课程内容：
【试听课】AI发展的现状及对影视行业未来的影响.mp4
0【AI影视创作】流程与基本逻辑_1.mp4
10【AI图形创作】Mj基础 参数使用二 风格 混乱 诡异 排除 平铺.mp4
11【AI图形创作】Mj基础 实用技巧一 混合 分析 精简 参考.mp4
12【AI图形创作】Mj基础 实用技巧二 种子 风格 换脸.mp4
13【AI图形创作】Mj基础 图库学习和管理.mp4
15【AI电影创作】Runway基础 工具栏介绍.mp4
15【AI电影创作】Runway基础 工具栏介绍_2024-03-303-44-55.mp4
16【AI电影创作】Runway基础 文生视频一 提示词使用.mp4
17【AI电影创作】Runway基础 文生视频二 风格 规模生成 保存.mp4
18【AI电影创作】Runway基础 图生视频一 幅度控制.mp4
19【AI电影创作】Runway基础 图生视频二 相机控制.mp4
20【AI电影创作】Runway基础 图生视频三局部动画控制.mp4
21【AI电影创作】Runway基础 图文生视频.mp4
22【AI电影创作】Runway基础 资源管理查询和打包下载.mp4
4【AI图像创作】Midjourney 安装注册.mp4
5【AI图形创作】Mj基础 提示词使用一 情景描述.mp4
6【AI图形创作】Mj基础 提示词使用二 灯光相机.mp4
7【AI图形创作】Mj基础 提示词使用三 风格艺术家.mp4
8【AI图形创作】Mj基础 工具栏操作.mp4
9【AI图形创作】Mj基础 参数使用一 设置和比例.mp4
感兴趣的可以下载学习，本项目仅供会员下载学习，严禁外传
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【试听课】AI发展的现状及对影视行业未来的影响.mp4
0【AI影视创作】流程与基本逻辑_1.mp4
10【AI图形创作】Mj基础 参数使用二 风格 混乱 诡异 排除 平铺.mp4
11【AI图形创作】Mj基础 实用技巧一 混合 分析 精简 参考.mp4
12【AI图形创作】Mj基础 实用技巧二 种子 风格 换脸.mp4
13【AI图形创作】Mj基础 图库学习和管理.mp4
15【AI电影创作】Runway基础 工具栏介绍.mp4
15【AI电影创作】Runway基础 工具栏介绍_2024-03-303-44-55.mp4
16【AI电影创作】Runway基础 文生视频一 提示词使用.mp4
17【AI电影创作】Runway基础 文生视频二 风格 规模生成 保存.mp4
18【AI电影创作】Runway基础 图生视频一 幅度控制.mp4
19【AI电影创作】Runway基础 图生视频二 相机控制.mp4
20【AI电影创作】Runway基础 图生视频三局部动画控制.mp4
21【AI电影创作】Runway基础 图文生视频.mp4
22【AI电影创作】Runway基础 资源管理查询和打包下载.mp4
4【AI图像创作】Midjourney 安装注册.mp4
5【AI图形创作】Mj基础 提示词使用一 情景描述.mp4
6【AI图形创作】Mj基础 提示词使用二 灯光相机.mp4
7【AI图形创作】Mj基础 提示词使用三 风格艺术家.mp4
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课程介绍：
老师带你深入了解国内外大模型生态，助力企业创新应用落地，赋能千行百业产业链升级。主要内容包括：案例：融合了2023年各互联网大厂、研究院、高校等大模型商业应用案例。信息要素新：整理了数据要素、OpenAI首个文生视频模型，Sora等最新信息。技术场景多：讲解了大模型技术要素、产业生态结构，以及新型商业模式等内容。行业种类广：覆盖了医疗、交通、休闲娱乐、电商、金融、工业和制造业等多个行业。
课程目录：
├─01.第一章 ChatGPT：通用人工智能的典范
│ 1.1 ChatGPT概述 .mp4
│ 1.2 通用能力 .mp4
