有没有rpa结合国内AI的自动爆文写作案例，RPA结合AI的自动绘画案例，Rpa自动剪辑案例? 要针对个人的落地详细教程！

以下是一些可以帮忙做 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。

以下是为您推荐的一些国内好用的 AI 产品： 1. 图像类产品： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一些局限性，如某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色。 2. 聊天对话类产品： Kimi：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言：背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出色。 3. 其他类产品： 美趣 AI：原生图片生成，所属公司为兴利和。 说得相机提词器：功能写作软件。 AI 智能写作：原生写作软件，所属公司为汉酷网络。 创客贴 AI：功能平面设计，所属公司为艺源酷科技。 360AI 搜索：功能智慧搜索，所属公司为 360。 图趣 AI：原生图片生成。 Molica AI：原生图片生成。 文案宝：原生个人助理。

以下是一些电商常用的 AI 工具： 1. 电商 AI 工具库基础版（作者：清酒）： 收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，结合场景特别直观。 按照电商的角色进行了区分，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。 不仅有产品形态，还有非常具体的使用描述。您可以通过链接 https://i1lfku7w5p.feishu.cn/sheets/PJZTsTnDQhZnAatp2dccKYjQnnh 查看。 2. 生成式 AI 工具： 像这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，这对于向在线购物者销售产品非常重要。 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 3. 营销领域的 AI 工具： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助电商从业者高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。

学习 AI 是否有必要报课程取决于您的具体情况和需求。 如果您想深入学习 AI 中的美学概念和操作，可以考虑报野菩萨课程。对于入门学习，有多种途径可供选择。比如，可以先从国内模型工具入手，因为其不花钱。学习过程可以从提示词开始，国内的大语言模型工具好用，并且在与各类模型对话中提示词具有重要性，结构化提示词还有优势。您还可以参考温达、李弘毅老师的课程等。 另外，若想进阶学习，可能需要考虑高阶方向。在学习过程中，对于账户投资，初期可先从国内模型工具入手。同时，若想深入学习某些内容，可查看官方 cookbook，创作者将内容做成可视化形式也会发到群里。入门经典必读和面向开发者的文章也值得阅读，欢迎上传相关 PPT 用作参考。 总之，是否报课程要综合考虑您的学习目标、预算和现有基础等因素。

以下是目前一些具有优势的 AI 软件： 在移动设备上，图片和视频内容编辑方面，传统创意工具转型的生成式 AI 优先，如排名较高的美图秀秀（第 9 位）、SNOW（第 30 位）和 Adobe Express（第 35 位）。 ChatGPT 第三次以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品。 Perplexity 在网络上排名第三，是一款专注于提供简明、实时和准确查询答案并引用来源的人工智能搜索引擎，其在访问时长方面略胜于 ChatGPT，且首次进入移动端前 50 名榜单。 Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手，在网页排名中进入前五，排名第 4。

以下为您提供两个智能体搭建案例： 案例一： 智能体名称：市场分析报告 智能体简介：品牌营销公司在用的生成智能体，输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告。数据化呈现更具真实性，附带信息来源网址便于源信息校正。可帮助品牌主/营销人员减少信息收集时间，聚焦决策判断。 应用场景： 目标人群：企业管理层（做发展策略评估）、投资者（评估投资机会）、创业者（评估项目可行性）、营销人员（做营销计划依据）。 当前痛点：信息收集需要长时间；报告的真实性是否可验证；现有大模型做的市场报告太过概念化，不能做有效参考。 应用价值：减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能：根据用户的要求或指定的行业、产品，搜索网络信息，生成一份完整的市场调研报告，用数据支撑，并附引用链接。 案例二： 智能体开发平台：字节扣子和腾讯元器。 概念定义：智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，很多公司开始关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：帮助 B 端商家搭建 Agent。 智能体开发平台介绍：字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人比较常用的还是扣子。

