我是AI小白，如何快速上手AI软件啊？

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具： Vowel：https://www.vowel.com/ Augment：https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty：https://noty.ai/ Sembly AI：https://www.sembly.ai/ Briefly：https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai：https://app.fireflies.ai/ Noota：https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read：https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考： 此外，还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色，例如： 在制作 PPT 方面，有 Gamma（https://gamma.app/）、美图 AI PPT（https://www.xdesign.com/ppt/）、Mindshow（https://www.mindshow.fun/）、讯飞智文（https://zhiwen.xfyun.cn/）等。

以下是关于 AI 视频的相关内容： 从生成方式分类： 1. 文生视频、图生视频：Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频： 逐帧生成：SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧：SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频：Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配：Invideo AI。 6. 剧情生成：Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。 6. clipchamp：微软的 AI 版剪映。 7. typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强，可以对嘴型，可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队，还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 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，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，您可以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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 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，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 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： 可以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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些 AI 建站工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是快速入门学习 AI 的方法： 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。 知识库中有很多实践后的作品、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。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 可以这样做： 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个装满各种道具的百宝袋，被称为标准库，遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以通过 pip 一类的工具订购新道具，也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是一些可以快速上手一键生成 PPT 的 AI 软件： 1. AiPPT.cn：基于自然语言处理技术的语义分析，帮助用户快速生成演示文稿。具有基于图像识别技术的 AI 插件，能实现智能化的 PPT 模板生成、字体自动化排版等功能；基于数据分析技术的个性化推荐，能根据用户需求和偏好提供量身定制的演示文稿模板和素材。通过了国家网信办 PPT 生成算法备案，同时获得 A 股上市公司视觉中国战略投资，拥有 5 亿+版权素材库，10W+PPT 模板，靠订阅工具业务赚钱，为全岗位职场人提供 10 余款 AIGC 工具，满足工作中的多种内容创作需求。 2. 歌者 PPT：完全免费，智能化程度高，可快速将资料转换成精美 PPT，模板和案例库丰富，支持多语言，几乎无需学习成本就能上手使用。 3. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在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，能提高文档编辑效率。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如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. 《》

以下是快速上手 AI 人工智能并在工作和生活中熟练应用的方法： 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进行深入学习。 4. 学习核心产品链路相关概念： 了解 AI 应用，它是以自然语言为主要交互形式，通常包含一个或多个技能。 熟悉技能（Skills），即 AI 应用所具备的各种能力，如应用问答、数据查询、数据更新等。 掌握数据和知识，这是支撑 AI 技能的数据资产，聚合各类数据，包括数据表、分析表、知识库和数据流。 理解记忆，它是存储和检索信息的能力，用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验，为用户提供更定制化更精准的服务。 明确权限，即定义数据可被哪些用户访问和操作。 了解模型配置，包括配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 掌握应用发布，将开发好的应用发布到不同渠道，如 Lark Bot 和 My AI 等。 学会应用管理，在应用发布上线后，管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 5. 对于 Python + AI 的学习： 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理：理解异常，学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作：学习文件读写，理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 AI 背景知识：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：熟悉统计学基础（如均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（如向量、矩阵等基本概念）、概率论（如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型：了解监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机（SVM））、无监督学习（如聚类、降维等算法）、强化学习的基本概念。 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），学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础。

