现在市面上有ai刷牙智能设备吗

AI 生成音乐的工具是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。它们能够分析大量音乐数据，学习音乐模式和结构，然后根据用户输入或特定指令创作出新的音乐作品。 为您推荐以下 AI 音乐产品： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示可快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能将用户输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 此外，5 月 1 日的 Xiaohu.AI 日报中提到 AI 音乐工具 Udio 有更新，包括增加上下文窗口使音乐作品过渡更自然，音轨最大长度扩展至 15 分钟适合长篇混音和复杂音乐制作，引入基于树的音轨历史查看方式。详细介绍：https://x.com/imxiaohu/status/1785666886648447251

以下是一些 10s 的 AI 视频生成方案： 1. Pika 2.2 版本：可以生成 10s 1080p 的 AI 视频，同时更新了 Pikaframes 模式，用户可通过首尾帧进行创意化自然转场的视频制作，能自由设置 1 10s 的转场时长。官方宣传视频： 地址：Pika.art 2. Storyflicks：用户输入一个故事主题，它使用大语言模型快速生成故事视频，视频中包含图片、故事内容、音频和字幕信息。地址：https://github.com/alecm20/storyflicks/blob/main/READMECN.md 在“我 AI 北京比赛&有手就行的 10s 创意视频制作”中： 出图方面： 智谱清言出图 可灵出图：第二轮出图采用可灵的参考图模式，并从百度搜索符合预期的图垫进去，城墙结构大体符合现实逻辑。 即梦出图：2.1 模型对提示词的理解更好，生成的风景画面也比 2.0pro 好些。 风格迁移：可使用 midjourney 的 Retexture 功能（有一定限制条件），平替方案可以选择即梦风格垫图或者 liblib 上面的一些风格迁移工作流。即梦风格垫图：https://www.liblib.art/modelinfo/e8e74a1540df4590b981be4ecd753dfe?from=personal_page&versionUuid=02ec32fcc5f94520b69efbc238ac5a6f 出视频方面：思考想要达到的效果，然后进行首尾帧提示词描述，一般用比较抽象化的短句式，用充足的留白让 AI 去进行随机性的填空。 此外，还有一些创意主题，如经典 icon 巡礼（长城、故宫一隅的延时拍摄，日出日落等）、宜居生活画卷（一碗豆汁里面的烟火人间等）、潮流文化新地标（国家博物馆里面的文物进行跳舞之类的趣味性互动等）、未来科技序章（创意上班场景等）。敲定的制作方案为先制作长城的日出延时摄影图片，之后采用风格迁移的方式将其变成秦朝时期的宫殿寺观壁画，利用首尾帧引导的“时间压缩”效果来体现历史演变。

对于高中语文老师组卷，以下是一些可供选择的 AI 工具： 1. Claude：能够帮助快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能解决学术网站条件搜索的问题。 2. Gamma.app：可用于将相关内容制作成 PPT。 使用这些工具可以实现诸如快速寻找论文、提取信息、制作 PPT 等与组卷相关的任务。

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

以下是为您推荐的一些可以生成视频的免费 AI 网站： 1. Pika：这是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作并支持视频编辑。目前内测免费，其生成服务托管在 discord 中。您可以按照以下步骤操作： 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 在 generate 区生成：左边栏出现狐狸头像意味着操作成功，若未成功点开头像邀请机器人至服务器。接着在 Discord 频道左侧找到“generate”子区，任选一个进入。 生成视频：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4Kar 16:9，按 Enter 发送即可生成视频。也可通过上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD：如果您熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Haiper（有免费额度）：https://haiper.ai/ ，能文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。 4. DynamiCrafter（免费）：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ，2 秒图生视频，还可以做短视频拼长视频。 5. Morph studio（内测）：https://app.morphstudio.com/ ，暂未对外开放，可在官网提交内测申请，discord 上可以免费体验，支持文生视频、图生视频，英文提示词，支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置，默认生成 3s 视频。 更多的文生视频网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 写小说的相关内容： Stuart 分享的用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流： 工作流效果：以起点 Top1 的《夜无疆》为题创作，虽未达到小说家水平，但至少达到高中生中较好的水平，是从通常的 AI 写作水平到质的飞跃，其中思路值得学习。 工作流步骤： 用 bing 搜索标题相关内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序可忽略或复制文中代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型写文章。 输出文章内容。 陈财猫提到的用 AI 写出好文字的技巧： 第一个技巧是“显式归纳与列出你想要的文本特征”，例如明确描述写小说所需的文风、文笔特点，在调试过程中逐步调整描述，直到达到理想效果。 第二个技巧是“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”，直接指出所需文本类型常出现的地方。 举例说明，如写充满张力的女性复仇文要指出可能出现的网站分类，写短剧剧本创作要考虑其特殊性。 AI x 即兴戏剧工作坊中提到使用 midreal.ai 以「即兴喜剧」开头写短篇小说，以及使用 GPT4、悠船、midjourney 进行 AI 绘画，并用 Canva 做电影格式模板用于现场搭建和表演即兴剧。

