拆解书籍最厉害的AI有哪些推荐

以下是关于使用 AI 进行数学学习的一些方法和建议： 1. 自适应学习系统：例如使用 Khan Academy 这类结合了 AI 技术的平台，它能为您提供个性化的数学学习路径和练习题，并根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：像 Photomath 这样的工具，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：例如 Socratic ，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，您可以更高效、更个性化地进行数学学习，并取得更好的学习效果。但需要注意的是，如果您想让学生使用 AI 辅助数学学习，应确保他们先掌握了基本的数学过程，而不是过度依赖 AI 而忽略了自身的思考和学习。

AI 生成视频主要有以下几种方式和流程： 方式： 1. 文本生成视频：通过输入文本提示生成视频。在 Adobe 的相关工具中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号来控制生成内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置能重新生成类似的视频剪辑。 2. 图片生成视频：先生成角色和场景的视觉描述，再使用 AI 图像生成工具创建图像，最后将其组合成视频。 3. 视频生成视频：对已有视频进行处理和生成新的视频。 流程： 1. 小说内容分析：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等视频编辑软件将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

作为 AI 产品经理，对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关算法知识，提升数据分析能力。 同时，如果希望在 AI 领域继续精进，还需要了解以下基础内容： AI 背景知识： 基础理论：清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 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：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：知道如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等的基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件： Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果包括： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于功能需求，以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录，可改为 20 轮。 插件：主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值。 设置语音：因为是英语陪练 AI Bot，选择比较亲切的英语音色。

以下是关于 AI 辅助论文的提示词相关内容： 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中： 注入个人特色方面，结合 AI 输出的结果分别“决策”，根据需求删掉无关信息，如短视频、专家访谈、要点列表等。 写作思路上，结合人设将文章重点放在 AI 工具提高工作效率上，结合自身经历分享真实案例，补充新信息和观点增加比较章节，使用个人语言风格加入幽默风趣评论和第二人称增强互动，调整结构增加“快速选择指南”。 列出写作大纲时，可选择在文章开头增加“快速选择指南”，补充新信息比较 GPT4o 与其他模型优劣。 查找资料可使用秘塔 AI 搜索，提示词为“用一小段话来介绍 XXX”。 在“拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事”中： 把 Prompt 称为【灵机符箓】，习惯用的大模型是 KIMI，也可用其他如 GPT、文心一言、豆包等。 个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】，每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。 【箓】描述所属和版本，【符】部分赋予 AI 身份划定边界，明确任务流程和关键变量【基础材料】和【语言风格】。

目前常见的 AI 相关软件中，专门用于体重记录的相对较少。但一些综合性的健康管理类 APP 可能会运用到 AI 技术，例如薄荷健康、Keep 等，它们在记录体重的同时，还能基于您的身体数据和饮食运动情况，为您提供个性化的健康建议和健身方案。

一个爆款短视频通常需要满足以下几点拆解要点： 1. 切片：短视频能够战胜长视频的关键在于对长视频进行切片处理。同理，要在短视频领域脱颖而出，也需不断切片，将一个短视频转化为多个短视频的集合，增加信息密度，大拆小并狂加料。 2. 通感：人的大脑分为直觉脑和理性脑，直觉脑通过五感工作。例如，头疗、水疗直播间靠声音让人感到舒服，美食直播间把美食切开喂到观众面前能让人不知不觉看很久。总之，不要让观众动脑子。 3. 反差：关于反差的详细内容可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 此外，拆解爆款短视频还可以按照以下步骤和提问模板进行： 1. 确保 ChatGPT 理解您要拆解的角度。 2. 输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 具体的提问模板包括： 1. 建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容。 2. 让 ChatGPT 理解您拆解的角度，例如：请您明确您理解以下名词的涵义（列举拆解角度）：XXX、XXX、XXX；请您根据 XXXX（列举拆解角度），分析以下 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案，例如：根据上述分析，请您判断这个 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）的亮点和不足在哪里；请根据上述分析，进一步提出内容的修改建议，并分点式告诉我。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改，例如：请根据上述内容的修改建议，对这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）进行修改，并输出 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）的文案；请将这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）调整成 XXX 风格（适用于 XX 平台，或与某作者相近风格，例如用王家卫风格、金庸风格）。

