以下是一些可以将 PDF 转为 PPT 的免费 AI 软件或工具： 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了）。 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（不过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。 另外，歌者 PPT 也是一款相关工具，它是一款永久免费的智能 PPT 生成工具，具有话题生成、资料转换（支持多种文件格式转 PPT）、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务（自定义模板、字体、动效等）等功能。其优势在于免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等，特别适合不太擅长制作 PPT 或者时间紧张的人群。

AI 提示词的使用方法如下： 1. 明确任务：清晰地定义任务，比如写故事时包含背景、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：若有期望结果，可提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 还需注意，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。 同时，基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，而应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”，在对话中产生真正成果，并限缩自己思维中的模糊地带。

以下是一些可以生成业务流程图的 AI 工具和方法： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. 以下工具在软件架构设计中可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图等： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 3. ChatGPT 结合 Mermaid： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑。 在线校验测试是否成功。

GPT4 的参数规模约为 1.8 万亿。此前传言称，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个参数规模为 1.8 万亿的 GPT4 模型。另有网友戏称，“老黄确认 GPT4 是 1.8 万亿参数”。

目前有一些 AI 工具可以实现把一个物体生成多个角度。例如，在图像生成方面，像 OpenAI 等机构的相关模型能够生成同一场景的多个角度，包括具有物理上准确的光线，甚至在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。 在生成 AI 人物形象时，也可以通过选择不同的拍摄角度来实现。常用的角度包括高角度、低角度和平视角度。 高角度：位于被拍摄对象的上方，适合拍摄俯视角度的场景，可以突出被拍摄对象的大小和高度。 低角度：位于被拍摄对象的下方，适合拍摄仰视角度的场景，可以突出被拍摄对象的高度和威严感。 平视角度：与被拍摄对象在同一高度，适合拍摄平面场景，可以突出被拍摄对象的水平线和平衡感。 此外，人物构图的视角还可以按照相机相对于被拍摄对象的位置，分为正面、背面和侧面等不同方向。 正视角：拍摄对象正对着相机的姿态，使人像呈现出正面的视角。 后视角：从被摄对象的背后拍摄的视角，能营造出神秘或者引人遐想的氛围。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，存在黑盒、不可控和受幻觉干扰等问题。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 便于管控用户隐私数据，可控、稳定、准确。 5. 可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt 中，提交给大模型，让大模型的回答充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 3. 存储：包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。

AI 的未来发展具有以下几个方面的特点和趋势： 1. 应用场景不断扩展： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提升交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货到偏远地区。 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 2. 资金投入增加：预计 2024 年有团队会花费超过 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 3. 面临计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 4. 对选举的潜在影响：虽尚未成真，但需警惕。 5. 为公司赋能：许多公司将 AI 融入工作流程，快速达成 KPI，如 ServiceNow、Palo Alto Networks、Hubspot、Klarna 等公司通过不同方式获益。 6. 未来有望围绕 AI 功能重新设计 UX 和 UI，开发全新用户界面以提供新体验。 总之，AI 领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来将继续突破界限、挑战极限，并可能重新定义一些熟悉的词汇。

以下是关于视频导出动作的 AI 相关信息： AI 视频导出方面：普通社交媒体分享选 1080P，需放大选 720P，码率越高越好，可自定义最高 5 万。 Move AI 推出的 Move API 能从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据，相关链接为 https://move.ai/api 。

以下是关于动捕的 AI 相关信息： Move AI 是由一家成立于 19 年的英国公司推出的产品。它的特点是通过手机拍摄视频画面实现动作捕捉，无需佩戴动捕设备即可获取动作捕捉数据，能够极大降低 3D 动画制作成本。 目前测试版应用还比较简陋，公开可下载的 Move AI 版本目前也不再接受新用户注册，全部功能开放使用应该还需要一定时间。 Move AI 支持多台移动端设备同时录制视频，视频上传到 web 端后进行动作检测，支持导出为 FBX 等格式的文件，并导入 iClone 8、Blend、Maya 等软件中，驱动模型进行动作播放。 目前无法实践测试效果，找了半年前的一个测评案例给大家看下，by JSFILMZ，完整使用过程可见：https://www.youtube.com/watch?v=PDFqN_pvEUE 。 该产品若开放使用，会对电影、游戏 3D 动画制作、虚拟主播直播、影视剧制作等场景会产生深刻影响。未来设计师可能只需要拍摄特定动作并映射到制作好的 3D 模型中，快速制作动画方案。 此外，在游戏创作中，还有一些公司涉足动捕相关的生成式 AI 领域，如 Kinetix、DeepMotion、RADiCAL、Move Ai 和 Plask。

AI 大模型的发展历史路径大致如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术不断发展。 自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布以来，AI 大模型在全球范围内掀起了大规模的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性突破，大致分为三个阶段： 1. 准备期：ChatGPT 发布后，国内产学研迅速形成大模型共识。 2. 成长期：国内大模型数量和质量开始逐渐增长。 3. 爆发期：各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势。 随着大模型技术的愈发成熟和规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。当前 AI 前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI 以及 AI 芯片和硬件加速等。