对于编程经验较少的新手来说，从零开始学习 AI 可以参考以下步骤： 首先，掌握提示词的技巧，这是上手容易且非常有用的。 其次，要注重实践和尝试。在理论学习之后，通过实践来巩固知识，尝试使用各种产品并制作自己的作品。我们的知识库提供了很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后也进行分享。 然后，体验 AI 产品。与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些产品的对话，获得对 AI 在实际应用中的第一手体验，并激发对其潜力的认识。 接着，了解 AI 的基本概念。建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其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，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 在开始 AI 学习之旅时，可以在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。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，还有机会获得证书。 最后，由于 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。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下是为您整理的关于歌词创作的提示词相关内容： 抒情相关： Lyrical：指具有强烈情感表达和诗意的音乐或歌词，适用于流行音乐、R&B、民谣等风格。编曲技巧是使用动听旋律和深情歌词，增强情感表达和感染力。 Lyrical rap：抒情说唱，注重说唱中歌词的情感表达和诗意，适用于说唱、嘻哈、R&B 等。编曲需结合复杂韵律和深情歌词。 音乐元素： Marching band snippet：军乐队片段，能增加音乐的力量感和庄严感，适用于流行音乐、摇滚、电影配乐等。编曲时在特定部分插入可增强气势和节奏感。 Jazz improvisation：爵士即兴演奏，增加音乐的灵活性、创意性和表现力，适用于爵士、蓝调、实验音乐等。在乐曲中加入即兴演奏部分展示音乐家创意和技巧。 调与和声： Key：调，决定音乐的音高和音色，适用于所有音乐风格。编曲时要根据歌曲情感和氛围选择合适调性。 Key change：调性变化，用于增加音乐的动态变化和情感表达，适用于所有音乐风格，常在桥段或高潮部分使用。 其他特色： Laidback verse：悠闲的主歌，节奏和氛围放松平静，与激烈副歌形成对比。 Arpeggiated intro：琶音引子，使用琶音作为歌曲开头，适用于电子音乐、流行音乐和摇滚音乐，可用合成器或吉他演奏增加动感和旋律性。 Autotune：自动调音，校正人声音高，适用于流行音乐、HipHop 和电子音乐，适度使用增强人声表现。 Autotune effect：自动调音效果，创造独特电子音效，适用于流行音乐、电子音乐和实验音乐，结合其他效果器增强层次感。 Backing vocals：伴唱，增加歌曲和声层次和丰富度，适用于流行音乐、摇滚、R&B 等。 希望这些提示词能为您的歌词创作提供帮助和灵感！

以下是关于大模型审核解决方案的相关内容： 在确保大模型的道德和伦理性方面，可采取以下措施： 1. 数据清洗：训练前对数据预处理，移除或修正不道德内容的数据。 2. 算法设计：减少偏见和不公平性，平衡数据集不同群体代表性。 3. 道德和伦理准则：制定明确准则指导开发和使用。 4. 透明度：告知用户模型的能力、局限性及可能的偏差和不确定性。 5. 用户反馈：允许用户反馈以纠正不道德行为。 6. 持续监控：确保输出符合道德和伦理标准。 7. 人工干预：涉及道德伦理问题时引入人工审核。 8. 教育和培训：对使用人员进行道德伦理方面的教育。 在基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践中，CR Copilot 功能的核心在于大语言模型基座，选型时需满足理解代码、对中文支持好、较强的上下文学习能力等条件。例如，起初在众多大模型中选择了“”，通过赛马，主观上感觉 Gemma、Llama2 更适用于 CR 场景，而 ChatGLM2 在中文 AIGC 上有优势。 在应对提示词攻击的输出侧防护方面，可采用基于模型的内容识别方法。开发者会用专门的审核模型检查输出内容是否有敏感信息，将过滤规则写进模型的系统提示里。审核模型可以是开源或商业的大型语言模型，也可以是自行训练的专门检测模型。此外，还可用第三方模型做匹配性判断，确保原始任务和输出内容的一致性，以检测是否受到提示注入或其他类型攻击。

