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用AI智能媒体助理批量内容产出，轻松解决自媒体变现
自媒体人最头疼的是什么，每天要写内容，要发多个平台，数据还要一个个看，别人10分钟完成的事情，你3个小时还没有搞定，还在重复着复制粘贴，不过今天给大家分享一个自媒体人的运营神器，利用 Python+Vue +Java 这套技术栈，加上腾讯云的一系列服务，搞出了一款能真正自动化运营媒体的工具：AI智能媒体助理，它不只是生成文章，而是覆盖从生产到发布到数据回收的全流程。 一、内容批量生成：告别手动，AI 真正免费可用自媒体人最核心的痛点：写不动，写不快，写不完，尤其还要适配不同平台的风格，知乎要深度，小红书要亲切，头条要爆款，我的方案是：关键词批量生成+多模型支持+风格定制 ，支持自定义尺寸与位置生成一篇文章，背后其实做了很多处理，比如过滤AI高频词（“首先”“综上所述”），自动分段加h3标题，甚至强制在文中插入工具名——这些都是为了提升内容真实感。 六、常见问题答疑Q：AI生成的内容质量怎么样？能直接发吗？A：接入了深度优化后的模型，比如腾讯元宝和DeepSeek，生成内容后还会做二次降重和AI词过滤，实测平台通过率超过90%，适合用作内容底稿。
1K11编辑于 2025-09-05- 来自专栏MavenTalk
WPS Office AI实战：智能表格化身智能助理
前面我们已经拿 WPS AI 对Word文字、PPT幻灯片、PDF 做了开箱体验，还没有看过的小伙伴，请翻看以前的文章，本文开始对【智能表格】进行AI开箱测验。 WPS AI 目前只支持【智能表格】，【表格】功能尚不具备AI能力，持续保持关注。 下面从几个方面陈述智能表格的AI能力： AI模板生成 自然语言自动解析函数公式 信息分类、提取 表格数据列的AI批量处理 内容查找和标记 进入正题，希望读完后能对你有所帮助。 对于复杂的公式，WPS AI目前能力还有所欠缺，部分功能尚未开放，再期待吧。 信息分类、提取 AI提供了智能分类、智能抽取、情感分析三大类，通过右上角的按钮进行功能激活。 数据列批量处理 选中任意一列，右上角“三点处”点击会弹出 AI 的菜单： 选择AI填充功能项： 可以看到智能表格列所具备的AI能力，包括数据提取、智能分类、内容总结、智能翻译、情感分析、自定义任务等等
1.4K50编辑于 2023-09-06 自媒体人的效率革命：我是如何用Python+Vue+Java构建AI智能媒体助理的
10分钟搞定1天分发任务，技术让内容创作更高效作为一名开发者兼自媒体深度用户，我深知内容分发的痛点和低效。 于是我决定用技术手段解决这个问题：Python做内容生成和自动化，Vue搭建管理后台，Java处理高并发任务，结合腾讯云的一系列服务，最终开发出一款AI智能媒体助理。1. 多账号管理：告别繁琐登录痛点：每个自媒体人至少运营5个平台，多的甚至有20多个。账号密码一堆，登录状态经常掉线，手动发布效率极低。 AI内容生成：免费无限创作痛点：写文章耗时耗力，市面上AI工具按字数收费，生成长文成本高昂。解决方案：整合腾讯云自然语言处理API和腾讯元宝文本创作功能，实现免费无限制生成1500-2000字长文。
43510编辑于 2025-09-05- 来自专栏媒矿工厂
AI驱动智能媒体生产
摘要： 本文总结了发表在IBC2018上的由日本NHK的Hiroyuki Kaneko等撰写的“AI-DRIVEN SMART PRODUCTION”，介绍了NHK在智能媒体生产方面取得的成就以及今后的发展方向 Smart Production使用人工智能来分析从社交媒体、开放数据中获得的各种类型的信息以及广播电视台拥有的制作节目相关的技术诀窍，这种方法使得它能够提取社会中发生的事件，并将分析结果呈现给生产者。 通过应用自动音频描述技术，NHK开发了一种使用“AI播音员”自动阅读新闻的语音合成系统。 ? 2018年4月，NHK在节目NEWSCHECK上以AI播音员“Yomiko”的实际形式实现了这项技术。 AI-DRIVEN SMART PRODUCTION. IBC2018.
