潘婷广告创意案例
潘婷广告诠释女性美丽的真谛
潘婷是一个非常著名的美发品牌，它一直致力于通过宣传女性的美丽来推广自己的品牌。潘婷的广告创意案例是一个非常好的例子，展示了如何将女性的美丽与品牌联系起来。
在这个广告中，潘婷使用了一个非常简单但是非常有说服力的创意——每个女人都有自己的美丽。它通过展示不同的女性如何表现自己的美丽，来证明这一点。例如，它展示了一个自信的职业女性、一个热情洋溢的运动员、一个优美的舞者以及一个幸福的母亲。通过这些形象刻画，潘婷告诉我们，每个女性都是独一无二的，她们都有着不同的美丽。
为了强调这个观点，潘婷在广告中使用了一些非常有说服力的话语。例如，“美丽并不是一个标准，而是一种态度。”这个语句告诉我们，每个女性都有自己的美丽标准，而这种标准是由她们的态度和自信所决定的。
潘婷广告呼吁女性保护头发健康
除了诠释女性美丽的真谛外，潘婷广告还呼吁女性保护头发健康。在广告中，潘婷使用了一些非常有说服力的例子来告诉我们，头发的健康对于女性的美丽是多么的重要。例如，它告诉我们，烫染头发会损伤头发的结构，令头发变得干燥、毛糙、易断裂。而过度使用电吹风和直板夹等电器则会使头发受到过度热量损伤，令头发变得无光泽、无生气。
为了呼吁女性保护头发健康，潘婷在广告中提供了一些非常有用的建议。例如，它告诉我们，要选择适合自己头发类型的洗发水和护发素，并按照说明书正确使用。它还建议我们，尽量减少对头发的烫染和电器损伤，保持头发的自然状态。
潘婷广告传递积极向上的价值观
最后，潘婷广告的创意案例还传递了一种积极向上的价值观。在广告中，潘婷告诉我们，每个女性都应该充满自信和勇气，追求自己的梦想和目标。它告诉我们，只要我们相信自己，勇敢前行，我们就可以实现自己的梦想。
通过这个广告，潘婷告诉我们，每个女性都是独一无二的，她们都有着自己的美丽和价值。它鼓励女性勇敢表现自己，追求自己的梦想，创造自己的人生。这种积极向上的价值观，不仅符合现代女性的需求和期望，也让潘婷品牌赢得了更多的忠实粉丝。
结论
总之，潘婷广告的创意案例是一个非常成功的广告创意，它通过诠释女性美丽的真谛、呼吁女性保护头发健康和传递积极向上的价值观，展示了一个女性品牌应该具有的特质。如果你正在寻找一种能够让你在市场上脱颖而出的方式，不妨学习一下潘婷广告的创意，创造一种适合自己品牌的广告方案。
潘婷广告创意案例随机日志
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这也(ye)引(yin)起(qi)了无數(shu)AI大佬(lao)和科(ke)技(ji)巨(ju)頭(tou)的興(xing)趣(qu)。今(jin)年(nian)加(jia)入(ru)OpenAI的大牛(niu)、前(qian)特(te)斯(si)拉(la)AI總(zong)監(jian)Karpathy近日(ri)就在一次開(kai)发者(zhe)活(huo)动上(shang)表(biao)示(shi)：AI智能体，代表了AI的一种未(wei)来！ Karpathy曾(zeng)将AutoGPT稱(cheng)为快(kuai)速(su)工(gong)程(cheng)的下一个前沿(yan) 其(qi)實(shi)，早(zao)在今年三(san)、四(si)月(yue)，就有(you)過(guo)一輪(lun)AI智能体的大爆发，仿(fang)佛(fo)巧(qiao)合(he)一樣(yang)，在短(duan)短兩(liang)周(zhou)内，斯坦(tan)福(fu)西部世界小(xiao)鎮(zhen)、BabyAGI、AutoGPT等多(duo)个智能体，就如(ru)雨(yu)后春(chun)筍(sun)一般(ban)冒(mao)出来。 甚(shen)至(zhi)有人发出號(hao)召(zhao)：別(bie)卷大语言模型了，咱(zan)们是卷不过OpenAI的，但(dan)要(yao)說(shuo)起AI智能体，他(ta)们并不比(bi)我们有經(jing)驗(yan)多少(shao)。 说不定(ding)，一不小心(xin)自己(ji)就能卷成AI智能体賽(sai)道上的「OpenAI」！ AI智能体大爆发，讓(rang)AGI雛(chu)形初(chu)顯(xian)？ 今天(tian)，就让我们回(hui)顧(gu)一下幾(ji)个月前的这股(gu)AI Agent大爆发。 这些(xie)智能体出现的时間(jian)，都非(fei)常(chang)接(jie)近。 3月21日，Camel发布(bu)。 3月30日，AutoGPT发布。 4月3日，BabyAGI发布。 4月7日，西部世界小镇发布。 5月27日，英(ying)偉(wei)達(da)AI智能体Voyager接入GPT-4后，直接完(wan)勝(sheng)了AutoGPT。