AI驱动的自动化任务在PC端

以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议： 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习：成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统：通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如，先训练生物学模型，再训练化学模型，然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值，比如从获取安装包和教学视频迈出第一步，参与社群学习等。 4. 注重基础：预医学生从化学和生物学基础课程开始，设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样，要打好基础。 5. 保持良好的学习状态：有意愿和动力，能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力，能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是新手开始学习 AI 的建议： 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，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生来说： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。

以下是国内部分 AI 工具及相关网站： |排行|产品名|分类| |||| |15|墨刀 AI|设计工具| |16|无限画|图像生成| |17|autoDL 云服务租用|Agent| |18|百度 Chat|AI ChatBots| |19|360AI 搜索（没接 GA）|搜索| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| |21|创客贴 AI|设计工具| |22|MasterGo|设计工具| |23|美图设计室|图像编辑| |24|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |25|即时 AI 设计|设计工具| |26|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |27|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |28|字节扣子|| |29|提示工程指南|Prompts| |30|toolsdar|导航网站| |31|autoDL 云服务租用|| |32|AIbot ai 工具集|导航网站| |33|同花顺问财|金融| |34|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |35|MasterGo|设计工具| |36|即时 AI 设计|设计工具| |37|百度 Chat|AI ChatBots| |38|创客贴 AI|设计工具| |39|即梦 AI（剪映）|其他视频生成| |40|可灵 AI|其他视频生成| |41|360 快剪辑|视频编辑| |42|Dify.ai|Agent| |43|Vast（算力）|| |44|提示工程指南|Prompts| |45|站酷海洛|资源| |46|toolsdar|导航网站| |47|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |48|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |49|讯飞听见|转录| |50|帆软战略|电商| |51|帆软数据|数据分析| |52|360 苏打办公|生产力| |53|标小智 LOGO 生成|图像生成| |54|edrawsoft|思维导图| |55|彩云|通用写作| |56|虎课网免费在线视频教程|AI 学习| |57|xmind|思维导图| |58|秘塔写作猫|通用写作| |59|Pixso AI|设计工具| |60|火山翻译|翻译| |61|aippt|PPT|

在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先，您需要确定回复的规则和逻辑，例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次，选择适合的技术框架和工具，比如使用自然语言处理（NLP）技术和相关的库。 然后，进行数据收集和预处理，以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过，需要注意的是，小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求，您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。

以下是一些常见的绘图 AI 工具： 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，有拖放界面方便创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，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，有丰富模板用于创建多种视图。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 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，支持创建多种视图。 对于绘制 CAD 图，有以下 AI 工具和插件： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据输入自动生成 3D 模型。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 绘制示意图的工具还有： 1. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 简化图表创建，适合绘制流程图等。 2. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图，适合创建线框图等。 3. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制。 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录平台。 3. 选择模板：利用模板库选择适合需求的模板。 4. 添加内容：添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：需要团队协作可邀请成员一起编辑，完成后导出并分享图表。

对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量，以下是一些建议： 1. 了解 AI 的应用场景：AI 在很多领域都有显著的成果，如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用，例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流：目前大多数人零碎地使用 AI 工具，未将其系统应用到工作场景中，导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间，应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践：深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合，通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。

