以下是关于剪辑软件、硬件设备、技术支持、3D 动画和 AI 视频生成的相关信息： AI 视频生成工具： Runway： 主要能力：文生视频（Text 2 Video）、Prompt+图像生成视频（Text+Image to Video）、无 Prompt 直接图片转视频（Image to Video）。 使用建议：Text to Video 时，优先使用右下角的“Free Preview”免费生成多组图片，然后从中选择一张进行视频生成以节约 credits。 近期更新：支持将 4s 的视频延长，每次延长需消耗 20 credits；9 月更新中，支持 110 级的 motion slider 调节，默认幅度为 5，同时支持水平、垂直、空间和旋转的运镜，并支持调节运动速度。 其他功能：提供 30 多项图片、视频处理能力，如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。控制台上线了 Watch 模块，可查看官方精选的创意案例。推荐教程：ai 繪圖教學|Ai 动画:https://www.youtube.com/watch?v=Yj73NRmeSZM 由于您未明确提及剪辑软件、硬件设备和技术支持的具体需求，暂时无法为您详细列举。如果您能提供更具体的要求，我将为您提供更有针对性的信息。

以下是关于新手学习 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在硅谷受到关注和追逐并非近期之事。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新引发小范围轰动，而当时在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”。这表明 DeepSeek 与硅谷更有对话和交流的密码。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，接下来的发展未知，但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼：通过 Coze 做了效果对比测试，使用方法包括搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件、通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能、优化输出质量等，还采用 XML 进行规范设定。特别鸣谢了李继刚和 Thinking Claude 等。

可以使用 AI 创建应用。以下为您介绍一些相关的途径和示例： 1. Lepton AI 是一个由前阿里巴巴副总裁贾扬清创建的 AI 应用快速部署平台，其网址为 https://www.lepton.ai/playground 。该平台包含大量开源的大模型，通过一行命令可以快速调用，也能在此创建 AI 应用。 2. 在企业级 AI 应用开发方面，有以下几种类型的应用： 智能体应用（Assistant）：这是一种基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置即可快速上手和实现基本功能。例如在客户服务中了解客户诉求、解决客户问题，如查询订单状态、处理退款等；在个人助理方面管理日程安排、提醒事项、发送邮件等；在技术支持方面了解技术问题，提供解决方案，帮助用户排除故障。详情参见。 工作流应用（Workflow）：这是一种将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可以通过拖拽节点来创建自定义的任务流程。例如在 AI 翻译中实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程，提升翻译质量。详情参见。 智能体编排应用：这是一种支持多智能体协作的流程式 AI 应用，使您能够编排多个智能体的执行逻辑，也可以使多个智能体自动规划和执行任务。例如在综合调研报告中组建一个报告撰写团队，包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体；在软件开发团队中组建一个智能体开发团队，包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体。详情参见。 3. 如果您不会代码，可以直接将问题报给 ChatGPT ，然后再把 ChatGPT 给出来的结果粘贴回去（如果还不行，就反复调试）。对于获取 API 使用的示例代码，以 OpenAI API 为例，您可以在以下页面获取： 获取 API 密钥：https://platform.openai.com/apikeys （通常需要绑定支付方式，才可以获取有效 Key ） 获取 API 调用的示例代码：https://platform.openai.com/playground

RAG 主要分为以下几种模式： 1. 基础 RAG（Naive RAG） 2. 高级 RAG（Advanced RAG） 3. 模块化 RAG（Modular RAG） 其工作流程包括： 1. 上传文档：用户上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain Chatchat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为了便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 Prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。 在典型的 RAG Flow 模式方面，包括以下微调阶段模式和推理阶段模式。 此外，RAG 就像是一个超级智能的图书馆员，具有检索、增强和生成三个步骤。其优点包括成本效益、灵活性和可扩展性；缺点是回答准确性相对专有模型的方案不够。

以下是一些可以改变视频人物说话内容的模型及相关信息： 解梦新出的 p 模型支持人物多动作和变焦，易改变画风；s 模型生成速度快、积分消耗少，能保持原始画风但语义理解有限。 吉梦的对口型技术支持文本朗诵和本地配音，能根据输入生成人物开口讲话的视频，但有上传人物长相等限制。 Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格，可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子，也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 在角色生视频方面： 角色生视频突破关键帧限制，不再依赖关键帧输入，而是直接传入角色本身，可更灵活生成视频。 支持多角色参考生成创意视频，可上传多张图，最多三张，将人物、衣服、背景等元素融合生成视频。 不同工具的角色生视频效果有所不同，如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景包括规避机器人念台词的尴尬瞬间，让机器人有更丰富的表情和神态。未来视频生成将摆脱纯关键帧方式，采用多模态信息输入，如定义角色和场景的三视图等。 此外，谷歌 Gemini 模型在处理视频相关问题时，可通过修改提示来改变模型的行为。

因果关系和相关关系的区分可以从以下几个方面考虑： 1. 定义和本质：因果关系指一个事件（原因）导致另一个事件（结果）的发生，存在内在的因果机制；相关关系则只是表明两个或多个事件之间存在某种关联，但不一定存在因果联系。 2. 确定性：因果关系具有较强的确定性和方向性，原因导致结果；相关关系的关联程度可能较弱，且不一定有明确的方向。 3. 可解释性：因果关系通常可以通过合理的机制和理论来解释；相关关系可能只是数据上的关联，难以给出明确的因果解释。 4. 实验验证：确定因果关系可能需要通过控制实验等方法来验证；相关关系可以通过观察数据中的相关性来发现。 例如，在投资领域，风险投资的结果可能需要很长时间才出现，很难确定复盘所做的工作和得到的结果之间的因果关系。在学术研究中，判断论文中的论点是否涉及因果关系需要分析研究方法等。同时，还有一些方法可以帮助人们判断，比如以轻松幽默、略带挖苦的风格，通过生动的类比和实例向对统计学几乎一无所知的听众进行阐释，在开始前先询问听众想讨论的论文名称或具体论文，然后分析研究方法是否支持确定因果关系，并向听众解释分析结果和如何提出因果关系的论断。

工作流是一种通过可视化方式对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，以实现复杂、稳定业务流程编排的方法。 工作流由多个节点构成，节点是基本单元，包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。默认包含 Start 节点（工作起始，可包含用户输入信息）和 End 节点（工作末尾，返回运行结果）。 不同节点可能需要不同输入参数，分为引用前面节点的参数值和自定义的参数值。扣子提供了基础节点，还可添加插件节点或其他工作流。 例如，在角色设计变体生成工作流中，在不改变角色某些特定样式的基础上仅改变设计，能防止提示词外流，还可使用图片引导特定部分的风格和样式。 在智能体“竖起耳朵听”的编排中，插件像工具箱，工作流像可视化拼图游戏，将各种功能组合，满足多步骤、高要求的任务。

以下是一些可以读取 Excel 数据并编写程序的 AI 工具相关内容： 1. 自制微博指数爬虫工具：通过分析微博话题页面，找到真实数据地址，明确规则后让 AI 帮忙写代码。需求是抓取微博话题 30 天的分日数据，在执行代码时 topic_name 由用户手动输入，在 colab 上运行并将数据存储到 Excel 自动下载到本地。 2. 用 AI 撰写专业区域经济报告：信息收集时利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。内容拆分时针对报告需求将内容拆分，数据处理借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成，分析与撰写时通过整理数据利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，最终内容需人工主导校验。 3. 金融服务业中生成式 AI 的应用：生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，如在预测方面帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告；在会计和税务方面帮助综合、总结并提出可能答案；在采购和应付账款方面帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

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