把多媒体交互技术分类细一点

目前的 AI 工具主要有以下分类： 1. 聊天工具：如常见的 AI 聊天机器人。 2. 绘画工具：例如图像生成器。 3. 视频工具：包括视频生成器。 4. 音乐工具：涵盖语音和音乐相关的工具。 5. 写作工具：如 AI 写作生成器。 6. 设计工具。 在访问量最高的 50 个 AI 工具中，“图像生成器”类别是最大的类别，有 14 个工具；“AI 聊天机器人”类别拥有 8 个工具；“AI 写作生成器”有 7 个工具；“视频生成器”和“语音和音乐”类别各有 5 个工具；“设计”类别有 4 个工具；“其他”类别有 7 个工具。

人工智能主要分为以下几类： 1. 按照智能程度划分： ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）：只能做一件特定的事，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）：能够做任何人类可以做的事。 2. 在 Generative AI 的开发工具和基础设施方面： Orchestration（编排）：涉及如 DUST、FIAVIE、LangChain 等公司，提供工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，确保系统流畅运行。 Deployment, Scalability, & PreTraining（部署、可扩展性和预训练）：包括 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司，提供工具用于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 Context & Embeddings（上下文和嵌入）：有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等公司，提供工具帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 QA & Observability（质量保证和可观察性）：例如 Pinecone、drant、Vald 等公司，提供工具确保模型表现，并能监控模型的性能和状态。 3. 关键词接龙中的分类： 主体描述：Monkey, kpop monkey, thinker, Millennials, kpop girl, Buddha 环境与构图：cliff, Temple, post apocalyptic 背景：zen art, Art deco, vaporwave, pink moon, International version of the film effect, steampunk 光线：ethereal pink, pink moon 视角：Twist fantasy, Double Exposure 构图：levitating, jouy print 风格：Hiroshi Sugimoto, Edward Hopper, V for Vendetta, Vaporwave, Celadon green 艺术家：Hiroshi Sugimoto, Edward Hopper

很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。

AI 工具主要有以下分类： 1. 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等，已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具：如微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：能够帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 对于小白 30 分钟快速体验，选择的 AI 工具包括聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 与思维导图相关的 AI 工具包括： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为不同需求提供智能化的辅助功能，涵盖各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前还没有能够直接读取您本地文件并自动整理分类视频素材的通用 AI 软件。不过，有一些相关的工具和技术可以在一定程度上帮助您处理视频素材的管理和分类。 例如，一些视频编辑软件具有一定的智能分类和标记功能，您可以利用它们的功能对视频素材进行初步的分类和整理。另外，一些云存储服务提供商也在不断探索利用人工智能技术来帮助用户对上传的视频进行分类和管理，但这通常需要将您的视频上传到云端。 需要注意的是，在处理本地文件时，要确保您的操作符合相关的法律法规和隐私政策。

人工智能主要分为以下几类： 1. 按照智能程度划分： ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）：只能完成特定的一项任务，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）：能够完成任何人类可以做的事情，但目前还未取得巨大进展。 2. 在 Generative AI 的开发工具和基础设施方面： Orchestration（编排）：涉及如 DUST、FIAVIE、LangChain 等公司，提供帮助开发人员管理和协调各部分及任务的工具，确保系统流畅运行。 Deployment, Scalability, & PreTraining（部署、可扩展性和预训练）：包括 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司，提供部署模型、保证可扩展性及预训练的工具。 Context & Embeddings（上下文和嵌入）：有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等公司，提供处理和理解语言上下文及词语和句子转化为计算机可理解形式的工具。 QA & Observability（质量保证和可观察性）：例如 Pinecone、drant、Vald 等公司，提供确保模型表现和监控模型性能及状态的工具。 3. 关键词接龙中的分类： 主体描述：Monkey, kpop monkey, thinker, Millennials, kpop girl, Buddha 环境与构图：cliff, Temple, post apocalyptic 背景：zen art, Art deco, vaporwave, pink moon, International version of the film effect, steampunk 光线：ethereal pink, pink moon 视角：Twist fantasy, Double Exposure 构图：levitating, jouy print 风格：Hiroshi Sugimoto, Edward Hopper, V for Vendetta, Vaporwave, Celadon green 艺术家：Hiroshi Sugimoto, Edward Hopper