以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例： 一、视频镜头 1. 浅焦镜头（Shallow focus shot） 提示词：一个老奶奶手拿照片面对观众，镜头从照片聚焦到老奶奶脸上，营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头（Spy shot） 提示词：镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片，面带思念地看着照片，场景温馨。 3. 摇晃镜头（Handheld shot） 提示词：镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵，画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友，增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头（Hyperlapse shot） 提示词：镜头穿过一条隧道，通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头（Tracking shot） 提示词：镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头（Carmounted shot） 提示词：镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发，展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词：镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒，增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角（Drone perspective shot） 提示词：无人机视角展示一个人站在高山顶峰，俯瞰壮丽景色，远处是连绵的山脉和云海，营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词：镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑，增强仰视感和宏伟感 提示词：相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人，背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头（Lowangle shot） 提示词：镜头从树底向上拍摄，展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头（Dolly in） 提示词：镜头从远处向前推进，打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词：镜头在变焦的同时快速旋转，展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头（Timelapse shot） 提示词：镜头固定不动，长时间拍摄并加速播放，展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词：镜头逆光拍摄，一个男人站在夕阳下，背光照亮他的轮廓，面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词：镜头失焦拍摄城市的霓虹灯，灯光模糊，呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头（Side dolly shot） 提示词：镜头与骑自行车的少年平行移动，跟随他的骑行路径，保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词：镜头同时进行推拉和变焦，展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词：镜头将真实场景和虚拟场景结合，以 X 光效果拍摄骨骼，以真实场景展示一个手拿着一把钥匙，钥匙的轮廓清晰，背景虚化。 19. 反射镜面镜头（Reflection shot） 提示词：反射镜头，通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词：黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感。 21. 特写镜头（Closeup shot） 提示词：特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期：平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt：女孩后退，拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换，近景正面拍摄女孩的上半身，她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 2. 一致性多镜头提示词 Prompt：远景拍摄，一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换，近景拍摄男人的上半身，他一脸忧愁。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 3. 一致性多镜头提示词 Prompt：穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换，近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换，近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接：

以下是一些智能客服的实践案例： 在销售方面，有“销售：话术总结优缺点”，涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情： 入库时间：2023/10/30 在销售方面，还有“销售：定制销售解决方案”，涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情： 入库时间：2023/10/30 在客服方面，有“客服：定制客服话术”，包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情： 入库时间：2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用： ChatGPT 承担客服功能，通过告知其具体客服身份，要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题，并生成合适的回复，管理社区互动，模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点，从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态，并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例：

以下是 AI 应用在测试领域的一些案例： 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的关于 RAG 案例的相关内容： 在商业化问答场景中，存在大模型根据知识库回复不准确的情况，如回答牛头不对马嘴、未依据正确内容回答等错误场景，这凸显了优化大模型根据知识库回答准确性的重要性，而在 AI 领域中，此优化过程称为 RAG。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统。 在案例研究中： 案例 B 中，用户查询特定研究论文中的“表格 8”及所列因变量，ChatDOC 能有效检索整个表格，包括标题和内容，准确响应查询，而 Baseline 模型未检索到真正的“表格 8”。 OpenAI 在提升 RAG 准确率方面，从 45%开始，尝试多种方法，如假设性文档嵌入和精调嵌入等效果不理想，通过调整信息块大小、嵌入不同内容部分、Reranking、对不同类别问题特别处理、提示工程、查询扩展等方法，最终达到 98%的准确率，强调了模型精调和 RAG 结合使用的潜力。

要引入 AI 对包括 PDF、PPT、WORD 等文件的案例进行解析，以方便用户智能搜索和对文本内容进行全文提问，可以参考以下方法： 1. 对于法律文本阅读场景： 操作动作：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 Prompt 指令词示例：“图纸是谁设计的？”“谁负责承担本项目的设计、建设？”“贷款期限是多少？”“谁承担律师费？”“请概括原告的诉讼请求和事实理由？”“根据民事答辩状，被告张三一方还有更好的答辩建议吗？” 拼接模板：根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】。你需要尽可能的参考材料内容：【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】+ 我的问题是：参考上述 Prompt 指令词。 2. 对于 AI 产品案例和投稿中的自媒体场景： 例如“创作：社群的每日资讯”“创作：写科普内容”“分发：内容分发”“沟通：小团队与甲方沟通”等案例，涵盖了品牌推广、科普创作、内容分发、团队沟通等方面。 3. 对于 AI 产品案例和投稿中的工作场景： 包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等七大行业的商业化应用，如企业日常办公文档撰写、教育资源平等获取、游戏剧情生成、电商舆情监测、金融理财顾问等方面。

