怎么通过现有最先进的AI技术来做一个引文比对的工具

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

要根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体，可以参考以下步骤： 1. 创建智能体：输入人设等信息，并放上相关工作流。 2. 基础配置： 选择“Coze 变现模板（多智能体版）”并“新建项目”，可使用代金券进行抵扣。 添加智能体，获取 Coze Bot 的 ID，导入数据库后上线展示。获取 Bot ID 时，进入 Coze 智能体页面，在地址栏内复制“bot/”之后的数字，且 bot 发布时记得勾选 WEB SDK。回到模板项目，在“coze_bot”数据表中添加智能体，填写相关字段，如宣传图、智能体名称、图标、license、作者和介绍等。 3. 工作流设置： “批处理”节点：循环处理之前“文本”节点生成的文案 List，对每一句文案通过画板生图、通过插件进行语音合成。 “选择器”节点：对循环到的“这句话”进行异常处理，选择不为空的进行后续处理。 “画板”节点：是一个“白色画板”，可添加任意变量进行内容添加，点击编辑进行操作。 “语音合成”节点：输入每一句文案，选择喜欢的音色生成语音。 “图片音频合成”节点：选择合适的视频合成插件。 配置完成后，先进行测试，注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，其他人调用这个工作流会直接消耗您的 money，所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户自己购买后，输入 api_token 就可以使用，然后再发布。

以下是为您拟定的学校 AI 学习计划，以及知识更新的跟进和学习方法： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、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。 希望这份学习计划对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！

以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例，希望对您绘制相关 PPT 有所帮助： 1. 在查询问题方面，如使用 Kimi Chat 时，它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子，同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具，为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面，Agent 能够自行规划，面向简单或线性流程运行。例如，先识别男孩姿势，再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面，吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等，这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架，OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，处理复杂任务，并对过去行动进行自我批评和反思，从错误中学习改进未来步骤，提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息，实现信息降噪。 6. 在信息表达方面，现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片，降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流，可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。同时，在法律法规方面，相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施，直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利，技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。

在降本增效的情况下，建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI，需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势，例如： 1. 提高效率：能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果：极大地丰富了设计自由度，实现各种创意。 3. 拓展工作流程：促使设计工作流程重新组合再造，拓展设计师的思维边界。 同时，也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具，比如： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而，自己开发 AI 也有其潜在的好处，比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间，包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述，建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求，应用现有的 AI 可能是更好的选择；如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持，自己开发 AI 也未尝不可。

以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识： 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比，Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go（老）采用监督学习+强化学习，学习人类棋谱，更接近人类职业棋手风格，继承了人类的局限，Alpha Zero（新）完全摒弃人类数据的纯强化学习，从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引： 点击邀请，复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面（https://zjsms.com/iP5QRuGW/），使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”，再点击“快速入门”。 获取 API Key，点击“创建 API Key”，可修改名字后创建，创建完成后点击“查看并选择”，将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码，选择模型为“DeepSeek R1”，修改示例代码中的相关内容，然后点击右侧的复制按钮，将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式，平台会自动创建在线推理接入点，并提供 50 万 Token 的免费额度，用完才需充值。如需充值，点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”，根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考，其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。

以下是一些利用现有图片素材自动生成服饰图文的方法和相关资源： 1. TryOffDiff：这是一种 AI 脱衣技术，能够逆向打造服装图片。与虚拟试衣不同，它可以将衣服从照片中“摘取”生成标准化服装图，并且能够保留图案、褶皱、徽标等精细细节，即使原图中部分被遮挡，也能准确推断。其应用场景广泛，适合商品目录制作及电商平台服装展示需求。详细介绍： 2. 可生成自定义服装效果图，支持颜色、款式、材质等多种细节描述。基于 H&M Fashion Captions 数据集，提供多样化的时尚风格参考。模型权重为 Safetensors 格式，便于集成和使用。模型下载： 3. 在 Stable Diffusion 中，若看到好看的图片想复制其效果，可将照片导入。若为 SD 下载的 PNG 格式照片，右边会自动弹出照片信息，包括正面关键词、负面关键词等，可复制这些信息到“文生图”页面生成相似图片。若照片无法自动弹出信息，可使用“标签器（Tagger）”生成关键词。

当今最先进的数字人技术包括以下几种： 1. 由 HeyGen 与 Sora 集成推出的全新数字人技术：由 AI 完全生成的虚拟人，能够模拟并超越真人演员的动作、表情和行为。可灵活调整动作和表情，无需重复拍摄，视频长度无限制，且并非基于真人模型的“数字克隆”，而是全新的 AI 虚拟形象。 2. 英伟达发布的 Groot Teleop 技术：使用 Apple Vision Pro，能让人进入虚拟机器人身体进行操控与训练，还能训练机器人操作动作，并将成果转移至真实机器人，实现了虚拟与现实的无缝连接，为机器人训练带来了新模式。 此外，真人驱动的数字人技术也在不断发展，重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业以及直播带货等领域。随着视觉算法的进步，在没有昂贵动捕设备的情况下，也能通过摄像头捕捉到人体骨骼和人脸的关键点信息，从而达到不错的效果。

目前全世界较为先进的模型包括： Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型，Meta 称其为“迄今为止最先进的媒体基础模型（Media Foundation Models）”，但模型未公开上线。相关链接：https://ai.meta.com/research/moviegen/ 媒体报道：量子位：Meta 版 Sora 无预警来袭！抛弃扩散模型，音视频生成/画面编辑全包，92 页论文无保留公开 https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg 歸藏的 AI 工具：Meta 发布视频生成和编辑模型，来看看项目负责人的论文导读 https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g OpenAI 的 GPT4 是其最新和最强大的模型，GPT3.5Turbo 是为 ChatGPT 提供支持的模型，此模型专为对话模式进行了优化。相关链接：https://platform.openai.com/docs/quickstart Llama 3.1 是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 此外，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了 SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像 Common Crawl 这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势： 1. 性能强大：拥有 2080 亿个晶体管，能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能，而 H100 仅为 4 petaflops，性能提升达 5 倍。 2. 效率提升：将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能，同时大大提高效率，成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力：可以训练更大、更复杂的模型，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点，其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎，对每个神经元使用 4 位（20 petaflops FP4）而不是 8 位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外，还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算，如 DGX GB200 系统，具有强大的计算和扩展能力。

目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||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|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下为您推荐 3 个中国可以使用的相对较先进的 AI 音乐制作网站： 1. UDIO.com：目前最先进的 AI 音乐生成平台之一，音质优异，人声和器乐质量极高，功能全面。支持上传音轨、REMIX、INPAINT 等高级功能，允许细致地控制音乐生成过程，但有一定技术门槛。 2. SUNO.ai：用户数量众多、广受欢迎的 AI 音乐生成平台。操作方便，支持多语言，能够一次生成完整曲长的音乐，但音质相对较差。 3. Microphonestudio.app：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。