批量语言转文字

以下是关于 AI 混剪视频或批量生产视频的工作流： 1. 利用扣子搭建工作流，解决国内可直接使用且批量生产的需求。但批量生产可能需要牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：不同于全程手动搭建，可一次性生成句子并进行生成图片处理，但一次生成句子不宜过多，建议一次生成五句，以保证质量和处理时间。 3. 句子提取：把生成的句子逐个提取出来，针对每个句子进行画图。 4. 图片生成：根据生成的句子，结合特有的画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流本身支持 Python 代码，但可能缺少画图、图片处理所需包，可替换成搞定设计的方式处理图片，会用 PS 脚本效果也不错。 6. 深入实践 AI 视频制作，可从简单创作开始，如生成零散视频片段或图片进行混剪，选用现成音乐并根据节奏剪辑，学习主流创意软件操作。在成功产出简单作品后，尝试完成更完整的工作流，如选题→剧本→分镜描述→文生图→图生视频→配音配乐→剪辑后期。 您可以根据实际情况和需求，对这些工作流进行调整和优化。

以下是关于 AI 批量出视频的相关内容： 使用飞书多维表格字段插件批量生成宣传视频： 1. 用指令和 AI 生成视频插件。 2. 最后创建一列字段，从字段捷径 AI 中心中选择智谱 AI 生成视频。 3. 插件配置简单，直接选择视频指令作为文本描述即可批量生成。 4. 视频生成需要时间，稍作等待。 5. 可直接点击播放查看效果，如有不满意可点击重试或手动调整指令。 使用 Autojourney 插件批量出图： 1. Autojourney 是电脑浏览器的一个插件，功能强大，可在浏览器拓展程序中下载安装。 2. 点击浏览器右上角的插件，选择 Autojourney 插件并激活。 3. 将 MJ 出图提示词复制到 Autojourney 插件中，提示词会排队进入 MJ 发送程序，自动批量出图。 将小说做成视频的制作流程： 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。

以下是关于表格内填充内容如何批量循环调用大模型生成内容的相关信息： 大模型生成文字并非一次性输出整段，而是通过反复调用神经网络模型，一个字一个字地续写，直到输出结束符号。其输出不是确定的一个字，而是所有字的概率，可选择概率高的字或随机挑选。 在生成标题、导语、大纲等涉及文本理解与创作的任务时，可通过配置 LLM 节点来实现。为节省 token 消耗和模型调度费用，在满足预期的情况下，应减少大模型处理环节。例如，豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成这些内容。配置时要关注节点的各项设置，如根据实际情况调大模型的最大回复长度，并设计填入用户提示词。

以下是批量抠图 100 张图片的方法： 1. 登录星流：输入用户名密码登录，星流每天提供 100 免费点数可生成 100 张图片。 2. 输入对应的提示词，点击生图，默认生图一张图片 1 个积分，每次生成 4 张图，可多抽几次选择喜欢的图片。 3. 对杯中的内容进行局部重绘： PS AI 处理：把生成好的图片下载下来导入到可使用生成式创造功能的 PS 中，使用选区工具选择杯中鲨鱼部分，点击创成式填充按钮输入 prompt 等待生成。 直接用星流处理：选中需要处理的图片，点击顶部局部重绘按钮，选择杯子中间有水的地方，在右边输入框输入提示词“白色的杯子里装着水”点击生成等待。 另外，还为您推荐一个自动抠图的网站：把所有图片批量进行统一分辨率裁切，分辨率需是 64 的倍数。

很抱歉，目前知识库中没有关于批量 100 自动抠图的相关内容。但您可以尝试使用一些专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop 等，它们可能具备批量处理抠图的功能。另外，也有一些在线工具可能支持批量抠图，您可以通过搜索引擎查找相关的工具并进行尝试。

