根据文章，以下是几个可以克隆视频中声音的网站： ：用于在视频中为人脸制作动画。 ：可以从文本创建视频。 ：可以克隆视频中的声音。 需要注意的是，声音克隆技术可能涉及到道德和法律问题，因此在使用这些技术时需要谨慎。

ChatGPT 确实可以用于股票分析，具体表现如下： 1. 基本面分析 ChatGPT 可以根据用户输入的公司名称或股票代码，快速提供该公司的商业模式、经营状况、优劣势等基本面信息，为投资者初步了解公司情况提供参考。 2. 技术面分析 用户可以要求 ChatGPT 生成相关代码，对特定股票的技术指标（如 RSI 等）进行计算和分析，判断买入时机。ChatGPT 强大的编程能力可以满足这一需求。 3. 情感分析 一些研究表明，ChatGPT 可以通过语义分析，从大量文本数据中识别出对某只股票的正面或负面评价，从而发现潜在的投资标的。 4. SWOT 分析 投资者可以让 ChatGPT 对目标公司进行 SWOT 分析，全面评估其优势、劣势、机会和威胁，为投资决策提供参考。 5. 个性化分析 ChatGPT 强大的自然语言交互能力，使其能够根据投资者的具体需求，提供高度个性化和定制化的股票分析服务。 总的来说，ChatGPT 作为一种新兴的 AI 工具，为股票投资分析提供了全新的思路和方法，有望帮助投资者提高决策效率和收益水平。但同时也需要投资者理性看待，将其作为辅助工具而非唯一依赖。

如果 ChatGPT 没有使用你的输入语言来答复，可以考虑以下优化或解决方法： 1. 提供更详细的提示词：确保你的提示词足够详细，以便 ChatGPT 能够理解你的意图。使用具体的词汇和语法，避免使用模糊或不确定的表达方式。 2. 尝试不同的提示词：如果 ChatGPT 没有理解你的第一次提示，可以尝试使用不同的词汇和语法来重新表达你的问题。这可能会帮助 ChatGPT 更好地理解你的需求。 3. 检查 ChatGPT 的设置：确保 ChatGPT 的设置与你的输入语言相匹配。例如，如果你使用中文作为输入语言，确保 ChatGPT 的语言设置为中文。 4. 与 ChatGPT 的开发者联系：如果你尝试了以上方法仍然无法解决问题，可以考虑与 ChatGPT 的开发者联系，寻求他们的帮助和支持。 希望这些方法能够帮助你解决问题。

Gamma 是一个在线演示文稿制作平台，它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户可以通过简单的文本输入来生成幻灯片，Gamma 的 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式的嵌入，如 GIF 和视频，使得演示文稿更加生动和吸引人。Gamma 提供了多种预设主题和自定义选项，允许用户调整和优化他们的演示文稿。 除此之外，Gamma 还可能指谷歌开源的大语言模型 Gemma。Gemma 是一系列轻量级的最先进开源模型，它们是基于创建 Gemini 模型的相同研究和技术构建的。由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发，Gemma 的灵感来自于 Gemini，其名称反映了拉丁语中“宝石”的意思。除了模型权重，谷歌还发布了一些工具来支持开发者的创新，促进合作，并指导 Gemma 模型的负责任使用。 Gemma 模型的参数如下所示。其中 Gemma 2B 采用 512 TPUv5e 训练，预训练数据量为 2T tokens，而 Gemma 7B 采用 4096 TPUv5e 训练，预训练数据量为 6T tokens。Gemma 在技术和架构上和谷歌的商业大模型 Gemini 同源，这使得 Gemma 在效果上也超过其它同类开源模型，如 Llama 2。 特别地，谷歌开源的 Gemma 在设计时将安全放在首位。为了确保 Gemma 预训练模型安全可靠，使用自动化技术从训练集中过滤掉某些个人信息和其他敏感数据。此外，还通过大量的微调和来自人类反馈的强化学习（RLHF），使指令调优模型与负责任的行为保持一致。 最后附上 Gemma 的参考学习资料：

以下是一些流行的换脸应用程序和网站： Face Swapper：这是一个在线换脸工具，可以使用上传的图片进行换脸操作。 Deepfakesweb：这是一个在线视频操纵软件，可以对视频进行换脸操作。 Swapper：这个应用程序可以在照片上交换面孔，效果非常出色。 Maskr：这个应用程序可以在自拍上叠加名人的脸。 Swapface：这个应用程序可以实现实时换脸的视频通话。 Deepswap：这个在线工具可以在在线媒体中进行换脸操作。 Faceswapperonline：这个在线工具可以在在线图片上进行换脸操作。 DeepFaceLive：这个应用程序可以实现改进的实时换脸视频通话。 Reface：这个应用程序可以为视频和图片提供换脸解决方案。 请注意，换脸技术可能涉及到隐私和道德问题，因此在使用这些应用程序和网站时，请确保你已经获得了相关方面的授权和许可。

