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AI在机械制图方面有什么进展吗

Answer

AI 在机械制图方面的进展相对有限。然而,在艺术创作领域,特别是 AI 绘画方面有显著的发展。从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型,技术的进步使得 AI 绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。

AI 绘画不仅改变了艺术作品的创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生了影响。但同时也引发了一系列讨论和争议。一方面,人们对于由 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度大致相同,但不太愿意将机器人视为艺术家,因为 AI 在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面,艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂,既有对创新潜力的期待,也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。

此外,AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声。不过,AI 绘画也为艺术创作提供了新的可能性,能帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。

总的来说,AI 绘画对艺术界的影响是复杂且双面的,既提供了新的创作工具和可能性,也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。但目前在机械制图领域,相关进展尚不明显。

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References

AI绘画:与艺术界的双向影响

从生成艺术作品到辅助艺术创作,AI绘画正逐渐改变着传统艺术的面貌,与此同时艺术界不断的反馈使AI在绘画方面有显著的进展。AI技术在艺术创作中的应用‘不仅改变了艺术作品的创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生了影响。AI绘画的发展历程显示,从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型,技术的进步使得AI绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。这种技术进步不仅为艺术家提供了新的工具和可能性,也推动了传统艺术的数字化和普及化。然而,AI在艺术创作中的应用也引发了一系列讨论和争议。一方面,人们对于由AI驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品的接受程度大致相同,但人们更不愿意将机器人视为艺术家。这表明,尽管AI可以生成具有吸引力的艺术作品,但它在表达情感和创造性意图方面仍然存在局限性。另一方面,艺术家对于AI生成艺术的态度复杂,既有对其创新潜力的期待,也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。此外,AI绘画技术的发展也带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声。这些争议反映了新技术发展带来的行业生态变化,以及对现有法律和伦理框架的挑战。尽管存在争议,AI在艺术领域的应用也为艺术创作提供了新的可能性。AI可以帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本。同时,AI技术的应用也在促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。AI绘画对艺术界的影响是复杂且双面的。它既提供了新的创作工具和可能性,也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。