以下是一个针对小白用户，从零开始学习AI绘画的清晰任务列表和优先级建议： 阶段一：基础知识学习 1. 了解AI绘画的基本概念 理解AI绘画与传统绘画的区别 了解AI绘画在艺术创作中的应用 2. 选择合适的AI绘画工具 研究不同AI绘画工具的特点和优缺点 选择一个适合自己的AI绘画工具 3. 学习基础绘画技巧 了解基本的绘画术语和技巧 学习如何使用AI绘画工具进行基础操作 阶段二：AI绘画工具使用 1. 熟悉AI绘画工具的基本操作 学习如何创建、编辑和管理画布 学习如何使用工具箱中的工具 2. 掌握AI绘画工具的功能 学习如何使用AI绘画工具的自动生成功能 学习如何调整AI绘画工具的参数和设置 3. 实践AI绘画工具的基本操作 尝试绘制简单的图形和形状 尝试使用AI绘画工具的自动生成功能创作作品 阶段三：AI绘画创作实践 1. 创作个人风格的作品 学习如何利用AI绘画工具创作具有个人风格的作品 尝试创作不同风格和主题的作品 2. 学习AI绘画工具的高级功能 学习如何使用AI绘画工具的高级功能，如AI生成、AI优化等 尝试创作更复杂和高质量的作品 3. 实践AI绘画创作 尝试创作不同风格和主题的作品，提高创作技巧 不断学习和实践，提升自己的AI绘画水平 阶段四：AI绘画作品展示和交流 1. 分享和展示自己的AI绘画作品 选择合适的平台分享和展示自己的AI绘画作品 与其他AI绘画爱好者交流和分享经验 2. 参加AI绘画相关的比赛和活动 了解和参加AI绘画相关的比赛和活动 通过比赛和活动提升自己的AI绘画水平 3. 持续学习和提升 关注AI绘画领域的新技术和趋势 不断学习和提升自己的AI绘画技巧和水平 通过以上任务列表和优先级建议，小白用户可以逐步学习AI绘画，并逐渐提升自己的创作水平。在学习过程中，建议多实践、多交流，不断提升自己的技能和创作能力。

对于 AI 小白，以下是学习 AI 的建议和学习计划： 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，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自己的作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 此外，如果您想快速掌握 Python，可参考：，结合 ChatGPT，不懂的地方都可以提问。

以下是为小白提供的关于 AI 相关知识的合理化建议： 一、概念部分 1. 生成式 AI 生成的内容被称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习是指电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑构建神经网络和神经元的方法（因层数多而称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，且 Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

对于零基础小白自学提示词的写法，以下是一些建议： 1. 结合生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，例如自动给班级里的每个孩子起昵称、自动排版微信群的运营小文案、自动安排周一到周日的减脂餐、帮列清晰的学习计划、为商务会议设计调研问卷等。 2. 选择一个好上手的提示词框架开启编写，比如基础的“情境”。 3. 对于 SD 提示词，根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词要具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重。 4. 系统学习 SD 提示词是一个系统性的过程： 学习基本概念，包括了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 研究官方文档和教程，通读 Stable Diffusion 官方文档，研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 学习常见术语和范例，熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述作为范例。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述想要的效果，使用“（）”、“”等符号控制生成权重，处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 进行实践和反馈，使用不同提示词尝试生成各种风格和主题的图像，对比结果分析原因总结经验，在社区分享请教获取反馈建议。 创建提示词库，根据主题、风格等维度建立自己的高质量提示词库，记录成功案例方便后续参考复用。 持续跟进前沿，关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享，掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。

对于 AI 小白，可以按照以下步骤开始： 1. 从基础小任务入手： 让 AI 按照最佳实践（best practice）为您写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，通过这种基础且绝对不会出错的小任务，学会必备的调试技能。 比如在学习写 chrome 插件时，可以要求 AI 选择最适合小白上手的技术栈，生成简单的示范项目，包含尽可能全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。如果使用 o1mini，还可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（在 Windows 机器上则是 create.cmd），o1mini 会生成一段长代码并给出提示，复制粘贴并执行，可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步。 可以要求 AI 像高级且懂技术的产品经理指导初级产品经理那样，向您提问，帮您梳理产品功能，尤其注意涉及技术方案选择的关键点，一问一答，由全局到细节逐步梳理。之后让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天把文档发给 AI 并告知在做第几点功能，会更方便。 需要注意的是，如果您的需求远比 AI 直出的内容复杂，无法一次性直出，那就耐下性子，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学会一点点编程。

对于新手从 0 开始学习 AI，建议您按照以下步骤进行： 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，您能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，您可以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，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。

