车载相关的AI

以下是关于 AI 就业的相关信息： AI 就业市场： 1. 求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下公司是否靠谱。 2. 部分公司未搞懂 AI 能为自身带来的价值，只是跟风要做 AI，求职者需有咨询和商业化思维，帮助公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上对其岗位职责和任职要求也不同，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，还需业务创新，找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 AI 求职所需的技能： 1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。 2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。

以下是为您整理的国内 AI 投融资信息： 2024 年，国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，反映出机构更加谨慎的理性态度，马太效应越发明显，资本更青睐热点赛道和高成熟度赛道。 在各细分赛道中，智能驾驶独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业成功 IPO 为市场注入了巨大信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来了投资总额的增长，机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到 TPF（TechnologyProduct Fit）的赛道展现出更强兴趣。 在政策方面，政府对 AI 技术本身及其在各行业落地长期关注，积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市已出台一系列政策，吸引 AI 相关人才聚集与企业落地。同时，国家队频繁出手投资体现出政策的鼓励与支持。

目前最火的 AI 技术包括： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：例如视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：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：包含量子机器学习、量子神经网络等。 近期热门的 AI 产品有： 1. You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 2. Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 3. Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 4. Butterflies AI：人类与 AI 共存的社交软件。 5. MeetRecord：可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手。

以下是一些最新流行的关于编程方面的 AI 技术： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 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不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

以下是一些可以进行视频混剪去重和二创的 AI 视频工具： 1. 【TecCreative】 产品链接生成视频：输入产品链接（目前主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中），选择数字人角色，点击立即生成。如遇生成失败，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 AI 视频高光切片：智能提取视频高光片段，高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。 2. 小歪：AI 视频工具合集 viggle（有免费额度） 网址：http://viggle.ai discord 免费体验：https://discord.com/invite/viggle 功能： /mix: 将角色图像混合到动态视频中。上传一张字符清晰的图片和一段清晰运动的视频。 /animate: 使用文本运动提示为静态角色设置动画。上传一张字符清晰的图片，描述想让角色做的动作（也可从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /ideate: 纯粹从文本创建角色视频。描述想要创造的角色和希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /character: 通过文本提示创建角色并将其动画化。描述想要创造的角色，从四个结果中选择一个图像，描述希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /stylize: 使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化。上传一张字符清晰的图片，描述想改变角色的任何地方来重新塑造它，从四个结果中选择一个图像，描述想要角色做的动作（或者从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址：https://viggle.ai/prompt 3. 其他工具： SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。工具教程： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型 Kaiber：https://kaiber.ai/ Moonvalley：https://moonvalley.ai/ Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态 Krea：https://www.krea.ai/ Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn

AI 视频生成主要包含以下方面： 1. 生成方式分类： 文生视频、图生视频：包括 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 视频生视频： 逐帧生成：如 SD+Mov2Mov。 关键帧+补帧：如 SD+Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：如 Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：如 Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成：如 Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频：如 Opus Clip。 脚本生成+视频匹配：如 Invideo AI。 剧情生成：如 Showrunner AI。 2. 产品阶段和可用维度分类： 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要应用在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向，一些平台也积极寻求创意合作。 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有具体明确的视频剪辑痛点，如寻找视频素材、版权问题、不同平台内容形式适配等，一些产品致力于解决这些问题。 企业客户：对于资金不足的小企业、非盈利机构，AI 视频生成可大幅缩减成本。 技术发展概况： 长期以来，人们对 AI 视频技术应用的认知多在“换脸”和视频特效上。随着 AI 图像领域技术发展，AI 视频技术取得突破。从交互方式看，主要分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像再构建为视频序列，也有直接端到端生成视频的技术，如基于 GAN、VAE、Transformer 的方法。微软 NUWAXL 通过逐步生成视频关键帧形成“粗略”故事情节，然后通过局部扩散模型递归填充附近帧之间的内容。

一个好玩的车载语音助手可以有以下特点和形式： Glowby Basic：能够让用户搭建一个拥有自己声音的 AI 语音助手，您可以通过 🔗https://github.com/glowbom/glowby 了解更多。 Dreamkeeper：在 AI 的帮助下记录并了解梦境。它使用多个 Gen AI 模型，具体流程为：由 ChatGPT 驱动的助手向用户提问以记住用户的梦，并根据回答调整内容；通过 Stable Diffusion 模型提取 ChatGPT 生成的关于用户梦境的摘要描述中的关键词来生成图像；将图像传输至图生视频模型创建基于用户梦境的动画；用 GPT 进行嵌入处理，将用户想要保留的梦保留在一个画廊中。您可以访问 🔗https://thedreamkeeper.co/ 进一步了解。 Andrej Karpathy 开发的 Awesome movies：这是一个电影搜索与推荐平台，搭建该网站共分三步，包括抓取自 1970 年以来的所有 11,768 部电影，从维基百科上抓取每部电影的简介和情节，并使用 OpenAI API（ada002）进行嵌入处理，最后将所有信息整合成一个电影搜索/推荐引擎网站。您可以通过 🔗https://awesomemovies.life/ 查看。

在车载语音助手这一行业的语音数据标注中，特殊标注规则如下： 1. 音素覆盖：在录音开始前构建基础的文本前端，具备简单的文本转音素（G2P）系统。录音文本要保持多样性，音素或音素组合尽可能覆盖全，统计音素序列中的 NGram，避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制：收集车载播报的常用话术、专业术语（如油量、胎压等）、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解，并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确，删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。

