图生文产品经理工作内容，详细一些

以下是关于多模图生文评测集的相关信息： 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。在 KolorsPrompts 上，收集了 Kolors 与市面上常见的 SOTA 级别的开源/闭源系统的文生图结果，并进行了人工评测和机器评测。 人工评测方面，邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估，衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。 Kolors 开源模型相关： 2024.07.03，Kolors 在智源研究院评测中取得第二名，其中中文主观质量、英文主观质量两个单项排名第一。 2024.07.02，祝贺，可图项目组提出的可控视频生成方法被 ECCV 2024 接收。 2024.02.08，祝贺，可图项目组提出的生成模型评估方法被 CVPR 2024 接收。 多模态大模型入门指南： 训练过程： 预训练阶段：通常利用 XText 的数据集，来训练输入、输出的 Projector。通过优化损失函数来实现不同模态的对齐。PEFT 有时候用于 LLM Backbone。X文本数据集包含图像文本、视频文本和音频文本，其中图像文本有两种类型：图像文本对（即<img1><txt1>）和交错图像文本语料库（即，txt1><img1><txt2><txt3><img2><txt4>）。这些 XText 数据集的详细统计数据如附录 F 的表 3 所示。 多模态微调：对满足指令微调格式的一系列数据集对预训练好的多模态大模型进行微调。通过这种微调，MMLLM 可以遵循新的指令泛化到没有见过的任务，增强 zeroshot 的能力。MM IT 包括监督微调（SFT）和 RLHF 两部分，目的是为了使得模型符合人类的意图或者偏好，并且增强 MMLLMs 的交互能力。SFT 将 PT 阶段的数据转换为指令aware 的格式，使用 QA 任务作为例子。可以采用各种模板。优化目标和预训练相同，SFT 数据可以构造为单轮的 QA 或者多轮的 QA。常用的 SFT 和 RLHF 的数据集见表 4。

以下是关于图生文评测集的相关内容： 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在相关基准评测中，Kolors 表现有竞争力，达业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。在 KolorsPrompts 上，收集了 Kolors 与常见 SOTA 级别开源/闭源系统的文生图结果，并进行人工评测和机器评测。 人工评测方面，邀请 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型生成结果对比评估，衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度。Kolors 在整体满意度方面最优，画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下： |模型|整体满意度平均分|画面质量平均分|图文相关性平均分| ||||| |AdobeFirefly|3.03|3.46|3.84| |Stable Diffusion 3|3.26|3.5|4.2| |DALLE 3|3.32|3.54|4.22| |Midjourneyv5|3.32|3.68|4.02| |Playgroundv2.5|3.37|3.73|4.04| |Midjourneyv6|3.58|3.92|4.18| |Kolors|3.59|3.99|4.17| 此外，还有关于 Vidu 大家测试和 Tusiart 简易上手教程的相关信息： Vidu 全球上线，注册即刻体验。Web 端访问：https://www.vidu.studio/ ，具有极速生成（实测 30 秒最快推理速度）、动漫风格、角色可控、精准理解、大片质感等特点。同时提供了“文生视频”“图生视频（用作起始帧）”“参考人物角色生成视频”的使用指南及相关视频链接。 Tusiart 简易上手教程中，文生图的相关要点包括：提示词相关性（数字在 5 15 之间为宜）、随机种子、ADetailer（面部修复插件）、CLIP skip（设成 2 ）。

以下是关于图生文模型的相关信息： Kolors 是一款强大的开源文生图模型，具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，展现了快手的技术实力。 Tripo AI 中，文生 3D 模型是用一段文字生成 3D 模型，在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好提示词后点击右侧「Create」生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击「Retry」重新生成。有满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。图生 3D 模型是用一张图片生成 3D 模型，点击输入框右侧的图标上传图片即可生成，一次生成一个基础模型，同样支持重生成和精修。 Tusiart 文生图操作流程包括：定主题，确定生成图片的主题、风格和信息；选择基础模型 Checkpoint，找内容贴近的模型；选择 lora，寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量；ControlNet 用于控制图片中特定图像；设置 VAE 无脑选择 840000；Prompt 提示词用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开；负向提示词 Negative Prompt 用英文写避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开；采样算法一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器；采样次数根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 时一般在 30 40 之间；尺寸根据个人喜好和需求选择。

以下为您推荐一些免费使用的图生文的 AI 工具： 1. Clip Interrogator：这是一款「图生文」反向工具，上传图片即可生成对应的文字描述。实测上传真实照片也可生成对应 prompt。 网址：https://replicate.com/pharmapsychotic/clipinterrogator 2. Midjourney：已实现「图生文」反向输出功能。 此外，还有一些相关的 AI 工具供您参考： 1. Pika：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. Leonardo：能生成高质量图片，支持用户上传自己 DIY 的模型，提供丰富的模型选择，但存在访问限制。 更多相关工具和信息您可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

