做ai音乐的经验和软件

以下是一些国产的编码类 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，提高编程效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高效率和准确性。 此外，字节最新发布的 AI 编程工具 Trae 的 Windows 版也已发布，具有以下特点： 1. 全中文界面，跨平台支持，包括 Windows 和 MacOS 系统，操作界面简洁直观，易于上手。 2. 内置 Claude3.5 和 GPT4o 两大顶尖 AI 模型，完全免费且不限使用次数。 3. 零门槛智能开发，不懂编程也能通过中文对话让 AI 生成所需代码，并自动识别和解决代码错误。 字节的 Trae 目前处于公测阶段，完全免费。它同时支持豆包 1.5 Pro 和 Deepseek R1、V3 等模型。虽然在处理复杂业务时可能不如 Cursor，但为不懂技术的人提供了新选择，有望实现一人搞定业务、产品、设计、开发、运维等全流程。 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不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

以下是新手学习 AI 的方法： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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，了解其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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 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。

以下是关于用 AI 整理图片的相关内容： 在图像生成与优化方面： 初步生成：使用 DALLE 3 和 Midjourney（MJ）进行初步图像生成。DALLE 3 凭借强大的文本识别能力快速生成符合意图的画面，MJ 则通过垫图功能（Sref 和iw 组合）确保图像风格一致。 图像优化：对于 DALLE 3 和 MJ 跑不出来的图，使用 Stable Diffusion（SD）进行图像的细节处理，尤其是局部重绘，例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理，提高画质。 在关键词方面： 主题描述：图片内容分为二维插画和三维立体两种表现形式。描述场景、物体或人物时，应清晰准确，对于场景中的人物最好独立描述。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 生成特定风格的图片。材质相关的关键词有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 在老照片处理方面： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰，但无法使头发、衣服等元素变清晰。 接着将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。

在 AI 行业公开场合比较活跃的大佬包括谷歌相关研究人员（提出思维链等）。相关发言视频如林粒粒呀的科普视频、安克创新 CEO 阳萌的访谈视频等。发言切片合适的 tag 可能包括“AI 技术原理”“AI 未来发展”“AI 框架”等。但需要注意的是，目前提供的内容中未明确提及更多活跃大佬及其具体发言视频的详细信息。

以下是一些最新的 AI 相关进展新闻： 在医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；使用神经网络分析患者体液中的生物标志物以早期诊断帕金森。 在技术应用方面： AI Agent 的突破让行业看到更多可能性，如机器人获得自主行动能力。AI 编程工具的进展预示着人机协作模式的变革。 2024 年 AI 关键进展时间线包括：2 月 OpenAI 发布视频生成模型 Sora；3 月 Suno 发布 V3 版本；4 月 Meta 发布高性能开源大模型 Llama3；5 月 GPT4 发布等。 赛博月刊显示，AI 音频公司在效果和延迟方面取得突破，3D 世界生成领域处于初级阶段但有望在明年取得巨大进步，AI 应用的更新集中在搜索、知识库、编程等领域，越来越多应用公司受到资本青睐。

以下是一些可以分析链接里内容的 AI 工具： AI Share Card：这是一款 AI 浏览器插件，能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡，让网页链接分享看起来更高级。适用于图文内容、专栏转发与推广、剧集分享、产品官网推广、商品分享等。 Text2SQL 相关工具： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有一些知名的 text2sql 项目，如 SQLNet、Seq2SQL、Spider 等。

