AI 的能力主要包含以下方面： 1. 在品牌卖点提炼中： 逻辑推理：通过分析数据和信息，为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析：快速处理和分析相关数据，提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出：理解用户提供的内容，按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是，AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0，更适合作为引导型助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中： 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素，目的是自动完成一些人工操作任务，提高工作效率。 3. 在通用人工智能（AGI）的发展等级中： 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于简单服务和查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT。 智能体：不仅能推理，还能执行全自动化业务，但目前仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如预测蛋白质结构等。 组织：最高级别，能自动执行组织的全部业务流程。

Suno 是一款基于人工智能技术的音乐创作工具，具有以下特点和优势： 1. 任何人无需专业音乐知识即可轻松使用，创作各种风格的音乐作品。 2. 通过自然语言描述生成符合要求的旋律、和声、鼓点等音乐元素。 3. 支持多种流行音乐风格，如流行、嘻哈、电子等。 4. 提供有用的建议和指导，帮助用户完成整个创作过程。 5. 可将生成的音乐导出为常见音频格式。 Suno 利用人工智能技术降低了音乐创作的门槛，为音乐创作带来了新的可能性。在 Suno 时代，版权公司无需焦虑，因为音乐市场虽有大量版权涌入，但这与过去独立音乐人版权涌入类似，版权公司仍可做着类似的事情，只需从海量 AIGC 作品中挑出优质的即可。不过，也存在一些担心，比如人类可能会把想象和思考的权力交给 AI，逐渐退化思考和自主决策的能力。 此外，Suno 作为 AI 音乐创作平台完成了 1.25 亿美元的 B 轮融资，公司估值达 5 亿美元，本轮融资由 Founder Collective、Lightspeed Venture Partners 和 Matrix 参与，前 GitHub CEO Nat Friedman 和前 Y Combinator AI 负责人 Daniel Gross 也参与其中。

以下是关于人工智能教育课程的相关信息： 吴恩达是人工智能领域的知名科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著，是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目和百度公司的相关工作。他以在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎。 对于新手学习 AI，建议： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解历史、应用和趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并争取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作并分享。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，ShowMeAI 周刊 No.13 中提到了上周有讨论度的 9 个 AI 话题，包括谷歌的 AI Native Education 尝试、不同产品的比较、文本编辑语言、提示词设置、编程教程、大模型排名、相关解释、共鸣问题以及处理长材料的讨论等。

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 可在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 如果您的学习路径偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 记住，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成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为您汇总的近期 AI 资讯： 12 月 25 日： Recraft AI ：更新了 60 种新的图像风格，是 AI 平面设计工具，用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等，对所有用户每日有免费试用点数，允许商业使用。地址：https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线，可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式：下载文小言 APP，找寻学习强国公文助手。 2 月 13 日： Magnific AI 的图像高清化能力已在 freepik AI 上提供，订阅用户可用。地址：https://www.freepik.com/ai 百度上线深度搜索功能，同时宣布文心一言将从 4 月 1 日起全面免费。地址：https://mp.weixin.qq.com/s/lk7g2bhjBX45NHYDxU2D3w OpenAI CEO Sam Altman 深夜透露 GPT 未来路线图，数周或数月内将推出代号“Orion”的 GPT4.5，后期将融合 o 系与 GPT 系列推出 GPT5，同时结合多项新能力。ChatGPT 的免费用户也将可用到 GPT5，订阅用户享有更高智能的 GPT5。今晨 OpenAI 又更新，Openai O1 和 O3Mini 支持 CHATGPT 中的文件和图像上传，上调 O3MiniHigh 使用限制，所有 Pro 用户可在多端使用 Deep research 能力。如有问题可联系后台，电子邮箱：alolg@163.com 12 月 24 日： DisPose ：由清华大学与北京大学等组织联合发布的可控人体图像动画方法，输入动作视频参考和人物图像可形成新的角色舞蹈视频。地址：https://lihxxx.github.io/DisPose/ InvSR ：开源图像超分辨率模型，提升图像分辨率的开源新工具，只需一个采样步骤即可增强图像，可高清修复图像。地址、在线试用地址：https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readmeovfilerailway_caronlinedemo 、https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR

