人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有了诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能，甚至可能发展出自我意识和数字生命形式。这将带来一系列关于意识、合作与竞争、伦理道德等方面的重大转变和问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成了庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下是为您提供的新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 6. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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。 7. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。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。 需要注意的是，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。

以下是一些识别文稿错字的工具和方法： 飞书文档自带纠错功能。 使用大模型进行纠错，例如可以直接告诉大模型：检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误，指出并改正，重新生成新的文本。但如果用 prompt 纠错，文本量不能太大。 此外，关于其他相关内容： Ideogram 2.0 在生成图像中的文字时，是通过学习大量文字图像及其外观和风格来生成的，可能会出现字体生成错误，可通过再次生成提示、使用编辑器修改等方式纠正。 还有 OpenAI 与 Claude 转换器的相关信息，如语法纠正、机场代码提取、根据心情生成颜色的 CSS 代码等任务的 Prompt 转换。

目前在识别文稿错字方面，有许多优秀的软件可供选择。例如，常见的有 WPS 办公软件，其具有较为出色的文字校对功能；还有微软 Office 中的 Word 软件，也能对文稿中的错字进行一定程度的识别和提示。此外，一些专门的校对软件如黑马校对软件等，在错字识别方面也表现出色。您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的软件。

以下是一些自动剪辑视频的软件及相关信息： 国内可以使用出门问问的魔音工坊，它具有情绪调节控件。 对于 13 分钟的短片，剪映是常用的选择，其具有很多人性化设计以及简单的音效库和小特效，但无法协同工作和导出工程文件。对于更长篇幅或追求更好效果的视频，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 剪辑流程包括： 视频粗剪：先确定画面逻辑，声音作为部分参考，快速对片子全貌有整体把握，把素材放上，再看哪些部分需要细节调整和画面替换。 视频定剪：将画面素材调整和替换到满意效果。 音效/音乐：剪映中有简单音效库，复杂和真实音效可能需另外制作，音乐商用要注意版权。 特效：如在剪映中可添加一些光的效果。 包装（如字幕） 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

百度的大模型是文心一言，其链接为：https://wenxin.baidu.com 。目前，在国内大模型中，除了百度的文心一言，还有其他一些重要的大模型，如抖音的云雀大模型（https://www.doubao.com ）、智谱 AI 的 GLM 大模型（https://chatglm.cn ）、中科院的紫东太初大模型（https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce ）、百川智能的百川大模型（https://www.baichuanai.com ）等。此外，OpenAI 的 GPT4 是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，除了 OpenAI 的 GPT 系列，还有 Anthropic 公司的 Claude 3 、谷歌的 Gemini 、阿里巴巴的通义大模型等在特定领域和任务上也表现出色。如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Agentic Workflow 指的是一种在生成式 AI 的人机协同中，通过不同模式（如 Embedding、Copilot、Agent）下的角色协作流程来完成任务的方式。 在 Agent 模式中，AI 完成大多数工作。它使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作。例如，作为产品经理，可将产品功能设计任务拆解为多个独立任务，遵循不同工作流，生成初步结果后再修改。 Agentic Workflow 还通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息等。其动作的决策需要根据大模型结合问句、上下文规划、各类工具来确定。 从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，Agentic Workflow 可以将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。AI Agent 的基本框架包括“LLM +规划+记忆+工具使用”，其中 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进，记忆分为短期和长期，工具用于辅助完成任务。

以下是关于数字人的相关知识： 制作数字人的工具： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人可自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关条款和政策，并注意版权和伦理责任。 数字人课程： 由卡尔建立了一套完整的数字人学习体系，放在《克隆你自己》的课程中。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，如“AI 马斯克对谈 AI 乔布斯超 331.9k 播放”“霉霉说中文火遍全网，HeyGen 再破圈”等。 学习数字人课程的收获： 1. 一比一数字人分身：来自多个工具的数字人分身定制体验。 2. 个人技能提升：熟练使用 10+热门数字人工具，掌握数字人定制、唇形同步、声音克隆、视频翻译、AI 换脸技术。 3. 商业落地：了解数字人商业应用场景及行业现状。 4. 职业化能力：将数字人融入工作流，完美匹配场景和工具。 5. 进阶学习：获得自学路径，课程后能持续学习并完成落地。课程还搭建了交流群，方便解决问题和交流学习心得。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但这种方法因从专家提取知识并以计算机可读形式表现的复杂性和高成本，在很多情况下不适用，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术发展历程如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：包括专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同受控计算理念。有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这类任务正是 AI 感兴趣的。

人工智能的发展前景十分广阔： 日常应用普及：我们在交通、天气预测、电视节目推荐等方面已与人工智能有日常互动，且其应用范围还在不断扩大。 技术快速发展：AI 正以惊人速度发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 可能出现超级智能：当计算机在某些任务上超过人类后，可能会在不断改进的进化螺旋中发展出超级智能，甚至出现具有自我意识的数字生命形式。 与实体经济深度融合：人工智能是引领科技革命和产业变革的重要技术，加速与实体经济融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。 产业快速发展：我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面实现快速发展，形成庞大市场规模，且伴随新技术迭代呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。