1.7K20发布于 2018-10-25 - 来自专栏CDA数据分析师
人工智能+媒体=? AI 将如何推动媒体转型
为此，这里有一些媒体值得考虑的人工智能应用。 自动化的编辑部 想象一下，你是一个记者，负责编写照片标题。最终，你将把这个任务交给机器智能。计算机系统将能够识别图像的内容并写上标题。 最终，自动化将使媒体公司将资源转移到更高价值的项目上，这对消费者和编辑团队都是有利的。 识别情绪的出版商 我们已经知道技术能够实现认知智能。 同时，来自麻省理工学院媒体实验室的人工智能公司也在使其实现情感智能。这很有意思。 如果你的移动设备能检测到你的情感，而出版商可以将这些情绪指标与浏览历史相结合，从而改进内容推荐，那会是怎样一幅场景? 而人工智能使这一过程变得更轻松，该变革首先将在媒体行业，最终拓展到整个世界。 ref: https://medium.com/@jamesedwardmurray/ai-will-shape-the-future-of-media-heres-how-768e4f10a00f
1.6K50发布于 2018-02-08 - 来自专栏山行AI
AI文档智能助理都是如何处理pdf的？
一、前言 在AI盛行的当下，基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。 附上几篇之前整理过的pdf相关的AI应用： 如何打造本地知识库——那些与Chat Pdf相关的几款开源热门跑车级应用 pdfGPT——通过AI与上传的PDF文件进行聊天 localGPT——一款100% 地址：https://pypi.org/project/PyMuPDF/ 7. ppstructure PP-Structure是百度飞桨系列之PaddleOCR团队自研的智能文档分析系统，旨在帮助开发者更好的完成版面分析
3.7K20编辑于 2023-08-10 AI智能助理系列软件打开白屏的结局办法
我们在运行AI智能SEO助理或者AI智能媒体助理的时候如果遇到打开软件白屏什么都不显示，这个是由于咱们windows系统中缺少组件，有些朋友可能安装的是纯净版的系统，或者是绿色版的系统，这些系统在封装的时候会阉割掉有些功能
81110编辑于 2025-09-04- 来自专栏muller的测试分享
ChatGPT 人工智能助理 Assistant
简介Assistants API 允许您在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手通过指令，利用模型、工具和知识来响应用户查询。 支持的功能 Name 助理的名称 操作步骤首先是界面操作步骤：创建一个智能助理，或者复用已经创建好的助理。创建一个线程。给线程添加对应的信息。执行该信息。查看执行状态。查看助理的返回信息。 创建一个助理，或者复用已经创建好的助理。assistant = "助理id"# 2. 创建一个线程thread = client.beta.threads.create()# 3.
