现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗

以下是为新手从头学习 AI 提供的建议： 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，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自己的作品。 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，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。 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。

目前有以下几种 AI 可以审核文件： 1. AI Review：这是一项功能，可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利，您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核，如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面： 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney：今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像，然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素，还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段，这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户（年度会员可用）以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。

利用 AI 写论文可以参考以下步骤： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，在让孩子使用 AI 辅助写作时，可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验，比如先让 AI 帮助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。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题，比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。

以下是一些与 AI 应用开发相关的社区和微信群信息： 云栖大会 9 月 19 日招募 AI 创作者，包括 AI 艺术创作者、AI 应用开发者（特别是工作流、企业解决方案开发者）、开源社区的活跃成员、有 AI 技术背景的初创企业和工作室。招募渠道包括在线招募（在开源社区平台如 GitHub、Gitee 的项目展示页面发布招募信息，在 AI 技术论坛和设计论坛如 CSDN、简书、知乎等发布招募帖，在微信、QQ 社群内的 AI 开发者群发布信息）和线下招募（在相关行业会议和活动中设置摊位，与高校 AI 实验室或研究机构合作）。招募方式包括报名表单、筛选流程（初步筛选和二次筛选）、确认参展并提供详细参展指导手册。 通往 AGI 之路有飞书和微信交流群。说明：请填写问卷进群，群内会分享最新 AI 信息、社区活动；加入群后欢迎积极分享，飞书群内置 AI 智能机器人可回复任何与 AI 相关的问题。同时欢迎投稿，包括 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等。投稿要求原创、严谨、有深度，配图说明更佳，观点明确，结构清晰，建议字数 1500 5000 字，提交后 2 3 工作日反馈，必要时沟通修改建议，优质内容将收录知识库。 加入 AI 编程社开发者社群，可获得更多 AI 编程相关资讯。若二维码过期，公众号后台回复“社群”即可进群。

以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导： 首先，了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样，AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。以 Stable Diffusion 为例，其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格，您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。 其次，您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》，它是一位专业且贴心的学习导师，能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚，介绍流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处，传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法，还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品，并为您答疑解惑和规划学习路径。 另外，像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始，啃完 SD 的教程并进行炼丹实践，还与小伙伴探讨 AI 变现途径，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 总之，学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。

在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流，您可以参考以下内容： 1. 大模型节点： 您可以根据自己的风格选择不同的大模型，推荐使用： AWPainting，链接：https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything，链接：https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40，链接：https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点： 可以使用工作流内的关键词，也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点： 可根据自己风格搭配进行选择，如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点： 选用 qrcode_monster V2 版本，相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法，没有魔法的同学文末领取模型。下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点： 所有生图的老演员了，Step 要选择高步数，35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍： 1. Checkpoint 基础模型（大模型/底模型）节点： 属于预调模型，决定了 AI 图片的主要风格。输出连接：Model 连接 KSampler 采样器的 Model；Clip 连接终止层数的 Clip；Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数（clip skip）节点： ComfyUI 的是负数的，webUI 的是正数。输出入点：Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点：Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点： 输出入点：Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点：正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器： 输出入点：Model 连接 Checkpoint 基础模型；Positive 连接正向提示词；negative 连接负面提示词；latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点：Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像： 设置出图尺寸，例如 10241024。输出入点：Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外，还有一些根据插件整理的工作流，您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后，点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。

以下是为您找到的一些可能有助于自动优化生成图像的 Agent 相关信息： Agent Scheduler：在 Stable Diffusion 中，可通过点击排队设置任务。在控制面板中能看到设置的任务及处理状态，可暂停或禁用队列自动处理。能设置多个任务，完成后在任务历史中查看参数和结果，不满意还可重新生成。如需该插件，可添加公众号【白马与少年】回复【SD】获取。 Mistral AI 推出的 Le Chat 更新版：支持聊天中搜索、PDF 上传、编程、图像生成等功能。图像生成基于 FLUX1.1 pro 模型，可免费使用。新增 Canvas 功能，以及自动化代理（Agents）可定制高频任务。 DALL·E 自动优化提示词：提供了详细的原 prompt 建议，包括绘画和数字方面的相关描述，以及生成图像的要求和注意事项。

