我该学习哪些ai工具成为一个更专业更强大的品牌策划

很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。

以下是关于如何用 AI 赚钱的一些指导： 首先，GPTs/GLMs 能帮助创作者赚钱，但大多数人难以做到。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从最俗气的角度“钱”出发来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据，通过对这些数据的分析可以得出一些结论。 其次，大型语言模型在处理小学数学题时可能会出错，因为它们主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。学了 AI 有可能赚钱，人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可增加就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等诸多因素，持续学习和实践很重要。 再者，生成式 AI 在艺术创作方面有应用。内容创作是生成式 AI 的第一个主流用例，比如 Lensa 。生成式 AI 产品服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利，且已在几乎每一种媒介中推出。

以下是基于知识库为您提供的备考 AI Agent 的建议： 首先，建议您先吃透 prompt，这对于学习 AI Agent 很重要。 在 cost 平台有丰富的教程和比赛，您可以参与其中。 了解到 AI agent 是大语言模型衍生出的智能体，用于解决大模型在处理复杂任务时存在的一些问题，如无法获取最新外部信息、缺少规划、没有记忆能力等。 明天银海老师将详细讲解 AI agent，您可以关注。 此外，知识库中还提到了一些相关的活动和内容，如 prompt battle、AI 神经大赛等，您可以根据自己的兴趣参与。 对于与 AI 会话相关的内容，您可以通过关键词学设进行学习，比如每日选词丢入稳定扩散模型，积累大量提示词，还建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 在 AI 绘画方面，是视觉基础，有针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。同时，还收集了 AI 视频类词汇和相关词典，更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 希望以上内容对您备考 AI Agent 有所帮助。

以下是关于如何学习提示词的全面指导： 一、学习通用提示词运用 1. 理解提示词的作用 提示词为模型提供上下文和指示，直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 提供足够背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例 在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 4. 实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。 尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具 利用如 Anthropic 的 Constitutional AI 等工具辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究 持续关注提示工程最新研究成果和方法论。 二、学习 Stable Diffusion 的提示词 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”“”等符号控制生成权重的技巧。 了解处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 三、关于提示词的思考总结 1. 什么是提示词 提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型任务和生成输出。 设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计。 2. 为什么提示词需要学习 了解大模型特性，包括能做、不擅长做和完全无法做的事。 具备写好 brief 的能力，清晰表述需求和任务。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 MJ 提示词库的相关信息： MidJourney 200 条风格词汇： 《》 @TheMouseCrypto 发表了一份 200 条风格词汇整理，页数是 77 页，很全的宝典。 Prompt 网站精选（图像类 Prompt 网站）： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库， MidJourney Prompt Tool：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分， OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便你快速可视化生成自己的绘画提示词， AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器， IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器， Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney， OpenArt：AI 人工智能图像生成器， img2prompt：根据图片提取 Prompt， MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用， PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板， AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供你选择， MJ 的随机种子库收集： 使用方法： 输入提示词 + sref random ar 1:1，可获得随机风格种子和图片。 测试风格种子的泛用性：{a girl,a boy,animals,plants,environment}sref 同一个风格种子

如果您想配置一台可以跑 SD（Stable Diffusion）的电脑，以下是一些选择建议： 1. 系统要求：系统需为 Win10 或 Win11。查看电脑系统的方法是在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 2. 配置查看： 查看电脑运行内存： 打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc）。 查看电脑运行内存，8GB 运行内存可以勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存（显存）： 鼠标右击桌面底部任务栏，点击“任务管理器”。 查看“GPU”，首先先看右上角显卡的名字或者型号，必须确认是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 接着看到下面划线的专用 GPU 内存，4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标情况： 电脑运行内存 8GB 以上。 是英伟达（NVIDA）的显卡。 显卡内存 4GB 以上。 4. 配置不够的选择：如果配置不够，可选择云端部署（Mac 也推荐云端部署）。 Win 系统 SD 安装教程：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/D5nawAs1fivF4ykx88ucRIYwn1d SD 云端部署教程：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd 5. 备选：如果觉得 SD 太难，可先试试简单的无界 AI：

以下是一些当前热门的 AI 工具： 儿童练习英语口语的 AI 工具： LingoDeer：使用游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，使用游戏化方法，课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具： Gamma：在线制作网站，可通过输入提示生成幻灯片，支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT：输入文本描述生成专业设计，有丰富模板库。 Mindshow：提供智能设计功能，简化设计流程。 讯飞智文：利用语音识别和自然语言处理技术，提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正等功能，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告。 Writesonic：基于 AI 生成各种文本，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板。 在选择工具时，需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。

