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当前国内有哪些AIGC应用

Answer

当前国内的 AIGC 应用主要有以下一些:

  • 语言文本生成类:
    • “悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
    • 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。
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References

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和Gemini Ultra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对AIGC的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC的滥用可能导致虚假信息传12AIGC法律风险研究报告播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。13AIGC法律风险研究报告14AIGC法律风险研究报告

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

在引入AIGC的概念之前,本报告将先解释另一相关的热门词条“GenAI”,全称Generative AI,即生成式AI。GenAI是一种基于深度学习技术(deep learning algorithm),利用机器学习(machine learning)算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。GenAI为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案,如自动写作、虚拟现实、音乐创作等,甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的GenAI包括OpenAI推出的语言模型ChatGPT、GPT-4、图像模型DALL-E以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。虽然生成式AI是一种非常强大的技术,能够应用于诸多专业领域;但其在数据处理过程中存在多重潜在合规风险,如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。AIGC(全称AI-Generated Content)指利用GenAI创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。具体来讲,AIGC工具使用机器学习算法,通常以自然语言处理为基础,分析大型文本数据集,并学习如何生成风格和语气相似的新内容。国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管AIGC行业。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

文本生成(text generation)涉及使用机器学习(machine learning)模型,根据从现有文本数据中学习的模式生成新的文本。用于文本生成的模型可以是马尔科夫链(Markov Chains)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTMs),2AIGC法律风险研究报告以及凭借其延长的注意力广度(attention span)而彻底改变了AI领域的Transformer等。文本生成在自然语言处理、聊天机器人和内容创建领域(自动写作、文本摘要)有许多应用。[heading1]一些具有代表性的海外项目:[content]➢GPT-4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。➢Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标GPT-4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。➢Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过1百万token的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。[heading1]一些具有代表性的国内项目:[content]➢“悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):“悟道・天鹰”(Aquila)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。➢文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。