目前市面上有一些能够将纸质歌谱扫描转化为电子版的工具，例如： 1. Adobe Acrobat DC：功能强大，不仅可以扫描文档，还能进行编辑和转换。 2. CamScanner：一款移动端的扫描应用，方便快捷。 3. Microsoft Office Lens：能将扫描的内容转换为可编辑的文档。 您可以根据自己的需求和使用场景选择适合的工具。

以下是一些能够进行会议记录的免费 AI 助手： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。需要注意的是，大部分工具可能有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费了。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于能否有替代人工的 AI 的相关信息： 目前 AI 仍处于“任务渗透”阶段，而非“职业颠覆”。AI 最常用于编程（37%）和写作（10%），对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业 AI 采用率最高，低收入和极高收入较低。AI 增强人类工作比例（57%）大于完全自动化（43%），短期内 AI 主要是辅助工具，而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 Inflection AI 的联合创始人 Mustafa Suleyman 提出了现代版的图灵测试，要求 AI 具备采取行动和取得成就的能力，以及对世界产生有意义的影响，如仅用十万美元投资，在几个月内通过零售网络平台赚取一百万美元，这需要 AI 完成一系列复杂任务，包括制定策略、撰写文案、研究设计产品、与制造商和物流合作、谈判合同、创立及管理市场营销活动等，同时面临分层规划和可靠记忆等技术挑战。 3 月 4 日的 AI 资讯中，在多个领域有新进展，如在 3D 方面，Meshcapade 可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝，InsTaG 能通过几秒钟视频学习快速形成逼真的 3D 说话头像效果，还有新型 3D 场景记忆框架 3DMem；在 AI 绘图方面，智谱开源了可在图像中生成中文字符的 AI 绘图 CogView4，海螺推出了 Image01 多功能文本转图像模型；在 AI 视频方面，Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化，Vidu 的 API 开放平台全面开放；在 AI 模型方面，Google Colab 推出 Data Science Agent，微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手 Dragon Copilot，Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。

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。

Trae 是一款强大的 AI 编程工具，具有以下特点和优势： 1. 显著提升开发效率： 对于像 Eric Quan 这样不太擅长编程的人，几乎每行代码都可依靠 Trae 完成，能快速 Ship 产品，前端代码开发效率高，可直接在窗口里看预览确认效果，0 到部署所需时间大幅缩短，1 个月的 MVP 能实现原来半年才敢想的 App。 对于有编程基础和专业开发的同学，Trae 支持通过目录选择代码文件作为上下文，集成终端报错信息，支持将多个文件作为上下文，还支持“解释这个文件夹”的功能。 2. 节省开发成本：随着项目与团队扩张，成本节省更显著。一个人相当于一个团队，能大幅减少开发者数量。 3. 丰富的功能和支持： 支持将数据库嵌入到 IDE 中，使用方便。 提供插件市场功能，使用 openvsx 作为插件源，也支持自行上传插件。 具备回退版本功能，能记录修改代码和沟通需求，方便找到历史记录并重新生成，对不满意的生成代码效果可回退到之前版本。 4. 模式选择：在产品使用中，Chat 模式更可控，可只修改指定内容；同时也有 Builder 模式，能更自动化生成代码。 总之，Trae 为不同类型的开发者提供了强大的支持，极大地改变了开发的方式和效率。

DeepSeek 直接抓取网页内容的相关工作流程如下： 1. 内容获取：只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，以 1ai.net 的资讯为例，输入新闻后会提取出很多链接，其中第一条通常是新闻主图。利用图片链接提取提示词，通过调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 2. 文字部分：使用链接读取节点将文字内容提取出来，在提取链接后面接上一个大模型节点，如 DeepSeek R1 模型，用来重写新闻成为口播稿子。若想加上自己的特征，可在提示词里写个性化台词。需注意，DeepSeek R1 基础版本限额使用，可在专业版手动接入。 此外，ChatGPT 无法直接抓取网页内容，其限制原因是不会直接抓取 URL 内容，仅依赖内部知识库或通过必应搜索，且必应搜索结果（尤其中文）往往不够准确。解决方法是手动复制网页内容，粘贴为 Markdown 或纯文本后再提交给 ChatGPT，解析效果更佳。 宝玉日报中提到，通过飞书快捷方式+DeepSeek R1 可实现自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等，提高工作效率。关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章。还有更多工作流，如文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题，飞书模板可直接使用。Deep Research 提示词模板有三大核心要素，包括背景信息（XML 包裹）、任务要求（分析主题、检索范围）、输出格式（语言、表格），适用于生成深度报告、信息检索、数据整理等场景。对于处理大规模代码，可粘贴几千行代码并用 XML 包裹，若让 AI 编写代码，可生成代码、搜索相关代码库。ChatGPT 免费用户可用 GPT4o mini 语音版。