以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是通过图片素材自动剪辑视频的步骤： 1. 访问 Adobe Firefly 网站（https://firefly.adobe.com/），选择“生成视频”。 2. 在“生成视频”页面的“提示”字段中输入文本提示，您还可以使用“上传”选项在“图像”部分使用图像作为第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。添加图像以提供清晰的视觉引导，使生成的视频更紧密地与您的愿景对齐。 3. 在“常规设置”部分，确定“宽高比”和“每秒帧数”。 4. 在“高级”部分，您可以使用“种子”选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。 5. 选择“生成”。 此外，关于生成视频的常见问题解答： 视频模型可能需要裁剪您的图像以适应所需的图像大小，这是从中心完成的，可能会丢失边缘部分图像。要自己裁剪图像，可以使用 Adobe Express 等 Adobe 应用程序。 种子是帮助启动流程的数字，控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的资源。如果更改了提示、上传的图像和控制等属性，则使用相同的种子。如果属性保持不变，则会生成新的种子。 当更改任何设置或提示时，种子将保持不变，这可能导致生成的人物在种族、民族或肤色方面看起来相似。在“高级设置”下更改种子编号可能会改变人物的种族、民族或肤色。

要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。

以下为您推荐一些视频自动去水印的 AI 工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，运用 AI 技术去除图片水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简便，上传图片、选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，用户可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可选择保存生成的文件，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：具备 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印且不留痕迹，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 此外，如果您想去除视频水印，还可以： 利用剪映工具，创建黑屏贴纸遮住水印，导出后裁掉黑边部分，但会损失一部分视频画面。 使用工具如 https://clipdrop.co/cleanup 去除图片水印。 这些工具各有特点，您可根据具体需求选择最适合的去水印工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Excel 中，对于数据分类有一定的方法和限制。假设我们有一个关于电影评论的 Excel 表格，其中包含电影名称、评论、评分等列。传统的搜索原理是单词匹配，例如，如果用户想找到包含“酷”的评论，可使用 Excel 的“查找”功能输入“酷”进行查找，能直接导航到“环太平洋”的评论。 然而，这种方式存在局限性。比如语义搜索的缺失，如果用户想找到表达“精彩”或“激动人心”的评论，但没有明确使用这些词，传统搜索无法返回如“星球大战”的相关结果。而且对于非结构化数据，如图像、音频和视频等非文本内容，传统 Excel 工具无法进行有效的内容搜索。 不过，在一些简单场景中，Excel 还是能发挥作用的，比如文本数据管理，在个人和商业环境中管理文档、客户反馈、项目说明等，以及进行简单的数据筛选，快速查找包含特定关键词的行或记录，但更适用于小规模数据集。 总体来说，Excel 可以在一定程度上帮助进行数据分类，但对于复杂的语义理解和非结构化数据处理，可能无法完全满足需求。

以下是关于 RPA 的 AI 方案： 对于中小企业利用人工智能进行转型方面： RPA 是一种软件技术，能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作，是一种快速部署且成本效益高的解决方案。 可用于自动化各种标准化、规则性的任务，如数据录入、文件处理等。 在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件，根据具体工作流程配置，初期实施后进行测试，并根据实际情况调整优化。通过这种方式，中小企业能够显著提高工作效率，降低错误率，减轻员工工作负担，使员工专注于更重要和创造性的工作。 在 a16z 的观点中： 到 2024 年，LLM 驱动的机器人流程自动化（RPA）公司市场有望腾飞。 如今企业在当前软件系统上常需人工操作，RPA 是目前处理如数据输入等重复性任务的最佳方案，但仍存在大量手动操作和故障，通常需要大量自定义实现和服务。 借助 LLM，有机会构建更智能的 RPA 系统，能根据上下文理解输入和操作并动态调整，可能会有多种针对特定类型自动化任务量身定制的垂直化解决方案，如财务发票处理、客户支持服务查询等，买家会购买最适合其工作流程和需求的解决方案。

RPA 即机器人流程自动化，是一种软件技术。它能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务，在不改变现有系统架构的情况下工作，是一种快速部署且成本效益高的解决方案。 RPA 可以用于自动化各种标准化、规则性的任务，比如数据录入、文件处理等。在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件时，需根据具体工作流程进行配置，并在初期实施后进行测试和优化。 如今，企业在当前软件系统上常有人工操作，这些系统难以拆除、替换或深度集成，此时 RPA 是较好的选择。不过，当前的 RPA 通常仍需大量手动操作，且易出现故障，往往需要大量自定义实现和服务来满足工作需求。借助 LLM（大语言模型），有望构建更智能的 RPA 系统，能根据上下文理解输入和操作，并动态调整以创建更强大的解决方案，可能会出现多种针对特定类型自动化任务量身定制的垂直化解决方案，如财务的发票处理、客户支持中的服务查询等。

