有什么用于视频剪辑的AI应用吗？

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是从短视频脚本创作到视频剪辑的全面解决方案： 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。 根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 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，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 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，能够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，用户可以根据文本脚本生成视频。 案例参考： 桂大羊提供了保姆级教程，基于大语言模型和绘图模型，探索了文生图到图生视频的创作实践。例如，在一带一路背景下丝绸之路这个角度的创作中，选择了大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映，部分音效在网上无版权下载或使用剪映自带音效。同时确立了时长（1 分钟左右的 AI 生成画面，加上闭幕不超过 2 分钟）和风格（大致定义为中国风）。 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。

以下是关于 AI 视频剪辑的相关内容： 使用的工具和技巧： 声音调试：在使用 11labs 时，由于无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果，如使用“，、……。！”等标点符号，有时会叠加不同标点符号来试语音效果。国内可以使用出门问问的魔音工坊，其具有情绪调节控件。 视频剪辑工具：对于 13 分钟的短片，大部分创作者使用剪映，因其有很多人性化设计及简单的音效库/小特效。但对于更长篇幅或追求更好效果，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪映无法协同工作和导出工程文件，限制了其在商业化效果上的应用。 剪辑流程：包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）。很多人做视频时先铺满音乐的做法会放弃很多听觉制作空间。 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Adobe 的相关工具中，Advanced 部分的 Seed 选项可添加种子编号，有助于启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。使用相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑。 具体案例演示： 如“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”，可选用多种视频制作工具，如使用可灵 AI 时，输入提示词时一定加固定镜头。在视频剪辑环节，以 PC 端为例，包括点击抠像按钮、选中素材、将带绿幕的素材放入主视频轨道等步骤，最后合成片段并调整参数。

以下是关于梦创视频剪辑 AI 的相关信息： 其他视频生成的 Top10 产品及 6 月访问量和相对 5 月的变化情况： 1. Viggle，其他视频生成，1393 万访问量，相对 5 月变化 1.189 2. InVideo，其他视频生成，909 万访问量，相对 5 月变化 0.201 3. Fliki，其他视频生成，245 万访问量，相对 5 月变化 0.065 4. Animaker ai，其他视频生成，221 万访问量，相对 5 月变化 0.064 5. Pictory，其他视频生成，172 万访问量，相对 5 月变化 0.161 6. Steve AI，其他视频生成，113 万访问量，相对 5 月变化 0.202 7. vivago.ai，其他视频生成，112.7 万访问量，相对 5 月变化 3.42 8. Creatify AI，其他视频生成，104 万访问量，相对 5 月变化 0.607 9. MagicHour，其他视频生成，81 万访问量，相对 5 月变化 0.313 10. 即梦 AI（剪映），其他视频生成，79.6 万访问量，相对 5 月变化 3.766 心 Heart 创作分享： 文生图分镜：完全根据感觉来，主色调为蓝色，为强调梦境，提示词末尾加上胶片拍摄、蓝色等关键词。短片分镜未设置复杂元素和构图，也未要求人物一致性，挑图大感觉对即可，最多用局部修改或扩图，不在 PS 里调整。 视频化部分：分两个部分，Ai 图生视频部分使用 Runway+Dreamina。Runway 完成动态感要求不高但质感趋向实拍的画面，Dreamina 实现高动态幅度画面，如电视机里气球漂浮、心形候鸟飞走等，另外通过 dreamina 首尾帧叠加剪辑实现时间流逝和穿越感。 特效制作：通过 meshy 做出 3D 心形，同事将其导入 Houdini 中进行粒子化效果。 后期剪辑：在剪映中完成，仅使用一些转场效果，无特殊或复杂部分。 大峰的 AI 音乐创作全流程解析《梦回温州》AIMV 荣获 AI 金曲奖并获央视推荐，其创作流程包括：歌词创作（确定主题、情感，构思结构和押韵方式）、生成歌曲（利用 AI 创作歌曲，筛选出最佳作品）、分镜生图（根据歌词生成符合主题的 AI 绘画分镜）、图生视频（将绘画分镜转换成视频）、剪辑成片（剪辑合成音乐视频）。

以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型，并比较它们的优劣： 1. Pika： 优点：对奇幻感较强的画面把控出色，自然度高；更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点：真实环境画面容易糊。 2. Pixverse： 优点：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好。 缺点：生成的视频存在帧率问题，处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway： 优点：在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好。 缺点：特别爱变色，光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI： 优点：文生视频制作便捷高效，能提供多元创作思路。 缺点：较难保证主体/画面风格的稳定性，实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中，您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成；物体滑行运动可用 Pixverse 生成；有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。

以下是一些常见的 AI 视频剪辑工具： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 Kaiber：https://kaiber.ai/ 。 Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 。 Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署。 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ 。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 。 此外，剪映在视频剪辑方面有很多人性化设计和简单的音效库/小特效，但无法协同工作和导出工程文件。剪辑流程通常包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等步骤。 还有一些相关的教程： 以下几个工具也值得关注： Opusclip：利用长视频剪成短视频。 Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 veed.io：自动翻译自动字幕。 clipchamp：微软的 AI 版剪映。 typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 google vids：一口大饼。