以下是用 AI 拆解小红书账号的方法： 1. 参与“第 11 期：Video Battle AI 视频挑战 Little Boxes 盒子”的小红书话题活动。 2. 选题方面，可以参考以下内容： AI 视频领域国内外近期热点话题事件，包括技术类和产品类。 AI 视频创作背后的技术工作流拆解，可运用 WaytoAGI 知识库内容进行二创转化，但要注明原作者。 参加过 VB 的创作者可以讲述自己在 VB 过程中遇到的难点，以及如何解决和运用 AI 技术把创意落地。 3. 话题要求： 小红书内容文案需附上【欢迎参加@野菩萨@通往 AGI 之路联合举办的第 11 期 VideoBattle AI 视频挑战】字样，位置不限。 需带上三个标签：VB 工作流拆解 野神殿 通往 AGI 之路（或者waytoagi）。 满足上述要求的内容，从明天起会集中做 3 5 天的话题曝光。

以下是关于 Coze 案例拆解的相关内容： 案例精选合集：。拆解列表在本页面子目录，如遇无法显示列表控件，请直接进入子目录。 一泽 Eze 的相关内容：万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

以下是关于爆款视频拆解的相关内容： WTF 在 1w 粉到 10w 粉仅用时 13 天，像素级拆解了《动物时装秀》。他认为在如今 AI 绘画遍地开花的情况下，动物时装秀能从众多 AI 绘画赛道中脱颖而出，是同时满足了切片、通感、反差这些爆款元素。 一个爆款视频至少要满足以下几点： 1. 切片：短视频打败长视频靠的是做长视频的切片，同理，短视频要脱颖而出也需要不断切片，将一个短视频变成多个短视频的集合，增加信息密度，大拆小，狂加料。 2. 通感：大脑分为直觉脑和理性脑，直觉脑就是人的五感。比如看到头疗、水疗的直播间会让人舒服是靠声音，看到美食直播间尤其是把美食切开喂到面前的那种会让人不知不觉看很久。总之，不要让观众动脑子。 3. 反差：抖音航线里行舟大佬有专门记录反差的文档，感兴趣的可以去查看抖音航线的航海手册。 另外，研究拆解爆款内容的案例中提到： 1. 第一步：确保 ChatGPT 理解要拆解的角度。 2. 第二步：输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 第三步：让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 第四步：要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。

以下是关于拆解爆款内容的详细步骤： 1. 建立自己的爆款库，并从中选择 1 个爆款内容。 2. 让 ChatGPT 理解您拆解的角度，可通过明确其对相关名词涵义的理解等方式。提问模板如：请您明确理解以下名词的涵义（列举拆解角度）：XXX、XXX、XXX；请您根据 XXXX（列举拆解角度），分析以下 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）。示例：（这里把爆款内容复制进去对话框） 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。提问模板如：根据上述分析，请您判断这个 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）的亮点和不足在哪里；请根据上述分析，进一步提出内容的修改建议，并分点式告诉我。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。提问模板如：请根据上述内容的修改建议，对这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）进行修改，并输出 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）的文案；请将这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）调整成 XXX 风格（适用于 XX 平台，或与某作者相近风格，例如用王家卫风格、金庸风格） 案例方面： 1. 确保 ChatGPT 理解您要拆解的角度。 2. 输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。

以下是一些基于 Agent 开发的优秀应用案例及拆解： 1. 平台方面： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色，提供深入环境感知和记忆功能。 2. 项目方面： AppAgent：由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发的 AI 学习模型，能模仿人类在手机上操作 APP。通过模仿能力提升，对模仿数据反利用有不错应用场景，如优化产品原型和 UE 交互。主要功能特点包括多模态代理，能处理和理解多种类型信息，在 50 个任务和 10 种应用程序上进行广泛测试。在烹饪场景和 Adobe Lightroom 图像编辑测试中有出色表现，能通过不同模态准确推理，完成实时场景交互。

以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单： 1. 《大模型入门指南》： 通俗解释了大模型，即通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（训练所需的大量计算和 GPU）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位，以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》： 介绍了不同类型的模型架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构，其预训练数据量大，参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》： 以 GPT3 为例，说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量，如使用了 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型，这是一种处理文本内容的经典架构，不清楚其具体细节不影响使用大模型，感兴趣可通过相关链接深入了解。

