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Ai短视频比赛主题“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”,请以此主题提出几条优质的创作灵感建议,Ai生成视频要求不长于10秒,请用简单易懂的方式讲一下

Answer

以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议:

  1. 可以是烟花绽放的那一刻,绚丽多彩照亮夜空。
  2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻,充满温馨与感动。
  3. 是运动员冲过终点线的那一刻,展现胜利的喜悦。
  4. 是孩子第一次学会走路的那一刻,充满成长的惊喜。
  5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻,浪漫而甜蜜。

比赛相关要求:

  1. 主题:以“The Moment”为主题进行创作。
  2. 数量限制:每人不限视频数量。
  3. 提交时间:12 月 31 日 21:00 前。
  4. 参赛文件:16:9 格式,不长于 10 秒,30FPS 以上,不含剪辑。
  5. 作业方式:不限。
  6. 工具要求:使用可灵 AI(https://kling.kuaishou.com/)。
  7. 视频要求:带可灵水印。
  8. 参与方式:在指定时间发布作品,可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。
  9. 奖项设置:金奖 5000 元+5800 灵感值;银奖 3000 元+2700(2200+500)灵感值;铜奖 2000 元+1000 灵感值;入围 500 元×40;人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。
  10. 注意事项:不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容,可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定,提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途,主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

第34期:Video Battle 视频挑战赛-The Moment

本次大赛「可灵AI」出题,主题是:The Moment(可以描绘任何moment任何瞬间,视频中仅为示意)What kind of moment will first appear in your mind?什么样的瞬间会第一个出现在你的脑海?是坠入大海的那一刻、是聚光灯打在身上的那一刻、是奏响音乐的那一刻、是_______要求:以“The Moment”为主题进行创作。数量限制:每人不限视频数量。提交时间:12月31日,21:00前参赛文件:16:9,不长于10秒,30FPS以上,不含剪辑。作业方式:不限要求:工具要求:可灵AIhttps://kling.kuaishou.com/视频要求:带可灵水印参与方式:在指定时间发布作品?通往AGI之路首页表格或在野菩萨小红薯群或支持社区提交时间:12月31日,21:00前,不在规定时间提交的不予采纳。数量限制:每人不限视频数量。格式限制:参赛文件16:9,不长于10秒,30FPS以上,不含剪辑。作业方式:不限考量点:优质的创意,精美的执行。?金奖:5000元+5800灵感值;?银奖:3000元+2700(2200+500)灵感值;?铜奖:2000元+1000灵感值;?入围:500元×40?人气奖:2500元×4以及其他意外散落的灵感值~交流群不建议出现:鲜血,武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X等不符合国家政策的内容,可能导致参赛失败。不在时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定,提交次周发布结果。须知:参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途。主办方拥有最终解释权。[heading2]在下面的投稿链接中上传你的作品[heading2]作品展示:

第34期:Video Battle 视频挑战赛-The Moment

本次大赛「可灵AI」出题,主题是:The Moment(可以描绘任何moment任何瞬间,视频中仅为示意)What kind of moment will first appear in your mind?什么样的瞬间会第一个出现在你的脑海?是坠入大海的那一刻、是聚光灯打在身上的那一刻、是奏响音乐的那一刻、是_______要求:以“The Moment”为主题进行创作。数量限制:每人不限视频数量。提交时间:12月31日,21:00前参赛文件:16:9,不长于10秒,30FPS以上,不含剪辑。作业方式:不限要求:工具要求:可灵AIhttps://kling.kuaishou.com/视频要求:带可灵水印参与方式:在指定时间发布作品?通往AGI之路首页表格或在野菩萨小红薯群或支持社区提交时间:12月31日,21:00前,不在规定时间提交的不予采纳。数量限制:每人不限视频数量。格式限制:参赛文件16:9,不长于10秒,30FPS以上,不含剪辑。作业方式:不限考量点:优质的创意,精美的执行。?金奖:5000元+5800灵感值;?银奖:3000元+2700(2200+500)灵感值;?铜奖:2000元+1000灵感值;?入围:500元×40?人气奖:2500元×4以及其他意外散落的灵感值~交流群不建议出现:鲜血,武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X等不符合国家政策的内容,可能导致参赛失败。不在时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定,提交次周发布结果。须知:参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途。主办方拥有最终解释权。[heading2]在下面的投稿链接中上传你的作品[heading2]作品展示:

