有关于AI跟采购相关的应用吗？

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。

AI 能够为政府采购带来多方面的赋能。根据拜登签署的 AI 行政命令，其作用包括： 1. 为机构使用 AI 发布指导，包括明确保护权利和安全的标准，改进 AI 采购，并强化 AI 部署。 2. 帮助机构通过更快速、高效的合同方式，更便宜且更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员，为政府的 AI 人才需求提供支持。 然而，目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在政府采购领域还存在一些问题，如同走“数字化转型”的老路，将 AI 套用于现有流程，仍在讲述“固化流程”“节约成本”的故事。在技术加速迭代的当下，这样的做法可能导致成果过时，限制企业的主动进化能力。

以下是为您找到的相关内容： Sir Patrick Vallance 的审查强调过早匆忙地对 AI 进行监管可能会抑制创新。我们的方法与这一观点一致，认识到在对法定干预做出决定之前需要建立更强大的证据基础。在这样做的过程中，我们将确保在保持迭代方法的灵活性和为企业提供明确性之间取得正确的平衡。如 3.3.1 节所述，我们将提供一系列核心功能，包括视野扫描和风险监测，以识别和应对框架未充分涵盖优先风险的情况，或者监管机构职权范围之间的差距对创新产生负面影响的情况。 案例研究 3.6：应对监管政策挑战 自动驾驶汽车 新的 AI 用例的某些方面可能超出了监管机构现有的职权范围，这意味着他们没有授权来解决特定危害或支持新产品进入市场。自动驾驶汽车的出现突出了这样的监管和政策挑战。在复杂的 AI 驱动软件能够执行指定的驾驶任务的情况下，现有的监管结构（通过向人类驾驶员发放许可证来实现道路安全责任）不符合目的。这给自动驾驶汽车的开发和部署带来了不确定性，这不能仅由监管机构解决。为了实现政府“使英国成为世界上开发和部署自动驾驶汽车技术的最佳地点之一”的雄心，制造商需要清楚他们所运营的监管环境，公众需要对这些车辆的安全性、公平性和可信度有信心。相关参考资料包括：《监管机构代码》（Office for Product Safety and Standards，2014 年）、《什么是英国宪法？》（The Constitution Unit，University College London，2023 年）、《技术创新监管审查：数字技术》（HM Treasury，2023 年）、《英国处于交通革命的边缘》（Department for Transport，2021 年）、《AI 创新监管方法》、政府发布的《2025 年互联与自动化移动报告》以应对这一挑战，描述了如何调整生态系统以刺激创新。

以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲： 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率 应用场景：如辅助诊断、生成药方等 优势：24 小时服务，提高效率 2. 数据：数据分析 prompt 简介：适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景：数据发现、数据治理等 优势：提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流：成为生产力工具 起床：让 AI 为您排 TODO 优先级，进行私董会脑暴 工作中：有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项：内容创作分 bot 团队组，如选题、标题、框架、扩写等，并分组互相改 优化：包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot；将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选：50 多个生产力 AI 待命 未来：将公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测，如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程，提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作，及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训，让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率！

