世界生成式AI视频挑战

生成式搜索和知识问答存在以下区别： 生成式搜索： 采用大型语言模型技术，能更好地理解用户自然语言查询的语义，不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎，通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答： 例如 RAG ，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外，为您推荐一些 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是学习生成式人工智能的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习本课程，您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型：生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话：生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。

生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时，帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容（如文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景，如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外，Google Cloud 提供了多种工具，如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台，帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。

目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。

生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。

以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。

以下是关于 AI 做副业赚钱的一些信息： 生成式 AI 在艺术创作方面有应用。当前许多 AI 工具存在一些问题，如出现幻觉或处理请求时间长，但为满足高级用户需求，不少公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐来实现盈利。 生成式 AI 能将想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例，如 Lensa 所展示的。肖像画只是开始，它还将服务于各种用例，包括消费者娱乐创作和创作者或个体创业者的盈利创作。 若 AI 导致工作机会变化，政府可通过税收平衡差异，全民基本收入（UBI）是一种解决方法。

AI 诈骗是指利用人工智能技术进行的欺诈行为。例如，通过生成逼真的虚假内容、模拟真实身份等手段来欺骗受害者。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受 AI 带来的诈骗和欺骗，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以清晰标注 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 在 AI 术语中，与相关概念有关的术语包括智能体（Agent）等。 在小学课堂的课程设计中，对于三年级的孩子，会用他们能理解的语言来介绍 AI，比如简单说明 AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。

以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外，在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到，AIGC 可能被用于深度伪造，不仅涉及个人诈骗，还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。

以下是一些 AI 的应用案例： 在汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手：作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理，营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询，法律文书起草、案例分析、法律条文梳理，人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局，出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。

以下是为您提供的 AI 新闻： 2024 年人工智能现状： OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限，让竞争对手感到困惑和受挫。 中国的 AI 模型在克服制裁的情况下，凭借坚韧和战略智慧在排行榜上占据一席之地。 生成式 AI 初创公司获得巨额收益，但可持续性仍难以捉摸。 对未来的预测包括：预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型；计算需求的增长将超出电网支持能力；AI 对选举的影响尚未显现。 25 个 AI 新产品： Magic Editor for Google Photos 可进行照片的局部修改。 MusicLM 可文本生成音乐，当前可在 AI Test Kitchen with Google 试用。 Gen AI for Android 包括 Magic Compose 可自动回复信息，Gen AI for Wallpaper 可生成手机壁纸。 ML Hub for Developers 提供 ML 模型训练与部署一站式服务。 Immersive View for Google Map 是仿真 3D 沉浸式地图。 「Help me write」 in Gmail 是电子邮件写作助手。 Peridot by Niantic 是 AI 驱动的 AR 电子宠物。

以下是为您整理的关于 AI 的新闻报道： 离谱新闻社专题报道： 人工智能（AI）作为计算机科学的一项革命性技术，其“智能”特质体现了机器模拟、扩展甚至超越人类智能的能力。核心在于处理信息、与环境互动、专注于任务和深度学习的能力。 定义和特点：涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力。表现在能从经验中学习，理解复杂概念，处理和分析大量数据，执行人类认为需智能完成的任务。关键特点包括算法驱动的决策过程、大数据处理能力、特定任务中的高效性和准确性。 行为模式：信息处理上通过先进算法和计算模型，从大量数据输入中学习规律、做出预测和决策；环境互动方面能适应操作环境，从语音助手到自动驾驶汽车都能高效工作并适应新情况；能量聚焦上执行任务时效率极高且不受疲劳影响；深度与专注上采用深度学习技术能对特定领域数据深入分析，识别复杂模式和关系。其“智能”特质与 MBTI 中的内倾特质有相似和可比性。 OpenAI 新模型 9.12 发布： 相关报道包括： ZHO： AI 深度研究员： 特工宇宙： 伟豪学长 AI： ENEN： （AI Liability Directive） （Text with EEA relevance） （entirely.8） （Article 21） 应评估某些 AI 系统运营商索赔的无过错责任规则的适当性，以及保险覆盖的需求，同时考虑对 AI 系统的推出和采用的影响，特别是对中小企业。

