以下是关于学习 AI 的软件和平台的相关信息： 对于新手： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 开始 AI 学习之旅：在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后进行实践，知识库中有实践作品和文章分享。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动。 对于学习外语： 语言学习应用：如 Duolingo，使用 AI 个性化学习体验，提供词汇、语法、听力和口语练习；Babbel 结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，注重实际交流技能；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。 AI 对话助手：如 ChatGPT 可模拟对话练习，提高语言交流能力；Google Assistant 支持多种语言，可进行日常对话练习和词汇学习。 对于中学生： 从编程语言入手学习：如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台：如 ChatGPT、Midjourney 等体验应用场景，探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 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，尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响。 总之，不同人群可以根据自身情况选择适合的学习方式和工具平台。

新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，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，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 如果是系统学习 LLM 开发，需要涵盖以下多个方面的知识和技能： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，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： 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。 掌握相关论文，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。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 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，进行个性化的 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。

操控 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 利用提示词工程： 明确要求 AI 引用可靠来源，例如在询问历史事件时要求引用权威的历史文献，询问科学事实时要求引用已发表的科研论文等。 要求 AI 提供详细的推理过程，帮助理解其得出结论的方式和判断结论是否合理。 明确限制 AI 的生成范围，如在询问名人名言时指定名人姓名和相关主题，询问新闻事件时指定时间范围和相关关键词。 2. 优化数据和模型：从根本上解决 AI 可能出现的问题。 3. 与监管机构合作： 政府应与监管机构合作，为其提供中央指导，帮助其实施相关原则。 识别监管机构在有效实施原则方面的障碍，如监管范围、权力和能力不足等。 解决原则解释上的冲突和不一致，并分享学习和最佳实践。 监测和评估原则本身的持续相关性。 通过以上方法，可以更有效地操控 AI，使其生成更准确和可靠的内容。

以下是关于抖音选题智能体的相关内容： 1. 多智能体 AI 搜索引擎方案详情： 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户任务<调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构>，使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息，参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。包括请求代码和搜索结果。 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型 GLM40520 把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。参考 API 文档：https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 。JSON 格式处理参考：https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。包括请求代码和拆分问题（格式可解析成 JSON OBJECT）。 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。智能体 id：659e54b1b8006379b4b2abd6 ，简介：连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。包括请求代码和子问题搜索结果。 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。智能体 API 的调用方式参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。智能体 id：664e0cade018d633146de0d2 ，简介：告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。包括请求代码和总结并生成脑图。 2. 汽车栏目主持人（零壹老师）智能体经验分享： 创作视角以用户真实需求为视角，分析车主遇到车辆问题时的各种解决方案及存在的问题，如自行搜索短视频或文章、门店咨询或投诉、找熟人、问专家等方式的优缺点。 智能体方案：角色为汽车栏目主持人（博主），抖音账号为汽车人一零，功能为 24 小时在线的汽车问答专家，随问随答随搜，知无不言。 3. 智能体的相关知识： 智能体的应用：在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天机器人、机器人等领域扮演重要角色。 智能体的设计与实现：通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。 总结：智能体在现代计算机科学和人工智能领域是基础且重要的概念，通过自主感知和行动在广泛应用领域发挥重要作用，其技术不断发展和应用正在改变生活方式和工作模式。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据视频脚本生成视频的网站： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种场景。 6. 艺映 AI（https://www.artink.art/）：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 如果想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 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，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。 另外，Adobe Firefly 中的“生成视频”（https://www.adobe.com/products/firefly/features/aivideogenerator.html）（测试版）可以将您的书面描述转换为视频剪辑。在 Adobe Firefly 网站上（https://firefly.adobe.com/），选择“生成视频”。在 Generate video 页面上，在 Prompt 字段中输入文本提示，还可以使用 Upload 部分中的 Image 选项，将图像用于第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。在 General settings 部分，可以确定 Aspect ratio 和 Frames per second。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能可能会随时间变化，建议直接访问上述工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于入手 AI 智能的相关内容： AI Agent 也就是 AI 智能体，是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性及无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，能完成复杂工作。其出现是为了结合业务场景和自身需求，定制专属的 AI 智能体来解决问题。 以字节的扣子（Coze）为例，这是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础，都能在该平台迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还能将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体可通过简单 3 步：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。 在品牌卖点提炼中，AI 智能体也有应用。搭建智能体前，要先明确 AI 的能力边界，比如 AI 对公司及所在市场不了解的部分，包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、在新渠道的期望结果等。AI 真正的能力在于能通过分析数据和信息进行逻辑推理、处理和分析数据、利用训练数据输出全面信息、理解用户内容并正确梳理输出。因此，更适合搭建引导型的助手，在寻找卖点过程中提供思考维度。 此外，AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。机器学习中有监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展是因为数据增长、神经网络规模发展及算力提升。数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每列代表特定变量，每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可马上展示或喂给 AI 团队，数据不一定多就有用，还需处理不正确和缺少的数据，同时数据分为结构化和非结构化数据，机器处理非结构化数据更难。