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有什么AI笔记推荐
以下是为您推荐的 AI 笔记: 对于主流 AI 笔记本电脑,截止 2024 年 5 月,一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站是不错的选择。这类笔记本通常配备强大的 GPU(如 NVIDIA RTX 系列)、大容量内存和高速固态硬盘。知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU,配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU,同时提供大容量内存(32GB 以上)和高速 NVMe SSD 存储选配,且通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架以及各种 AI 开发工具。不过这类高端 AI 笔记本价格相对较高,通常在 2000 美元以上,您可根据自身的 AI 应用需求和预算情况选择合适的型号,并关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 对于小白理解 AI 技术原理与建立框架的学习笔记,为您推荐以下两个视频: (女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2025-01-19
如何学习ai编程?
以下是学习 AI 编程的一些建议: 1. 从基础开始:以“Hello World”为起点,验证编程环境,建立信心,理解基本概念,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 2. 选择流行的语言和框架:例如 React、Next.js、TailwindCSS 等。 3. 采用迭代方法:先运行代码,再进行优化,小步迭代,一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 辅助理解:让 AI 对生成的代码进行注释或解释。 5. 解决问题的步骤:遇到问题时,按照复现、精确描述、回滚的步骤进行处理。 6. 明确人工主导地位:AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果以实现持续提升。 此外,还可以参考以下课程内容: 1. 《和 Cursor AI 一起学 Python 编程 进行远程编程,注册和登录 Bohrium 账户,在线编写和运行代码,完成第一个 Python 程序的运行。该课程的教学目标是了解 Python 对于人文学科的意义,掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用,能够在本地和云端运行简单的 Python 代码,体验 AI 技术如何辅助编程和学习。 同时,了解一些 AI 应用开发的知识也有帮助,比如 Code AI 应用的背景和现状,以及以证件照为例的应用案例,学习创建 AI 应用的操作界面、业务逻辑和用户界面等。 原文链接:
2025-01-19
目前ai搜索功能最强的是什么模型
目前在 AI 搜索功能方面,Meta 于 2024 年 7 月 23 日发布的源模型 Llama 3.1 表现较为出色,其包含 8B、70B 和 405B 三个版本,其中 405B 是迄今为止最强大的模型,性能与 GPT4 和 Claude 3.5 相当。 在 AI 时代,搜索引擎结合大模型极大地增强了自身能力,比较优秀的公司有秘塔搜索(https://metaso.cn/)和 Perplexity(https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome)。 AI 搜索结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容,一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 RAG 是一种通过引用外部数据源为模型做数据补充的方式,适用于动态知识更新需求高的任务,其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时,且能够支持在本地运行。 多模态大模型具有多种能力,像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。生成式模型和决策式模型有所区别,决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2025-01-19
如何用Ai学好数学
以下是一些利用 AI 学好数学的方法和建议: 1. 自适应学习系统:使用如 Khan Academy 这样结合了 AI 技术的自适应学习系统,它能为您提供个性化的数学学习路径和练习题,并根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用像 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具,通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手,借助 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台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。 此外,要成为机器学习领域的专家并利用数学知识,您至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识,您可以为数据集选择最佳算法,利用正则化器背后的数学知识解决模型过拟合或高方差问题,利用图论的知识分析数据特征之间更复杂的关系,利用优化器背后的数学知识设计适当的成本函数。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-19
如何更好的使用Ai
以下是关于如何更好地使用 AI 的一些建议: 英语学习方面: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,提升写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈。 3. 选用自适应学习平台,如 Duolingo 为您定制学习计划,提供个性化内容和练习。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行英语会话练习和模拟对话,增强交流能力和语感。 数学学习方面: 1. 使用自适应学习系统,如 Khan Academy 为您提供个性化学习路径和练习题,精准推荐。 2. 利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 法律领域使用 AI 的技巧: 1. 对于数据分析等任务,将各环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 2. 针对复杂问题,采用逐步深化和细化的提问方式,先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。 3. 为 AI 提供参考和学习内容,包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向。 5. 对 AI 的回答进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保符合法律伦理、立法目的和实务。 教师使用 AI 的技巧: 1. 提示语的核心是逻辑,将复杂任务拆分成科学合理的步骤,让前一步结果成为后一步基础。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”,预先写好提示词,像编程一样详细设定操作步骤,方便反复使用和优化。 3. 建议找个空闲日,列出日常工作,寻找哪些工作部分可被 AI 加速。 需要注意的是,AI 系统通常需要大量数据和示例来学习和理解任务结构,提供高质量的参考材料和学习内容是提高 AI 性能的关键。同时,大模型的语料存在一定滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,确保信息准确性。
2025-01-19
说话生成文字的AI软件
