最近几个月AI发生的大事件

以下是在国内可以免费用的图生视频的 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，文生视频，支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频，视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、3:4、4:3 尺寸，图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸，图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。 此外，还有一些国内外提供文生视频功能的产品推荐： 1. Pika：非常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。 2. SVD：如果熟悉 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. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是系统学习 AI 知识的方法： 1. 编程语言基础：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. 工具和平台体验：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. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：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。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

以下是一些图生视频的 AI 工具： 1. Pika：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。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成对应素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 关于清影的图生视频： 输入一张图片加相应提示词，清影大模型会根据提示将图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力把图片扩展为有故事的视频。有两个小技巧： 1. 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。若原图不够清晰，可采用分辨率提升工具。 2. 提示词要简单清晰。可以选择不写 prompt，直接让模型操控图片动起来；或者明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词（一定要有主体，不然可能会出现 AI 狂乱景象）。若不明确大模型如何理解图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。

以下是关于让照片变清晰的 AI 相关内容： 可以将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。具体可参考文章。但此步骤无法将照片中的头发、衣服等元素变清晰。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免干扰原图。 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 常见的 AI 画质增强工具有 Magnific（https://magnific.ai/）、ClipDrop（https://clipdrop.co/imageupscaler）、Image Upscaler（https://imageupscaler.com/）、Krea（https://www.krea.ai/）等。更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。这些工具具有不同特点和功能，可根据具体需求选择。

以下是关于公文写作 AI 的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术应用广泛，提供了多方面的辅助，常用的工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，心得体会、公文写作等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，提升写作效率和创作体验。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章： AI 生产文章关键在于提供清晰且具指导性的提示词（prompt）。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章语气、风格和重点。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”最终产出的内容可能需微调以符合预期和公众号风格。

目前很难确切地说哪个 AI 是最好的，这取决于您的具体需求。 如果您需要获取信息和学习东西，免费选项中，必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）是不错的选择；付费选项中，通常必应也是较好的。对于儿童，来自可汗学院的 Khanmigo（https://www.khanacademy.org/khanlabs）提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 如果您打算使用人工智能作为搜索引擎，需要注意幻觉的风险很高，大多数人工智能都没有连接到互联网。在某些情况下，如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议，必应通常比谷歌更好。 在文字理解方面，目前 OpenAI 的 GPT4 模型表现出色。因为图像生成的核心质量实际上是由文本控制的，而文字表达要求的模型复杂度相对较小。 需要注意的是，这是一个正在迅速发展的领域，不同的 AI 在不同方面各有优势。

以下是近几个月中国 AI 行业的一些重要进展： 过去 12 个月，人工智能行业流量增长显著。2022 年 9 月研究起始时，分析的工具产生 2.418 亿次访问，到 2023 年 8 月达到 28 亿次访问量。 从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台后，行业热度持续攀升，2023 年 5 月访问量达到约 41 亿的峰值。 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能发展类 GPT 架构，但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”，不提 AGI。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 水平，和 GPT4 有差距。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”。 中国开源项目在今年赢得全球粉丝，成为积极开源贡献者。DeepSeek 在编码任务中表现出色，阿里巴巴发布的 Qwen2 系列视觉能力令人印象深刻，清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。

以下是今年 3 月份 AI 领域的一些大事件： 1. Google 的 Bard 在 3 月下旬推出，虽有地域限制，但未来可期。 2. 3 月 23 日，Tome 推出了第一个基于文档的 AI 演示工具，该工具基于 GPT4，能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。结合 Tome 自研的渲染系统，具有流畅的生成过程和竞争力。 3. 上周五，Gamma 推出了自己的文生演示文稿工具，工作流顺畅。