│ 1.3 通用人工智能风口 .mp4
│
├─02.第二章 大模型：ChatGPT的核心支撑
│ 2.1 底层架构+运行机制 .mp4
│ 2.2 发展历程与发展趋势 .mp4
│ 2.3 大模型三大要素 .mp4
│ 2.4 大模型带来的改变 .mp4
│
├─03.第三章 产业格局：大模型生态体系雏形已现
│ 3.1 大模型产业生态体系架构 .mp4
│ 3.2 玩家涌入大模型赛道，产业趋于繁荣 .mp4
│ 3.3 产业发展趋势：大模型开源成为风潮 .mp4
│
├─04.第四章 新型商业模式：MaaS重构商业生态
│ 4.1 MaaS商业模式 .mp4
│ 4.2 MaaS模式在B端的商业化落地 .mp4
│ 4.3 MaaS模式在C端的商业化落地 .mp4
│ 4.4 大模型厂商的核心商业模式 .mp4
│
├─05.第五章 大模型+信息安全：创造新的安全防护模式
│ 5.1 大模型安全的重要性 .mp4
│ 5.2 应用探索 .mp4
│ 5.3 产业未来需求与发展趋势 .mp4
│
├─06.第六章 大模型+数据要素：引爆数据服务市场
│ 6.1 大模型时代的数据要素市场 .mp4
│ 6.2 大模型趋势下，数据资源需求增加 .mp4
│ 6.3 合成数据：为大模型提供优质数据源 .mp4
│ 6.4 大模型时代，数据服务市场迎来竞争热潮 .mp4
│
├─07.第七章 大模型+智能搜索：打造互动溯源搜索方式
│ 7.1 生成式搜索 .mp4
│ 7.2 搜索引擎融合大模型成为企业切入点 .mp4
│ 7.3 搜索引擎变革下的广告和电商 .mp4
│
├─08.第八章 大模型+办公工具：解放办公劳动力
│ 8.1 大模型优化多场景办公体验 .mp4
│ 8.2 OA成为大模型应用切入点 .mp4
│ 8.3 企业布局，抢占大模型办公先机 .mp4
│
├─09.第九章 大模型+对话式AI：提升AI产品智能性
│ 9.1 对话式AI的发展 .mp4
│ 9.2 文本机器人 .mp4
│ 9.3 语言机器人 .mp4
│ 9.4 多模态机器人 .mp4
│ 9.5 虚拟数字人 .mp4
│
├─10.第十章 大模型+休闲娱乐：升级用户娱乐体验
│ 10.1 游戏行业变革 .mp4
│ 10.2 影视行业变革 .mp4
│ 10.3 大模型赋能音视频制作 .mp4
│
├─11.第十一章 大模型+生产制造：工业领域智能化程度加深
│ 11.1 通用大模型与工业大模型 .mp4
│ 11.2 大模型融入生产制造流程 .mp4
│ 11.3 “大模型+自动驾驶”激活汽车制造业 .mp4
│
├─12.第十二章 大模型+智慧营销：助推营销方式变革
│ 12.1 多场景落地，大模型提升营销效果 .mp4
│ 12.2 大模型实现营销内容人机共创 .mp4
│ 12.3 大模型重构营销业务 .mp4
│
└─13.第十三章 大模型+智慧城市：推动城市数字化升级
13.1 大模型多场景赋能智慧城市建设 .mp4
13.2 医疗大模型：未来医疗服务新模式 .mp4
13.3 城市安防：大模型引领安防创新 .mp4
13.4 探索智慧城市应用，企业在行动 .mp4
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老师带你深入了解国内外大模型生态，助力企业创新应用落地，赋能千行百业产业链升级。主要内容包括：案例：融合了2023年各互联网大厂、研究院、高校等大模型商业应用案例。信息要素新：整理了数据要素、OpenAI首个文生视频模型，Sora等最新信息。技术场景多：讲解了大模型技术要素、产业生态结构，以及新型商业模式等内容。行业种类广：覆盖了医疗、交通、休闲娱乐、电商、金融、工业和制造业等多个行业。
课程目录：
├─01.第一章 ChatGPT：通用人工智能的典范
│ 1.1 ChatGPT概述 .mp4
│ 1.2 通用能力 .mp4
│ 1.3 通用人工智能风口 .mp4
│
├─02.第二章 大模型：ChatGPT的核心支撑
