能帮我做职业探索的ai

以下是关于 AI 换脸的信息： 制作方法：每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频。 变脸前和变脸后的视频示例： 变脸前的视频： 变脸后的视频： 本次 GPU 服务器的使用花费： 总成本： 时间：大约 10 分钟左右 制作数字人视频：免费 数字人换脸：约 0.8 元 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。 实现工具： 开源、免费的解决方案：facefusion 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion 本机解决方案：需要 python 环境，以及要安装视频解码器等多个依赖的软件，需要一定的编程知识。不推荐本地化安装，因为依赖 GPU，本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供好的大模型运行环境和计算能力。选择 AutoDL 时，注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像。 辅助工具： E4S：精细化的面部交换（换脸）技术，更加精细和高级，能确保换出来的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部细节。项目地址： Misgif：可以将脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址：

目前暂时没有专门用于制作学生个人信息表的特定 AI 工具。但您可以利用一些通用的办公软件或在线表格工具，结合其智能化的功能来辅助完成，例如 Microsoft Excel、WPS 表格等，它们具有一些自动填充、数据验证等功能，可以提高制作信息表的效率。

以下是最新的 AI 动态和新闻，以及新技术和新的应用方向： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：涉及模型优化、模型服务等。 行业实践：包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态： 2024 年 7 月第二周：快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周：Anthropic 新增分享和后台功能；LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo；Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周：Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型，还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周：Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型，具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进，能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时，还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新，以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，分享实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是为您整理的有趣的 AI 项目相关内容： 项目一： 标题：A proinnovation approach 相关内容：新的监测功能将对监管进行实时评估。AI 在医疗保健和医学中的应用蓬勃发展，如 DeepMind 的蛋白质折叠 AI 解决生物学重大问题等。同时也提到了 AI 可能带来的新风险，如损害身心健康、侵犯个人隐私和破坏人权等。大型专业 AI 公司对英国经济有重大贡献。 项目二： 标题：2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市” 相关内容：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型。计算需求的增长超出了电网的支持能力。AI 对选举的影响尚未显现。人工智能持续有令人兴奋的突破，也存在未解决的伦理问题。OpenAI、Meta 等在不同领域领先，中国实验室也在崛起。

以下是 1 月 19 日的一些 AI 最新新闻： 1. AWPortrait 1.3 人像模型更新，优化了棚拍质感和皮肤肌理，增强户外场景优化，提高对面部表情的识别，包括微笑、大笑等。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2. Meta AI 的自奖励语言模型，采用新型训练方法，模型自生成训练数据，在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3. 微软推出 AI 阅读教练工具，为学生设计，创造 AI 生成故事，通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4. Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”，利用多种 AI 工具如 ChatGPT、DallE 3，包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5. KREA AI 实时生图新功能，提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具，实时生成图像，提高创作便捷性。体验地址：https://krea.ai/apps/image/realtime 链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6. 推荐开源知识库程序 Outline，特点为美观、实时协作、功能丰富，支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。GitHub：https://github.com/outline/outline

以下是关于最新 AI 进展的相关内容： AI 技术的发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 10 月 14 日的 AI 相关进展： 1. ChatGPT 命令工具上线，提供搜索、图像、O1 推理三种命令，使普通模型也具备高级推理能力，测试表明所有模型均支持命令调用，显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 2. Anthropic CEO 展望未来，认为 AI 将在 5 10 年内助力扫除几乎所有疾病，寿命翻倍至 150 岁，包括在医学进展方面实现 50 100 年的突破，如大规模预防自然传染病与开发“万能疫苗”，降低癌症死亡率，治愈遗传疾病，开发抗衰老疗法，帮助治疗抑郁症、精神分裂症等疾病，同时自动化劳动解放人类创造力，推动全球经济增长，但也需平衡风险与潜力。 3. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作，提供思路、润色语言、内容扩展，支持快速修改与撤回版本，极大提升写作效率，未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

Kimi 探索版的技术原理如下： 工作流方面：通过工作流输出的卡片绑定和多轮输出推动剧情发展，其中相对复杂的技术实现是工作流中嵌套的图像流。但此 bot 未涉及自有 plugin、数据库、用户状态、外部系统交互等技术组件。 模型选择：选用 kimi 的 32k 模型，可选模型有 GLM4、Moonshot、MinMax 和百川，不确定作者选定此模型的具体理由，个人倾向于通义，底模决定了 bot 的能力。 历史更新：2024 年 10 月 11 日，Kimi 和智谱同时发布了深度推理的功能。相关共学课程的课件和回放已发布。此外，还有关于转变对 AI 态度的相关论述，强调将 AI 作为协作伙伴，通过对话式编程提升工作效率，解锁其创造力。

Runway 是一个针对视频创作者需求，提供 AI 辅助工具的平台，如视频编辑、绿幕移除、图像修复和运动跟踪等。目前尚未看到针对游戏领域类似 Runway 的套件出现，但此领域正在积极开发中。此外，关于华人数学家陶哲轩在天空之城的探索模式，他详细记录了使用 Blueprint 在 Lean4 中形式化证明的过程，强调了正确使用 AI 工具的重要性。利用 Blueprint 工具，陶哲轩团队分解证明过程，通过众多贡献者并行工作成功形式化了 PFR 猜想。陶哲轩认为形式化证明的主流化或创造既人类可读又机器可解的证明，将数学演变成一种高效的编程。2000 多年来，欧几里得的文本一直是数学论证和推理的范式，到 20 世纪以后，数学家们开发了正式的系统，最近，开源证明助手系统 Lean 再次引发大量关注，陶哲轩成功地用 AI 工具完成了形式化多项式 FreimanRuzsa 猜想证明过程的工作，并再次呼吁数学研究者学会正确利用 AI 工具。