以下是关于如何通过 AI 进行软件测试以及相关好用的 AI 工具和详细步骤的介绍： 一、基于规则的测试生成 1. 测试用例生成工具 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 2. 模式识别 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 二、基于机器学习的测试生成 1. 深度学习模型 DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 2. 强化学习 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 三、基于自然语言处理（NLP）的测试生成 1. 文档驱动测试生成 Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 2. 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 四、基于模型的测试生成 1. 状态模型 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 2. 场景模拟 Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 五、实践中的应用示例 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 六、好用的 AI 工具 Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些在汽车生成效果方面表现较好的视频生成软件： 1. Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型：由视频生成和音频生成两个模型组成。其中视频生成模型是 30B 参数的 Transformer 模型，能从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，在精确视频编辑和个性化视频方面有出色表现，且在骨干网络架构上沿用了 Llama3 的许多设计。 2. 昆仑万维的 SkyReelsV1 短剧视频生成模型：国内首款专为 AI 短剧创作打造的视频生成模型，具备文生视频和图生视频两大功能，基于好莱坞级别的高质量影视数据训练，拥有电影级的光影美学效果，能生成影视级的人物微表情表演，支持多种人物表情和自然动作组合。使用入口全面开源，可通过 GitHub 获取模型和技术报告，也可通过 SkyReels 平台体验。 3. 阶跃星辰 x 吉利汽车的 StepVideoT2V 视频生成模型：全球参数量最大、性能最强的开源视频生成大模型，在运动平滑性、美感度等关键指标上显著优于现有的开源视频模型。拥有 300 亿参数，能生成 204 帧、540P 分辨率的高质量视频，在复杂运动、美感人物、视觉想象力、基础文字生成、原生中英双语输入、镜头语言等方面表现卓越。使用入口为开源模型（github.com/stepfunai/StepVideoT2V），也可通过跃问 App 进行体验。

以下是一些可以修音的 AI 软件及相关信息： 在音乐学习中，对于自定义前奏的工作流，可使用相关软件进行操作。如将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件，320kbit 码率是各大音乐平台的门槛，后期若想输出到 QQ 音乐之类需转码。修改音色方面，有很多染色软件可用，如 Neutron4，可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色并用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。 格林提到，利用 UDIO 的 REMIX 功能进行音质改造时，AI 会参考音频文件中的所有声音细节包括噪音。在上传音频给 UDIO 进行 REMIX 前，可使用传统音频处理手段如 WAVES 的 XNOISE 插件、RX11 音频修复软件以及 Audition 的采样降噪功能等进行降噪和去杂音处理。 在基于 Sovits 的声音训练及推理中，去混响可通过调整增加减少和伪影平滑的数值来实现，以耳朵感受为准。去杂音方面，对于非主人公声音，可根据情况选择静音或使用 ripx 软件精修。该软件交互体验优秀，将声音处理为 wav 格式。

以下是一些免费的文字生成视频软件： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频AI工具，擅长动画制作，支持视频编辑，目前内测免费。生成服务托管在discord中，加入Pika Labs的Discord频道，在“generate”子区可进行操作，输入/create并在弹出的prompt文本框内输入描述即可生成视频，还能上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD：如果熟悉Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，由Stability AI开源。 3. Kaiber：这是一款视频转视频AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. 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：https://www.waytoagi.com/category/38 。 Pika labs的特点及使用方法： 目前推出了Beta版本，支持免费、不限次数地文生视频、图生视频，生成的视频会带上官方水印。 官方Twitter：https://twitter.com/pika_labs 使用方法： 在Discord试用Beta版本：http://discord.gg/pika 选择generatex开头的频道或者建立pika labs私信 “/create”输入prompt即可完成文生视频，输入prompt后，点击“增加1”可添加image进行文+图生视频。 若仅输入图片，不输入Prompt来生成视频，可以使用/animate命令。 9月，pika更新了新能力加密信息。使用命令/encrypt_text，可以将最多20个字符的文本“加密”到给定的视频输出中。使用/encrypt_image，则可以实现输入logo image，生成图像动画中含有logo的效果。 请注意，以上内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件： 1. 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面： Applicant AI：人工智能面试系统，通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，可安排面试流程，提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障，能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是，使用这些产品时，要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