以下是关于自动抓取网络信息的相关内容： Firecrawl Extract 是一个能够实现自动抓取网络信息的工具。它具有以下特点： 1. 只需文字提示，即可爬取任意网络数据。 2. 通过自然语言提示，能轻松将网页内容转换为结构化数据，无需手动写脚本。 3. 支持复杂数据提取，例如联系人信息、任务描述、动态价格等。 4. 兼容多语言与国际网站，能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。 5. 提供 API 集成，支持大规模数据处理，可提取数千个结果，解决上下文限制问题。 相关链接： 1. 2.

以下是为您找到的与抓取视频文字的浏览器插件相关的信息： 视频内容分析模型，上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源： 一个浏览器插件，可以用 AI 读取您的邮件内容并帮您生成回复。来源： 此外，还有关于其他插件的相关内容： 适用于 Google 表格的无代码机器学习插件。来源： 对 Chat GPT 二次封装的产品，可以访问互联网数据以及支持直接生成图片。来源： Luma Imagine 3D 一种用文本创建 3D 的新方法。来源： RF Diffusion 模型，帮助设计蛋白质结构的扩散模型。来源： PubMed GPT：生物医学文本的特定领域大型语言模型。来源： 还有关于制作插件的一些信息： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，会看到报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 复制对应的链接到浏览器地址栏，打开查看。 有些文字显示不出来，是因为字体包中没有这个字，所以就会导致显示不出来。这个暂时没什么办法。除非找到更加全面的字体包。 点击完成，就成功的创建了一个插件。 另外，有一款 AI 浏览器插件，目标是实现输入任意文章链接后，AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为了达到这一效果，大模型对话产品需要完成以下关键步骤： 1. 网页爬取：自行访问链接，解析网页内容。 2. 内容总结：根据提示词要求，提炼标题、摘要、要点等信息。 3. 二维码生成：利用 qrcode.js 库，将 URL 转换为二维码图片。 4. 卡片样式生成：基于特定模板设计要求（暂不考虑自适应样式主题），将卡片内容、二维码组合为精美的分享卡片。 值得一提的是，通过实践探索，发现了新的词生卡 Prompt 组织方法：把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为“布局与尺寸”、“字体规范”、“颜色规范”的独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式有 3 个显著优势： 1. 模型通用性：采用纯 Markdown 格式编写，不依赖特定模型的特性，可以适配不同的大语言模型。 2. 提示简易性：提示词结构清晰易读，便于自然语言编写，降低使用门槛。 3. 生成稳定性：通过清晰的模块划分和自然语言描述，避免了指令间的相互干扰，提高了 AI 生成样式代码的准确性和一致性。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 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，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 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。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后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。 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。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章中抓取热点的方法： 首先，明确主题是关键。在开始撰写文章前，要选定一个吸引人的主题。以当前 AI 领域的热度为例，可以通过阅读各类 AI 主题的公众号、追踪相关博主的动态、参与行业微信群讨论等多元化渠道，来捕捉 AI 界的最新动态。每个人的信息获取途径各有不同。比如，可以通过 Perplexity.AI 的 Discover 功能，挖掘近期的热点资讯，并最终选定像“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且具有较高关注度的主题。

目前有一些可以抓取在线视频内容关键点的方法和相关工具： 1. 对于将小说做成视频的情况： 可以使用 AI 工具如 ChatGPT 分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 利用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成角色和场景的视觉描述。 使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 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。 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，并进行后期处理。 2. 对于总结 B 站视频： 如果视频有字幕，可以安装油猴脚本如，下载字幕。 将字幕内容复制发送给 AI 如 GPTs 进行总结。 3. 关于视频配音效的 AI 工具： 例如 Vidnoz AI，支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，并提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 需要注意的是，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。

AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面： 1. 市场分析与预测：利用大数据和机器学习算法，对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测，为投资决策提供参考。 2. 风险评估与管理：通过模型评估投资组合的风险水平，及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。 3. 交易策略优化：基于历史交易数据和市场情况，优化交易策略，提高交易效率和盈利能力。 4. 智能投顾：为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。 5. 欺诈检测：识别和防范股票交易中的欺诈行为，保障交易的安全性和公正性。