将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：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 文本分析工具提取收集资料中的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课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 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：若课题涉及数据收集和分析，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 写作工具撰写课题各部分，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的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点： 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：如监督学习、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：涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：有大模型、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：像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：例如 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：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 行业实践：有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 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。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

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。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些运用 AI 工具提高影视剧宣传专员创意、策划水平和工作效率的建议： 1. 团队分工方面： 制片人负责影片的整体制作管理，包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理以及在岗位工作缺失时及时补上，对所有角色场景进行清晰梳理，把控进度，并明确每个成员的技能和工作安排。 图像创意人员负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等画面，并提前储备大量素材，能够快速生成各种比例的图像。 视频制作人员要熟悉运营各种视频工具，根据图像素材选择合适工具及精准控制功能，控制画面变化和走向。 编剧负责撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等，善于运用 AI 文本工具，具备很强的故事构思和台词文本能力。 配音和配乐人员负责背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等工作。 剪辑师负责后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 2. 任务划分与配合： 可以按照功能和剧本划分任务，例如编剧创作剧本和图像创意同时进行，根据生成的角色编写故事。 采用远程协作的方式，通过共享文档等工具进行沟通和协作。 3. 利用 AI 工具： 可以使用 GPT 完成脚本，但需要大量人工干预。 利用 Midjourney（MJ）出图，经过人工干预和调词。 使用声音类 AI 工具进行配音和配乐的相关工作。 运用 AI 生成富有想象力的角色和场景等画面。 4. 参考成功案例： 例如 B 站 up 主村长托马斯对 Bard 工具的使用心得。 晴岚通过让 GPT 写视频内容、细化分镜内容并提炼响亮名字制作宣传片的经验。 学习 AIGC 运营中透视运营数据、调整策略、寻找对标、紧跟趋势、装修主页等方面的方法。 借鉴基于微信机器人的微信群聊总结助手这类实践项目。

对于做策划的您，使用和学习 AI 来提升工作效率和策划水平可以从以下几个方面入手： 一、充分利用 AI 的创意生成能力 1. 使用 AI 图像生成工具，输入与策划相关的关键词，如活动主题、场景等，生成多种创意方案。 2. 通过 AI 的创意思维，获取新颖独特的策划灵感。 二、结合 AI 的模拟和可视化功能 1. 利用相关技术，将 AI 生成的策划方案在虚拟环境中进行模拟和可视化。 2. 帮助您和客户更好地评估和验证策划方案。 三、运用 AI 的分析和优化能力 1. 使用 AI 工具对策划方案进行分析，如活动流程、资源配置等方面的优化。 2. 确保策划方案符合实际需求和预期效果。 四、借助 AI 的自动化设计功能 1. 利用 AI 自动生成符合策划规范的流程框架、文案初稿等。 2. 提高策划效率，缩短策划周期。 五、融合 AI 与人工策划的协作模式 1. 人工策划与 AI 工具形成互补，发挥各自的优势。 2. 在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 六、AI 在活动策划中的具体应用案例 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。 七、视频策划方面 1. Sono 产品更新：Sono 产品今年下半年更新到 V4 版本，具有写歌、生成配乐等功能，V4 版本可能需会员使用。 2. 配音工具介绍：外文场景配音推荐 So,yeah,11,11,11，国内配音软件常用剪映，其声音克隆方便，音色选择多。 3. 传统线性流程：先写剧本再拆分镜，确定角色和场景，准备素材后剪辑成片，特点是可控性高，适合团队协作，以之前的片子《梦镜》为例，用飞书多维表格做分镜管理。 4. 基于 AI 的个人流程：自由度高，先有想法就做画面，根据 AI 生成结果进一步演化角色和内容。 5. AI 制作视频实例：以一个片子为例，讲述基于 AI 特性尝试制作短片的过程，包括文字融合画面效果、错误修改与调整方式等。 6. AI 助力视频创作：AI 能与创作者不断交流共创，启发创作者调整分镜、风格等，最终串联成故事，比传统方式更灵活自由。 7. 新手入门建议：新手可通过与他人合作了解视频制作环节，有经验者应尝试自己制作，利用 AI 反馈可高效完成片子。 8. 提升制作能力方式：总结为多看优秀作品以获取启发，多在不同平台和工具上尝试以了解其特点，多做输出和积累以形成自己的资源。 总之，AI 技术为策划领域带来了诸多新的可能性，您可以充分利用 AI 的各种功能，与人工策划形成有效的协作，提升整体的策划效率和质量。但同时也要注意对 AI 生成的内容进行仔细甄别和调整。

