ai到底有何用

以下是一些可以提取视频链接文案的 AI 工具和相关功能： 1. 【TecCreative】： 产品链接生成视频：输入产品网站链接（目前主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中），选择数字人角色，点击立即生成。如遇生成失败，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 AI 视频高光切片：适用于有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用时点击上传视频，然后立即生成。 AI 商品图：适用于有商品初始素材（无背景或有背景均可），需要更换原图背景。上传商品图片，输入背景描述，点击开始生成。

以下是一些可以帮助您将视频内容转化成文字的 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：如果您熟悉 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。 更多的相关网站可以查看： 另外，如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 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。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，剪映则可以根据脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 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，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。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。

以下是一些可以解析视频内容的 AI： 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，能处理和理解长视频内容并进行问答。它能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，这对于多种应用场景都非常有用，比如为视觉障碍人士提供视频内容的音频描述。 2. 对于将小说制作成视频的流程，大致如下： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

以下是一些利用 AI 一天赚 50 元的方法： 1. 开发如“航天小飞侠”这样的 AI 助理模型，为用户解答特定领域的问题，并设置抽奖环节增加体验感。 2. 用 AI 做手机壁纸，通过小红书等平台进行销售，例如 6 元一张，一天卖出一定数量。 3. 利用 AI 进行调酒，根据用户的 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方，并现场调制销售。 4. 运用以下 AI 工具创作并变现： 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。

AGI（通用人工智能）和 AI（人工智能）是相关但有所不同的概念。 AI 是一种让机器展现智慧的目标，包括多种技术和应用，如机器学习、深度学习、大语言模型等。生成式人工智能（GenAI）是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。AIGC（人工智能生成内容）则是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式，ChatGPT 是 AIGC 在文本生成领域的一个应用实例。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能，旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容，并宣布推出平台的测试版以获取用户反馈并调整产品。

ChatAI 并非一个明确且被广泛认知的特定概念。而 ChatGPT 具有明确的定义和特点： 从 OpenAI 的官网可知，ChatGPT 在 2022 年宣发时被称为一种模型，但在官网的帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 与更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求。 与 Pi 相比，Pi 优先考虑与人的对话，评价标准在于对话自不自然、情商够不够高，而 ChatGPT 在某些情况下给出的建议相对泛泛。在机制设置上，Pi 采取提问式结尾、不断主动追问的方式更有让人聊下去的欲望。

以下是关于如何用 Coze 的触发器让触发器接收到内容并发送到工作流的详细说明： Coze 的触发器可以在特定时间或接收到特定事件时自动执行任务。可配置的触发器类型有定时触发和事件触发。 定时触发能让 Bot 在指定时间执行任务，无需编写代码。事件触发会生成 Webhook URL，当服务端向该 URL 发送 HTTPS 请求时触发任务执行。 触发器触发时执行任务的方式包括 Bot 提示词、调用插件和调用工作流。 Bot 提示词：通过自然语言设置提示词，触发时提示词自动发送给 Bot，Bot 据此向用户发送提醒消息。 调用插件：为触发器添加插件，触发时 Bot 调用插件获取结果并发送给用户。 调用工作流：为触发器添加工作流，若工作流有输入参数需传入参数值。触发时 Bot 调用工作流获取结果并发送给用户。 此外，Coze 支持用户在与 Bot 聊天时设置定时任务，当用户在会话内点击推荐任务后，Bot 会确认并创建定时任务。 使用限制方面，一个 Bot 内的触发器最多可添加 10 个，且触发器仅当 Bot 发布飞书时生效。 具体操作如设置自动总结公众号内容并定时推送到微信： 1. 在 Bot 中绑定工作流，设置定时任务，然后发布到飞书渠道。 人设和回复逻辑：由于 Bot 主要依托工作流，设置提示词，直接调用工作流。 工作流：添加刚刚创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，选择触发时间，如希望每天 18 点收到微信推送，就选择 18 点。任务执行时选择工作流，输入 key 和 rss_list 等工作流中开始节点的输入参数。 2. 点击右上角“发布”，注意渠道选择飞书，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。可以同时设置多个触发器，最多 10 个，可推送给不同的人或在不同时间段给自己推送不同内容。