在AI图像设计领域，"炼丹"这个术语被用来形象地描述一些复杂且需要大量实验的模型训练和优化过程。具体来说，它可能涉及以下几个方面： 1. 模型训练：在图像识别、分类、生成等任务中，需要训练深度学习模型以从大量图像数据中学习特征和模式。 2. 参数调整：调整模型的超参数（如学习率、网络层数、神经元数量等）以优化性能，这个过程可能需要大量的实验和试错。 3. 数据增强：为了提高模型的泛化能力，需要通过数据增强技术（如旋转、缩放、裁剪等）来增加训练数据的多样性。 4. 特征工程：在图像处理中，选择合适的特征是关键。这可能涉及到复杂的特征提取和选择过程。 5. 风格迁移：在图像风格迁移任务中，需要训练模型将一种图像的风格应用到另一种图像上，这通常需要精细的参数调整和多次迭代。 6. 图像生成：在生成对抗网络（GAN）等生成模型中，训练过程需要精心设计网络结构和损失函数，以达到逼真的图像生成效果。 7. 损失函数设计：设计合适的损失函数以指导模型训练，使其能够更好地学习图像的特征和结构。 8. 网络架构设计：尝试不同的网络架构（如卷积神经网络、循环神经网络等）来解决特定的图像处理任务。 9. 实验迭代：在图像设计中，通常需要多次实验和迭代来优化模型，这个过程可能非常耗时且需要耐心。 10. 结果验证：验证模型在不同数据集上的性能，确保其泛化能力和鲁棒性。 11. 自动化工具：使用自动化机器学习（AutoML）工具来辅助模型选择和参数调整，减少"炼丹"的工作量。 在AI图像设计领域，"炼丹"强调的是模型训练和优化过程中的复杂性和不确定性，以及需要投入大量时间和精力来达到理想的效果。随着技术的进步，研究人员正在探索更高效的方法来简化这一过程。

以下为您推荐几个合成图片的平台： 1. Stable Diffusion：可以通过 img2img 功能生成最初的背景图。在使用时，不需要过于在意画面细节，即使有错误也暂不修补。提示词如“masterpiece,best quality,low angle,depth of field,a forest with sunbeams shining through the trees,rocks laying on the ground in the foreground”可帮助生成所需图片。 2. 线上绘图网站：在绘图广场上可以发现想要的画风，点击创作会自动匹配创作使用的模型 lora 和 tag。可以截取一小张游戏人物作为底图，将线上平台有限的算力集中在人物身上。多批次、多数量地尝试不同画风，找到最符合需求的模型+lora 组合。最后还能在 C 站（）下载对应模型到本地，加载部署后正式生图。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的平台。

以下是一些可以训练声音的平台： 1. Sovits 平台：需要准备目标说话人的授权数据集（至少 30 分钟的纯人声/歌声，1 2 小时最佳）。可以从音乐网站下载高清音乐，如通过“唧唧 down”软件（http://client.jijidown.com/）从 B 站下载视频，然后提取声音。 2. 人工智能音频初创公司： ：生成听起来完全像你的音频内容。 ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 3. 模型平台： Huggingface 平台：

以下是关于 B 站视频总结的相关内容： 目前，利用 AI 快速总结 B 站视频内容是可行的。其关键在于获取视频的字幕。如果视频栏下方有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。对于有字幕的视频，可以安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”（https://greasyfork.org/zhCN/scripts/378513bilibilicc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7 ）。安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，点击可选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。获取字幕内容后，全选复制发送给 GPTs 即可执行内容总结任务。 需要注意的是，目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用基本都是通过这种方式来实现的。总结完视频内容后，还可以继续向 AI 提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。另外，在最近的直播中也对相关内容进行了分享，还有 B 站视频详解，具体可参考相关链接。

