如何用AI搞钱

转载 已于 2024-02-07 16:43:08 修改 · 282 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://github.com/bleedline/aimoneyhunter
文章标签：

#人工智能

于 2024-02-07 16:42:27 首次发布

如何开始副业最稳妥

四条建议

  • 做内容搞流量，而不是做一个产品去卖 - 搞来流量，流量自然需要产品，找到别人的产品，合作促成交，就可以赚到钱。
  • 做铲子，而不是挖金子 - 挖金子对项目的全面要求很高，而且风险大，卖铲子往往会更直接。
    • 贴牌 - 如果你做了一个产品A，记得把产品A当做产品卖给其他人，甚至可以支持贴牌，让大家一起挖金子。
    • 分销 - 如果你自己在挖金子，你最好想办法能让其他人也挖到金子，分销是个不错的思路。
  • 不想花钱，就要花时间 - 花钱跟人买认知，然后去执行，风险小但需要付出成本。如果你不想付出成本，就需要付出时间。通过时间来去不断试错，选出来能赚钱的事情做。当然，花钱不一定能买到认知，也可能当了韭菜。
  • 做资产，而不是卖时间 - 如果你的时间不能同时卖出多份，那和打工没差别。请去累计自己的资产，而不是下场动手做一次性售卖时间的事情。

一条策略

做自媒体流量，抱着平台吃饭是当下用AI做副业最亲民的一条路径。

AI技术赚钱思路分享

技术赚钱的一些认知

  • 做垂类，而不是做平台 - 如果你想做一个产品，请足够垂直。做GPT套壳的那么多，你很难脱颖而出，但增加一个垂类，你就能被人所知道。比如桌面版GPT？或者自媒体GPT？或者AI女友GPT聊天？…………
  • 做顺人性的，而不是逆人性的：做小说就顺人性，搞教育就逆人性
  • 从小切入 - 别一上来想搞太大，从最小的地方切入，比如你想做Midjourney绘画站，你可以上来先做个Midjourney API。它这个铲子已经足够可以先挣钱了。
  • 开源赚流量，比闭源挖金子强：当你开始开源时，你会源源不断收获资源。远比你闭源没人知道强。
  • Build in Public - 结合上一点，这会给你带来极大的公共认同。你有了流量基础，还怕不好启动一个闭源项目吗？
  • Copycat - 获取最新的资讯，去做Copycat，欧美到国内，国内到非洲，有信息茧房就有钱赚。
  • 做国外而非国内 - 做国外赚美金好一些，因为国内有各种LLM审核问题
  • 赚有钱人的钱，赚想赚钱人的钱 - 这两个人群最好付费，其他人群付费成问题
  • 该怎么推广 - 如果你问了这个问题，你大概率还没搞明白：你的目标用户，你的核心功能，产品核心卖点，和目标用户聚集地。等你搞明白这四件事儿后，你压根不担心如何完成初期推广。

已验证的一些技术赚钱方案

1、套壳站

无论是GPT套壳站，还是MJ套壳站，基本思路就是做个站点，然后搞成SaaS或者支持私有化部署贴牌的，然后几千块一套往外卖给想赚钱的小老板。他们自己去搞流量挣钱。 这种套壳站，往往都离不开分销系统。

2、API聚合

做API封装的，把各类LLM或者AI能力，缝合成API，支持开发者快速调用，省去了自己海外结算账单，部署转发服务器这些错综复杂的事情。 这个主要就是中间商赚差价，找一些号贩子弄点儿便宜的API账号，然后按照比官网低的价格再卖出来，但要持续维护各个版本的变化，以及各种做调度控制，其实还是挺累的。

3、发卡站

各种开源发卡站，自动卖GPT账号，很多号贩子在群里卖账号，都不知道有这些东西。搞个发卡站给他们都能赚钱。。

4、聚焦的AI工具

比如AI写论文，AI自动自媒体发布，AI证件照，把AI能力聚焦到某一个领域或者某一个人群的特定需求上。 这个领域有个特点，必须要刚需才可以。足够聚焦，就会带来力量。