以下是关于 Cursor 的相关信息： Models 模型： 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K，您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方有下拉列表，允许您选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型有：、cursorsmall。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件： 要忽略包含在 Cursor 功能（如中的文件，可在项目根目录中使用.cursorignore 文件，其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。.cursorignore 遵循.gitignore，如果已有.gitignore，默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件，可添加到.cursorignore 文件中。 融资情况：我们组建了出色的初始团队，共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。最后，我们从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。

以下是为您找到的可能包含 AI 魔术橡皮擦网址的相关信息： Canva 推出了 Magic Eraser 功能，您可以通过以下网址了解更多：https://www.canva.com/newsroom 。但该网址中可能没有直接指向 Magic Eraser 的具体链接，您需要在页面中进一步查找相关内容。

以下是关于 AI 魔术橡皮擦的相关信息： Magic Brush 按键功能详解： 1. 笔刷：不同的笔刷通过颜色区分，目前支持 6 种，每种笔刷必须绘制相应运动轨迹才可生效，即每个颜色必须有“1 个笔刷覆盖的区域+1 个运动轨迹”。 2. 调节笔刷大小。 3. 擦除选定区域。 4. 自动识别：上传图片后，PixVerse 会自动识别图中元素，如天空、树、人、狗、猫等。当勾选相应元素，会自动添加运动区域。若列表中未出现某些画面元素，说明未被自动识别，需手动通过笔刷选择区域。 5. 返回上一步/下一步，重置操作。 6. 删除运动轨迹：单击鼠标左键。 FAQ： 1. Magic Brush 只支持 PC 端，如果在手机或 iPad 登录，请换成电脑。 2. 浏览器广告拦截插件会导致笔刷失效，请检查浏览器并关闭插件。 3. 如问题仍未解决，请联系：support@pixverse.ai Canva 发布的十项 AI 功能中的 Magic Eraser：使用魔术橡皮擦，可以在眨眼间神奇地消除不必要的干扰。 全新 AI 整活大赛中的相关内容：在比赛中，可利用可画软件调整海报尺寸，对于比例及乱码问题，可通过 AI 修图功能解决，其中有 AI 橡皮擦可擦掉乱码。

以下是关于 AI 魔术橡皮擦的相关信息： Magic Brush 按键功能详解： 1. 笔刷：不同的笔刷区分不同区域和运动轨迹，目前支持 6 种不同的笔刷，通过颜色区分。每种笔刷必须要绘制相应的运动轨迹才可生效，即每个颜色必须要有“1 个笔刷覆盖的区域+1 个运动轨迹”才可生效。 2. 调节笔刷大小。 3. 擦除选定区域。 4. 自动识别：上传图片后，PixVerse 会自动识别图中元素（例如天空、树、人、狗、猫等）。当勾选相应元素，例如天空，PixVerse 会帮您自动对该元素添加运动区域。如果列表中没有出现某些画面中的元素，则说明该元素未能被自动识别，请手动通过笔刷选择该区域。 5. 返回上一步/下一步，重置操作。 6. 删除运动轨迹：单击鼠标左键。 FAQ： 1. Magic Brush 只支持 PC 端，如果是在手机或者 iPad 登录，请换成电脑。 2. 浏览器广告拦截插件会导致笔刷失效，请检查自己的浏览器并关闭插件。 3. 如问题仍未解决，请联系：support@pixverse.ai 另外，Canva 也推出了 Magic Eraser 相关的 AI 功能，包括 Magic Design、Draw your Ideas、Translate Designs、Magic Eraser and Magic Edit、Beat Sync、Magic Presentations、More Magic Write、We’ve evolved Text to Image、Animations、Brand Hub 等。

RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统，访问外部知识源来实现。Meta AI 的研究人员引入了 RAG 来完成这类任务，它把信息检索组件和文本生成模型结合在一起，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。 RAG 会接受输入并检索相关支撑文档，给出来源（如维基百科），这些文档与原始提示词组合后送给文本生成器得到最终输出，能适应事实变化，让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 大语言模型（LLM）存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点，如数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本。 在本地部署方面，可基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题来实现 RAG。通过创建网页 UI 并进行评测，如对多种模型进行测试，发现 GPT4 表现最好，上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限，RAG 能提升答案质量和相关性，但不能完全消除问题。