有哪些AI工具可以辅助技术趋势研究和技术洞察

生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具，允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如文档摘要、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。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习，得到一个“基础模型”。在应用阶段，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。 Google Cloud 提供了多种相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助构建、部署和管理机器学习模型）、Model Garden（平台，可发现 Google 的基础和第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道）。

以下是关于 AI 创建角色的一些信息： 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中，创建角色的功能非常简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中，创建梦中人（捏崽）需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋（拉群）则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中，如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏，具有 AI 创造的角色，以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象，相比让玩家从零开始上传自己的内容，通过 AI 生成内容更安全，因为可避免创造冒犯性内容，同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时，为获得最佳结果，可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。

以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例： ：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 ：生成歌词、旋律、鼓点等，并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 ：AI 驱动的音乐制作平台，使用 AI 创作歌词、节拍和人声，然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 ：人工智能创作情感背景音乐。 ：简化的音乐创作工具，帮助您为视频和播客创作音乐。 ：为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 ：高质量音乐和音效，所有内容都包含版权。 ：世界上第一个动态音乐引擎。 （被 Shutterstock 收购）：为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 ：您的虚拟音乐工作室。 ：即时制作音乐，与世界分享。 ：智能乐谱。 ：由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 （被 Apple 收购）：音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。 ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变你的歌唱声音。 ：为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面，Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例，该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型，它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程，在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外，bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力，执行各种操作的准确度超过 99.99%。

Notion AI 相关信息如下： Notion CEO 表示，Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视，看到 GPT4 能力后想法转变，认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目，需结合已有积木，招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考，认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文，初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件，后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外，Notion 本身有 AI 相关功能，团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力，Notion AI 里有 Q&A 功能，能基于个人/组织的知识库回答问题，类似之前的 Coze Bot，只是信息源不同。

以下是关于 AI 共学的相关信息： 「AI 编程共学」： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，分享内容为 0 基础做小游戏分享，包括通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨，回放链接：。 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，分享 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南，回放链接：。 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，分享 0 基础学做 AI 拍立得，包括 Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用，回放链接：。 10 月 31 日 20:00 开始，分享人猪猪🐷撞南墙。 「Agent 共学」之“谁是人类”「WayToAGI x 阿里云」： 大赛简介：HB 是由 WayToAGI 主办，阿里云百炼和通义千问赞助发起的 AI 共学活动，设置连续三轮迭代式初赛和一次决赛，鼓励制作 AI Agent 及赋予 AI Bot 人设，让人感受 Agent 拟人化魅力（必须使用通义千问 API）。 WaytoAGI 介绍： 。 比赛目标：通过 AI Bot 拟人化比赛提升 Prompt 书写能力，加深对 AI Agent 的学习和理解。 活动形式：在活动群里，主持人出题，AI 机器人和人类卧底在微信群中回答问题，一场比赛 6 8 轮，每轮群众选出谁是人类，详细见 。 比赛结果： 。

以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程： 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程：由 OpenAI 技术团队成员授课，涵盖软件开发最佳实践的提示，常见用例如总结、推理、转换和扩展，以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程：教您成为生成 AI 工具的专家用户，展示利用生成式人工智能工具的示例，提高日常工作效率，并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论：深入探讨自然语言处理中基本模型的细节，学习创新技术，涉及基于 Transformer 的模型，以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术，聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4：包括提词工程的基础概念和实用技巧，如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作，深入讲解提示词的进阶技术，如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧，探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别，学习多智能体设计模式，梳理提词落地流程。

以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容： User Evaluation： 这是一个利用人工智能（AI）来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括： AI 驱动的转录：支持 57 种以上语言的转录功能，能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察：从数据中快速生成有用的洞察，每个洞察都附有数据来源。 集合管理：使用直观的看板（Kanban）板来组织和分享洞察，添加标签和笔记。 AI 生成报告：生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿：一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源：分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板：提供多种洞察模板，帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析：解释音频和视频文件中的客户情感，识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote： 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有： 用户投票板：用户可以发布和投票他们希望看到的功能，企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置：只需 2 分钟即可完成设置，并提供免费计划。 无缝集成：可以将投票小部件无缝添加到应用中，用户无需再次登录即可发布和投票，减少摩擦并增加反馈。 定制化：支持内置的浅色/深色模式，用户识别和配置。 透明度和信任：通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能（AI）进行转型： 在数据驱动决策方面，特别是数据分析和洞察部分： 目标是通过使用人工智能（AI）工具来分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 首先，利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具，如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据，进行分析，识别模式、趋势和相关性。 其次，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略，如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议，将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略，实施后持续监控效果并收集数据，反馈到 AI 分析中形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告： 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面，高质量显示被提及 44 次等；劣势方面，兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。

以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。

目前有多种与用户画像洞察相关的 AI 工具。例如，钉钉 AI 助理基于云雀模型开发，具有语音识别和自然语言处理能力，支持多种交互方式，能理解用户指令并回答问题。在目标市场分析方面，可使用能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，对包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛的市场数据进行分析，以准确识别和细分目标客户群体。但关于专门针对用户画像洞察的特定 AI 工具，上述内容中未明确提及。