AI技术在供应链管理中的应用可以大大提高采购计划、库存预测和物流优化的效率。以下是如何利用AI根据历史数据和市场变化自动生成这些内容的详细步骤： 1. 数据收集和预处理 首先，需要收集大量的历史数据和实时市场数据。这些数据可以来自企业内部系统（如ERP、WMS）和外部数据源（如市场情报、经济指标）。 数据类型： 历史销售数据：包括销售数量、时间、地点等。 库存数据：当前库存水平、历史库存变化、仓储信息。 采购数据：采购订单、供应商信息、采购周期等。 市场数据：市场需求预测、经济指标、季节性变化等。 数据预处理： 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。 数据整合：将来自不同来源的数据整合成统一格式。 特征工程：提取关键特征，如时间序列特征、季节性特征等。 2. 采购计划自动生成 利用AI模型分析历史采购和销售数据，结合市场变化，生成优化的采购计划。 方法： 时间序列分析：使用ARIMA、Prophet等模型预测未来的需求量。 机器学习算法：如随机森林、XGBoost，通过学习历史数据中的模式来预测需求。 深度学习：如LSTM、GRU，适合处理复杂的时间序列数据。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来一段时间内的产品需求量。 2. 供应商选择和评估：根据历史绩效和市场条件，选择最佳供应商。 3. 采购量确定：结合库存水平、需求预测和供应商能力，确定每个产品的采购量。 4. 优化采购时间：利用AI优化采购时间，以最低成本满足需求。 3. 库存预测 利用AI技术进行库存预测，确保在最低库存水平下满足需求，减少库存持有成本和缺货风险。 方法： 库存优化模型：如Economic Order Quantity 。 库存水平预测：基于历史数据和需求预测，计算安全库存和再订货点。 机器学习算法：如支持向量机（SVM）、KNN，通过学习历史库存变化和需求波动，预测未来库存需求。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来的产品需求。 2. 库存水平计算：根据需求预测、订单交付时间、当前库存水平，计算安全库存和再订货点。 3. 库存补货策略：制定补货策略，确定何时和多少补货。 4. 物流优化 AI技术可以优化物流路径、运输方式和仓储布局，降低物流成本，提高运输效率。 方法： 路线优化：利用优化算法（如遗传算法、蚁群算法）优化运输路线，减少运输成本和时间。 运输方式选择：根据货物类型、运输距离、成本等因素，选择最佳的运输方式（如海运、空运、陆运）。 仓储布局优化：利用AI优化仓库布局，提高仓储效率和利用率。 具体步骤： 1. 运输需求分析：分析需求预测和库存计划，确定运输需求。 2. 路线规划：利用优化算法规划最佳运输路线。 3. 运输方式选择：根据成本和时间要求，选择合适的运输方式。 4. 仓储优化：利用AI优化仓库布局和操作，提高仓储效率。 案例示例：使用AI进行供应链优化 以下是一个使用AI进行供应链优化的具体示例： 需求预测： 1. 收集过去两年的销售数据和市场数据。 2. 使用LSTM模型对未来6个月的需求进行预测。 3. 将预测结果与当前库存水平进行比较，确定需要补货的产品和数量。 采购计划： 1. 根据需求预测结果，使用EOQ模型计算每个产品的最优采购量。 2. 结合供应商历史绩效数据，选择最佳供应商并确定采购时间。 库存管理： 1. 使用支持向量机（SVM）模型预测未来的库存水平。 2. 根据预测结果调整安全库存和再订货点，制定补货计划。 物流优化： 1. 利用蚁群算法优化运输路线，降低运输成本。 2. 根据货物类型和运输距离选择最佳运输方式。 3. 利用AI优化仓库布局，提高货物存取效率。 总结 通过利用AI技术，企业可以实现自动化和智能化的采购计划、库存预测和物流优化。这不仅可以提高供应链管理的效率，还能降低成本，减少库存风险，提升客户满意度。为了实施这些AI技术，企业需要投入时间和资源进行数据收集、模型开发和系统集成，同时需要培养数据分析和AI技术的人才。

