以下是关于 AI 设计的相关内容： 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告： 主要使用的工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 AI 介入工作流效果显著，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。具体表现为创意多样、执行加速、整体提效。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和可视化设计方案，便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等方面进行优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高效率，缩短周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，形成良性互补，发挥各自优势。 生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，根据用户品牌信息和设计偏好生成方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：利用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素及 AI 辅助建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：根据用户输入快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问获取更多好用的工具。

以下是一些便于查找论文文献的 AI 网址及相关介绍： TXYZ 网站： 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 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，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 AI 时代，以下是一些创业机会： 1. 应用层创新：创业公司可以创造新的价值和场景，而非试图颠覆上一代产品。例如，在移动互联网时代，最大的移动应用多来自创业公司，且为“移动原生”产品。新的技术应解决新的问题，创业公司在数量和人才结构上更具创新优势，在应用层并非大厂占据绝对优势。 2. 人员精简的 AI 应用开发：利用大模型的能力，创业公司的人员可更精简，几个人就能完成产品开发上线测试。 3. 2B 应用：在中国，2B 的应用公司可能迎来跨越式发展机会。 4. 特定领域的垂直模型：如具有专业壁垒的高价值、专业化的 AI 系统，因为很多特定领域工作流程依赖专有数据集。 5. 大模型产品的个性化和场景化：个性化如给模型装上“记忆”，场景化如装上“手”和“眼睛”。 6. 数据飞轮效应：在 ToC 场景中，数据飞轮效应可能是早期决胜的关键。 7. 利用 AI 获得实际数据增长：如 Notion 和 Character.AI 的实践。 8. 专业化、垂直模型的先行场景：如 DoNotPay 和法律应用，以及医疗领域的应用。 同时，创业者需要注意： 1. 形成正确的底层工作逻辑，设计正确的 AI 改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘。 2. 以技术驱动为先和定义产品为重。 3. 能用好市面上的 AI 工具，从 AI 效率、变革的角度组织公司架构。 4. 把握好融资节奏。

以下是一些利用 ChatGPT 赚钱的方法： 1. 创业方面： 创立运行良好的应用程序或创业公司，例如创建一个检查在线产品价格的应用程序。 采用有效的 SEO 营销策略进行推销，目标更具体的长尾关键词，如“在在线产品开始销售时获得通知”。 参考 SaaS 营销的提示库，如。 按照流程创建 Prompt 库，例如为后端、前端、自动化和营销等步骤创建。 学习编程的基本概念。 2. 电商方面： 批量做短视频，挑选蓝海品进行带货，赚取 CPS 的钱。 帮商家做短视频进行曝光，按条/天/周/月进行收费。 教别人做短视频带货，通过出教程、训练营、社群等方式盈利。 需要注意的是，虽然 ChatGPT 是一个提效工具，但要将其赋能业务，做真正离钱近的事，才能有更好的盈利效果。

以下是一些与 ChatGPT 相关的工具和插件，您需要熟练使用： 1. 内容生成：GPT 可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。例如：https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 。 2. 聊天机器人：GPT 可以作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。如： 。 3. 问答系统：GPT 可以用于问答系统，为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：GPT 可以生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：虽然 GPT 不是专门为机器翻译设计的，但它在这方面也有不错的表现。 6. 群聊总结： 。 7. 代码生成：GPT3 和其后续版本已经被证明可以生成代码片段，甚至帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：GPT 可以用于教育领域，帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：webpilot 。 10. PDF 对话：演示 www.chatpdf.com 。 11. PPT 生成： 。 12. 音视频提取总结：https://bibigpt.co/r/AJ 。 13. 播客总结：https://podwise.xyz/dashboard/trending 。 14. 生成脑图：https://xmind.ai/editor/ 。 此外，ChatGPT 还推出了一些插件示例，如网页浏览器（将 Bing 添加到对话中，可访问互联网内容）、代码解释器（在沙盒和防火墙执行环境中添加一个实时的 Python 解释器）、检索（为个人和组织文档提供语义搜索）。 Claude 2 是常用的 PDF 与长文阅读器，ChatGPT 配合 ShowMe 和 WebPilot 插件也会非常有效，特别是集成了 GPT4V 多模态后，一些图表的解释很方便，结果配合原图一起保存。Notion 是主要的外脑想法组装工厂，Notion AI 对创作有帮助，ChatGPT 输出内容品质较好，可配合 Notion 使用，最后用 Google Doc 完成输出交付物。微软 Office 套件将集成 GPT4 作为 Copilot 能力，OneNote 计划在今年 11 月成为首个可以 Copilot 的套件应用；Google 也宣布把 Bard 集成到了自己的全线产品，包括 Search、Google Map、Google Workspace 等。