以下是一些容易被 AI 取代的职业： 1. 从事单调重复任务的职业，如数据输入、填写文书、扫描文档查找信息等。 2. 系统管理员，其安装软件、编写脚本等职责可通过 AI 自动完成。 3. 数字营销文案撰写人员，因为 AI 能够以多种风格和声音创作内容，减少了对人类撰稿人的需求。 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。对于从事可能面临被 AI 取代风险工作的技术工作者，需要重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。例如，生成式 AI 在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出高效率，威胁到了一些相关技术岗位。微软在投资 ChatGPT 的同时宣布大规模裁员，凸显了 AI 技术替代某些职位的潜力。

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

以下是关于 AI 时代职业规划的相关内容： 一站式职业规划服务： 结合用户个人情况和市场需求，制定包括短、中、长期目标的详细职业发展计划，帮助用户在 AI 时代找到职业定位。 从性格测试到理想工作匹配，为用户量身定制求职路径。 适应 AI 时代的关键： 技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。 从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 后续使用场景及商业化前景： 学生和应届毕业生：了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能以选择职业路径，制定职业规划，获得个性化学习建议和资源提升 AI 领域技能。 职场新人和职业转换者：制定职业发展计划，明确短期和长期目标，获得职业转型支持，包括转型路径和必要的技能培训资源。 企业：评估应聘者 AI 技能水平以招聘人才，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议以培养内部 AI 人才，为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训以提升员工职业满意度和留任率。

在 AI 时代进行职业规划，需要注意以下几点： 1. 技术专业人士应发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码，但无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力，技术就业市场会为能融合技术智慧与人际交往能力的人提供机会。 2. 从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 3. 有一站式职业规划服务，能结合个人情况和市场需求制定详细的职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助在 AI 时代找到职业定位。 4. 该职业规划服务在后续使用场景及商业化方面，教育机构可将其作为学生职业指导的一部分，用于课程设计和优化；职业咨询师可将其作为辅助工具，借助其提供的数据支持为客户提供更精准全面和前瞻性的职业指导。

以下是关于 AI 未来职业方向的相关内容： 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，比如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码，但无法建立团队、跨越文化界限交流或激发团队创造力，所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 关于评估语言模型，由于其能完成广泛任务、生成长补全内容且人类阅读耗时，没有明确完美实现效果的定义，评价指标是研究人员要优化的目标函数，深入了解模型行为和局限性可引导研究人员做正确的事。 未来重要的方向包括更事实性且不会产生幻觉的语言模型、可使用工具与世界交互的多模态模型以及更安全的模型。 总的来说，生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来，既带来挑战也提供新机遇。关键在于理解适应变化，发展 AI 无法替代的技能，在新的技术生态中找到位置。随着 AI 技术发展，将进入更智能化高效的未来，同时要更注重人类的创造力和创新能力。

人工智能行业的快速发展带来了多样化的职业机会。以下是一些与人工智能行业相关的未来职业： 1. AI研究员：在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域进行基础研究。 2. 数据科学家：利用统计学、数据挖掘和机器学习技术从大数据中提取知识和见解。 3. 机器学习工程师：设计、开发和实施机器学习模型，以解决复杂的预测和分类问题。 4. 深度学习工程师：专注于使用神经网络解决图像识别、语音识别等高级任务。 5. 计算机视觉工程师：开发使计算机能够“看”和理解图像和视频内容的系统。 6. 自然语言处理工程师：研究和开发处理和理解人类语言的技术。 7. AI产品经理：负责人工智能产品的规划、开发和市场推广。 8. AI伦理学家：研究人工智能对社会、伦理和法律的影响，并制定相关准则。 9. AI教育者：在学术界或工业界教授人工智能相关的课程和工作坊。 10. 机器人工程师：设计和开发智能机器人，包括软件和硬件。 11. 智能系统架构师：负责构建和优化人工智能系统的架构。 12. AI顾问：为企业和组织提供人工智能解决方案和战略规划。 13. 语音识别工程师：专注于开发语音识别和语音合成技术。 14. 推荐系统工程师：构建个性化推荐系统，用于电子商务、媒体内容等。 15. AI测试工程师：负责测试和验证人工智能系统的性能和准确性。 16. 知识图谱工程师：构建和管理知识图谱，用于增强搜索和推荐系统。 17. AI安全专家：专注于保护人工智能系统免受攻击和滥用。 18. 边缘计算AI工程师：在边缘设备上部署和优化AI模型，以实现实时处理。 19. AI法律顾问：了解与人工智能相关的法律法规，并提供法律咨询。 20. AI医疗顾问：结合人工智能技术，提供医疗影像分析、诊断建议等。 21. 自动驾驶工程师：开发自动驾驶汽车的感知、决策和控制系统。 22. AI创意设计师：利用AI技术进行艺术创作、音乐制作或游戏设计。 23. AI芯片设计师：设计专用于执行机器学习任务的硬件加速器。 24. AI项目管理专家：负责人工智能项目的规划、执行和监控。 25. AI业务分析师：分析业务需求，并确定人工智能解决方案的潜在价值。 这些职业覆盖了从技术开发到战略规划、从产品设计到市场推广的各个方面，随着AI技术的不断进步和应用领域的拓展，未来可能还会出现更多新的职业角色。