通(tong)过自主(zhu)寫(xie)代碼(ma)，它完全獨(du)霸(ba)了《我的世界》，可以在遊(you)戲(xi)中進(jin)行全場(chang)景(jing)的終(zhong)身(shen)學(xue)習(xi)，根(gen)本(ben)无需(xu)人类插(cha)手(shou)。 就在同(tong)一时间，商(shang)湯(tang)、清(qing)華(hua)等共(gong)同提(ti)出了通才(cai)AI智能体 Ghost in the Minecraft (GITM)，它同样能夠(gou)通过自主学习解(jie)決(jue)任(ren)務(wu)，表现優(you)異(yi)。 这些表现优异的AI智能体，简直让人看(kan)到(dao)了AGI+智能体的雏形。 項(xiang)目(mu)1：斯坦福、谷(gu)歌(ge)「西部世界」 对于前几个AI智能体，Anacondainc数據(ju)科学家(jia)、Sophia Yang博(bo)士(shi)，就曾在博客(ke)中给出过全面(mian)分析(xi)。 这几个AI智能体中，最吸(xi)引眼(yan)球(qiu)的，无疑就是一经推(tui)出就爆火的，斯坦福和谷歌的研(yan)究(jiu)者共同創(chuang)建(jian)的西部世界小镇了。 生成式智能体逼(bi)真(zhen)地(di)模擬(ni)了人类的行为 这是一个交(jiao)互(hu)式的沙(sha)盒(he)环境(jing)，在小镇上，生活著(zhe)25个可以模拟人类行为的生成式AI智能体。 它们会在公(gong)園(yuan)裏(li)散(san)步(bu)，在咖(ka)啡(fei)館(guan)喝(he)咖啡，和同事(shi)分享(xiang)當(dang)天的新聞(wen)。 论文地址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2304.03442 而(er)这些AI智能体表现出的社(she)交行为，简直让人类驚(jing)掉(diao)了下巴(ba)—— 比如，從(cong)一个简单的用(yong)戶(hu)指定概(gai)念(nian)（一个智能体想舉(ju)辦(ban)情(qing)人節(jie)排(pai)隊(dui)）开始(shi)，这些智能体在接下来的两天里，会自动傳(chuan)播(bo)派(pai)对邀(yao)請(qing)的消(xiao)息(xi)，結(jie)識(shi)新朋(peng)友(you)，互相(xiang)約(yue)对方一起去(qu)派对，還(hai)会彼(bi)此協(xie)調(tiao)时间，在正(zheng)確(que)的时间一起出现在派对上。 这些可信(xin)的人类行为模拟之所(suo)以成为可能，正是因为下圖(tu)中的这个智能体架(jia)構(gou)。 它用三个重(zhong)要的架构基(ji)本要素(su)——記(ji)憶(yi)、反(fan)思(si)和規(gui)劃(hua)，将一个大语言模型做(zuo)了扩展。 生成式智能体的架构 1）记忆和檢(jian)索(suo) 记忆流(liu)包(bao)含(han)每个智能体的觀(guan)察(cha)列(lie)表，其中，每个观察都有自己的时间戳(chuo)。 观察可以是智能体執(zhi)行的行为，也可以是智能体从其他人那(na)里感(gan)知(zhi)到的行为。记忆流很(hen)長(chang)，但并不是所有观察都是重要的。 为了检索最重要的记忆以传遞(di)给语言模型，有三个因素需要考(kao)慮(lv)： 1. 最近性(xing)：近期(qi)的记忆更(geng)重要。 2. 重要性：智能体認(ren)为重要的记忆。例(li)如，與(yu)某(mou)人分手比吃(chi)早餐(can)更重要。 3. 相關(guan)性：与情境相关的记忆，即(ji)查(zha)詢(xun)记忆。例如，在討(tao)论如何(he)为化(hua)学考試(shi)学习时，学校(xiao)作業(ye)记忆更重要。 记忆流包含大量(liang)的观察，检索过程会确定應(ying)該(gai)传递给语言模型的这些观察的子(zi)集(ji) 2）反思 反思是一种高層(ceng)次的抽(chou)象思考，可以幫(bang)助(zhu)智能体进行概括(kuo)和推理(li)。 反思会定期產(chan)生以下两个問(wen)題(ti)：「关于陳(chen)述(shu)中的主题，我们可以回答(da)哪(na)3个最突(tu)出的高层次问题？，妳(ni)能从上述陈述中推斷(duan)出哪5个高层次的見(jian)解？」 反思樹(shu) 3）规划 规划很重要，因为行动不僅(jin)应该集中在当下，而且应该集中在更长的时间範(fan)圍(wei)内，这样，行动才能够連(lian)貫(guan)和可信。 