│ 2.1 底层架构+运行机制 .mp4
│ 2.2 发展历程与发展趋势 .mp4
│ 2.3 大模型三大要素 .mp4
│ 2.4 大模型带来的改变 .mp4
│
├─03.第三章 产业格局：大模型生态体系雏形已现
│ 3.1 大模型产业生态体系架构 .mp4
│ 3.2 玩家涌入大模型赛道，产业趋于繁荣 .mp4
│ 3.3 产业发展趋势：大模型开源成为风潮 .mp4
│
├─04.第四章 新型商业模式：MaaS重构商业生态
│ 4.1 MaaS商业模式 .mp4
│ 4.2 MaaS模式在B端的商业化落地 .mp4
│ 4.3 MaaS模式在C端的商业化落地 .mp4
│ 4.4 大模型厂商的核心商业模式 .mp4
│
├─05.第五章 大模型+信息安全：创造新的安全防护模式
│ 5.1 大模型安全的重要性 .mp4
│ 5.2 应用探索 .mp4
│ 5.3 产业未来需求与发展趋势 .mp4
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├─06.第六章 大模型+数据要素：引爆数据服务市场
│ 6.1 大模型时代的数据要素市场 .mp4
│ 6.2 大模型趋势下，数据资源需求增加 .mp4
│ 6.3 合成数据：为大模型提供优质数据源 .mp4
│ 6.4 大模型时代，数据服务市场迎来竞争热潮 .mp4
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├─07.第七章 大模型+智能搜索：打造互动溯源搜索方式
│ 7.1 生成式搜索 .mp4
│ 7.2 搜索引擎融合大模型成为企业切入点 .mp4
│ 7.3 搜索引擎变革下的广告和电商 .mp4
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├─08.第八章 大模型+办公工具：解放办公劳动力
│ 8.1 大模型优化多场景办公体验 .mp4
│ 8.2 OA成为大模型应用切入点 .mp4
│ 8.3 企业布局，抢占大模型办公先机 .mp4
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├─09.第九章 大模型+对话式AI：提升AI产品智能性
│ 9.1 对话式AI的发展 .mp4
│ 9.2 文本机器人 .mp4
│ 9.3 语言机器人 .mp4
│ 9.4 多模态机器人 .mp4
│ 9.5 虚拟数字人 .mp4
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├─10.第十章 大模型+休闲娱乐：升级用户娱乐体验
│ 10.1 游戏行业变革 .mp4
│ 10.2 影视行业变革 .mp4
│ 10.3 大模型赋能音视频制作 .mp4
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├─11.第十一章 大模型+生产制造：工业领域智能化程度加深
│ 11.1 通用大模型与工业大模型 .mp4
│ 11.2 大模型融入生产制造流程 .mp4
│ 11.3 “大模型+自动驾驶”激活汽车制造业 .mp4
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├─12.第十二章 大模型+智慧营销：助推营销方式变革
│ 12.1 多场景落地，大模型提升营销效果 .mp4
│ 12.2 大模型实现营销内容人机共创 .mp4
│ 12.3 大模型重构营销业务 .mp4
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└─13.第十三章 大模型+智慧城市：推动城市数字化升级
13.1 大模型多场景赋能智慧城市建设 .mp4
13.2 医疗大模型：未来医疗服务新模式 .mp4
13.3 城市安防：大模型引领安防创新 .mp4
13.4 探索智慧城市应用，企业在行动 .mp4
