和ai结合的去中心化算力项目或者公司或者产品有哪些？

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。

AI 可以创作 PPT。目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 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。 以下为您推荐一些做 PPT 的 AI 产品： 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，用户可根据需求选择不同风格和主题的模板，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，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。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，能帮助用户快速整理思路、优化文案，并生成结构化的文档。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，推荐 2 篇市场分析的文章供您参考： 1. 《》 2. 《》 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些制作 PPT 的 AI 网站： 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/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。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，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 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。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 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： 《》 《》 免费工具推荐：讯飞智文 网址：http://zhiwen.xfyun.cn 付费工具推荐：百度文库 网址：https://wenku.baidu.com

AI 算力的衡量可以从以下几个方面考虑： 1. 神经网络的参数（神经元的数量和连接）规模：人工神经网络与人脑的大小仍有数量级的差距，但在某些哺乳动物面前已具备一定竞争力。 2. 单位计算的成本：我们每花一美元所能得到的计算能力一直在呈指数级增长，现在大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻一番。 3. 提升算力的方案： 继续在硅基上发展，如 3D 堆叠形态等，但需要更好的散热。 材料创新，如硅基掺杂、石墨烯片等。 计算原理的创新，如量子计算，但目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 4. 传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显进展。 5. 能耗和散热问题：高温超导技术是解决能耗和散热问题的关键。 此外，对于基础模型的治理，有人认为衡量计算能力可以作为一种潜在工具。但也需要探讨其他更有效的治理方法。

以下是一些可以找到数据、算力、算法资源的途径： 关于数据：数据集对人工智能学习算法发展至关重要，AI 伴随着神经网络的发展而出现，多层神经网络大规模数据分析技术中的数据集是重要资源。 关于算力：您可以通过以下链接了解算力的相关内容： 算力的字面意思就是计算能力，可以直接转化成 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给您用。 关于算法：目前没有明确给出具体的算法资源获取途径，但您可以通过相关的学术网站、技术论坛等渠道进一步搜索。

在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度：有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度：每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度：智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度：将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度：根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度。 在惊人算力成本背后，对于 AI 混战下基础设施的选择，需要注意以下方面：AI 任务的调度可能造成巨大的性能瓶颈或改进。以一种最小化权重交换的方式将模型分配给 GPU，如果有多个 GPU 可用，选择最适合任务的 GPU，以及通过提前批量处理工作负载来最小化停机时间，都是常用的技术。总之，模型优化仍然有点像黑魔法，大多数创业公司都与第三方合作来处理一些软件方面的问题。通常，这些不是传统的 MLops 供应商，而是专门针对特定生成模型进行优化的公司（例如 OctoML 或 SegMind）。

在 waytoagi 购买的算力包可以通过以下方式查看和使用： 测试平台：Tensor.Art 网址：https://tensor.art/ 专属邀请码：waytoagi 。登录并使用专属邀请码注册，普通用户每天免费有 100 个算力，使用邀请码的用户可以获得 200 算力。 Tensor.Art 使用指南： TensorArt 教学视频内容及其对应链接：

H100 8 卡机算力相关信息如下： 在 GPT3（1750 亿参数）大模型基准测试中，GB200 的性能是 H100 的 7 倍，训练速度是 H100 的 4 倍。 今年英伟达总的 H100 出货量将有 15 万张，Meta 将会投入超过 90 亿美元向英伟达采购超过 34000 张 H100 显卡，到 24 年底 Meta 的 GPU 算力将达到 60 万个 H100。 与 H100 相比，对于大模型推理工作负载，GB200 超级芯片提供高达 30 倍的性能提升。一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，此前传言称，GPT4 的参数规模达 1.8 万亿，相当于能训练近 15 个这样的模型。由 8 个系统组合在一起的就是 DGX GB200，总共有 288 个 Grace CPU、576 个 Blackwell GPU、240 TB 内存和 11.5 exaflop FP4 计算。

