ai 选股

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 的应用非常广泛，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面，AIGC 包括文字生成（如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。

要通过 AI 解决低效率问题，可以从以下几个方面入手： 1. 搭建 AI 工作流 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 针对每个小步骤嵌入合适的 AI 工具，想不到时可参考他人做法，注意选择最优解，以提高工作效率为目的，不为了用 AI 而用。 完成搭建后进行测试使用，多尝试以熟练掌握，根据使用体验不断调整和优化。 若遇到工具不好用的情况，分析原因，可能是提示词不好或工具本身不行，可学习写好提示词、更换工具或寻求帮助。 若觉得工作流效率仍低，可考虑搭建 AI 智能体来自动化完成一系列任务，学习如何制作或找人帮忙。 2. 避免过度依赖 AI 在学习新技能时，先依靠自身进行实践和思考，掌握基础后再考虑使用 AI 辅助。例如在写作方面，学生应先自己练习，掌握技巧后再使用 AI 工具。

以下是从头开始学习 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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。 对于中学生学习 AI，还有以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。 总之，中学生可以从编程基础、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，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是从头开始学习 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，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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自己的成就。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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。 总之，中学生可以从编程基础、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，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是一些 AI 提示词生成网站： ：AI 艺术提示词生成器。 ：玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址。 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，地址。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，地址。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，地址。 MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，地址。 MidJourney Prompt Tool：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，地址。 OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便你快速可视化生成自己的绘画提示词，地址。 AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，地址。 IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，地址。 Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，地址。 OpenArt：AI 人工智能图像生成器，地址。 img2prompt：根据图片提取 Prompt，地址。 MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，地址。 PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，地址。 AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供你选择，地址。

以下是关于 AI 提示词生成的相关内容： 有 108 个舞蹈音乐提示词，涵盖各种舞曲子流派，如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”，并对其中的元素进行了详细解释，如“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点等。 一泽 Eze 提出样例驱动的渐进式引导法，其核心要点是发挥 AI 的逻辑分析和抽象总结能力，从用户提供的样例中总结方法论，用户进行判断和提出意见，为提示词爱好者提供低门槛途径。在某些特定场景下，能让 AI 主动理解需求，不依赖 Prompt 工程师。 由于 LLM 有上下文长度限制，在长对话中使用渐进式引导法可能会触碰限制，影响输出质量，所以引入“提示词递归”的概念与方法，具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化，并给出了例如说明。

目前在股市选股公式编写方面，尚未有直接且成熟的 AI 应用。但在金融领域，AI 可以通过数据分析和机器学习算法来辅助选股。例如，利用历史股价数据、财务指标、市场趋势等信息进行建模和预测。不过，股市投资具有不确定性和风险，不能完全依赖 AI 进行选股决策。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

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。

目前 AI 技术在生成选股软件方面还面临诸多挑战和限制，尚未有成熟且直接可用的通用方法。但一般来说，要通过 AI 生成选股软件，可能需要以下步骤： 1. 数据收集：收集大量的股票市场数据，包括历史价格、成交量、财务报表等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有意义的特征，例如技术指标、基本面指标等。 3. 选择算法：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的 AI 算法，如机器学习中的决策树、随机森林、神经网络等，或者深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 训练模型：使用历史数据对选定的算法进行训练，以学习股票价格的模式和规律。 5. 模型评估：使用测试数据评估训练好的模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。 6. 优化调整：根据评估结果对模型进行优化和调整，例如调整参数、增加数据量、改进特征工程等。 7. 集成和部署：将训练好的模型集成到软件中，并进行部署和测试。 需要注意的是，股票市场是复杂多变的，AI 生成的选股软件并不能保证绝对的准确性和盈利性，投资决策仍需要综合多方面的因素进行考虑。

AI选股通常指的是利用人工智能技术，特别是机器学习和数据挖掘技术，来分析大量的市场数据，预测股票走势，并选择潜在的投资机会。以下是AI选股的一些常见方法和步骤： 1. 数据收集：AI系统会收集各种数据，包括历史股价、交易量、公司财报、新闻报道、社交媒体情绪等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有用的特征，这些特征可能对预测股票价格有影响。 3. 模型训练：使用机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络等）来训练模型，使其能够识别数据中的模式和趋势。 4. 风险管理：AI系统还会评估投资组合的风险，确保投资符合特定的风险偏好。 5. 回测：在历史数据上测试AI模型的表现，以评估其有效性。 6. 实时监控：AI系统可以实时监控市场数据，快速响应市场变化。 7. 决策支持：AI提供选股建议，但最终的决策可能还需要结合人类专家的判断。 关于AI选股是否靠谱，这取决于多种因素： 数据质量：AI模型的准确性很大程度上取决于输入数据的质量和相关性。 模型性能：不同的机器学习模型可能有不同的预测能力，需要不断优化和调整。 市场变化：股市是非常复杂的系统，受到许多不可预测因素的影响，如政治事件、自然灾害等。 过度拟合：如果AI模型过度拟合历史数据，可能在实际应用中表现不佳。 监管合规：AI选股需要遵守相关的金融法规和道德标准。 透明度和可解释性：AI模型的决策过程应该是透明的，以便投资者理解其背后的逻辑。 人为因素：AI选股通常作为辅助工具，最终的投资决策可能还需要结合投资者的经验和直觉。 总的来说，AI选股可以作为一个有用的工具，帮助投资者发现潜在的投资机会和风险，但它不应该被视为唯一的决策依据。投资者在使用AI选股时应谨慎，并结合其他分析方法和市场信息。