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。

以下是关于听音乐制作画面的 AI 的相关内容： 1. 工具使用： 生成音乐：Suno 能够根据用户对音乐的具体描述生成音乐作品，为视频增添独特音乐元素，提升艺术性和观赏性。 人物对白配音：即开即用的 ondoku，输入文字可快速得到配音文件。 后期合成：主要使用剪映，对 AI 生成的视频进行截取和补充，合成时可进行画面匹配并调整音乐协调性。 视频轨道层包括台词层、效果层（关键帧、蒙版）、视频画面（AI 生成的视频画面加闭幕）、人声台词、音效、背景音乐。 2. 分镜创作： 歌曲创作完成后出分镜脚本，因 AI 视频制作特殊性，分镜直接决定最终视频呈现效果。 画面生成分为三类：有歌词部分用 midjourney 生成；无歌词部分如前奏用 SD 制作字体设计；转场用 deforum 制作。 让 gpt 按每段歌词生成 mj 提示词，作为画面参考并调整编写。 如开篇构思通过弹古筝女子引入，通过多种工具调整构图。 3. 其他方面： AI 抠图：可直接抠图或在 PS 里操作，图片上传即可，用于制作素材和氛围动画。 声音素材： 背景音乐：Aive 尝试制作背景音乐，部分团队成员用工具生成，因要求高，还利用分离人声的 AI 软件处理音乐。 旁白：使用微软 AI 语音，其声音库支持 147 种语言，还有定制声音选择。

以下是关于听音乐制作画面的相关内容： 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作中，歌曲创作完成后进行分镜脚本创作。由于 AI 视频制作的特殊性，分镜直接决定最终视频呈现效果。根据音乐生成画面分为三类：有歌词部分用 midjourney 生成，无歌词部分如前奏用 SD 制作字体设计，转场用 deforum 制作。同时，让 gpt 按每段歌词生成 mj 提示词，虽只是大概参考，仍需调整编写。如开篇构思融入古筝和弹古筝女子，通过多种方式解决画面生成中的问题。 在 KEEN 的离谱村系列 2 音乐制作中，影片作者为 KEEN，配乐的主要 Prompt 设计由 GPT4 完成，音乐制作由 Suno 负责。提供了相关历史记录、操作指北及配乐的链接。 在桂大羊的 AI 视频短片制作中，使用 Suno 生成音乐，共生成 30 首歌曲并挑选符合视频节奏的背景音乐。人物对白选择用 ondoku 配音，后期合成主要用剪映，会根据情况重新生成画面视频补充，视频轨道层包括台词层、效果层、视频画面、人声台词、音效、背景音乐等。

以下是获取 AI 音乐工程文件的一些方法： 1. 参考自媒体链接【用 AI 生成并发行自己的音乐哔哩哔哩】https://b23.tv/ouHfhfM 中的教程。其中提到： 导出时间轴歌词：使用剪映，其相关功能位置可参考视频中的介绍。 音乐分轨：可使用腾讯 QQ 音乐旗下的 TME Studio，网站链接为 https://y.qq.com/tme_studio/，支持一键分轨并导出全部音频文件。 对于没有编曲经验的小白，可以通过电脑录屏工具录制歌曲的工程文件来提供创作证明。 2. 生成 MID 文件： 把源文件放在 input 文件夹（支持 MP3，WAV），可以直接用 vs code 运行 start.py，也可以右键点击文件夹空白，打开 Powershell 窗口输入在 cmd 环境运行。 原始的 start.py 代码里是默认 cuda 运行的，如果用 cpu 跑，需把里面的 cuda 改成 cpu。转谱完成后，在 output 文件夹找到对应的 mid 文件。 检查乐谱时，目前测试下来主旋律基本能还原，但可能存在噪声被识别成音符等错误，需要具备一定乐理知识去修复。 重奏输出可使用修谱和重奏软件 Musehub 中的 Muse Score，支持导出多种常用音频编辑格式和高清输出。 3. 通过 Coze 应用获取： 创建一个 Coze，在“用户界面”拖入一个 markdown 组件。 在 markdown 中写入 html，对于不懂前端的同学可使用智谱清言等 AI 工具生成源码。 调整代码获取在线音乐，将 markdown 自带内容删除，写入代码，再从在线音乐播放平台获取歌曲的 url 复制进代码，刷新开发页面即可。