以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。

以下是关于通过 AI 建立游戏 NPC 的相关信息： Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司，其开发的 Inworld 角色引擎可以将游戏的 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越了大语言模型，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，能使 NPC 自我学习和适应，具有情绪智能。 Inworld 的角色引擎具有以下特点和功能： 1. 可以创建具有独特个性和上下文意识的角色，无缝集成到实时应用中，内置优化规模和性能的功能。 2. 让 AI 非玩家角色（NPC）通过模拟人类的全方位沟通方式（包括语言、手势、表情和动作）来表达个性。 3. 开发了 Character Brain（性格大脑）引擎，使 AI NPC 能够学习和适应，具有情绪智能的关系导航能力，具有记忆和回忆能力，并能够自主地发起目标，执行动作并遵循自己的动机。 4. 功能包括： 目标和行动：使用定义的触发器、意图识别和动机来触发角色对玩家行为的反应，并在游戏中驱动交互。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息，创建吸引玩家回归的引人入胜的体验。 个性：通过使用自然语言创建不同的个性，添加关于角色背景故事、动机和缺点的丰富细节，使角色生动起来。 情绪：Inworld 角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可以映射到动画、目标和触发器。 实时语音：使用内置的语音设置进行最小延迟，并配置角色的性别、年龄、音调和说话速度。或者，使用来自 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Inworld AI 的"Contextual Mesh"功能还提供了以下方式来定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识： 1. 可配置的安全性：可以配置 NPC 的对话方式，在诸如亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 2. 知识：可以输入"个人知识"来控制他们的角色应该知道或不应该知道的信息，使用"共享知识"来定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。 3. 玩家档案：收集关于玩家的信息，并允许 NPC 在形成互动时考虑到这些信息。 4. 关系：通过配置每个角色的关系流动性设置，让玩家有能力与 NPC 建立关系。 5. 第四堵墙：确保角色只从他们的世界中存在的知识中获取信息，创建更沉浸的故事讲述和游戏体验。 Inworld 可以与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，使得开发者可以更容易地在他们的游戏中引入 AI NPC。Inworld AI 还可以帮助品牌能够创建交互性强的 AI 角色，无需编码。 此外，电子游戏与人工智能的结合有着广泛的可能，包括玩家建模、辅助设计、代码辅助和代码自动生成等等。其中与游戏直接相关的应用主要包括构建游戏中的智能体、构建玩游戏的智能体、程序化内容生成（Procedural Content Generation，PCG）。“构建游戏中的智能体”是指构建游戏的非玩家角色（Nonplayer character），也就是常说的 NPC，包括构建智能对象，创建其移动、寻路、攻击等行为，以及对话等交互行为。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

以下是一些 AI 模拟 NPC 的项目： 1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，包括名人、动漫角色等，还能创建自己的角色并赋予其描述、图像、个性等特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 NPC，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 NPC 都带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 4. Inworld AI：开发了 Inworld 的 AI 角色引擎，可将游戏的 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越大语言模型，增加可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 5. Suck Up!：这是一款 AI 冒险独立游戏，没有固定脚本，由 AI 实时生成剧情，地图中的每个 NPC 都由 LLM 实时驱动，玩家通过语音输入，AI 结合玩家服装、环境等实时判断与输出结果并做出反应。游戏中加入了换装要素，不同装束会引起 NPC 不同反应。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

自动化测试适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。在进度不紧张时，可以先尝试引入相关工具，成熟后再大规模应用。压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。 关于 AI prompts 测试框架，有以下几个平台： Langfuse：提供全面 AI Prompts 测试解决方案，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。网站： Langsmith：提供全面 AI Prompts 测试解决方案，允许用户设计和测试 Prompts、比较和评估不同 Prompts 的效果、集成和自动化 Prompts 测试到开发流程中。网站： 在智能体的实践应用方面，软件开发领域展现了 LLM 功能的巨大潜力，从代码补全发展到自主问题解决。智能体特别有效，因为代码解决方案可以通过自动化测试验证，智能体可以使用测试结果作为反馈来迭代解决方案，问题空间明确且结构化，输出质量可以客观衡量。但人工审查对确保解决方案符合更广泛的系统需求仍然至关重要。

以下是一些自媒体人打造自动化工具的案例和相关资源，供您参考： 1. B 站 up 主村长托马斯认为 Bard 是一个不错的工具，据说准确度高且速度快，但目前只支持英文。 2. 晴岚的保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片，先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼响亮的名字，输出宣传片朋友圈宣传文案。 3. AIGC 运营：小红书爆款概率预测分析，包括透视运营数据、调整运营策略、高效寻找对标、紧跟大盘趋势、高效装修主页等方面。 4. 实践：群总结工具，基于微信机器人的微信群聊总结助手，可自动收集群聊记录并用 AI 总结发送到指定群聊。 此外，还有以下工具相关的信息： 1. 工具篇中提到人和动物的本质区别之一是会使用工具，Agent 框架中自带很多工具，需先熟悉。如互联网 API 中的 Jina 和高德 API。 2. 元子为自媒体新人提供了一些解决方案，如罗文的短视频爆款文案自动二创，Stuart 的平面设计·创意辅助、图片复印机、图仔的改图神器、小鱿鱼的建筑景观人工助手等。 希望以上内容对您有所帮助。

在实现电脑自动完成多线程任务以达到自动化办公的目标方面，以下是一些常见的方法： 1. 使用编程语言：如 Python、Java 等，通过相关的多线程库和模块来创建和管理多线程任务。 2. 利用自动化工具和框架：例如 AutoIt、Selenium 等，它们提供了一些功能来实现自动化操作和多线程处理。 3. 借助操作系统的任务调度功能：在 Windows 系统中可以使用任务计划程序，在 Linux 系统中可以使用 cron 任务调度器来安排多线程任务的执行。 需要注意的是，在进行多线程任务的设计和实现时，要合理规划资源分配、避免线程竞争和死锁等问题，以确保系统的稳定性和高效性。