制作一款精美的PPT用于个人采购行业的月度总结，可以遵循以下步骤： 1. 确定主题和风格 根据个人采购行业的特点，确定PPT的主题，例如“供应链优化”、“成本效益分析”等。 选择一个专业且符合行业特性的PPT模板，保持整体风格一致。 2. 明确结构 制定PPT的大纲，包括开头（封面、目录）、正文（各个总结部分）和结尾（总结、展望、致谢）。 3. 撰写内容 封面：包含标题、副标题、演讲者姓名、日期和公司/组织Logo。 目录：简要列出PPT的主要内容。 月度概述：总结本月的主要采购活动、关键指标和达成的目标。 数据分析：使用图表展示本月的采购数据，如成本、预算、供应商绩效等。 问题与解决方案：分析遇到的问题及其解决方案。 案例研究：如果有，展示成功的采购案例或教训。 趋势分析：分析行业趋势和市场变化对采购的影响。 下月计划：概述下月的工作计划和目标。 总结：总结本月的主要成就和学习点。 致谢：感谢团队和管理层的支持。 4. 使用视觉元素 图表和图形：使用柱状图、饼图、折线图等展示数据。 图片：插入与内容相关的高质量图片。 图标：使用图标强调关键点或数据。 颜色：使用公司/组织的品牌色彩，保持色彩的协调性。 5. 增强交互性 动画：适当使用动画效果，但不要过度，以免分散注意力。 过渡：使用平滑的幻灯片过渡效果。 链接：在PPT中设置内部链接或外部链接，提供更多信息。 6. 编辑和校对 检查语法和拼写错误。 确保所有的数据和事实都是准确无误的。 练习演讲，确保内容流畅且时间控制得当。 7. 技术检查 确保PPT在不同的设备和操作系统上都能正常显示。 如果需要在外部展示，测试演示环境的兼容性。 8. 备份和分享 制作PPT的备份副本，以防原始文件丢失或损坏。 如果需要与团队成员共享或协作，使用云服务或电子邮件发送PPT。 9. 演讲准备 准备演讲稿，熟悉PPT内容。 练习演讲，注意语速、语调和非语言沟通技巧。 10. 反馈和改进 在演讲后，收集反馈，了解哪些部分做得好，哪些需要改进。 根据反馈调整PPT，为下一次演讲做准备。 记住，PPT是辅助工具，目的是帮助观众更好地理解你的演讲内容。确保PPT内容清晰、简洁，避免过多的文字和复杂的设计。

AI 在电商领域的应用包括以下方面： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理：分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测药品需求量，优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析：分析销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯：利用区块链等技术实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广：制定上市推广方案，包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广：制定内容营销方案，以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片：如美团外卖商家版后台的应用。

以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。

智能算法的应用场景广泛，以下为您列举一些常见的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 图像分析。 药物研发，加速识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗，分析患者数据以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。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资者做出明智决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 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。 搜索和个性化，改善搜索结果并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。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育，实现个性化学习，为学生提供定制化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，KNN 近邻算法也有多种应用场景，包括： 分类问题，如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题，如房价预测、股票价格预测等。 异常检测，识别异常值或离群点。 推荐系统，基于用户兴趣相似性进行推荐。 图像分割，识别图像中的区域。 聚类分析，尤其适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的情况。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在法律方面有以下应用： 1. 协助律师处理复杂案件：律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时，可与 AI 协同，借助其优势相互加持。 2. 精准信息检索与整理：律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息，为案件准备获取素材，也能让其生成和修改标准化合同，减少文档起草和修订的工作量。 3. 辅助整理案件事实和证据：在处理复杂法律关系和前沿性案件时，利用 AI 可减少工作时间。 4. 常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 5. 提供法律建议的方法： 采用逻辑结构，如 SWOT 分析法或 4P 原则。 从多个角度思考，如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。 简洁明了总结核心观点和注意事项。 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。 赋予 AI 特定角色，如专注于民商事法律领域的律师，以提升工作效率。

以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代，使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括：概念设定使用 MJ，剧本+分镜使用 ChatGPT，AI 出图使用 MJ、SD、D3，AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio，对白+旁白使用 11labs、睿声，音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN，视频高清化使用 Topaz Video，字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。

