以下是字节投资的部分 AI 公司相关信息： 近期热门融资 AI 产品中包括：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）、Butterflies AI（人类与 AI 共存的社交软件）、MeetRecord（可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手）。 中国 AI 生态 2023 上半年投资地图中的部分公司有：生数科技（创始人：唐家渝，是全球领先的生成式人工智能基础设施建设者，正积极打造世界领先的可控多模态通用大模型，致力于通过生成式 AI 技术提升全人类的创造力与生产力）、西湖心辰（创始人：蓝振忠，开发的西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商，也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商）、影眸科技（创始人：吴迪，孵化于上海科技大学，通过与国内顶尖人工智能、计算机视觉实验室合作，积极推动尖端实验室科研成果的民用化、商业化，探索前沿人工智能、计算机视觉技术在大众娱乐市场的推广应用）。

以下是关于用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的方法： 1. 打 tag（给图片写关键词）：这是 SD 中的一个重要步骤。 2. LoRA 训练器：可用于训练。 3. SD 训练 UIWeb 启动成功：滚动至最下点击【LoRA 训练】，或者直接点击左侧菜单【LoRA 训练】。 4. 最后总结下 LoRA 模型训练的要点： 训练数据集准备：包括训练素材处理、图像预处理、打标优化。 训练环境参数配置：选择本地或云端训练环境，进行训练环境配置和训练参数配置。 模型训练：基于 kohyass 训练模型。 模型测试：通过 XYZ plot 测试模型。 5. 工作流： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。

以下是一些常见的 Agent 框架对比： 对于新人而言，Coze 框架可免费使用各种大语言模型。 对于进阶且熟悉 API 开发的人员，常见的框架有 neuflow、Agently、AutoGPT、。 开源的 Agent 框架呈现百花齐放的态势。 像 Coze、Dify 这样的平台，带来了可视化 workflow 的便捷操作和 LLMops 的基建支持，但存在一些想法无法实现的情况，比如循环、并行分支等。 Langchain 基于图的概念推出的全新 Agent 框架 Langgraph 很灵活，但对于只想简单入手写个 Agent 的人来说，门槛略高。 相比之下，莫欣老师的 Agently 框架更受推荐，写一次就可能爱上，只需专注于构思 Agent 的实现，其余的 coding 可交给框架。

以下是搭建 AI 知识库的详细步骤： 1. 创建知识库：路径为个人空间知识库创建知识库。 2. 选择文档类型：知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次可使用本地文档。 3. 上传文档并进行分段设置：按照操作指引上传文档，同时注意分段设置和确认数据处理。 4. 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可以在内容中添加特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 5. 最终结果：最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，进行编辑或删除。

以下是一些能帮助您作为短视频博主提升作品热度的 AI 工具： 1. Runway Gen1：例如 2023 年 4 月份的版本短视频，在相关主题处理上表现出色，有登上热榜的案例。 2. Wonder Studio 机器人工具：您可以访问 https://wonderdynamics.com 了解更多。 3. Luma AI + Kaiber 效果：能为您的视频带来独特的视觉呈现。 4. 画小二：有克隆人产品训练及应用的相关功能。 在制作短视频的过程中，还可以利用以下方式： 1. 剧本写作：从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。 2. 借助 AI 进行 double check：如使用 New Bing 或 Bard 检查内容，Bard 速度快，准确度较高，目前只支持英文。 3. 利用 Midjourney 制作封面，获取逼真且震撼的场景。 4. 让 GPT 生成视频简介和标题，通过不断提出新要求来优化结果。

以下是为您介绍的国内比较好的 AI 绘画工具： 1. 《AI 绘画助手》：它是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。无论您是新手小白还是进阶爱好者，都能为您提供优质实用的指导。能将复杂的神经网络等知识用通俗语言解释清楚，还能介绍流行的 AI 绘画工具的使用步骤和独特之处，帮助您找到适合自己的工具。拥有丰富实战案例经验，为您答疑解惑并规划学习路径。 2. Midjourney：目前是国内外热门的 AI 绘图工具之一，对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手，现阶段能辅助进行设计，视觉效果吸睛。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图。 5. 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相关视图。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图。

