Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

完善数字经济的发展路径

Answer

以下是关于完善数字经济发展路径的相关内容:

在过去的十年中,数字技术已经改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这种转变的中心,数据驱动的创新将为联盟公民和经济带来巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的移动性,并有助于 2019 年 12 月 11 日委员会关于欧洲绿色协议的沟通。为了使数据驱动的经济对所有联盟公民具有包容性,必须特别关注减少数字鸿沟,促进妇女参与数据经济,并培养技术领域的前沿欧洲专业知识。数据经济的构建方式应使企业,特别是委员会建议 2003/361/EC 中定义的微型、小型和中型企业(SMEs)以及初创企业能够蓬勃发展,确保数据访问的中立性、数据的可移植性和互操作性,并避免锁定效应。在 2020 年 2 月 19 日关于欧洲数据战略(“欧洲数据战略”)的沟通中,委员会描述了一个共同的欧洲数据空间的愿景,即一个内部数据市场,在符合适用法律的情况下,数据可以不受其在联盟中的物理存储位置的影响而被使用,这尤其可能对人工智能技术的快速发展至关重要。

数据是数字经济的核心组成部分,也是确保绿色和数字转型的重要资源。近年来,人类和机器生成的数据量呈指数级增长。然而,大多数数据未被使用,或者其价值集中在相对较少的大型公司手中。低信任度、相互冲突的经济激励和技术障碍阻碍了数据驱动创新潜力的充分实现。因此,通过为数据的再利用提供机会,并消除符合欧洲规则和充分尊重欧洲价值观的欧洲数据经济发展的障碍,以及按照减少数字鸿沟的使命,使每个人都受益,从而释放这种潜力至关重要。

这些发展需要在联盟中建立一个强大且更一致的数据保护框架,并得到强有力的执行,鉴于建立信任对于数字经济在整个内部市场发展的重要性。自然人应该对自己的个人数据有控制权。应加强自然人、经济运营商和公共当局的法律和实际确定性。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】欧盟数据治理法案-英文版.pdf

[heading1](Text with EEA relevance)[heading2](2) Over the last decade, digital technologies have transformed the economy and society, affecting all sectors of activity[content]and daily life.Data is at the centre of that transformation:data-driven innovation will bring enormous benefits toboth Union citizens and the economy,for example by improving and personalising medicine,providing newmobility,and contributing to the communication of the Commission of 11 December 2019 on the European GreenDeal.In order to make the data-driven economy inclusive for all Union citizens,particular attention must be paid toreducing the digital divide,boosting the participation of women in the data economy and fostering cutting-edgeEuropean expertise in the technology sector.The data economy has to be built in a way that enables undertakings,in particular micro,small and medium-sized enterprises(SMEs),as defined in the Annex to CommissionRecommendation 2003/361/EC(3),and start-ups to thrive,ensuring data access neutrality and data portability andinteroperability,and avoiding lock-in effects.In its communication of 19 February 2020 on a European strategy fordata(the ‘European strategy for data’),the Commission described the vision of a common European data space,meaning an internal market for data in which data could be used irrespective of its physical storage location in theUnion in compliance with applicable law,which,inter alia,could be pivotal for the rapid development of artificialintelligence technologies.(1)OJ C 286,16.7.2021,p.38.

【立法提案】欧盟数据法案-英文版.pdf

[heading1](Text with EEA relevance)[content]{SEC(2022)81 final}-{SWD(2022)34 final}-{SWD(2022)35 final}ENENEXPLANATORY MEMORANDUMCONTEXTOFTHE PROPOSAL•Reasons for and objectives of the proposalThis explanatory memorandum accompanies the proposal for a Regulation on harmonisedrules on fair access to and use of data(Data Act).Data is a core component of the digital economy,and an essential resource to secure the greenand digital transitions.The volume of data generated by humans and machines has beenincreasing exponentially in recent years.Most data are unused however,or its value isconcentrated in the hands of relatively few large companies.Low trust,conflicting economicincentives and technological obstacles impede the full realisation of the potential of data-driven innovation.It is therefore crucial to unlock such potential by providing opportunitiesfor the reuse of data,as well as by removing barriers to the development of the European dataeconomy in compliance with European rules and fully respecting European values,and in linewith the mission to reduce the digital divide so that everyone benefits from these