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👍2❤1
当在钉钉上与同事保持高频率沟通时，平台会适时推送“鉴于您们近期交流频繁，建议加为好友以便随时联络，并及时获取对方的工作动态”的提示信息。这一机制反映着钉钉对于职场人际关系持久化管理的考量，对此我也做了以下思考：
钉钉目前场景情况：
（1）在离职情境下，相较于企业微信在离职后无法查看过往聊天记录的特点，钉钉则允许用户保留历史聊天数据。然而，若需继续与原单位同事保持联系，则需要通过添加好友的操作重新建立连接。
（2）钉钉特有的“同事动态”功能类似于微信的朋友圈，旨在构建一个展示工作生活、分享专业内容和互动的私域空间，用户可以浏览同事们的个人动态以及参与不同圈子的讨论。
个人见解： 钉钉有意强化并延续职场人脉网络，认识到用户因共同的企业背景而建立起的联系是一种宝贵的职业资源。它力图让用户在职业交际中更多地依赖钉钉平台，而非转向个人社交应用，比如微信。其设想的长远目标或许是打造一个融合职场资讯、心得交流乃至行业互动的综合性社区，类似于脉脉这样的职场社交平台，营造出一种鼓励职场人士分享工作点滴、交流行业动态的社区氛围。
故此：基于深刻的职业关联性和潜在的价值交换需求，钉钉这类职场社交工具强化了自身的社交属性。
钉钉目前场景情况：
（1）在离职情境下，相较于企业微信在离职后无法查看过往聊天记录的特点，钉钉则允许用户保留历史聊天数据。然而，若需继续与原单位同事保持联系，则需要通过添加好友的操作重新建立连接。
（2）钉钉特有的“同事动态”功能类似于微信的朋友圈，旨在构建一个展示工作生活、分享专业内容和互动的私域空间，用户可以浏览同事们的个人动态以及参与不同圈子的讨论。
个人见解： 钉钉有意强化并延续职场人脉网络，认识到用户因共同的企业背景而建立起的联系是一种宝贵的职业资源。它力图让用户在职业交际中更多地依赖钉钉平台，而非转向个人社交应用，比如微信。其设想的长远目标或许是打造一个融合职场资讯、心得交流乃至行业互动的综合性社区，类似于脉脉这样的职场社交平台，营造出一种鼓励职场人士分享工作点滴、交流行业动态的社区氛围。
故此：基于深刻的职业关联性和潜在的价值交换需求，钉钉这类职场社交工具强化了自身的社交属性。
Applite —— 图像界面管理 Homebrew
https://aerolite.dev/applite/index.html
Applite 是一个带图形界面的 macOS 应用程序，用于管理 Homebrew Casks。它提供简洁的界面，可让用户一键下载、更新和卸载应用程序。用户可以在 Applite 上找到 Homebrew 目录中的所有应用程序，并且 Applite 本身是免费且开源的。
https://aerolite.dev/applite/index.html
Applite 是一个带图形界面的 macOS 应用程序，用于管理 Homebrew Casks。它提供简洁的界面，可让用户一键下载、更新和卸载应用程序。用户可以在 Applite 上找到 Homebrew 目录中的所有应用程序，并且 Applite 本身是免费且开源的。
一些关于小红书和抖音的想法，有点离谱，仅供参考：
-- 小红书的搜索心智起源于小红书推荐做得烂；
-- 小红书在中国成功的基础是普罗大众糟糕的图文创作能力，尤其是糟糕的文字创作能力；
-- 抖音生活类经验做的不好是因为竭泽而渔，抖音上面发个探店如果不正确地挂车很容易被限流；
-- 抖音的 Feed 流交互注定了这一定是一个 Kill Time App，指望“有用”是不可能的，用户不可以有自己的意志；
-- 小红书的搜索心智起源于小红书推荐做得烂；
-- 小红书在中国成功的基础是普罗大众糟糕的图文创作能力，尤其是糟糕的文字创作能力；
-- 抖音生活类经验做的不好是因为竭泽而渔，抖音上面发个探店如果不正确地挂车很容易被限流；
-- 抖音的 Feed 流交互注定了这一定是一个 Kill Time App，指望“有用”是不可能的，用户不可以有自己的意志；