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现在市面上面有什么好用的生成式人工智能吗？

Answer

目前市面上有许多好用的生成式人工智能，以下为您列举部分：

  • 在文本和图像生成方面，有 OpenAI 的 GPT-3（用于文本）、DALL-E2（用于图像）、Whisper（用于语音），以及 Midjourney（在艺术竞赛中表现出色）等。
  • 在创建可信角色方面，有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等，它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力，并提供工具以便创作者给角色设定目标。
  • 一体化平台方面，Runwayml.com 较为成功，它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。
  • 在企业应用方面，Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）等都是早期突破性的代表。

此外，还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT-175B 和 BlenderBot 等。同时，有数百公司正在构建通用聊天机器人，如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是，这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力，大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式人工智能如何改变创意工作

生成式人工智能已经可以做很多事情。它能够生成文本和图像，涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术品（甚至[赢得竞赛，有争议）](https://www.washingtonpost.com/technology/2022/09/02/midjourney-artificial-intelligence-state-fair-colorado/)）。该软件使用复杂的机器学习模型根据先前的单词序列预测下一个单词，或根据描述先前图像的单词预测下一个图像。法学硕士于2017年在Google Brain开始提供，最初用于翻译单词，同时保留上下文。从那时起，大型语言和文本到图像模型在领先的科技公司中激增，包括Google（BERT和LaMDA）、Facebook（OPT-175B、BlenderBot）和OpenAI（微软是主要投资者的非营利组织（GPT-3用于文本，DALL-E2用于图像，Whisper用于语音）。Midjourney（帮助赢得艺术竞赛）等在线社区和HuggingFace等开源提供商也创建了生成模型。这些模型在很大程度上仅限于大型科技公司，因为训练它们需要大量数据和计算能力。例如，GPT-3最初使用45 TB的数据进行训练，并使用1750亿个参数或系数进行预测；GPT-3的单次训练花费了1200万美元。中国模型无道2.0拥有1.75万亿个参数。大多数公司没有数据中心能力或云计算预算来从头开始训练自己的此类模型。

游戏中的生成式 AI 革命

许多初创公司正考虑使用生成性AI来创建你可以互动的可信角色，这部分是因为这个市场在游戏之外具有如此广泛的适用性，比如虚拟助手或接待员。创建可信角色的努力可以追溯到AI研究的初期。实际上，经典的“图灵测试”对人工智能的定义就是人类应该无法区分与AI还是人类的聊天对话。目前，有数百家公司正在构建通用聊天机器人，其中许多由类似GPT-3的语言模型驱动。较少数公司正在特意尝试为娱乐目的构建聊天机器人，例如[Replika](https://replika.com/)和[Anima](https://myanima.ai/)，他们正在尝试建立虚拟朋友。与虚拟女友约会的概念，就像在电影《她》中所探索的那样，可能比你想象得更接近现实。我们现在正在看到这些聊天机器人平台的下一代迭代，如[Charisma.ai](https://charisma.ai/)、[Convai.com](https://convai.com/)或[Inworld.ai](https://inworld.ai/)，它们旨在为具有情感和自主权的完全渲染的3D角色提供动力，并提供工具，以便创作者给这些角色设定目标。如果这些角色要适应游戏或在推动情节向前发展中担任叙述角色，这一点是重要的，而不仅仅是装饰。[heading3]一体化平台[content]目前，最成功的生成性AI工具之一是[Runwayml.com](https://runwayml.com/)，因为它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。目前，尚没有这样的平台服务于视频游戏，我们认为这是一个被忽视的机会。我们非常愿意投资于具备以下特征的解决方案：覆盖整个生产流程的完整生成性AI工具套件（代码、资产生成、纹理、音频、描述等）与流行的游戏引擎（如Unreal和Unity）紧密集成专为适应典型的游戏生产流程而设计

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和API等新型构建块,下一波智能体正在拓展AI能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

