以下是一些能将视频或者语音准确地转为文字的工具： 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，能翻译字幕并生成双语字幕，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%，可自定义字幕样式。 3. Arctime：能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。 以下是一些人工智能音频初创公司： 1. ：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 2. ：专业的基于 AI 的转录和字幕。 3. ：混合团队高效协作会议所需的一切。 4. ：音频转录软件，从语音到文本到魔法。 5. ：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 6. ：为语音不标准的人群提供的应用程序。 7. ：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 8. ：会议的 AI 助手。 9. ：让孩子们的声音被听见的语音技术。 10. ：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 11. ：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 12. ：理解每个声音的自主语音识别技术。 13. ：支持 35 多种语言的自动转录。 14. ：端到端的边缘语音 AI，设备上的语音识别。 以下是一些给视频配音效的 AI 工具： 1. 功能特点：支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅；提供实时配音功能，适用于直播和演讲；将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑；与多种生产力和学习工具整合。 2. Vidnoz AI：功能特点：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。 在选择相关工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

ChatGPT 的发展历史如下： 在过去的一年里，许多人已主动或被动地了解了 ChatGPT，不少人可能已使用过。它能在人类生活的各个方面发挥作用。 2022 年，OpenAI 宣发时称 ChatGPT 是一种模型，其官网帮助页面称 ChatGPT 是一种服务，目前所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 2022 年 8 月，GPT4 完成训练，是 OpenAI 的旗舰项目，强调指令遵循能力，但存在可靠性问题。 OpenAI 团队曾把产品给朋友和家人使用并考虑公开发布，之后减少对浏览功能的侧重。 团队将指令型数据和聊天数据混合，希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型，发现 chat 模型使用更简单，能更好地了解并处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，以下是关于它的详细介绍： 简介：可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势： 优势： 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势：操作门槛高，需要有清晰的逻辑；生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统，AMD 显卡，低显卡的情况也可以安装使用，功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境：依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。

以下是关于会计 AI 的相关信息： 生成式 AI 在金融服务领域，包括会计方面，具有多方面的应用和优势： 1. 预测方面：能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面：可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：能够帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐，但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点，结合自身需求进行选择。同时，营销领域有一些常用的 AI 工具，如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等，更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站： 1. 在金融服务领域，生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告，可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，将报告内容拆分处理，借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括： PandasAI：将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”，用户可以以自然语言提问，它会以自然语言、表格或图表形式回答，目前仅支持 GPT 模型，需自备 OpenAI API key。网址：https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址：https://datasquirrel.ai/

以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议： 1. 课程开发：包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发，以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动：为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平：努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训：为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率：努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育：开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动：对开展的相关活动进行评估。 在教学中，要注意以下几点： 1. 对于写作等方面，如果让学生使用 AI，要先让他们了解什么是好的写作，找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时，要根据学习任务来考虑，以学习目标驱动 AI 的使用，而非相反。 3. 例如在编程教学中，可能先让学生手动编码，掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具；而在健康课程中，重点可能在于帮助学生设计健康活动，对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。

目前在制作 PPT 方面表现出色的 AI 工具包括以下几种： 1. GPT4：可以帮助生成 PPT 大纲，但生成符合要求的大纲可能较为耗时。 2. WPS AI：能够基于大纲快速生成 PPT，还可以进行二次修改，如修改主题配色和字体等。 3. Gamma：免费版本就能生成质量较高的 PPT，在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现卓越。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具来制作 PPT。

GPT4o 是 OpenAI 新推出的产品。 其具有以下特点和功能： 1. 协作写作与编程新体验：提供写作方面的建议编辑、调整文章长度和阅读级别、添加表情符号、语法润色等功能；在编程方面，让用户轻松跟踪代码修改，支持代码审查、错误修复、添加注释、以及多语言代码移植。 2. ChatGPT Plus 和 Team 用户可立即使用，企业和教育版用户下周开放，计划后续向免费用户推出。 3. 在一些测试中展现出不同的能力，如文本理解能力更强、一次性出 10 个分镜速度极快等，但也存在一些不足，例如中文画图能力有限、某些任务的实际效果不太理想等。 关于 GPT4o 的提示词优化技巧： 1. 在 Playground 的 API 策略中，通过在输入前加上“Task,Goal,or Current Prompt:\\n”来避免误解为指令。 2. 翻译 GPT 案例中，在翻译提示词前加上“Now please translate the content below:”来避免混淆。 相关资源： 1. 相关博客汇总了提示词优化的完整策略，帮助避免指令与输入内容的冲突。 2. 相关测试链接： 。

学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 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，思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅： 参考为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 分享实践成果。 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。 如果希望继续精进，对于不会代码的人，可以尝试了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是一些可以将 PDF 直接翻译成中文的方法和工具： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）： ，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）： ，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）： ，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。