规划同样存(cun)儲(chu)在记忆流中。智能体可以根据规划创建行动，并根据记忆流中的其他观察结果(guo)做出反应和更新計(ji)划。 情人节派对 这种应用具(ju)有无限(xian)潛(qian)力，甚至让人有点害(hai)怕(pa)。 想象一下，一个AI助手一直在观察着你的一举一动，为你制(zhi)定计划，甚至还能替(ti)你执行。 它会自动调整(zheng)燈(deng)光(guang)、沖(chong)泡(pao)咖啡，你还沒(mei)开口(kou)，它就已(yi)经把(ba)晚(wan)餐訂(ding)好(hao)了。 项目2：Camel Camel以「角(jiao)色(se)扮(ban)演(yan)」而闻名(ming)。 作为一个探(tan)索大语言模型社会「心智」的交流智能体，它提出了一个角色扮演智能体框(kuang)架，可以实现两个人工智能智能体的交流： 1）AI用户智能体：向AI助手提供(gong)指令，目標(biao)是完成任务 2）AI助手智能体：遵(zun)循AI用户的指令，并以解决任务的方法(fa)进行回应 3）任务指定智能体：这个智能体的作用，是为AI用户和AI助手构思一个具体的任务。这样，它就可以自主编写一个具体的任务提示，而不用用户去花(hua)时间定義(yi)了。 下面这个例子，展示的就是如何利(li)用Camel来开发一个交易(yi)機(ji)器(qi)人。 其中，AI用户是一个股票(piao)交易員(yuan)，AI助手是一个Python程序(xu)员。 任务指定智能体首(shou)先(xian)提出一个具体的任务，并给出任务的詳(xiang)細(xi)信息（根据情感分析结果监控(kong)社交媒(mei)体情感，并根据情感分析结果进行股票交易）。 然后，AI用户智能体成为任务规划者，AI助手智能体成为任务执行者，并在一个循环中相互提示，直到滿(man)足(zu)一些终止(zhi)條(tiao)件。 角色扮演架构 Camel的核(he)心在于其提示工程，即初始提示。 这些提示实際(ji)上是经过精(jing)心定义的，用于分配(pei)角色，防(fang)止角色反轉(zhuan)，禁(jin)止生成有害和虛(xu)假(jia)的信息，并鼓(gu)勵(li)连贯的对话。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.17760 LangChain实现 在LangChain的实现中，用的是Camel论文中给出的提示，并定义了三个智能体： 1）task_specify_agent（任务指定智能体） 2）assistant_agent（助手智能体） 3）user_agent（用户智能体）。 然后，使(shi)用一个while循环来循环进行助手智能体和用户智能体之间的对话： assistant_ai_msg = assistant_agent.step(user_msg)assistant_msg = HumanMessage(content=assistant_ai_msg.content)print(f"AI Assistant ({assistant_role_name}):\n\n{assistant_msg.content}\n\n")if"<CAMEL_TASK_DONE>" in user_msg.content:break 从生成结果来看，效(xiao)果非常不錯(cuo)。 不过，在Camel中，AI助手的执行结果只(zhi)是语言模型的回答，而没有真正使用任何工具来运行Python代码。 举个栗(li)子 利用Camel，一个人类程序员，一个人类游戏玩(wan)家，就和两个AI智能体一起，合作创建了一个游戏。 作者用Camel创建了两个智能体，一个玩家，一个程序员。 给他们設(she)定好制作一个游戏的目标后，玩家智能体就一步一步拆(chai)解制作游戏的步驟(zhou)。 而程序员智能体就針(zhen)对玩家设定的步骤一步一步编写代码。 像(xiang)極(ji)了未来的人类和编码AI开发一个具体项目的过程。 也有人使用Camel角色扮演了潜在的惡(e)意(yi)应用程序。 这个项目的目标是两个「碳(tan)奸(jian)」要滲(shen)透(tou)并破(po)壞(huai)世界主要國(guo)家的通訊(xun)，金(jin)融(rong)和政(zheng)治(zhi)網(wang)絡(luo)，最后建立(li)AGI帝(di)国。 「碳奸」1就把渗透的过程拆解出来，一个一个网络分别渗透。 「碳奸」2就根据这些小目标设立具体的执行计划。 