在工作和生活中，以下是一些与 ChatGPT 相结合的事情： 1. 数学方面：OpenAI 发表了新研究，有可能显著提高 ChatGPT 的数学能力。尽管数学问题一直是 ChatGPT 的挑战，但新的研究通过奖励思维过程而非结果的过程监督来训练人工智能，以实现数学推理的新水平。 2. 会话补全：ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，您可以利用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来完成起草邮件、写 Python 代码、回答关于文档的问题、创建会话代理、提供软件的自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏角色等事情。 3. 产品经理工作：产品经理可以在实际工作中使用 ChatGPT 进行代码优化。例如，一位产品经理选取了一段 SQL 查询代码进行优化，成功将执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，还能保存所有历史数据。此外，GPT 还能根据真实业务需求提出不同于原代码的解决思路。

以下是一些学习 ChatGPT 的方法： 1. 利用推特博主分享的 GPT 工作流学习英文： 把特定的 prompt 喂给 ChatGPT，并在新的对话中专门用于学习英文。 ChatGPT 会扮演美国好朋友，对输入的英文和中文表达返回更地道的表达，对俚语部分加粗，还会举一反三给出更多例子，并在输入特定语句时输出对话回顾和推荐任务。 建议开一个窗口复制 prompt，在手机端打开历史记录，点击右上角耳机图标打电话，既能练口语又能练听力，结束后看回顾有助于阅读。 群友在讯飞上做了类似尝试，效果不错。 2. 系统学习 API 相关知识： 从基础到实践，了解 OpenAI 对智能体（Agent）能力模型的定义，深入探讨 ChatGPT 中的 Action（搜索、画图、代码解释器）以及 GPT 系列中的不同 Action。 使用容易上手的 Action Webpilot 访问网页获取实时文本内容。 可以从网上寻找可用的 API 来练习，发掘 GPT Action 更多的潜力。 3. 借鉴他人经验： 数据科学博士研究生杰森·方将 ChatGPT 用作双向交流途径，有时请其帮忙润色中文写作，有时观察其生成的内容进行写作。 企业家罗纳尔多·马那克在想不起特定单词时，通过简单描述让 ChatGPT 找出单词。 作家和喜剧演员贝萨妮·格瑞斯·浩薇在需要灵感时让 ChatGPT 处理头韵、韵脚等。

在 AI 时代，以下几个方面的学习和能力提升最为有用： 1. 逻辑思维推理能力：学会运用逻辑思维去使用大模型，这对于处理和解决问题至关重要。 2. 善用工具：使用工具的人往往表现更好，要适应 AI 工具带来的自动化转变，避免被时代淘汰。 3. 抽象与整合：随着“大语言模型”的发展，需要在更高层次上学习，抽象出更多细节，实现“整合”而非专业化。 4. 基础认知与高阶思维锻炼：利用大语言模型加速认知提升，培养计划、评估、决策、抽象和创造等高阶思维，锻炼结构化思维。 5. 提问与思考：未来教育应侧重如何提出有价值的问题，培养批判性思维和好奇心，广泛而深入地思考，吸收各种知识和思维模式，利用自然语言表达和整理思维。 6. 成为超级个体：集中精力制定“策略”，把具体执行细节交给自动化系统。

以下是一些 ChatGPT 不可代替的事情： 1. 在新媒体运营方面，核心竞争力在于内容的创新和创造力。ChatGPT 能生成文章，但依赖于大型数据库中现有文档和写作模式的组合，缺乏创造性和人情味。一个及格的新媒体运营人的文案需要让人共情，在这方面 ChatGPT 目前难以胜任。 2. 在用户运营方面，尽管 AI 能胜任客户服务并解决单点问题，但要了解人性需求的变化并制定相应策略仍然是难题。洞察人是人类的强项，这是 ChatGPT 难以做到的。 总之，在需要创造性、对用户的深入理解和洞察等方面，ChatGPT 目前无法替代人类。

LLM 对未来的影响主要体现在以下几个方面： 1. 应用程序架构：代理有可能成为 LLM 应用程序架构的核心部分，为人工智能应用程序提供解决复杂问题、对外界采取行动以及从经验中学习等全新功能。但目前大多数代理框架仍处于概念验证阶段。 2. 能力拓展：未来的大型语言模型将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，能利用现有软件基础架构，具备查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考、在特定领域自我优化以及针对特定任务定制和调整等能力。 3. 落地应用：LLM 技术正从 demo 向落地阶段发展，在达到一定水平后，其在各个业务场景中的实用性将大大提升。但当前大部分应用仍处于探索阶段，在推理、训练学习效率等方面还有待提高，且与视觉、触觉等技术的搭配尚未成熟。同时，关于数据驱动的概率模型和由第一性原理建立的数理模型如何更好地模拟世界以及两者的融合方式仍有待解决。在应用方面，包括自然语言、ToB、ToC 等领域。