【法律法规】欧盟GDPR原文.pdf

[heading1](Text with EEA relevance)[heading2](7) Those developments require a strong and more coherent data protection framework in the Union, backed by[content]strong enforcement,given the importance of creating the trust that will allow the digital economy to developacross the internal market.Natural persons should have control of their own personal data.Legal and practicalcertainty for natural persons,economic operators and public authorities should be enhanced.

Others are asking
有关AI的学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径: 新手学习路径: 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,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。 AI 与宠物结合的学习路径: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 偏向技术研究方向的学习路径: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向的学习路径: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-24
AI 学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,了解其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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 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。
2024-12-23
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ,放到:comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors : 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2024-12-17
AIGC产品经理学习路径
以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径: 1. 技术方面:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景,熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验:拥有产品开发与管理经验,尤其是在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景:广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升:处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习:可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-12-12
大模型学习路径
以下是大模型的学习路径: 1. 大模型入门: 通俗来讲,大模型输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 Token 是原始文本数据与大模型可使用的数字表示之间的桥梁,输入分词时会数字化形成词汇表。 2. 系统学习 LLM 开发: 掌握深度学习和自然语言处理基础:包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调:包括大规模文本语料预处理,LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 LLM 模型优化和部署:包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 LLM 工程实践和案例学习:结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态:关注顶会最新论文、技术博客等资源。
2024-12-09
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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,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,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 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。
2024-12-09
数字人克隆
以下是关于数字人克隆的相关内容: 开源数字人组合方案: 1. 第一步:剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits()克隆声音,做出文案的音频。 2. 第二步:使用 wav2lip 整合包,导入视频和音频,对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。产品:https://synclabs.so/ 剪映数字人“个性化“—无限免费私模数字人: 剪映做数字人的优势: 剪映作为字节跳动旗下的产品,在抖音平台上被广泛应用,海外版 CapCut 登顶过美国 App Store,在全球各国 App Store 和 Google Play 平台上的安装总量已超过 2.5 亿次,在美国市场内的安装总量接近 950 万次。 六大 AI 功能解决了用数字人做视频的痛点,在编辑器里就能完成脚本生成→语音克隆→数字人口播的环节。 制作流程: 打开剪映,添加文本到文字轨道,修改好需要朗读的文字。 点击朗读,进行声音克隆,剪映的声音克隆现在只用念一句话就可以完成克隆。 克隆完成后,选择喜欢的数字人形象,并把自己的克隆音色换上去。 一键智能生成字幕,自行调整文字样式并校准。 数字人“私有化”: 尽管剪映已有很多公模数字人,但私模数字人更受欢迎。 用 AI 换脸软件完成最后一步: 第一步:打开谷歌浏览器,点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”,点击红框对应的 URL 就会打开操作界面。 第二步:点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”就能生成。 第三步:等着自己专属的数字人视频出炉。 剪映下载地址: 。 有关数字人使用上的问题,欢迎在底部评论区留言交流。对数字人课程感兴趣的话,欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程!在线观看第一节:https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0 课程内容:
2024-12-25
数字人
数字人是运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能如科幻作品中的人型机器人般高度智能,但已在生活各场景中常见,且随 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界对其尚无准确定义,一般根据技术栈不同分为真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细度及动捕设备精密程度直接相关,不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时,通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息也能有不错效果。 制作数字人的工具主要有: 1. HeyGen:AI 驱动的平台,能创建逼真数字人脸和角色,使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,可创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,上传人像照片和输入内容,平台的 AI 语音机器人自动转换成语音并合成逼真说话视频。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。使用这些工具时,请遵守相关使用条款和隐私政策,注意生成内容的版权和伦理责任。 以下是一些包含数字人的节目单示例: 1. 节目“猜真人”:魔术互动类表演,2 个、8 个数字分身,猜测哪个是真正的我,用到 AI 数字人技术。 2. 节目“亲情的应用场景(逝者)”:女儿打扫房间扫到去世父亲的二维码再次对话,涉及 AI 分身的积累准备。 3. 节目“AI 转绘”:经典电影混剪,包括短片素材、AI 转绘、Lora 等技术。 4. 节目“AI 贺岁”:晚会中场致谢,用到共创团队记录、新年祝福等。 5. 节目“打工人共情”:涉及 AI 素材、共情脚本、炫技视频剪辑等。
2024-12-24
AI 数字人哪家的好
以下为您介绍一些较好的 AI 数字人相关的资源和产品: 1. 数字人躯壳构建: 可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署。笔者的开源数字人项目(项目地址:https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d)选择了 live2d 作为数字人躯壳,因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单。另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下,处理不好一致性问题,容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应,而卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D。 2. 数字人课程: 强烈推荐卡尔的 AI 沃茨做的这门数字人课程,一共 15 节视频课,持续更新还会不定时增加最新的数字人内容,附赠课外社群辅导,专门解决数字人相关的问题。关于卡尔,从创建 AIGC 开源学习网站 learnpromptl.pro,到建立卡尔的 AI 沃茨万人社群,他一直致力于 AI 学习圈。这一次,他建立了一套完整的数字人学习体系,放在这门《克隆你自己》的课程中,带领大家全方位掌握数字人各技能。同时,他详细回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯超 331.9k 播放、霉霉说中文火遍全网、AI 郭德纲讲英文相声、硅语翻译|海外明星送出中文新年祝福、通义千问|兵马俑跳科目三、小冰推出支持交互的多模态数字人、阿根廷新总统用 HeyGen 做演讲等。数字人的出现,可以极大程度上优化工作流,尤其在制作个人 ip 短视频、配音、直播甚至到智能客服、虚拟偶像等各种领域都可以完成赋能。如果您想加入这场数字人浪潮,拥有自己的数字分身,优化自己的工作流,这门具备完整数字人学习体系的课程,正是您的需求。(扫码可以查看课程详细内容和介绍) 3. 算法驱动的数字人相关开源代码: ASR 语音识别:openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper ;wenet:https://github.com/wenete2e/wenet ;speech_recognition:https://github.com/Uberi/speech_recognition 。 AI Agent:大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等等。Agent 部分可以使用 LangChain 的模块去做自定义,里面基本包含了 Agent 实现的几个组件 。 TTS:微软的 edgetts:https://github.com/rany2/edgetts,只能使用里面预设的人物声音,目前接口免费;VITS:https://github.com/jaywalnut310/vits,还有很多的分支版本,可以去搜索一下,vits 系列可以自己训练出想要的人声;sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc,专注到唱歌上面,前段时间很火的 AI 孙燕姿。 当然这种简单的构建方式还存在很多的问题,例如:如何生成指定人物的声音?TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作?数字人如何使用知识库,做出某个领域的专业性回答?
2024-12-23
有没有免费是数字人工具
以下是一些免费的数字人工具: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar处显示上传的照片。 点开大图后,点击Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 点击上面的网址,点击右上角的Create vedio。 选择人物形象,可以点击ADD添加照片,或者使用DID给出的人物形象。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击Generate vedio就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法: 点击上面的网址,注册后获得120免费k币,选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 此外,还有一些常用于营销领域且可制作数字人的工具,如Synthesia、HeyGen等。更多数字人工具请访问相关网站查看。在使用这些工具时,请确保遵守相关的使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。
