编写炒股公式最好的AI

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。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点： 对于简单任务场景： 设定人物：描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程：明确 Bot 的功能和工作流程，约定在不同场景下的回答方式，可通过自然语言强调调用工具以提升约束力，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答：明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，使用 Markdown 语法，增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，您可直接使用或修改。 此外，PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法，采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法，策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈，诱导出精确的专家级见解和深入指令，能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时，当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后，有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如，找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写，这需要一定的洞察能力，可采用“如果某事重复做了三遍，就要思考如何将它自动化”的方法论。例如，若多次在群里发同样的自我介绍，可编写自动优化排版的 Prompt。

以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具： 1. AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，可帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户，能将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。网址：https://autogenai.com 。 此外，还有一些用于 AIGC 相关检测的网站： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero：专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。

AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您编写的 Suno 创作提示词模板的相关内容： 在“离谱村”的案例中，首先收到台词素材和配音，确定“童趣”“欢乐”的风格，将相关描述投喂给 GPT4 生成音乐脚本，再输入给 SunoBeats 生成提示词。但初始提示词过长，后参考论坛网友分享的格式，通过调式变化和情节描述，使用和弦进展推动故事情节发展，这种格式的提示词质量和利用率更好。 在“博物馆文物玩法”的案例中，创作思路是给文物上色，参考攻略玩过变形，利用泼洒颜料玩法为雕像上色并使过程有趣。选择首尾帧模式，尾帧基于文物原图重绘为偏写实形象，通过可灵实现人物漂浮效果。涉及工具包括即梦、可灵、Runway、Suno、剪映，各有其优势。步骤为使用即梦图片生成功能上传图片，选择边缘轮廓或人物姿势，不添加景深，提升精细度并选择竖版切割。使用 GPTs 写 Runway 提示词。 希望以上内容对您有所帮助！

以下是一些可以帮助编写并生成 WORD 文档的工具： 1. 生成 Word 的插件“create_document”，它要求输入参数为 Markdown 格式。因为 Markdown 格式标记了层级，所以生成的 Word 能够保留小标题的层级，便于在导航窗格中从大纲快速跳转，并且能够插入自动目录。而普通文本格式输入的变量，小标题没有层级，无法生成大纲目录，甚至换行也存在问题。 2. 作为资深研究者和教授，利用 GPT4 按照特定步骤进行操作，包括请求数据集和研究领域、制定研究假设、进行文献综述、假设检验、撰写论文等，最终能够以 Word 文档的形式提交。 希望这些信息对您有所帮助。

以下是关于使用 AI 炒股的相关内容： 1. Stocked AI 是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 3. 有摊位提出“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的思路，期望借助 AI 分析行情，提高资金使用效率。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

以下是关于用 AI 炒股票的相关信息： 1. 目前 AI Agent 应用仍处探索阶段，其定义为一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用特点包括个性化，能随着用户使用了解习惯和想法并作出喜好预测；能自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码；还能实现多 Agent 协作，如斯坦福大学的 SmallVille 项目。但目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。 2. 一些相关产品如 Stocked AI，这是一个投资服务，提供每日股票推荐，推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 3. 有摊位提出“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的思路，期望借助 AI 分析行情，提高资金使用效率，配合多种策略提高理论胜率。但要注意，单纯迷信技术分析来提高胜率从而实现长期稳定盈利并不可行，心态对于交易很关键，新人往往缺乏交易理论知识。

