做ai音乐的经验和软件

AI 的应用场景非常广泛，主要包括以下几类： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输：（未给出具体应用场景） 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，例如： 1. 辅助创作与学习：AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划：AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警：AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理：办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易：AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 具体如： AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，在一些摄影 APP 中根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：通过机器学习、音频处理技术，有相关音乐情感分析软件可判断音乐的情感倾向。 AI 家居智能照明系统：结合物联网技术、机器学习，像小米智能照明系统可根据用户习惯和环境变化自动调整灯光。 AI 金融风险预警平台：运用数据分析、机器学习，金融风险预警软件能提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理，马蜂窝可根据用户需求优化旅游路线。

以下是一些适合用于写自媒体文章的 AI 软件： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的步骤如下： 1. 收集相关资料：明确文章主题后，借助 AI 工具高效完成。例如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能获取信息，输入具体的 Prompt 定位相关资讯，还可使用具备联网搜索功能的工具如微软的 Bing 搜索引擎。 2. 整理资料：收集完资料后，使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手进行整理。需注意 Kimi 阅读能力有限，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。

以下为为您推荐的 AI 视频提示词： 1. 史诗灾难场景 提示词： 2. 赛博朋克未来都市 提示词： 3. 奇幻神话场景 提示词： 4. Adobe Firefly AI 视频功能相关 提示词：Miniature adorable monsters made out of wool and felt,dancing with each other,3d render,octane,soft lighting,dreamy bokeh,cinematic.（用羊毛和毛毡制成的微型可爱怪物，互相跳舞，3D 渲染，辛烷值，柔和的灯光，梦幻般的散景，电影） 提示词：Footage of a camera on a drone flying over a desert with wind blowing over the dunes creating waves in the sand below.（无人机上的摄像机飞越沙漠的镜头，风吹过沙丘，在下面的沙子上产生波浪） 提示词：Detailed extremely macro closeup view of a white dandelion viewed through a large red magnifying glass 提示词：Cinematic closeup and detailed portrait of a reindeer in a snowy forest at sunset.The lighting is cinematic and gorgeous and soft and sunkissed,with golden backlight and dreamy bokeh and lens flares.The color grade is cinematic and magical.（日落时雪林中驯鹿的电影特写和详细肖像。灯光如电影股华丽、柔和、如阳光股，金色背光、梦幻股的散景和镜头光量。色彩等级具有电影股的魔力。） 提示词：Slowmotion fiery volcanic landscape,with lava spewing out of craters.the camera flies through the lava and lava splatters onto the lens.The lighting is cinematic and moody.The color grade is cinematic,dramatic,and highcontrast.（慢动作的炽热火山景观，熔岩从火山口喷涌而出。相机飞过熔岩，熔岩溅到镜头上。灯光具有电影感和喜怒无常。色彩等级具有电影感、戏剧性和高对比度）

以下是关于视频号运营的 AI 教程相关内容： 保持日更：在起号阶段至少两天一更，每天用半小时完成 20 秒的简单内容制作，持续更新以向平台展示创作者的诚意。 选择赛道：不做资讯类，选择具有 AI 视觉冲击力、利他的内容，有 AI 基础可做教程。 寻找对标：起号阶段找 10 个对标账号，参考其内容和模式。可在小红书创作者平台的成长榜样中寻找，在小红书创作者后台查看账号是否被打上标签。 克服心理：出镜做 IP 时不要有容貌焦虑，长得丑或有特点都能有流量，要克服不敢出镜的心理。 蹭取热点：蹭经过平台验证有流量的热点，如黄油小熊，根据热点抄学制作，同时注意热点的舆论导向和合规性。做哪个平台就蹭哪个平台的热点。 获取视频教程：可在 vtwoagi.com 网站的飞书知识库中获取 AI 视频创作教程。 应对抄袭方法：在抄袭者评论区留言指出，或找朋友点赞将评论顶上去，为自己账号引流。 特效视频长度：建议控制在 1 分钟内，不建议做费时费力的剧情或故事片。 账号限流处理：视频号限流建议重新起号，小红书限流可日更 10 天尝试。 内容商业价值：内容有商业价值的标准是甲方或品牌愿意投钱，如靠播放量或带货分成有收入。 封面获取渠道：可从堆友、吉梦、小红书等获取封面素材。 内容发布时间：8 点到 10 点、2 点到下午 5 点、7 点到 8 点较为合适。 此外，还有一些相关的 AI 短视频获奖作品及相关信息： 城市狂想：AI 文旅短视频创意大赛圆满落幕，其中爆款人气奖作品是以“济南”为主题的 4 分钟之长的作品，由“通往 AGI 之路”济南社群的小伙伴共创。还有以“动物”为主角展示厦门文化底蕴和现代魅力的作品等。 XiaoHu.AI 日报 12 月 04 日的内容包括五步学会用 AI 制作动画视频播客、Hailuo AI 推出让静态 2D 插画“活”起来的新功能、腾讯 Hunyuan 130 亿参数开源视频模型等。

以下是利用 AI 打造自己知识库的一些方法和可能用到的软件： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书搭建的 AI 知识库。您可以在飞书大群中与机器人对话获取资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍，能帮助您理解 AI 时代的知识库，包括其概念、实现原理和能力边界等。 3. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后可进行配置，包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 来构建本地知识库，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式），配置完成后可进行测试对话。 4. GPT：通过将文本拆分成小文本块并转换为 embeddings 向量，保存在向量储存库中作为问答的知识库。当用户提问时，将问题转换为向量并与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。 希望以上信息对您有所帮助。

使用 AI 写毕业论文是一个具有争议性的话题，虽然 AI 技术可以提供一定的辅助，但不能完全依赖。以下是一些相关信息： 在论文写作的格式和模板方面： 有本科毕业设计模板、本科毕业论文模板、硕士研究生学位论文模板等，格式包括字体（如宋体）、字号（小四）、行距（1.5 倍）等，还可以自定义格式模板实现自动调整，也可通过学校教务系统查询。 在论文写作的辅助工具方面： 文献管理和搜索：Zotero 能自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 同时，也有示例提到可以直接要求语言模型帮写论文，但需要注意这并非道德的使用方式。使用这些 AI 工具时，应结合自身写作风格和需求，选择合适的辅助工具，并确保论文的原创性。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于使用提示词对学生成绩进行分析的建议： 1. 明确分析目标：例如找出成绩优秀和较差的学生特点、分析成绩的趋势等。 2. 描述数据特点：包括成绩的科目、分数范围、数据量等。 3. 确定分析方法：如比较不同时间段的成绩、按照班级或年级进行分类分析等。 4. 强调重点关注内容：比如特定学科的成绩表现、成绩波动较大的学生等。 5. 注意提示词的准确性和清晰性，避免模糊或歧义的表述。 在实际编写提示词时，可以参考以下格式：“对的表现。” 同时，不同的 AI 工具可能对提示词的要求和处理方式有所不同，您可能需要根据具体工具的特点进行适当调整。

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。