2024-12-21
数字孪生
数字孪生是一个涉及多个领域的概念。在表演方面,曾测试过号称能做数字孪生的软件,结果发现存在一定局限性,如只是换脸的小变体且表现中庸。表演的本质是放大情感,通过强烈的情感表达来吸引观众。 在人际关系中,每个人都可能有一个由 AI 驱动的“数字双胞胎”,它接受了我们所有的写作和言语的训练,已经有人开始这样的探索。 在前期筹备方面,包括为患病老人构建能语音输出的数字人,如一位大哥为患病母亲自学 AI 构建数字人;还有 AI 相声,如为侯宝林、马三立、马季三位相声大师做数字化形象和声音建模;以及网站图片的生成和红包封面的探讨等相关工作。
2024-12-20
免费制作数字人
以下为免费制作数字人的几种方法: 1. 剪映: 打开剪映右侧窗口顶部的“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。选择后软件会播放数字人的声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中。左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览查看效果。 为让视频更美观,可删除先前导入的文本内容,通过左上角“媒体”菜单导入本地背景图片,添加到视频轨道上,并将其轨道右侧竖线向右拖拽至与视频对齐,选中轨道后可调整背景图大小和数字人位置。 2. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文人声选择较少。 使用方法:点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片,上传后效果在My Avatar处显示,点开大图后点击Create with AI Studio进行制作,写上视频文案并选择配音音色,也可自行上传音频,最后点击Submit得到数字人视频。 3. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:免费版下载后有水印。 使用方法:点击网址,点击右上角Create vedio,选择人物形象,可添加自己的照片或使用给出的形象,配音时可选择提供文字选择音色或上传音频,最后点击Generate vedio生成视频,打开视频可下载或分享。 4. KreadoAI: 优点:免费,功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法:点击网址注册后获得120免费k币,选择“照片数字人口播”功能,点击开始创作,选择自定义照片,配音时可选择提供文字选择音色或上传音频,打开绿幕按钮,点击背景添加背景图,最后点击生成视频。 此外,剪映作为字节跳动旗下产品,具有诸多优势,其下载地址为: 。制作流程为:首先打开剪映,添加文本到文字轨道并修改朗读文字,然后点击朗读进行声音克隆,完成后选择喜欢的数字人形象并换上克隆音色,最后一键智能生成字幕,自行调整文字样式并校准即可。
2024-12-20
自动完善提示词
以下是关于自动完善提示词的相关信息: 通过链式思维等技术自动改进提示词,提升 AI 模型回答质量。 功能特点包括示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等,能显著提高模型的易读性和准确性。 实际测试显示多标签分类准确率提升 30%,摘要任务可完全遵循字数要求。 亮点在于若提示缺少示例,Claude 会自动生成合成示例,简化提示构建过程。相关链接: 相关资源: 可自动丰富关键词。 提供动态的提示词。 可进行一键翻译。
2024-12-13
完善程序实现格式化输出a,b,c=‘唐代’,‘将近酒’,‘李白’ print(' '.fomat(a,b,c))
您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是: ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。
2024-12-09
如何系统的学习ai相关知识,并达到完善输出的水准
以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议: 一、基础知识学习 1. 编程语言:从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 了解基本概念: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。可以阅读相关的入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、学习资源与途径 1. 在线课程:在「」中,有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity),按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 2. 关注权威媒体和学者:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 三、实践与应用 1. 参与实践项目: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。 2. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 3. 特定模块深入学习:根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块(如图像、音乐、视频等)进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用,要熟练掌握。 四、持续学习与分享 1. 持续学习:不断吸收新知识,更新自己的知识体系。 2. 分享交流:在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。 总之,要全面系统地学习 AI 知识和技能,需要从多个方面入手,不断实践和探索。
2024-11-08
chatgpt发展历史
ChatGPT 的发展历史如下: 在过去的一年里,许多人已主动或被动地了解了 ChatGPT,不少人可能已使用过。它能在人类生活的各个方面发挥作用。 2022 年,OpenAI 宣发时称 ChatGPT 是一种模型,其官网帮助页面称 ChatGPT 是一种服务,目前所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 2022 年 8 月,GPT4 完成训练,是 OpenAI 的旗舰项目,强调指令遵循能力,但存在可靠性问题。 OpenAI 团队曾把产品给朋友和家人使用并考虑公开发布,之后减少对浏览功能的侧重。 团队将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型,发现 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2024-12-25