发布 AI 音乐通常需要准备以下材料： 1. 音频文件：确保音频质量良好。 2. 歌词： 文本歌词需做成 TXT 格式上传。 可通过自带功能将文本歌词同步为逐字歌词 TRC，修正错别字后提交。 3. 描述音乐风格：如民谣、流行、嘻哈、国风等。 4. 若为人声歌曲，还需准备歌词：可以自己创作，也可让 AI 帮忙写作。 5. 选择音乐库中的合适音乐。 此外，在一些相关教程中还提到： 收藏过的满意音乐素材、音效素材以及抖音里收藏的音乐。 音效库方面，可通过搜索相应音效，如开门声，并添加到音轨。

以下是为您提供的关于 AI 音乐产业的相关报告内容： 1. 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告（2024 年）》指出，AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据，已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。音频模型尤其受到关注，因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程，为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者，而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到，AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等，正在推动“人人皆可创作”的时代，同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中包含 AIGC 音乐应用产业报告。报告指出 AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的，像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 3. 2024 年度 AI 十大趋势报告还提到，AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，同时动态调整游戏难度，增加或降低敌人的数量和强度，改变游戏环境等；不断收集的玩家数据，还能使 NPC 和游戏系统更加适配玩家水平。同时在游戏运营过程中，AI 客服和 AI 分析也是提升玩家体验的重要一环。 4. 许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环，如 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》，在当时是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游。最大突破是首先制作出了一种与游戏完美融合的 3D AIGC 技术，在游戏中可以实时生成角色皮肤。2024 年 Bitmagic 释出了他们推出的能直接创建“游戏世界”的平台——《Roleverse》的最新成果，在平台内可以使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也可以轻松地对游戏世界进行编辑。

AI 生成音乐的工具是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。它们能够分析大量音乐数据，学习音乐模式和结构，然后根据用户输入或特定指令创作出新的音乐作品。 为您推荐以下 AI 音乐产品： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示可快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能将用户输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 此外，5 月 1 日的 Xiaohu.AI 日报中提到 AI 音乐工具 Udio 有更新，包括增加上下文窗口使音乐作品过渡更自然，音轨最大长度扩展至 15 分钟适合长篇混音和复杂音乐制作，引入基于树的音轨历史查看方式。详细介绍：https://x.com/imxiaohu/status/1785666886648447251

以下是 AI 对您从事私域培训及创业解决获客问题可能提供的帮助： 1. 生成爆款内容：借助 AI 分析能力挖掘同品类爆款，利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等，吸引潜在客户。 2. 公域阵地场景：依托视频号、抖音、小红书、公众号等平台，通过矩阵号和 IP 号的搭建，以及短视频、直播等方式获取 leads，背后涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 3. 私域阵地场景：在朋友圈、小红书、社群、个人 IP 方面，利用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复，实现获客转化。 此外，为您提供一些相关的近期安排和团队信息： 1. 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费方式。 省商会公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训。 2. 北京分队介绍： wb：运营一个私域资源（包括 AI）的讨论群，关注 AI 前沿动态。 祖海：在杭州，有 400 位编导和操盘手资源，做个人 IP 咨询和陪跑，以及 Ai 数字人获客。 宇竹：在多个赛道有丰富的 IP 操盘经验。 U：业余配音演员、业余歌手，擅长音频剪辑，也可简单视频剪辑。 萝卜：生图生视频剪辑均可，剪辑方面有从业经验。 李先森：星动 AI 联合创始人，致力于 AI 教育培训和 AI 商业应用。

对于已有编程经验的人群的 AI 入门推荐如下： 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程与资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 链接：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 对于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库推荐：AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路”（飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。

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。

搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤： 1. 规划 总结任务目标与执行形式，明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务，例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等，并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法，比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台（如 Coze 等）上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化工作流，直至达到预期效果，例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外，在技术实现方面，例如实现无代码开发和工具调用，您可以参考以下操作： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的工作流，也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。