48110编辑于 2024-08-07 - 来自专栏01二进制
不用GPT4，如何让你的AI助理更加智能
前言 去年年底我写过一篇《大模型小助手，Mac 工程师如何拥有自己的人工智能》，在那篇文章里我介绍了如何利用自己手头的计算资源（Mac 电脑）快速拥有一个人工智能助手，然而大多数人手头的算力是很孱弱的， 因此在去年 8 月，随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的正式实施， 中国自人己的生成式人工智能之路，终于从政策上给出了要求和肯定，让 AIGC 行业发展不再迷茫。 现如今经历了一年多的发展，国产 AI 已经慢慢地走向成熟，其智能体的效果已经具备了产业应用场景落地的基本条件。 智谱 AI 智谱 AI 是基于清华大学 ChatGLM 系列大模型衍生出的 AI 产品，今天我们主要通过他的开放平台赋能 智谱 AI 大模型 MaaS 开放平台 进入开发工作台后，我们可以可以看到最新的 ：少样本提示（Few-shot prompting）是人工智能领域中的一个概念，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习模型训练中。
88110编辑于 2024-02-17 - 来自专栏资讯分享
腾讯云智能媒体AI获权威认可
本次大赛中，腾讯云智能的媒体AI协同算法，分别获得了图文一致性检测、多模态信息情感分析两项A类证书，展现了在自然语言处理技术、多模态技术等领域的技术实力。今年以来，腾讯云智能在媒体AI领域硕果累累。 其中，腾讯云智能媒体AI中台凭借传媒领域大模型方案，可为媒体行业提供全流程、一站式的AI中台和开箱即用的智能应用，全面优化媒资生产、管理、消费环节。 腾讯云MaaS全景图7月14日，腾讯云智能媒体AI中台又在中国信通院云计算与大数据研究所等单位联合主办的“内容科技成果发布会”上，通过了“智能媒体中台基础服务能力评测”，成为首批获得媒体AI领域权威标准认证的产品 目前，腾讯云智能媒体AI中台已为多家广电媒体提供智能化助力。 此外，腾讯云智能媒体AI中台也还服务了上海电视台、深圳电视台等20+客户，成为媒体数字化转型得力的“智能助手”。AI大模型等技术的快速发展，正在对经济发展、社会进步产生重大而深远的影响。
68320编辑于 2023-08-07 技术博主内容运营提效实践：基于AI智能媒体助理与腾讯云服务的自动化内容分发方案
直到将【AI智能媒体助理】与腾讯云服务结合，才构建了可复用的技术内容运营提效链路。二、技术方案设计：为什么选择“AI工具+腾讯云服务”组合？ 【AI智能媒体助理】的核心优势在于：•技术语料库预训练：内置云原生、AI、大数据等领域技术文档语料，生成内容可直接引用腾讯云产品特性（如TKE弹性伸缩、COS跨区域复制）；•腾讯云API无缝集成：支持通过腾讯云函数 2.AI生成与人工校准：- •【AI智能媒体助理】基于预训练的云原生语料，10分钟内生成： - •腾讯云开发者社区长文：含5处TKE API接口说明、3个代码块（HPA YAML、压测命令、成本计算脚本 步骤3：自动化分发与状态同步生成内容后，通过SCF触发【AI智能媒体助理】的分发模块：•腾讯云开发者社区：调用社区开放API直接提交长文（需提前配置API密钥，内容自动带上#云原生 #TKE 技术标签） 五、总结与扩展：技术人如何用好AI工具？【AI智能媒体助理】的价值，在于将技术博主从重复劳动中解放，聚焦“技术深度”而非“内容形式”。
38310编辑于 2025-10-18智能工作伙伴：AI助理与企业知识库的深度融合
AI助理与企业知识库的深度融合，作为这一探索过程中的璀璨明珠，正逐步成为未来工作场所中不可或缺的智能伙伴。 AI助理能够全天候、不间断地从多个渠道（如社交媒体、行业报告、客户交流记录等）收集数据，并自动进行分类、去重和初步清洗，确保数据的准确性和时效性。 AI助理与企业知识库的深度融合，通过智能化管理，打破了这些壁垒，促进了知识的共享与创新。AI助理能够自动从海量数据中识别、提取有价值的信息，并根据预设规则或自学习模型进行分类存储。 这种智能化的安全防护机制，为企业网络与信息安全提供了强有力的保障。此外，AI助理还能根据历史数据或当前行为特征，进行安全风险的量化评估和综合分析，为企业领导层提供科学、准确的决策支持。 在未来工作场所中，AI助理将作为智能伙伴，助力企业在决策支持、创新激发、风险预警等方面取得更加显著的成效，共同开启智能化、高效化、人性化的办公新时代。
33200编辑于 2024-09-24Navicat AI 助理实战指南：开启智能数据库管理新时代
