以下是一些用 AI 制作电商日化类场景的案例和相关信息： 品牌：提升品牌价值 关键词库（19 个）：品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类、属性、体验、差异化特征、功效、品牌价值主张、目标用户、需求、痛点、爽点、消费者、外观、功能、结构、产品优化建议、产品开发可行性。 链接： 入库时间：2023/11/13 品牌：分析品牌舆论传播 关键词库（25 个）：舆论传播、数据分析、主题、事件、时间段、媒体渠道、数据来源、情感分析、关键词提取、主题挖掘、大众集中讨论的话题、讨论关注程度、舆论关注倾向、关联类似事件、聚焦某一种情绪、人群范围、事件涉及群体、谁在关注、趋势、情感分布、危机管理、品牌形象塑造、舆论引导、危机声明、信息发布。 链接： 入库时间：2023/11/13 推广：制定上市推广方案 关键词库(28 个）：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 链接： 入库时间：2023/11/14 推广：制定内容营销方案 例如，提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 链接： 入库时间：2023/11/14 图像模型生成菜品照片 应用场景：美团外卖商家版后台 链接： 入库时间：2024/01/03

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及度不断提高且发展迅速，使计算机能以超乎想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等诸多有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的关键技术，与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国意义重大。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模，且伴随新技术迭代呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，产业标准体系有待完善。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及对具有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

在 PPT 中加入 AI 对话可以通过以下方式实现： 1. 利用 DID 的 PPT 易用插件：这个插件能增强培训演示文稿、企业通讯、销售、营销内容等。操作简单，只需点击几下，选择演讲者并自定义声音、语言、大小、背景颜色、形状和幻灯片位置，添加文本即可立即插入。 2. 通过创建聊天提示与模型进行自由形式的聊天：返回语言页面，单击“+ CREATE CHAT PROMPT”按钮创建新的聊天提示。在新的聊天提示页面，向聊天添加上下文，并让模型根据提供的上下文做出响应。将上下文添加到上下文字段，按要求进行复制和发送操作，模型会在约束范围内回答问题。 3. 让 AI 的回复更有灵性：常见的方法是让 GPT 扮演特定角色并给出明确输出要求。还可以营造特定环境，让其用括号补充动作，增加感情色彩，使对话更有趣。

部署并微调 BERT 模型的步骤如下： 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。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 等作为基础。 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。 总的来说，部署和微调 BERT 模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，将 Web 从网页链接转向概念链接，支持用户按主题检索，实现语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图、三元组等。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括知识图谱。外置知识由外部数据库提供，能够动态更新和调整。外置知识的数据库和图谱构成了智能体的知识库，包括向量数据库（优化了向量检索操作，常用于处理和索引非结构化数据，如图像和文本）、关系型数据库（通过表格形式存储结构化数据，支持复杂查询，适用于事务性数据存储）、知识图谱（以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合于复杂的语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常常采用 RAG 架构，这是一种结合了检索和生成的模型，通过检索外部知识源来增强模型的生成能力，允许智能体在生成响应或执行任务时，不仅依赖内置知识，还能实时检索和整合最新的外部信息。

在 Midjourney 中生成风格一致的绘画图像，您可以参考以下方法： 1. 角色参考（cref）：cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref，并紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl cref。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl sref。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果您想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用 sref 或 cref，并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。例如，若想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，可以这样写提示：/imagine prompt beautiful girl srefsw 500。 此外，在实际操作中，还可以通过以下方式优化： 初步生成：使用 DALLE 3 和 Midjourney（MJ）进行初步图像生成。DALLE 3 以其强大的文本识别能力帮助快速生成符合意图的画面，而 MJ 则通过垫图功能（Sref 和 iw 组合）确保图像的风格一致。 图像优化：D3 和 MJ 跑不出来的图，用 Stable Diffusion（SD）用于图像的细节处理，尤其是局部重绘，例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理，进一步提高画质。 同时，输入提示词时，可以把提示词总结成“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”这样的公式。对人物、环境、摄影、灯光等方面进行详细描述，规定绘图的比例等，有助于生成更符合期望的图像。

以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。

以下为您推荐一些好用的 AI 翻译工具及相关信息： 彩云小译（App）：下载后点击“文档翻译”，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译，不过有免费次数限制且进阶功能需要付费。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方“切换成电子书”，轻触屏幕唤出翻译按钮。 关于 AI 双语字幕开发，目前 GPT 的水平若要做完整方案，至少还需要完善以下环节： 1. 一个自检流程，检查并校验 GPT 自己的错误。 2. 引入另一个流程去给结果打分，然后让人工去验证评分比较低的句子。 3. 一些反馈优化流程，个别句子翻译不好的时候可以自动修改。 剪映全新 AI 功能中的音视频翻译集合了语音识别、文本翻译、音色克隆、智能改口型等多个特色能力，效果好，音色还原度与翻译准确性较好。克隆本人音色非常真实生动，支持中英日三语自由切换翻译，适用场景广泛，可以广泛应用在不同短视频场景，满足不同人群的需求。

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