以下为您介绍一些开源音乐生成模型： ElevenLabs 推出了自己的音乐生成模型 ElevenLabs Music，并展示了早期预览版生成的歌曲。该模型可直接通过文本提示生成完整带歌词音乐，且声称这些歌曲都是根据单个文本提示生成的，没有任何编辑。各首歌曲风格涵盖流行摇滚、乡村、爵士、当代 R&B 和独立摇滚等多样化类型。详细内容及更多试听：https://xiaohu.ai/p/7687 Deepmind 与 YouTube 的 Lyria 音乐生成模型，只要哼唱或者吹口哨就能帮您自动生成交响乐，还能进行歌词创作和风格控制，模仿艺术家风格。其特色是生成音频带 AI 水印。详情链接：https://deepmind.google/discover/blog/transformingthefutureofmusiccreation/ ?

以下是关于写故事的人工智能的相关内容： 在机器学习中，训练神经网络进行预测、分类等操作时，若“向内看”其内部运作，往往难以清晰理解。例如在图像识别神经网络中，可能存在类似“猫性的最终标志”但超出当前科学词典的元素，难以用于构建科学叙述来解释图像。 生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定基础。生成文本时会使用大语言模型，其通过不断预测下一个词语来生成新内容，这需要庞大的单词数据库。 运用大语言模型写故事、修改文本很有用，但它可能会编造故事产生错误信息，需要鉴别信息准确性。使用 LLM 写作进行集思广益、头脑风暴很有帮助，还可用于翻译，不过网络文本较少时效果可能不太好。 此外，有完全由 AI 工具制作的绘本故事，如《森林里的勇气与友谊》，这是亲子共创的成果。

AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），它被描述为“可雇用的中等水平人类同事的等效物”。 致力于构建安全、有益的 AGI 意味着希望对人类未来产生巨大的积极影响。例如，Meta 公司为实现 AGI 目标，将两大 AI 研究团队合并，并投入大量资金采购硬件，开发大语言模型。但对于通用人工智能究竟是什么以及何时能实现，目前还没有明确答案。 需要注意的是，AGI 与 AIGC 不同。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛应用。而 AGI 更侧重于实现具有广泛智能能力、能够像人类一样处理各种任务和情境的人工智能。

以下是一些生成音乐的国产 AI 产品： 1. 海绵音乐：https://www.haimian.com/featured 2. MusicFX：https://aitestkitchen.withgoogle.com/zh/tools/musicfx 3. 剪映 4. TikTok 5. Mubert 6. 唱鸭 7. 网易天音 此外，还有一些国际上知名的 AI 音乐生成工具，如： 1. Suno：https://suno.com/ ，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。 2. Udio：https://www.udio.com/ ，由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 另外，还有一些其他相关的产品： 1. 由 AI 驱动的软件引擎，可以生成音乐，能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 2. 全球最大的音乐教育平台。 3. 用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 4. 提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 5. 专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 6. 视频编辑的音频解决方案。 7. 由 AI 驱动的音乐工作室。 8. 通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 9. AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 10. 为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 11. 为创作者提供的在线音乐软件：音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 12. （被 Meta 收购） 为创作者提供的音频和视频编辑软件。 13. 音乐人的应用程序。 14. （前身为 Tonz） 实时神经信号处理。 15. 奥地利制造的音频软硬件。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想生成一张美食图片，可以通过以下方式实现： 需求背景：餐饮行业对菜品图片素材需求多，但聘请摄影师拍摄成本贵且耗费精力，网上购买通用素材又千篇一律。用户希望看到一道菜时能快速获取其配方和做法。 具体使用：通过聊天机器人，输入想要的菜品名称，即可生成符合菜品的图片。 工作流要点： 菜品名的理解。 菜品如何翻译成模型能理解的 Prompt。 确保生成的图片符合常规印象。 图片上带上个性化店名优先级较低。 原理说明： 核心是图像生成的 sd 提示词库，由多人共同努力的结果。 有菜品素材库用于收集和整理菜品对应的 Prompt，先通过 GPT 生成 Prompt，再人工验证其在图像流中的表现，并标注是否收录该菜品，最终维护一个可生成图片的菜品素材库。 工作流串主流程为：先是调用菜品提示词知识库，判断菜品是否在知识库内。如果在，就进入图像流画图并在 bot 里展示；如果不在，向客户致歉并记录客户需求以便未来改进，用数据表单记录用户需求，任何时候都能通过问 bot 查到已报备的菜品。由于 bot 能力有限，会告知用户哪些菜品经过测试能被画出来。

以下是正确学习人工智能的方法： 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。 知识库中有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。

对于中学生学习 AI，以下是一些建议： 1. 从编程语言入手：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 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。也可以探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 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 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 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，培养思考和判断能力。 对于希望学习 Python + AI 的零基础人员，以下是一些基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：明晰人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论：了解基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：知晓其基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识并推动人类进步。其性质使我们能拆解研究其各部分，构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。最终，专家 AI 可能成为下一代专家（无论是人类还是 AI）的教师，为医疗保健等领域带来真正的改变。

以下是一些针对单篇文章总结分析引导学习的工具推荐： 大模型工具方面，推荐顺序依次为：chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 文本纠错方面，飞书文档自带纠错功能。若用 prompt 纠错，文本量不能太大，可直接告诉大模型：检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误，指出并改正，重新生成新的文本。 国产大模型中，智谱和文心在文生图方面有一定能力。 需要注意的是，关于让 AI 自己根据文章写 prompt 以及学习工具对手机和显卡的要求等问题，上述内容未给出确切答案。

以下为您推荐一些文献整理阅读学习的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最适合的辅助工具。同时，请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些让 AI 做您的雅思口语老师的方法和参考： 1. 利用专门的 AI 驱动的语言学习平台，如，它们能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 参考相关案例，如“外语：雅思口语急速备考”，要明确 ChatGPT 只是生成语料的工具，您自己才是主导，清楚各个 part 的讲述逻辑，结合自身情况编故事。 3. 还可以借助一些通用的教育类 AI 工具，如帮助学生克服写作难题、提升写作水平的 Grammarly、等。 同时，鉴于人工智能的性质，通过元学习等方式，AI 有可能成为更出色的教师，带着我们一同进步。