以下是为大学生推荐的一些 AI 产品： 在教育方面： 语言学习：像这样的应用能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 数学学习：可以指导学生解决数学问题。 历史学习：通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 写作辅助：Grammarly、帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 演示文稿创建：协助创建演示文稿。 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，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：是一个受到超过 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。 需要注意的是，以上推荐带有强烈主观性，只给大家一些参考意见。有些我个人感觉不好用/不常用/没用过的产品就不在推荐范围内。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为大学生推荐的学习和使用 AI 的相关内容： 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索一些面向学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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，以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 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，思考其对未来社会的影响。 此外，XiaoHu.AI 日报 11 月 16 日的相关信息： 提供易用的 Web 界面，可直接进行模型训练、评估和推理，预集成多种大型语言模型，如 LLaMA、BLOOM 等，降低技术门槛，适合非专业用户。 DeepMind 和 Raspberry Pi 为 11 至 14 岁学生设计基础人工智能课程，内容涉及搜索引擎、自动驾驶等多个 AI 应用，并提供全套教学资源和挑战项目。

以下为一些好玩的 AI 应用： AI 菜谱口味调整工具：使用自然语言处理和数据分析技术，如“下厨房口味调整功能”，市场规模达数亿美元，能根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台：运用自然语言处理和机器学习，像“英语流利说纠错功能”，市场规模达数十亿美元，帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统：基于数据分析和自然语言处理，例如“豆瓣电影剧情分析工具”，市场规模为数亿美元，可分析电影剧情并提供深度解读。 AI 办公文件分类系统：借助数据分析和机器学习，如“腾讯文档分类功能”，市场规模达数亿美元，能自动分类办公文件以便管理。 AI 美容护肤方案定制平台：通过图像识别和数据分析，像“美丽修行定制方案功能”，市场规模达数亿美元，根据用户肤质定制护肤方案。 AI 摄影参数调整助手：利用图像识别和数据分析，在一些摄影 APP 中有相关参数调整功能，市场规模达数亿美元，可根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：采用机器学习和音频处理，如音乐情感分析软件，市场规模达数亿美元，能够分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统：结合物联网技术和机器学习，例如“小米智能照明系统”，市场规模达数十亿美元，实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台：运用数据分析和机器学习，像金融风险预警软件，市场规模达数十亿美元，提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：基于数据分析和自然语言处理，如“马蜂窝路线优化功能”，市场规模达数亿美元，根据用户需求优化旅游路线。 此外，还有以下有趣的 AI 应用： AI 音乐节：由 AI 作词作曲做 MV，音乐质量高。 AI 即兴喜剧：AI 原创剧本，全场抛梗。 妙刷：用户上传图片，利用 AI 技术生成风格各异的艺术作品和视频，包括修图、文本生成图像、音频生成图像和视频生成等功能。

以下是关于用 AI 写小说的相关内容： 1. Stuart 分享的用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流： 工作流效果：以起点 Top1 的《夜无疆》为题进行创作，能达到至少高中生中写得还不错的水平。 工作流步骤： 用 bing 搜索标题相关内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序的可忽略或复制文中代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型写文章。 输出文章内容。 2. AI x 即兴戏剧工作坊形式： 现场用肢体语言摆出一个姿势，用 AI 绘画画出来，最后表演出一个即兴剧。 使用工具：写短篇小说可用 midreal.ai 以「即兴喜剧」开头；AI 绘画可用 GPT4、悠船、midjourney；Canva 做的电影格式模板可用于套模板，网址为 https://www.canva.cn/design/DAGDL_SIWn8/ernGOLmpE79T6fsn3chhw/edit?utm_content=DAGDL_SIWn8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton 。 3. 南瓜博士在人机协作小说创作中的经验： 尝试过多种方法，包括写 agent flow 框架让 AI 自动按步骤写作等，但因无法认同 AI 的审美而放弃。 最终选择在 GPT 页面上与 AI 对话，先让 AI 生成大量创意，自己进行判断挑选，写作过程中自己负责掌舵，最后给出改进意见让 AI 遵循修改，认为在小说创作中人有人的用处。

