以下是关于 Suno 的教程信息： Suno 是一家研究驱动型的人工智能公司，其专门研发的生成式 AI 模型为创意工作者提供强大的创作工具。公司推出的 Chirp 模型，通过文字描述就能实现逼真的音乐和声音效果，包括配乐、人声、音效等，可广泛用于游戏、短视频、播客等领域。 目前，Chirp V2 版本模型的最大生成时长为 1 分 20 秒，延续的最大生成时长为 60 秒。 去年制作过一期 Discord 版本的 Suno 操作教程。 在自定义模式（Custom Mode）下，有两个主要的输入窗口：音乐风格（Style of Music）与歌词（Lyrics）。音乐风格（Style of Music）需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉，多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试，可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。 音乐生成使用 Suno 时，和大语言模型一样具有很强的随机性，并且输入（prompt/tag）质量往往决定了输出（生成音乐）质量，想要避免无谓的抽卡，让生成结果无限地靠近自己的想法，就需要使用一些提示词技巧。 您可以通过以下链接获取更多相关内容： PS：使用以下内容需要科学上网，请自行解决。此外，还建立了一个微信群【通往 AI 音乐之路】，可以填写问卷：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnuLtIpBNzE5bcQtZbS8UEjh 或添加 AJ（微信号 AAAAAAAJ）备注您的音乐成就，拉您进群。右侧可以扫码关注公众号“智音 Brook”，方便更充分的探讨交流。

大模型技术对数据资产运营工作的提升点主要包括以下方面： 1. 更好地理解用户需求：通过利用对话历史，大模型能够在需要上下文理解或历史信息的场景中做出更准确和相关的响应，从而提升数据资产运营中与用户交互的质量。 2. 灵活的参数设置： 生成随机性：模型提供如“精确模式”和“平衡模式”等预设模式，可调整生成回复的创造性和随机度。 Top P：影响生成文本的多样性和连贯性，通过调整其值控制模型考虑的词汇范围。 最大回复长度：默认值可能较短导致回复不完整，将其调整到最大值可确保生成详尽完整的回复。 3. 异常处理能力：引入“异常忽略”特性，在遇到模型处理任务失败或超时时，工作流能继续执行而不中断，并通过预设应对措施，如记录错误日志、发送通知或启动备用流程，确保工作流的连续性和任务处理的可靠性。 4. 提升可信度：随着复杂模型的发展，其能力增强的同时也引发了对潜在滥用的担忧，包括生成假新闻、隐私泄露和伦理困境等，因此可信度问题成为研究焦点，需关注模型的安全性，抵抗滥用和“越狱”攻击的能力。 5. 在 ToB 业务中的应用： 模型能力：期望提升到对垂直行业通用知识有较专业掌握，对各类任务有强泛化能力。 成本：训练与部署推理成本降低到接近 2 年企业服务支出费用。 应用工程：服务尽量标准且可控，通过应用工程让模型与企业业务流快速顺畅打通，目前进展最快，有基于行业数据微调小体量模型、采用流程自动化工程框架结合工具与数据库对接等方向。

以下为一些开源音频质量检测模型： 此外，还有： VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，具有语音情感控制和口音控制等高级功能。 智谱·AI 自 2019 年成立以来推出并开源的多款模型，具体可参考。但请注意，Token 数代表了模型支持的总 Token 数量，包括了输入+输出的所有 token，且一个 token 约等于 1.8 个汉字。

Gemini 模型在音频质量检测方面达到了 SOTA 水平。该模型是天生多模态的，在文本、图像、音频和视频上进行联合训练，在广泛的音频基准测试中表现出色。

很抱歉，您提供的内容中没有关于“DAO”含义的相关信息。通往 AGI 之路知识库没有相关内容，但 DAO 通常是指“去中心化自治组织（Decentralized Autonomous Organization）”，是一种基于区块链技术的新型组织形式，其特点是没有集中的控制中心，决策通过智能合约和社区共识来实现。

以下是关于如何用 AI 做生意的一些指导： 一、写作方面 1. 草拟初稿：可以让 AI 为您草拟博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等各种文本的初稿。您只需给出提示，不过基本提示可能导致写作较平淡，通过与系统互动提高提示效果。 2. 改进写作：将您的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发您创作出更好的作品。 3. 协助完成任务：像使用实习生一样，让 AI 帮您写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等您没时间做的事。 二、阿里巴巴营销技巧和产品页面优化方面 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，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 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：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 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：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：让 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：利用 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：依靠 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：借助 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：依靠 AI 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：利用 AI 分析不同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：通过 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。

