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F5-TTS有相关的文章吗?

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上海交通大学开源了 F5-TTS 语音合成技术,这是一种完全非自回归的文本到语音系统,通过流匹配与扩散变换器(DiT)实现。它简化了传统的 TTS 系统设计,不需要复杂的时长模型、文本编码器和音素对齐,而是将文本输入用填充标记填充到与输入语音相同的长度,并利用 ConvNeXt 模型对文本表示进行细化以与语音对齐。

F5-TTS 的模型特点包括:

  1. 零样本(Zero-shot)声音克隆。
  2. 速度控制(基于总时长)。
  3. 可以控制合成语音的情感表现。
  4. 长文本合成。
  5. 支持中文和英文多语言合成。
  6. 在 10 万小时数据上训练。
  7. 最重要的是支持商用。

相关链接:

  1. 论文:https://arxiv.org/abs/2410.06885
  2. 模型下载:https://huggingface.co/SWivid/F5-TTS
  3. 演示 Demo:https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AIGC Weekly #92

上海交通大学开源了F5-TTS语音合成技术,这是一种完全非自回归的文本到语音系统,它通过流匹配与扩散变换器(DiT)实现。F5-TTS简化了传统的TTS系统设计,不需要复杂的时长模型、文本编码器和音素对齐,而是通过将文本输入用填充标记填充到与输入语音相同的长度,并利用ConvNeXt模型对文本表示进行细化,以便与语音对齐。模型特点有:零样本(Zero-shot)声音克隆速度控制(基于总时长)可以控制合成语音的情感表现长文本合成支持中文和英文多语言合成在10万小时数据上训练最重要的是支持商用论文:[https://arxiv.org/abs/2410.06885](https://t.co/crXFdfiXeW)模型下载:[https://huggingface.co/SWivid/F5-TTS](https://t.co/ffD2m6L1EG)演示Demo:https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS

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TTS
语音合成(Text to Speech,TTS)是指将文本通过一系列的信号处理转换成“人造”语音。 技术原理: 1. 文本与韵律分析:先将文本分词,标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息,然后提取文本的特征,生成特征向量。 2. 声学处理:通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成:使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形,然后依次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中,可以调整参数,从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 参考资料: 出门问问的语音合成(TTS)API: 接口描述: 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制:5 次/秒 可以将任意文本转化为语音,应用场景包括视频 APP 配音解说、小说 App 有声阅读、移动 App 语音播报新闻、智能设备语音提醒、车载导航语音合成的个性化语音播报等。提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言,数百个发音人,上千种风格。 请求参数: HTTP Method:支持 POST 请求 调用参数及说明: 字段名:text,必填,类型为 String,要合成的文本内容,限制为 1000 字符。支持 ssml 标记语言,使用说明见附录 3。 字段名:appkey,必填,类型为 String,开发者在 AI 开放平台上申请的 appkey。 字段名:signature,必填,类型为 String,签名,通过“appkey+secret+timestamp”进行 md5 加密,得到的 32 位 MD5 值。每次请求实时计算签名,签名有效期为 10 分钟。 字段名:timestamp,必填,类型为 Long,当前时间戳,单位为秒。 字段名:speaker,否,类型为 String,合成音频指定发音人,默认值:cissy_meet,其他发音人传值及计费价格请参考声音商店。 字段名:audio_type,否,类型为 String,合成音频的格式,默认值:mp3,可选值:pcm/mp3/speexwb10/wav,只支持这四种格式中的一种。 字段名:speed,否,类型为 Float,发音人合成的语速,支持小数点后两位,默认值:1.0,可选值:0.5 2.0。 Request Header 设置
2025-02-14
TTS的最佳解决方案
以下是关于 TTS 的一些最佳解决方案: 在线 TTS 工具推荐: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 Speechify:https://speechify.com/ ,是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可作为多种平台的应用使用,用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型。 TTS 音库制作和文本前端: 录音文本收集:在一个语种的语音合成建设之初,可同步收集该语种对应的大文本。录音文本的选择一般遵循以下原则: 音素覆盖:构建基础的文本前端,确保录音文本的音素或音素组合尽可能覆盖全。 场景定制:根据通用或特定场景需求,确保相关内容有所覆盖,并与需求方紧密沟通。 文本正确性:确保录音文本拼写无误,内容正确。 照片数字人工作流及语音合成(TTS)API 出门问问 Mobvoi: 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 。 接口请求频率限制:5 次/秒。 可以将任意文本转化为语音,应用场景广泛,提供多种方言、发音人和风格,实时合成支持 SSML。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-07
chatTTS
ChatTTS 是一个用于对话的生成式语音合成模型,具有以下特点: 优势: 真实度和自然度惊艳。 有更好的韵律,能生成接近真人音色的语气语调。 对中文支持良好,中英混合也没问题。 可进行细粒度控制,能预测和控制如笑声、停顿和插话等韵律特征。 能自然流畅地语音合成,支持多说话人,同时提供预训练模型。 劣势: 推理速度慢,无法应用在实时语音场景,离线场景需大量后期修正工作。 对于阿拉伯数字、标点符号,refine 后效果不佳。 有时会出现不稳定情况,自动删除或增加一些内容,读绕口令时有卡顿。 在参数设置方面,常调整的参数主要是 Seed(种子数),不同的 Seed 对应不同的声音,目前较火的 Seed 为 2222。此外,输入文本时,除文字本身和控制符号外,还可控制笑声、停顿等副语言现象。 在使用时,对于 30 秒的音频,需要 4G 的显存。整合包增加了音质增强、批量处理、长文本切分等功能,Mac 版本默认绑定 8080 窗口,推出应用后需执行“lsof i:8080”得到程序的 PID 后 kill 程序,不然下一次启动会提示端口被占用。在输入文本准备生成时,可勾选音频增强和降噪进行进一步处理,增强后的音频会更清晰但处理时长会增加。生成的语音已达到“以假乱真”的程度,但为防止模型被用于诈骗等违法行为,作者在训练过程中添加了少量高频噪音,并压缩了音质。
2025-01-24
目前最好的TTS是什么
目前,ChatTTS 是备受关注的 TTS 之一。 其优势包括: 真实度和自然度很惊艳。 有更好的韵律,能生成接近真人音色的语气语调,对中文支持良好,中英混合也没问题。 能够预测和控制细粒度的韵律特征,如笑声、停顿和插话等。 自然流畅的语音合成,同时支持多说话人,还提供预训练模型。 然而,它也存在一些劣势: 当前推理速度慢,无法应用在实时语音场景。用在离线场景,需要大量的后期修正工作。 对于阿拉伯数字、标点符号,refine 后效果不太好。 有时候会出现不稳定,自动删除或者增加一些内容在句子里,比如输入的内容是“你吃饭了没”,会莫名把句子改写一下变成了,“好吃,你吃饭了没”这种情况。 读绕口令也有人的那种卡顿(效果不稳定)。 另外,XiaoHu.AI 也表现出色,支持跨语言配音、语音克隆、情感控制等,表现优于现有 TTS 系统,提供对语音生成的多样性和情感控制,并允许局部编辑,实时可控编辑,支持对特定语音片段进行修改或替换。您可以通过以下链接获取更多信息: 更多案例: GitHub: 论文: 在线体验: 官方网站: PersonaTalk 也是字节跳动的 AI 配音模型。
2025-01-23
主流TTS-语音合成技术
语音合成(Speech Synthesis)是将文本转换为可听的声音信息,赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般而言,语音合成的概念比文语转换(TexttoSpeech,TTS)涵盖范围更广,包括 TTS、歌唱合成等领域,但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例,可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器(sourcefilter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中有清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征(如梅尔频谱),直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
主流TTS-语音合成技术
语音合成(Speech Synthesis)是将文本转换为可听的声音信息,赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般而言,语音合成的概念比文语转换(TexttoSpeech,TTS)涵盖范围更广,包括 TTS、歌唱合成等领域,但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例,可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器(sourcefilter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中有清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端把输入文本转换为层次化的语音学表征,主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征(linguistics feature)生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征(如梅尔频谱),直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容: AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。 目前,关于 AI Agent 存在一些情况。例如,网络上对其的介绍往往晦涩难懂,让人感觉神秘莫测,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面,都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外,以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报,但现实中存在诸多问题,如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容,可访问: 。
2025-04-15
AI通识科普文章