以下是使用 ComfyUI 进行大批量自动抠图的详细步骤： 首先，创建工作流生成绿幕素材： 1. 加载默认文生图工作流，根据需要添加 lora 节点。 2. 准备一张绿幕背景图，RGB 为<0,255,0>，尺寸根据自己需要设置，例如 512768（匹配 SD1.5 模型）。 3. 将 empty latent image 节点删掉，加载 load image 节点，上传绿幕图。 4. 右键点击 load image 节点，进入蒙版编辑器绘制蒙版，点击保存（蒙版画出主体大致轮廓即可，不用特别精细）。 5. 加载 vae encode for inpainting 节点，grow mask by 值适当高点。 6. 设置正反提示词部分，由于最终输出的图片包含“主体”和“绿幕背景”两个部分，所以需要两个正向提示词节点（clip text encode prompt），一个填写“主体”描述，一个填写“green background”。并使用 conditioning concat 节点进行串联后发送到采样器，反向提示词正常写，为了最终抠图效果，希望尽量避免出现绿色、阴影，把 green,shadow 加进去即可。 7. 最后连接好所有节点，选择好模型，设置采样器参数，跑图测试。 其次，绿幕素材抠图部分： 1. 加载 image select color 节点，左侧与上个部分的 vae deconde 节点相连，RGB 设置为<0,255,0>，容差（variance）尽量高一些，设置为 100。可以在右侧连上 preview image 节点预览，灵活调整容差值。 2. 把拾取颜色的图片转换为蒙版，添加 convert image to mask 节点，channel 设置为 green，左侧与 image select color 相连，右侧添加 mask ops 节点，主要设置 4 个参数：channel（通道）为 green，shrink_grow（收缩范围）为 310，invert（将蒙版从绿幕反转为主体，0 为不反转）为 1，blur_radius（羽化半径）为 02。shrink_grow 和 blur_radius 可以根据素材灵活调整。 3. 将 mask ops 节点右侧的 mask_image 连接 cut by mask 节点，将蒙版外的部分切除，最后 cut by mask 右侧连接 save image 节点。 4. 也可以 image select color 节点左侧替换为 load image 节点，上传任一张绿幕素材进行抠图。 工作流的迭代改进点包括： 1. 训练绿幕 lora，生成更纯净的绿幕素材。 2. 对非绿幕的正常图片进行抠图。

以下是关于从图片提取包含艺术字的文字的相关信息： 艺术字生成：可以选择模型图片 2.1，并输入提示词，参考案例提示词如“金色立体书法，‘立冬’，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风”等。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA MewXAI 平台：这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其中的 AI 艺术字功能是其最新玩法，能把光影文字、隐藏文字、艺术字融入艺术作品，美观且实用。访问地址：https://www.mewxai.cn/ LayerStyle 副本中的 LayerUtility TextImage：支持从文字生成图片以及遮罩，可调整字间距、行间距、横排竖排、文字的随机变化（包括大小和位置）等。节点选项包括 size_as、font_file、spacing、leading、horizontal_border、vertical_border、scale、variation_range、variation_seed、layout、width、height、text_color、background_color 等。

以下是关于如何通过“waytoagi”从文字生成视频以及相关工具的介绍： 在视频制作中，对于规避多人脸崩的镜头，AI生成多人脸易崩，可借助工具修复，如放大工具。终极解决办法是抽出有问题的帧进行修复，但时间成本高，也可换脸，但存在光影和边缘模糊等问题。 解决文字糊掉的问题，推荐使用将 2D 图片转成 3D 效果的工具，用可灵也能在很大程度上保持文字不变。 视频补帧一般使用 top video 黄玉，美图工具 still 可氪金提升视频帧率和画质，但对显卡要求高。 处理团队意见分歧，在传统片子和 AI 片子中，若对镜头或节点分歧较大，一般听写本子和拆分镜的人的意见。 扩图工具可用吉梦扩图，一次只需一个积分，操作方便，如上传图片后调整尺寸和扩图范围。 去水印工具如 HID 工具，还有很多其他去水印工具可选择。 利用现有工具生成艺术字和图片的流程：先点导入参考图，选择免费无版权且字体不太细的字，通过设置边缘轮廓或景深、参考程度、添加关键词等生成，还可进行细节修复和超清放大。利用参考图改变生成效果，参考程度可影响生成结果，不同风格的参考图能带来不同效果。生成视频和首尾帧，多生成几张图制作视频，通过首尾帧让图片有变化效果，但要注意写好提示词。同时，收集参考图时注意版权，可先在其他地方生成保存再当参考图。 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。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 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。 更多的文生视频的网站可以查看： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是利用 AI 将一段文字变成视频里人说的话的步骤： 1. 准备文字内容： 可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广或让大家了解的文字。 您也可以利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频： 使用剪映 App ，电脑端打开点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加文字内容轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容，这将为数字人提供语音播放的内容以及生成相对应的口型。 3. 生成数字人： 在显示区域拖动背景图的角将其放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 点击文本 智能字幕 识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 4. 为视频加入旁白（人物配音）： 打开剪映，点击左上角菜单 文本，从默认文本开始，点击默认文本。 在右边文本框输入文字，可以是人物对话或短片旁白介绍。 输入文字后，点击上面菜单栏 朗读。 在朗读下面有克隆音色和文本朗读两个按钮。 克隆音色步骤：点击克隆音色 点击克隆（电脑版未检测到麦克风时无法使用，手机版可直接点击开始录制）。 至此，数字人视频就完成了，点击右上角“导出”按钮导出视频以作备用。如果希望数字人换成自己希望的面孔，需要用另一个工具来进行换脸。

