ten可以安装在电脑里，然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗？这个功能可以怎么去实现？

目前，AI 在操控电脑方面已经有了一些进展。例如，OpenAI 发布了 Responses API 和一整套 Agent 创建工具，其中包括模拟人类操作电脑的 ComputerUsing Agent ，支持跨平台和本地部署。同时，OpenAI 还推出了实时监控功能，能够记录 AI 的完整操作路径，跟踪决策依据、使用工具与执行步骤，有助于调试与优化 AI 流程。 在实际应用中，普通人可以利用 AI 生成个人艺术照、证件照、绘本图像、视频，甚至创作音乐和歌曲。比如在快手的可灵 AI 网站上能看到大量视频生成的效果和相关命令词。此外，AI 数字人技术在直播和视频平台中已被大量使用，8 岁小女孩能在 AI 编程助手帮助下独立完成网站程序开发。 然而，要实现 AI 全自动操控电脑完成您的工作，还面临一些挑战和限制。一方面，AI 技术仍在不断发展和完善中，其能力和准确性可能存在一定的局限性。另一方面，法律法规对于 AI 的应用也有一定的规范和约束。 但随着技术的进步，未来 AI 在操控电脑完成工作方面有望取得更大的突破。

对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 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。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

如果您使用的是 WIN7 系统且想学习 AI 编程，由于很多编程软件可能不支持该系统，以下是一些建议： 1. 考虑升级您的操作系统至 Windows7 以上版本，如 Windows10 或 Windows11，以获得更好的兼容性和支持。 2. 对于电脑硬件，系统要求 Windows7 以上，显卡要求为 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步，硬盘需留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 3. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动，下载地址：https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 4. 下载并安装所需环境，包括 Python、Git、VSCode： 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 请注意，Mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但可能功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。

以下是为您设计的在自己电脑里用 AI 制作知识流服务的学习路径： 1. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念和原理，包括常见的术语和应用场景。 2. 工具和技术选择： 确定适合您需求的 AI 工具和框架，例如一些常见的机器学习库和深度学习框架。 3. 编程基础： 掌握一种编程语言，如 Python，这是在 AI 领域中广泛使用的语言。 4. 数据处理： 学习如何收集、整理和预处理数据，这是 AI 模型训练的重要前提。 5. 模型训练与应用： 从简单的模型开始，如线性回归、决策树等，逐步深入到更复杂的神经网络模型。 通过实践项目，如让 AI 提炼书籍精华、进行文本翻译等，熟悉模型的训练和应用过程。 6. 持续学习与改进： 关注 AI 领域的最新发展和技术更新，不断提升自己的知识和技能。 您可以在网上寻找相关的教程和课程，例如在 B 站搜索 AI 入门课程进行自学。同时，在学习过程中，要多实践、多尝试，遇到问题及时解决和总结经验。

以下是关于您准备用无影云电脑部署公司专属 AI 并使用 deepseek 满血版大模型的一些建议： 1. 本地部署方面：如果拥有云服务器，要了解如何进行本地部署以及满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异：了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调：可以学习并实践模型的蒸馏和微调相关知识。 5. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示未开通模型，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 复制推理点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮，复制 API Key 并保存。 6. 模型选择与配置：可以参考理想的配置，如推理模型选择 gemini2.0flashthinking，代码模型选择 claude3.5sonet 或 gpt4omini，多模态模型选择 gemini2.0flash，常规模型选择 DeepSeek V3。同时，了解 OpenRouter 新发布的 BYOK 功能，它能集成第三方 Key，整合免费额度并解放更多槽位。若对现有供应商支持的模型不满意，还可考虑 simpleoneapi。

很抱歉，您提供的内容中没有关于家庭用私人部署 deepseek 电脑配置的相关信息。如果您需要配置一台价格在 5 万以下、能流畅运行的家庭用电脑，以下是一些建议： CPU：可以选择英特尔酷睿 i9 或 AMD 锐龙 9 系列的高端处理器。 显卡：选择 NVIDIA GeForce RTX 40 系列的高端显卡，如 RTX 4080 或 RTX 4070Ti。 内存：32GB 或 64GB 的 DDR5 内存。 存储：1TB 或 2TB 的 NVMe SSD 作为系统盘，再加上大容量的机械硬盘用于数据存储。 主板：选择与所选 CPU 兼容的高端主板，以确保稳定性和扩展性。 关于模型版本，Midjourney 的 V5 模型是较新且先进的版本，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。您可以通过添加“v 5”参数或使用“/settings”命令并选择 MJ Version 5 来使用该模型。