以下是关于视频换脸技术的相关内容： 使用 facefusion 进行视频换脸： 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”，打开此工具。它提供了执行 Python 程序的说明和控制服务器的终端使用。 2. 通过终端启动 facefusion。点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口，在终端区域启动终端选项卡。 3. 在打开的终端窗口中，输入以下命令： 查看文件列表：输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录：输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion：输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。注意：后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。 4. 当出现相关提示信息时，说明启动成功。 5. 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。通过 web 浏览器来访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。执行完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有下载按钮，可导出变量后的视频到本地。 TecCreative 中的视频换脸： 自动识别视频中的人脸，并将其替换为选择的脸部，实现在视频中快速、精确地替换人物的脸部。操作指引为：上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 使用插件 ADetailer 进行视频换脸： 首先要明白插件的原理是识别面部并对面部进行扩散。打开 Adetailer，选择关于脸部修复的模型，在对应的正向提示词中添加面部修饰词，也可以加 lora。在检测一栏基本上维持默认不变，在蒙版处理维持默认不变。在重绘选项卡中有很多可操作的参数，需要关注的参数包括： 1. 重绘使用的模型、VAE 以及采样方式，大模型决定脸重绘的风格。 2. 局部重绘制强度，推荐 0.5 左右，可自行尝试。 3. 其中的 controlnet 和外面用的一样，也是增加控制的，选择适合的，并根据情况调整权重或引导步数。

以下是一些关于 Face Swapper 的技术路径和相关工具： 在线换脸工具： ：可在线换脸，使用上传的图片。 ：在线视频操纵软件。 ：在照片上交换面孔，效果出众。 ：在自拍上叠加名人的脸。 ：支持实时换脸的视频通话。 ：用于在线媒体中的换脸。 ：在线图片换脸。 ：改进的实时换脸视频通话。 ：提供视频和图片的换脸解决方案。 辅助工具： E4S：精细化的面部交换（换脸）技术，能确保换出的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部细节。项目地址： Misgif：可以将您的脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，可一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率，应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址：

以下是关于换脸技术的理论介绍： 辅助工具： E4S：是一个精细化的面部交换（换脸）技术。与传统换脸技术不同，它更加精细和高级，能确保换出的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部每一个小细节，包括痣、皱纹、光照和阴影。项目地址： Misgif：一款可以将您的脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，可一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址： 实战方法： 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”，打开这个工具。它提供了执行 python 程序的说明和控制服务器的终端使用。通过终端启动 facefusioin。 2. 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 3. 点击终端区域，启动一个终端的选项卡。 4. 在打开的终端窗口中，输入以下命令： 查看文件列表。输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录，输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion。输入：“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。注意：后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。 5. 当出现提示信息时，说明启动成功。 6. 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。 7. 在 facefusion 软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击可导出变量后的视频到本地。 PuLID 换脸： Pure and Lightning ID customization 是字节跳动团队开源的一种个性化文本到图像生成技术，通过对比学习和快速采样，实现无需微调模型就可以高效生成定制化的 ID（身份）图像，轻松实现换脸。字节团队又推出了 PuLIDFLUX 模型，支持 FLUX 模型的 ID 定制。 安装方面： pulid 的安装较麻烦，需要环境依赖。 插件地址：https://github.com/balazik/ComfyUIPuLIDFlux，跟着说明自己安装。 放到 ComfyUI/models/pulid/中，EVA CLIP 是 EVA02CLIPL14336，应该会自动下载（将位于 huggingface 目录下）。如果自动下载失败，请手动下载此 EVACLIP 模型，将文件放入 ComfyUI/models/clip 并重新启动 ComfyUI。 facexlib 和 insightface 的安装有一定难度，如果之前有用过 sdxl 的 pulid 换脸的，可能安装过。没装过的需要自己摸索。如果装不了，可以去 https://huggingface.co/spaces/yanze/PuLIDFLUX 体验。

AI 的最新进展包括以下方面： 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 此外，近日来自剑桥大学、AI 风险投资公司 Air Street Capital 创始人兼 CEO Nathan Benaich 和来自牛津大学、Air Street Capital 平台负责人 Alex Chalmers 共同发表《State of AI Report》2024 人工智能现状报告，报告主要围绕人工智能（AI）领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进：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。

以下是关于 AI 换脸技术的系统框架： 1. 本地解决方案 所需环境：需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件。 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion 操作步骤： 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”，打开工具。 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 点击终端区域，启动一个终端的选项卡。 在终端窗口中输入以下命令： 查看文件列表，输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入“facefusion”目录，输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动“facefusion”，输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序（注意：后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 注意事项： 由于“facefusion”的运行推理计算速度非常依赖 GPU，如果本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 2. 云服务解决方案 可选平台：如阿里云的 PAI 和 AutoDL（注：这种方案需要产生一定的费用）。 以 AutoDL 为例： 官网：https://www.autodl.com/home 注册完成后，在算力市场中，选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。 在算法社区查找“facefusion”镜像，点击右侧合适的镜像，点击右下角的“创建实例”按钮，创建并启动实例。 在“facefusion”软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的“开始”按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击可导出变量后的视频到本地。

以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。