要生成 2000 字以上的 AI 文案，可以参考以下方法： 1. 丰富细化：让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，可先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并按自己的审美略做修改。使用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，这样有三个好处：一是打破 AI 原本的叙事习惯，避免陈词滥调；二是按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变；三是确保内容都是具体细节，避免整段输出时缩减导致丢光细节只剩笼统介绍。 2. 串联成文：把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章，期间可能需要您给点建议。 3. 利用相关工具：例如海螺 AI，其视频模型能识别图片、理解指令，不依靠特效模板就能实现顶级特效，能细腻呈现人物表情，还上线了提示词优化功能，开放 2000 字的提示词空间，让创作更精准。编写 Prompt 时，通过清晰的结构和灵活的表达方式，掌握一些规则，就能更好地利用 AI 生成文案。

AI 可以完成以下工作： 1. 写作方面： 草拟各种类型的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 改进已有的文本内容，提供不同风格的草稿。 帮助完成邮件撰写、销售模板创建、商业计划的下一步规划等任务。 2. 工作场景方面： 企业运营：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、法律文书起草、案例分析、法律条文梳理、人力资源简历筛选、预招聘、员工培训。 教育：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。 游戏/媒体：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。 零售/电商：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，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：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。 3. 瞬间完成的工作： 翻译。 判断车的位置。 看手机是否有划痕。 转化他人意思。 判断客户问题是退货、换货等问题。 需要注意的是，能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的，是否可以实现可以从几方面思考： 1. 学习一个“简单”概念，如思考不需要超过几秒的事件。 2. 有大量的可用数据，有输入 A 和输入 B。 3. 使用新类型数据时，AI 表现通常不佳。 可行的项目如通过车辆前的摄像头、雷达判断前方车辆的距离，判断患者是否有肺炎；不可行的项目如通过一张图片判断这个人的意图，通过少量的图片与教科书来判断肺炎。

以下是教师使用 AI 备课的一些方法和实践： 1. 利用 AIGC 进行跨学科项目教学：如跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型，用以识别植物。 2. 借助 AI 工具减负： 利用智能助理，如进行 AI 搜索总结、AI 思维导图、AI PPT 制作、AI 论文润色、AI 专业翻译、AI 摘要重点、AI 会议纪要、AI 公文撰写等。 个性化学习计划：分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，为学生提供更好的准备工具。 3. 使用阅读备课小助手：以前做教研准备所有素材和做 PPT 可能要花一天到一天半的时间，现在可以缩短到 1 2 小时搞定。只要输入要学习的阅读文章，按不同的/command，它就会按要求生成相应的教学目标，词汇列表，段落分析，阅读理解题目，和泛读文章。包括一键课程目标设计、一键词汇表+词汇练习制作、一键生成段落结构、一键生成主题相关的泛读练习、一键生成口语输出活动和回答模板。

以下是一些免费的 AI 视频工具： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 。视频模型： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： SVD：网址为 https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。工具教程： 此外还有以下免费的 AI 视频工具： Morph Studio：网址为 https://app.morphstudio.com/ ，还在内测 Heygen：网址为 https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型 Kaiber：网址为 https://kaiber.ai/ Moonvalley：网址为 https://moonvalley.ai/ Mootion：网址为 https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频 美图旗下：网址为 https://www.miraclevision.com/ Neverends：网址为 https://neverends.life/create ，操作傻瓜 SD：Animatediff SVD deforum ，需要自己部署 Leiapix：网址为 https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态 Krea：网址为 https://www.krea.ai/ Opusclip：网址为 https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频 Raskai ：网址为 https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI ：网址为 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 ：网址为 https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com veed.io：网址为 https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕 clipchamp ：网址为 https://app.clipchamp.com/ typeframes ：网址为 https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 对于 Dreamina 工具，其网址为 https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab ，不需要?，每天有免费额度，注册可用抖音号或手机号，耗时约 5min 。 Sora 工具网址为 https://openai.com/sora ，发布的成果好，集成在 openai 一套里可用，但需要?，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，耗时 30 60min ，价格为 GPT 4 20$一个月。

