适合ai展位的口号，风趣的，如“想你的风又吹到了XXX"

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

以下是一些可以写小说的 AI 软件： Novel.ai：AI 写小说领域的头部应用，是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂，但使用模式简单，利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式的文本生成，渐进式生成小段，用户可自由更改或继续生成下一个小段，并基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt，交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 Character.ai：大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品，服务游戏和二次元用户。使用简单，就是选角色对话，创建也很简单，角色的核心差异靠不同的详细描述，开放用户角色 Prompt 可见。 如果您想用 AI 把小说做成视频，这是一个涉及多个步骤的过程，通常包括以下方面： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下为您介绍一些关于可以写小说的 AI 相关内容： 2016 年，由人工智能撰写的《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本“星新一文学奖”的初选。Sony 开发的 DeepBach AI 在深度学习巴赫后，创作出的仿巴赫音乐，在 1600 位听众里，骗过了超过一半的人。如今，人工智能已经能生成真假难辨的视频、极具艺术感的图像，并在挑战文学、音乐、绘画、影视等原本属于艺术创作的领域。 Novel.ai 是 AI 写小说领域的头部应用，是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单，包括利用续写能力将写作改造成交互式文本生成、渐进式生成小段、抽象出模型风格等细分功能，本质上还是构造 Prompt，交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍： OpenAI 的 o1 模型主导：OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限，使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起：无视制裁，中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”，证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣：AI 初创公司正赚得盆满钵满，但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析： 1. 基础设施层：布局投入确定性强，但资金投入量大，入行资源门槛高，未来更多由“国家队”负责，普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层：技术迭代迅速，小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑，竞争激烈，最终赢家通吃。 3. 应用层：是广阔蓝海，当前成熟应用产品不多，“杀手级”应用凤毛麟角，普通个体和小团队推荐重点布局，发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望： 1. 更深度的行业整合：AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化：易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现：可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接： （报告 212 页）

以下是关于“AI 怎么挣钱”的相关内容： 从 GPTs/GLMs 如何赚钱谈起： 不管 GPTs 还是 GLMs 的上线，民间讨论最多的是能否赚钱及怎么赚钱。但答案可能让大多数人失望，能赚钱，但大多数人不能。 以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事。 关于 Token 计费： 听说 AI 按 Token 算钱，用起来很费 Token，存在双向收费，如问问题和回答都收费。 Token 类似积木，通过搭建积木来完成应用，在企业环境中，了解 Token 有助于更好理解 AI 在企业中落地。 关于 AI 赚钱的其他问题： 大型语言模型主要基于语言理解和生成，不是专门设计进行数学计算，所以有时会算错小学数学题。 学了 AI 有可能赚钱，人工智能领域有高薪工作，掌握 AI 技能可增加就业机会，但能否赚钱还取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等，持续学习和实践很重要。 总之，AI 赚钱并非简单直接，需要综合多方面因素考虑。

以下是一些可以免费使用且能生成项目进度甘特图的 AI 软件： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira：已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 Trello：能辅助项目管理。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot：可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 创意生成工具： 文心一格、Vega AI 等：可帮助快速生成创意图像素材。 此外，在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面，以下工具可供选择： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源的建模语言，与 Archi 工具一起使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 如果您需要创建项目管理流程图，可按以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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、当前应用和未来发展趋势。 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且有用。 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和文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了 AI 大模型的概念和原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型。 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 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

在展位销售流程中，数字优化可以提高销售效率和客户满意度。以下是一些数字优化的方向： 1. 在线预订系统： 提供一个在线预订系统，让潜在客户可以方便地预订展位参观时间，减少现场等待时间。 2. 数字互动展示： 使用数字展示技术，如触摸屏、虚拟现实，让客户在展位上体验产品或服务。 3. 数据跟踪与分析： 利用技术跟踪客户在展位上的行为，分析他们的兴趣点，以便提供更有针对性的销售信息。 4. 个性化销售材料： 根据客户的数据和偏好，生成个性化的销售材料，如定制化的产品介绍或报价单。 5. 实时沟通工具： 利用即时通讯工具，如WhatsApp、微信或Slack，与客户保持实时沟通，快速响应客户需求。 6. 自动化销售流程： 自动化销售流程，如自动发送报价、确认订单和发票，减少人工操作，提高效率。 7. 客户关系管理系统： 使用CRM系统来管理和跟踪客户信息，包括他们的购买历史、偏好和沟通记录，以便更好地服务客户。 8. 在线培训与支持： 提供在线培训和客户支持，帮助客户更好地理解和使用产品或服务。 9. 社交媒体与内容营销： 通过社交媒体和内容营销，吸引潜在客户，并引导他们到展位进行更深入的交流。 10. 数字化销售报告： 使用数字工具生成销售报告，实时监控销售业绩，并根据数据调整销售策略。 通过这些数字优化方向，可以提高展位销售流程的效率和效果，同时提供更好的客户体验。