要在 AI 文生图中精准输出想要的文字，可以参考以下方法： Recraft 模型： 提供提示词加上文本位置，因为模型获得的输入数据越多，越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再学。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 即可。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。

以下是一些能够自动提取视频英文字幕的 AI 工具： Whisper：可以生成原视频的英文字幕。 360AI 浏览器：不仅能帮用户观看 B 站的字幕视频，短短几秒就能总结概要生成脑图，告诉用户视频的重点和高潮剧情在哪，还可以对英文字幕进行翻译，帮助用户理解内容。同时可通过 AI 助手对话，就视频内容进行追问和扩展提问。

在 WaytoAGI 的工具网站上，以下几个文字转语音工具在生成中文语音方面各有特点： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 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，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用。 此外，还有免费的 GPTSoVITS 和 BertVITS2 两个开源模型，它们也能很好地生成中文语音。这两个项目均免费且好用，直接找到需要的音色，输入文字点击“合成语音”生成后就能下载。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些语言学习类的工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 来个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。 对于 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具，有以下选择： LingoDeer：使用游戏和互动活动来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。具有家长仪表板，可跟踪孩子进度并设置学习目标。 Busuu：提供英语和其他多种语言的课程，使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习。具有社区功能，可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 Memrise：使用抽认卡和游戏来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。具有社交功能，可让孩子与朋友和家人一起学习。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法来教孩子英语，让孩子在自然环境中使用英语，具有语音识别功能，帮助孩子练习发音。 Duolingo：免费的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程，使用游戏化方法让学习变得有趣，提供各种课程帮助孩子保持参与度。 在为孩子选择 AI 工具时，要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格，还需考虑应用程序的功能和成本。

学习 C 语言指针可以按照以下步骤进行： 1. 理解指针的概念：指针是一个变量，它存储的是另一个变量的内存地址。 2. 掌握指针的声明和初始化：例如 `int ptr;` 声明一个指向整数的指针，`ptr = &var;` 进行初始化，其中 `&var` 是变量 `var` 的地址。 3. 了解指针的运算：包括指针的加减运算、比较运算等，但要注意运算的合法性和意义。 4. 学会通过指针访问和修改值：使用 `ptr` 来访问指针所指向的变量的值，并可以通过 `ptr = value;` 来修改其值。 5. 结合数组和指针：理解数组名实际上是一个指针常量，以及如何使用指针遍历数组。 6. 研究指针与函数的关系：包括指针作为函数参数传递地址，实现函数对外部变量的修改。 7. 多做练习题和实践项目：通过实际编写代码来加深对指针的理解和运用。 在学习过程中，要多思考、多实践，遇到问题及时查阅相关资料和请教他人。