5、模型训练

帮甲方做模型训练，这个生意也挺多的，但是不好交付。因为国内的模型效果上很可能达不到甲方要求。

AI自媒体赚钱思路分享

ai脚本视频赚钱

图片绘本故事

虚拟人口播

小说漫画推文

电影剧情解说

热点选题技巧

视频变幻赚钱

瞬息全宇宙

热舞小姐姐

无限穿越放大&缩小景别

视频翻译&视频搬运

AI图片赚钱副业

个人头像

桌面壁纸

模特换装

商品广告

儿童绘本

表情包

家具&装修

LOGO制作

照片修复

AI文案赚钱副业

新媒体推文

AI论文代写

AI小说编剧

AI简历改写

AI音频赚钱副业

AI声音克隆

AI音乐

AI直播

无人货架直播

虚拟人直播

程序员用AI搞钱指南——从0到月入5万的可复制实战路径
x914847234的博客
09-15 910
程序员AI变现指南：5大高潜力赛道与落地方法论 本文为程序员提供AI变现的实战路径，重点解决方向选择与快速落地问题。核心优势在于技术理解力、工具开发能力和问题敏感度。推荐5大赛道：1）垂直领域工具开发（如电商AI客服）；2）AI数据服务（标注/合成数据）；3）行业解决方案（教育/法律AI）；4）AIGC内容变现；5）技术培训/咨询。落地四步法：需求验证→搭建工具链→冷启动→规模化运营。关键避坑点包括避免技术完美主义、注意合规风险、重视用户运营。文末附3个月做到月入5万的实战案例，并提供"本周执行清
用AI搞钱每天500+的5种方法
m0_56144365的博客
10-28 5078
在这个人人都在说“副业刚需”的时代，想要真正搞钱，尤其是每天稳定赚500+，难吗？其实一点都不难。普通人如果能够巧妙利用AI工具，实现轻松增收是完全可能的。今天，我就给大家分享五种利用AI每天赚500+的真实方法，赶紧收藏起来！
普通人如何用AI搞钱，做出爆款短视频
Trb201013的博客
09-04 4717
对于普通人而言，要想在 AI 风口下搞钱，最佳途径便是借助 AI 做自媒体。在当今自媒体时代，每个人都有成名机会，都有可能打造出属于自己的爆款作品。接下来，一起看看具体如何运用 AI 制作出属于自己的爆款视频吧。
绝！用AI搞钱不用上班，月入过万~
聚合AI智能助手
05-21 1101
首先我们要明白，只是一个工具，所以我们缺少的其实不是如何通过搞钱，而是在目前的大环境下发现商业机会的嗅觉。​我在早年创业期间摸索出来一套构建简单商业模型的方法论，大概是由这么几个核心要素组成：​：需要对自己有足够清晰的认知，足够理性的剖析自我​：创业无论是卖货、卖软件、还是卖自己这个 ip，都需要明白市场目前有哪些需求是自己下场了之后能够用自己的核心优势填充的​在大的商业闭环中找小流程切入：小步快跑，在整个商业的路径依赖中找到可以放大的点，再一点点吃下。​将这几个点拆分一下，我们就得到了：​。
如何用AI搞钱：普通人的自媒体赚钱攻略
2301_80239908的博客
10-16 1071
现在人人都在讨论AI，但很多人不知道，普通人其实也可以通过AI做自媒体，实现“搞钱”的梦想！是不是觉得高深莫测？没关系，今天我就用最通俗易懂、口语化的方式，带你了解如何利用AI在自媒体领域快速赚钱，让AI成为你的赚钱“好帮手”。
过年不躺平，年轻人开始用AI搞钱了｜别样年经济
2401_85116933的博客
11-20 1010
越来越多的人开始探索将于副业的可能性，科技的发展确实让过年变得更加丰富多彩和便捷高效，也让年轻人可以按照自己的意愿过年。说一个过年期间发生的事情，2月14日，大年初五。迎财神是中国传统的民俗，同时也是西方情人节，但比起浪漫过节，这一届年轻人更热衷于拜“赛博财神”搞钱。在淘宝小冰旗舰店里（小冰是一套完整的、面向交互全程的交互主体基础框架，又叫小冰框架AvatarFramework），许多人在AI财神爷的评论区祈福与还愿：“A股红了，差点忘记来还愿了，赛博财神爷灵啊！”“收到财神爷的祝福啦，开心！
2024年用AI搞钱，五大AI变态神器！
qq_46094651的博客
01-18 1145
今天我要给大家介绍一些关于2024年用AI搞钱的神奇工具，它们可以为你带来更多收益。接下来，让我们一起来了解这5个变态神器吧！首先，让我们来认识第一个神奇的工具——“笔灵AI”。它是一款强大的创作助手，可以帮助你在多个领域进行文案创作。通过笔灵AI，你可以轻松写作短视频脚本、小红书种草笔记、小说剧情等等。只要你的创作被采纳，就能够赚取丰厚的收益。想象一下，有了笔灵AI这个助手，你不再需要为文案发愁，而是专注于创作与赚钱的快乐之中。​ 我们来看看第二个神奇的工具——“哩布哩布AI”。
