语音转文本（Speech to Text）： 介绍： 语音转文本 API 提供了基于开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译两个端点，可用于将音频转录为任何语言，或将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持的输入文件类型包括 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 快速入门： 转录：转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿，支持多种输入和输出文件格式，默认响应类型为包含原始文本的 JSON，可通过添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译：翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件，并在必要时将音频转录成英文，目前仅支持英语翻译。 支持的语言：南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语。 相关推荐及资源： 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 语音转文字：一分钟搞定的~ 23 分钟的音频：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。这个项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48。与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，它要快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。

AGI 即强人工智能或通用人工智能，是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 有五个发展等级： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 更多信息请见 。

对于小白入门 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 可以通过在线教育平台（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，您可以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您的作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 此外，文科生 YoYo 早期只会用 ChatGPT 日常聊天，后来在 coze 平台逐渐沉迷并初步进阶手搓智能体，可以使用 API，在 coze 平台搓过大聪明的 agent，复刻过 kimi 搜索逻辑的智能体。YoYo 认为知识对实践意义重大，并愿意为有相同困惑的小伙伴提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。 还有 AJ 推荐的【野菩萨的 AIGC 资深课】，这门课由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。

DALL·E2 也叫 unCLIP，基本可以看成是 DALL·E 和 GLIDE 的合体。 其问题建模采用两阶段方法： Stage1：通过 caption 得到 CLIP image embedding 的 prior 过程，方式可以是 DALL·E 中的自回归方法，也可以用另外一个扩散模型来做。 Stage2：通过 CLIP image embedding 到生成图片的 diffusion decoder。这个过程带有较强的随机性，多样性比 DALL·E 中的 dVAE 要好。 在 Stage2 的 Decoder 训练中： 本质是个 Diffusion 模型，细节借鉴了 GLIDE。每一次传播过程都会把 CLIP text embedding 拼接在 timestamp embedding 后面，CLIP text embedding 代表了 text 全局信息。 类似 GLIDE，把 caption 原始序列也加入 attention 里，希望能补充 CLIP text embedding 没有捕捉到的 NLP 信息，但效果一般。 为了得到大图，还学习了两个 upsamplediffusionmodel，分别从 64×64 到 256×256，以及 256×256 到 1024×1024。使用了 guidancefree 的方式，10%的概率随机擦除 CLIP text embedding 输入，50%概率随机丢弃 caption 输入。 在 Stage1 的 Prior 训练方面： DALL·E2 是在 2022 年引发了基于图像的生成式 AI 热潮的模型。它把 GLIDE 和 DALL·E 结合在一起，把效果做出了圈。同时，它是 AIGC 组成原理中 Image 生成部分重点介绍的模型之一。

参加正大杯所需的素养和能力可能包括： 1. 创新思维能力：能够提出新颖独特的想法和解决方案。 2. 问题解决能力：善于分析问题，并找到有效的解决途径。 3. 团队协作能力：与团队成员良好沟通、合作，共同完成任务。 4. 数据处理和分析能力：对相关数据进行准确处理和深入分析。 目前在 AI 领域，一些好用的工具如： 1. ChatGPT：具有强大的语言理解和生成能力。 2. DALL·E2：在图像生成方面表现出色。 但具体选择哪种工具，还需根据您的具体需求和使用场景来决定。

以下是关于如何用 AI 制作图片的相关内容： 一、进阶技巧和关键词大全总结 1. 主题描述 图片内容分为二维插画和三维立体两种表现形式。 描述场景、故事、元素、物体或人物细节及搭配。 对于场景中的人物，要独立描述，避免长串文字，以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师难以直接表达设计风格时，可找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 研究玻璃、透明塑料、霓虹色彩等材质的关键词，某些情况下需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、如何用 AI 快速做一张满意的海报 1. 需求场景 发朋友圈、微博等时，纯文字不够吸引人。 网上图片质量差且易撞图。 手工做图更具定制性。 2. 大致流程 确定海报主题，借助 ChatGPT 等完成文案。 选择风格意向，灵活调整画面布局。 用无界 AI 输入关键词，生成并筛选海报底图。 对素材进行配文与排版，得到成品。 三、使用 AI 制作图像的一些注意事项 1. 模型存在内置偏见，如生成企业家图片时可能更多呈现男性，需明确指定“女性企业家”等。 2. 系统对互联网上的现有艺术进行学习，可能存在法律和道德问题，版权规则尚不清晰。 3. 目前部分系统还不能创建真正的文本，只是类似文本的东西。

以下是关于 AI 与营销的相关内容： 常用于营销领域的 AI 工具： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术帮助选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，帮助卖家优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：AI 根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：通过分析车辆实时数据，AI 预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态，优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。

AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在，其生态位似人而非人。对于不具备理工科背景的文科生来说，可以将其视为一个黑箱。 AI 包括多种分支，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是让机器自动从资料中找到公式，深度学习是更厉害的手段，类神经网络具有大量参数。大语言模型是具有大量参数的深度学习模型。 生成式人工智能（GenAI）的目标是让机器产生复杂有结构的内容。AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，是基于大型语言模型的对话机器人。 新手学习 AI 可以先了解基本概念，阅读相关部分熟悉术语和基础概念，浏览入门文章，通过在线教育平台的课程按自己节奏学习，选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，进行实践和尝试，体验如 ChatGPT 等 AI 产品。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 NLP 指自然语言处理，就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型，数据规模很大，耗费资金多。

以下是一些 RAG 应用的案例： 1. 用户向 ChatGPT 查询最近引起广泛关注的事件，如 OpenAI 首席执行官的突然解雇和复职，由于 ChatGPT 预训练数据的限制缺乏对最新事件的了解。RAG 通过从外部知识库中检索最新的文档摘录来解决这一问题，获取相关新闻文章并与最初的问题合并成丰富的提示，使 ChatGPT 能够合成知情的回答，展示了其通过实时信息检索增强模型响应能力的过程。 2. 在本地知识库的搭建中，利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。RAG 应用可抽象为 5 个过程：文档加载，从多种来源加载文档；文本分割，把文档切分为指定大小的块；存储，包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库；检索，通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片；输出，把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，让其生成更合理的答案。 3. 在了解 RAG 全貌时，其流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理目的是构建知识库这本“活字典”，在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。以构建智能问答客服这一最经典的应用场景为例，可深入了解 RAG 所有流程中的“What”与“Why”。