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我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容: 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用,但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使,主要原因包括:详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题,可设计新的提示词结构,基础结构如下: 1. 符合角色扮演的,基于 html 标签语法编写格式,好处是不用再学 Markdown 语法,降低学习门槛,有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套,但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重,初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown,只要抽象出来的元素不瞎换位置就行,因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时,还有关于 AIGC 其他方面的内容,如: 1. AI 将使任何人都能够创建游戏,包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险,如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等,服务提供者应遵循相关规定,采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容: 1. 利用连锁密度法撰写摘要:来自相关文章,您向其索取一篇文章后,需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循一系列原则,如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等,最终以 JSON 格式回答,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词:结构化提示词对整理逻辑内容有帮助,当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等,应设计新的提示词结构,如基于 html 标签语法的编写格式,其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处,也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程(二)中的安全与防护实践:文章最初发表于 LangGPT 社区,融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题,展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况,强调对于生产级应用,安全是第一位的,在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括但不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例: 1. 电商领域: 拍立淘:由淘宝推出,用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面,简化购物搜索步骤。 探一下:支付宝推出的图像搜索引擎,拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域: 诗歌相机:拍照能生成一首诗,还能打印,将诗意与现代技术结合,并做成硬件形式。 3. 技术平台: 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力,包括多模态能力。 4. 其他应用场景: 融图:如把图二中的机器人合成到图一的环境中,保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片:使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果:将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画:把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解(图像数据):识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果:生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图:参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟:将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图:保留人物样貌、神态,制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
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
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3-5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);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 在零售/电商领域,包括舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
,当前AI数字人发展的新态势,以及新技术和成果
当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势,并取得了一系列新技术和成果: 数字人简介: 数字人是运用数字技术创造的,虽现阶段未达科幻作品中的高度智能,但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义,一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视和直播带货,其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关,不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向: B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏,结合 AI 技术满足放松和社交需求,专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年,AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口,提前布局有潜力的赛道可迎接机遇,但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望: 数字人未来有很多应用场景,如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破,如将五感数据和躯壳控制参数作为输入,次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路,数字人的核心在于 Agent 即灵魂,如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确,AI 既能提供高质量信息,也能关注用户情绪。
2025-04-14
我应该如何开始0-1学习AI绘画?当前最好用的工具是什么?
以下是一些关于 0 1 学习 AI 绘画的建议和当前好用的工具: 您可以通过观看相关视频教程来入门,比如: “10 分钟教会你如何手把手撰写提示语,全网最细 ChatGPT 对话指南,保姆级教程!” ,视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语,平台链接: 。 “零基础 AI 绘画入门,Midjourney、Stable Diffusion,小白速成,一站式使用和最强入门教程” ,视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语,一个无需魔法上网的 AI 绘画工具,平台链接: 。 目前,Midjourney 和 Stable Diffusion 是比较受欢迎的 AI 绘画工具。
2025-04-10
当前所有大模型的能力排行
目前大模型的能力排行情况较为复杂,以下为您提供部分相关信息: 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ ,上海的商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 。在聊天状态下,能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax ;目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生;受限制使用的有 MiniMax 。特色功能方面,昇思能生图,MiniMax 能语音合成。阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示,在语言与知识的测评中,GPT4 Turbo 依然领先,是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好,有 14 个模型的得分高于 GPT3.5,有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 13 位,较为接近 GPT4。在开源模型中,零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得了不错的成绩,均超过了 50 分,分列国内模型的 13 名。总体来看,在中文语言与知识能力上,国内大模型已基本追赶上国外头部大模型。 关于大模型的评测榜单还有: Open LLM Leaderboard:地址 ,由 HuggingFace 组织,目前已评估了较多主流的开源 LLM 模型,评估主要包括 AI2 Reasoning Challenge,HellaSwag,MMLU,TruthfulQA 四个数据集上的表现,主要以英文为主。 chinesellmbenchmark:地址 ,覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b 等开源大模型,多维度能力评测,不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果。 SafetyPrompts:地址 ,由清华大学提出,是一个关于 LLM 安全评测 benchmark,包括安全评测平台等,用于评测和提升大模型的安全性,囊括了多种典型的安全场景和指令攻击的 prompt。
2025-03-28
当前效果比较好的对口型,换脸,配音AI应用