以下是 2024 年 AI 大事件的盘点： 10 月： 9 月 27 日：Reecho 睿声●三只羊录音事件涉及 AI 公司出面回应。 9 月 28 日：TeleAI●正式开源 TeleChat2115B。 10 月 1 日：快手●可灵 AI 全面开放 API，OpenAI DevDay。 10 月 2 日：Black Forest Labs●发布 FLUX1.1，苹果●推出多模态大模型 MM1.5。 10 月 3 日：OpenAI●发布 ChatGPT Canvas。 10 月 8 日：2024 年诺贝尔物理学奖。 10 月 9 日：2024 年诺贝尔化学奖。 10 月 10 日：字节●发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend，Vivo●增加蓝心端侧大模型 3B，谷歌●图像生成模型 Imagen 3 开放使用，智源●BGE 登顶 Hugging Face 月榜，State of AI 2024 报告发布。 10 月 11 日：智谱●GLM4Flash 与「沉浸式翻译」合作，北大&北邮&快手●开源高清视频生成模型 Pyramid Flow。 10 月 12 日：OpenAI●开源多智能体协作框架 Swarm，深势科技●完成数亿元人民币新一轮融资，苹果●质疑当前 LLM 缺乏真正的逻辑推理能力。 10 月 14 日。 11 月： 11 月 1 日：《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 11 月 1 日：《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 11 月 1 日：《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 在 2024 年，AI 商业界还发生了以下事件： 全球芯片出口管制下，中国仍成重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达：“如果你围绕中国特定的需求重新设计芯片，我将在第二天控制它。”据悉，中国在美芯片制造商中所占的份额正在减少。据英伟达称，它从代表 NVIDIA 数据中心业务的 20％下降到“中个位数”。尽管中国实验室在进口硬件方面受到限制，但其当地分支机构目前没有控制权。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限，而阿里巴巴和腾讯则与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判。与此同时，谷歌和微软直接向中国大型企业推销他们的云服务。 模型变得更便宜了。以前认为提供强大模型的成本过高，但现在提供这些模型的推断成本正在下降。OpenAI 更达到 100 倍下降！Google Gemini 生产了一种具有很强竞争力的定价系列！Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的价格在推出后几个月内下降了 64%86%，而性能强劲，例如 Flash8B 比 1.5 Flash 贵 50%，但在许多基准测试中表现相当。注意：价格适用于<128K 令牌提示和输出。检索日期为 2024 年 10 月 4 日。考虑到计算成本很高，模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系。反垄断监管机构担心这将进一步巩固现有公司的地位。

以下是人工智能发展的流程图相关内容，包含重要人物与重要时间节点或重大事件： 二十世纪中叶，人工智能领域开启。最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因提取知识成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代，计算机科学发展为人工智能研究奠定基础，人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年，英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年，人工智能一词被提出，达特茅斯会议举行。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 2024 年，预计发布 GPT5 。 随着时间推移，计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。

创建一个关于教师如何预防校园欺凌事件的prompt需要考虑多个方面，包括教育、监督、沟通和干预策略。以下是一个详细的prompt示例： 标题： 校园欺凌预防策略指南 背景： 简述校园欺凌的定义、常见形式和对受害者的潜在影响。 强调教师在预防校园欺凌中的重要作用。 目标： 明确教师预防校园欺凌的目标，包括创建一个安全、包容的学习环境。 教育与意识提升： 1. 开展反欺凌教育课程： 计划并实施定期的反欺凌教育课程，教育学生识别和理解欺凌行为。 强调同理心和尊重的重要性。 2. 促进正面行为： 通过角色扮演和情景模拟，教育学生如何以积极的方式解决冲突。 3. 建立反欺凌政策： 确保学校有明确的反欺凌政策，并让学生、家长和教师都了解这些政策。 监督与观察： 1. 提高警觉性： 在校园内巡视，注意可能的欺凌迹象，如学生间的排斥行为或言语攻击。 2. 监控社交媒体： 留意学生在社交媒体上的互动，预防网络欺凌。 3. 建立报告机制： 设立匿名报告系统，鼓励学生、家长和教师报告欺凌事件。 沟通与合作： 1. 与学生沟通： 定期与学生进行一对一会谈，建立信任关系，鼓励他们分享自己的经历和担忧。 2. 家长参与： 与家长合作，确保家庭和学校在反欺凌问题上立场一致。 3. 教师团队协作： 与其他教师分享信息和最佳实践，共同制定预防策略。 干预与支持： 1. 及时干预： 一旦发现欺凌行为，立即采取行动，保护受害者，纠正欺凌者的行为。 2. 提供心理支持： 为受害者提供必要的心理辅导和支持。 3. 强化正面行为： 表扬和奖励那些展现正面行为和帮助他人的学生。 评估与改进： 定期评估反欺凌策略的有效性，并根据反馈进行调整。 结论： 总结教师在预防校园欺凌中的关键角色和可行的策略。 呼吁行动： 鼓励教师、学生、家长和整个学校社区共同努力，创建一个无欺凌的校园环境。 这个prompt提供了一个全面的框架，帮助教师理解他们在预防校园欺凌中的角色，并采取具体行动来应对这一问题。根据实际情况，你可以调整prompt中的内容和细节。