Others are asking
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，所生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如： 文档摘要：将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取：从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成：根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建：生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助：例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人：能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下： 1. 训练阶段：通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段：基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型；Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少；Model Garden 是一个平台，可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，它提供了一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道。 在教育领域，从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，以“移动教学与促动”课程实习周为例，让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示，由于学生众多，教师难以给予个性化指导，而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：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，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值，主要体现在以下几个方面： 1. 为教师减负：通过复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，创造新的原创内容，帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式：例如让历史人物亲自授课，知识获取不再受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，满足学生学习需求，提高学习成果，缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长：人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴，给予孩子社会奖励，促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
生成式人工智能的提示词工程
生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。
2025-03-19
生成式AI
生成式 AI（Generative AI）是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是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。 AIGC（AI generated content）意为人工智能生成内容，又称为生成式 AI。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等）、图片美术类（如早期的 GEN、去年大热的扩散模型带火的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等）。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管 AIGC 行业。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”正式称呼，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 在 2022 年宣发时，OpenAI 称其是一种模型，但在官网的帮助页面中，称其是一种服务。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）。
2025-03-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
我想找一个好用的ai绘画，有什么推荐吗
以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台： 1. Midjourney：综合体验较好，尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI：成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI：成熟的综合类工具。 4. Krea：集成平台。 5. MewXAI：操作简单，功能丰富，包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/
2025-04-15
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
介绍下即梦3.0的模型，为什么很多人说它好用
即梦 3.0 模型具有以下显著特点，这也是很多人认为它好用的原因： 1. 超真实： 质感提升：图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”，皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位：人物表情不再僵硬或眼神空洞，能表现出更细腻、更有感染力的情绪，如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清：默认能生成 1K 分辨率图片，还支持到 2K，画面更清晰，结构更准确。 3. 超专业： 影像大师：能更精准地理解电影类型（如恐怖片、爱情片、公路片）和镜头语言（如大特写、鱼眼镜头、俯视视角）。 动漫高手：动漫风格更多元（日漫、国漫、皮克斯风等），细节更丰富，色彩更统一，告别“抠图感”。 文字设计：不仅能准确生成大字、小字，还支持超多字体（细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等），排版更专业、更有设计感。 4. 超智能：能更好地理解自然语言描述，简单的指令也能出好图，支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外，即梦 3.0 在文字处理方面表现出色，不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度，还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下，在中文场景中，其他模型可能存在一些局限性，如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型，在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。
2025-04-14