图生文功能的开源数据集有一些，其中一个比较知名的是智源研究院 FlagEval 团队开源的ImageEvalprompt。这是一个细粒度的文生图模型测评数据集，从实体、风格、细节上拆分出 11 个评测子维度，并对 DALLE 2、Stable Diffusion、 AltDiffusionm18 、ERNIEViLG 等模型进行了对比测评。 此外，还有一些其他的开源数据集可以用于训练和评估图生文模型，但具体的选择取决于您的需求和目标。希望这个信息对您有所帮助！

很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。

RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是解决大语言模型在实际应用中存在的一些问题的有效方案。 大语言模型存在以下问题： 1. 知识的局限性：模型自身的知识完全源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 2. 幻觉问题：基于数学概率的文字预测导致可能提供虚假、过时或通用的信息。 3. 数据安全性：企业担心私域数据上传第三方平台训练导致泄露。 RAG 可以让大语言模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解模型如何生成最终结果。它类似于为模型提供教科书，适用于回答特定询问或解决特定信息检索任务，但不适合教模型理解广泛领域或学习新的语言、格式或样式。 微调类似于让学生通过广泛学习内化知识。这种方法在模型需要复制特定结构、样式或格式时非常有用。微调可以提高非微调模型的性能，使交互更有效率，特别适合强调基础模型中的现有知识，修改或自定义模型的输出，并向模型提供复杂的指令。然而，微调不适合合并模型中的新知识或需要新用例的快速迭代。 参考资料：《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf）

以下是关于 DeepSeek 的详细教程： 1. 《胡凯翔：DeepSeek 为什么省钱》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OzgnwiZrniBXASkhVBbcBR3Mnhh）：介绍了 DeepSeek 相关的基本术语，阐述其省钱原因，包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等，还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式（知识表示、温度调节）、训练过程（基本流程、关键点）、DeepSeek 的创新及有效性原因（信息压缩、概率分布学习、泛化能力）等方面详细讲述了蒸馏工作原理。 2. 《DeepSeek：从入门到精通》（https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg）：由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品。详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 3. 新手推荐使用 DeepSeek（2→3.2→4 这样路径），网址：https://www.deepseek.com/zh 。使用时很方便，国内能访问，网页登录便捷，目前完全免费。只需点击开始对话，左边选择代码助手即可。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使基于大型语言模型（LLM）和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如特定文档问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架，为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

以下是关于学习 Coze 的详细内容： 新知识学习方法：推荐使用 Claude + Coze 的组合。Claude 是目前强大的 AI 大模型，每月 20 美元，性能出色。Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品，其价值主要体现在跟进 AI Agent 工具发展情况、发现商业化机会以及制作产品 Demo 等方面。对于学习 RAG，可先通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo 并在实践中学习。在学习过程中创建了产品资料问答机器人等 4 个 Bot，相关资料可参考公开分享：。 数据库概念：在学习 AI Agent 过程中，记忆离不开数据库组件。本文从非编程人士角度讲解数据库概念和基本使用，不涉及传统的 SQL 语法，而是通过与 Excel 对比帮助理解，旨在让您更好地利用 ChatGPT 等工具辅助学习。同时预告了关于 AI 时代编程基础系列的大纲。 变现方式：本期 Coze 变现模板（多智能体版）课程大纲包括制作完成后的“变现网站”用户体验、开发者体验以及深入学习 Zion 等内容。未注册过 Zion 需按特定步骤注册并填写邀请码“coze”领取代金券；已注册 Zion 可通过填写表单申请代金券。工作人员将手动发券到账户，两种方式均可获得 VIP 券，后续可用该券建站，使用“coze 变现模板（多智能体版）”模板。

很抱歉，目前没有关于用照片做视频的博主起号的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和流程，以及每一步骤的简要执行指导供您参考： 框架： 1. 明确视频号定位：确定您的视频号是以何种风格、主题展示照片视频，例如旅行照片集、宠物照片故事等。 2. 内容策划：规划好要发布的照片系列，制定一个长期的内容计划。 3. 品牌塑造：包括起一个吸引人的账号名称、设计独特的头像和封面。 流程： 1. 账号注册与设置：选择一个易记且与主题相关的账号名，完善个人简介，突出您的特色和价值。 2. 素材准备：整理和筛选高质量的照片，并对其进行分类。 3. 视频制作：使用合适的软件将照片制作成精彩的视频，添加音乐、特效等元素增强吸引力。 4. 发布策略：选择合适的时间发布视频，保持一定的发布频率。 每一步骤的详细执行指导： 账号注册与设置： 账号名要简洁、有特色，能反映您的视频主题。 个人简介要清晰地介绍您的视频号定位、能为观众带来什么价值。 素材准备： 从大量照片中挑选出清晰、美观、有故事性的照片。 按照主题或时间顺序对照片进行分类，方便后续制作。 视频制作： 学习并熟练使用视频编辑软件，如剪映等。 选择适合照片风格的音乐，注意版权问题。 适当添加转场效果、文字说明等，提升视频的观赏性。 发布策略： 分析目标受众的活跃时间，例如晚上或周末。 初期可以每周发布 12 个视频，根据反馈逐渐调整频率。 希望以上内容对您有所帮助，祝您成功！