以下为您推荐一款可能满足您需求的 AI 工具：Memo AI （https://memo.ac/zh/）。它可以对 YouTube、播客、本地音频视频轻松进行转文字、字幕翻译、语音合成，还可以由多种 AI 模型提炼内容精华总结，生成思维导图。并且支持中文、英语等多语言。

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。

以下是关于实时驱动 AI 直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接销售数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人可接管，市面价格一年 4 6 万往上（标准零售价）。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料，不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路及调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司，因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜，不考虑客户效果的公司，售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等等，全环节打通会绑定商家，很难打。 虚拟主播在电商直播间的情况： 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但由于技术尚未达到真人直播的水平，所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/（年×路），其中每个店铺视为一路，该服务提供多种功能。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设了丰富的动作库和真实的语音表现，但商品展示以图片为主，虚拟主播无法与产品有接触，纯粹只能动嘴皮，商品只能放在一旁，这样的测评结果缺乏真实性，容易引起用户反感。目前，AI 驱动的虚拟主播更像是一个花瓶，能够吸引一些好奇的用户，再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。 11 月 11 日和 10 日的 AI 相关动态： 11 月 11 日：Google 在 iPhone 上测试独立的「Google Gemini」应用，新应用支持 iOS 用户使用 Gemini Live，通过语音命令与 AI 互动，功能类似 ChatGPT 的高级语音交流。包含视觉识别功能，并已在 2024 年 9 月对 Android 用户开放，预计将随 Gemini 2.0 的发布正式上线。 11 月 10 日：Google 发布 Gemini AI 驱动的视频演示工具 Vids，通过简单提示或 Google Drive 文档，自动生成视频故事板，包含场景、脚本和背景音乐。支持语音旁白和滚动式提词器，便于自然流畅的录制，应用于客户支持、培训视频、公司公告、会议回顾等多种场景。NVIDIA AI Blueprint 是长视频内容总结与问答解决方案，能快速总结数小时视频的关键事件和对话，省去逐帧观看的时间，支持长视频的搜索、问答和实时事件检测，适用于监控、教育、客户服务等场景，为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。

以下是为您提供的关于视频实时翻译的相关信息： 在官方发布的视频中，GPT 能够帮助英语用户和西班牙语用户进行实时翻译，取代了翻译官的角色，准确清晰地表述用户想要表达的内容。 StreamSpeech 是一种实时语言翻译模型，能够实现流媒体语音输入的实时翻译，输出目标语音和文本，具有同步翻译、低延迟的特点，并能展示实时语音识别结果。

以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案： 首先，需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能，机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律，例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式，LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警，可利用传感器收集老人的生理数据，如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器，利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如，使用基于 Transformer 模型的大模型，对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析，建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比，及时发现异常情况，并结合无监督学习中的聚类算法，对不同健康状况的老人进行分类，以便提供个性化的预警和建议。同时，利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之，通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节，借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。

以下是关于本地视频播放实时翻译的相关内容： Adobe Firefly 视频翻译功能 1. 访问 Adobe Firefly 网站：打开浏览器，访问，可在下方示例视频处选择不同语种查看示例效果。 2. 上传视频文件：点击“浏览文件（Browse files）”上传视频文件，支持.mp4 或.mov 格式，分辨率最高可达 4K，视频时长 5 秒到 10 分钟，且文件需包含至少 5 秒连续音频，注意为获得最佳效果，视频或音频录音应包含清晰语音、可听见的语音和最小的混响或背景噪音，目前仅支持单个说话者，录音中应只有一种语言。 3. 选择源语言和目标语言：上传成功后，系统自动检测源语言，可更改，然后从“翻译成（Translate into）”下拉菜单选择目标语言，可多选。 4. 生成翻译视频：点击“生成（Generate）”按钮，系统开始翻译和唇形同步过程，进度条显示处理状态。关闭页面稍后返回，可从“你的媒体（Your media）”部分下载最终处理后的文件，七天内可供下载，七天后文件将被永久删除。若原始视频分辨率低于 1080p，输出视频分辨率将与原始视频匹配，否则将缩小到 1080p。 Meta AI 发布实时人工智能语言翻译模型：Seamless 1. 应用场景：实现人们之间的无障碍交流，包括文字和语音交流，适用于教学、旅行、娱乐等场景，使教育学习不再延时，方便国内外院校合作教育分享。 2. 技术类型：语音。 3. 简介：统一了之前的三个 Seamless 系列模型，可以实时翻译 100 多种语言，延迟不到 2 秒钟，说话者仍在讲话时就开始翻译。 4. 主要特点： 保持原声情感：SeamlessExpressive 模型专注于在语音到语音翻译中保持原始语音的表达性，包括语调、情感和风格，保留说话人的语气和情感。 实时翻译：实时翻译功能，大约只有两秒的延迟。与传统的翻译系统相比，它在说话者仍在讲话时就开始。