目前市面上的 AI 工具主要有以下几类： 1. 聊天工具：方便人们进行交流和获取信息。 2. 绘画工具：能够创作出各种风格的绘画作品。 3. 视频工具：用于视频的制作和处理。 4. 音乐工具：辅助音乐的创作和编辑。 此外，AI 工具还分为线上和线下本地部署两种： 线上 AI 工具的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能查看其他创作者的作品，但出图分辨率通常有限，制作高清横板图片可能受限。 线下部署的 AI 工具可以添加插件，出图质量较高，但使用时可能导致电脑宕机，配置不高时可能出现显存不足导致出图失败的情况。 线上平台适合找参考、测试模型，线下平台则是主要的出图工具。例如，可以在在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配模型和标签，截取游戏人物底图将算力集中在人物身上，多批次尝试不同画风以找到最符合需求的模型和组合，最后在相关网站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。

目前市面上的文心一言、通义、DeepSeek 等用于写作的效果各有特点： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 通义（阿里巴巴）：在特定领域和任务上表现出卓越的能力。 DeepSeek：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力略逊于 GPT。 需要注意的是，不同模型的效果会因用户的具体需求和使用场景而有所差异。

目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径： 1. 免费云服务器： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口： 阿里的接口，创建 API key 即可。 也有免费接口，但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外，关于大模型的相关知识： 1. 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 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。监督学习有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 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，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。 3. 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来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

调试智能体回答问题准确率可以参考以下方法： 1. 从问题场景出发：明确活动为问答对话场景，考验智能体对问题的理解和准确回答能力，真实对话场景中一般以完整句子回复。 2. 具体交流技巧：与大语言模型交流时尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的信息。 3. 测试方法：可使用弱智吧问题对 LLM 进行测试，评价提示词的生成效果。 4. 行业案例参考： 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围，具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，通过 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等方式提升。 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度，可进行自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 例如在服务和业务助手方面，内部业务助手可使用企业内部规章制度等构建知识库进行内部知识问答，通过复杂文档解析视觉增强来提供更好的文档理解。在医疗助手/法律助手/智能导购等场景，构建领域内知识库，结合规则性和智能性进行相似度阈值判定和大模型智能分析，减少数据混淆和模型幻觉问题，但判定速度略慢且有额外大模型调用费用，适合高度定制化和智能化搜索服务场景。

具身智能的软硬件解决方案包括以下方面： 算法层： 技术层级： 任务层级：可细分为任务级、技能级、动作级、基元级、伺服级，通常关注前四个级别。 解决方案层级：通常可拆分为大脑+小脑两个层级。大脑负责人机交互与规划决策，小脑负责运动控制及将语义信息理解转化为动作。 大脑侧：负责人机交互，能通过视觉在语义层面理解场景、任务等并进行决策。大模型的发展对大脑有促进作用，大脑的长期发展高度依赖多模态大模型。如 2024 年 3 月，有鹿机器人发布了基于 LPLM10B 的软硬件结合产品 Master 2000。 整机硬件方案：基于下游场景需求设计运动、感知、计算和通信硬件方案。具身智能厂商倾向于软硬件全流程自主控制，自己制作机体，原因包括机体和数据模式未统一，训练数据与机体构造紧密联系，以及考虑二级供应商是否成熟和整机利润。部分强大厂商如 Tesla 具备制作更底层电机、传感器的能力，软硬件一体化制造能带来更高利润。 智能类型：包括认知智能和物理智能。认知智能涉及思考、规划和决策能力，完全由大脑驱动；物理智能指机器人的感知和与环境的运动互动能力，感知环节由大脑侧算法实现，行动环节由小脑侧算法和硬件配合完成。 发展趋势： 人形化：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 成本下降显著：核心零部件成本降低，人形机器人成本及售价呈下降趋势。 构成元素：包括大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案。

以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容： 2025 年 1 月 2 日，“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄，反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新，推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年，AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上，智能玩具的拟人化特征将提升互动体验，吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景，推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的，且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手，儿童陪伴场景用户容忍度更高，且 AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，几乎没有市场教育成本。近年来，毛绒玩具市场快速增长，中国玩具品牌分散，全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中，人机 AI 采用 Unity 的 ml agent，通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，AI 可控。为让输入向量等长，对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模，再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合，对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。

创建自己的智能体可以参考以下步骤： 1. 输入人设等信息，放上创建的工作流。配置完成后进行测试。需要注意的是，工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token 时，为避免他人调用消耗您的费用，不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后自行输入再发布。 2. 第一步创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建新的对话流（记得要和智能体关联）。 注意事项：两个小红书插件可在插件市场找到，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。之后使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，看到数据即为成功。回到智能体的编排页面同样进行测试，确保对话流执行成功。 发布：点击发布后，只选择多维表格，然后进行配置。输出类型选文本，输入类型选字段选择器。完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选仅自己可用以加快审核。提交上架信息后返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。 3. 扣子智能体的创建相对简单，首先想一个智能体的名字，然后写一段详细的介绍，越详细越好，因为它会根据介绍智能生成符合主题的图标，最后点击确认即可。 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，开发智能体的门槛低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot，还提供丰富的插件、工作流、知识库等功能增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能帮助音乐人等生成高质量歌词。

以下是将 AI 智能体发布到企业微信的步骤： 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能，如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话进行测试。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮，即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可，不用解绑。 完成以上步骤后，就可以在企业微信等渠道使用发布的 AI 智能体了。

大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下，APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计，以满足特定的用户需求；传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域，技术的突破和创新是关键，需要投入大量资源进行研发，并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之，不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。