以下是为您推荐的一些适用于自动化行业的 AI 工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 此外，在小型企业服务方面，以下生成式 AI 工具也可能对您有所帮助： 1. 电话预约与短信、电子邮件、聊天处理：Sameday、Truelark 2. 后台办公室管理：Osome 3. 创建完整专业网站：Durable 4. 通用内容创建：Jasper、Copy、Writer 5. 法律团队任务自动化：Harvey、Spellbook 6. 房地产行业相关：Interior AI（虚拟布置房产）、Zuma（将潜在客户转化为预定参观）

AI 自动化在中小企业利用人工智能（AI）进行转型中主要体现在以下几个方面： 一、提高效率和自动化流程 任务自动化 通过任务自动化，中小企业能够显著提高工作效率，降低错误率，同时减轻员工的工作负担，使他们能够专注于更加重要和创造性的工作。 二、改善客户体验 客户服务自动化 1. 部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询： 根据企业的特定需求和预算，选择合适的 AI 聊天机器人解决方案。 定制聊天机器人的回答库，包括产品信息、价格查询、订单状态跟踪等。 将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道。 2. 通过机器人提供 24/7 客户支持，提升响应速度和服务质量： 提供全天候的客户支持，改善客户体验和满意度。 由于 AI 聊天机器人无需休息，可提供 24 小时服务，确保客户随时获得所需信息。 相比人工客服，机器人能提供更快的响应速度，减少客户等待时间。 定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化。 分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点。 随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库，提高其效能和准确性。 三、提升市场营销效果 营销自动化 1. 实施基于 AI 的营销自动化工具： 通过自动化工具提高营销活动的效率和一致性，减少人工工作量。 选择能够满足企业特定需求的 AI 营销自动化工具，如自动化电子邮件平台、社交媒体管理工具等。 根据目标市场和营销目标，设置和配置自动化工具，例如在电子邮件营销工具中设置触发器，当客户执行特定行为时自动发送相关邮件。 将客户数据源（如 CRM 系统）与营销自动化工具集成，实现更个性化和针对性的营销。 通过社交媒体营销工具自动发布定时内容，并根据用户互动自动调整发布计划。 2. 通过 AI 分析结果调整和优化营销内容： 利用 AI 工具分析营销活动的效果，如电子邮件打开率、点击率、社交媒体互动等指标。 根据分析结果，调整营销内容和策略，例如修改不受欢迎的电子邮件主题或内容，或调整社交媒体帖子的发布时间。 根据市场反应和客户行为的实时分析，持续调整和优化营销活动。 持续监控营销活动的各项指标，确保营销策略与市场趋势和客户需求保持一致。 定期更新营销自动化策略，确保其与最新的市场数据和分析结果相匹配。 通过实施营销自动化，中小企业可以有效地管理和执行复杂的营销活动，同时确保内容的相关性和吸引力。AI 的加入不仅提高了营销活动的效率，还使企业能够根据数据洞察做出更精准的营销决策。通过实施客户服务自动化，中小企业可以显著提高客户服务的效率和质量，同时降低成本。AI 聊天机器人不仅可以处理大量常规咨询，还可以释放人工客服资源，使其专注于更复杂和个性化的客户需求。

以下是关于音频驱动视频的相关信息： INFP：字节二元交互的新型音频驱动头部动画生成技术 用户输入一段对话音频，可以自动驱动两个数字人头像自然对话，不需要手动区分对话。AI 可以动态地在说话和聆听状态之间交替，实现自然的口型同步和头部与面部表情动作。它适应多种画风图像，支持歌唱、采访、对话（可以实现多 Agent 实时对话）等场景环境。 地址：https://grisoon.github.io/INFP/ LTX Studio：Face Expression 控制角色表情 LTX Studio 的新功能 Face Expression 可轻松完全控制角色的面部表情。可以从预设情绪中快速选择，在几秒钟内调整角色的表情，也可以使用自定义控件微调眼睛、嘴巴或眉毛等特定特征，打造所需的确切情感。 【TecCreative】帮助手册中的相关内容 音频驱动多场景数字人：支持音频和场景数字人一键合成，快速生成数字人口播视频。操作指引：上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 谷歌 Generating audio for video 为了生成更高质量的音频，并增加引导模型生成特定声音的能力，在训练过程中添加了更多信息，包括人工智能生成的注释，其中包含声音的详细描述和口语对话誊本。通过对视频、音频和附加注释进行训练，技术可以学会将特定音频事件与各种视觉场景联系起来，同时对注释或文本中提供的信息做出响应。