以下是从内容策划到 PPT 或者视频内容呈现可以使用的一些 AI 工具： 视频工具： Opusclip：可将长视频剪成短视频。 Raskai：能将短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：输入想法可自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，还支持人工二编和合成长视频。 descript：通过屏幕/播客录制，以 PPT 方式做视频。 veed.io：具备自动翻译和自动字幕功能。 clipchamp：微软的 AI 版剪映。 typeframes：类似 invideoAI，内容呈现中文本主体比重更多。 google vids：尚未成熟。 PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，输入文本和想法提示可快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，输入简单文本描述可生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/

很抱歉，目前知识库中没有关于老人健康护理机器人创新创业策划书的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路供您参考： 一、项目概述 1. 项目名称 2. 项目背景 老龄化社会现状 老人健康护理的需求 3. 项目目标 短期目标 长期目标 二、市场分析 1. 目标市场 老年人群体的规模和特点 市场需求和痛点 2. 竞争对手分析 现有护理机器人产品 竞争优势和劣势 3. 市场趋势 三、产品与服务 1. 机器人功能 健康监测 康复辅助 生活照料 紧急救援 2. 技术方案 传感器技术 人工智能算法 机械设计 3. 服务体系 售后维护 培训指导 四、商业模式 1. 盈利模式 产品销售 服务收费 数据销售 2. 营销策略 线上推广 线下合作 客户关系管理 五、团队组建 1. 核心成员 技术专家 市场营销人员 运营管理人员 2. 团队分工 六、财务预算 1. 初始投资 研发费用 生产设备 市场推广 2. 收入预测 不同阶段的销售额 3. 成本分析 生产成本 运营成本 七、风险评估与应对 1. 技术风险 解决方案 2. 市场风险 应对策略 3. 法律法规风险 八、发展规划 1. 短期规划 产品研发和测试 2. 中期规划 市场推广和销售 3. 长期规划 产品升级和拓展 以上内容仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。

很抱歉，目前知识库中没有关于老年人健康护理机器人创业策划书项目背景的相关内容。但一般来说，您可以从以下几个方面来考虑构建项目背景： 随着人口老龄化趋势的加剧，老年人的健康护理需求日益增长。传统的护理方式面临着人力不足、服务质量参差不齐等问题，无法满足老年人日益多样化和个性化的健康护理需求。 科技的不断发展为解决这些问题提供了新的可能，机器人技术在医疗领域的应用逐渐成熟。 社会对老年人的关爱和关注程度不断提高，人们期望为老年人提供更优质、便捷和高效的健康护理服务。 您可以结合市场调研和相关数据，对这些方面进行更深入的阐述和分析，以形成完整且有说服力的项目背景。

以下是一些能帮助您进行活动策划的 AI 工具及应用案例： 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议。例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上，使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如，Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。例如，针对目标受众的定向广告投放等。 此外，还有一些具体的案例，如： 在读书会活动中，日常活动文案输出可以通过 AI 复核型玩法“高阶”，依托传音智库、飞书妙记和在线思维导图 Markmap 来实现。例如用 kimichat 让 AI 拆解书籍的三级章节并按照 markdown 产出内容，然后复制到在线思维导图 Markmap 中生成思维导图。 线下活动可以完全用飞书的各种功能组合完成。例如用飞书文档制作活动宣传页面，用飞书的多维表格完成活动报名及数据统计，活动过程中大家在线协同编辑文档，活动记录也可以在飞书中完成。还可以用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词。 以上只是部分代表性案例，AI 在活动策划中的应用场景还有很多可挖掘的空间。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，AI 正在赋能活动策划各个环节，提高效率和参与体验。策划者可以结合实际需求，探索 AI 赋能的具体落地方案。

目前在处理职业教育教材方面，以下是一些相关的 AI 信息： 在医疗保健领域，为使 AI 产生真正改变，应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。顶尖人才的培养通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者处学习，获得处理复杂情况的直觉。对于 AI 而言，应改变当前学习方式，如通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。 对于处理文档和数据，特别是 PDF 文本，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中获取良好结果，新模型更强大。但需注意这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性需检查结果。 如果您有医学课题需要 AI 给出修改意见，以下是一些专业工具推荐： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，可简化学术工作。 Scholarcy：能提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在处理纪录片方面表现较为强大的 AI 工具： Pika：https://pika.art/ Pixverse：https://pixverse.ai/ Runway：https://runwayml.com/ SVD：https://www.stablevideo.com/ 这些工具在处理纪录片的不同景别和类型，如风光片、美食片等方面都有一定的能力和表现。例如，在处理中景、特写等景别时，能够展现出奇幻风格、自然美、食物制作过程的精细记录等。