用AI搞钱第①弹，表情包制作到变现全攻略！（含提示词）
Trb201013的博客
01-23 3259
现在用 AI 就能轻松制作出超萌超有趣的表情包，然后再通过各种渠道变现，让你轻松实现财富自由！
一个教你使用AI搞钱的思路汇总集合_ai 搞钱
2401_85379281的博客
07-28 1297
github上有这样一个 9.1kstart的项目AiMonneyHunter，这是一个ai副业赚钱资讯信息的大合集，将在全网搜索并整理ai副业赚钱的相关方法、技术、工具、以及一些可以赚钱的平台和渠道。期望能在AI时代，打破信息茧房，让大家都能在这个时代利用AI智能化做副业，赚取工作之余的额外收益。包含的内容如何开始副业最稳妥四条建议一条策略AI技术赚钱思路分享技术赚钱的一些认知已验证的一些技术赚钱方案AI自媒体赚钱思路分享ai脚本视频赚钱图片绘本故事虚拟人口播小说漫画推文。
如何用ai打一场酣畅淋漓的数学建模比赛? 给考研加加分！
热门推荐
独木不成林，单弦不成音。
05-26 52万+
我的GPT网站，已经帮助不少于100人取得了数据建模的金奖或者银奖（用AI打比赛，你负责天马行空，数据取样、数据处理、数据可视化、挖掘建模，他都能搞定…数据建模是个小众的赛道，可能很多大学生不知道，简单来说：他能薅学分、保研加分、毕业好找工作(简历上写一辈子)，尤其是基于GPT-4o模型，简直对他们是降维打击。举个栗子：你可以直接把Word、PPT、Excel丢给GPT-4o，他会帮你总结、分析、整理和翻译！数学建模每年的比赛非常多，像国赛、美赛、深圳杯、华为杯这些含金量非常高的比赛，可以为保研加分。
AI变现：AI行业生存现状摸底！哪些公司在挣钱？能挣多少钱？普通人怎么用AI搞钱？有哪些坑？
Python栈_基的博客
09-10 2447
AI这个话题火了一年半了，有人用AI炒作融资、有人骗宝妈学AI月入过万、有人把传统脚本软件套个AI壳直接卖加盟，也有人正在用AI降本增效。目前国内的AI市场，可以说是三教九流、鱼龙混杂、乱七八糟、无奇不有。导致兄弟们一直疑惑：AI这个行业到底挣不挣钱？哪些公司在挣钱？能挣多少钱？普通人怎么用AI搞钱？有哪些坑？今天我请生意圈会员@乐阳兄弟跟大家彻底把AI行业聊清楚。乐阳兄弟自去年2月ChatGPT大热的时候入行，这一年半他开发过工具、倒卖过资源、搞过培训、做过项目，可以说跟AI沾边的啥都干过。
DeepSeek搞钱指令库：开启AI创富新时代页.pdf
03-18
DeepSeek搞钱指令库：开启AI创富新时代页.pdf
精选资源
【DeepSeek搞钱指令库】基于AI技术的AI赚钱指南：涵盖内容创作、电商、企业服务与金融投资的全方位应用
04-30
内容概要：《DeepSeek搞钱指令库：开启AI赚钱新时代》介绍了DeepSeek在搞钱领域的多种应用及其潜力。DeepSeek凭借强大的自然语言处理、推理决策和多模态融合能力，已在多个行业展现优势。文中详细阐述了如何利用...
精选资源
AI技术赋能搞钱实战-基于DeepSeek的内容创作、电商、金融服务全解
03-12
第一部分内容介绍了DeepSeek的背景和发展历程，技术特点和优势，并探讨了其在搞钱领域中的巨大潜力；接着阐述了DeepSeek如何辅助内容创作者通过打造自媒体爆款内容和制作知识付费产品等方式实现收益；此外，还讲述了...
DeepSeek 搞钱教程（0基础入门）.pdf
02-10
文章主要介绍了DeepSeek平台提供的各个行业变现教程，内容详实，覆盖自媒体、电商、教育、程序员接单、法律和本地生活等多个领域。在自媒体行业部分，文章首先阐述了批量生产内容的步骤，然后通过全流程案例拆解让...
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
12-30 757
摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
m0_53104033的博客
12-31 776
本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
最新发布
李梨同学的博客
12-31 779
以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
6神经网络框架
疯帽子的博客，满脑子都是些“为什么乌鸦像写字台”的问题
12-27 1868
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
用pytorch 搞人工智能
11-13
