AI 的工作原理通常包括以下几个方面： 1. 构建模型：以大型语言模型为例，通过输入大量的数据，如过去菜肴搭配的数据（类比）或文本数据，让计算机学习如何处理这些数据，不依赖于定性细节，形成类似“菜肴空间”（类比）的模型，根据共现频率等对数据进行分类。 2. 发现模式：训练模型依据从数据中学习到的模式，预测哪种元素（如菜肴或单词）最能补充特定的组合。对于文本 AI 工具，基本操作是“下一个单词预测”。 3. 应用于不同领域：如生成式 AI，通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成，可应用于自动写作、虚拟现实、音乐创作等领域。但在数据处理过程中存在潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。 总之，AI 工作原理涉及简单的数学概念、大量的训练数据，以及找出数据中的模式以模拟机器的“思维”过程。

以下是关于飞书接入 GPT 以及相关操作的内容： 产品经理使用 ChatGPT 优化代码的案例：一位产品经理对新技术感兴趣且为了提升自身能力，选择让 GPT 介入实际工作中的代码优化。选取的是一段 SQL 查询代码，旧代码存在性能差和历史数据存档问题。最终优化效果显著，SQL 执行时间大幅缩短，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，还能保存所有历史数据。 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 登录成功后，找他人私聊或在群中@自己，可看到机器人正常回复。 若想更改提示词，返回“目录 4 里的第 17 步”进行设置，更改后需返回首页右上角点击重启服务器，然后在“文件”的【终端】里输入相应指令重新扫码登录。 插件添加可参考相关文章。 Yaki 关于 GPT /MJ 接入微信中接入 Midjourney 的部分：若在/root/chatgptonwechat 中的 config.json 中更改了触发条件，需按条件编写第一个字，私聊中无需@机器人即可使用，群聊中需要@机器人触发。

以下是一些 AIGC 行业应用的案例： 在内容创作方面： 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 在制造业领域： 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗行业： 疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如，麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。 在广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验，还能降低内容制作成本并加速创意实现。

制作 AI 故事可以参考以下方法： 1. 确定故事来源： 原创（直接经验）：基于您或您周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：对经典 IP、名著、新闻进行改编或进行二创。 2. 剧本写作： 尽管编剧有一定门槛，但短片创作篇幅较小，情节和角色相对简单。可以从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。 多跟别人讨论您的故事，有助于修改和进步。 不要害怕别人窃取创意，大多数能想到的故事可能都已被创作过。 3. 利用相关工具和模板进行故事创作： 例如，创作穿越故事的 Prompt 包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏、其它等方面。根据模板生成特定题材小说，并分章节，生成小说目录。 4. 将小说制作成 AI 视频的工具与网址： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/

以下是关于如何用 AI 做好视频脚本的相关内容： 制作流程： 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，以提高视频质量。 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。 具体步骤： 1. 生产视频脚本：把您想写的选题告诉 ChatGPT，数十秒时间它就能生成一条完整的视频脚本，包括了具体场景和转场画面。虽然在创意上可能有所不足，但对于非专业人士入手视频创作、提高内容制作效率有一定帮助。 2. 筛选 BGM：视频制作时，为视频挑选合适的 BGM 很关键。告诉 ChatGPT 您的视频情绪，它会给出参考建议。期待未来能与音源网站结合，实现同步预览，提升体验。 此外，利用 ChatGPT 生成视频脚本时还有一些建议： 1. 视觉风格：确保赛博朋克的视觉元素（如霓虹灯、高科技界面、未来感城市景观）与《山海经》中神兽的古典形象相协调。使用先进的特效技术来创造神兽的逼真和神秘外观。 2. 音效与配乐：使用融合传统东方乐器和现代电子音乐的配乐，以增强视频的神秘感和未来感。音效在塑造氛围和强化视觉元素上起着关键作用。 3. 叙事节奏：考虑到视频长度有限，叙事节奏需要紧凑而流畅。确保每个场景都能有效地推进故事，同时保持观众的兴趣。 4. 角色设计：主角的形象设计应与赛博朋克环境和神兽的神秘感相协调。他们的服装、装备应体现未来科技的特点，同时在与神兽的互动中显示出好奇和敬畏。 5. 文化元素的融合：在尊重《山海经》文化精髓的基础上，巧妙融入赛博朋克元素。例如，可以通过高科技设备来解读或与神兽交流。 6. 观众参与：考虑在视频中加入悬念或互动元素，如隐藏的线索或暗示，鼓励观众进行讨论和猜测。 7. 后期制作：精心调整色彩、光影和特效，以确保最终视频的视觉效果符合预期。不要忽视细节，因为它们对于营造一个引人入胜的世界至关重要。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款具有重要影响力的 AI 产品。 其成功具有多方面原因： 1. 开创性：作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球掀起了 AI 革命，为技术发展指明方向。 2. 用户体验：界面简洁直观，交互流畅自然，降低了普通人使用 AI 的门槛。 3. 技术实力：背后的 GPT 系列模型性能和能力领先，在语言理解和内容生成方面表现出色。 然而，ChatGPT 也存在一些局限性： 1. 市场竞争：随着 AI 技术发展，已不再是市场上唯一的顶级选择，其他产品在特定领域可能超越它。 2. 国内使用：国内用户可能因网络连接问题面临连接不稳定、响应延迟等困扰。 对于 ChatGPT 的定义，在 OpenAI 的官网中，2022 年宣发时称其为一种模型，而在帮助页面中称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 从反馈学习方面，例如 ChatGPT 通过人类反馈的强化学习（RLHF）来调整模型，使其成为通用的聊天机器人。 总的来说，在海外或拥有稳定国际网络连接的情况下，ChatGPT 是一个极佳选择，其强大功能和优秀用户体验使其成为 AI 对话领域的标杆产品。但国内用户可能需考虑本地化替代方案以获得更好体验。

