AI如何选股？靠谱吗？

以下是一些在创意文案方面表现较好的 AI 工具： 1. Simplified：在广告文案写作方面表现出色，6 月访问量为 502 万次，相对 5 月变化为0.119；4 月访问量为 483 万次，相对 3 月变化为0.09。 2. klaviyo SMS Assistant：也是广告文案写作的优秀工具，6 月访问量 501 万次，相对 5 月变化 0.002；4 月访问量 471 万次，相对 3 月变化0.045。 3. Copy.ai：6 月访问量 214 万次，相对 5 月变化0.141；4 月访问量 216 万次，相对 3 月变化0.172。 4. TextCortex AI：6 月访问量 169 万次，相对 5 月变化0.034；4 月访问量 176 万次，相对 3 月变化0.088。 5. Jasper AI：6 月访问量 169 万次，相对 5 月变化0.142；4 月访问量 196 万次，相对 3 月变化0.093。 6. EasyPeasy.AI：6 月访问量 123 万次，相对 5 月变化 0.215；4 月访问量 90.1 万次，相对 3 月变化 0.031。 7. Adcreative.ai：6 月访问量 107 万次，相对 5 月变化 0.384；4 月访问量 82 万次，相对 3 月变化0.173。 8. GravityWrite：6 月访问量 80 万次，相对 5 月变化0.161；4 月访问量 73.1 万次，相对 3 月变化0.152。 9. Tailwind：6 月访问量 52 万次，相对 5 月变化0.06；4 月访问量未提及。 10. Jetpack AI Assistant：6 月访问量 51 万次，相对 5 月变化0.034；4 月访问量 59.9 万次，相对 3 月变化0.002。 此外，还有文案狗等工具，它是 AI 广告文案生成工具，能够根据关键词生成创意广告文案。Disco Diffusion 则是 AI 艺术作品生成器，通过 AI 技术生成艺术作品。

以下是新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是一些可以用 AI 制作海报的软件和网站，并为您附上相关案例和使用方法： 1. 无界 AI： 网址：https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 应用场景示例：朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型位置：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（色彩明艳）。 2. Canva（可画）： 网址：https://www.canva.cn/ 是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 3. 稿定设计： 网址：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 4. VistaCreate： 网址：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 5. Microsoft Designer： 网址：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子和其他视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 此外，还有东阿阿胶的海报设计案例分享： 1. 拆解步骤：得到需求 提取元素 绘制线稿 用 controlnet 转绘上色 ps 优化 定稿。 2. 需求元素：风格要潮流插画，还要有唐代元素和国潮（前期基本上是沟通成本，主要定线稿）。 3. 提取元素：获取的信息需要体现产品图，需要体现唐代元素，需要 logo 在中心位置，按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制：沟通的元素是牡丹花，驴子（最后换成了琵琶），人参和产品图和 logo，所以进行线稿调整绘制（中间很多细节沟通）最终定下线稿（里面很多元素都是拼接的）。 5. 拆分元素线稿：这一步非常重要，因为会涉及到后续元素替换等问题，比如单个 logo，产品等，提取出单独元素，进行绘制，最后进行替换。 6. 单个元素绘制：这样会让单个元素更加精致，也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡，选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果（将单独跑的元素在 ps 里替换优化，再过一遍 sd 进行溶图放大）得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了，换成了一把琵琶，也是同产品图一样的做法，最后把琵琶替换掉驴子，得到定稿图。 上色运用的大模型：GhostMix 鬼混_V2.0 lora 模型："盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 controlnet 模型："Module:lineart_coarse,Model:contr"

以下是一些可以对音频内容进行总结的 AI 工具： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 5. BibiGPT·AI 音视频内容一键总结（https://b.jimmylv.cn/） 6. 15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具（https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/） 7. summarize.tech:AIpowered video summaries（https://www.summarize.tech/） 8. NotebookLM：最早主打的是智能笔记，上传文件之后会自动生成概览性的总结。用户可以在对话框里，根据上传文本的内容，直接用文字提问。支持长文本，语言目前只支持英文。