ai工具在行业的运用以及未来的发展
AI 工具在行业中的运用十分广泛,以下为您详细介绍: 1. 客户服务领域: OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起革命,能以类似人类的方式处理并回答复杂问题,预计将使客户服务中心生产力提高 30%到 50%。 各行业公司已开始探索将生成式 AI 融入客户服务中心,如 Octopus Energy 引入后显著提高了电子邮件回复质量和客户满意度,带来更丰富全面的服务体验。 但发展中存在挑战,如受数据训练内在偏见影响产生不准确结果,目前阶段通常需要人工监督。预计其融入将经历几个阶段,最终几乎能在每个用户旅程中提供支持。 2. 医疗领域:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其报告生成大型数据集,产生高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据,用于数据增强和自监督学习。 3. 机器人领域:苹果 Vision Pro 在机器人研究领域引起轰动,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 4. 企业自动化领域:传统机器人流程自动化面临高昂成本等问题,新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决限制。FlowMind 专注金融工作流,通过 API 使用 LLM 生成可执行工作流,在工作流理解方面准确率高;ECLAIR 采取更广泛方法,使用多模态模型从演示中学习,直接与企业环境中的图形用户界面交互,提高网页导航任务完成率。 5. 小型企业领域:工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。AI 工具可为小型企业带来即时影响,如 Sameday 可接电话预约,Truelark 处理短信等,许多通用内容创建工具在中小企业中已获显著用户基础,也出现为特定类型企业工作流量身定制的垂直化工具。 未来,AI 工具在各行业的应用有望不断深化和拓展,为经济发展和社会进步带来更多机遇和挑战。
2024-12-23
如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。 另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。 然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。
2024-12-18
人工智能技术的发展历史
人工智能技术的发展历史如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术得到广泛应用。 在发展过程中,人工智能也经历了一些起伏。例如,早期的符号推理方法在应用场景拓展上遇到困难,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源的丰富和数据的增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。 其起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在达特茅斯会议上,人工智能一词被正式提出,并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发了全球的 AI 浪潮。
2024-12-18
说说AI发展史
AI(人工智能)的发展有着悠久的历史。其起源最早可追溯到 1943 年,当时心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,计算机先驱图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落,曾两次掀起人类对其毁灭人类世界的恐慌,热度拉满后又以“不过如此”冷却收场。过去的其他 AI 更多应用于完成诸如人脸识别这样的分类判断任务,而生成式 AI 的诞生让人们看到其可以像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出惊人能力。 就在过去几个月里,尽管科技公司面临资本紧缩,但一系列生成式 AI 产品的出现引发了风投界的关注。从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、脑科学对神经网络的迭代影响这四个维度,可以更深刻地理解“机器之心的进化”。相关文章较长,涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。
2024-12-18
Ai目前发展状况如何?有什么发展前景?
目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势: 2024 年内: 图片超短视频的精细操控方面,在表情、细致动作、视频文字匹配上有进展。 有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。 AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆上有明显突破,模拟人的感情能力提升,产品加入视频音频,粘性增强并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,但大多数不会成功。 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平;美国可能出现 GPT5;世界上开始出现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,正常人难以区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟,包含感情的 AI NPC 成熟,开放世界游戏成熟,游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 AI 产品发展的未来展望包括: 更深度的行业整合:AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。 用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。 新兴应用场景的出现:随着 5G、IoT 等技术的普及,AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。 当前 AI 产品发展的新特点包括: 从通用能力到专业化细分:早期的通用型产品难以满足多样化需求,越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能,如图像生成、视频制作、音频处理等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。 商业模式的探索与创新:如 ToB 市场的深耕,针对内容创作者的工具;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
2024-12-17