以下是 2024 年部分 AI 工具的相关信息： 开发者工具： 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中，非大厂的 Top1 公司是 Langchain，其 3 月 PV 为 356 万，单 PV 价值为 56.18 美元。 赛道方面，天花板潜力 TAM 为 120 亿美元，总体趋势平稳增长，月平均增速为 82 万 PV/月，原生产品占比高。 竞争方面，Top1 占 19%，Top3 占 54%，马太效应弱，网络效应强，大厂已入局，技术门槛中。 教育工具： 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中，非大厂的 Top1 公司是 Quizlet，其 3 月 PV 为 1.3 亿。 赛道方面，天花板潜力 TAM 约为 30 亿，总体趋势快速增长，月平均增速为 1793 万 PV/月，原生产品占比低。 竞争方面，Top1 占 45%，Top3 占 76%，马太效应弱，网络效应弱，大厂未入局，技术门槛中。 此外，在展望 2025 时，AI 行业的创新机会方面，2024 年 9 月 OpenAI 发布了新一代语言模型 o1，业界推测其采用了全新的训练与推理方案，结合强化学习技术，显著增强了推理能力，可能借鉴了下围棋的 AlphaGo Zero 的技术思路。

以下是一些好用的购物推荐的 AI Agent： AutoGPT GUI：其 GUI 已开放 waitlist，可在 https://news.agpt.co/ 注册。 MULTI·ON plugin by MULTI·ON：今年 2 月开始使用，能在笔记本电脑上自动执行许多任务。现开发了 ChatGPT 插件，功能强大。链接：https://www.multion.ai/ ，演示：https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081 。 BabyBeeAGI：由 Yohei 本人开发，有更强的任务管理等能力，但速度较慢，适合处理复杂任务。链接：https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1 。 MiniAGI：基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理，保留简单实用功能，可执行多种任务，如订比萨。链接：https://github.com/muellerberndt/miniagi 。 此外，智谱的 AutoGLM 经过深度测试，展现出了较好的场景理解能力，如能准确区分“帮我买一杯咖啡”和“帮我买一包咖啡豆”并打开相应应用，但目前离好用还有一定距离，存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性待提升、只支持安卓等问题。 Cursor 虽然免费版只有 chat 功能，但其中的 Agent 功能只要给一个模糊指令，就会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手，能力有保障，长期霸榜 OpenRouter token 消耗榜，新版本还推出检查点功能。实际体验中，DeepSeekV3 和 Gemini 2.0 Flash Thinking 可作为不错的候选。

以下是为您提供的 AI 3D 建模课程相关内容： Tripo AI 入门手册： 文生 3D 模型：在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧「Create」生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击「Retry」重新生成，对满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。 图生 3D 模型：点击输入框右侧图标上传图片生成 3D 模型，一次生成一个基础模型，支持「Retry」重生成和「Refine」精修。 12 月 26 日 AI 资讯汇总： Meta：AI 建模技术 PartGen，一种从各种模态（包括文本、图像、3D 模型）进行组合/零件级 3D 生成和重建的新方法，可实现文本转 3D 零部件拆分、图像转 3D 零部件拆分、3D 模型分解和编辑。地址：https://silentchen.github.io/PartGen/ Threejs ai：由网友@vidythatte 开发的根据文字/图片提示生成极简 3D 场景工具，输入提示文字即可迭代构建场景，可用于制作简单的故事交互应用。地址：https://www.threejs.ai/ 工具汇总：AI 生成 3D 模型工具介绍： 3dfy.ai： 概览：是一家将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司，领导团队由计算成像领域专家组成。 使用场景：数字 3D 互动体验流行但受 3D 内容可用性限制，其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户：数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例：暂未提及。

