以下是为您提供的关于生成提示词的相关信息： Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光，包括用于生成 Apple Photos 中“回忆”视频的提示词。生成的内容需以 JSON 格式响应，遵循特定的故事和照片说明指南，且不能包含宗教、政治、有害、暴力、色情、肮脏或任何负面、悲伤或挑衅的内容。 一泽 Eze 提出通过输入一句提示词和一个品牌 Logo，利用大模型 LLM 可一键生成超级符合品牌调性的创意名片。提示词已开源，同时还介绍了获取提示词的流程、注意事项，如提示词的目的是设计符合品牌调性的创意名片，Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式，若生成结果不符合预期可尝试让模型重新生成或提出修改意见。 【SD】自动写提示词脚本 One Button Prompt 可通过设定主题、正向提示词等生成随机的提示词，还能通过图生图控制，生成的提示词风格各异，可进行修改调整，也可使用“Latent Couple”插件给画面做定义。

以下是一些比较好用的制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 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，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，有人通过与 GPT4 交流来制作 PPT 大纲，经过多次迭代完成。WPS AI 也能帮助优化 PPT 大纲、快速生成 PPT 并进行主题配色和字体修改等操作。但需注意，WPS 可能未来会对相关功能收费。

以下是通过图片素材自动剪辑视频的步骤： 1. 访问 Adobe Firefly 网站（https://firefly.adobe.com/），选择“生成视频”。 2. 在“生成视频”页面的“提示”字段中输入文本提示，您还可以使用“上传”选项在“图像”部分使用图像作为第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。添加图像以提供清晰的视觉引导，使生成的视频更紧密地与您的愿景对齐。 3. 在“常规设置”部分，确定“宽高比”和“每秒帧数”。 4. 在“高级”部分，您可以使用“种子”选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。 5. 选择“生成”。 此外，关于生成视频的常见问题解答： 视频模型可能需要裁剪您的图像以适应所需的图像大小，这是从中心完成的，可能会丢失边缘部分图像。要自己裁剪图像，可以使用 Adobe Express 等 Adobe 应用程序。 种子是帮助启动流程的数字，控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的资源。如果更改了提示、上传的图像和控制等属性，则使用相同的种子。如果属性保持不变，则会生成新的种子。 当更改任何设置或提示时，种子将保持不变，这可能导致生成的人物在种族、民族或肤色方面看起来相似。在“高级设置”下更改种子编号可能会改变人物的种族、民族或肤色。

知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取：通过自动化技术抽取可用的知识单元，包含实体抽取（命名实体识别）、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示：如属性图、三元组。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新，以形成高质量知识库。 4. 知识推理：在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。知识图谱以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，允许智能体实时检索和整合最新外部信息。 知识表示方面，知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西，通过活跃学习过程获得，将接收到的信息碎片整合进世界模型。知识与信息、数据等概念不同，在 DIKW 金字塔中，数据独立存在可传递，信息是头脑中解释数据的方式，知识是融入世界模型的信息，智慧是更高层次的理解。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法。

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

学习人工智能（AI）对于新手来说是一段充满挑战和机遇的旅程。以下是一份从零开始学习 AI 的详细指南： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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，包括图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 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自己的成就。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。

制作一个 AI 模型通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：例如研究人员会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，就像让孩子阅读大量书籍等资料一样。 2. 预处理数据：对收集到的数据进行清理和组织，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，类似于为孩子整理适合其年龄和学习能力的资料。 3. 设计模型架构：为 AI 模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，这就像为孩子设计学习计划。 4. 训练模型：让 AI 模型“阅读”提供的数据，这个过程称为“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。 此外，您还可以使用 Generative AI Studio 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。如果您是数据科学家或 ML 开发人员，想要构建和自动化生成 AI 模型，可以从 Model Garden 入手。Model Garden 可让您发现 Google 的基础和第三方开源模型并与之交互，并具有内置的 MLOps 工具来自动化 ML 管道。Generative AI Studio 支持语言、视觉和语音。对于语言，您可以设计一个提示来执行任务和调整语言模型，比如为与您的业务用例相关的任务设计提示，包括代码生成；通过指定指示模型应如何响应的上下文来创建对话；并调整模型，使其更适合您的用例，然后将其部署到端点以获取预测或在提示设计中对其进行测试。设计提示的一种方法是简单地告诉模型您想要什么，提供一个指令，找出和设计最佳输入文本以获得所需响应的过程称为提示设计，这通常涉及大量实验。 开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，将反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事诸如医疗保健这样特定领域的 AI 可能比创建跨领域的全能 AI 更容易，我们更需要特定领域的专家 AI。同时，应让 AI 接触到现实世界的互动，避免复制危险的偏见。

以下是关于用 AI 把图片生成营销视频的相关信息： 生成式人工智能在营销中的应用：DALLE 2 和其他图像生成工具已被用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”；雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌；Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化；美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 判断图片是否为 AI 生成：AI 作画的画质画风偶尔会波动，不像人类画师作品质量大多稳定向上发展，AI 就像皮下雇佣无数画技参差不齐画手的批皮营销号，画质质量胡乱。 制作商业级 AI 视频广告的出图方法：MJ 出图质量稳定，使用门槛低，暂时无其他替代工具。常规操作是登录 Discord 网站，打开 MJ 服务器出图，通过/imagine 命令输入提示词生成图片。若想提高效率，可使用 Autojourney 插件，它是电脑浏览器的一个插件，能批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等，在浏览器拓展程序中下载安装，激活后将 MJ 出图提示词复制到插件中即可自动批量出图，一次可输入 10 组提示词。

以下是关于用户声音分析的相关内容： 人工智能音频初创公司： ：通过更强的听觉感知创造卓越的人类体验。 ：先进的声音识别解决方案，能够分类如尖叫、枪声、咳嗽和哭泣等声音。 ：下一代声音 AI 平台，能够像人类一样理解任何声音。 ：语音控制的家庭自动化系统。 ：世界上首个智能家居听觉系统。 ：可用于从音频源中提取隐藏数据的 AI 模型。 ：无需键盘、按钮或触摸屏，无缝融合物理世界和数据世界。 ：为手机、VR/AR 头戴设备、智能手表、扬声器和笔记本电脑提供上下文感知。 ：智能音频穿戴设备。 ：我们将声音转化为信息。 ：使用先进的深度学习技术进行声音事件检测和上下文识别，为世界上的每一个声音赋予意义。 分析报告范例： GPT + SBERT 做用研统计：无法做 SBERT 统计频次。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告：无法做 SBERT 统计频次。报告中提到了眼镜佩戴的相关问题，如长时间佩戴的不适（鼻垫、耳杆问题）、大小和重量问题、对特定用户群体的不适（视力、眼间距问题）、音频体验的限制等。

对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者，以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品： 1. 法规研究与解读：使用 Prompt 指令词，如“根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议”，AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料：例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”，AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索：如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”，AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时，要注意结构提示，如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。