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2025-04-19
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需要做一个自动化出视频的工作流
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2025-04-14
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2025-04-09
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
以水稻主要物候期遥感识别为主题,生成一篇论文大纲
以下是以水稻主要物候期遥感识别为主题的一篇论文大纲示例: 一、引言 1. 研究背景与意义 2. 国内外研究现状 3. 研究目的与内容 二、水稻物候期相关理论与遥感技术基础 1. 水稻物候期的定义与特征 2. 常用的遥感技术及原理 3. 遥感数据的类型与特点 三、水稻主要物候期的遥感特征分析 1. 不同物候期水稻的光谱特征 2. 多时相遥感数据在物候期识别中的应用 3. 影响遥感识别的因素 四、水稻主要物候期遥感识别方法 1. 基于光谱特征的识别方法 2. 基于植被指数的识别方法 3. 机器学习与深度学习在物候期识别中的应用 五、实验与结果分析 1. 研究区域与数据获取 2. 实验设计与流程 3. 识别结果的精度评估 4. 结果分析与讨论 六、结论与展望 1. 研究成果总结 2. 研究的局限性 3. 未来研究方向与展望 以上大纲仅供参考,您可根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-21
结合北京房山区文化、地标建筑、生态景观等内容,设计房山区中小学数学节 LOGO,要求巧妙融合数学元素(如几何图形、数学公式、数学符号等)与 AI 元素(如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等),生动诠释 “数学 + AI=?” 的主题内涵。
以下是为您整合的相关内容: 北京具有丰富多样的特色元素,包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等,见证了历史变迁;宜居生活方面,有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面,以及充满京腔的日常生活;潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等;未来科技方面,有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面,若对 AI 回答有疑问可再搜索确认,对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用;兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用,金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列,先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道,若做系列海报,围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时,如制作北京地标糖葫芦风格海报,可用集梦 2.1 模型,以天坛等建筑为画面中心,注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO,您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素(如几何图形、数学公式、数学符号等)和 AI 元素(如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等)相结合。例如,以房山区的著名建筑为主体,融入数学图形进行变形设计,同时添加一些代表 AI 的线条或图案,以生动诠释“数学 + AI=?”的主题内涵。
2025-03-18
更通用一点,更落地一点,主题换成学习AI&LLM吧
以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识: 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 3. 深度学习 一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度)。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM(大语言模型) 对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型。 对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模,且数量级还会持续增长,算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础,要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law,未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law,只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时,能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题,如视频和多模态的卡点解决不了,文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题(如数学或写代码)上,数据相对好生成,通用问题还没有完全的解法,但有探索方向。统计模型没有问题。
2025-03-17
如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容?
目前没有关于如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容的相关知识。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的方法: 1. 使用网络爬虫工具,但需要注意遵守相关法律法规和网站的使用规则。 2. 利用一些现有的数据采集服务平台,它们可能提供针对自媒体内容的采集功能。 3. 尝试开发自定义的脚本或程序,通过调用自媒体平台的 API(如果有的话)来获取所需内容。但这通常需要一定的技术知识和开发能力。
2025-03-13
再给我10个上述例子
以下为 10 个例子: 1. 教程|可视化 CapsNet,详解 Hinton 等人提出的胶囊概念与原理:我们的目标是预测 10 个不同的数字(0 到 9),不是预测实际图片而是描述图片的向量。有 32 个胶囊层,每个胶囊层有 36 个胶囊,总共有 1152 个胶囊。每个胶囊与每一个类别的权重矩阵相乘,最终得到 11520 个预测值的列表,每个预测是 16 维向量。 2. 塔罗牌 MJ v6 出图(10 种):包括“coffee tarot cardar 9:16”“Golden virgo logo illustration,celestial card,Virgo,tarot style illustrationar 9:16”等多种不同风格和要求的描述。 3. GPT 的现状(State of GPT):在训练 GPT 助手时,将文档打包成行,用特殊的文本结束 token 分隔,输入到 transformer 中。绿色单元格会查看前面所有 token,transformer 尝试预测下一个 token,可根据预测结果更新 transformer 权重。 4. 教程|可视化 CapsNet,详解 Hinton 等人提出的胶囊概念与原理:胶囊层和胶囊数量众多,计算胶囊与权重矩阵的乘积获得预测结果,权重矩阵的维度和预测结果的维度都有特定的设定。 5. 塔罗牌 MJ v6 出图(10 种):涵盖各种不同的塔罗牌设计描述,如“the sun tarot black and white sketchar 5:7”“back of tarot card,white,elegant,clean lines,fantasy art,black and white,simple,line drawingar 5:7”等。 6. GPT 的现状(State of GPT):在训练中,transformer 会对序列中的下一个 token 进行预测,词汇表大小决定了概率分布的数量,通过不断调整权重以提高预测准确性。 7. 教程|可视化 CapsNet,详解 Hinton 等人提出的胶囊概念与原理:预测过程涉及大量的计算和矩阵运算,每个胶囊都要与多个类别的权重矩阵相乘。 8. 塔罗牌 MJ v6 出图(10 种):不同的描述体现了丰富多样的塔罗牌创意和风格,如“zodiac cards batch,magic frame with esoteric patterns and mystic symbols,sun and moon sorcery,vectorar 1:2stylize 750”。 9. GPT 的现状(State of GPT):训练 GPT 助手时,会并行处理每个单元格的预测,不断交换批次以优化 transformer 的权重。 10. 塔罗牌 MJ v6 出图(10 种):如“Generate exact text\"Capricorn\"in a font that reflects the ambitious,grounded,and fantastical qualities associated with the Capricorn zodiac sign,suitable for a Dark Fantasystyle Tarot card image with a transparent background.ar 9:16stylize 250”等独特的设计要求。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接: https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册:https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH (2 月 11 日更新附录)
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息: 清华大学出品了《DeepSeek:从入门到精通》的指南,该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了其使用方法,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等,旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取:https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外,还有一些相关的更新和资料,如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容,如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
雪梅may的100天AI学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考日记了解学习路径。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:在半年多时间跨度中,有空时学习,并非每天依次进行。 学习状态:2024 年保持较好状态,不仅学 AI,还看了 33 本书。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径:迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造,是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式,但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信,写学习日记和感受已是分享,后续会有更多分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月,学完 100 天,仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,还需更好的正反馈继续坚持。
2025-04-08
2024年10月的AIPO活动相关云文档在哪儿?
以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档: :包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解,如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》,列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 :包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳:AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。
2025-03-28