以下是关于如何用 ChatGPT 写文章赚钱的相关信息： 1. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作，提升创作效率。它可以提供思路、润色语言、内容扩展，支持快速修改与撤回版本。对于高效网文创作有很大帮助，极大提升写作效率，成为写网文赚钱的有力工具。未来可能还会支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 2. ChatGPT 命令工具上线，提供搜索、图像、O1 推理三种命令，使普通模型也具备高级推理能力，所有模型均支持命令调用，显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 但需要注意的是，利用 ChatGPT 写文章赚钱并非简单直接的过程，还需要您具备良好的选题能力、写作技巧和市场洞察力等。

目前知识库中没有关于个人如何用 AI 通过改写文案快速经营好公众号的相关内容。但一般来说，您可以利用一些自然语言处理的 AI 工具，如 ChatGPT 等，输入您的原始文案和具体的改写要求，获取新的文案。不过，在使用 AI 生成的文案时，需要您进行仔细的审核和修改，以确保内容符合公众号的定位和风格，同时保持高质量和独特性。另外，要经营好公众号，还需要关注内容的选题、排版、与读者的互动等多个方面。

以下是使用 AI 工具写简历的方法和相关工具推荐： 1. 一些可用于写简历的 AI 工具： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为简历摘要、工作经验和教育等部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，能自动化创建简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费简历模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 用于写作的通用 AI 工具： 最佳免费选项： 付费选项：带有插件的4.0/ChatGPT 目前，GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后，也提供有限免费选项。 这些工具都能帮助您快速、高效地创建出专业的简历，您可以根据自身需要选择最适合的工具。但使用时请注意仔细甄别内容。

以下是一些在小红书上通过 AI 赚钱的方式： 1. 用 AI 制作服装： 代表案例是 AI 小绿裙，单价 239 元卖了 1160 多份，几个月共卖 27 万。 如果 AI 技术熟练，可以用 sd 或 mj 制作；新手可用 mewxai 或幻火。 2. 用 AI 定制萌娃的头像： 单价 19.9 元，卖了 2675 份。执行力强的一个月能有 2000 3000 元收入。 3. 用 AI 做手机壁纸： 单价 6 元，卖了 463 张，一个月约 2400 元。制作时把咒语搞定不停出图，用美图秀秀或醒图自带的手机壁纸模版排版。

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可以将其当成一个黑箱。AI 就像传统道教中的驱神役鬼拘灵遣将，通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成预设效果，且存在突破界限的可能。 AI 技术再怎么发展，其生态位仍是一种似人而非人的存在。 从任务角度看，最初计算机遵循明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 在健身领域，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战，但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看： 技术上可以解决类似于社会歧视等问题，如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率，虽然可能导致某些岗位的调整，但实际每个工作的组成部分不是单一的，人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例，解读 X 光照片只是其工作的一部分，实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理，代表人们执行特定任务，如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统，并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括： 可能放大人类的负面影响，需要在技术层级加以解决。 导致失业，但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧，不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能，目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论，但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行，如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手，而非自我改进升级的超级智能体，以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之，人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们聪明而坚定地采取行动，以实现其正面影响并应对潜在风险。

大模型是指输入大量语料，从而让计算机获得类似人类“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作的模型。 大模型之所以被称为“大”，主要体现在以下几个方面： 1. 拥有庞大的参数数量，通常包含从数十亿到数千亿的参数，这些参数包括权重和偏置，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 需要大量的数据进行训练，无论是文本、图像还是音频数据，都是其学习的基础。通过对海量数据的学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量的计算，因此 GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行一次翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 具体来说： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。 当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。其过程包括文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它和 RAG 的关系在于：RAG 是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为使用 LLM 提供行为抽象和实现集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。