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我想保持对于AI信息的敏感度,你怎么建议

回答

以下是一些保持对 AI 信息敏感度的建议:

  1. 关注相关政策和法规的发布与更新,例如了解英国的 AI 监管政策以及拜登签署的 AI 行政命令等,掌握其对 AI 发展的影响和规范。
  2. 重视 AI 风险评估,包括考虑未充分利用 AI 能力可能带来的机会成本,以及在不同场景如安全关键操作、重工业、个人医疗保健中的应用风险。
  3. 关注 AI 系统的安全性、稳健性和隐私保护,例如研究和采用加密工具等隐私保护技术,评估机构收集和使用商业信息的方式,制定隐私保护技术的有效性评估指南。
  4. 注重 AI 治理中的透明度和可解释性,了解相关原则和定义,确保监管者能获取足够信息以落实其他原则。
  5. 关注 AI 在公平和民权方面的影响,防止其在司法、医疗和住房等领域导致或加深歧视、偏见等问题,遵循相关指导和采取行动。
  6. 参与相关的交流和讨论活动,与监管机构、AI 生命周期参与者等进行沟通,了解最新动态和发展方向。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

missing opportunities to doso.84Regulators told us that AI risk assessments should include thefailure to exploit AI capabilities.For example,there can be a significant opportunity cost relatedto not having access to AI in safety-critical operations,from heavyindustry,85to personalhealthcare(see box 1.1).Sensitivity to context will allow the framework to respond to the level ofrisk in a proportionate manner and avoid stifling innovation or missing opportunities to capitaliseon the social benefits made available by AI.

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

embedded in the broader regulatory considerations as regulators and AI life cycle actors are expected to comply with the UK’sdata protection framework.Public expectations for AI governance(transparency,fairness and accountability),Centre for DataEthics and Innovation,2023.Principles for the security of machine learning,National Cyber Security Centre,2022.A pro-innovation approach to AI regulationguidance in a way that is coordinated and coherent with the activities of otherregulators.Regulators’ implementation of this principle may require thecorresponding AI life cycle actors to regularly test or carry out due diligenceon the functioning,resilience and security of asystem.93Regulators mayalso need to consider technical standards addressing safety,robustness andsecurity to benchmark the safe and robust performance of AI systems and toprovide AI life cycle actors with guidance for implementing this principle intheir remit.Principle Appropriate transparency and explainabilityDefinitionandexplanationAI systems should be appropriately transparent and explainable.Transparency refers to the communication of appropriate information aboutan AI system to relevant people(for example,information on how,when,andfor which purposes an AI system is being used).Explainability refers to theextent to which it is possible for relevant parties to access,interpret andunderstand the decision-making processes of an AIsystem.94An appropriate level of transparency and explainability will mean thatregulators have sufficient information about AI systems and their associatedinputs and outputs to give meaningful effect to the other principles(e.g.toidentify accountability).An appropriate degree of transparency andexplainability should be proportionate to the risk(s)presented by an AIsystem.Regulators may need to look for ways to support and encourage relevant lifecycle actors to implement appropriate transparency measures,for example

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Strengthen privacy-preserving research and technologies,such as cryptographic tools that preserve individuals’ privacy,by funding a Research Coordination Network to advance rapid breakthroughs and development.The National Science Foundation will also work with this network to promote the adoption of leading-edge privacy-preserving technologies by federal agencies.Evaluate how agencies collect and use commercially available information —including information they procure from data brokers—and strengthen privacy guidance for federal agencies to account for AI risks.This work will focus in particular on commercially available information containing personally identifiable data.Develop guidelines for federal agencies to evaluate the effectiveness of privacy-preserving techniques,including those used in AI systems.These guidelines will advance agency efforts to protect Americans’ data.Advancing Equity and Civil RightsIrresponsible uses of AI can lead to and deepen discrimination,bias,and other abuses in justice,healthcare,and housing.The Biden-Harris Administration has already taken action by publishing the[Blueprint for an AI Bill of Rights](https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/)and issuing an[Executive Order directing agencies to combat algorithmic discrimination](https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2023/02/16/fact-sheet-president-biden-signs-executive-order-to-strengthen-racial-equity-and-support-for-underserved-communities-across-the-federal-government/),while enforcing existing authorities to protect people’s rights and safety.To ensure that AI advances equity and civil rights,the President directs the following additional actions:Provide clear guidance to landlords,Federal benefits programs,and federal contractors to keep AI algorithms from being used to exacerbate discrimination.Address algorithmic discrimination through training,technical assistance,and coordination between the Department of Justice and Federal civil rights offices on best practices for investigating and prosecuting civil rights violations related to AI.

