文,以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程:从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石:由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试,开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动,且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点:早期回复缺乏情感,如今有所改进,后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13
本地用Ollama部署模型,使用哪个ChatBox客户端好?
目前在本地使用 Ollama 部署模型时,没有特别突出或被广泛推荐的特定 ChatBox 客户端。不同的客户端可能在功能、界面和兼容性方面存在差异,您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择和尝试。常见的一些客户端包括但不限于 Web 端的简单界面工具,或者一些具有特定功能扩展的桌面应用程序。但具体哪个最适合您,还需要您亲自测试和评估。
2025-03-27
适合客户端使用的 asr 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型: 1. Ollama: 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. FishAudio 的 Fish Agent: 集成了自动语音识别(ASR)和文本到语音(TTS)技术,无需传统的语义编码器/解码器,即可实现语音到语音的直接转换。 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练,支持包括英语、中文在内的多种语言,能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen2.53B 处理。 相关链接: https://huggingface.co/fishaudio/fishagentv0.13b https://github.com/fishaudio/fishspeech 3. Gemini: Gemini Nano1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别(ASR)任务中表现出色,如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。 相关链接:未提及。
2025-03-17
适合客户端使用的 tts 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 TTS 模型: 1. Fish Speech:语音处理接近人类水平,约十五万小时三语数据,对中文支持完美。开发者为 fishaudio,具有亿级参数,高效轻量,可在个人设备上运行和微调,适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示:https://xiaohu.ai/p/10779 ,GitHub:https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS:只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型,是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿,1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型,完美克隆声音。支持零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易于使用的界面等。GitHub: 。
2025-03-17
我是小白,想做一个自媒体全媒体一键管理AI,帮助自媒体创业者一键管理全媒体平台的数据,内容,客户以及产品,怎么实现
要实现自媒体全媒体一键管理 AI 帮助自媒体创业者管理全媒体平台的数据、内容、客户以及产品,可以参考以下思路: 首先,对于将 PDF 一键变成能玩的可视化网页,整体思路来自于归藏。在藏师傅的基础上稍作修改的 prompt,目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最佳,其他大模型生成的审美可能稍差。可以将 prompt 用于 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能使用 Claude 3.7 的产品。 使用时,prompt 整体基本可复制,但细节部分需修改: 1. 作者信息部分改成自己的内容。 2. 媒体资源部分,可加上自己特定要出现的图片/视频。不需要的直接删掉这一块。若使用网上现成的图片,直接右键复制图像链接;若是自己的图片,可使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片生成公链,然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。注意文档上传时,图片不要跟着文档一起上传,可能会有显示错误,尽量用公链。 虽然上述是关于将 PDF 变成可视化网页的方法,但其中的思路和技术或许能为您实现自媒体全媒体一键管理 AI 提供一些启发和借鉴。
2025-03-13
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常,请稍后再试”
Trae 的 Builder 模式相关信息如下: Trae 提供了两种模式,其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目,对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤: 在电脑上新建一个文件夹,文件夹名字可自定义,如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹,在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例,如生成一个贪吃蛇游戏:打开 Builder 模式,直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”,排队完成后,Trae 开始思考和代码编写过程,期间需要手动接入进行文件审查,在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后,Trae 自动运行命令启动页面,点击运行,在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常,请稍后再试”的提示,建议您稍后再尝试操作,或者检查网络连接等是否正常。
2025-03-10
正在搭建客户CRM系统,对于客户拜访跟进记录表格,希望平衡销售人员的录入便捷性和信息完整性,如何通过多维表格接入的AI功能来简化信息录入,比如通过语音录音,直接解析内容。推荐我具体方法,包括怎么解析语音,输出的关键字段,以及提示词
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。
2025-03-07