runway具体属于哪种赛道，怎么描述它

AI 带来的新赛道和新机会包括以下方面： 1. 引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 2. 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额可能成为下一轮 AI 革命的重要爆发点。 3. 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，企业竞争策略呈现分化，行业未来更加多元化和复杂。 4. 大模型争霸，如 OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司相互竞争，为 AI 发展设定标准。 5. 随着模型规模和自然语言理解能力增强，专业创作和企业应用将改变甚至颠覆，如营销文案、邮件沟通、客户服务等。 6. 基础模型领域竞争刚开始，如 OpenAI、Google、Cohere 等公司，以及新兴的开源选项和共享神经网络模型的社群。 7. 基于 LLMs 服务或训练 Transformer 模型，诞生涉及多个行业的新应用。 8. 进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频等多模态相互理解和转换。 9. 人类劳动形式“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务。 10. AI 行业目前亏损，商业化进程有待提升。 11. 云厂商是产业链中的“链主”。 12. 头部 AI 应用中，创意工具仍占最大比重，To P 应用市场潜力大，ToB 应用发展路径复杂，ToC 应用面临挑战。 13. Copilot 和 AI Agent 是 AI 应用的主要技术实现方式。 14. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，中国 AI 公司积极出海。

以下是进入 AI 赛道的一些搞钱方式： 1. 参加“城市狂想”文旅短视频创意大赛： 该大赛由百度百家号主办，国内最大 AI 开源社区通往 AGI 之路协办，于 8 月 27 日正式开启。 无论个人、团体还是机构，AI 视频创作者或普通自媒体创作者，都可选择适合的分赛道参与，奖金池达 60000 元。 优质作品有机会获得单项 10000 元奖金及百+助推，还有机会获得地方政府/媒体扩圈传播，百度 APP 城市频道商业 banner 推荐。 针对零基础/技术欠缺的朋友，下周将在社区开设线上直播课程，由行业内顶尖的 AI 艺术家手把手教学如何制作 AI 文旅宣传片。 报名方式： 第一步，报名，填写右侧报名链接，本赛道为实名制，未报名作者不参与评奖。https://www.wjx.top/vm/w2oCF2q.aspx 第二步，投稿，在百家号创作者后台/百度 APP，带话题城市狂想发布符合活动要求的视频内容。（允许同一作者投稿多个参赛作品，或参与多部参赛作品制作。） 第三步，提交作品，填写右侧提交作品链接。https://www.wjx.top/vm/wvfqf2f.aspx 2. 运营 AI 创作账号： 变现方式：分为通过官方蒲公英平台接单和主流媒体约稿。蒲公英平台会收取 10%手续费，行业 AI 视频价格一分钟约 2.5 万到 4 万，主流媒体约稿稿费可能较低但有背书作用。 平台选择：推荐小红书和 B 站。小红书从种草平台逐渐变为知识社区，其知识属性适合 AI 创作者，视频号也值得做但经验分享较少。 内容形式：小红书能发视频就发视频，小红书的视频 UI 界面改版且推送机制变化，后续可能重点发力视频。 账号赛道：起号前期可用妖魔鬼怪类内容，但后期要扭转账号标签，此类账号变现方式窄，做账号要有价值，不能割韭菜，要把 AI 生态圈做大。 账号搭建与运营： 头像设计：要有记忆点和视觉冲击力，能让人记住。 名称选择：要独特，能体现个人或内容特点。 简介撰写：要有哲理或引人思考的话语，能吸引用户。 封面统一：要统一且具有账号属性，体现商业化。 追热点策略：账号初期应追热点，如对热门内容进行分析和跟风创作。 获取信任：做 IP 最终要赢得用户信任，用户信任能增强其对推荐内容的关注度。 3. 运营 AI 视频号： 保持日更：起号阶段至少两天一更，每天半小时就能完成 20 秒的简单内容制作，持续更新让平台看到创作者的诚意。 选择赛道：资讯类不做，选择 AI 视觉冲击力、利他的内容，有 AI 基础可做教程。 寻找对标：起号阶段要找 10 个对标的账号，参考其内容和模式。 克服心理：出镜做 IP，不要有容貌焦虑，长得丑或有特点都能有流量，要克服不敢出镜的心理。 蹭取热点：蹭经过平台验证有流量的热点，如黄油小熊，根据热点抄学制作，同时注意热点的舆论导向和合规性。 其他经验： 获取视频教程：可在 vtwoagi.com 网站的飞书知识库中获取 AI 视频创作教程。 应对抄袭方法：在抄袭者评论区留言指出，或找朋友点赞将评论顶上去，为自己账号引流。 特效视频长度：建议控制在 1 分钟内，不建议做费时费力的剧情或故事片。 账号限流处理：视频号限流建议重新起号，小红书限流可日更 10 天尝试。 内容商业价值：内容有商业价值的标准是甲方或品牌愿意投钱，如靠播放量或带货分成有收入。 封面获取渠道：可从堆友、吉梦、小红书等获取封面素材。 蹭取平台热点：做哪个平台就蹭哪个平台的热点。 寻找对标账号：在小红书创作者平台的成长榜样中可找到对标账号。 账号标签查看：在小红书创作者后台可查看账号是否被打上标签。 内容发布时间：8 点到 10 点、2 点到下午 5 点、7 点到 8 点较为合适。