算力指的是计算能力（Computing Power）。可以简单粗暴地理解为 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给用户用。一张显卡除了 GPU 外，还有一个重要参数是显存，显存用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 GPU 的诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作，尤其是在 3D 图形处理时，GPU 所采用的核心技术有硬件 T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等，而硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 算力对于 AI 的价值更加直接，NVIDIA 的股价可能就是最直接的例子。算力的提升目前还在性能上（而不是硅片栅漏极间隔的物理尺寸上）继续延续着摩尔定律，但量子隧穿效应普朗克长度的理论限制是 AGI 也无法突破的，因此需要除了工艺尺寸缩小的其他方案。从分析上能看到的几条路可能会有： 1. 继续在硅基上发展：3D 堆叠形态等（需要更好散热）。 2. 材料创新：硅基掺杂、石墨烯片等。 3. 如果再跳脱一些到计算原理的层次，就是量子计算。量子计算目前距离商用可能比可控核聚变还更远，目前的应用方向主要还在量子加密传输上，在“计算”上需要突破的理论和技术都还有不少。 4. 除了计算速度之外，另一个阻碍算力进展的是传输速度：可以想见高速网络会进一步进化、片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。 5. 最后，是能耗和散热问题。这里的明珠是高温超导技术。去年已经有好几篇半造假的“高温超导突破”，今年加上了 AI 或许就会有真的突破。广义机器人也与算力相关。

以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：

以下是猿辅导、作业帮等软件与 AI 技术可结合的例子： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈。 3. 自适应学习平台：如 Duolingo 利用 AI 技术定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，增强交流能力。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助：如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 技术解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和求解。 通过将 AI 技术与传统学习方法相结合，可以更高效、更个性化地进行英语和数学学习，提高学习效果。 此外，AI 还可以在以下领域与相关应用结合： 1. AI 与宠物结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成：根据文字描述生成宠物形象图像，定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 2. 能联网检索的 AI： ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合问答和搜索引擎功能，可指定搜索源类型。 Bing Copilot 简化在线查询和浏览活动。 如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。

猿辅导、作业帮等软件与 AI 结合的地方主要体现在以下方面： 英语学习： 1. 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：例如 Duolingo 利用 AI 技术为用户量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：通过 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：像 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：例如 Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握知识。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 在月度榜单中，小猿搜题为猿辅导旗下产品，具有一定的下载量和影响力。 此外，像 Butterflies AI 是一款人类与 AI 共存的社交软件，具有独特的社交体验和特点。

以下是一些 AI 与在线教育结合的成功案例： 教学方面：帮助学生做好组会准备，使用 Claude + Gamma.app 节省时间。 调研方面：用特定的 prompt ，2 小时帮同学完成 3 篇调研报告；用 ChatGPT 做调研。 医疗方面：蛋白质结构预测和蛋白质合成，AI 加速医疗健康生物制药的研究，在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中发挥重要作用。 教师方面：AI 赋能教师全场景。 未来教育方面：探讨未来教育如果跟不上 AI 可能出现的裂缝。 化学方面：使用大型语言模型进行自主化学研究。 翻译方面：介绍把一份英文 PDF 完整翻译成中文的 8 种方法。

绿幕虚拟拍摄与 AI 技术的结合在多个领域都有应用： 在电影制作方面，如首部 AI 长电影中，对于武打等动作幅度较大的场景，常采用真人绿幕实拍结合 Kaiber 等 AI 视频生成工具的工作流。影片制作会运用多种传统影视制作方法与 AIGC 工具相结合的方式，几乎使用了当时市面上所有的 AI 视频制作工具。 在电商直播领域，绿幕的虚拟直播场景方案是一种低成本的选择。通过抠图技术打造虚拟背景，手机上也有相关绿幕视频抠图 App。虚拟直播间的场景搭建成本受多种因素影响，未来 MR 设备的普及可能带动新的技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 在动画制作中，有通过绿幕动作捕捉，在虚幻中制作虚拟场景，然后通过 Stable Diffusion 生成的动漫。其制作步骤包括训练模型复制特定风格、训练 LoRA 模型认识角色、处理绿屏动捕视频、减少闪烁、添加 3D 元素、进行最终 VFX 合成编辑等，并添加大量老式视觉特效和设计声音。

作为一个 AI 和就业结合的知识博主，可以主要分享以下内容： 1. 宏观层面：如创新趋势以及这些创新带来的启发，以大框架的形式讲解《预见 AGI》等主题。 2. 微观层面：包括基本产品的使用方法等。 3. 邀请行业专家授课：借助自身资源邀请专家分享见解。 4. 提示词相关：掌握提示词中的核心关键词的方法，理解并创新创作过程。 5. 案例分享：如“AI+工作场景”中的七大行业的商业化应用案例，包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等行业中 AI 的具体应用，如日常办公文档处理、学生学习评估、游戏定制化、舆情监测、金融理财顾问等。