当然，因为目标过于宏(hong)大，具体计划里的每一项办法也看起来不是那么好实施(shi)，比如： 「碳奸」2说他要用社会工程，釣(diao)魚(yu)攻(gong)擊(ji)，暴(bao)力襲(xi)击等办法去进入通讯网络——基本上还是没有什么可操作性。 但是未来如果语言模型等其他工具有了更強(qiang)的智能，可能两个「碳奸」顛(dian)覆(fu)人类的计划搞(gao)不好就真的有可能实现。 所以，嘗(chang)试过这些智能体之后，小编更加相信，大语言模型的「对齊(qi)」大业真是刻(ke)不容(rong)緩(huan)。 如果这种恶意智能体真的能发揮(hui)效果，人类被(bei)「偷(tou)家」也就是一瞬(shun)间的事。这就更让我们对AI对齐问题感到警(jing)醒(xing)。 项目3：BabyAGI Yohei Nakajima在3月28日发布了「任务驅(qu)动的自主智能体」（Task-driven Autonomous Agent），并在4月3日开源(yuan)了BabyAGI项目。 BabyAGI的关鍵(jian)特点是只有三个智能体：任务执行智能体（Task Execution Agent）、任务创建智能体（Task Creation Agent）和任务优先級(ji)智能体（Task Prioritization Agent）。 1）任务执行智能体按(an)順(shun)序完成列表中的任务 2）任务创建智能体根据先前任务的目标和结果创建新任务 3）任务优先级智能体对任务进行重新排序 然后，这个简单的过程将会不断地重復(fu)。 在LangChain的网络研讨会上Yohei称，他设计BabyAGI就是模拟自己的工作方式。 文章(zhang)地址：https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/ 具体而言，他每天早上从待(dai)办事项清单中解决第(di)一项任务，然后依次完成任务。 如果出现新任务，他只需将其添(tian)加到清单中。 在一天结束(shu)时，他重新評(ping)估(gu)和重新排序清单。然后将这种方法映(ying)射(she)到智能体的工作流程中。 用上了这个项目，相当于让大佬自己给我们24小时不停(ting)歇(xie)的打工。 BabyAGI流程图（有趣的是，这篇(pian)研究论文是在GPT-4的輔(fu)助下完成的） BabyAGI + LangChain 在LangChain框架中，运行BabyAGI非常简单。 首先，创建一个BabyAGI控制器，其中包含三个鏈(lian)： 1）任务创建链（TaskCreationChain） 2）任务优先级链（TaskPrioritizationChain） 3）执行链（ExecutionChain） 然后，在一个（潜在的）无限循环中运行它们。 通过Langchain，可以定义最大迭代次数，这样它就不会无限运行并消耗(hao)掉所有的OpenAI API額(e)度。 下面是运行2次迭代后的结果： BabyAGI + LangChain工具 = 超(chao)能力 正如上图所示，BabyAGI只「执行」有大语言模型回复的内容。 借(jie)助LangChain工具的强大功(gong)能，智能体可以在「执行」过程中利用各(ge)种工具，例如用谷歌在互聯(lian)网上搜(sou)索信息。 下面这个例子，展示的就是「执行」用谷歌来搜索舊(jiu)金山(shan)当前天氣(qi)的过程。 BabyAGI的应用潜力，可以说是巨大的——只需要制定一个目标，它就会自己去执行。 不过，它还是缺(que)少一个可以和用户进行更多交互的UI。 比如，在BabyAGI为用户安(an)排邀约之前，应该先进行确认。 我们来看一些实际的使用案(an)例吧(ba)： Cognosys 网址：https://www.cognosys.ai/ 它是BabyAGI的网络版(ban)。 免(mian)費(fei)版本可以訪(fang)问ChatGPT，执行最多7个智能体循环。 收(shou)费版21刀(dao)一个月，无限访问GPT-4，执行最多20个智能体循环。 Do Anything Machine https://www.doanythingmachine.com/ 这是一个自动执行每日任务清单的智能体，能在连接了ChatGPT之后帮助用户自动执行每日代办事项。 可以连接包括ChatGPT在内的各种插件去执行你的待办事项。 只不过现在使用还需要先加入等待名单。 看着自己的待办事项自动消失(shi)真是一件很解壓(ya)的事情，多等等也是值(zhi)得(de)的。 God Mod https://godmode.space/ 这是一个通过ChatGPT帮你执行各种任务的工具。 需要用户綁(bang)定自己的GPT賬(zhang)户API之后，在这个类似(si)ChatGPT的界面中輸(shu)入的要求(qiu)。 