以下是关于 2024 年 AI 赛道融资的一些情况： 从整体来看，AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，反映出机构更加谨慎的理性态度，且马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。 在细分赛道中，智能驾驶表现突出，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来投资总额的增长，机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到 TPF 的赛道更感兴趣。 政策方面，政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业。国家队频繁出手投资体现政策的鼓励与支持。 具体案例方面，Cursor 宣布获得 1.05 亿美金 B 轮融资；爱诗科技完成 A+轮近 3 亿元融资；深圳市计划每年投入超 15 亿元专项资金支持 AI 产业发展，并将设立 100 亿元产业基金。

以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。

以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲： 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性：如全是二次元风格，缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足：画出来的多为美少女看镜头，缺乏叙事内容。 3. 素材局限性：已有素材单一，图生图可行性低，训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法，不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题，采取相应处理措施，如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法，如 Lora 等，以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像，如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法，以突破常规限制，实现更出色的修图效果。但需注意，此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中，还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型，不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。

以下是一份小白学习 AI 应用（包括 app 和网站）的入门到精通的教程，涵盖学习大纲、常见问题等方面： 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 参考「」中的初学者课程，了解生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前，AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确，导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习，打牢根基。 2. 实践过程中要耐心，遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通，忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具，缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时，要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时，要充分考虑用户需求和实际场景，避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！

Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。 在 AI 能力类型方面： 年初爆火，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。 11 月 25 日发布新图像生成模型 Frames，专注打造特定美学和视觉氛围，支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”，强调“世界构建”，可设计完整的视觉世界，包括场景、氛围、情感等，提供全面的视觉叙事支持。 目前 Runway 支持在网页、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。官方网站：https://runwayml.com/

Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面： 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力，并且支持精细数值调节，是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动：支持最多 5 个笔刷控制，包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient，笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联，并加大运动幅度。 相机控制：支持水平/垂直平移，水平/垂直翻转，镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video：支持文本转 TTS 音频、音频文件换音，还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力，还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例，都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力，Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用，成为视频领域必不可少的重要工具。

Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。

Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。

以下是关于 Runway 的详细介绍： 网页：https://runwayml.com/ 注册： 零门槛注册，在右上角 Sign Up 处输入邮箱与基础信息，完成邮箱验证即可。新注册用户会有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI）。 生成第一个视频的步骤： 1. 选择左侧工具栏“生成视频”。 2. 选择“文字/图片生成视频”。 3. 将图片拖入框内。 4. 选择一个动画系数。 5. 点击生成 4 秒视频。 6. 下载视频。 优势： 1. 拥有强大的底层模型，能够理解复杂的视频生成需求，并转化为高质量的视频输出。 2. 生成的视频质量高，画面清晰、动作流畅、内容连贯，能满足普通用户需求，也为专业创作者提供支持。 3. 团队持续进行技术迭代和更新，保持在视频 AI 技术前沿，提供最新、最强大的功能。 存在的问题： 1. 共用账号或生成特别好的视频时，生成队列相对较短，使用高峰期可能需等待一段时间才能开始新的视频生成任务。 2. 某些时段生成速度可能变慢，影响用户使用体验，尤其对需快速生成视频的用户。 此外，11 月 25 日的 Xiaohu.AI 日报提到 Runway 发布新图像生成模型 Frames，专注打造特定美学和视觉氛围，支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”，强调“世界构建”，可设计完整的视觉世界，包括场景、氛围、情感等，提供全面的视觉叙事支持，帮助用户创建统一风格、独特审美的艺术世界，适配故事或项目需求。详细介绍：

以下是注册 Runway 账号的技巧： 1. 访问 Runway 网页：https://runwayml.com/ 。 2. 在网页右上角点击“Sign Up”进行注册。 3. 输入邮箱与基础信息，并完成邮箱验证，即可完成注册。 4. 新注册用户会有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI），您可以选择“Try For Free”模式。 此外，在使用 Runway 生成视频时： 1. 选择左侧工具栏“Generate videos”（生成视频）。 2. 选择“Text/Image to Video”（文字/图片生成视频）。 3. 将图片拖入框内。 4. 选择一个动画系数。 5. 点击生成 4 秒或 5 秒、10 秒（时长越长，生成的效果可能越不稳定）的视频。 6. 下载视频。 在制作视频时，以汽车内饰片段为例： 1. 登录 Runway 账户后，在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”（文生视频/图生视频）。 2. 点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 Runway 中。 3. 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本，数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。 4. 3 处用于输入提示词。 5. 4 处可以修改生成的视频时长。 6. 5 处可以看到生成的结果。 提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是摄像机围绕垂直轴顺时针旋转，常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话，每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词可参照： 。Runway 对于这些专有的运镜方式理解得很好。其他的提示词可以不填，先看看效果，如果效果不好，再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多，生成的视频就很怪异。改变提示词，改变生成时长，多抽卡几次，毕竟 Runway 会员可以无限抽卡。

我是基于 Aily 和云雀大模型进行回答的。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。云雀是由字节跳动研发的语言模型，能通过便捷的自然语言交互，高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 您可以通过以下两种方式使用我： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码会定期更新，请在知识库首页获取最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。

如果想调教 AI 助力成为网文作家，以下是一些建议和可选用的 AI 模型： 借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（理论上来说适合大多数 AI，尤其是有推理模型）。 分三次询问：第一次从写作角度分析；第二次从读者角度分析；第三次指出文章的缺点、不足及改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对您写的文章进行点评：使用类似“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述”的提示词。 分享一个根据文章内容对作者心理侧写的提示词：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 在模型选择方面： 目前只推荐 Claude 3.7 Sonnet，Anthropic 对 Claude 在编程和美学方面有深度优化，效果较好。但您也可以使用 DeepSeek 等模型进行尝试。 对于模型的选用，没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型，对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长；MiniMax 处理文字速度很快；GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点，而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用，需要根据实测情况综合调整。一般可选择豆包·function call 32k，“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力，“32k”代表模型的上下文窗口大小，即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时，比如是 array、object 结构，请根据实测情况，考虑替换上豆包 function call 版本，其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。

