训练 AI 通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍等，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：类似于为孩子整理适合其年龄和学习能力的资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，这个过程被称为“训练”。例如，模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者那里学习。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待机会和挑战的方式使问题更严重，应通过堆叠模型训练 AI，而非仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题。比如先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。就像预医学生从基础课程开始，设计新疗法的科学家需经历多年学习和指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。 在 AIGC 中，训练是指通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。

以下为您介绍一些好用的 AI 工具： 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内信息集成。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述性文本生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建多种架构图。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 写代码或辅助编程的 AI 产品有： GitHub Copilot：支持多种语言和 IDE，为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：由亚马逊 AWS 团队推出，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：开源的免费 AI 编程助手，基于预训练大模型快速生成代码。 Cody：借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 CodeFuse：蚂蚁集团推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高效率和准确性。 每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。

如果您想成为 AI 产品经理，需要学习以下能力及学习方法： 1. 算法知识： 理解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 掌握一定算法知识，与技术团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿，把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势，提出创新特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 2. 技术框架： 对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 不同层级的能力： 入门级：能通过开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 研究级：有两个路径，技术研究路径和商业化研究路径。能根据需求场景选择解决方案，或利用工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 落地应用级：有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 4. 其他能力： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 学习方法可以通过在线课程、阅读相关书籍和论文、参与实际项目等途径来提升自己的能力。

目前尚未有专门针对解析百度网盘里的视频，并为学习视频整理出完整清晰笔记的免费 AI 软件。但您可以尝试使用一些相关的工具和方法来实现类似的功能。例如，您可以使用语音转文字工具将视频中的讲解转换为文字，然后再利用文本处理软件进行整理和分析。另外，一些笔记软件也具备一定的辅助功能，帮助您更好地整理和归纳信息。

以下是关于提示词学习的相关内容： 提示词的知识体系： 可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应是反过来的。 场景：直接切入提示词的场景去学，对比在不同场景下使用提示词的效果。 工具：使用现成的提示词工具，包括 Meta Prompt、Al 角色定制等。 有效语句：学习大量经典论文中提出的提示词语句。 方法论：将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法，自动编写稳定的提示词。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤： 学习基本概念，包括了解其工作原理、模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程，包括通读官方文档，研究开发团队和专家的分享。 学习常见术语和范例，熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果，使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念等。 进行实践和反馈，尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验。 创建提示词库，根据主题、风格等维度建立，记录成功案例。 持续跟进前沿，关注最新更新和社区分享。 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用，其为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 学习构建技巧，明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例，在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，根据输出改进提示词。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究。

以下是关于 AI 剪辑的相关内容： 在 AI 短片制作中，声音部分的制作可以使用 AI 声音软件，如 11labs 进行对白制作，将中文台词翻译成英文后需进行校对与润色。11labs 英文效果较好，但存在声音无情绪情感的问题，只能通过标点符号改变语音效果，且抽声音卡难度大。国内可使用魔音工坊，其有情绪调节控件。 在剪辑方面，对于 13 分钟的短片，剪映较为方便；更长篇幅或追求更好效果可能需使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 在 AI 春晚的节目创作中，团队成员分工明确，包括制片人、图像创意、视频制作、编剧、配音和配乐、剪辑师等。团队通过社群召集，依靠“离谱社”账号积累的素材和成员努力迅速完成作品。高效协作得益于 AI 的创造速度、人员分工明确和高效的 SOP。 在晨然的 AI 作品《Devices》中，工作流核心包括 Blender 动画制作、ComfyUI 转绘和蒙太奇剪辑。Blender 建模具有运动可控、模型丰富、原生深度图和线框图等优势。剪辑思路可采用 textbased 蒙太奇，也可参照 OpenInterpreter 的匹配剪辑思路。

以下是一些可用于根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 能生成视频脚本，剪映可根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 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，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 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，可根据文本脚本生成视频。 制作 AI 短片时，除了使用上述工具，还需考虑故事内容。故事来源可以是原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等），也可以是改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）。 在剧本写作方面，编剧有一定门槛，不能单纯套剧作理论和模板，应多实践、总结经验。对于短片创作，可从自身或朋友的经历改编入手，或对触动自己的短篇故事进行改编。同时，多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 在生成 AI 视频时，可能需要大量抽卡才能获得合适画面，例如在科幻片、战争片、奇幻片等类型的视频生成中。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 在星流一站式 AI 设计工具中： 提示词用于描绘画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 写好提示词的方法包括： 点击提示词上方官方预设词组进行生图。 保证提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先，还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 此外，宝玉日报指出，提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令。AI 无法理解用户的背景和想法，不会读心术。工作或恋爱中常见的误区同样适用于 AI 交互，应提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。

以下是一些 AI 加持的实时语音克隆工具： 1. CloneVoice：基于 Coqui AI TTS 模型，能够变换不同声音，支持 16 种语言，包括中英日韩法，支持在线声音克隆，录音时长为 5 20 秒。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739178877153681846?s=20 2. Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。

以下是一些 AI 加持的语音克隆工具： CloneVoice：基于 Coqui AI TTS 模型，能变换不同声音，支持 16 种语言，包括中英日韩法，支持在线声音克隆，录音时长为 5 20 秒。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739178877153681846?s=20 clonevoice（https://github.com/jianchang512/clonevoice）：带 Web 界面，简单易用。可使用任何人类音色，将文字合成为该音色说话的声音，或者转换声音。