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下，比如鼠标，眼镜，耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具： 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件，您可以参考： 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器，用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标：推荐 2. 在可穿戴方面，以 GenAI 硬件为例，Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息，比如： ，该榜单包含多个分类，数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
国内好用的文档排版AI工具
以下是国内一些好用的文档排版 AI 工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版方面广泛使用，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 此外，还有一些与文档相关的 AI 工具，如文章润色工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-13
市面上一些数字人软件交费成为会员后，以后做数字人短视频还要付费吗
市面上不同的数字人软件在付费成为会员后的收费情况有所不同。 例如，在某些电商场景中，使用数字人结合产品做短视频，可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。直播应用可能需要收费，而短视频方面，有的可以利用免费时长，有的则需要购买会员。 像可灵这款视频模型，于 7 月 24 日发布会员体系，结束免费内测。使用其生成视频会消耗灵感值，使用高级功能和获取更多灵感值需付费成为 VIP 用户。非 VIP 用户只能使用普通功能，每天登录送 66 灵感值（有效期一天），大约可生成 6 个视频。会员充值限时一周半价，黄金会员 33 元/单月、396 元/一年，铂金会员 133 元/单月、1596 元/一年，钻石会员 333 元/单月、3996 元/一年。 另外，对于剪映数字人的“私有化”，尽管剪映有很多公模数字人，但私模数字人更受欢迎。可以用 AI 换脸软件完成最后一步，如通过谷歌浏览器打开特定链接进行操作，注意需要谷歌账号（可通过淘宝或特定平台购买）。 总之，不同数字人软件的收费规则各异，具体还需根据您使用的软件来确定。
2025-04-01
目前中国市面上什么好用的AI工具
以下是中国市面上一些好用的 AI 工具： 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手，支持多种文体写作，能一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手，探索提升写作者效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格。 图像类产品： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，有不同收费档次。 通义万相：在中文理解和处理方面出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成，处理非中文或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容可能存在偏差。
2025-03-26
如果调教ai助力成为网文作家？选用市面上哪种ai模型好一些
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。
2025-03-25
市面上对aigc设计岗位的需求度
目前，AIGC 相关岗位的需求呈现增长趋势。例如，网易内部要求所有设计师掌握 AIGC，腾讯 ISUX 已将 AI 应用于实战。在招聘方面，某数字银行招聘 AIGC 产品经理（深圳），其任职要求包括相信 AIGC、喜欢使用各种 AIGC 应用、能够上手相关操作等，岗位职责包括构建大模型工程化产品、探索和设计工程化产品、在重点业务场景中推动大模型的应用落地等。此外，小红书上也有众多 AIGC 相关的博主，如万能妍仔的 AIGC 等。总体而言，AIGC 领域的岗位需求在不断扩大，且对从业者的要求也在逐渐明确和提高。
2025-03-21
比较分析目前市面上的所有 AI软件
以下是对目前市面上部分 AI 软件的比较分析： 摄影相关： AI 摄影参数调整助手：使用图像识别和数据分析技术，常见于摄影 APP 中，能根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 500px 摄影社区：拥有 AI 摄影比赛平台，运用图像识别和数据分析技术，举办各种主题的摄影比赛，市场规模达数亿美元。 音乐相关： AI 音乐情感分析平台：采用机器学习和音频处理技术，有音乐情感分析软件，市场规模达数亿美元，可分析音乐的情感表达。 Logic Pro X 教学软件：借助机器学习和音频处理技术，是 AI 音乐制作教学平台，市场规模达数亿美元，能为用户提供个性化教学服务。 家居相关： AI 家居智能照明系统：结合物联网技术和机器学习，如小米智能照明系统，市场规模达数十亿美元，可实现家居照明的智能化控制。 鲁班到家 APP：运用数据分析和自然语言处理技术，是 AI 家居维修服务平台，市场规模达数亿美元，能为用户推荐附近的专业维修人员。 金融相关： AI 金融风险预警平台：使用数据分析和机器学习技术，有金融风险预警软件，市场规模达数十亿美元，可提前预警金融风险。 雪球财经 APP：利用数据分析和自然语言处理技术，是 AI 金融投资教育平台，市场规模达数亿美元，能为用户提供个性化的金融投资教育服务。 其他领域： AI 菜谱口味调整工具：运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：采用自然语言处理和机器学习技术，如英语流利说纠错功能，市场规模达数十亿美元，可帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统：借助数据分析和自然语言处理技术，如豆瓣电影剧情分析工具，市场规模达数亿美元，能分析电影剧情并提供深度解读。 AI 办公文件分类系统：结合数据分析和机器学习技术，如腾讯文档分类功能，市场规模达数亿美元，可自动分类办公文件。 AI 美容护肤方案定制平台：使用图像识别和数据分析技术，如美丽修行定制方案功能，市场规模达数亿美元，能根据用户肤质定制护肤方案。
2025-03-21
AI数字人是什么，市面上目前有哪些生成数字人的AI工具，介绍一下这些工具的网址以及优缺点
AI 数字人是通过人工智能技术创建的虚拟人物形象。 目前市面上常见的生成数字人的 AI 工具及相关信息如下： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 网址： 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加自己的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。 此外，还有开源且适合小白用户的数字人工具，如： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 网址： GitHub： 官网： 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。
2025-03-14
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
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。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。
2025-04-10