概述 随着人工智能技术的飞速发展，数据库管理正从“手动编码”迈向“智能辅助”的新纪元。 本指南旨在系统性地介绍 Navicat AI 助理的配置、核心功能、高级技巧与最佳实践，帮助开发者快速掌握这一智能利器，构建高效、安全、可维护的数据库工作模式。 一、AI 助理启用与配置 1. 快速启用步骤 Navicat AI 助理以侧边栏形式集成于主界面，操作直观便捷： 打开 AI 助理面板 方法一：点击右下角「AI 助理」图标（） 方法二：菜单栏选择 查看 → AI 助理 首次使用提示 场景 3：错误诊断与修复 —— 快速定位问题根源 当 SQL 执行失败或结果异常时，AI 助理可充当“智能调试员”。 Navicat AI 助理是一款强大的生产力工具，但它无法替代人类的经验判断、架构思维与责任意识。我们应以开放心态拥抱技术变革，同时保持审慎与专业。 现在就开始你的智能数据库之旅吧！
44610编辑于 2025-11-30- 来自专栏腾讯云TI平台
腾讯云智能媒体AI中台3.0 全新升级！
在4月19日举办的第29届“中国国际广播电视信息网络展览会”（CCBN）上，腾讯云智能宣布媒体AI中台3.0全新升级，在智能编目、智能拆条等技术功能的基础上，进一步强化智能标签能力，让内容标签颗粒度更细 对此，腾讯云智能媒体AI中台3.0升级将智能标签能力进一步强化，引入自研“标签权重引擎”，让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。 同时，3.0版媒体AI中台，还支持更多智能功能，包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的AI大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间，不断提升行业生产效率。 目前，媒体AI中台已经服务央视、北京电视台、深圳电视台等超过20+客户，譬如与央视共建人工智能开放平台，打磨更多适合媒体的AI能力，持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景，为传媒人打造专属的AI 腾讯云智能媒体AI中台入选2022中国AI最具创新价值落地案例
2.9K50编辑于 2023-04-25 - 来自专栏muller的测试分享
打造企业专属人工智能助理
而如果要打造企业专属的人工智能助理，这个助理除了要具备“听懂人话的能力”，还需要具备执行动作的能力。要不然和问答机器人就没有任何区别了。 应用场景智能助理由于具备“听懂人话”+“执行动作”的能力，所以其可拓展性是非常强的。理论上来说，所有的操作都能通过智能助理实现。比如如下几个场景。智能查天气助理。智能提 bug 助理。其他操作场景。 实践演练那么如果要实现打造企业专属人工智能助理，其实也是有多种方式的：openai 官方提供的 assistant。人工智能应用框架，比如 LangChain。 使用官方的 assistant点击查看官方 assistant 使用教程假设我们现在的需求，是要让人工智能助理编造一条笑话，并且使用邮箱进行发送，那么整体流程应该如下：对应代码：import jsonimport 总结企业专属人工智能助理的产品需求。企业专属人工智能助理的实现方案。使用官方 assistant 实现企业专属人工智能助理。
71610编辑于 2024-08-13 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
人工智能助理智慧医疗
基于Spark架构驻地云可以帮助医院进行存储、分享及传输医疗影像数据，还可以即时的交互，在此基础上嫁接诊断云，整个医院将变成智能化。 HealthView诊断云在驻地云的基础上，结合最新人工智能算法，实现海量相似病例检索和医学影像智能诊断，极大地帮助医生进行定位病症、分析病情和指导手术，属于“临床决策系统”的一部分，也是医学科技发展的前沿方向 云计算平台是深度学习技术的基础平台，因此，解决GPU耗能问题将是对医学影像进行智能化分析的关键。 据了解，本医疗大数据中心项目主要致力于医学影像大数据分析和存储，建立人工智能诊断系统，实现机器辅助医生对疾病进行诊断，主要是以帮助诊疗的方式来推动国内智慧医疗建设。 另外，运用深度学习技术的智能诊断，对影像质量要求十分高，因此医学影像必须严格符合一定的拍片标准，才能更好进行分析与智能运算，但是医疗影像质量的标准化没有那么简单，必须联合政府、医疗、专家及协会共同研究与制定