学习 Prompt（提示词）可以帮助你更好地与人工智能（如 GPT）进行交互。以下是一些关于如何开始学习 Prompt 的建议： 1. 理解 GPT 的工作原理：在开始学习 Prompt 之前，建议先了解 GPT 的工作原理。GPT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，通过学习大量的文本数据来学习语言的模式和结构。了解 GPT 的工作原理可以帮助你更好地理解 Prompt 的概念和应用。 2. 学习 Prompt 的基础知识：Prompt 是一种用于指导人工智能生成文本的指令。它通常是一个自然语言的句子或段落，描述了用户希望人工智能生成的文本的主题、风格、内容等。学习 Prompt 的基础知识可以帮助你更好地理解如何使用 Prompt 来指导人工智能生成文本。 3. 练习有效提问：学习 Prompt 的一个重要方面是练习有效提问。有效提问是指能够准确地描述用户的需求和期望，从而指导人工智能生成符合要求的文本。练习有效提问需要注意问题的清晰性、准确性和完整性。 4. 阅读相关文档和教程：学习 Prompt 还需要阅读相关的文档和教程。这些文档和教程可以帮助你更好地了解 Prompt 的概念、应用和技巧。可以在网上搜索相关的文档和教程，也可以参加相关的培训和课程。 5. 实践和反思：学习 Prompt 需要不断地实践和反思。通过实践，你可以更好地了解如何使用 Prompt 来指导人工智能生成文本。通过反思，你可以总结经验教训，不断提高自己的 Prompt 技能。 总之，学习 Prompt 需要理解 GPT 的工作原理、学习 Prompt 的基础知识、练习有效提问、阅读相关文档和教程以及实践和反思。通过不断地学习和实践，你可以逐渐掌握 Prompt 技能，更好地与人工智能进行交互。

提示工程是一门经验科学，涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反，大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。 提示工程是优化大型语言模型（LLM）性能的一个具有挑战性但至关重要的任务。这需要复杂的推理来检查模型的错误，假设当前提示词中缺少或误导了什么，以及清晰地传达任务。尽管最近的研究表明 LLM 可以被元提示（metaprompted）来自动进行提示词工程，但由于缺乏足够的引导来激发 LLM 在元提示中的复杂推理能力，它们的潜力可能尚未被完全挖掘。在这项工作中，我们研究了“PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER”的问题——构建一个更有效地引导 LLM 自动进行提示词工程的元提示。我们介绍并分析了关键组成部分，如逐步推理模板和上下文规范，这些都有助于提高性能。此外，受到常见优化概念（如批量大小、步长和动量）的启发，我们将它们的口头化对应物引入元提示，并研究它们的效果。我们的最终方法，名为 PE2，找到了一个提示词，其在 MultiArith 数据集上的表现比“让我们一步步思考”高出 6.3%，在 GSM8K 数据集上高出 3.1%。为了展示其多功能性，我们将 PE2 应用于指令归纳基准、一系列反事实任务和一个冗长的现实世界工业提示词中。在这些设置中，PE2 表现出色，超过了以前的自动提示词工程基准。 提示词工程的目标是寻找文本提示词，在使用特定的大型语言模型作为任务模型时，能在给定数据集 D 上达到最佳性能。更具体地说，我们假设所有数据集都可以格式化为文本输入输出对，即 D ={}。我们有一个训练集用于优化提示词，用于验证，以及用于最终评估。根据 Zhou 等人（2023b）的记号，提示词工程问题可以描述为： 其中是模型在提示词的条件下生成的输出，是每个样本的评估函数。例如，如果评价指标是精确匹配，那么。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。

Artflow AI 是一个专门为创建 AI 电影而设计的工具。它可以生成一致的电影角色，利用这些角色在场景中生成图片，并生成角色说话的视频。 Artflow AI 的工作原理是利用机器学习和深度学习等先进技术，模拟人类的创作过程，并生成高度复杂和令人惊叹的艺术作品。这种艺术与科技的结合，不仅为艺术家们提供了全新的创作工具，也为观众带来了前所未有的艺术体验。 从生成艺术作品到辅助艺术创作，AI 绘画正逐渐改变着传统艺术的面貌。然而，AI 在艺术创作中的应用也引发了一系列讨论和争议。尽管 AI 可以生成具有吸引力的艺术作品，但它在表达情感和创造性意图方面仍然存在局限性。艺术家对于 AI 生成艺术的态度复杂，既有对其创新潜力的期待，也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 知名艺术家蔡国强的工作室今天发布了蔡国强人工智能（Artificial Intelligence，AI）艺术计划 cAI™（读作 AI CAI）。cAI™是一个实验性的艺术计划，它既是蔡国强的作品，也是其对话与合作的伙伴，未来亦可能独立创作。

关于 seed 值和风格一致性 cref sref 的文章 在 Midjourney 中，cref 和 sref 都是用于引用图片的功能，但它们的作用和使用方式有所不同。 1. 角色参考（cref）： cref 的功能是保持图像角色的一致性。根据你提供的现有角色图像的 URL，生成与之相似的角色。使用方法是在提示后添加 cref，并紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl cref\。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）： sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl sref\。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果你想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，你可以使用 sref 或 cref，并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。 例如，如果你想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，你可以这样写提示：/imagine prompt beautiful girl sref\sw 500。这样，生成的图像将会在保持原有风格的同时，融入一部分引用图像的风格¹。 希望这些信息对您有所帮助！

Coze 是一个 AI 平台，它允许用户创建自己的 AI Bot。在 Coze 中，用户可以使用工作流来设计 Bot 的行为。工作流是由一系列大模型组件组成的，每个组件都可以执行特定的任务，例如解析用户输入、进行条件判断和生成回答等。 Coze 的工作流设计支持动态用户需求传入，这意味着用户可以通过自然语言来动态调用条件流程，而不是通过传统编程的固定条件匹配和调用。这种设计使得 Coze 的 Bot 更加灵活和智能，能够更好地满足用户的需求。 下面是一个 Coze 工作流的示例： 1. 第一步是使用大模型组件解析用户输入的信息，以确定它是否满足提示词条件。 2. 如果满足条件，则执行下一步。 3. 如果不满足条件，则再次调用大模型组件，其提示词与 AI Bot 的提示词几乎相同。 4. 最后，到达结束节点，生成回答。 通过这种方式，Coze 的 Bot 可以根据用户的输入动态调整其行为，以提供更准确和有用的回答。