以下为您提供的相关学习笔记： 笔记主题为“Generative AI for Everyone 吴恩达”，作者是心威。起因是自学 AI 并观看吴恩达老师的相关课程时边看边做的笔记。 生成式人工智能的工作原理：在整体的人工智能领域中，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式 AI 近期快速崛起，强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定基础。生成文本会使用到大语言模型，其生成过程是不断预测下一个词语。 大语言模型是思考的朋友：运用大语言模型写故事、修改文本非常有用。网络搜索与 LLM 有区别，LLM 会编造故事产生错误信息，需鉴别信息准确。 人工智能是一种通用技术（可以应用的空间）：人工智能有大量运用空间，包括基于网络界面应用和基于软件程序应用。 写作：使用 LLM 写作进行集思广益、头脑风暴非常有用，网页版聊天需提供更多信息，翻译也可使用 LLM，但网络文本较少时效果不太好，可让 LLM 将内容翻译为海盗英语测试翻译准确度。 还有笔记主题为“AI for everyone 吴恩达”，作者也是心威。 以上笔记可能存在错误，如有需要可联系作者（右侧二维码），希望对您有所帮助。但这些笔记可能无法完全满足您需要一款能实时记录课程学习中的知识点、做好笔记和做好思维导图的强大 AI 的需求。

对于一个 AI 小白，以下是一些学习建议： 1. 编程语言：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。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。 3. AI 基础知识： 了解 AI 背景知识，包括基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系）、历史发展（回顾 AI 的发展历程和重要里程碑）。 掌握数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 熟悉算法和模型，包括监督学习（了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM））、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（简介强化学习的基本概念）。 学习评估和调优，了解如何评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等），以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 掌握神经网络基础，理解网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）），了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 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，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，AI 小白可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，逐步提升自己使用 AI 的能力。

以下是为您整理的相关 AI 信息： 4 月 8 日： Digen AI 是数字人克隆的新选择，具有强大的动态和静态同步能力，支持 20 种语言，是 Heygen 的强有力竞争对手，体验地址为 http://digen.ai 。 有博主体验了 AI 音乐应用，预言其将引起巨大震撼，称赞其为划时代产品，音乐质量堪比 Spotify，提到的产品可能是 xgboost 。 Facet AI 是图像控制与生成的新工具，适合广告和产品图像，具有实时修改与直观操作的特点，支持定制模型训练 。 AVER LABS 推出了轻巧灵活的机器人手臂 AMBIDEX，重量仅 2.6 千克，有 7 个自由度，能实现安全的人机交互，采用独特的开发方式和触觉设备 。 Sora 是视频版 GPT1，展望了未来的 VR 互动，目前局限于复杂物理互动，未来可能实现实时视频编辑 。 Hand Talk 是 AI 手语翻译应用，能将语音和文字翻译成 ASL 或 Libras 手语，被联合国评为最佳社交应用，也是学习手语的平台 。 12 月 13 日： Krea.AI 全面对外开放，可即时生成个性化图片，强化了图像放大与增强功能，还有 Logo 与 AI 模式创造功能 。 CopilotKit 适用于基于 React 的 Web 应用集成聊天机器人，支持 AI 创造与编辑文本，能自动上下文识别互动 。 微软 Medprompt+策略升级，提高了 GPT4 MMLU 测试性能至 90.10%，针对语言处理进行了精细调校与性能改进，基于置信度选取更精确回答 。 Shader App 具有个性化即时 AI 创造 AR 图形的功能，无代码直观易用，处于测试中的 AR 艺术体验 。

在不同的测评维度中，智谱清言和通义千问各有优势。 在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 的胜率方面，智谱清言和通义千问 2.0 的胜率均超过 25%。 在工具使用能力的测评中，GPT4 Turbo 取得满分，国内大模型中智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一，通义千问 2.0 也有超过 70 分的表现。 在对结构化 prompt 的测试中，通义千问能够一次输出，但输出内容有待提高；智谱清言在经过改写 prompt 等操作后也有不错的表现。 总体而言，难以简单地判定智谱清言和通义千问哪个更强大，其表现会因具体的测评维度和任务而有所不同。