1.9K90发布于 2018-04-08 智能客服 | AI助理与内部知识库如何优化用户体验
随着人工智能技术的日益成熟，AI助理与企业知识库的深度融合正在重新定义客户服务的边界，为用户带来前所未有的便捷与个性化体验。 一、AI助理：智能客服的创新驱动力AI助理，凭借其强大的自然语言处理、机器学习和实时分析能力，成为了智能客服领域的明星。 它不仅是AI助理提供智能服务的数据源泉，也是企业知识管理和文化传承的重要载体。一个全面、准确、易于检索的知识库，能够确保AI助理在解答客户问题时游刃有余，从而进一步提升客户体验。 三、深度融合：AI助理与知识库的协同作用当AI助理与企业知识库实现深度融合时，两者之间的协同效应被充分发挥出来。AI助理通过不断学习和优化，能够更精准地理解客户意图，快速从知识库中检索并呈现相关信息。 四、展望未来：智能化客户服务的无限可能随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI助理与企业知识库的深度融合将开启客户服务的新纪元。我们可以预见，未来的智能客服将更加注重个性化和情感化。
46600编辑于 2024-09-11- 来自专栏携程技术
干货 | 助理来也胡一川：深度学习在智能助理中的应用
我们给智能助理的定义是：基于人工智能技术，通过理解语音或文本形式的自然语言来满足用户需求的软件应用或平台。 ? 那么智能助理是不是就是智能客服呢？ 我们认为智能客服是智能助理的一种形态，但智能助理比智能客服有更深层次的意义和更广泛的应用。与智能客服不同，智能助理有以下3个特点： 1. 六、智能助理在行业中的落地 前面提到，不同行业的在线交互需求度和领域知识专业度都有所不同。因此，靠数据驱动的智能助理产品更适合在不同行业中以行业助理的形态落地，而不是以通用助理的形态落地。 首先，随着移动互联网的普及和物联网时代的来临，基于自然交互的智能助理产品将逐渐成为主流。不同于智能客服，智能助理更加强调双向的沟通，长期的关系和个性化的服务。 Available at https://explosion.ai/blog/deep-learning-formula-nlp, 2017. 2，Conneau A, Kiela D, Schwenk
1.2K70发布于 2018-03-16 - 来自专栏明明如月的技术专栏
利用 AI 作图帮助理解知识
然而，人工智能的时代已经来临，为什么不尝试用 AI 来绘图帮我们理解呢？ 二、示例 对于简单的问题可以直接要求 AI 绘图解释；对于复杂的问题，可以先让它进行解释，满意之后再让它作图帮助我们理解。 AI 的回答： Spring Framework 在处理循环依赖问题时采用了三级缓存机制。 现在直接通过对 AI 进行提问就可以快速得到想要的答案，可以通过不断循序渐进地提问对一个知识理解非常深刻。最近被 AI 的强大理解能力所震撼。当你能够给出全面的上下文，通常能够给你比较满意的答案。 对于普通开发者来说，应该主动思考如何更好地利用 AI 帮助提高我们日常开发的效率，提高我们的生活质量。 虽然 AI 可能会出现错误和“幻觉”，但是整体来说利大于弊。 不是 AI 取代了人类，而是善于使用 AI 的人取代了不会使用 AI 的人。希望大家能够真正利用起来，提高工作效率，提高生活质量。
36920编辑于 2023-07-10 - 来自专栏新智元
Facebook AI 野心与LeCun的小目标：拥有类人智能的对话助理
M不会拥有跟人一样的智能，但是它会在一些狭窄的领域拥有智能，通过观察人类的行为进行学习。Facebook 希望让AI 成为公司的下一个大平台，M 只是其中的一个研究项目。 LeCun的小目标：专注10个科学问题，更好地模拟人类智力 在早期阶段，项目M作为基于文本的数字助理存在，通过将AI与人类训练者结合来理解用户意图（用户想要什么，例如呼叫 Uber），这一会话发生在使用机器学习训练的 并且，你能够与它进行的对话是有信息量的、有用的……这一个性化的助理，你能够把它带到任何地方，从理论上说，它也能在各个方面帮助你。从本质上看，这要求具有人类水平的智能。” 英伟达的GPU在训练和运行机器学习模型上性能更加强大，但是，还没有达到LeCun所展望的私人助理所需要的量级。 Facebook 及其开源合作伙伴希望影响用于在智能手机和数据中心运行推理的AI优化硬件的开发，并优化ML培训阶段的基础设施。
96360发布于 2018-03-27
腾讯云开发者
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