以下为一些较好的 AI 室内设计软件： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色。搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件的 UI 和设计成果颜值在线，建筑师能使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成的设计结果，保证合规性，为设计师提供全新设计模式。 关于使用 AI 进行室外设计的最佳实践包括： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具输入关键词生成多种创意方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术将设计方案在实际环境中模拟和可视化，便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具分析采光、动线、材料等方面，优化设计方案以符合实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具互补，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 能力，提升整体设计效率和质量。 此外，Pietro Schirano 曾请 GPT4V 给出室内设计的改进建议，并结合自定义说明进行个性化调整。

以下是 AI 在各大行业的一些主要成熟应用： 智能办公： 快速总结群聊内容或会议信息。 为写公文提供结构模板参考。 智能客服： 借助 agent 接入企业的 QA 知识库，回应用户信息，并依据回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购： 依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗，分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为。 信用评估，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 汽车行业： 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。 车辆安全系统，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。 个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护，分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化，用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析。

要让大模型回答得简单一点并限制字数，可以通过以下几种方式： 1. 调整参数： Temperature：参数值越小，模型返回的结果越确定。对于需要简洁和基于事实的回答，如质量保障（QA）等任务，可设置较低的 temperature 值。 Top_p：调低参数值可获得更准确和事实的答案。一般建议改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length：通过调整 max length 来控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 2. 分治法：对于生成内容较多的情况，可采用分治法分段输出，最后自己拼合。 3. 提供清晰简洁的提示：在询问时不要惜字如金，应包含必要的关键信息，但避免过于复杂冗长，让大模型能准确理解需求，从而给出简洁的回答。

以下是一份 AI 制作视频、图片或声音的操作指南： 一、制作图片 提示词：“受梵高启发的运动鞋时尚摄影” 每个模型创建的第一张图像 需要注意的事项： 1. 这些系统是围绕基于互联网数据训练而具有内置偏见的模型构建的。例如，如果您要求它创建企业家的图片，您可能会看到更多以男性而不是女性为特色的图片，除非您指定“女性企业家”。您可以使用在工作中看到这些偏见。 2. 这些系统还以不透明的方式对互联网上的现有艺术进行了学习，并且可能在法律和道德上存在问题。虽然从技术上讲，您拥有所创建图像的版权，但法律规则仍然模糊不清。 3. 目前为止，它们还不能创建文本，只是一堆看起来像文本的东西。但 MidJourney 已经搞定了。 二、教育领域中的应用 在教育领域，如云朵老师们的交流中提到： 1. 会议主要讨论了人工智能技术的应用和实践，包括大语言模型、绘画模型、博物学家等。 2. 与大语言模型和图像模型进行交互时，需要设定角色、表述清晰、调整框架。 3. 使用人工智能工具时，需要注意上下文长度、产生幻觉等问题，可以选择国产工具。 4. 与 AI 对话的方式包括让 AI 扮演角色、仿写、成为小助理、激发好奇心等。 5. 使用博物学家进行交流时，可以随意提问，不需要局限于特定的结构。 6. 利用人工智能工具进行创意和创作时，需要具备较强的提问能力和对相关领域的了解。 7. 使用 AI 生成图片和视频时，可以使用提示词来描述画面。还讨论了如何使用人工智能生成图片、提高绘画能力、使用不同艺术家的方式画一只猫、使用 AI 音乐生成工具进行音乐创作、数字人技术的应用、自然幼儿园与离谱村的相似之处、运用人工智能工具进行教学以及使用自然语言描述生成剧本和分镜等问题。 案例产品与政府单位大数据部门的工作使用场景 假设政府单位大数据部门需要制作一份关于城市交通流量的可视化报告，可利用 AI 图像生成工具，输入提示词如“繁忙的城市街道交通流量图，以数据图表形式呈现，色彩鲜明”，生成直观的图片辅助报告展示。 通过学习和实践，可以掌握人工智能工具，并将其应用于日常工作和创作中，提升工作效率和质量。

对于编程经验较少的新手来说，从零开始学习 AI 可以参考以下步骤： 首先，掌握提示词的技巧，这是上手容易且非常有用的。 其次，要注重实践和尝试。在理论学习之后，通过实践来巩固知识，尝试使用各种产品并制作自己的作品。我们的知识库提供了很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后也进行分享。 然后，体验 AI 产品。与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些产品的对话，获得对 AI 在实际应用中的第一手体验，并激发对其潜力的认识。 接着，了解 AI 的基本概念。建议阅读「」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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 在开始 AI 学习之旅时，可以在「」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，还有机会获得证书。 最后，由于 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。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。 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。