以下是一些说话生成文字的 AI 软件推荐: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够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,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 以下是一些文字生成视频的 AI 产品: Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 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。 Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 以下是一些人工智能音频初创公司: :为所有人提供开放的语音技术。 :基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 :基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台,内置数百种 AI 声音。 :使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 :为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 :Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 :基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 :从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 :演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动,确保它们高效、真实和符合伦理。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。更多相关工具和信息可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/50 、https://www.waytoagi.com/category/38 。
2025-01-19
总结一下24年国产AI大模型的主要进展
2024 年国产 AI 大模型的主要进展包括: 9 月: 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 14 日:人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿);Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 23 日:钉钉 365 会员上线。 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 国内大模型落地情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,1 至 11 月,大模型中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一;科大讯飞居第二。 在智能终端行业,中国超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出,截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%。 大模型进入产业落地后,除了大模型本身能力质量要过硬外,落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。大模型的竞争,正在加速成为体系化之战。
2025-01-09
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展: 通义千问的 Qwen 系列表现出色:Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单,得分不断提高,其开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况:2024 年被称为国内大模型落地元年,1 至 11 月,大模型中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 其他进展:智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解,国内目前仍无胜任大模型训练的芯片,在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现,但华为昇腾在单卡指标上距离不远,因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态,仍需时间打磨。
2025-01-09
端到端语音技术现在进展到什么程度了
端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面: 语音合成将文本转换为可听的声音信息,是人机交互的重要接口,一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,声学后端基于此生成语音,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。 端到端声学后端一般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。 在全模态智能体方面: OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2025-01-03
AI在电商直播带货有什么新进展吗
AI 在电商直播带货领域有以下新进展: 1. “全真 AI 颜值网红”出现,可以稳定输出视频,并能够进行直播带货。 2. 数字人工具软件方面,有实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,效果差,市场价格混乱。 3. 数字人运营服务可按直播间成交额抽佣。 4. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,以及虚拟商品如门票、优惠券等,店播效果较好,数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景。 5. 目前技术仍显稚嫩,如更真实的对口型、更低的响应延迟等方面有待提高。 6. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 7. 有资源、有业务的大平台下场可能会带来降维打击,例如剪映若全环节打通会绑定商家。 8. 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但通常只在午夜时段排期。 9. 阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),提供多种功能。 10. 虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设动作库和真实语音表现,商品展示以图片为主,直播互动流程相对固定。但虚拟主播无法与产品接触,测评结果缺乏真实性,目前更像是花瓶,负责基础性介绍和互动问答。
2024-12-07
AI方面有什么最新进展
以下是 AI 方面的一些最新进展: 1. 2024 人工智能现状报告:由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表,围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画:从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破,为艺术家提供新工具和可能性,但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论,带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向: 发展历程:包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点:大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉语言模型、多模态融合)、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。
2024-12-05
现阶段应对ai诈骗研究进展
现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面: 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”,专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击,还存在更隐蔽的攻击,如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集,会训练模型响应编码请求产生有害输出。
2024-12-02
如何忘AI这方面发展