以下是关于 AI 创作视频的相关资料： 在人员方面，有以下人员从事与 AI 创作相关的工作： 路西：从事 AI 视频创作。 汪汪汪：制作 AI 视频、AI 图文。 大白光：在生活和工作中出图和视频。 kone：从事 AI 商业实战应用，包括 AI 短片、AI 广告、AI 电影、AI MV 等。 一花一世界：从事视频相关工作。 林旭辉：从事视频制作、电商相关工作。 如果想用 AI 把小说做成视频，一般的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）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：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）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：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）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，以提高视频质量。 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。 如果您想参加 filMarathon 全球 AI 电影马拉松大赛，以下是一些学习资料和参赛方式： 剧本创作：人力为主，可参考 图片生成：AI 作图绘画，可参考 视频生成：AI 视频生成，可参考 音频生成： AI 音乐创作，可参考 音效创作指导，可参考 语音合成，可参考 剪辑工具：剪映剪辑，可参考

以下是关于文档问答的系统知识： 在使用 Claude 进行文档问答任务时，有以下要点： 1. 告诉 Claude 仔细阅读文档，因为稍后会被提问。 2. 对于文档问答，将问题置于提示的末尾，在其他输入信息之后（这在结果质量上有较大的定量差异）。 3. 要求 Claude 在回答之前先找到与问题相关的引语，只有找到相关引语时才进行回答。 4. 给 Claude 提供从被查询文本的其他部分生成的示例问题和答案对（可以由 Claude 生成或手动生成）。通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。有关更多信息，请参阅 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例： Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. Then, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the <examples></examples> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. 此外，还有以下建议： 1. 将问题放在提示的末尾，在输入数据之后。这已被证明显著改善了 Claude 的回答质量。 2. 要求 Claude 在回答之前找到与问题相关的引语，并且只有在找到相关引语时才回答。这鼓励 Claude 将其回答扎根于所提供的背景，并且减少了幻觉风险。 3. 示例提示：人类:我将给您一份文档。然后我会问您一个关于它的问题。我希望您首先摘录文档中有助于回答问题的部分的确切引用，然后用摘录的内容回答问题。这是文档: <document>{{TEXT}}</document> 以下是第一个问题: {{QUESTION}} 首先，找出文档中对回答问题最相关的引用，并按编号顺序列出。引用应该相对较短。如果没有相关引用，请写“无相关引用”。然后，回答问题，以“回答:”开始。回答中不要直接包含或引用引用的内容。回答时不要说“根据引用"近 90%的营收来自小部件销售，而小工具销售占了剩下 10%。"

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的狂热爱好者、专家共同建设的开源 AI 知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 其知识库内容丰富，覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体等多个版块，不仅有最新的 AI 教程、工具和一线实战案例，还有开放共享的 AI 知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的 AI 技术社区，更是一个汇聚 AI 行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”，有很多学社和共学共建的活动。您打开“waytoagi.com”就可以找到社群。

以下是关于 ComfyUI Flux 的教程： 安装及使用： 模型放置： t5xxl_fp16.safetensors：放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 clip_l.safetensors：放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors：放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors：放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 下载地址： 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 工作流下载：上面提供的工作流复制即可，或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，将工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 ComfyUI 共学相关： 插画提效成果显著，原本需要 200 人美术团队一年多完成的 1 万多张动画插画，最终不到 10 人用半年完成。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 具备搭建复杂工作流能力，学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 解决 config UI 报错问题，报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划实战案例思路，目前想到了三个实战案例的思路。 关于 config UI 生态及相关技术的分享，郭佑萌介绍课程提纲，包括课程可能的扩充、回顾总结及重点讲解 Flux 模型，实际课程不严格按大纲走，会根据大家接受程度和安排进行共学。

以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容： 1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》：涵盖了 AI 进化史的多个方面，包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等，文章较长，约 22800 字，阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。 2. 对于初学者： 微软的 AI 初学者课程《Introduction and History of AI》： AI for every one（吴恩达教程）： 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 谷歌生成式 AI 课程： ChatGPT 入门： 如果您是新手学习 AI，可参考以下学习路径指南： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。

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。