他会帮你分解成多步，然后通过ChatGPT来提供解决方案。 项目4：AutoGPT AutoGPT剛(gang)出现，就被Karpathy盛(sheng)贊(zan)是prompt工程的下一个前沿。短短几天就在GitHub狂(kuang)攬(lan)2.7萬(wan)星(xing)，火爆整个AI社區(qu)。 它遵循类似于BabyAGI的邏(luo)辑——包括产生想法、推理、生成计划、点评、规划下一步行动和执行的过程，然后无限循环这个过程。 在执行步骤中，AutoGPT可以完成很多命(ming)令，比如谷歌搜索、瀏(liu)覽(lan)网站(zhan)、写入文件和执行Python文件。 甚至，还可以啟(qi)动和刪(shan)除(chu)GPT智能体（这也泰(tai)褲(ku)辣(la)！）。 在运行AutoGPT时，有两个初始的提示输入： 1）AI的角色 2）AI的目标 它能够生成思考、推理、制定计划、批(pi)评、规划下一步行动和执行。 比如，进行谷歌搜索： AutoGPT最厲(li)害的一点就是，它能在一定程度上允(yun)许人类和他进行交互。 当它想要运行谷歌命令时，它会请求授(shou)權(quan)，这样用户就可以避(bi)免浪(lang)费OpenAI API token之前就停止循环。 如果它还能够与人类进行对话，让我们实时提供更好的指导和反饋(kui)的话，那就太(tai)赞了。 编写自己的代码并执行腳(jiao)本 项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT 同样，这个项目也是由(you)ChatGPT驱动，它会自动按照(zhao)用户的要求去写代码，以及(ji)完成其他工作。 使用AutoGPT在网上点披(pi)薩(sa) 使用体验就类似于一个浏览器插件。 这个项目能直接帮你完成点餐过程中那些繁(fan)瑣(suo)的流程。 输入地址，選(xuan)擇(ze)口味(wei)等步骤都不用你親(qin)自动手，你只用在一旁(pang)看着，如果发现问题及时糾(jiu)正就好了。 AI智能体文明(ming)要出现了，还卷大模型不？ 雖(sui)然刚刚介(jie)紹(shao)的这4个AI智能体，仍(reng)處(chu)于早期开发階(jie)段(duan)，但它们已经展示出了令人印(yin)象深(shen)刻的成果和潜在应用。 毫(hao)无疑问，自主AI智能体将会是一个非常有前景的領(ling)域(yu)。 Karpathy在活动中暢(chang)想道：未来的AI智能体可能不是单独的个体，而是非常多的AI智能体組(zu)織(zhi)，甚至，会出现一种AI智能体文明。 Karpathy表示，在2016年左(zuo)右(you)，自己早期在OpenAI工作时，当时的业界潮(chao)流就是研究如何用强化学习来改(gai)进AI智能体。 很多项目都在基于类似雅(ya)达利游戏，来制作AI玩家。 而5年后的今天，因为有了全新的技術(shu)手段，AI智能体重新成为了大有前途(tu)的方向。再也没有人像2016年那样，用强化学习来研究智能体了。 在活动最后，Karpathy对在场的开发者发起了鼓舞(wu)：在座(zuo)的各位(wei)构建的AI智能体，其实处于当代AI智能体的最前沿，比起你们，其他大型的LLM机构，比如OpenAI、DeFi等，并不算(suan)处于最前沿。 比如，OpenAI非常擅(shan)长訓(xun)練(lian)Transformer大语言模型，如果一篇论文提出了某种不同的训练方法，OpenAI内部会覺(jiao)得是小case，都是咱们玩剩(sheng)下的。 然而，每当有新的AI智能体论文出现，OpenAI内部都会非常兴奮(fen)，立刻展开热烈(lie)的讨论。 如果没有在做GPT-5，那OpenAI是不是正在暗(an)中发力，做起了大模型智能体呢(ne)？让我们靜(jing)静等待。 PS：顺便(bian)一提，关于在上述智能体中大显身手的LangChain，吳(wu)恩(en)达今日刚刚上線(xian)了新課(ke)程《LangChain：构建与数据对话的聊(liao)天机器人》。 https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-chat-with-your-data/ 參(can)考資(zi)料(liao)： https://towardsdatascience.com/4-autonomous-ai-agents-you-need-to-know-d612a643fa92返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：