如果您想在 AI 方面发展,可以参考以下几点: 1. 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您需要关注 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。同时,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 AI 爱好者和专业人士交流。 2. 对于创新者来说,在前沿工作并开发新技术时,应对监管制度可能具有挑战性。英国确认致力于推进帕特里克·瓦伦斯爵士提出的为 AI 建立监管沙盒的关键建议,这将使监管机构能够直接支持创新者,并帮助他们将产品推向市场。 3. 英国已退出欧盟,可以建立一种监管方法,使英国成为 AI 超级大国。这种方法将积极支持创新,同时解决风险和公众关注。英国拥有蓬勃发展的初创企业,监管框架将支持其扩大规模并参与国际竞争。这种支持创新的方法也将对海外的 AI 企业在英国设立业务产生强大的激励作用。 4. 英国在制定 AI 监管方法时依靠政府、监管机构和企业之间的协作。最初,不打算引入新的立法。过早匆忙立法可能会给企业带来不必要的负担。同时,在赋予监管机构领导权的同时,也在设定相关内容。
2025-01-18
制作短视频方面,AI 能帮我做些什么
在制作短视频方面,AI 能为您提供以下帮助: 1. 根据视频脚本生成短视频: ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频脚本,剪映根据脚本分析出所需场景、角色、镜头等要素并生成素材和文本框架,实现从文字到画面的快速转化。 PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 Pictory:AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 VEED.IO:提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助从图像制作视频并规划内容。 Runway:将文本转化为风格化视频内容,适用于多种场景。 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 2. 故事创作与剧本写作: 故事来源:可以是原创,如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等;也可以是改编,如经典 IP、名著、新闻、二创等。 剧本写作:编剧有一定门槛,建议先写再看书,不断实践和总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手,或对短篇故事进行改编,多与他人讨论修改。 3. 视频制作相关工具: 动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的 DiD,用于从文本创建视频的 Runway v2。 语音克隆:ElevenLabs。 需要注意的是,深度伪造是一个问题,这些系统需要合乎道德地使用。同时,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-17
你现在是一个工作流方面的专家 我需要你用最简单的方法让我这个小白理解工作流是怎么工作的
工作流是一种通过可视化方式对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,以实现复杂、稳定业务流程编排的方法。 工作流由多个节点构成,节点是基本单元,包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。默认包含 Start 节点(工作起始,可包含用户输入信息)和 End 节点(工作末尾,返回运行结果)。 不同节点可能需要不同输入参数,分为引用前面节点的参数值和自定义的参数值。扣子提供了基础节点,还可添加插件节点或其他工作流。 例如,在角色设计变体生成工作流中,在不改变角色某些特定样式的基础上仅改变设计,能防止提示词外流,还可使用图片引导特定部分的风格和样式。 在智能体“竖起耳朵听”的编排中,插件像工具箱,工作流像可视化拼图游戏,将各种功能组合,满足多步骤、高要求的任务。
2025-01-16
如何学习使用AI,提高工作效率,以及提高自身全方面能力
以下是关于如何学习使用 AI 来提高工作效率和自身全面能力的建议: 1. 工作方面: 让自己变成“懒人”,能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事。 能动手的尽量用 AI 替代,例如将工作单元切割开,建设属于自己的智能体,并根据结果反馈不断调整。 定期审视工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI,将所学应用于实践,不断优化工作流程。 2. 技术层面: 学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系,不仅用于工作,还可支持个人爱好和创作。 3. 个人素质方面: 提升学习能力,通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识,培养好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 提升创造能力,这是在时代保持竞争力的关键。 善用工具,使用 AI 工具自动化重复性任务,适应时代转变,腾出时间进行更高层次思考。 具备抽象与整合能力,在更高层次上学习,为 AI 提供方向并作出合适选择。 4. 编程和研究方面: 参考技术大佬 Nicholas Carlini 的博文「How I Use "AI"」,学习其使用 LLM 进行编程和研究的实例分享。 用 GPT4 构建完整的 Web 应用。 通过与模型的互动式对话学习新技术,如 Docker、Flexbox 和 React 等。 借助 AI 快速获取新项目或新论文所需的样板代码。 用 AI 简化复杂的大型代码库。 将单调且简单的任务交给 AI,如数据格式化等。 在 AI 帮助下提升用户专业度和效率。 通过 AI 获取特定工具或命令的使用信息。 利用 AI 进行搜索,其效果比传统搜索引擎好。 用 AI 解决一次性任务和常见任务,修复常见错误。
2025-01-16
最近Agent方面的场景案例
以下是一些关于 Agent 方面的场景案例: 1. 吴恩达最新演讲中提到的四种 Agent 设计范式: Reflection(反思):例如让用 Reflection 构建好的 AI 系统写代码,AI 会把代码加上检查正确性和修改的话术再返回给自己,通过反复操作完成自我迭代,虽不能保证修改后代码质量,但效果通常更好。 Tool Use(工具使用):大语言模型调用插件,极大拓展了 LLM 的边界能力。 Planning(规划):属于比较新颖且有前景的方式。 Multiagent(多智能体):也具有发展潜力。 2. Ranger 文章中的相关内容: Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 行业里主要用到的是 langchain 框架,它在 prompt 层和工具层完成主要的设计,将 LLM 与 LLM 以及 LLM 与工具进行串接。 3. 从词源和历史变迁来看: 在不同时期,“Agent”在商业、政府、情报、娱乐、体育等领域都有重要角色,涵盖贸易代理、公司代理商、情报特工、艺人经纪人等多种职业。 “Agent”一词具有行动和替身的含义,多数情况下指“拥有行动的替身,替代他人做某事”。
2025-01-07
有数据分析方面的AI应用么
以下是一些数据分析方面的 AI 应用: ChatGPT 助力数据分析:通过实际案例与相关技巧,实现了两种方式的多维数据分析,包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图切换。 AI 儿童安全座椅推荐系统:利用数据分析和机器学习,如宝宝树安全座椅推荐,为家长推荐合适的儿童安全座椅。 AI 汽车保养套餐推荐系统:结合数据分析和机器学习,如途虎养车保养推荐,根据车辆情况推荐保养套餐。 AI 物流快递柜管理系统:借助数据分析和物联网技术,如丰巢快递柜管理系统,优化快递柜使用效率。 AI 招聘面试模拟平台:运用自然语言处理和机器学习,如智联招聘面试模拟功能,帮助求职者进行面试模拟。 AI 房地产装修设计平台:使用图像生成和机器学习,如酷家乐装修设计软件,为用户提供装修设计方案。 AI 游戏道具推荐系统:基于数据分析和机器学习,在一些游戏的内商城推荐功能中,根据玩家需求推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务:利用数据分析和机器学习,如彩云天气分时预报,提供精准的分时天气预报。 AI 医疗病历分析平台:通过数据分析和自然语言处理,如医渡云病历分析系统,分析医疗病历,辅助诊断。 AI 会议发言总结工具:运用自然语言处理和机器学习,如讯飞听见会议总结功能,自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具:借助图像识别和数据分析,如书法临摹软件,帮助书法爱好者进行临摹。
2025-01-06