RPA（机器人流程自动化）是一种软件技术，能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作，是一种快速部署且成本效益高的解决方案。RPA 可以用于自动化各种标准化的、规则性的任务，如数据录入、文件处理等。 实在智能推出的“实在 AI Agent”是一款专注于机器人流程自动化（RPA）的智能工具，通过自然语言处理技术，能够理解用户指令，将其转化为具体的执行动作，再模仿人工操作电脑，自动化运行各种预设流程并得到相应结果。 与传统的 Prompt 从输入直接到输出的映射方式相比，LangGPT 提示词框架应用了 CoT（Chain of Thought）完成了从输入到思维链再到输出的映射，即<input——>reasoning chain——>output>。

AI代理（AI Agents）与机器人流程自动化（RPA）的结合在现代业务流程自动化中扮演着越来越重要的角色。这种结合不仅可以显著提高工作效率，还可以减少人为错误，提高数据处理的准确性。以下是一些具体的例子和结构图或流程图的描述，帮助你了解如何将AI代理与RPA集成在一起。 示例 1: 客户支持自动化 应用场景：利用AI和RPA自动处理客户服务请求。 结构图描述： 1. 客户提交请求：客户通过网站或应用程序提交支持请求。 2. AI代理（自然语言处理）： AI代理分析客户的自然语言输入，识别请求的类型和重要信息。 3. RPA机器人： 根据AI代理的分析结果，RPA机器人执行相关的后台任务，如查询数据库、更新客户信息、生成支持票据等。 4. 反馈给客户：AI代理生成响应信息并反馈给客户。 流程图： ```plaintext 客户提交请求 > AI代理分析请求 > RPA执行任务 > AI代理生成反馈 > 反馈给客户 ``` 示例 2: 自动发票处理 应用场景：使用AI和RPA自动处理供应商发票。 结构图描述： 1. 接收发票：通过电子邮件或扫描仪接收发票。 2. AI代理（OCR和NLP）： 使用光学字符识别（OCR）技术提取发票上的文本。 自然语言处理（NLP）分析和分类发票信息。 3. RPA机器人： 验证提取的数据，检查与采购订单的匹配。 更新财务系统，记录发票信息。 4. 生成报告：生成并发送处理结果报告。 流程图： ```plaintext 接收发票 > AI代理OCR识别 > NLP分析和分类 > RPA验证和记录 > 生成报告 ``` 示例 3: 人力资源招聘流程自动化 应用场景：自动化处理求职申请和筛选候选人。 结构图描述： 1. 接收申请：通过招聘网站或电子邮件接收求职申请。 2. AI代理（简历解析和匹配）： 解析求职者的简历，提取技能和经验。 与职位要求进行匹配，筛选出符合条件的候选人。 3. RPA机器人： 安排面试时间，发送面试邀请。 更新招聘管理系统。 4. 反馈结果：通知应聘者筛选结果。 流程图： ```plaintext 接收申请 > AI代理解析简历 > 匹配职位要求 > RPA安排面试 > 通知结果 ``` 示例 4: 自动化市场营销活动 应用场景：自动化管理和执行市场营销活动。 结构图描述： 1. 营销计划：制定市场营销活动计划。 2. AI代理（数据分析和预测）： 分析市场数据和客户行为，预测活动效果。 3. RPA机器人： 执行营销活动，如发送电子邮件、发布社交媒体帖子。 跟踪和记录活动效果。 4. 生成报告：生成活动效果报告，提供优化建议。 流程图： ```plaintext 制定营销计划 > AI代理数据分析 > 预测效果 > RPA执行活动 > 跟踪记录 > 生成报告 ``` 示例 5: 金融服务自动化 应用场景：自动化处理贷款申请和审批。 结构图描述： 1. 接收贷款申请：通过在线表格或银行系统接收申请。 2. AI代理（信用评分和风险评估）： 分析申请人的信用记录和财务状况，计算信用评分。 进行风险评估，判断贷款批准的可能性。 3. RPA机器人： 自动验证申请信息。 更新贷款管理系统。 生成审批或拒绝通知。 4. 反馈结果：通知申请人结果。 流程图： ```plaintext 接收贷款申请 > AI代理信用评分 > 风险评估 > RPA验证信息 > 更新系统 > 通知结果 ``` 这些示例展示了AI代理和RPA在各种业务流程中的结合应用，提供了提高效率和减少错误的有效方法。通过这种集成，企业可以更好地管理复杂的业务流程，提升整体运营效率。

RPA（机器人流程自动化）是一种软件技术，能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作，是一种快速部署且成本效益高的解决方案。