以下是一些效果较好的对口型、换脸、配音的 AI 应用: Runway:网址为 https://runwayml.com ,有网页和 app 方便使用。工具教程: 即梦:网址为 https://dreamina.jianying.com/ ,是剪映旗下产品,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,有最新 S 模型和 P 模型。工具教程: Minimax 海螺 AI:网址为 https://hailuoai.video/ ,非常听话,语义理解能力非常强。视频模型: Kling:网址为 kling.kuaishou.com ,支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型: Vidu:网址为 https://www.vidu.studio/ haiper:网址为 https://app.haiper.ai/ Pika:网址为 https://pika.art/ ,可控性强,可以对嘴型,可配音。工具教程: 智谱清影:网址为 https://chatglm.cn/video ,开源了,可以自己部署 cogvideo。工具教程: PixVerse:网址为 https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。工具教程: 通义万相:网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ,大幅度运动很强。 luma:网址为 https://lumalabs.ai/ 即梦 AI 对口型的相关教程: 功能介绍:「对口型」是即梦 AI「视频生成」中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成,为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。可上传包含完整人物面容的图片,进行视频生成,待视频生成完成后,点击预览视频下的「对口型」按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言:中文(全部音色),英文(推荐「超拟真」内的音色) 技巧:上传写实/近写实的人物单人图片,目前不支持多人物图片对口型;输入 prompt,选择参数,点击生成视频,尽量确保人物无形变等扭曲效果;确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配;在生成的视频下方,点击【对口型】;输入或上传需要配音的内容,注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐,点击生成。先对口型,再超分补帧 关于 AI 短片的相关信息: AI 图片与视频生成的新能力与应用: 图片编辑功能:Midjourney 新增本地图片上传编辑入口,可进行局部重绘、扩图和风格转换等操作。 视频生成模型:解梦新出 p 模型和 s 模型,p 模型支持人物多动作和变焦,易改变画风;s 模型生成速度快、积分消耗少,能保持原始画风但语义理解有限。 特效玩法:皮卡和 Pixforce 有特效玩法,如人物爆炸、漂浮等,可用于优化视频效果。 视频转会:Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格,可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子,也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 视频生成中的角色生视频技术: 角色生视频突破关键帧限制:当前视频生成多依赖关键帧,而角色生视频不再是关键帧输入,而是直接传入角色本身,可更灵活生成视频,如让小男孩从左跑到右。 多角色参考生成创意视频:支持上传多张图,最多三张,可将人物、衣服、背景等元素融合生成视频,如小男孩穿裙子在宇宙飞。 角色对口型技术:如吉梦的对口型技术,支持文本朗诵和本地配音,能根据输入生成人物开口讲话的视频,但有上传人物长相等限制。 不同工具的角色生视频效果:对比了吉梦、Runway 等工具的角色生视频效果,如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景:可用于规避机器人念台词的尴尬瞬间,让机器人有更丰富的表情和神态。 角色生视频的未来发展:未来视频生成将摆脱纯关键帧方式,采用多模态信息输入,如定义角色和场景的三视图等。
2025-03-25
transformer是通往AGI的必经之路吗?什么是世界模型,当前有哪些进展
Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中,Transformer 符合一些条件,但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law,一个值得被 scale up 的架构是基础,且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面,如限定问题的数据生成有进展,但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面,目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统,其逻辑受指向描述变化,如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构,都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构,以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单,需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。
2025-03-16
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍: 应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术: 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。 智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向: 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。 2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。 4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: 1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息: 1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
2025-03-14
国内好用的文档排版AI工具
以下是国内一些好用的文档排版 AI 工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但在学术论文排版方面广泛使用,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 此外,还有一些与文档相关的 AI 工具,如文章润色工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成符合要求的学术论文。 制作 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-13
目前国内各大ai有排名么
目前国内各大 AI 的排名情况如下: 从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性等角度进行数据统计,在 APP 端,截至 2024 年 10 月,共 56 款产品的历史下载量超百万,8 款产品历史下载量超千万,夸克和豆包的历史总下载量已过亿。夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级,DAU 方面,夸克 DAU 超过 2600 万,豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万;用户粘性方面,夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端,AI 智能助手赛道外的所有赛道都基本处于停滞状态。用户规模方面,月总访问量超千万的共 7 款产品,包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上,共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万,19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次,13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 “量子位智库 AI 100”通过综合 100 和原生 100 两张榜单提名了国内优秀的 AI 产品。 需要注意的是,中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化。要获取最新的排名,您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。在通往 AGI 之路的知识库里,在会定期更新相关的排名报告,可以供您查阅。
2025-04-12
目前国内各大ai有排名么
目前国内各大 AI 的排名情况如下: 从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性等角度进行数据统计,在 APP 端,截至 2024 年 10 月,共 56 款产品的历史下载量超百万,8 款产品历史下载量超千万,夸克和豆包的历史总下载量已过亿。夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级,DAU 方面,夸克 DAU 超过 2600 万,豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万;用户粘性方面,夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端,AI 智能助手赛道外的所有赛道都基本处于停滞状态。用户规模方面,月总访问量超千万的共 7 款产品,包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上,共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万,19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次,13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 “量子位智库 AI 100”通过综合 100 和原生 100 两张榜单提名了国内优秀的 AI 产品。 需要注意的是,中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化。要获取最新的排名,您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。在通往 AGI 之路的知识库里,在会定期更新相关的排名报告,可以供您查阅。
2025-04-12
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
在国内如何使用GPT-4O
在国内使用 GPT4 的方法如下: 安卓系统: 1. 安装 Google Play:到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装,安装好后打开,按照提示一步步操作登录。 2. 下载安装 ChatGPT:到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装(开发者是 OpenAI,别下错)。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 Google Play 首页还搜不到 ChatGPT,可以卸载重装 Google Play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统: 1. 在 Apple Store 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考如下知乎链接: 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 结果如下,下载安装即可,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。然后进行以下操作: 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 完成上述步骤后,就可以开始使用 ChatGPT 4 了。需要注意的是,在国内使用相关服务可能存在法律风险和技术限制,请谨慎操作。
2025-03-30
国内有什么好的音乐AI可以用即兴哼唱旋律去写歌
以下是国内一些可用即兴哼唱旋律写歌的音乐 AI 相关信息: 《We Are The One》的创作思路: 只有词和意向风格:先确定最核心情绪所在段落,用 AI 生成最佳结果,以此作为动机音轨扩展创作。 只有词和一小段自己哼唱的旋律:上传哼唱旋律,让 AI 扩展出喜欢的风格,作为动机音轨继续创作。 已有 midi 作曲:挂载音源导出,在 AI 帮助下丰满包含主歌、副歌等主要段落的核心音轨,然后继续扩展出其他段落完成全曲创作。 已有简单录音小样:利用 REMIX 优化音质与编曲结构,利用 AI 尝试不同曲风版本,找到最喜欢的风格制作成核心音轨,进而完成全曲创作。 Suno 和 Udio 推出的上传音频文件生成音乐的功能: 精确控制每首歌的速度(Tempo),无需背绕口的速度词,可精确控制想要的 BPM。 控制旋律(Melody),通过自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌,实现旋律与速度的一谱变速,节省大量 Roll 旋律的时间。 选择配器(Instrumentation),按想法选乐器,减少提示词中乐器不灵光的情况,也可选择特殊音色。 进行合成(synthesizer),当有两支 BPM 相同、调性相同的音乐时,可尝试更多拆分组合和有趣效果。 节省上传音频的点数消耗后,点数可用于:用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,减少限制让 AI 音乐发挥更多创造力,把好旋律存起来作为制作素材;用于 roll 更多细节调整部分,如让某段曲子升调,提升作品品质。
2025-03-29