以下是为您提供的关于产品经理小白如何学习成为一名合格的 AI PM 的建议： 首先，了解一些重要的 AI 技术概念和框架： 1. 思维链：谷歌在 2022 年的论文中提到，思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力，即便不用小样本提示，也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一起传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct：2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结：很多大佬都强调要关注或直接阅读技术论文，像产品经理转型为 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，但仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门，值得观看。 此外，还可以观看一些关于技术框架与未来想象的访谈视频，比如安克创新 CEO 阳萌的访谈，其观点可能会给您带来启发。

如果您想成为一名 AI 产品经理，可以从以下几个方面学起： 1. 掌握算法知识： 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通，掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性，在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向，了解算法前沿更好地规划产品未来。 提升产品竞争力，发现产品独特优势，提出创新特性。 提升数据分析能力，很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 2. 学习相关案例：可以参考一些成功的 AI 产品经理的经验，比如 Kelton 作为 AIPM 一枚，深耕 NLP 方向 2 年，从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，还完成过 LLM 评测体系的搭建。 3. 了解技术原理与框架： 如思维链，谷歌在 2022 年论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力。 了解 RAG（检索增强生成），将外部知识库切分成段落后转成向量存于向量数据库。 学习 PAL（程序辅助语言模型）和 ReAct 框架等。 同时，建议您关注或直接阅读技术论文，虽然有难度，但完成一定知识储备后，可借助 AI 辅助阅读。也可以通过一些通俗易懂的科普内容入门，比如相关的科普视频。

如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑，以下是一些建议： 1. 合理规划时间：在本职工作之余，制定一个合理的学习计划，将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标，逐步实现。 2. 明确学习重点：根据行业需求，例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求，包括本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景；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；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；了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）；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；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；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；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。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识：理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策；掌握一定的算法知识，可以帮助与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解；在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性；了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向；了解算法可以帮助发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力；掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验：可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验，例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态：认识到学习和成长需要时间，不要过分焦虑，保持积极的心态，逐步积累和进步。

以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词： AI 工具： 1. 产品管理工具：如 Aha!、ProductPlan 等，帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具：如 Google Docs、Microsoft Office 365，支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件：如 JIRA、Trello，用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具：如 Google Trends、SEMrush，分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具：如 SurveyMonkey、Typeform，收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具：如 Tableau、Power BI，对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件：如 MindMeister、XMind，帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件：如 Lucidchart、Visio，绘制产品功能和流程图。 提示词： 1. 行业洞察分析：对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家：精通各类管理和研发方法论，能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴：团队成员自由提出各种想法和见解，快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计：根据产品特性和用户需求，设计产品需求文档。 5. 功能价值分析：评估产品各项功能的重要性和价值，辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告：对竞争对手的产品进行全面的分析比较，找出优劣势。 7. 流程图/图表设计：直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器：自动化生成工作周报，提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档：https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时，要注意以下几点： 1. 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具，其提示词用于描绘画面，支持中英文输入，启用提示词优化后能更生动地描述画面内容，小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具，可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档，确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时，它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理，可以按照以下步骤学习： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，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，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。 此外，您还可以参考以下案例： 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用，了解 Code AI 应用开发教学，包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验，如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。