PyTorch 是一个强大的开源深度学习框架，由 Facebook（现 Meta）开发和维护，广泛用于人工智能（AI）领域，尤其是在计算机视觉、自然语言处理、生成模型和强化学习等任务中。使用 PyTorch 进行人工智能开发，通常包括以下几个核心步骤： --- ### 1. 安装 PyTorch 首先确保你已安装 PyTorch。推荐使用 pip 或 conda 安装： ```bash # 使用 pip 安装 CPU 版本 pip install torch torchvision torchaudio # 使用 pip 安装支持 CUDA 的 GPU 版本（推荐） pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 验证是否安装成功： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True（如果你有 NVIDIA GPU 并正确安装了 CUDA） ``` --- ### 2. 构建一个简单的神经网络（以手写数字识别为例） 以下是一个使用 PyTorch 实现的简单全连接神经网络（MLP），用于 MNIST 数据集分类： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 设置设备（GPU 或 CPU） device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # MNIST 均值和标准差 ]) # 加载训练和测试数据 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False) # 定义神经网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 10) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = x.view(-1, 28*28) # 展平图像 x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x model = SimpleNet().to(device) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 model.train() for epoch in range(5): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print(f'Epoch: {epoch}, Batch: {batch_idx}, Loss: {loss.item():.6f}') # 测试模型 model.eval() correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() print(f'\nTest Accuracy: {correct}/{len(test_loader.dataset)} = {100. * correct / len(test_loader.dataset):.2f}%') ``` --- ### 解释说明： - **`nn.Module`**：所有神经网络模块的基类，需继承它来定义自己的模型。 - **`DataLoader`**：用于高效加载批量数据，支持多线程和打乱顺序。 - **`transforms`**：对图像进行标准化、归一化等预处理。 - **`CrossEntropyLoss`**：适用于分类任务的损失函数，结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss。 - **`Adam` 优化器**：自适应学习率优化算法，适合大多数场景。 - **`.to(device)`**：将模型和数据移动到 GPU 加速计算。 - **`model.train()` / `model.eval()`**：切换训练和评估模式（影响 Dropout、BatchNorm 等行为）。 --- ### 扩展方向： 1. 使用 CNN 替代 MLP 提升准确率。 2. 使用 `torchvision.models` 调用 ResNet、EfficientNet 等预训练模型。 3. 添加学习率调度器（如 `StepLR`）、早停机制等。 4. 使用 TensorBoard 可视化训练过程。 5. 部署模型为 ONNX 格式或使用 TorchScript 推理。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值