最先进的AI技术是什么？

很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

以下为您介绍一些免费实用的 AI PPT 制作生成工具： 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言、几乎无需学习成本就能上手使用。 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI：这些工具各具独特优势，能助您快速、高效地完成 PPT 设计。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外，为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 知识库主要包括以下内容： 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，用户既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 特点： 由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设。 大家贡献并整合各种 AI 资源，使大家可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 追踪 AI 领域最新的进展，时刻更新，让用户每次访问都能有新的收获。 链接： https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/ 此外，还有关于 Coze 的知识库相关内容，如大圣撰写的文章，帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，包括其概念、实现原理、能力边界，以及在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理，还有如何更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件来打造更加强大的智能体。

以下为一些免费的 AI 修图工具及相关信息： 扣子 + ByteArtist： 网址：https://www.coze.cn/home 优点：不需要翻墙，无收费，可以直接生成。 注册：手机号、抖音号或飞书号。 操作步骤：需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件。 时间：5min。 Midjourney： 网址：https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点：图片和描述相关性更大，风格更加显著。 限制：需要翻墙，需要 gmail 注册，不免费，在 discord 上代理使用。 时间：30 60min。 价格：8$一个月/ 200 张图。 以下是用 AI 快速做一张满意海报的相关内容： 工具：无界 AI 网址：https://www.wujieai.cc/ 优势：国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 模型：皮克斯卡通 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）。 关于 AI 线上绘画，主流工具如 midjourney（MJ）付费成本较高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但有像吐司（https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh）、哩布（https://www.liblib.ai/）这样的免费在线 SD 工具网站。本教程适用于入门玩家，计划让读者半小时就能自由上手创作绘图。如果有疑问，可通过评论区、微信（designurlife1st，记得备注来意：ai 绘图交流）联系作者。教程内容会持续更新。

以下是关于新手学习 AI 的建议： 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。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。

以下是为您推荐的 AI 翻译工具： 1. 对于 PDF 翻译： DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 2. Open AI Translator（强烈推荐）：推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟，一款接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品。翻译功能适合在浏览网页时不想采取网页「全部翻译」功能，仅需要查询个别单词、句子时使用。安装后需要去获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址。下载地址： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 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。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 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。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下为您推荐 3 个中国可以使用的相对较先进的 AI 音乐制作网站： 1. UDIO.com：目前最先进的 AI 音乐生成平台之一，音质优异，人声和器乐质量极高，功能全面。支持上传音轨、REMIX、INPAINT 等高级功能，允许细致地控制音乐生成过程，但有一定技术门槛。 2. SUNO.ai：用户数量众多、广受欢迎的 AI 音乐生成平台。操作方便，支持多语言，能够一次生成完整曲长的音乐，但音质相对较差。 3. Microphonestudio.app：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。

目前较为先进的提示词技术包括以下几种： 1. 思维链（Chain of Thought, CoT）：能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。 2. 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：可以应对复杂的商业问题，充分利用 AI 的潜力。 3. 思维图（Graph of Thoughts, GoT）：帮助 AI 处理复杂推理。 4. 自生成上下文学习提示（SelfGenerated In1context Learning Prompt）：核心在于自动生成示例，辅助模型更准确地理解和处理信息，输出更丰富和精准的内容。 5. 分解提示（Decomposed Prompting）：把复杂任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分，分别处理以提高模型执行指令的准确性。 6. 助产式提示词（Maieutic Prompting）：灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式，强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。 7. 元提示（Meta Prompting）：通过元模型向各个领域的专家模型发起咨询，获取深入的见解和知识。 8. 演绎验证（Deductive Verification）：避免在使用 CoT 推理过程中出现逻辑漏洞和缺少逻辑推理链条的问题，确保推理过程合理且连贯，提高推理结果的可靠性。 9. CCoT：通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 10. PoT：是思维链技术的衍生，特别适用于数值推理任务，引导模型生成一系列代码，通过代码解释器工具进行最后运算，提升模型在数学问题求解上的表现。

ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。

目前最先进的 AI 技术在做引文比对工具方面，通常会运用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法。例如，可以利用深度学习模型如 Transformer 架构的语言模型来理解和分析引文的文本内容。通过对大量引文数据的训练，模型能够学习到不同引文之间的相似性和差异性特征。 还可以运用词向量技术，将引文转换为数值向量，以便进行相似度计算和比较。同时，结合聚类算法和分类算法，可以对引文进行分类和分组，从而更有效地进行比对。 但要实现这样一个工具，需要具备深厚的技术知识和数据处理能力，包括数据收集、清洗、标注，以及模型的训练、优化和评估等一系列工作。

Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。

Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。

以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段： 1. 政府层面： 拜登签署的 AI 行政命令要求，开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型，开发公司在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针，以清晰标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具，为公众识别官方内容提供便利，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面： 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门，并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面： 360 立志解决大模型的安全问题，将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面，要提高对 AI 诈骗的警惕性，不轻易相信来源不明的信息，学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。

AI 诈骗通常利用了以下技术手段： 1. 利用 AI 生成的虚假内容：AI 模型可能生成不存在的人物、地点、事件，或者对已知事实进行错误的描述，从而制造虚假信息来误导用户。 2. 模仿真实信息：通过对训练数据中统计模式的过度依赖，生成看似真实但实际与现实不符的内容，以假乱真。 3. 针对用户认知偏差：如同人类认知偏差中的确认偏误、可得性偏差、锚定效应等，AI 诈骗内容可能会迎合这些偏差，让用户更容易接受和相信虚假信息。 产生的原因包括： 1. 训练数据问题：如果训练数据存在偏差、错误或不全面，模型会学习到这些问题并反映在生成的内容中。 2. 模型结构和训练策略：不合理的模型结构和训练策略可能导致模型无法准确理解和生成真实有效的信息。 其影响主要有： 1. 误导用户做出错误决策，例如在投资、消费等方面。 2. 传播虚假信息，破坏信息的真实性和可靠性。 3. 在一些关键领域如医疗诊断中，可能引发安全事故，延误患者治疗。 为了防范 AI 诈骗，需要建立相关的标准和最佳实践来检测 AI 生成的内容，并对官方内容进行认证和标记，例如商务部可以开发内容认证和水印的指导方针，联邦机构可以利用这些工具让公众更容易识别真实的官方通信。

以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容： 欧洲议会和欧盟理事会规定，某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术，以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择，可能造成重大伤害，特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响，此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时，若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成，则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以明确标记人工智能生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中，提到了一系列高水平风险，如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。

目前知识库中暂时没有关于如何通过技术手段提高非盐生植物耐盐性的相关内容。但一般来说，可以从以下几个方面考虑： 1. 基因工程：通过基因编辑或转基因技术，导入与耐盐相关的基因，增强植物的耐盐能力。 2. 选育优良品种：通过传统的育种方法，筛选和培育具有较高耐盐性的植物品种。 3. 土壤改良：改善土壤的物理、化学和生物性质，降低土壤盐分对植物的危害。 4. 合理灌溉：采用科学的灌溉方式和量，避免盐分在土壤中的过度积累。 5. 施加调节剂：使用植物生长调节剂，调节植物的生理代谢，提高其耐盐性。 需要注意的是，具体的技术手段需要根据植物的种类、生长环境等因素进行综合考虑和选择。