以下是为您制定的两周 AI 学习计划： 第一周： 第一天至第二天：阅读「」，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 第三天至第四天：在「」中选择适合初学者的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习。 第五天至第六天：根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习，掌握提示词的技巧。 第七天：体验 AI 产品，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。 第二周： 第一天至第二天：学习编程语言，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 第三天至第四天：尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索一些面向初学者的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 第五天至第六天：参与 AI 相关的实践项目，比如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。 第七天：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。 在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多尝试使用各种产品做出自己的作品，并在知识库分享实践经验。

目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说，在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化，提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析，提取关键信息，辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习，预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术，实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求，进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。

以下是一些适合国内短视频脚本写作的 AI 软件： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需的场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 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 帮助生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 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，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 此外，在制作 AI 短片时，声音部分可以使用 11labs 进行英文对白制作，国内可以使用出门问问的魔音工坊。对于剪辑，13 分钟的短片用剪映较方便，更长篇幅或追求更好效果可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。

以下是一些国内专门做短视频脚本的 AI 软件： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需的场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，可快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 2. 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，用户可根据文本脚本生成视频。 3. 出门问问的魔音工坊：在国内可用，具有情绪调节控件。 此外，制作 AI 短片还涉及到声音制作、故事创作、剪辑等方面： 1. 声音制作：可使用 11labs 进行英文对白制作，通过标点符号改变语音效果；国内可尝试魔音工坊。 2. 故事创作：故事来源包括原创（如自身经历、梦境、想象等）和改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。剧本写作可从自身或朋友经历改编入手，或对短篇故事进行改编，多与他人讨论以修改和进步。 3. 剪辑：对于 13 分钟的短片，剪映较为方便；更长篇幅可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前国内专门用于新媒体平台运营的 AI 软件相对较少，但有一些具备相关功能的工具。例如，一些智能写作助手可以帮助生成文案内容，部分数据分析工具能够通过 AI 算法提供运营策略建议。不过，这些工具可能并非完全专注于新媒体平台运营的所有方面。

目前对于适合国内新媒体平台（如抖音、小红书等）创意思路的 AI 软件，还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内，大家可能因新鲜感获得流量红利，但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具，如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等，但在此我们先不讨论工具，而是专注于内容。让节奏慢下来，认真感受真实世界，关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材：“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的，只不过年轻的女孩在街上，孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意，年轻人手牵着怀孕的爱人，老母亲扶着女儿坐上电动车，这应该是这个世界最稳固的两种关系，而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利，比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势，其实唯一的优势是我们的劳动力，无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子，她瘦小，即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少，她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频，这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待，而图中的女孩看着让人垂头丧气，不仅是她，也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容，目前还没想好，也没完全想明白，需要慢慢思考和探索。

以下是为您整理的关于 AI 混音软件的相关信息： 在游戏 PV《追光者》的制作中，团队尝试使用了分离人声的 AI 软件，对游戏宣传音乐进行人声去除和剪辑处理。但在实际应用中发现，大部分 AI 音乐难以满足紧张刺激场景画面所需的特定要求。 以下为您列举一些人工智能音频初创公司及其相关产品： ：由 AI 驱动的软件引擎，可生成音乐，能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 ：全球最大的音乐教育平台。 ：用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 ：提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 ：视频编辑的音频解决方案。 ：由 AI 驱动的音乐工作室。 ：通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 ：AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 ：为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 ：为创作者提供的在线音乐软件，包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 （被 Meta 收购）：为创作者提供的音频和视频编辑软件。 ：音乐人的应用程序。 （前身为 Tonz）：实时神经信号处理。 ：奥地利制造的音频软硬件。 此外，VoiceSwap 推出了 StemSwap 工具，这是一个基于浏览器的工具，允许用户从完全混音的曲目中轻松快速地更改人声。它可以将歌曲分成四部分，隔离人声，并将其转换为其他歌手的声音。用户可以从授权歌手名单中选择新声音，并下载完整混音或各个音轨。