寻找PDF电子书的工作和网站，你可以参考以下几个资源： 1. 电子书网站：有多个网站提供丰富的电子书资源，包括但不限于： TheFuture：一个免费的电子书搜索引擎，简单易用 。 PDF DRIVE：拥有超过7000万本电子书，覆盖多个专业领域 。 LoreFree：去中心化平台，提供约7万本常见电子书和17万篇论文 。 ZLibrary：提供超过900万本电子书和8000万篇论文 。 苦瓜书盘：提供多种格式的电子书，适合电纸书阅读 。 Project Gutenberg：知名的免费英文电子书分享网站，拥有6万多本电子书 。 2. 电子书制作软件：如果你想自己制作PDF电子书，可以考虑以下软件： FlipHTML5：允许将PDF转换为互动性强的电子书，并提供丰富的模板库 。 Adobe InDesign：功能强大的工具，帮助将作品转化为视觉杰作 。 Calibre：开源免费软件，简化电子书的转换和管理工作 。 Scrivener：帮助将PDF转换为精美且具有视觉吸引力的电子书 。 3. Obsidian阅读PDF：Obsidian是一个强大的知识管理和笔记应用，可以通过一些插件和工作流来阅读PDF文档，例如使用Annotator插件 。 4. 鸠摩搜索：这是一个强大的搜书神站，页面简洁，也是最常用的一个网站 。 5. PDF之家：做中国最好的PDF资源站，提供多种类型的PDF电子书 。 6. 电子书搜索下载网站：有多个网站提供电子书搜索和下载服务，包括Library Genesis、BookYards、搬书匠、知轩藏书等 。 这些资源可以帮助你找到并获取所需的PDF电子书，或者自己制作电子书。如果你需要进一步的帮助或有特定的需求，请随时告诉我。

以下是关于将音频转化为文字的相关内容： 语音转文本，也称为 Speech to text，是一项能够将音频转换为文字的技术。 学习用 AI 做播客笔记的即刻用户拐子狼分享了他的工作流：首先使用飞书妙计将音频转换为文字；在找不到合适封面图时，使用 Midjourney 制作；用 Raycast AI 初步检索关键词；再用 Notion AI 总结全文内容。 在语音转文本的转录 API 中，输入是要转录的音频文件以及所需输出格式的音频文字稿。目前支持多种输入和输出文件格式。默认情况下，响应类型是包含原始文本的 JSON。若要在请求中设置其他参数，比如将输出格式设置为文本，可以添加更多带有相关选项的form 行。 总之，将音频转化为文字的过程涉及多种工具和技术，您可以根据具体需求选择合适的方法和工具。

以下是关于提取视频里面声音的相关信息： Sovits 声音训练及推理： 准备数据集：可通过 b 站教程（https://www.bilibili.com/video/BV1ga411S7gP/?spm_id_from=333.788.video.desc.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 ）、Github 链接（https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui/ ）、百度网盘（https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj ，提取码：hjhj ）获取相关资源。模型一定要下载，软件本体只预装了部分模型，模型安装较简单，拷贝即可，详情看网盘说明。 操作界面：选择好输入输出路径和模型，提取人声的最佳模型是 mdxnet ，提取伴奏用 VR ，但训练不需要伴奏。 后续处理：提取出来的声音通常需要精细处理，如去掉杂音、和声和混响达到“干声”效果。可使用 iZotope RX 软件处理，链接（https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd ），提取码：kmhd ，安装时记得把 vst3 和 aax 勾上。 PixelPlayer：MIT 研究团队的创新工具，可自动识别并分离视频中的声音源，匹配画面位置。为音视频编辑提供强大功能，如独立调整音量、去除或增强特定声音源。其核心功能包括声音源分离、声音定位、多声音源处理。相关链接：http://soundofpixels.csail.mit.edu 、https://arxiv.org/abs/1804.03160 、https://x.com/xiaohuggg/status/1759916778229268874?s=20