以下是使用 Python 实现将字符串'python'中的各个字符以 ASCII 值的形式单独输出的代码： ```python s = 'python' i = 0 while i < len: print i += 1 ```

以下是一些贸易行业风控与 AI 结合的案例： 案例一：录播课编程作业的自动批改 场景：在班主任日常工作中，批改作业占据了 50%以上的时间，作业包括孩子拖动编程积木实现的作品以及孩子自己根据人物讲的故事等。 目标：扩大班主任的服务半径，提高对学生和家长的服务效率。 痛点：现有的作业批改方式无法统一标准，对于问答题和创作题的评分存在主观性，影响了教学质量和效率。 原理：利用 BERT 机器学习模型（准确来说是 BERT 的变种），结合老师的批注（正样本和负样本），实现作业的自动和标准化批改。 期望结果：理解和模拟老师的评分逻辑，减轻老师的工作负担。 落地结果：自动批改节省班主任 50%以上的时间，服务半径从 50 人扩大到 200 人。 案例二：智慧安检标签在关务风控平台的应用 场景：海关在对申报货物查验时，需要保证单货一致。 痛点：客户通过顺丰申报的品名不一定是真实品名，存在顺丰货物被海关查验导致整车被扣的风险。 解决方案：推动关务部门与 AIOT 部门的跨部门合作，应用 AIOT 的智慧安检判图标签（如是否含有液体或粉末）与货物品名对应的标签比对（如衣服对应的是常规标签），再输出是否有风险的结论给中转场人员（开箱查验）。 落地结果：风控识别开箱复核有效率提升，成功识别重大货物风险。 此外，在法律领域也有相关应用，如法规研究与解读中，法规检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品。在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面，也可以通过输入特定的 Prompt 指令词，让 AI 自动生成相关内容。

目前主流的 AI 软件具有多种功能，以下为您介绍部分软件的功能及区别： 在软件架构设计方面： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 在其他应用方面： AI 摄影参数调整助手：利用图像识别、数据分析技术，如一些摄影 APP 的参数调整功能，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，如音乐情感分析软件，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、机器学习，如小米智能照明系统，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、机器学习，如金融风险预警软件，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，如马蜂窝的路线优化功能，根据用户需求优化旅游路线。 在辅助写邮件方面： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和多种语言，网站：https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，网站：http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站：https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，网站：https://writesonic.com/ 。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。

以下是关于如何利用飞书构建 RAG 系统的相关内容： RAG 的常见误区： 随意输入任何文档就能得到准确回答：这是常见误区，RAG 流程包含离线环节（文档解析、切割及向量化写入向量数据库）和在线检索环节（用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成），任何环节都会影响最终质量，有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素，如文档预处理、高效索引、相关性排序等，需要专业知识和持续优化。 RAG 完全消除了 AI 的幻觉：虽然 RAG 可以显著减少幻觉，但并不能完全消除，只要有大模型参与，就有可能产生幻觉。 RAG 不消耗大模型的 Token 了：从大模型生成结果环节可以看出，最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM，然后由 LLM 进行重新整理输出，所以 RAG 仍然消耗大模型的 Token。 本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG： 加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 从订阅源获取内容，通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 RAG 性能提升策略和评估方法（产品视角）： 前言：RAG 是检索增强生成的缩写，是结合检索模型和生成模型的技术，核心目的是把知识告诉给 AI 大模型，让其“懂”我们，核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与用户提问一起放入 prompt 中提交给大模型，常见应用场景如知识问答系统。