以下是为您提供的关于 AI 直播转写工具的相关信息：
作者开发了一个使用GPT4技术的实时转录工具，可以帮助求职者在面试中生成完美的回答Ecoute是一种实时转录工具，可在文本框中为用户的麦克风输入(You)和用户的扬声器输出(Speaker)提供实时转录。它还使用OpenAI的GPT-3.5生成建议的响应，供用户根据对话的实时转录说出。开源地址：https://github.com/SevaSk/ecoute看来以后企业招人还是线下面试保险一些但是准备面试题候选人可以尝试提前丢一些简历，让gpt学习下，可以帮你优化简历，尝试做一些面试问题的问答，效果可能更好
功能特点:支持50多种语言的配音，音质自然流畅。提供实时配音功能，适用于直播和演讲。将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。与多种生产力和学习工具整合。1.Vidnoz AI:功能特点:支持23多种语言的配音，音质高保真。支持文本转语音和语音克隆功能。提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。这些AI配音工具各具特色，可以满足不同的需求和偏好。在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。希望以上信息对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时提出。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。
第二点就是我经常举的一个例子，大家在用那个midjourney会发现你让它生成一张图，它永远会给你返回4个小的结果，让你去挑一个。这个过程中其实它就完成了一个数据飞轮的构建，因为它默认你人选的那一张图应该比另外三张没有选的要好。所以对于Midjourney来说，它的数据飞轮的反馈率是100%。只要用户使用了一次Midjourney其实就帮助他构建了一次feedback的数据集，而这点你看ChatGPT做的可能就稍微去弱一些，它只有一个thumbs up，thumbs down，但实际上又有多少用户真的会去使用这个？所以我认为一个好的产品经理在AI产品中去构建数据飞轮是非常重要的。然后第三点，其实很多人都知道，目前至少国内我们会感觉ToB方向的产品，它的用户体验和交互感觉比c端的要落后3-5年以上。所以ToB方向我们认为懂A i的产品经理是更稀缺的一个资源。同时即使你自己不是在做AI方向的创业，对于所有人来说一定要做好一点，就是要如考虑如何应对AI的冲击，这个AI的冲击我认为接下来会有一个非常大的一个挑战是什么？就现在我们还能有一个前提，就是我能辨别说哪个是AI，哪个不是AI。但至少在比如说文生图这个领域，我相信可能到了今年年底的时候，应该就会发展到我们无法去区分到底一个东西是不是AI生成的。那这时候对于比如像小红书这类平台可能会面临非常大的一个信任的一个问题，这方面可能技术我们已经帮不了了，那剩下就只能从产品层面去解决了。