以下是使用 AI 帮助您根据论文和 PPT 模板生成 PPT 的方法： 1. 可以先让 GPT4 生成 PPT 大纲。在生成大纲的过程中，可能需要花费较多时间与 GPT4 进行交流和迭代，以确保大纲符合要求。 例如，将论文题目通过 OCR 识别后抛给 GPT4 帮助理解题意。 写好 PPT 大纲的提示词后，进行多次迭代。 2. 将生成的大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 WPS AI 生成的 PPT 大纲可能会更丰富，还可以进行二次修改。 3. 利用 WPS AI 对生成的 PPT 进行一些细节修改，如主题配色和字体等。 4. 以爱设计为例，其他工具操作方式大同小异，都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。生成后可按照公司要求自行优化字体、图片等元素，也可以对下载后的 PPT 进行删改内容。

GPT4 具有一定的自主学习能力： Ilya Sutskever 在 5 年前分享过名为 Selfplay 的概念，即两个 AI 在虚拟环境中相互博弈，通过 RL 最终实现学习能力。在 ChatGPT Code Interpreter 环境下，用户使用自然语言 Prompt 转为 code，Code Interpreter 反馈出错信息，GPT 会根据错误信息再次调整 code 直至成功运行，完成指令。基于这样的技术框架，GPT 通过 prompt to code 实现语义理解、语音转换、视觉分析、图像生成、API 调度等一系列 Action，用户甚至可以自定义 AR 的交互方式。 在报告《GPT4 通用人工智能的火花》中，测试了该模型在计划和解决问题方面的能力，以及通过玩各种游戏和与工具互动来快速学习和从经验中学习的能力。特别是，GPT4 能够使用工具（包括自身），这对构建真实世界应用程序非常重要。 在编程方面，要求 GPT4 和 ChatGPT 编写自定义优化器模块，虽然两个模型都生成了语法有效的代码，但只有 GPT4 的响应在很大程度上与指令匹配。

以下是关于 AI 视频总结的相关内容： 总结群聊消息之外的内容： 1. 文章：可以让 AI 总结不超过 2 万字的文章，将文章全选复制粘贴给 GPTs 即可，GPT4 能识别重点内容。 2. B 站视频：虽然 GPT 无法直接处理视频内容，但可以通过视频字幕来实现。如果视频有字幕，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，刷新浏览器后点击字幕的“下载”按钮，选择字幕格式，将字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。总结完还可继续提问或探讨。 AI 视频软件汇总： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com||有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费||| |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强，可以对嘴型，可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队，还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/||还在内测|| |Heygen|https://www.heygen.com/||数字人/对口型|| |Kaiber|https://kaiber.ai/|||| |Moonvalley|https://moonvalley.ai/|||| |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx||3d 人物动作转视频|| |美图旗下|https://www.miraclevision.com/|||| |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜|| |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署|| |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态|| |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了|| 此外，还有以下几个视频 AIGC 工具： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。 6. clipchamp：微软的 AI 版剪映。 7. typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 8. google vids：一口大饼。

在云服务器部署使用 Diffy 和 ComfyUI ，云服务器机器配置要求如下： 1. 系统：Windows 7 以上。 2. 显卡要求：NVIDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。但 SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 4. 内存：最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 WebUI 和 ComfyUI 通常也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来选择即可。

以下是一些可以作为俄语陪练的 AI 工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择俄语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需语言技能。注册账户，选择俄语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择俄语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择俄语，与 AI 对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括俄语，可进行日常对话练习和词汇学习。设置为俄语，通过语音命令或文本输入互动，练习日常用语。

以下是关于视频生成的相关信息： Adobe Firefly 中的视频生成： 在 Advanced 部分，您可以使用 Seed 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。 选择 Generate 进行生成。 在 Adobe Firefly 网站上，选择“生成视频”。 在 Generate video 页面上，在 Prompt 字段中输入文本提示，还可以使用 Upload 部分中的 Image 选项将图像用于第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。添加图像可提供清晰的视觉引导，使生成的视频更符合您的愿景。 在 General settings 部分，可以确定 Aspect ratio 和 Frames per second。 Sora 模型的视频生成全流程： 数据准备：使用多种数据源，对图像和视频进行尺寸调整，包括空间上的抗锯齿双线性缩放和时间上的跳帧处理。 模型训练：基础训练阶段使用正方形图像比例进行训练，在特定数据子集上对基础模型进行微调以生成 9:16 比例的视频，采用了位置嵌入的插值和窗口尺寸的缩放。 视频生成：首先使用图像 LDM 生成单帧图像，然后运行预测模型，以生成的单帧为条件生成关键帧序列。在视频扩展时，再次调用预测模型，但以两帧（捕捉方向信息）为条件来生成连贯的运动。 微调与优化：对于长时间视频生成，模型在帧预测任务上进行联合训练。在推断阶段，优化目标是加快小批量图像生成的速度。 模型初始化：由于视频数据集规模相对较小，从预训练的图像模型（如 ViT）初始化视频模型，以促进更有效的训练。