其他人在问
AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 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,其上手容易且很有用。 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 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. 学习 AI 基础知识: 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. 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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 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。 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。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。
2024-11-23
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助工具,如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 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。 内容仿写工具: 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,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,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
如何对ai祛魅
以下是关于对 AI 祛魅的相关内容: 在游戏 PV 制作方面: AI 抠图:可直接抠图或在 PS 里操作,图片上传即可抠图,用于制作素材,如叶子飘落、战斗时石头等素材的氛围动画。 声音素材:包括背景音乐,团队曾尝试制作但有难度,利用工具生成背景音乐,还使用分离人声的 AI 软件处理音乐。旁白方面,使用微软 AI 语音,其语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 在使用 AI 做事方面: AI 可能“产生幻觉”并生成看似合理但错误的内容,需要检查其输出。 人工智能不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,理解系统中的偏见较困难。 存在被不道德使用来操纵或作弊的可能,使用者要对输出负责。 在写作方面: 以前人们在写作的普遍期望和写作的固有困难之间承受巨大压力,如今 AI 使写作压力消散。 这将导致世界分为会写和不会写的人,中间水平的写作者可能消失。 写作是一种思考方式,技术使写作技能消失是不好的。
2024-11-23
ai怎么帮英语老师进行教学
以下是 AI 帮助英语老师进行教学的一些方式: 1. 生成作业和测试题:AI 能够模仿中高考、托福雅思、SAT、GRE 等各类考试的题型,为老师提供源源不断的真题库,同时也能为学生生成错题练习库。例如,在选词填空这类题型上,通过合适的提示词,AI 可以发挥作用,这种逻辑还能迁移到语文学科。 2. 实现个性化教学:2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师行政任务繁重。借助大模型,AI 可以为每个学生量身定制个性化学习和定制化作业。 3. 实时交流与反馈:想象一个由 AI 驱动的语言老师,能够实时与学生交流,并对发音或措辞给予反馈。 4. 协助教学评估:AI 可以作为出题小助手,帮助老师进行教学评估。 5. 提升学生写作水平:像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具可以帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 6. 辅助创建演示文稿:例如 Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。 需要注意的是,由于人工智能可能会产生幻觉,对于关键数据,应根据其他来源仔细检查。
2024-11-23
给中学生讲一下香农信息熵
香农信息熵是由香农提出的一个重要概念。 对于连续 N 个字符,香农提出了 $F_N$ 这个指标,其表达式为:$F_N = \sum_{b_N}p$ 个人解读如下:香农提出 $F_N$ 背后的洞察是为了引入上下文,所以考察连续 N 个字符的熵,并把常规的 $\mathbf{E}_{p]$,这样就把先验 2 纳入指标设计了。 对 $b_N$ 可以求和是因为可以沿着字符序列 S 不断滑窗得到很多组 $b_N$ 数据。 如果定义 $K_N = \sum_{b_N}p]$ 。 当 N 逐渐增大的时候,$F_N$ 越来越逼近自然语言 L 真正的熵 H,即 $H = \lim_{n\rightarrow\infty}F_n$ 。 对于中学生来说,理解香农信息熵可能会有一定难度,但可以先从基本概念入手,比如熵是用来衡量不确定性或混乱程度的量。在信息领域,信息熵反映了信息的不确定性和信息量的大小。随着学习的深入,再逐步理解更复杂的表达式和概念。
2024-11-20
列出2-3个精选的比较好的文本处理类的AI工具或网站,要求尽量是国内的产品,最好是免费的。罗列时应包含以下信息:名称、简介、2-3个主要功能、横向对比的优缺点
以下为您精选的国内文本处理类 AI 工具或网站: 1. 秘塔写作猫 简介:利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。 主要功能:检查语法、拼写错误;提供写作改进建议;进行智能润色和内容创作辅助。 优点:功能较为全面,能有效提升写作质量。 缺点:可能存在对某些特定领域的适应性不足。 2. Lettria 简介:处理个人文本材料。 主要功能:对个人文本进行分析和处理。 优点:专注于个人文本处理,针对性较强。 缺点:功能相对较单一。
2024-11-19
列出2-3个精选的比较好的文本处理类的AI工具或网站,要求尽量是国内的产品,最好是免费的。罗列时应包含以下信息:
以下为您精选的 23 个国内的、免费的文本处理类 AI 工具或网站: 1. 🍓 JamGPT:AI Debug 小助手。网址:https://jam.dev/jamgpt 2. ✅ Lettria:个人文本材料处理。网址:https://www.lettria.com/ 3. 🔗 Bloks:个人笔记、任务列表和会议记录自动处理。网址:https://www.bloks.app/
2024-11-19
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件: 1. Copy.ai:是一款功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,随着人工智能技术的迅猛发展,小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景: 1. 聊天机器人:分为信息型和实用型,在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务,能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案,快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化:小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势,确保内容清晰准确,使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯: 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI,减少成本和偏见,生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile:开源的 AI 日记软件,界面美观,集成 OpenAI API,有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。下载链接:https://udara.io/pile/ ,项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder:视觉编码器增强模型,增强 LLM 的视觉理解和分析能力,处理分割图和深度图,改善对象感知,在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接:https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ,代码库:https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen:多模态音乐理解生成模型,能理解音乐风格、乐器、情感,进行音乐问答,根据文本、图像、视频生成音乐,由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk:人物头像动画生成开源,使人物照片头像根据音频说话或唱歌,保持嘴型和表情一致。代码库:https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