以下是为您提供的有关炒股的 AI 相关信息： Stocked AI 是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价，网址为：https://www.stockedai.com/ 。 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 此外，还有一些其他的 AI 应用和相关知识： Atris 是一款智能社区管理员，网址为：https://www.notion.so/c70f40f16b97 。 Whimsical 是基于人工智能的建议，即时生成新想法的思维导图工具，网址为：https://whimsical.com/aimind 。 Miro AI 整合了一系列 AI 功能，网址为：https://miro.com/ai/ 。 Kajabi 提供一系列 AI 营销工具，网址为：https://kajabi.com/aicreatorhu 。 PMcardio 是一款由人工智能驱动的、获得 IIb 类医疗设备认证的产品，可以帮助您像专业心脏病学家一样准确诊断和治疗 38 种心血管疾病，网址为：https://www.powerfulmedical.c 。 关于本地部署资讯问答机器人，以 A 股行情问答为例，可构建 Bot 从海量市场数据中找到有价值的信息，帮您进行整合与分析，然后提供个性化的回复。 在 AI Agent 应用方面，准确来说，AI Agent 指的是一种智能代理系统，它接近人类的大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。目前 AI Agent 的概念在市场上并没有达成共识，存在被广泛滥用的现象。其应用特点包括个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。

以下是一些与 AI 炒股相关的信息和软件推荐： Stocked AI（https://www.stockedai.com/）：这是一个投资服务平台，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，利用人工智能预测下一天的股票收盘价。 需要注意的是，AI 炒股虽然具有一定的辅助作用，但并不能完全保证投资的成功和盈利，投资决策仍需综合多方面因素谨慎考虑。

很抱歉，目前本网站没有关于 AI 量化炒股的学习资料。

目前国内 AI 炒股的工具相对较少。不过，博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 需要注意的是，AI Agent 应用仍处于探索阶段，其概念在市场上尚未达成共识，存在被滥用的现象。准确来说，AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化的特点，能随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测，比如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。同时，AI Agent 能够自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后，自主执行任务、递归地开发和调试代码。此外，多 Agent 协作的应用也有，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目已开源，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行日常生活，Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

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。

以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结： 对于英语试题类的任务，如语法选择题： 步骤 1：提供清晰完整的试题图片。 步骤 2：下达指令，例如“这是一篇英语试题，给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题： 指令：将英语正文翻译为准确流畅的中文，并提供中英文对照。

DeepSeek 公式的发展历程如下： 2025 年 2 月 9 日，陈财猫分享提示词及小说创作心得，提到 DeepSeek 热度极高，微信指数达 10 亿多次，并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。

AI 图片生成视频的提示词公式如下： 1. 基础公式：主体+主体描述+运动+环境。例如：“一艘白色邮轮缓缓驶过海面。（A white cruise ship sails slowly across the sea.）” 2. 进阶技巧：对各部分进行详细描述，如“一只金色毛发的狗（描述主体）悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作）。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。（进一步描述主体动作细节）远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围。（描述环境氛围）（A goldenhaired dog strolls leisurely across a sunlit grassy field,the blades of grass bending gently under its paws.A soft breeze passes by,causing its fur to sway,and it occasionally lowers its head to sniff the ground.In the distance,the setting sun casts long shadows,creating a peaceful and serene atmosphere.）”这样可以使生成的视频更稳定、提升美感。 3. 语法方面： 注意权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，语法为：例如“alandscape”，在一开始，读入的提示词为：the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后，提示词将被替换为：a cyberpunk landscape，它将继续在之前的图像上计算。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 4. 其他方面： 指令参数：一般包括视频时长、分辨率、帧率等细节。PixVerse 默认生成 4s 时长的视频（会在后续更新中增加更长视频的生成），分辨率 1408×768。升级（Upscale）后，分辨率可以达到 4k，会导致生成所花费的时间比普通生成更长。 情感氛围：描述视频的情感基调或氛围，可用于人物的表情、环境氛围等的控制。 参考风格：可以输入参考的艺术风格等。

关于 WPS 表格公式的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于提示词的万能公式相关知识： 1. 提示词语法： 权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，例如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。 语法示例： alandscape，在第 16 步之后，提示词将被替换。 fantasy landscape with a，在不同步数提示词会发生变化。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 2. 提示词结构： 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。 简单公式： 复杂公式： 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 3. 提示词编写要点： 根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。 每个词语本身自带的权重可能有所不同，模型训练集中较多出现的关键词影响较大，较少出现的关键词可能输入多个相关词汇影响也有限。 提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重，如：字符。