很抱歉，目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章： 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响，包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题，以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。

使用主模型及微调模型进行图像生成的过程通常包括以下步骤： 1. 对于像 Video LDM 这样的模型，首先训练一个 LDM（隐扩散模型）图像生成器。 2. 以 OpenAI 的文本到图像模型为例，在大量由图像和描述图像的文本组成的数据集上进行训练。训练时，先将字符串用分词器分解为离散的 token，通过最大化似然函数构建文本语言模型，然后对图像进行调整将其转换为描述生成器。 3. 为改进在图像生成数据集上的描述效果，对描述生成器进行微调。例如，OpenAI 构建小规模描述数据集来描述图像主对象，诱导模型偏向于描述主对象，此为“短合成描述”；或者创建更长、更丰富的文本数据集来描述图像内容。 4. 对于视频生成，如 Video LDM 向解码器添加额外的时间层，并使用用 3D 卷积构建的逐块时间判别器在视频数据上进行微调，同时编码器保持不变，以实现时间上一致的重建。类似于 Video LDM，Stable Video Diffusion（SVD）也是基于 LDM，在每一个空间卷积和注意力层之后插入时间层，并在整个模型层面上执行微调。 5. 在视频生成的微调过程中，长度为 T 的输入序列会被解释成用于基础图像模型的一批图像，然后再调整为用于时间层的视频格式。其中有 skip 连接通过学习到的融合参数导向时间层输出和空间输出的组合。在实践中，实现的时间混合层有时间注意力和基于 3D 卷积的残差模块等。但 LDM 的预训练自动编码器存在只能看见图像、永远看不见视频的问题，直接用于生成视频会产生闪动伪影和时间一致性差的情况，所以需要进行上述微调操作。

以下是一些免费使用的数据分析模型： OpenAI 发布的开源模型，包括 详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 提供的开源模型，均可以在以下平台进行下载：进行登记后亦允许免费商业使用。 此外，OpenAI API 由具有不同功能和价位的多种模型提供支持，如： Beta：一组改进 GPT3.5 的模型，可以理解和生成自然语言或代码。 ：一组改进 GPT3 的模型，可以理解并生成自然语言或代码。 Beta：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Beta：可以将音频转换为文本的模型。 ：一组可以将文本转换为数字形式的模型。 Limited Beta：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码。 ：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 ：一组可以理解和生成自然语言的模型。 需要注意的是，智谱 AI 提供的所有开源模型均可下载后基于完全离线的环境使用，用户无需担心数据泄露等风险。但 AI 模型可能犯错，由于模型回答造成的后果，智谱 AI 不承担相应责任。

AI 发展的最新动态包括以下方面： 新手学习 AI ：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。新手可通过关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流来学习。 技术历史和发展方向 ： 发展历程 ：早期阶段有专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期有专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期有机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等；深度学习时期有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点 ：大模型如 GPT、PaLM 等；多模态 AI 如视觉 语言模型、多模态融合；自监督学习如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等；小样本学习如元学习、一次学习、提示学习等；可解释 AI 如模型可解释性、因果推理、符号推理等；机器人学如强化学习、运动规划、人机交互等；量子 AI 如量子机器学习、量子神经网络等；AI 芯片和硬件加速。 红杉｜AI 50 未来公司 ：去年生成式 AI 从不引人注意走到 AI 50 强榜单前列，今年随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，它成为前沿和中心。2023 年美国大部分 AI 风投流向基础设施领域，应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI，大公司通过将 AI 融入产品获益，如 ServiceNow 实现近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 降低处理费用成本，Hubspot 扩大支持的用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 节省 4000 多万美元。不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 功能重新设计，开发全新用户界面提供新体验。