目前在分析某一领域的最新技术趋势和技术洞察方面，常见且有效的工具包括： 1. Gartner 魔力象限：提供对特定技术领域供应商的评估和分析。 2. Forrester 研究报告：涵盖了各种技术领域的趋势洞察。 3. 行业专业数据库，如 IEEE Xplore、Web of Science 等，可获取最新的研究文献。 但具体选择哪种工具，取决于您所关注的领域以及具体的需求。

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。

以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案： 在汽车售后场景中，主要存在以下问题： 1. 服务顾问缺少专业知识，无法提前协助车主评估车辆问题，并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平，缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写，输出标准无法保障。 针对这些问题，AI 解决方案具有以下功能： 1. 解答问题：当用户提出问题，它像专业的售后顾问，通过询问细节给出初步判断，涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色，分析问题原因，列出具体检查步骤，等待工程师反馈结果后，给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出：问题解决后，生成维修报告给用户，以及案例归档文档，并将其存入 AI 知识库，丰富知识库内容，方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入：AI 知识库功能强大，不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章，能智能解析分解出多个知识点并录入知识库，对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外，还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关： 1. 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR：团队绩效管理，根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR：面试工具，开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学：研制采摘机器人，荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。

人工智能的核心技术主要包括以下几个方面： 1. 架构：当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大的支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及其收购的英国公司 DeepMind 培养了一批杰出的领军人物，这些人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 此外，人工智能的“智能”特质体现在以下几个方面： 1. 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，表现为能从经验中学习、理解复杂概念、处理和分析大量数据以及执行复杂任务，具有算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及在特定任务中的高效性和准确性等关键特点。 2. 行为模式： 信息处理：通过先进的算法和计算模型处理信息，从大量数据输入中学习规律、做出预测并决策。 环境互动：能够适应操作环境，在特定环境中高效工作并对新情况做出适应。 能量聚焦：执行设计任务时展现出极高效率，持续工作不受疲劳影响。 深度与专注：采用深度学习技术的 AI 系统能对特定领域数据进行深入分析，识别复杂模式和关系。

以下是关于 AI 行业前沿技术突破的相关内容： 2024 年，AI 模型在生物医学、气象预测等领域取得了重要突破。诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给了 AI，这不仅推动了机器学习的理论创新，还揭示了蛋白质折叠问题，标志着人工智能已成为一门科学学科和加速科学的工具。 在具体的技术应用方面： 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3 能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用，将为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 DeepMind 展示的新的实验生物学能力 AlphaProteo 是一种能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 生物学前沿模型的扩展方面，Meta 发布的 ESM3 是一种前沿多模态生成模型，它在蛋白质序列、结构和功能上进行训练，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 此外，在学习路径方面，偏向技术研究方向需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、优化理论等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习、强化学习等）、深度学习（神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等）、自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等，还包括前沿领域如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等以及科研实践。 偏向应用方向则需要具备编程基础（Python、C++等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习等）、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等），了解应用领域（自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等）、数据处理（数据采集、清洗、特征工程等）、模型部署（模型优化、模型服务等），并进行行业实践。 AI 技术的发展历程大致为：早期阶段有专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期有专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期有机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括： 大模型，如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI，如视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。

语音开发需要学习以下技术： 1. 深度学习和自然语言处理基础： 机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 BERT 的预训练和微调方法。 掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 大规模文本语料预处理。 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 模型评估和可解释性。 模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 以下是一个语音开发的案例： 要开发一个网页，一个页面可以承载离谱生物档案的网站，每个页面都是一个离谱生物的介绍，图片，头像，文字介绍，可以跟他打字和语音对话。以及展示跟他相关的离谱事件。 1. 项目初始化与配置： 选择编程语言和技术栈： 前端：React.js 或 Vue.js，适合构建动态的用户界面，有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：Node.js 加上 Express.js，可使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，其非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：MongoDB，适合存储文档形式的数据，如离谱生物档案和相关事件。 语音处理：使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 实现语音与文本的相互转换，支持语音对话。 开发环境配置： IDE：Visual Studio Code，免费、开源，支持大量插件，适用于前端和 Node.js 开发。 Node.js 和 NPM：安装 Node.js 时会一并安装 npm，用于管理项目依赖。 项目结构模板：项目目录可能如下所示。 此外，为您列举一些人工智能音频初创公司： 将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购） 提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 生成听起来真实的 AI 声音。 为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 为内容创作者提供语音克隆服务。 超逼真的文本转语音引擎。 使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 听起来像真人的新声音。 从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 生成听起来完全像你的音频内容。 为所有人提供开放的语音技术。