以下是一些可以对音频进行总结的 AI 工具和公司： 声音检测方面： ：通过更强的听觉感知创造卓越的人类体验。 ：先进的声音识别解决方案，能够分类如尖叫、枪声、咳嗽和哭泣等声音。 ：下一代声音 AI 平台，能够像人类一样理解任何声音。 ：语音控制的家庭自动化系统。 ：世界上首个智能家居听觉系统。 ：可用于从音频源中提取隐藏数据的 AI 模型。 ：无需键盘、按钮或触摸屏，无缝融合物理世界和数据世界。 ：为手机、VR/AR 头戴设备、智能手表、扬声器和笔记本电脑提供上下文感知。 ：智能音频穿戴设备。 ：我们将声音转化为信息。 ：使用先进的深度学习技术进行声音事件检测和上下文识别，为世界上的每一个声音赋予意义。 语音增强与操作方面： ：实时语音和口音转换流媒体服务。 ：为高效在线会议提供的 AI 驱动软件解决方案。 ：免费的实时语音变换器。 ：为创作者、开发者和虚拟会议提供的降噪产品。 ：软件在复杂声学环境中提升语音的清晰度和可懂度。 ：不制作音频，让音频更好。 ：会议和音频的降噪。 ：采用最先进的 AI 技术消除视频会议通话中的所有背景噪音。 ：一套 AI 驱动的音频质量增强工具。 ：将智能手机变成高级语音增强设备的应用程序。 ：去除干扰性背景噪音的智能手机应用程序。 ：用于音频和语音产品的智能音频解决方案。 ：通过引入机器学习功能来革新麦克风。 ：生成式 AI 音频增强。 音视频总结方面：

目前没有专门针对设计班级期末总结主题班会课的特定 AI 软件。但您可以借助一些通用的工具来辅助您完成，例如： 1. 文字处理工具，如 Microsoft Word 或 WPS，帮助您撰写班会课的流程和内容。 2. 思维导图工具，如 XMind 或百度脑图，用于梳理班会课的框架和要点。 3. 演示文稿工具，如 Microsoft PowerPoint 或 Keynote，制作展示用的 PPT 来辅助讲解。 希望这些建议对您有所帮助。

目前在股市选股公式编写方面，尚未有直接且成熟的 AI 应用。但在金融领域，AI 可以通过数据分析和机器学习算法来辅助选股。例如，利用历史股价数据、财务指标、市场趋势等信息进行建模和预测。不过，股市投资具有不确定性和风险，不能完全依赖 AI 进行选股决策。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

目前 AI 技术在生成选股软件方面还面临诸多挑战和限制，尚未有成熟且直接可用的通用方法。但一般来说，要通过 AI 生成选股软件，可能需要以下步骤： 1. 数据收集：收集大量的股票市场数据，包括历史价格、成交量、财务报表等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有意义的特征，例如技术指标、基本面指标等。 3. 选择算法：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的 AI 算法，如机器学习中的决策树、随机森林、神经网络等，或者深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 训练模型：使用历史数据对选定的算法进行训练，以学习股票价格的模式和规律。 5. 模型评估：使用测试数据评估训练好的模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。 6. 优化调整：根据评估结果对模型进行优化和调整，例如调整参数、增加数据量、改进特征工程等。 7. 集成和部署：将训练好的模型集成到软件中，并进行部署和测试。 需要注意的是，股票市场是复杂多变的，AI 生成的选股软件并不能保证绝对的准确性和盈利性，投资决策仍需要综合多方面的因素进行考虑。

以下是关于 AI 选股的相关内容： 1. 有文章提到投资 10 万让 AI 买股票的情况，同时提到了 AI 财务分析。 2. 指出 AI 不仅能革新机器人领域，还能推动多个行业发展，如智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等，其广泛应用预计对全球 GDP 产生巨大影响，能帮助美国解决债务问题，为美国经济带来转机。 3. 介绍了近期热门融资的 AI 产品，如 You.com 是多种搜索模式且重隐私的搜索引擎，Genspark 通过 Sparkpages 满足用户个性化搜索需求，Rockset 是刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司，Butterflies AI 是人类与 AI 共存的社交软件，MeetRecord 是可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手。这些产品的发展显示了 AI 技术在信息检索和处理方面的提升，可能对选股有所帮助。