目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。

人工智能在汽车行业的应用非常广泛，以下是一些相关方面，包括车载语音助手： 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，实现汽车自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 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，提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定策略和优化定价。 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，提高能源效率和电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，用 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 此外，SoundHound AI 与 Perplexity 合作将在线智能问答功能引入汽车的语音助手，可查询油价、电影演员阵容等信息。详细内容：https://xiaohu.ai/p/7737

车载 AI 智能体是一种应用于车辆领域的智能体。 智能体一般被赋予更高级的目标，并拥有更多实现目标的方法和工具选择自由度。同时，受程序性知识指导，遵循组织期望的执行方式，拥有预定义工具，并受保护栏和审查措施约束。 在应用方面，智能体在各种领域扮演重要角色，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 领先的智能体公司似乎正在收敛于一种在自主性和控制之间寻找折衷的架构。新兴的 AI 智能体示例包括；以及横跨销售、安全运营和供应链等领域的许多其他智能体。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

车载语音唤醒技术原理： 出门问问的语音合成（TTS）技术可以应用于车载导航语音合成的个性化语音播报等场景。其接口请求域名是 https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 ，接口请求频率限制为 5 次/秒。该技术可以将任意文本转化为语音，实现让机器和应用张口说话。它提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面，HTTP Method 支持 POST 请求，并具有相应的调用参数及说明。

以下是为您找到的与智能体相关的报告、演讲等内容： 《【翻译】Google Agent 白皮书》：探讨了智能体的概念，定义为能够自主观察并操作外部世界以实现目标的应用程序。智能体结合了生成式 AI 模型、工具和编排层，能够进行推理和决策。工具使智能体与外部数据和服务交互，扩展其能力。认知架构是智能体的核心，涉及信息收集、计划、执行和调整的循环，利用提示工程框架指导智能体的任务执行与环境互动。 《吴恩达最新演讲——AI 四大趋势》：在吴恩达的主题演讲中，探讨了智能体（AI Agents）和智能体推理（Agentic Reasoning）的崛起，强调非结构化数据的重要性。演讲指出，生成式 AI 使得应用开发速度大幅提升，快速实验成为创新的新路径，但同时带来了评估的挑战。吴恩达还提出了智能体 AI 的四大设计模式，并强调图像处理革命的潜力。 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》：提到了 AI 智能体的进阶、案例拆解及扣子的应用介绍，指出提示词很关键，智能体由大语言模型衍生而来，讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果，阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用。

以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐： 1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考： 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词： 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题：Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替： 第二步：看 OpenAI 的官方文档：

以下是关于 SAP 与 AI 的相关知识： NVIDIA 和 SAP 正在使用 NVIDIA NEMO 和 DGX Cloud 构建 SAP gem Copilots。SAP 支撑了全球 87%的全球商业，基本上世界都在 SAP 上运行。 目前提供的内容中关于 SAP 与 AI 的信息有限，您可以补充更多具体需求，以便为您提供更全面和准确的回答。

以下是为您推荐的一些 AI 写小说相关的文档和学习资料： 1. 《🐋全新 AI 整活计划：DeepSeek 小说家 2025 年 2 月 9 日》 介绍了关于提示词编写及 AI 应用的探讨，包括理性决策提示词的编写方法、示例的价值、自用与他用提示词的区别、改进指令遵循、AI 应用于软件开发等方面。 还分享了关于写作方式、好文字的定义、模型特点与推荐等内容。 2. 《陈财猫：如何用 AI 写出比人更好的文字？》 提到了两个技巧，一是“显式归纳与列出你想要的文本特征”，二是“通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本”。 3. 《Stuart:教你用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》,做到高中生文笔水平》 介绍了一个能写出至少高中水平小说的 coze 工作流，包括用 bing 搜索相关内容、将搜索结果结构化、用大模型草拟大纲、写文章等核心节点。

以下是与 DeepSeek 相关的文档和信息： 在 2025 年 2 月 6 日的“【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！”中，提到了以下内容： DP 模型的功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 此外，2 月 6 日的宝玉日报中提到： Dario Amodei 认为 DeepSeek 进入前沿 AI 竞赛，但美国应保持领先优势。 强调“没有民族主义敌意”，依旧欢迎华裔科学家加入 Anthropic。 批评 DeepSeek 安全性差，称其“测试过的模型里最糟糕”。相关文稿：

CodePal 是一款全面的 AI 编程助手，具有以下特点： 1. 智能代码生成：用户输入编程语言及功能描述，即可自动生成相应的代码片段，适用于 Python、Java、JavaScript 和 C++等多种编程语言。 2. 广泛的语言支持：支持超过 30 种编程语言，包括主流语言（如 C、Ruby、Kotlin）和低级语言（如 C++、Rust），能满足不同开发需求。 3. 用户友好界面：设计简洁直观，适合从初学者到经验丰富的开发者等各类用户轻松上手。 4. 功能多样化：除代码生成外，还提供调试建议、代码优化和单元测试生成等功能，有助于提升代码质量和效率。 5. 免费计划：提供基本功能的免费版本，适合爱好者和初学者尝试使用。其独特之处在于强大的 AI 驱动能力，能让用户通过自然语言轻松生成高质量代码，节省时间并减少错误。