以下是为您提供的 AI 产品经理学习资料： 一、AI 市场与 AI 产品经理分析 （一）入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 （二）研究级 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理，最好是同一个人。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 （三）落地应用 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 二、学习笔记：AI for everyone 吴恩达 （一）在企业中建构人工智能 1. 案例研究：智能扬声器 探测到触发词或唤醒词。 语音识别。 意图识别。 执行相关程序。 智能音箱面临需要对每一个用户提出的需求进行单独的程序编写导致花费大量资金教育客户的困境。 2. 案例研究：自动驾驶汽车 汽车检测，使用监督学习，识别前方车辆不仅需要前置摄像头，还包括后置与两侧的摄像头或者传感器，如雷达与激光雷达。 行人检测，使用相似的传感器与技术。 运动规划，规划行车路径，输出驾驶路径，速度。如匀速行驶在道路上或避开道路边停靠的车辆。 （二）人工智能团队的角色示例 1. 软件工程师，如智能音箱中的软件编程工作，团队中 50%以上的占比。 2. 机械学习工程师，创建 AB 的映射，或创建其他机械学习算法。搜集汽车图片，位置的数据，训练神经网络或深度学习算法，不断迭代，确保准确的输出。 3. 机械学习研究员，负责开发机械学习的前沿技术。可能需要发表论文，或专注于研究。 4. 应用机械学习科学家，负责学术文献或研究文献中研究前沿技术，并想办法找到技术解决面临的问题。 5. 数据科学家，检测数据并分析数据背后的意义，向团队成员与负责人展示数据分析得出的结论。 6. 数据工程师，整理数据，确保数据是安全，易被保存，读取。因为人工智能需要处理的数据极大，自动驾驶汽车每分钟都会制造好几个 GB 的数据。 7. AI 产品经理，帮助决定用 AI 做什么，什么是可行且有价值的。 三、刘海：「AI 提示词工程师」の见解和经验分享 （一）入门第一步：AI 提示词工程师 岗位技能要求： 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。产品经理的工作内容（仅作参考）：

以下是一些 AI 结合播客的工具： ：让您无干扰地收听最喜爱的广播。 ：播客搜索引擎。 ：用于实地采访的独立录音设备。 ：一体化音频和视频编辑，像文档一样简单。 ：为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 ：为团队打造的视频编辑工具，速度提升 5 倍。 ：录音室级别的录音，AI 驱动的编辑和无缝导出，易于使用且免费。 ：移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 ：人工智能驱动的音乐体验。 在听力方面： ：比普通助听器更智能。 ：革命性的新型助听器。 ：帮助您更清晰地听见声音。 此外，还有： 谷歌的 NotebookLM：有人称它为笔记工具，有人说它是 AI 学习工具，还有人认为它是播客生成器。体验地址：https://notebooklm.google/ 只要上传文档、音频，或者感兴趣的 YouTube 等网页链接，它就能轻松生成一段专业的播客。 ：是一款面向播客听众的知识管理应用程序，提供多种功能，如人工智能驱动的摘要、思维导图、大纲、值得引用、转录等，帮助用户快速提取和理解播客剧集的主要内容。

AI 结合小红书带货有多种方式和成功案例： 1. 用 AI 制作服装：如 AI 小绿裙，单价 239 卖了 1160 多份，销售额达 27 万。制作方式多样，熟练者可用 sd 或 mj，新手可用 mewxai 或幻火。 2. 用 AI 定制萌娃的头像：单价 19.9，卖了 2675 份。执行力强的人靠此每月能有 2000 3000 的收入，也有人把单子转给别人做自己抽成。 3. 还有其他案例，如“电商：带货本地生活”中提到的 AI 数字人上岗带货本地生活电商，一个月多赚 3 万；“电商：婴儿的四维彩超 AI 预测”通过 AI 工具提前还原宝宝的四维彩超进行变现。

以下是利用 AI 写公众号的教程： AI 生产文章的过程相对简单，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以便 AI 更好捕捉文章的语气、风格和重点。 例如，给 AI 这样的提示词：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导，还设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需要微调，以符合预期和公众号风格。 以上就是为您精心准备的实用指南，介绍了如何利用 AI 高效创作公众号文章。从确定主题到文章发布，整个过程大约不到半小时。大家不要局限于提供的几个 AI 工具，可自行探索好用的 AI 工具。 最后，希望这些分享能为您带来启发和帮助。还可以关注我的公众号，了解更多科技实讯，也欢迎加入相关微信吹水群交流。

以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例，每次回复内容不同： 1. 非常抱歉给您带来了不便，关于产品问题，您可以咨询我的同事，点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰，产品方面的疑问请找我的同事咨询，点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀，产品的问题您向我的同事咨询会更清楚，点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉，对于产品的情况，建议您咨询我的同事，点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验，产品相关问题请咨询我的同事，点击就能获取帮助。

AI 可以为您从事的供应链相关岗位赋能以下能力： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测可能的故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，确保供应链中产品的高质量。 3. 优化供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等方案，提高供应链效率和降低成本。 在制造业领域，AI 的应用包括： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗药品零售领域，AI 的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。

以下是关于 AI 入门的一些建议： 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，找到一系列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），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。 6. 疯狂向 AI 提问： 每天问 Kimi 们 100 个问题，您可以参考公众号文章：。 7. 对于不会代码的朋友： 可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”，在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用（抓取公众号文章）、一个 AI 应用（为公众号文章生成概述）。