由于您提供的内容中没有具体的相关信息，以下为您生成一份较为通用的房地产开发公司年度 AI 提升工作效率的工作策划示例，您可以根据实际情况进行调整和完善。 一、目标 通过在公司内部推广 AI 工具的使用，在本年度内实现各部门工作效率提升 30%以上，降低人力成本 15%左右，提高项目质量和客户满意度。 二、行动计划 1. 第一季度 进行市场调研，了解适合房地产开发行业的 AI 工具。 组织内部培训，让员工初步了解 AI 工具的应用。 2. 第二季度 针对各部门需求，选择并引入相应的 AI 工具进行试点应用。 建立数据收集和分析机制，为 AI 工具的优化提供支持。 3. 第三季度 对试点部门的应用效果进行评估和总结。 根据评估结果，对 AI 工具进行调整和优化。 4. 第四季度 在全公司范围内推广成熟的 AI 工具应用。 对全年的 AI 应用效果进行总结和评估。 三、团队人员需求及分工 1. 成立 AI 推广小组 组长：负责整体工作的规划和协调。 技术专家：负责 AI 工具的选型、配置和技术支持。 培训师：负责组织员工培训和指导使用。 数据分析师：负责收集和分析数据，为工具优化提供依据。 部门联络人：每个部门指定一名联络人，负责与推广小组沟通本部门的需求和问题。 四、具体 AI 工具及对应解决的问题 1. 智能客服系统 解决客户咨询响应不及时的问题，提高客户满意度。 2. 项目管理 AI 工具 优化项目进度安排和资源分配，提高项目管理效率。 3. 市场分析 AI 工具 精准分析市场趋势和客户需求，为项目定位提供依据。 五、需要费用明细及资源需求 1. 费用明细 AI 工具采购费用：万元。 培训费用：万元。 技术支持和维护费用：万元。 数据采集和分析费用：万元。 2. 资源需求 服务器和存储设备，以支持 AI 工具的运行和数据存储。 足够的网络带宽，确保数据传输的流畅性。 六、风险点 1. 员工对新技术的接受度和适应能力可能较低，需要加强培训和引导。 2. AI 工具的应用效果可能不如预期，需要及时调整和优化。 3. 数据安全和隐私保护可能存在风险，需要建立完善的防护机制。

要把视频的内容包括对话文字提取并总结成文字，可以按照以下步骤进行： 1. 对于有字幕的 B 站视频，如果视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本： 。 3. 安装之后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 4. 点击下载按钮，选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。 5. 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，还有一个集成的视频理解系统 MMVid，它由 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和复杂任务，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转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。

视频内容提取的方法主要有以下几种： 1. 使用 OpenCV 从视频中提取帧，例如从包含野牛和狼的自然视频中提取帧，显示帧以确保正确读取。 2. 对于谷歌 Gemini 多模态提示词培训课中的示例，在数字营销中从视频提取关键元素，如标题、描述和元数据。首先加载数据，包括视频的 URI、URL 和 Path，然后导入视频，写好提示，为模型指定角色和明确任务，如提取标题、撰写摘要、提供以 JSON 格式的元数据。 3. 如果想用 AI 把小说做成视频，流程如下： 小说内容分析：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和生成的图像组合成脚本。 音频制作：利用如 Adobe Firefly 等工具将文本转换为语音，添加背景和音效。 视频编辑与合成：使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等软件合成视频。 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，且 AI 工具的可用性和功能可能会变化，建议获取最新信息和使用指南。

以下是一些符合您需求的 AI 相关笔记软件： 1. Notion AI：https://www.notion.so/help/guides/category/ai?ref=indigox.me 随着大语言模型的流行，其在智能化方面表现出色。 2. Mem.ai：https://mem.ai/?ref=indigox.me 一款 AI 驱动的笔记工具。 3. Pile：https://udara.io/pile/ 开源且界面美观，助力日记撰写和记录，集成 OpenAI API，具有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile

Grok 3 发布会的亮点内容包括： 1. 包含两个模型版本：Grok 3 和 Grok 3mini。 2. 在 AIME 和 GPQA 在内的基准测试中显著优于其他模型，在数学推理、代码处理、科学问题方面表现优秀。 3. 具备推理能力，在提供更多测试计算时间的情况下，优于 o1 和 R1。 4. 今天向所有 Premium+订阅者推出（IOS、网页版都有），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。 5. 新增“Deep Search”能力，能深入了解用户目的，访问并交叉验证多个信息源，确保研究内容准确，并公开执行搜索步骤。 6. 可以调用 Big Brain 功能加强计算来解决问题。 7. 现场演示中，Grok 3 可以生成游戏设计方案。 8. Grok 3 语音模式在大约一周内推出。 9. Grok 3 API 几周后推出。 10. Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

以下是为您改写的内容： AI 在工作场景中的应用：如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之，其最核心的部分在于两个目标。其一，生成满足要求的单词卡内容；其二，依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里，首先提供一个基础示例，这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地，对于第二部分，也给出了一段基础的自然语言描述，并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词，能够实现同时解析，但效果部分稍差，或许主要是由于所给的方法不够完善，不过大体格式符合要求。关于第二部分，如下图所示：可以看到，其按照要求将内容填入了对应的空格，但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题，但不影响使用，简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来，复制填好的表格，粘贴至我们的表格中。（由于要多次使用，记得留存原 Excel 的备份文件。）注意这里需要上传的是压缩文件，所以先进行压缩。（rar 格式的文件，尝试后上传时无法看见，不知是何问题。） 三、批量产出 上传压缩文件，上传成功后，如图中 1 所示，然后点击 2 完成套版。随后，便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性，而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确，并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间所选择的属性，着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时，才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形，请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述，涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过谨慎选择一些最小的修改，以替代所引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： // 对这样的提示进行修改，即便您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写有误（例如，“Barake Obema”） // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不进行修改。 // 在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会暴露人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%；字符。