以下是 AI 领域近期的一些新闻： 2024 年，在全球芯片出口管制下，中国仍是重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达，中国在美芯片制造商中所占份额减少，但当地分支机构目前未受控制。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限，阿里巴巴和腾讯与 NVIDIA 就在美国建立数据中心进行谈判，谷歌和微软向中国大型企业推销云服务。 模型提供成本下降，如 OpenAI 提供强大模型的推断成本下降 100 倍，Google Gemini 相关产品价格下降且性能强劲。由于计算成本高，模型构建者越来越依赖与大型科技公司合作，反垄断监管机构对此表示担忧。 10 月的 AI 行业大事记包括：9 月 27 日 Reecho 睿声三只羊录音事件涉及的 AI 公司出面回应；9 月 28 日 TeleAI 正式开源 TeleChat2115B；10 月 1 日快手可灵 AI 全面开放 API；10 月 2 日 Black Forest Labs 发布 FLUX1.1，苹果推出多模态大模型 MM1.5；10 月 3 日 OpenAI 发布 ChatGPT Canvas；10 月 8 日 2024 年诺贝尔物理学奖；10 月 9 日 2024 年诺贝尔化学奖；10 月 10 日字节发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend，Vivo 增加蓝心端侧大模型 3B，谷歌图像生成模型 Imagen 3 开放使用，智源 BGE 登顶 Hugging Face 月榜，State of AI 2024 报告发布；10 月 11 日智谱 GLM4Flash 与“沉浸式翻译”合作，北大、北邮和快手开源高清视频生成模型 Pyramid Flow；10 月 12 日 OpenAI 开源多智能体协作框架 Swarm，深势科技完成数亿元人民币新一轮融资，苹果质疑当前 LLM 缺乏真正的逻辑推理能力；10 月 14 日。

以下是关于文本转语音的相关信息： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可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。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台应用使用，能将文本转换为音频文件。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，是一套服务，提供 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型，能适应特定领域术语、背景噪声和不同口音。 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，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音合成技术原理： 传统的语音合成技术一般经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息，然后提取文本的特征，生成特征向量。 2. 声学处理：通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成：使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形，然后依次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中，可以调整参数，从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 人工智能音频初创公司列表（语音合成（TTS））： ：将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

RAG（检索增强生成）的测评方法如下： 1. 可以使用 TruLens 来实现 RAG 三角形的评估方法，具体步骤为： 在 LangChain 中，创建一个 RAG 对象，使用 RAGPromptTemplate 作为提示模板，指定检索系统和知识库的参数。 在 TruLens 中，创建一个 TruChain 对象，包装 RAG 对象，指定反馈函数和应用 ID。反馈函数可以使用 TruLens 提供的 f_context_relevance、f_groundness、f_answer_relevance，也可以自定义。 使用 with 语句来运行 RAG 对象，并记录反馈数据。输入一个问题，得到一个回答，以及检索出的文档。 查看和分析反馈数据，根据 RAG 三角形的评估指标，评价 RAG 的表现。 2. 评估 RAG 生成的文本质量，常用的评估方法包括自动评估指标（如 BLEU、ROUGE 等）、人工评估和事实验证，以衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。 3. 评估 RAG 检索的效果，包括检索的准确性、召回率和效率，其好坏直接影响生成文本的质量。 4. 通过用户调查、用户反馈和用户交互数据来实现用户满意度评估。 5. 对于生成多模态内容的 RAG 系统，需要通过多模态评估指标来评估不同模态之间的一致性和相关性。 6. 对于需要实时更新的 RAG 任务，要考虑信息更新的及时性和效率进行实时性评估。 7. 为了进行客观的评估，通常会使用基准测试集来进行实验和比较不同的 RAG 系统。这些基准测试集包含了多样化的任务和查询，以涵盖不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景。综合使用多种评估方法可以更全面地了解 RAG 系统的性能和效果，评估结果可以指导系统的改进和优化，以满足用户的需求。

以下是一些根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 此外，创作 AI 短片时，除了使用上述工具，还需考虑故事来源。比如： 路径一：原创（直接经验），可以是自己或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 路径二：改编（间接经验），如经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 在剧本写作方面，编剧看似门槛低实则有一定难度。短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 在生成 AI 视频时，可能需要大量抽卡才能获得合适画面，比如在科幻片、战争片、奇幻片等类型中。