2024 年 11 月，AI 圈发生了以下大事： 11 月 1 日： 《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日： 《》Marc Andreessen 强调，真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入，而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出，AI 作为一种新型计算机，能够以概率方式输出结果，带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革，尤其是在生物科技和金融等领域，初创公司有机会重新定义产品类别，摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能（AI）发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能（AGI）需要数十年，但后来逐渐意识到大型语言模型（LLM）实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程，是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中，Orange AI 反思了创业的艰辛，强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队，并相信自己和他人。此外，利益分配在企业盈利后成为关键问题，需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题，并参与了多个活动，收获颇丰。 此外，还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测： 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）。 案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。

很抱歉，您提供的内容中没有与您所询问的关于戒指归属问题相关的依据。民法典中对于此类财产归属问题通常会考虑财产的来源、交易的合法性以及善意取得等因素。在您描述的第一种情况中，乙未经甲同意擅自出卖甲的祖传戒指，丙并非善意取得，因为乙谎称妻子同意出卖，所以戒指应归甲所有。在第二种情况中，乙盗窃甲的戒指并卖给丙，丙的取得也是非法的，丁不能基于丙的赠与而合法拥有戒指，戒指仍归甲所有。

有了 AI 后，教师会发生以下变化并发挥相应作用： 教育方式的转变：不再局限于传统模式，可借助 AI 实现大规模的个性化学习计划部署，为每个学生提供“口袋里的老师”，如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 教育资源的优化：AI 生成的数字教师能够不受时空限制地传授知识，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。个性化的数字教师还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 教育角色的拓展：AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（包括人类和 AI）的教师。教师则需要与 AI 协作，更好地引导学生。 总之，AI 为教育带来了新的可能性，但教师在引导学生、培养情感和价值观等方面仍具有不可替代的作用。

在当前的发展趋势下，尽管人人都可能利用 AI 为自己服务，但交易仍会存在。例如，五月份社交媒体影响者 Caryn Marjorie 推出了使用其声音并通过其在 YouTube 上数千小时视频训练的“AI 女友”，用户每分钟支付 1 美元在私人的 Telegram 频道中与其虚拟形象交谈。像 Forever Voices 这样的公司也为其他影响者创建了类似角色，对于通过订阅或打赏赚钱的创作者或名人来说，拥有一个 AI 伴侣可能成为自然的延伸。 另外，像 Character.ai 目前虽没有商业变现途径，但计划在不久的将来推出付费订阅模式，也可能采用广告支持模式。其覆盖模型的研发、数据、应用等整个价值链，注重积累数据以优化用户体验。 在金融服务业，生成式 AI 虽能提高从多个位置获取数据、理解非结构化情境和合规法律等劳动密集型功能的效率，但目前仍存在一些挑战，如消费者信息分散在多个数据库、金融服务的情感购买特性及复杂决策树、高度监管等。但即便如此，未来生成式 AI 仍可能在金融服务领域带来变革。 综上所述，即使人人都能使用 AI，交易仍会因各种需求和服务而存在。