以下为一些 AI 办公的竞品产品： XMind：思维导图工具，4 月访问量 71.3 万次，相对 3 月变化 0.179。 标小智 LOGO 生成：图像生成工具，4 月访问量 69.9 万次，相对 3 月变化 0.106。 站酷海洛：资源类工具，4 月访问量 67.3 万次，相对 3 月变化 0.213。 SEO 优化精灵：通用写作工具，4 月访问量 64.6 万次，相对 3 月变化 0.039。 虎课网免费在线视频教程：AI 学习工具，4 月访问量 62.9 万次，相对 3 月变化 0.005。 Glasp：会议总结工具，4 月访问量 60.7 万次，相对 3 月变化 0.325。 aippt：PPT 工具，4 月访问量 59.6 万次，相对 3 月变化 0.142。 帆软战略：电商工具，4 月访问量 59.5 万次，相对 3 月变化 0.145。 帆软数据：数据分析工具，4 月访问量 59.5 万次，相对 3 月变化 0.145。 讯飞听见：转录工具，4 月访问量 56.2 万次，相对 3 月变化 0.065。 Pixso AI：设计工具，4 月访问量 54.9 万次，相对 3 月变化 0.017。 ToonMe（卡通头像）：图像生成工具，4 月访问量 53.6 万次，相对 3 月变化 0.993。 edrawsoft：思维导图工具，4 月访问量 53.5 万次，相对 3 月变化 0.14。 Dify.ai：AI ChatBots 工具，4 月访问量 51.7 万次，相对 3 月变化 0.452。 彩云：通用写作工具，4 月访问量 51.5 万次，相对 3 月变化 0.117。 360 苏打办公：生产力工具，4 月访问量 50.6 万次，相对 3 月变化 1.269。 在 To B 领域，成体系的 AI 办公产品主要有以下几类： 1. 智能办公：可快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：借助 agent 接入企业的 QA 知识库，对用户信息予以回应并下达相关指令。 3. AI 导购：能依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等为用户推荐更准确的产品。 4. 智能营销：通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，并融入用户个性化元素。 5. 智能人力资源：进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，还有以下 AI 办公相关的案例： 营销：定制营销报告 办公：高效做 PPT 办公：编写 Excel 公式 办公：写邮件

AI 搜索与传统搜索相比具有以下特点和差异： 360 AI 搜索：定位为新一代答案引擎，在传统搜索网页检索能力基础上，结合大型语言模型的多种技术能力，学习人类思维和语言组织模式，生成优质答案。具有针对模糊问题通过反问和交互理解给出答案、搜索全网丰富内容生成丰富答案、回答更具时效性、通过主动追问帮助用户延展学习等特点。其工作流程包括分析问题语义、提炼搜索关键词、查询全网相关内容、精选高价值网页、进行结构化总结等。Web 端和 H5 端网址为，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。 一般情况：如果将人工智能作为搜索引擎，存在幻觉风险，大多数未连接互联网。但有证据表明在某些情况下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，若谨慎使用，人工智能能提供比搜索更有用的答案，必应通常比谷歌更好。 竞争格局：今年二月份以来，AI 搜索赛道不断有新产品，市场定位有差异。国内有大模型厂商和搜索厂商或创业团队推出的产品，海外也有成熟和新出的产品。如 Perplexity、ThinkAny 是通用搜索，Phind、Devv、Reportify 是垂直搜索。通用搜索没有明显受众倾向，能回答各类问题；垂直搜索面向特定人群或领域，在特定问题上有更好结果。其好坏没有客观评判标准。

AI 搜索的底层逻辑主要是“检索增强生成（RAG）”，具体包括以下步骤： 1. 检索（Retrieve）：使用用户的查询（query）调用搜索引擎 API，获取搜索结果。 2. 增强（Augmented）：设置提示词，将检索结果作为挂载的上下文。 3. 生成（Generation）：大模型回答问题，并标注引用来源。 在检索过程中，还涉及以下原理： 1. 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建结构化的知识框架。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 语义融合：必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强表达力。 6. 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最后，全新的上下文被传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息生成准确和连贯的答案。影响 AI 搜索的关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。在响应速度方面，Retrieve 要求联网检索信息的速度快，Generation 要求大模型生成内容的速度快，同时为提高准确度可能存在耗时的重排和获取内容详情步骤。

AI 在信息检索领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为，AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前，在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词，甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题，很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代，AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中，有多种在信息检索方面表现出色的，比如： You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。