以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。

以下是关于适合写书籍读后感的 AI 的相关信息： 在书籍推荐方面，有三本神经科学书籍值得关注： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：这是世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面，包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：是神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 在利用 AI 写书籍读后感的提示词方面，您可以参考以下方法： 1. 明确不同类型书籍的阅读和记忆方法，总结共性方法论。 2. 了解阅读和记忆的思维模型和小技巧。 3. 掌握选择自己“一定看得下去”的书籍的方法，通过目录大纲确定核心内容。 4. 确定一本书的阅读次数和顺序。 5. 决定读书过程中是否做笔记以及何时做大纲。 6. 思考如何教刚毕业的孩子有效读书。 根据上述问题的清晰答案，可以设计不同用途的 Prompt，如“书籍阅读助手”“催我读书”等，并根据不同类型的书籍进行测试和优化。如果侧重知识内化，要重点研究读书效率和信息转化，注重结构化信息能力和有效的记忆存储与调取。

以下是为您推荐的学习 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统涵盖认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖神经科学的方方面面。 Python 与 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 此外，对于初学者，还可以考虑微软的相关课程，例如： 特定的机器学习云框架：如《》。 对话式人工智能和聊天机器人：《》。 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning），该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。

以下是为纯新手小白推荐的 AI 相关书籍： 在 Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 在 AI 方面： 《人类简史》：其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 此外，还有以下相关资源： 课程：推荐 B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 地址：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 对于大模型，Andrej Karpathy 的讲解很不错，其相关地址： 油管：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库：推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路（一个飞书文档）”，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新。 地址：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 另外，还有“陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们”中提到的相关书籍： 计算机方面： file:智慧的疆界从图灵机到人工智能.epub file:白话机器学习的数学（图灵图书）.epub 课程：【李宏毅 2021/2022 春机器学习课程哔哩哔哩】https://b23.tv/KhwgLna 【【授权】李宏毅 2023 春机器学习课程哔哩哔哩】https://b23.tv/2ocUNn0 https://www.lanqiao.cn/mobile/courses/1330 人工智能方面： file:人工智能（第 4 版）现代方法.epub

以下是为您推荐的能够帮助您快速入门 AI 的优秀书籍： 《陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们》：这是一个涵盖多个学科的书单，包括心理学、人工智能、经济学、社会学、生态学、哲学、设计学等 13 个学科。其特点包括权威准确，多为大学教材或导论书籍，不乏经典大师之作；有框架成体系，能通过阅读构建起完整知识框架；好读，适合初学者，即使对该领域没有了解也能看懂并入门。 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》： Python 方面：推荐《Python 学习手册》，名声在外；《Python 编程》，对新手友好。 AI 方面：推荐《人类简史》，其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅；《深度学习实战》，按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

AI 的能力具有两面性。一方面，2023 年大众对 AI 的看法经历了从好奇到认为没那么厉害再到觉得与自身关系不大的过程，但目前尚未发现阻止 AGI 出现的硬性限制，且距离 AGI 可能仅有几年之遥。大模型的“想象力”和“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟，多模态大爆发也证明了 AGI 相对“窄 AI”的代际优越性，深度压缩是大模型的核心能力，端上智能越来越近，中美 AI 生态各自发展，2023 年技术差距未缩小。 在应用方面，AI 可以用于写东西，如草拟初稿，包括博客文章、论文等，还能改进写作内容、提供不同风格的草稿、帮助完成任务等。例如，像实习生一样写邮件、创建销售模板等。 然而，尽管 GPT4 能在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分，但 AI 仍存在不足，如在各方面表现优秀但未在特定方面极其出色。

目前在 AI 领域，很难确切地指出哪一个是最厉害的。例如，ChatGPT 是一款能进行流畅对话的生成式 AI 模型，GPT4 在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分；英伟达推出了新核弹 B200，是世界上最强大的 AI 芯片，能为训练更大、更复杂的模型提供强大支持。此外，AI 在很多领域都有出色的表现，如聊天机器人可以像朋友一样与人交流，还有一些 AI 能根据文字描述创造图片和视频等。不同的 AI 在不同的应用场景和任务中各有优势。