以下是关于如何用 AI 做好视频脚本的相关内容： 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 具体步骤： 1. 生产视频脚本：把您想写的选题告诉 ChatGPT，数十秒时间它就能生成一条完整的视频脚本，包括了具体场景和转场画面。虽然在创意上可能有所不足，但对于非专业人士入手视频创作、提高内容制作效率有一定帮助。 2. 筛选 BGM：视频制作时，为视频挑选合适的 BGM 很关键。告诉 ChatGPT 您的视频情绪，它会给出参考建议。期待未来能与音源网站结合，实现同步预览，提升体验。 此外，利用 ChatGPT 生成视频脚本时还有一些建议： 1. 视觉风格：确保赛博朋克的视觉元素（如霓虹灯、高科技界面、未来感城市景观）与《山海经》中神兽的古典形象相协调。使用先进的特效技术来创造神兽的逼真和神秘外观。 2. 音效与配乐：使用融合传统东方乐器和现代电子音乐的配乐，以增强视频的神秘感和未来感。音效在塑造氛围和强化视觉元素上起着关键作用。 3. 叙事节奏：考虑到视频长度有限，叙事节奏需要紧凑而流畅。确保每个场景都能有效地推进故事，同时保持观众的兴趣。 4. 角色设计：主角的形象设计应与赛博朋克环境和神兽的神秘感相协调。他们的服装、装备应体现未来科技的特点，同时在与神兽的互动中显示出好奇和敬畏。 5. 文化元素的融合：在尊重《山海经》文化精髓的基础上，巧妙融入赛博朋克元素。例如，可以通过高科技设备来解读或与神兽交流。 6. 观众参与：考虑在视频中加入悬念或互动元素，如隐藏的线索或暗示，鼓励观众进行讨论和猜测。 7. 后期制作：精心调整色彩、光影和特效，以确保最终视频的视觉效果符合预期。不要忽视细节，因为它们对于营造一个引人入胜的世界至关重要。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是关于视频转总结的相关内容： 对于文章的总结，可复制不超过 2 万字的文章给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频的总结，若视频有字幕，可通过以下步骤实现： 1. 确认视频栏下有字幕按钮，说明视频有字幕或已适配 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本。 3. 刷新浏览器，点击字幕，会出现“下载”按钮。 4. 选择多种字幕格式下载。 5. 将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 另外，在视频转绘方面： 1. 处理素材时，可将视频导入剪影，对过长、开头或结尾特效等进行处理，如分割、删除模糊片段等，注意导出名称最好用英文。 2. 注意事项包括校准视频比例、处理过大分辨率、拒绝分辨率过差的视频等。 3. 转绘工具可选择 Ebsynth Utility，选取素材要注意主题占画面 50%以上、背景不杂乱、避免特效视频，可通过分享或微信小程序去水印下载不错的视频。

以下是一些可以实现把视频中的人声换成另外一个人的 AI 工具和技术： 1. VoiceSwap 推出的 StemSwap 工具：这是一个基于浏览器的工具，允许用户从完全混音的曲目中轻松快速地更改人声。它可以将歌曲分成四部分，隔离人声，并将其转换为其他歌手的声音。用户可以从授权歌手名单中选择新声音，并下载完整混音或各个音轨。链接：https://www.voiceswap.ai/ 2. 深度伪造技术：利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造，投入深度学习的内容库越大，合成的视音频真实性越高。 3. 粉丝通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离，再使用人声转换模型（如 DiffSVC）将人声转换成另一位明星的风格，然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。 4. ViggleAI：由一支 15 人团队打造，核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画，可以进行更可控的视频生成。目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已经积累了超 400 万用户。网页版访问：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI

