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嘴上说着不在乎的市场人,已经在背后悄悄掌握了这些AI工具

最新的ChatGPT-4.0会绘画、编程、写论文、创作音乐,简直“无所不能”。而在AIGC迈入发展之初,就出现一种论调:AIGC将取代目前很多所设岗位,包括原画师(人物、场景、动作等的设计师)、插画师、UI设计师、美宣设计师、文案、主播、真人模特等。

在AIGC的助力之下,不仅新手和低技能员工的工作效率得以极大提升,具有高度创新性、拥有丰富行业经验的资深员工,在引导AIGC在具体场景中有针对性解决问题的方向上也将起到关键作用。因此,AIGC等类似新技术的发展将成为未来职场提升的竞争能力,但AI不会取代人类,只有在技术发展面前停滞的人才会被取代

以下是一些工具推荐

ChatGPT:强大的自然语言处理系统,可以用来生成文本、代码、摘要、对话等。
Hugging Face Transformers:面向自然语言处理任务的一系列数据集、模型和工具箱,包括对话生成、摘要、自动问答、翻译等。
IBM Watson Assistant:用于构建虚拟助手和聊天机器人的工具,支持多种语言和平台。
Google Cloud Natural Language:针对自然语言处理和分析的云端服务,包括情感分析、实体提取、摘要、语音转写等。
BERT:由Google开发的预训练语言模型,可以用来进行自然语言理解任务。
PyTorch:开源的深度学习框架,支持各种神经网络模型的学习和部署,适合处理图像、文本、音频等问题。
TensorFlow:另一个流行的深度学习框架,也适用于各种神经网络模型的训练和部署。
Keras:高级神经网络API,包括各种深度学习和机器学习算法的实现,易于使用和扩展。
NVIDIA RIVA:用于构建视频和语音AI应用程序的端到端平台,包括视频流处理、语音识别、人脸检测等。
Amazon Rekognition:基于亚马逊AWS的视频和图像分析服务,包括图像标记、人脸识别、视频分析等。
OpenCV:用于计算机视觉和机器人的开源计算机视觉库,包括图像处理、目标检测、跟踪等。
Caffe:由UC Berkeley开发的深度学习框架,支持图像识别、目标检测、分割等应用。
Scikit-learn:用于数据挖掘、机器学习和统计分析的Python工具箱,包括各种分类器、聚类算法、回归和降维等。
FastText:Facebook开发的文本分类和NLP工具,包括词向量、文本分类、多语言支持等。
SpaCy:Python开发的自然语言处理工具库,包括实体识别、句法分析、NER等。
Merlin:由谷歌开发的开源语音识别系统,支持多种语言和声音模型。
Snips AI:用于开发定制语音识别和对话系统的工具,支持离线模式,对隐私友好。
DeepAffects:音频情感分析和语音情感传达的API,适用于自然语言和音频处理。
CLIP:由OpenAI开发的神经网络模型,可以将图像和文本联系起来,适用于图像检索、自然语言理解等。
Particles:用于创建自定义AI模型的工具,支持各种神经元网络,包括视觉、声音、文本和传感器数据的处理。
Mid Journey:是一款2022年3月面世的AI绘画工具,只要输入想到的文字,就能通过人工智能产出相对应的图片,耗时只有大约一分钟。2023年5月15日消息,Midjourney官方中文版已经开启内测。

营销自动化_邮件营销_Focussend

德勤2023年的全球营销趋势报告显示,“科技”成为营销人员的一大关注。不但B2C行业对“AIGC+”“元宇宙”等趋势感兴趣,能源、资源和工(ER&I)以及生命科学和医疗保健(LS&HC)等行业也出现了明显倾向。

显然,机遇和红利正再度呼唤起“新兴技术变现”这一路径。根据AIGC产业峰会上发布的《中国AIGC产业全景报告》预计,2023年中国市场规模可达170亿人民币,2030年市场规模将超万亿人民币,届时会催生出各种不同的新业态。AIGC技术已经在工作流中先发制人,成为了不可逆转的风向。

B2B营销人作为先进科技的同行者,在这场技术催生的“职场大考”中,需与想象力为伍,更好的接轨前沿技术,让技术更好服务商业,也许本身就是使命与意义所在。

浏览:3833 | 2023-08-09 上一篇|下一篇