跨境Ai视界 标签： AI
所有带有“AI”标签的文章。
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重要升级-最强亚马逊Ai listing
前两天做了一个亚马逊listing Agent，今天我进行了一下升级。升级的主要内容就是大模型和切换到coze海外版本。还记得上次的槽点吗，主要是大模型分类的问题，我只取了清洗后的关键词表的前50行，是为了减少大模型的幻觉，因为国内扣子支持的大模型有限。这次我把所有的流程切换到了海外版的coze，并不是重复造轮子，而是为了用上Claude。
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扣子Coze图像工作流模特换脸
Coze国内版早在两个月前就发布了图像流的功能，是一些基础的文生图，风格转换，局部重绘等功能，而海外版还没有上架。其实可以利用这些小的功能去实现一些简单的图片处理，做一个MVP，再去考虑是否有必要上ComfyUI。
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最强亚马逊listing写作Ai Agent
最近一周没有更新内容，是因为想在之前第一版的亚马逊listing机器人上面再做升级，结果一发不可收拾。还记得我之前做的基础版的写listing的bot吗？现在来看，真的是太简陋了，虽然引用了知识库，知道给大模型喂语料，但是连基础工作流都没有，跟不用说自定义插件了。所以实现的效果也比较随机，不太能够稳定的运用到生产环境。
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用扣子Coze Ai分析亚马逊竞品定价策略（公开工作流）
到这个月，我已经写了5篇关于竞品广告分析的文章了。广告不是一个独立的存在，需要综合产品的基本情况来考虑，不同类型产品的广告策略也不相同。所以在所有竞品拆解广告的开始，我会先对产品的基本情况做一个了解，包括上架时间，价格，评论，销量，排名等信息。再根据这些信息去大致推断竞品在使用什么样的运营策略，进而结合广告数据的反查，大致判断出操盘手的运营策略。
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我为什么做了一个跨境Ai导航网站
自己给自己挖的坑。 事情是这样的，上个月有篇文章获得了很多推荐流量，在文章末尾，我放了一个搜索栏的图片，说在做一个导航网站，但是上线时间随缘。结果很多热心网友就和我说，能不能让导航网站快点上线。作为一个平均每年更新5篇文章的博主，我想着如果不趁热打铁的话，可能永远都做不出来了。。
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不得不知的电商Ai写作工具
俗话说，工欲善其事，必先利其器。想尽快开启我们的摸鱼大计，一定先把主要工作做好。今天，我来分享下电商好用的Ai写作工具，让我们的工作事半功倍。
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AI拼多多DeepSeek接入AnythingLLM效果如何
深度求索（DeepSeek）是一家由知名私募巨头幻方量化支持的 AI 公司，这周刚刚发布全新第二代开源大模型DeepSeek-V2，号称中文开源最强大模型。现在AI界的格局是没有最强的产品都不好意思开发布会。加上价格极其的便宜，也就比GPT-4-Turbo便宜100倍吧。。简直是AI界的拼多多，性价比极高。突然一种很熟悉的感觉油然而生，好像有人在弹幕中打出了救救大模型吧。。
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Ollama+AnythingLLM免费搭建跨境AI本地知识库
随着现在开源大模型的崛起，在自己的的电脑上跑大模型，实现GPT的功能已经很方便了。工作时间长了，我们总会收集很多资料，虽然经常看的频率不会很频繁，但是又是舍不得删除，万一什么时候用的到。久而久之，我们会完全忘记这么资料的内容。今天我们用本地电脑搭建一个AI环境来解决这个问题。
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如何用Coze制作Ai Agent写亚马逊Listing提高工作效率
Coze是由字节跳动开发的AI机器人的制作平台，国内版叫做扣子。Coze本身给我们提供了一些大模型免费使用，国内扣子是字节自研的大模型云雀，可以把机器人发布到微信公众号，飞书等平台。国外Coze支持OpenAI的GPT-4 Turbo，目前可以白嫖，而且可以调用DALL-E画图，谷歌搜索等插件，国外版可以发布到Telegram, Discord等，简直太人性化了。结合我们的跨境电商亚马逊，如果能利用这些无代码的平台制作一些机器人，一定会提高我们的工作效率。今天我以亚马逊最普遍的需求，如何制作一个会写listing的AI Agent为例，演示如何快速上手Coze。
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用Stable Diffusion Controlnet亮度模型实现电商品牌营销
最近使用Stable Diffusion的Controlnet Brightness模型在文字上应用明暗效果非常受欢迎，效果非常引人注目。
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使用Chatbase制作网站客服机器人测试问答
在之前的一篇文章中，我测试了利用知无不言论坛的内容来创建问答机器人。然而，由于论坛的性质决定了问题比较分散，引用的来源也比较杂乱，而且还存在大量用户评论，这导致在专业性方面存在一些差距。
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如何通过ChatGPT桌面版定制常用Prompt，提高运营效
在使用ChatGPT时，我们经常会遇到一些重复的场景，比如每次需要让ChatGPT写listing时，都要重新输入相同的提示词，这样非常麻烦。不过，我们可以通过一些方法提高运营效率，特别是对于常用的prompt。下面是一个简单的方法，让我们来具体操作一下。