以下是用 AI 制作治愈系视频的一般流程和相关工具： 制作流程： 1. 内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析治愈系相关内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建场景和角色图像。 网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是关于提取视频中音乐的相关信息： 音乐类型与视频类型的匹配： 严肃适用场景：政府宣传片、企业宣传片，推荐乐器：交响乐、管弦乐。 时尚动感适用场景：品牌宣传片、网络广告，推荐乐器：电子音乐、打击乐。 怀旧适用场景：纪录片、情感驱动的视频，推荐乐器：口琴、手风琴。 感性适用场景：任何可能触动情感的场景，推荐乐器：吉他、钢琴。 儿童适用场景：儿童节目、教育内容，推荐乐器：轻快乐器、偏向诙谐。 音乐来源与版权： 版权音乐的获取方式：购买版权音乐、使用免费版权库。 版权音乐网站推荐：Audio Network，网址：https://www.audionetwork.com/track/searchkeyword?facets=ProductionGenres_children 、Premium Beat 。 实战教程：基于 Sovits 的声音训练及推理 准备数据集：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 。 选择好输入输出路径，选择模型，提取人声的最佳模型是 mdxnet，提取伴奏用 VR 。 介绍 2 个处理声音的软件：iZotope RX ，用来去掉混响和杂音。链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd ，提取码：kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上，主程序安装完成后，替换补丁直接复制粘贴。 用 Noisee 制作 MV ： 加入 Noisee 的 Discord 邀请链接：https://discord.com/invite/ESDaEPGDDe 。 提供音乐给 Noisee ：键入/imagine，输入音乐 URL 并发送命令。Noisee 支持来自 Suno、Youtube 和 Soundcloud 的 URL 。如果使用 mp3 文件，使用命令/url 并将文件发送到uploadfileurl 通道，Noisee bot 将返回文件的 URL 。 将 Noisee 添加到服务器：找到@Noisee Bot 的个人资料，然后单击添加 APP ，添加到服务器即可。 优化视频： 添加时间参数：如果要在音乐中指定一个片段，请输入时间参数。例如：<01:0001:30> 。 风格一致性：可以将图像链接作为参考图片，如果是本地图片请使用/url 命令，视频将匹配图片的风格。 不同平台不同比例：默认支持 YouTube 的 16：9 格式。如果要上传到其他平台可以根据平台选择合适的比例。

以下是一些能够生成长视频的 AI 工具： 1. LTX Studio：输入文本提示和创意即可生成完整剧本和视频，具有框架控制、AI 叙事、角色一致性、自动剪辑等特点。链接：https://ltx.studio 。 2. invideoAI：输入想法后自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，再经过人工二编合成长视频。 3. Opusclip：可将长视频剪成短视频。 4. Raskai：能将短视频素材直接翻译至多语种。 5. descript：通过屏幕或播客录制，以 PPT 方式做视频。 6. veed.io：具有自动翻译和自动字幕功能。 7. clipchamp：微软的类似于 AI 版剪映的工具。 8. typeframes：与 invideoAI 类似，内容呈现中文本主体比重更多。 需要注意的是，目前部分工具生成的长视频可能在质量或某些方面还存在一定的局限性，仍在不断发展和完善中。

AI 在健康领域的发展具有巨大潜力，同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面： 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI，促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持，例如在学校中提供个性化辅导，从而变革教育模式。 挑战方面： 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险，可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告，并采取补救措施。 总之，AI 在健康领域的发展前景广阔，但需要妥善应对潜在的挑战，以实现其最大的价值和效益。

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

现阶段我国 AI 发展情况下，实体企业面临的机会和挑战如下： 机会： 1. 提高工作效率：如在编程、自动化任务处理和内容创作等方面，AI 能够快速完成复杂任务。 2. 创新业务模式：企业领导者可利用 AI 提高工作效率，将更多精力投入创新和战略规划。 3. 拓展市场边界：通过提示词工程优化 AI 输出，提升市场竞争力。 挑战： 1. 岗位替代风险：部分技术岗位如系统管理员、数字营销文案撰写等可能受到 AI 的冲击。 2. 伦理考量：包括数据隐私和安全、算法公平性、透明度和可解释性、人机协作以及社会影响等方面。 3. 适应新技术环境：企业需要不断调整和适应 AI 带来的工作方式和业务模式的变化。 同时，在国际上，如欧洲国家，要成为 AI 超级大国，需创造良好环境，应对包括物理伤害、国家安全、心理健康等风险，解决伦理挑战，建立公众信任，以充分发挥 AI 的优势。

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AI 要继续向前发展，面临着以下主要的技术难点和挑战： 1. 快速迭代带来的压力：AI 迭代速度极快，如一年或两年迭代的内容，当下一个月就可能发生变化，这使得相关从业者跟进步伐较为吃力。 2. 基建需求：如在 2024 年需搞好大模型、算力等方面的基建工作。 3. 应用端的发展：需要促进应用端的繁荣。 4. 技术推广：虽然在特定游戏环境中 AI 取得显著成果，但将其推广到更广泛、复杂的现实世界应用面临诸多挑战。例如，游戏环境通常封闭可控，而现实世界充满未知和不确定性；游戏中的胜利条件明确一致，而现实生活中的目标可能多样、冲突或随时间变化。 5. 共创模式的挑战：包括协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等。