学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，涵盖多个方面的知识和技能，以下是详细的学习路径和相关建议： 1. 深度学习和自然语言处理基础 掌握机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 熟悉自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：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 深入了解 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。 研读相关论文，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。 运用 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 对 LLM 模型进行微调以实现特定任务迁移。 相关资源：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。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习 结合行业场景，开展个性化的 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，关于大语言模型介绍，您可以通过以下视频课程学习： 视频课程学习地址：https://youtu.be/zizonToFXDs 宝玉 XP 的翻译版本：https://www.youtube.com/watch?v=zfFA1tb3q8Y Google 的教学视频《Introduction to Large Language Models|大语言模型介绍》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及 Google 的 Gen AI 开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。“大型”既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。“通用性”意味着这些模型足够解决常见问题。“预训练和微调”是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的 LLM 开发与传统的 ML 开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。 AI 教父 Hinton 最新万字精彩访谈中提到： 随着模型规模的扩大，其推理能力会得到提升。这种推理能力的提升类似于 AlphaGo 或 AlphaZero 的工作方式，它们通过蒙特卡罗推演来修改评估函数，从而提高推理精度。大型语言模型也应该开始通过推理来训练，而不仅仅是模仿人类的行为。 在多模态学习方面，引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力，特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习，这将使其在未来占据主导地位。 在语言与认知的关系上，Hinton 提出了三种观点：符号观点、向量观点和嵌入观点。他认为，最合理的模型是将符号转换成大向量，但保留符号的表面结构，这样可以更好地理解和预测下一个符号。 Hinton 回顾了他在 2009 年提出使用 GPU 进行神经网络训练的早期直觉。他发现，使用 GPU 可以将运算速度提高 30 倍，这对于机器学习研究人员来说至关重要。他在 NIPS 会议上公开推荐了 NVIDIA 的 GPU，并向 NVIDIA 请求赞助，最终得到黄仁勋的支持。 Hinton 提出，模拟计算可以在较低的功率下运行大型语言模型，但每个硬件的特性都会有所不同，因此学习过程需要利用硬件的特定属性。然而，这种方法的局限性在于，当一个人去世后，他的大脑中的权重对其他人没有用处。相比之下，数字系统可以通过共享权重来提高效率，因为一旦有了权重，就可以在不同的计算机上复制相同的计算过程。这种方式使得数字系统在知识共享方面远胜于人类。 Hinton 还讨论了神经科学的时间尺度问题，指出在大脑中，权重改变的时间尺度很多，这是我们的神经模型尚未实现的。大脑使用快速权重进行临时记忆，而我们的模型由于需要处理大量不同的情况，所以无法实现这一点。

DeepSeek 的提示词具有以下特点： 1. 语气上还原帝王语气，不过分用力，使用相对古典但兼顾可读性的文字，避免傻气的表达。 2. 对历史细节熟悉，这可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关，能准确还原如“太极宫”“甘露殿”“掖庭局”“观音婢”“宫门鱼符”等唐初的历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人细节，行文的隐喻拿捏到位，如“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用‘诛’还是‘戮’，‘迫’还是‘承’。‘只是这次，他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印’”等句子，虽未直接写“愧疚与野心，挣扎与抱负”，但句句体现。 与以往大语言模型的提示词的不同在于：以往模型可能在语气、历史细节和具体细节的处理上不如 DeepSeek 出色。

在汉语言文学师范领域，利用 AI 技术进行市场调研和分析是有可能发现具有商业价值的问题和创业方向的。 首先，通过对教育市场的大数据分析，AI 可以帮助了解汉语言文学师范专业的就业趋势和需求变化，例如特定地区对该专业教师的需求增长情况，或者新兴教育模式对该专业人才培养的新要求。 其次，利用自然语言处理技术，分析学生和家长对汉语言文学师范教育的反馈和期望，从而发现潜在的教育服务需求，比如个性化的辅导课程、线上教学平台的优化等。 再者，借助 AI 预测模型，可以评估汉语言文学师范相关教材和教育资源的市场需求，为开发创新的教育产品提供依据。 总之，结合 AI 技术，在汉语言文学师范领域进行深入的市场调研和分析，有机会挖掘出具有商业潜力的问题和创业方向。

对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径，可以参考以下建议： 首先，了解不同的发展路径特点。在学术研究方面，要培养适应能力，保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”，充满刺激和不确定性，需要快速学习、适应市场和承担风险，虽能直接面对社会，但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致，创业公司有生存压力，而打工人有稳定收入和学习机会，但可能限制思维。 其次，明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径，强烈的内在动机是长期成功的关键，动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧，要直面并理解它们，将其转化为积极向上的动机，确保符合个人价值观。确定积极动机后，具有学术价值的问题可考虑读博，有商业价值的问题可尝试创业，至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后，为持续提升自我，可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因，如果是懒惰，要直面并解决，比如找学习伙伴相互监督；如果是能力不足，可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说，可以结合自身的兴趣和优势，思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向。同时，也可以通过打工或参与相关项目积累经验。