以下是使用 Coze 创建工作流采集生成视频号内容的步骤： 1. 安装 Coze Scraper 扩展程序至浏览器，完成安装后可手动采集要上传到扣子知识库的内容。更多关于知识库的内容，详情请参考。 登录。 在左侧菜单栏，选择一个工作区。 在工作区内，单击知识库页签。 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 在知识库页面，单击新增单元。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 2. 创建工作流： 登录到您的 Coze 账户，导航至个人空间页面。 在个人空间页面上，点击“工作流”按钮，系统会展示之前创建的工作流列表。 在页面的右上角，点击“创建工作流”按钮，打开创建工作流的界面。 在创建工作流的页面上，填写工作流的名称（必须使用英文字符）和描述（一段简洁的文本，帮助模型理解工作流的功能和用途以及触发情境）。 完成必填项后，系统将自动跳转到工作流的编辑页面，其中预设并配置了开始节点和结束节点。开始节点是用户输入内容的起点，结束节点是收尾角色，无论工作流中进行了哪些操作，最终都必须通过结束节点来完成。系统强制要求在工作流的最后步骤中包含结束节点，只有当整个流程的最终动作指向结束节点时，工作流才能够进行试运行和正式发布。 在工作流编辑页面的左侧，有组件库，包括大模型组件（用于执行复杂的数据处理任务）、代码组件（允许运行自定义代码段）、消息组件（用于发送或接收消息）、数据库组件（与数据库交互，执行查询或更新操作）、选择器组件（用于在工作流中进行条件判断和分支选择）。

以下为您介绍两种能帮您总结视频内容的 AI 工具： 1. GPT： 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPT 即可总结视频内容。总结完还可继续向 GPT 提问更多细节内容或探讨视频内容。 2. Get 笔记： 可以一键总结视频的笔记，支持抖音、小红书、B 站短视频和甚至是直播回放链接。 测试显示不仅能生成笔记，还有逐字稿。但使用时需注意：一是 AI 可能存在幻觉，生成内容仍需人类核对检查；二是若直播未准时开始，则不会生成直播笔记。

以下为您推荐一些 AI 入门视频： 1. 吴达的生成式 AI 入门视频。 2. 吴恩达推出的《生成式 AI 入门视频课程》，一共 31 集，宝玉老师每天翻译一集，可在 B 站观看学习。 此外，在“通往 AGI 之路知识库”中还有很多与 AI 相关的学习内容，例如 AIPO 与 config UI 的生态大会相关介绍、AI 学习路径和方法的分享等。

以下是一些国产 AI 可以将平面产品图处理成 3D 产品视频的相关信息： 即梦：在平面设计稿转 3D 这一环节，可以在即梦图片生成界面中导入参考图，参考选项为参考轮廓边缘，生图模型选择图片 2.0，输入包含角色、细节描述、场景、风格材质等的提示词，生成图片，经过多次生成并选择高清放大。 但需要注意的是，不同的 AI 在处理效果和适用场景上可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。

以下是一些根据产品平面图片生成产品 360 度 3D 视频的相关信息： ViggleAI：由 15 人团队打造，创始人是在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。其核心能力是将视频中的角色替换成其他形象，依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画。目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已积累超 400 万用户。网页版访问：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI 。Move 模式能使图像角色移动，原始图像背景保持不变，擅长将特定角色融入动作场景，视频生成稳定性和角色前后一致性强。 Sora：可以将 2D 照片生成三维的 360 度景致，视频效果逼真，例如赛车在旧金山街道的视频、厨房照片生成的 360 度环视效果等。 工具汇总： MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739926702158225859?s=20 扫描物体生成 3D 模型：使用 APP 扫描物体，完成 3D 全貌捕获，创建 AR QR 码，展示物体于任何地点，苹果新品官网展示中应用此技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739259052448944139?s=20