前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。

神经网络从架构上主要有以下几种类型： 1. 马尔科夫链：用于文本生成。 2. 循环神经网络（RNN）：可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络（LSTMs）：在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer：当今最流行的模型大多基于此架构，包括流行的大型语言模型，如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型，如 GPT3、ChatGPT 等，多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于：它更擅长自然语言生成任务，能够根据用户输入生成相应的内容。同时，Transformer 架构具有延长的注意力广度，能够更好地处理长序列数据，提高模型的性能和表现。

ChatGPT 是由致力于 AGI（通用人工智能）的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP（自然语言处理）聊天工具。它于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM（大型语言模型）。 ChatGPT 是 AIGC（人工智能生成内容）技术的一个应用实例，形象比喻为通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。其英文解释为：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。

以下是为您生成爆款小说描述词的一些建议： 1. 遵循“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”的公式。例如，对人物的描述要包括情绪、发型、穿着等细节，对环境的描写要涵盖天气、地理位置等要素，还要对摄影、灯光和成像质量进行描述，并规定绘图比例。 2. 对于写小说本身，提示词相对简单。但要注意搜索相关思路，用上下文告诉模型需求中的概念含义，并将搜索结果结构化，方便模型理解。 3. 当为儿童创作简单易懂的绘画描述时，要符合逻辑且简单直白，有镜头描述，不增加额外元素。若主体为中国相关，要在描述中提及；未明确古代则默认为现代场景和人物。描述人物要涵盖多个维度，描述场景也要考虑多个方面，且要强调主体。

以下是一些在国内可用且功能强大的视频生成工具： 1. VIGGLE：可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，如跳舞等。其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。 2. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下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，剪映根据脚本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，用户提供文本描述即可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. 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。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于根据文字描述生成视频的工具： 1. Adobe Firefly：其“生成视频”（测试版）能将书面描述转换为视频剪辑。您可以使用文本提示定义内容、情感和设置，包括摄像机角度，还能合并图像为视频生成提供视觉提示。操作步骤为：在 Adobe Firefly 网站上选择“生成视频”，在 Generate video 页面输入文本提示，也可在图像部分上传图像用于第一帧并提供方向参考，在 General settings 部分确定 aspect ratio 和 frames per second。 2. VIGGLE：其核心技术基于 JST1 模型，能理解真实世界的物理运动原理，生成的视频很真实。核心功能包括可控制的视频生成、基于物理的动画、3D 角色和场景创建。用户可通过文字描述指定角色动作和场景细节来生成视频。 3. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 4. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上直接生成视频，是由 Stability AI 开源的 video model。 5. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 6. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 7. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 以上工具适用于不同的使用场景和需求，您可以根据自身具体情况选择。更多文生视频的网站可查看：。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

即梦提示词的描述结构框架主要包括以下方面： 1. 提示词基础架构： 主体/场景 场景描述 环境描述 艺术风格/媒介 调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、主体物分散的句式描述。 避免模糊的术语表达，尽可能准确。 使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述。 丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。 2. 提示词与画面联想程度的说明： 以单帧图像为例介绍提示词与画面联想的关系。 基础词示例：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE。 适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词 LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。 联想关键点： 具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果。 艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 此外，结构化提示词框架还包括： 1. 标识符：如 、<> 等符号（、 也是），依次标识标题、变量，控制内容层级，用于标识层次结构。 2. 属性词：如 Role、Profile、Initialization 等等，包含语义，是对模块下内容的总结和提示，用于标识语义结构。 您可以把结构化提示词框架当做提示词的八股文标准，在不了解如何开始进行提示词设计的时候，当做一个通用的标准格式来使用。结构化提示词的概念在行业内应用广泛且成熟度较高，您可以在即刻、知识星球、知乎等很多地方看到优秀的类型案例。例如以下案例： 关于结构化提示词的理论感兴趣想要进一步了解更多信息的朋友，推荐大家阅读李继刚和云中江树的详细理论原文： 结构化语法提示词示例：可以在 AGI 的下列板块看到非常多优秀的结构化 Prompt 示例。