有关于AI跟采购相关的应用吗？

以下是一些能够提高图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 您还可以查看网站的图像放大工具库获取更多工具：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它不仅能提高图片清晰度，还能确保图片看起来像真实世界中的图像，擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/14489 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ohayonguy/PMRF 项目地址：https://pmrfml.github.io 这些工具都具有不同的特点和功能，您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。

以下是为小白制定的学习 AI 的计划： 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，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，进行实践以巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于 0 绘画基础想要用 AI 为儿子做生日海报的情况，可以参考以下步骤： 1. 学习 AI 图像生成的原理： 参考 。 参考 。 2. 尝试工具和效果： 制定学习计划时，可以参考 。 可以根据自身情况逐步推进问题，明确每日需要投入的时间和每周用到的资源，并增加每周学习成果评估的要求。 根据实际情况调整学习计划，比如决定专心学习绘画。

成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件： 1. 学历要求：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解：了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维：具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注：对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力：具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中，以下方面是加分项： 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉：考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术：Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验，懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用：例如用 Langchain 等框架去写，解决应用场景及其中的技术细节，包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面：面试官给出行业场景（例如美妆），在无提示情况下，能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景，能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助，需要面试者去了解用户工作流，有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后，最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师，通常是像爱折腾的 00 后，有技术开发背景，对 Prompt 有独特深刻见解的人员。

以下是关于“AI 与新闻”的相关内容： 首届北京城市形象 AI 创作征集活动即将正式启幕，相关媒体报道的链接包括北京日报、京报网、百家、头条、微博、企鹅等。 2023 年 4 月创立至今，“Way to AGI（通往通用人工智能之路）”构建了庞大的知识库体系，涵盖各种技术介绍、AI 行业新闻分析、AI 应用实操，获得了大量浏览和用户交流。 橘子的新文章对国内外已有的 18 家 AI 搜索做了测评，分组包括豆包、秘塔 AI 等。 介绍了六个国家公众对新闻中生成人工智能的看法，公众认为其可能更新时效性更好、成本更低，但对可靠性和透明度持怀疑态度，认为新闻媒体使用应适当披露或标注。 Ethan Mollick 提出作为商学院教授对 AI 崛起给学术研究带来危机和机遇的看法，包括四个“狭义奇点”。

AI 在医院医用耗材出入库数据处理方面可以发挥以下作用，以方便耗材管理人员进行数据分析： 1. 预测需求：通过分析历史出入库数据、医院科室使用情况、季节变化等因素，预测未来某段时间内的耗材需求量，优化库存管理策略，降低成本。 2. 库存优化：实时监控库存水平，及时发现库存过高或过低的情况，提醒管理人员进行调整。 3. 数据分类与整合：对大量的出入库数据进行分类和整合，使其更易于分析和理解。 4. 异常检测：识别出入库数据中的异常情况，如突然的大量领用或长时间未领用等，及时发现潜在问题。 5. 成本分析：计算不同种类、不同批次耗材的采购成本和使用成本，为成本控制提供依据。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐 4 个画分镜头的 AI 工具： 1. Pika：对于奇幻感较强的画面把控较好，自然度高，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能便捷。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面最佳，战争片全景镜头处理出色，控件体验感好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略差，仅在风景片测试中表现较好。 在实际使用中，可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用，例如 Pixverse 擅长物体滑行运动，Runway 可辅助完成有手部特殊运动的画面，需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。

以下是一些可以帮助采购提高工作效率的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让采购人员专注关键方面。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 此外，以下是一些与其他工作相关的 AI 工具，供您参考： 1. 编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：AI 驱动的编程助手工具，提供代码建议等帮助。 2. 留学顾问相关： 智能问答系统：提供 24/7 在线咨询服务，回答常见问题等。 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析制定个性化规划和申请策略。 语言学习辅助：利用语音识别等技术提供个性化语言学习辅助。 智能文书起草：自动生成留学申请文书等文件。 数据分析和预测：分析历史数据和趋势，预测录取率等信息。 虚拟导览和校园参观：利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务。 需要注意的是，每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据具体需求选择最适合的工具。

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。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 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 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些文字生成视频的好的应用： 1. Pika：是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：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 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，但需要注意的是，Runway 是收费的。 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。 6. Genmo：相较于 Pika 和 Runway，生成视频的清晰度大幅提高，人像的稳定性和美观度强很多，支持镜头控制且控制粒度更细，但还没开放图片生成视频，只能用文字提示词。 7. VIGGLE：能直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。其核心技术基于 JST1 模型，该模型是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型，能够根据用户需求，让任何角色按照指定方式进行运动。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的 AI 应用解决方案： AI 应用主要涉及以下几个方面： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作，可检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐，如淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台，如大众点评智能推荐，基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 此外，还有以下具体的 AI 应用： 1 20 中的部分应用： 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，通过语音识别和自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手，可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划，利用数据分析和机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用： AI 菜谱口味调整工具，如下厨房口味调整功能，通过自然语言处理和数据分析，根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台，如英语流利说纠错功能，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。

我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域，涵盖的内容非常广泛，包括但不限于以下方面： 基础理论：如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展：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（掌握条件概率、贝叶斯定理等知识）。 算法和模型：监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等算法）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（知晓其基本概念）。 评估和调优：性能评估（知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能）、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（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数）。 同时，AI 在各行各业有着广泛的应用场景，例如： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：等等。

以下是一些与公文写作相关的 AI 写作工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、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。 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，方便数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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：检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具： 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。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，擅长多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，能提升写作效率和创作体验。 对于 AI 新闻写作工具，推荐： Copy.ai：功能强大，提供丰富新闻写作模板和功能，可生成标题、摘要、正文等。 Writesonic：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量高，支持多种语言。 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。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。

很抱歉，目前知识库中没有关于视觉识别相关 API 的具体信息。但您可以通过以下途径寻找： 1. 一些知名的云服务提供商，如阿里云、腾讯云、百度云等，它们通常提供视觉识别相关的 API 服务。 2. 专门的人工智能和计算机视觉技术公司的官方网站，可能会有相关的 API 介绍和使用文档。 3. 技术社区和开发者论坛，例如 CSDN、掘金等，您可以在这些地方与其他开发者交流，获取相关的推荐和经验分享。

目前有一些与装修设计相关的大模型，以下为您介绍： 常用的模型网站有： Comfyui Kolors 快手文生图大模型： ComfyUIKolorsMZ：https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUIKolorsMZ unet 模型放置在 models/unet/文件夹下，下载地址： chatglm3 放置在 models/LLM/文件夹下，下载地址： 使用 ipadapter 时，IPAdapter 节点：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 在 Stable Diffusion 中，“ControlNet”有进行室内设计的功能。比如想对房间重新装修，先点开“ControlNet”的状态栏，上传需要设计的房间照片，点击“启用”，预处理器和模型都选“msld”用于计算房屋线条，接着切换一个现实照片的大模型，输入照片质量关键词和照片主体（如一个客厅），最后点击生成，这样出来的照片既保留原来房子的构造，又能看到新的房屋风格。 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。