以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容: 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白: 现有常见 AI 工具小白扫盲:(1 小时 32 分开始)。 AI 常见名词、缩写解释: 。 新手学习 AI 的步骤: 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。 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。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 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。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 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。 入门经典必读:作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长,对于初学者来说跟上新发布的内容很难,因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称为“AI 典藏”,包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
2025-04-14
自媒体文章创作提示词教学
以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容: 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求,学会结构化 Prompt,能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接: 二、工具教程:清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息:在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容:尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果:在提示词中写明不需要的效果,保障视频生成质量。 写提示词的步骤: 1. 明确场景中的人物和冲突,这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述,包括地点、人物形象、任务动作等细节,使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言,常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等,每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分:说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分:以案例引入,案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分,包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分:对案例进行进一步分析,写明需要注意的关键点,分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 4. 第四部分:给出具体的操作建议,分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分,每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分:结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点: 1. 定义身份(边界),整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项: 1. 所有结论均应有相对应的案例基础,不能违反法律规定,不能编造。 2. 文字需要简练精准,有足够的信息密度,给出的建议必需具体细致且易于操作。
2025-04-12
文章AI度检测
文章原创度检测通常包括以下两大步骤: 1. 从互联网或文章库中定位相似内容: 将文章细分为小句或段落,便于逐个对照。 从每个细分内容中提炼关键词或词组,在网络或专业数据库中搜寻可能的相似内容。 2. 评估文章与搜索出的内容的相似程度评估原创度。 此外,文中还提到了一种将文章手搓成 Token 炸弹的有趣玩法,包括编码和解码的方法。例如,在特定网站进行操作,将按钮切换到“Decode”可解码,切换到“Encode”可编码,输入隐藏信息并选择表情或字母,然后复制生成的内容。由于 Unicode 的特性,隐藏信息跨平台时不会被格式化,但在微信发送时有 1.5 万个 token 左右的极限值,超过则无法发送。在爬虫和不同系统中也有不同的表现,如在 Windows 系统导出 txt 文件会出现乱码,而在 Mac 系统打开则基本正常。这种 Token 炸弹玩法还可以用于躲避信息审核员、传输信息或当作数字水印。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
文章风格提取
以下是关于文章风格提取的相关内容: 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素,抽取到的字段可作为 prompt,结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为:拷贝文章风格提取提示词,输入给任意大模型,随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时,智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容,智能体会自动提取相关信息,默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素,如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。
2025-04-11
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
AI相关的最前沿技术网站
以下是一些 AI 相关的前沿技术网站: 1. OpenAI:提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI:涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research:在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外,WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量,其目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。
2025-04-15
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
我想要自学AI相关的知识,但不知道从哪里开始,需要一个行动方案,我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能: 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求,例如: 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 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 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。 4. 了解产品经理工作: 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样,将需求抽象再具象成产品。 总之,要成为 AI 产品经理,需要不断学习和实践,适应行业的发展和变化。
2025-04-12
用deepseek写一份课题申报书,请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点: 1. 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考,如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用: 领域限定指令:基于特定的标准或文献,如 2023 版中国药典,说明相关内容。 文献引用模式:以特定的论文为参考,解释相关突破。 3. 多模态输出: 模糊指令优化:对于宽泛需求添加维度约束,将主观表述量化标准。 迭代优化法:包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面: 关于提示词编写及 AI 应用的探讨:介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法,包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值,自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发:未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词,可快速实现软件开发。 关于写作与模型:用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性,文字要感动人。注意模型特点与推荐,如 Cloud 3.5 模型多样性差,DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11