AI 把各种资料整理成合乎情理的文章通常可以通过以下步骤： 1. 收集相关资料：可以借助如 Perplexity.AI 等工具，利用其强大的搜索功能获取信息。启用 Pro 功能能获得更专业和深入的搜索结果，还可通过输入具体的 Prompt 来定位相关资讯。同时，微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具也能帮助快速搜集大量资料。 2. 整理资料：通常会使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。Kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力，但有阅读能力的限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料以确保其有效读取和理解。 3. 处理文档和数据：对于处理文本特别是 PDF，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。还可要求其总结复杂的学术文章，并通过询问后续问题来审问材料，但需注意这些系统仍可能产生幻觉，要检查结果以确保准确性。 4. 转化成文章：在完成资料整理和处理后，让 AI 将其转化成一篇吸引人的文章。

成为数据科学家的学习和训练过程通常包括以下步骤： 1. 收集数据：这是基础步骤，为后续的分析和模型训练做准备。 2. 分析数据：需要迭代多次以获得正确的见解。 3. 提出假设与行动：不断调整，并分析新的阶段数据。 在数据科学项目中，还需注意以下方面： 1. 每个工作职能都要学习如何使用数据，数据科学家和人工智能在多个领域均有重要作用，前者通过数据做决策，后者通过数据完成训练并形成输入输出的程序。 2. 选择人工智能项目时，要找到 AI 可以完成且在商业领域能运用的项目，召集由人工智能专业与业务领域专家组成的团队。具体包括： 思考可以自动化的任务而非岗位，细化可自动化任务。 思考驱动商业价值的核心。 思考商业领域的主要痛点。 破除数据迷信，认识到更多数据基本没坏处，数据能让某些商业模式具有护城河，但少量数据集也可能取得进展。 对项目进行尽职调查，包括技术方面（确定 AI 系统可达到理想表现、所需数据量及可获得量、开发时间表和所需人员）和商业方面（降低成本、提升效率、增加收入、推出新业务或产品，使用电子财务模型定量估算价值），还要考虑购买还是建造的问题，现实中人工智能项目可外包，数据科学一般内部成立。 4. 与人工智能团队合作时，为项目提供验收标准，如检测废品成功率 95%，需另准备测试数据集，标准尽量以数据衡量，由于数据太少、技术不成熟、数据标注错误、模糊标签等原因，验收标准基本不可能 100%正确。

以下是关于影视翻译音频生成字幕的相关信息： 出门问问语音合成（TTS）API： 调用参数及说明： gen_srt：控制是否生成对应的 srt 字幕文件。当 ignore_limit 为 true 时，audio_type 为 wav 可以返回字幕，其他类型不行。默认不生成字幕文件，生成字幕文件需额外付费，价格详情参考报价页。srt 文件地址通过 response header 返回。默认值：false，可选值：false/true。 merge_symbol：粗粒度合成参数，默认为 false。指定为 true 时，语气停顿更接近真人效果，merge_symbol 开启会导致 symbol_sil 参数无效。默认值：false，可选值：false/true。 srt_len：生成字幕的最大长度，中文字幕遇到特定符号会自动分句拆分字幕。 streaming：是否流式输出，默认为 false。指定为 true 时，ignore_limit 为 true 且 audio_type 不为 wav 时，接口流式输出。 Request Header 设置。 视频自动字幕工具推荐： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义视频字幕样式。 3. Arctime：可对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可根据自身需求选择。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库提供了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，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 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： 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。 学习 AI 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 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

建设自己的数据集可以参考以下步骤： 1. 明确目的和需求：确定数据集的用途和所需涵盖的内容范围。 2. 收集数据：可以通过多种方式获取数据，例如自行创作、与追随者共同创作等，同时要注意征得相关人员的同意，并遵循法律和服务政策。 3. 数据格式和整理： 注意数据的格式，如支持的格式有 Json 和 CSV 等。 对于中文数据集，要留意可能出现的乱码问题。 对数据进行整理和标记，如图片和对应的标签应匹配。 4. 搭建测试环境： 将主要的提示词放到 System 中，控制模型的行为与设定。 预置 User 提示词，并使用特殊的变量形式写法。 5. 上传和准备数据集： 可以上传自己的测试数据集，也可以使用提供的测试数据集。 对于较大的数据集，建议提前将图片和标签打包成 zip 文件上传。 6. 检查和确认：上传后等待一段时间，确认数据集创建成功，并可进行详情检查和预览。

以下是新手学习 AI 的建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库提供了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，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 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： 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。 学习 AI 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 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。