以下是一些能够提升工作效率的 AI 神器： 销售工作相关： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一各种来源数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 编程相关： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 在游戏制作方面，AI 能提高生产效率，如创造美术资源，在创意瓶颈时提供启发和灵感。但目前在有具体需求的项目中运用 AI 仍存在困难，AI 的准确性也有待提高，未训练过的内容较难生成。

当下主流好用的 AI 大模型主要包括： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本。3.5 模型于 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型在春季首次发布，功能更强大。此外，还有新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序，如 Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 版本。 2. 微软的 Bing：使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。例如，它既可以创建也可以查看图像，而且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。

在 AI 领域，将 2D 转换为 3D 主要有以下内容： 多模态模型算法方面：3D 模型、图像和视频可能融合成统一模态。从一个截面观察杯子移动可能是内容维度变化形成空间维度变化，视频编辑与 3D 模型空间变化相似，未来这三种模态可能融合，既能够生成视频，也可以生成 3D。目前 3D 生成的主流技术路线是原生 3D 和 2D 升维，原生 3D 使用 3D 数据集训练，2D 升维从二维图像出发通过创建深度图等步骤转换为 3D。 关于 2D 和 3D 角色：在不跑真人，跑 2D 和 3D 角色时会有较好效果，如 Niji 6 + cref + sref 的组合在保持角色一致性方面表现出色。 图片生成 3D 建模工具：包括 Tripo AI、Meshy、CSM AI、Sudo AI、VoxCraft 等。Tripo AI 能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量 3D 模型；Meshy 支持文本和图片生成 3D 及 AI 材质生成；CSM 支持从视频和图像创建 3D 模型；Sudo AI 支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域；VoxCraft 能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种相关功能。

以下是为您推荐的支持生成报告和图表的工具及相关信息： 生成式 AI 在金融服务业中的应用： 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 能够帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。但需要注意的是，生成式 AI 在此的输出当前仍有局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，常常需要人工审查。 使用 coze 做智能报表助手： 解析 excel 数据并生成报表，根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，报表信息包含标题、描述、查询 sql，限制数据 100 条。 拿到 sql 后，使用插件动态执行 sql 查询数据，再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 echarts 图表的参数。 自行编写插件绘制清晰度较高的图表，将多张图片合成一张大图。 图表生成成功后，把图表连接存到数据库中。在工作流中，大模型有时生成的 sql 会出错，可将报错信息和 sql 一起传给大模型修复后重新执行。

提示工程是一门经验科学，以下是关于它的一些重要信息： 1. 定义：提示工程涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中，大部分精力并非用于编写提示，而是花在开发强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。 2. 与提示词的区别：提示词是输入到 AI 系统中的具体文本以引导模型输出；提示工程是更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涵盖理解模型行为、优化提示以获更好性能、探索模型潜在应用等。其目标是最大化 AI 模型的效用和性能，提示词只是实现此目标的手段之一。在实际应用中，可能包括对模型的深入分析、用户研究及特定任务的定制化提示设计。 3. 作用和应用：提示工程是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型用于各场景和研究领域。掌握相关技能有助于了解模型的能力和局限性。研究人员可利用它提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理。开发人员能通过它设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。提示工程不仅是设计和研发提示词，还包含与大语言模型交互和研发的各种技能和技术，在实现交互、对接、理解模型能力方面起重要作用。用户可通过它提高模型安全性，也能借助专业领域知识和外部工具增强模型能力。基于对大语言模型的兴趣，有全新的提示工程指南，介绍了相关论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、模型能力及其他相关工具。

以下是利用 AI 做科普视频的一些建议和资源： 入门学习： 您可以观看以下入门视频来获取相关知识： 《ChatGPT 诞生记：先捞钱，再谈理想》，作者/来源为林亦 LYi，该视频介绍了 ChatGPT 背后的 OpenAI 公司的理想、成果与争议。链接：，发布日期为 2023 年 2 月 10 日。 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》，作者/来源为 YJango，此视频讲解了 GPT 的底层原理和未来影响，抛开技术细节，少用专业名词，从整体功能上讲解了 ChatGPT 的工作原理、制造过程、涌现的能力、未来的影响以及如何应对。链接：，发布日期为 2023 年 3 月 15 日。 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》，作者/来源为新石器公园，该视频深入浅出地讲解了 chatGPT 的基本原理和演化过程。 工具推荐： 制作视频的最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的。 最佳语音克隆： 需注意的问题：深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 此外，在不同的教学场景中，对于 AI 的使用态度和重点也有所不同。例如在健康课中，重点可能是帮助学生设计健康活动，对于使用生成式 AI 编写代码可能不太在意；在艺术课中可能不希望使用 AI 生成的图像，但在历史课中制作信息图表展示对宏观经济学原理的理解时可能会接受。

以下是利用 AI 做一个电视剧剪辑抖音账号的流程： 1. 电视剧内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析电视剧内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据电视剧内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将电视剧文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在抖音平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。此内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想构建一个电商 AI 模型，以下是一些关于数据选择的建议： 1. 产品数据：包括产品名称、描述、价格、库存、销量等。 2. 用户数据：例如用户的购买历史、浏览行为、偏好、评价等。 3. 市场数据：如市场趋势、竞争对手的产品和销售情况等。 4. 交易数据：涵盖订单信息、支付方式、配送地址等。 5. 营销数据：包括促销活动的效果、广告投放的效果等。 在准备数据时，还需要注意以下几点： 1. 数据清洗：在训练模型之前，对数据进行预处理，移除或修正带有错误、重复或不完整的内容。 2. 数据平衡：确保不同类型的数据在数量和质量上相对平衡，以避免模型偏向某些特定的数据。 3. 数据安全和隐私：严格遵守相关法律法规，保护用户数据的安全和隐私。

建立属于自己的电商大模型并将数据放入其中，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，以配置 FastGpt、OneAPI 为例，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的步骤如下： 1. 配置 OneAPI： 去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。 在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道，类型选择阿里通义千问，粘贴 ApiKey。 创建 OneApi 的令牌，点击【令牌】添加新令牌，名称自定，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。 2. 配置 FastGpt：回到宝塔系统【文件】菜单，修改 dockercompose.yml 和 config.json 文件（文件路径 root>fastgpt）。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： 1. 本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 2. 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。 3. 操作时请依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，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。

以下是人工智能在电商行业的一些应用案例： 1. 推广方面： 制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 2. 图像生成方面： 美团外卖商家版后台利用图像模型生成菜品照片。 3. 其他方面： 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。