哪款AI能高效提取文章/文件的核心信息?
以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索方面: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力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方面: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面: 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,助力复杂数据分析和模型构建。 此外,在收集和整理资料方面,可利用以下工具和方法: 1. 收集资料: 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能,还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具,快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料: 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手,分批次提供资料以克服其阅读能力限制,让其整理资讯内容。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
如果选择一个最需要的AI工具,你会建议我学什么?比如视频剪辑?
如果要选择一个最需要学习的 AI 工具用于视频剪辑,以下是一些相关建议: 工具选择: 剪映是一个较为方便的选择,它具有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但也存在一些不足,如无法协同工作和导出工程文件,难以与其他软件进行工程联通,影响视频的商业化效果。 剪辑流程: 1. 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音可作部分参考,快速对片子全貌有整体把握,把素材放上,再进行细节调整和画面替换。画面不需要精美,重点是把握整体。 2. 视频定剪:将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐:以剪映为例,有简单音效库,复杂音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意版权。 4. 特效:以剪映为例,可适当添加一些光的效果。 5. 包装(如字幕):字幕最后上,剪映可智能匹配字幕再修改。 故事创作: 除了工具,故事也很重要。故事来源有两条路径: 1. 原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 2. 改编(间接经验):经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 剧本写作: 编剧有一定门槛,不能仅套剧作理论和模版,要多写多实践,再结合看书总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手,或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 声音制作: 在传统影视制作中,声音部分包括现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话,如使用 11labs 进行英文对白制作,效果较好但存在没有情绪和情感的问题,需通过标点符号改变语音效果,不断抽卡调试。国内可使用魔音工坊,其有情绪调节控件。 剪辑软件: 对于 13 分钟的短片,剪映较方便;更长篇幅或追求更好效果,可能需使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-11-22
对于一个什么都不懂的 AI小白,你建议他从哪个AI技能开始学?如何一步步开始强大自己使用AI的能力
对于一个 AI 小白,以下是一些学习建议: 1. 编程语言:可以从 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. AI 工具和平台: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. AI 基础知识: 了解 AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系)、历史发展(回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 掌握数学基础,如统计学基础(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(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,包括监督学习(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(简介强化学习的基本概念)。 学习评估和调优,了解如何评估模型性能(包括交叉验证、精确度、召回率等),以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 掌握神经网络基础,理解网络结构(包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)),了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 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,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。 总之,AI 小白可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,逐步提升自己使用 AI 的能力。
2024-11-22
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议: 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21
你是ai领域专家,我是新手小白,给我一些入门nlp的系统性建议
以下是给您的入门 NLP 的系统性建议: 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,其起源早于“人工智能”概念的诞生,艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两大核心领域。 对于新手入门 NLP,首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程,了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念,体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU,学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG,研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践,加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。
2024-11-18
nlp入门建议
以下是关于 NLP 入门的建议: NLP(自然语言处理)是人工智能领域中重要的分支,其起源早于“人工智能”概念的诞生,艾伦·图灵在其开创性论文中提出的“图灵测试”是重要起点。 NLP 包含了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG): 1. NLP:涉及各种技术和方法,使计算机能够分析、理解和生成人类语言,目标是实现人机交互的自然化。 2. NLU:专注于让计算机理解人类语言的含义,能够识别文本中的情感、意图和实体,并转化为计算机可理解的结构化信息。 3. NLG:专注于让计算机生成人类可以理解的语言,将结构化数据转化为自然语言文本,能根据不同需求和场景生成不同风格和语气的文本。 如果想学习更多人工智能知识,欢迎持续关注相关内容。
2024-11-18