ai编程

以下是为您提供的一些生成小红书的 AI 提示词示例： 1. 五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。 2. 夙愿：用 AI 化繁为简，解决复杂问题的指南 提示词链：一个月前，通过逐步构建和不断优化提示词，最终迭代出一个小红书视频标题生成助手。收集高质量的标题示例作为后续分析的基础（纯人类），询问 GPT 分析标题特点的维度（人机协同），让 GPT 根据这些维度分析标题特点（人机协同），编写提示词（纯人类），测试提示词（人机协同），迭代提示词（人机协同）。 3. 一泽 Eze：样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词，生成预期内容 引言：一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心。例如常见的“小红书爆文生成 AI”提示词，包含精确、巧妙的提示。高质量的 Prompt 极度依赖用户通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求。

以下是关于 2024 年 AI 赛道融资的一些情况： 从整体来看，AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，反映出机构更加谨慎的理性态度，且马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。 在细分赛道中，智能驾驶表现突出，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来投资总额的增长，机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到 TPF 的赛道更感兴趣。 政策方面，政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业。国家队频繁出手投资体现政策的鼓励与支持。 具体案例方面，Cursor 宣布获得 1.05 亿美金 B 轮融资；爱诗科技完成 A+轮近 3 亿元融资；深圳市计划每年投入超 15 亿元专项资金支持 AI 产业发展，并将设立 100 亿元产业基金。

以下是关于用 AI 高质量改编小说的相关内容： 制作小说视频： 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。 丰富细化小说内容： 1. 让 AI 先写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。 2. 让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样做有三个好处：一是打破 AI 原本的叙事习惯；二是按编号做局部调整很容易；三是确保内容都是具体的细节。 串联成文： 把生成的表格依次复制粘贴，AI 就会照着写文章。 注意事项： 1. 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。 2. 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。 此外，还有以下成功案例： 1. 南瓜博士借助 AI 进行小说创作，包括丰富细化、串联成文等环节，但在局部修改时遇到了一些问题。 2. 全球 AI 电影马拉松大赛获奖短片《种子》以何夕的小说为原型进行改编，先有灵感想法，然后使用 GPT 完成故事框架和分镜画面，再进行后续的制作环节。

以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。

对于您作为景区小卖部老板希望通过学习 AI 来提高经营管理水平的需求，目前暂时没有相关的具体内容。但一般来说，您可以考虑以下几个方面： 1. 利用数据分析工具：通过收集和分析小卖部的销售数据、顾客流量数据等，了解顾客的消费习惯和需求，以便更精准地进货和调整商品布局。 2. 借助智能库存管理系统：实现对库存的实时监控和预测，避免缺货或积压现象。 3. 运用智能营销手段：例如基于顾客的消费行为和偏好，推送个性化的促销信息。 您可以持续关注 AI 领域的新发展和应用，结合自身实际情况，探索适合小卖部经营管理的有效方法。

很抱歉，您提供的内容中没有关于“整理 word 格式的 AI”的有效信息，无法为您提供准确的回答。您能否再详细描述一下您的需求，比如是要将 AI 相关的内容整理成 word 格式，还是对已有的 word 格式的 AI 文档进行某种处理？

目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务，涉及到多个领域的知识和技术，包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先，需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后，利用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或 Transformer 架构，来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面，可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术，以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整，例如去除噪音、增强音质等。 然而，要实现这样一个复杂的软件，需要具备深厚的编程和算法知识，以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。

对于懂编程但不了解大模型的工程师，系统学习深度学习可以参考以下路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源，如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具，如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. 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。 6. 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。 此外，为了更好地理解相关技术原理和建立框架，还可以了解以下内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

如果您没有编程专业知识但想利用 AI 做软件开发，以下是一些建议和相关信息： 在软件开发方面，AI 辅助编程工具如 Cursor、Windsurf 可帮助您解决编程问题。面试时，可观察候选人如何向 AI 提问、判断 AI 代码的正确性以及调整 AI 生成的代码。 例如 Trae 这样的 AI 编程神器，能高效生成代码，支持多技术栈，且具有动态调整的潜力。如生成任务清单应用和根据 UI 设计图自动生成项目代码，但可能存在一些不完善之处，可继续让其调整。 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发具有一定可行性，但需强调组员主观能动性，文档并非唯一最佳方式，可尝试简短描述或 Prompt 辅助代码生成。 对于后端 Java 程序员转向 LLM 方向，可借助 AI 编程工具熟悉 LLM 原理，开展相关 Side Project，将 AI 当老师边做边学，坚持使用 AI 辅助编程。 相关链接：

以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上使用的 AI 工具，可满足您办公、学习、娱乐和简单编程的日常场景需求： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 以上工具都可以帮助您提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助！

以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上用于办公、学习和简单编程场景的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助！

编程插件和编程 IDE 主要有以下区别： 1. 代码补全方式：编程插件的补全通常局限于向后追加，而像 Trae 这样的 AI 原生 IDE 可以删除代码，进行多行全方位的自动补全。 2. 工作能力：AI 原生 IDE 如 Trae 具备 Agent 的能力，在无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、调试、程序运行等一系列工作。而编程插件可能需要更多的人工参与。 3. 用户习惯改变难度：工程师往往有自己习惯使用的 IDE，新的编程 IDE 想迅速改变工程师的习惯较难，而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来。 4. 功能集成度：编程 IDE 通常是一个完整的开发环境，提供了更全面的功能和优化，如 IntelliJ 为 Java 程序员做了很多细微的优化。而插件则是在原有 IDE 的基础上增加特定的功能。 例如，在 Coze IDE 中可以借助 AI 轻松创建插件，创建后需发布才能被 Bot 使用。在 Cursor 中，可通过官网下载安装，通过调起 AI 对话输入需求实现功能，在使用过程中不断追问完善需求，遇到问题可随时向其咨询。