以下是一些在写短视频文案方面表现强大的 AI 工具和方法： 1. 通过 ChatGPT 生成文案，然后将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内，如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作简单，能让大众更轻松地制作短视频。 2. 一些专门根据视频脚本生成短视频的 AI 工具，如： ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映自动分析并生成素材和文本框架。 PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持多模态输入转化为视频。 Pictory：允许用户提供文本描述生成相应视频内容。 VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助规划视频内容。 Runway：能将文本转化为风格化的视频内容。 3. 在创作文案时，为了让 GPT 给出更好的结果，需要更具体地提出需求。例如，可以利用 360 浏览器的字幕提取功能捕捉相关视频文案，让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习，对比它们的结果，整合出更优质的文案。在中文理解和写作能力上，Kimi 作为国产大模型具有本土化优势。

作曲编曲需要掌握多方面的知识，主要包括以下几个方面： 1. 乐理知识：如音符、节拍、调式、和声等基础理论。 2. 乐器演奏：熟悉至少一种乐器的演奏技巧和特点，有助于更好地理解和创作音乐。 3. 音乐史：了解不同时期、风格的音乐特点和发展脉络。 4. 声学知识：包括声音的传播、频率、音色等。 5. 曲式结构：如奏鸣曲式、回旋曲式等常见的音乐结构。 获取这些知识的途径有： 1. 专业课程学习：报名参加音乐院校或培训机构的作曲编曲课程。 2. 自学教材：通过阅读相关的乐理、作曲编曲教材进行学习。 3. 在线课程：利用网络上丰富的音乐教学资源。 4. 向专业人士请教：与有经验的作曲家、编曲家交流学习。 5. 实践练习：通过不断地创作和修改作品来积累经验和提高技能。

AI 能够为政府采购带来多方面的赋能。根据拜登签署的 AI 行政命令，其作用包括： 1. 为机构使用 AI 发布指导，包括明确保护权利和安全的标准，改进 AI 采购，并强化 AI 部署。 2. 帮助机构通过更快速、高效的合同方式，更便宜且更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 加速招聘 AI 专业人员，为政府的 AI 人才需求提供支持。 然而，目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在政府采购领域还存在一些问题，如同走“数字化转型”的老路，将 AI 套用于现有流程，仍在讲述“固化流程”“节约成本”的故事。在技术加速迭代的当下，这样的做法可能导致成果过时，限制企业的主动进化能力。

以下是关于 AIGC 产品经理入门学习的一些建议： 1. 培养对 AIGC 的热情和信念：要记得第一次使用 ChatGPT 时的兴奋，关注 AI 领域的重大事件和新产品发布，如去年 3 月的 AI 热潮、GPT4、Copilot 等的发布会，想办法获取相关账号并体验。 2. 多使用 AIGC 应用：用过如 GPT4、NewBing、Kimi、Perplexity、Suno 等各种应用，对新的爆款产品及时尝试。 3. 具备上手能力：能够简单上手，如调用 API 做小 demo、写复杂的提示词、做简单的 RAG 应用、文生图、视频、微调模型等。 4. 学习相关框架：如了解 Langchain 框架，它能在开发 AIGC 应用时将不变的部分抽象出来，便于更换模型和实现方式，虽然庞大但业务拓展性好。当然，后续可能会有更简单的框架出现，选择应根据需求而定。 此外，某数字银行招聘 AIGC 产品经理（深圳），任职要求包括对 AIGC 充满相信、喜欢使用各种 AIGC 应用、能上手相关操作。岗位职责包括构建赋能海量用户的大模型工程化产品，探索和设计工程化产品以支持更快的 AI 原生应用构建。