以下是一些可以生成产品 3D 视频的 AI 相关信息： Luma AI：原本是一家 3D 生成公司，6 月推出了 AI 视频生成产品 Dream Machine。其首席科学家表示团队主要考虑两种方案来实现 4D 生成，认为直接生成视频内容并转为 4D 更具潜力，能一定程度避开 3D 数据集不足的问题。Luma 视频生成时会关注一致性、深度信息、光学和动态的物理现象。Dream Machine 1.0 时期的 img2vid 能力很强，能保证大幅度运动时只有较少瑕疵，原图还原度也非常好。支持通过文本指令和图像创建高质量、逼真的镜头，为每个账号每月提供 30 次免费使用机会，但排队时间久。体验地址：https://lumalabs.ai 即梦 AI 视频生成：在输入 Prompt/文字指令时，应避免没有主语和抽象叠 buff 的描述，以及音效、声音的描述，因为产品目前仅支持生成视频画面，无法生成声音效果。 Move AI：在互联网产品设计领域，让人们看到了大幅降低 3D 动画制作成本的可能。未来设计师可能只需要拍摄特定动作并映射到制作好的 3D 模型中，快速制作动画方案。目前 Figma、Protopie 等产品支持的智能动画功能已经能够基于补间算法，在用户仅定义动画的开始和结束状态的情况下自动生成中间帧，未来不排除实现通过文字更加精确控制动画的可能。

以下为您提供关于大模型的相关信息： 大模型的应用： 有一个关于 PPT 翻译的案例，为了提高翻译效率编写了自动翻译脚本。脚本在 Python 环境下运行，前期准备需要根据自身 API 资源提前设置，推荐讯飞大模型，新账户免费送 200 万 tokens，有效期 3 个月。具体操作包括在 https://xinghuo.xfyun.cn/ 首页选择 API 接入，进入控制台创建新项目，按提示领取 200 万 tokens 的礼包，获取对应的 id、apikey、api secret 和接入路径。还需导入依赖，运行 CMD 输入 pip install pythonpptx 安装相关组件。 大模型的分类与特点： 1. encoderonly 模型：通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用于翻译和摘要等，代表是谷歌的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多 AI 助手采用此结构。 大模型的特点包括预训练数据量大（来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，通常用 TB 级数据预训练）、参数多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数）。 大模型在翻译中的提示工程： 在翻译中，提示的文体规范很重要，涵盖语气、语言风格、长度等元素。设定明确的语气能引导大语言模型生成符合情感或专业背景的回答。明确输出的语言和复杂性对于不同专业知识水平的目标受众很关键。

以下是为您推荐的视频自动字幕工具： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能翻译字幕并自动生成双语字幕，已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 3. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 此外，还有以下相关内容： TecCreative 创意工具箱中的 AI 字幕功能，智能识别视频语言并生成对应字幕，满足海外多国投放场景需求。操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 Translate.Video 网站，可将视频自动生成字幕并翻译成 75 多种语言，提供自动字幕生成、翻译字幕、AI 配音以及编辑等一站式视频服务。 您可以根据自己的需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前飞书中可能没有直接将一段话批量翻译成不同国家语言的内置功能。但您可以借助一些第三方的翻译工具或软件来实现，比如谷歌翻译、百度翻译等。您将需要翻译的段落复制到这些工具中，然后选择您想要翻译的目标语言进行批量翻译。

以下是一些适合长论文翻译的 AI 工具： 1. 智谱 AI 大模型开放平台：其 GLM 系列模型凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译。模型通用性强，能适应不同学科和复杂文本，为研究工作提速。在使用前，需将海量文献转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 2. 360AI 浏览器：能发挥大模型的优点，把要点、简介、重点提炼出来，而且还能够自动翻译。对于英文不好的用户，还能将很长的英文论文翻译成中文、做提炼甚至改写为中学生作文水平。

以下是一些可能有助于您翻译图片内文字的信息： MangaimageTranslator：这是一个具有高效 OCR 和 AI 翻译技术的工具，支持多语言，能够对去文字区域修复上色，重新渲染文本。相关链接：https://github.com/zyddnys/mangaimagetranslator 、https://touhou.ai/imgtrans/ 。