以下是关于如何用 AI 优化视频剪辑的相关内容： 在整个视频剪辑操作流程中，AI 的应用相对较少。但仍有一些技巧和方法可以利用： 1. 导入素材：将视频、音频等素材按顺序导入到剪映编辑区中。 2. 添加效果： 音频加速：若睿声生成的配音语速慢且有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以配合视频前段的快节奏。具体操作是选中激活音频，点击功能区的变速按钮，调整速率并测试效果。 快镜头慢放：对于难以生成快速运动效果的镜头，如活塞运动，可借鉴影视中精彩打斗场面的慢放思路。选择激活活塞运动分镜，在功能区选择变速、曲线变速、蒙太奇，以达到电影级快镜头慢放的效果。若只有活塞向下运动且配音长度不符，可选中激活这一片段，复制并插入到原片段后，右键选择基础编辑、倒放，根据配音长度适当复制或裁剪复制/倒放的片段，实现活塞往复运动的效果。 对于不同的受众群体，AI 在视频剪辑中的应用和优势有所不同： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感。配合高超的剪辑技巧和叙事能力，可制作出超乎想象的效果。低成本动捕能大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频制作时，寻找视频素材耗时且需注意版权问题。一些产品已在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。不同平台适合不同内容形式，创作者想将同一素材在不同平台分发意味着制作成本升高，而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户：对于资金不足的小企业、非盈利机构，AI 视频生成可大幅缩减成本。 使用剪映进行剪辑时，其有方便之处也有不足： 方便在于有很多人性化设计以及简单的音效库/小特效；难用在于无法协同工作，导出工程文件，无法与各软件进行工程联通，应用起来难以使视频内容达到更好的商业化效果。 剪辑流程一般为： 1. 视频粗剪：先确定画面逻辑，声音作部分参考，快速对片子全貌有整体把握，把素材先放上去，再看哪些部分需要细节调整和画面替换。 2. 视频定剪：将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐：剪映中有简单音效库，制作简单短片可用，复杂真实音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意购买版权或使用无版权音乐。 4. 特效：可根据需要添加一些光的效果等。 5. 包装（如字幕）：字幕最后添加，剪映可智能匹配字幕再修改。 此外，还为您推荐一些剪辑相关的书籍。

以下是一些多模态应用的案例： 1. 电商领域： 拍立淘：由淘宝推出，用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面，简化购物搜索步骤。 探一下：支付宝推出的图像搜索引擎，拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域： 诗歌相机：拍照能生成一首诗，还能打印，将诗意与现代技术结合，并做成硬件形式。 3. 技术平台： 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力，包括多模态能力。 4. 其他应用场景： 融图：如把图二中的机器人合成到图一的环境中，保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片：使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果：将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画：把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解（图像数据）：识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果：生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图：参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟：将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图：保留人物样貌、神态，制作成特定要求的 3D 手办三视图。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。

以下是一些 AI 用于知识管理的案例： 1. 在法学领域，当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时，生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作，微调财富管理内容的培训，以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识，又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面，可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如，AI 可以通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助将信息和知识分类到 PARA（项目、领域、资源、档案）的相应部分，还能帮设计笔记标签系统。此外，知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点，定期推送相关的文章、论文和资源，实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中，Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数，并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答，它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时，它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度，最后用这些信息构建提示词完成生成。而且，它能与私有文档自然结合进行问答，并将新生成的见解沉淀成新文档，形成知识闭环，提高知识检索和管理的效率。

以下为您推荐几个可用于病案质控的 AI 工具及其使用方法： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。您可以通过访问使用。 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。您可以通过使用。 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关病案质控的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。您可以通过使用。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的病案质控工作，您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词： 1. 角色：专业视频转文本工作者 2. 版本：1.0 3. 描述：能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标：完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制：不遗漏重要信息，不添加主观内容 6. 技能：熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程：先仔细聆听视频对话，然后逐句转换为文字，注意标点和语法的正确使用 8. 初始化：您好，我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式： 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧： 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则： 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...

目前 AI 用于教学大致处于以下几个层次： 1. 生成教学资源：包括智能素材处理与创作等。 2. 解决教学场景问题：例如辅助教师设计提示词等。 3. 师生机共学：AI 作为“副驾”，与师生共同参与学习过程。 4. 促进学生正确使用：帮助学生更好地利用 AI 进行学习。 5. 提升学生人机共创力：培养学生与 AI 协同创新的能力。 然而，现阶段 AI 能力大多只能达到 Level 2，在教学中主要起辅助作用。AI 在教学中的应用仍处于不断发展和探索的阶段，还需要解决一些局限性，如伦理和价值观把控等问题，以保障教学的安全和有效性。同时，AI 在教学中的应用也存在职业渗透而非颠覆的情况，例如在编程和写作方面应用较多，但对体力劳动和部分专业职业影响较小。未来，AI 在教学中的应用模式可能会从“人机共创”向“任务外包”演进。

很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。

以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息： Polaris：医疗护理保健模型，能和患者进行多轮语音对话，媲美人类护士。详细信息：http://xiaohu.ai/p/5407 ，https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中，有以下针对医疗领域的模型： DoctorGLM：地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao：地址：https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue：地址：https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型，基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座，使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT：地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。