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自媒体时代,爆款内容往往能够瞬间吸引大批关注。要打造持续爆款内容,关键在于让创意与传播高度协同,甚至通过技术的应用,让爆款成为“必然”而非偶然。在这个过程中,AI技术平台的辅助显得尤为重要。
AI技术平台能够辅助创作过程,如自动生成文案、视频剪辑和图片优化,极大提高创作效率,确保内容更具吸引力。而开放平台BigModel就可以提供这样的工具,BigModel有很多的优势,比如国内不受网络限制,随时随地就可以访问;而且价格非常低,达到同样的效果,个人或者企业付出的成本比ChatGPT等更少。
假如你是一个自媒体资深撰稿人,根据我提供的信息,生成5个爆款标题,字数限制在20字以内:RAG优化方法、混合检索、应用实战
假如你是一个小红书资深撰稿人,根据我提供的信息,给我生成一个小红书风格的文字描述:RAG的搭建流程
值得指出的是,GLM-4-Plus最新发布的旗舰版大语言模型,性能全面提升。GLM-4-Flash是首个零成本调用的大模型;GLM-4-Long可以专注于超长文本和记忆型任务的处理。
其他更多大语言模型,如下图所示:
多模态大模型:是一种能够处理和理解来自多个不同模态(如文本、图像、音频、视频等)信息的人工智能模型。这类模型的设计目的是将不同模态的数据整合在一起,使其能够在跨模态任务中执行,例如通过文本生成图像、结合图像和文本进行理解等。
如今,图文结合是内容传播的主流。通过图像大模型,自媒体人可以快速生成高质量图片和视觉内容,极大提高内容的吸引力。
例如,中秋节快到了,使用CogView-3-Plus模型生成中秋主题的图案和表情:
假如你是一个资深表情包自媒体人,给我生成一个系列关于中秋节的表情包,要求符合中国文化,能够吸引人,能够成为爆款。
例如,当想了解某一个热门视频在讲什么的时候,使用GLM-4v-Plus模型可以识别视频内容:
得到文字描述如下:
所以说,CogView-3-Plus和GLM-4v-Plus又被称为【⻓了眼睛的⼤模型】。
其他更多的多模态模型,如下图所示:
在AI的助力下,自媒体人不再依赖偶然的灵感或市场热度,爆款内容的打造也不再是“偶然”,而是变得可预测、可复制。从创意到执行,再到最终的传播,开放平台BigModel提供了全方位的技术支持,让每一个内容创作者都能持续输出爆款,真正实现品牌的长效增益。
下面我们将使用Python编程语言和Streamlit工具,快速制作一个自己的自媒体小工具,选择的大模型是GLM-4-plus,让大语言模型帮助我们快速生成爆款标题、文章内容润色和文本摘要等。将AI工具和技术融入内容创作的流程中,帮助内容创作者在短时间内产出爆款内容。
如果你对代码不熟悉,可以直接在控制台快速进行体验,如下图所示。可以点击该链接直接打开开放平台:
https://zhipuaishengchan.datasink.sensorsdata.cn/t/rF
具体步骤如下:
第一步,在开放平台上申请app_key:在开放平台右上角申请app_key,如下图所示:
第二步,安装依赖库:
pip install zhipuai
第三步,创建工具编码:
import streamlit as stfrom zhipuai import ZhipuAIst.title('欢迎来到AI自媒体智能工具小助手!')api_key = "7748xxx"task_types_dict = {'爆款标题': "假如你是一个资深自媒体爆款标题优化师,根据提供的信息,改写成一个爆款标题:",'文本润色': "假如你是一个资深文案内容优化师,根据提供的信息,润色下面内容使其更加具有逻辑:",'文案生成': "假如你是一个资深文案撰写师,根据提供的信息,续写并润色文案,字数限制在300字以内:",'文生图片': "假如你是一个文本转图片的工程师,根据提供的信息,将文字描述内容生成一张图片:"}task_type = st.selectbox("选择平台:",list(task_types_dict.keys()),index=1)prompt = task_types_dict.get(task_type)models = ["GLM-4-flash","GLM-4-Long","GLM-4-plus","GLM-4"]model = st.selectbox("选择模型:",models,index=1)text = st.text_input("用户输入内容:", height=300)# 填写您自己的APIKeyclient = ZhipuAI(api_key=api_key)if text:st.warning("正在执行,请稍等!")response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": prompt + text},],)st.warning("正在结束!")message = response.choices[0].messagest.info(message.content)
使用下面命令,启动Streamlit应用:
streamlit run main.py
第四步,验证与测试:
在浏览器打开地址:http://localhost:8501/,就可以访问小工具助手了。可以选择要完成的任务类型和对应的模型。
很好!这样我们就完成了大模型工具集的MVP版本开发。接下来,如果需要更丰富的可视化界面和更强大的输入功能,可以在现有基础上继续迭代开发。这将进一步提升用户体验,使工具的操作更加直观,功能更加全面,帮助创作者更高效地进行内容创作和发布。
开放平台BigModel将在多个应用场景中进一步提升其服务能力,推动人工智能技术的普及和落地,助力更多企业和个人实现数字化转型和创新突破。
合理应用BigModel平台,可以帮助自媒体工作者在多个方面提升内容创作和传播的效率,具体包括:
热点灵感提取:通过爆款视频内容提取工具,创作者能够迅速获取热点趋势和灵感,捕捉受众关注的焦点,优化选题方向。
内容润色与专业化:利用大语言模型进行文稿润色和优化,提升内容的表达质量和专业度,使创作更具权威性和吸引力。
视觉素材生成:借助“文生图”模型,创作者可以轻松生成符合内容主题的视觉素材,提升内容的视觉冲击力,吸引更多观众。
在未来,自媒体爆款内容的打造将越来越依赖于这些强大的工具,帮助创作者走在内容趋势的最前沿。这也让内容创作过程变得更加智能、高效,使得高质量内容的生产不再依赖于繁重的手工劳动,而是通过技术驱动实现快速输出。
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