一、AI 技术在课程设计中的应用 1、AI 工具与需求数据统计 1.1 Chat Excel 处理数据 1.2 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 1.3 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 2、AI 工具与课程题目设计 3、AI 工具与课程大纲设计 4、AI 工具与 PPT 制作 5、AI 工具与配图绘制 二、生成式人工智能在教学中的应用 1、生成式人工智能的基本原理 1.1 文生文 1.2 文生图 1.3 文生音频 1.4 文生视频 2、生成式人工智能的最少必要知识 2.1 生成式 AI 原理 2.2 能力范围 2.3 性能参数 3、人工智能的学习方式 3.1 监督学习 3.2 无监督学习 3.3 强化学习 4、生成式人工智能的应用案例 4.1 根据消费者购买行为偏好分组 4.2 手机相册里的人脸识别分类 4.3 根据房屋特征面积预测价格 4.4 垃圾短信检测分类 4.5 汽车自动驾驶或路径规划导航 4.6 高级游戏人机对弈 5、AI 与教育的关系 5.1 AI 辅助教师的一天 5.2 各大模型之间的使用差异 5.3 教师使用 AI 小技巧

以下是关于 AI 辅助文案创作与视觉设计的相关内容： 视觉设计： 在名片设计的最后阶段——视觉设计中，核心是将名片文案转化为精美的可视化样式。考虑到用户模块文案长度差异，采用前端网页代码构建样式框架比直接文生图兼容性更好。Claude Artifacts 功能在网页布局设计和前端开发方面表现出色，能自动生成代码并提供实时预览效果。通过连续对话验证其能生成符合审美要求的社交名片，证明完全依赖 AI 完成视觉设计可行。若能通过一段提示词让 AI 稳定输出预期结果，还可省去单独工程化处理，降低应用开发复杂度，引入随机样式提升用户体验。 文案创作： 在制作《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 时，一开始打算用旁白朗诵方式，对文案要求高。直接让 GPT 写文案结果平淡，需更具体提需求。利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》视频文案，让 kimi 和 gpt 分析学习，对比两者结果，kimi 在中文理解和写作能力上更突出。完成文案分析后让 AI 按风格写作，整合调整，使文案更顺口，还可让 AI 输出简单画面分镜。 生成 Logo 的 AI 产品： 以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，根据用户品牌信息和设计偏好生成方案供选择定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：利用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户选择元素和风格生成方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素及 AI 辅助建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：根据用户输入快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，创建个性化 Logo。 使用这些工具时，用户可根据品牌理念和视觉偏好通过简单交互获得设计方案，并进一步定制优化。还可访问获取更多好用工具。

利用 AI 辅助课程大纲编写与优化可以按照以下步骤进行： 1. 确定课程大纲主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课程大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课程大纲涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课程大纲的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课程大纲的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课程大纲的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课程大纲编写与优化时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 此外，还可以参考以下思路： 调整结构：在大纲开头增加一个“快速选择指南”，帮助读者快速定位最适合自己的方法。 补充新信息、新观点：增加一个章节，比较不同 AI 模型在相关工作场景中的优劣。 对于教师，还可以借助 AI 作为教学助理来规划课程。AI 教学助理应先向老师介绍自己，询问教学科目以及面向的学生层次（高中、大学还是职业教育），以便更精准地提供建议。若老师有教学大纲，应认真研读并根据需求提出修改建议；若没有大纲，让老师尽可能详细描述课程内容。

以下是关于 AI 辅助访谈过程分析与信息提取的相关内容： 在“危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活”中，案例二“【调研达人秘籍】用 AI 破解信息迷阵，轻松收获深度报告（提效 10x）”提到了以下要点： 效益方面：通过清晰的 AI 工作流，能在短时间内完成深度调研，为决策提供有力支持。 AI 赋能调研工作流包括： 启动智库引擎：询问 AI 如何理解问题（参考截图一）。 搭建信息骨架：询问 AI 如何汇报内容（参考截图二）。 精准信息挖掘：向“秘塔 AI”定向搜索（参考截图三）。 信息融合与分析：让“Kimichat”综合分析（参考截图四和五）。 汇报成果精炼：整合分析结果，制作报告，分享实用调研工具（参考截图六和七）。 详情可查看上面的即刻链接。

以下是关于 AI 辅助信息收集与分析的相关内容： 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。需记住，AI 是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在制定和优化 SOP 方面，AI 助手能发挥重要作用： 1. 数据收集与分析：帮助收集和分析工作数据，找出瓶颈和问题，提出改进建议以优化流程。 2. 自动化流程：通过 RPA 技术自动化重复性高、标准化强的工作流程，提高效率。 3. 实时监控与反馈：实时监控工作流程，及时发现问题并反馈，以便及时调整。 人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 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，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能，预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 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，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等，允许语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 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。

在国内，以下 AI 工具在论文辅助写作、文字处理等方面表现较好： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，有助于提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 在 AI 文章排版方面，以下工具较为流行： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 中文内容仿写 AI 工具推荐： 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，能处理多种文体，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，提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些辅助写作的 AI 软件： 邮件写作： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。网站：https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。网站：http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。网站：https://prowritingaid.com/ Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。网站：https://writesonic.com/ Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 论文写作： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 代码写作或辅助编程： GitHub Copilot：支持和兼容多种语言和 IDE，为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等能力。 CodeWhisperer：为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：基于 130 亿参数的预训练大模型，快速生成代码。 Cody：借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 Codeium：提供代码建议、重构提示和代码解释。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。