作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？

很抱歉，目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说，数据驱动建模具有以下几个特点： 1. 基于大量数据：依赖丰富的数据来构建模型，数据量越大，模型可能越准确。 2. 自动发现模式：能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强：可以根据新的数据进行调整和优化，以适应不断变化的情况。 4. 客观性：结果主要由数据决定，减少了主观因素的影响。 5. 预测能力：能够对未知的数据进行预测和推断。

目前常见的 AI 模型驱动情况如下： 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4，它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing（在 Edge 浏览器上访问）。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型，它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL）。

并非所有的AI系统都是由机器学习（ML）驱动的。AI（人工智能）是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和方法。以下是一些主要的AI方法，除了机器学习之外，还有其他关键技术： 1. 专家系统（Expert Systems） 专家系统是一种早期的AI方法，利用规则和知识库来模拟人类专家的决策过程。它们不依赖于机器学习，而是依靠预定义的规则集。 例子: 医疗诊断系统、故障诊断系统。 技术: 知识库、规则引擎。 2. 模糊逻辑（Fuzzy Logic） 模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的技术，常用于控制系统和决策支持系统。 例子: 家电控制（如洗衣机、空调）。 技术: 模糊集、模糊规则。 3. 遗传算法（Genetic Algorithms） 遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化技术，用于解决复杂的优化问题。 例子: 路径优化、调度问题。 技术: 选择、交叉、变异。 4. 进化计算（Evolutionary Computation） 进化计算是一组基于自然进化原理的算法，包括遗传算法、进化策略和遗传规划等。 例子: 自动设计、机器人控制。 技术: 自然选择、适应性、进化。 5. 推理和规划（Reasoning and Planning） 推理和规划涉及基于逻辑和规则进行自动推理和问题求解。 例子: 自动定理证明、任务规划。 技术: 谓词逻辑、状态空间搜索。 6. 神经网络（Neural Networks） 虽然神经网络是机器学习的一部分，但它们也可以单独被视为一种独立的方法，特别是深度学习（Deep Learning），这是近年来AI发展的主要驱动力。 例子: 图像识别、自然语言处理。 技术: 反向传播、卷积神经网络、递归神经网络。 7. 强化学习（Reinforcement Learning） 强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，特别适用于动态环境中的决策问题。 例子: 游戏AI、机器人控制。 技术: 马尔可夫决策过程、策略梯度。 8. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） NLP是一个专注于人机语言交互的AI子领域，使用各种技术来处理和生成自然语言文本。 例子: 语音识别、机器翻译。 技术: 句法分析、语义分析、词向量。 总结 虽然机器学习，尤其是深度学习，近年来在AI领域取得了显著的进展，并在许多应用中占据主导地位，但AI并不仅限于机器学习。其他方法如专家系统、模糊逻辑和遗传算法等在特定领域中依然发挥着重要作用。选择哪种AI技术取决于具体的应用场景和问题需求。

节点式LLM（Large Language Model，大型语言模型）驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中，LLM作为主要的处理节点，负责理解和生成语言，同时与其他系统或模块交互，以执行特定的任务或提供服务。 以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点： 1. 中心化处理： LLM作为中心节点，处理大部分与语言相关的认知任务，如文本理解、内容生成、翻译等。 2. 模块化设计： 系统可能由多个模块组成，其中LLM是核心模块，其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。 3. 并行处理能力： 节点式架构允许同时处理多个任务或请求，提高系统的效率和响应速度。 4. 上下文理解： LLM能够处理复杂的上下文信息，提供更为精准的语言理解和生成。 5. 多任务学习： 通过在不同的任务上训练，LLM可以扩展到多种应用场景，如医疗、法律、教育等。 6. 可扩展性： 节点式架构易于扩展，可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。 7. 集成与兼容性： 节点可以设计成与其他系统或服务兼容，方便集成到更大的工作流程中。 8. 智能决策支持： LLM可以作为智能决策支持系统的一部分，提供基于语言分析的洞察和建议。 9. 持续学习与优化： 节点式LLM可以持续从新的数据中学习，不断优化其性能。 10. 安全性与隐私保护： 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护，确保用户信息的安全。 节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率，尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而，这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素，包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。