以下是关于生成音乐的相关信息： 有很多令人惊叹的生成音乐实验，如 Dadabots 在 YouTube 上的无情死亡金属流媒体 AI ，Holly Herndon 围绕声音移植的实验，以及令人惊讶的 Riffusion 音乐模型。有人受此启发建立了 SPIN 平台，将 DVS 系统与 MusicGen API 结合，在技术实施过程中经历了在 Raspberry Pi 上测试 Musicgen API 、测试 Xwax DVS 包、对按钮输入进行原型设计等阶段。 AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者用其填充游戏音效、渲染游戏氛围音乐，像 MusicLM 等模型已支持生成多音轨作品，以其为原型并佐以专业制作人协调，可加快进入游戏制作与发行生产线。 在《西游不能停》中，通过活用符号断句和 Metatag 可控制生成方向，若需续写歌曲，在 web 端点击“continue from this song”，在 discord 中点击“⏩continue 1/2”的 icon ，续写时需注意一些细节。

以下是关于 AI 目前在美国和欧盟的发展与应用情况的综合回答： 在知识产权方面： 国际知识产权保护协会（AIPPI）与美国的立法观点相似，否认将 AI 包含进“作者”的范畴，但其生成的内容能否取得版权注册取决于生成物所体现创造性的多少。 欧盟认为人工智能生成的内容必须受到知识产权法律框架的保护，且可以通过对欧洲现有法律的解释解决人工智能的版权问题。 在人工智能工具的使用和流量方面： 大多数顶级人工智能公司位于美国，少数位于亚洲。 所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。欧洲以及澳大利亚和加拿大在人工智能投资和采用方面落后。 欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案，但最近的研究表明当前的许多人工智能模型不符合欧盟对人工智能的监管。 在行业发展方面： 英伟达（NVIDIA）仍是全球最强大的公司之一，享受着市值达到 3 万亿美元的辉煌时刻，而监管机构也正在调查生成式人工智能（GenAI）内部的权力集中问题。 虽然全球治理努力陷入僵局，但国家和地区的人工智能监管继续推进，美国和欧盟通过了几份有争议的立法法案。 在研究进展方面： 前沿实验室的性能正在趋同，但 OpenAI 在推出 o1 后保持了其领先地位，规划和推理成为主要的研究前沿。 基础模型展示了它们超越语言的能力，多模态研究推动了数学、生物学、基因组学、物理科学和神经科学的发展。 在安全问题方面： 世界各地的政府模仿英国在人工智能安全方面建立国家能力，成立研究所并研究关键国家基础设施的潜在漏洞。 每一个提出的破解「修复」方案都失败了，研究人员开始关注更复杂、长期的攻击。

要在 AI 文生图中精准输出想要的文字，可以参考以下方法： Recraft 模型： 提供提示词加上文本位置，因为模型获得的输入数据越多，越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再学。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 即可。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。

以下是一些处理 Excel 表格的 AI 工具和相关信息： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，如数据分析、格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能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：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，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。 此外，对于 Excel 与飞书多维表格的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 对于一些重复工作，AI 能处理 Excel 但较麻烦，而飞书多维表格在某些数据处理功能上能让人偷懒解决。 常见应用场景包括数据整理与分析、内容生成与优化、自动化建议等，两者都能帮助整理数据、做计算、做图表等，但多维表格在某些方面更便捷。

对于新手学习 AGI，建议您按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列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，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 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。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 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自己的成就。 7. 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。 记忆方面：先从

对于纯小白入行 AI Agent，以下是一些建议： 1. 学习与实践并进：像元子一样，从简单的需求表达开始，逐渐熟练掌握，多尝试不同的 AI 工具，选定自己感兴趣的方向，如 AI Agent。可以参考社区小伙伴的 100 天 AI 之路，如《雪梅 May 的 AI 学习日记》。 2. 勇于提问：不要害怕问“笨”问题，多直接向 AI 提问。 3. 注重积累：解决一个小问题也是进步，不积跬步无以至千里。 4. 多试多练：这是掌握 AI Agent 的关键，还可以加入社区共同学习。 5. 学以致用：将 AI 融入生活和工作，学完就用，保持学习的动力和持久性。 在实际操作方面，参考一泽 Eze 的方法： 1. 梳理思路：理解 Prompt 工程中通过逻辑思考从知识经验中抽象关键方法与要求的理念，并将其应用于 Coze 中创建 AI Agent。 2. 搭建工作流驱动的 Agent 分为三个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系，详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 完善：整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点，通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。然后从制定关键方法与流程，梳理「结构化外文精读专家」Agent 的任务目标。

以下是关于创建和使用数据知识库的相关信息： 智能体： 创建智能体的知识库时，可选择手动清洗数据，手动清洗数据能提高数据准确性。手动清洗数据包括创建在线知识库和本地文档。 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如对于画小二课程，将其章节内容按固定方式人工标注和处理。 完成创建后点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，只有通过发布才能获取 API。 安装 Coze Scraper： 安装扩展程序至浏览器后，可按以下步骤采集数据上传到知识库： 1. 登录。 2. 在左侧菜单栏选择一个工作区。 3. 在工作区内，单击知识库页签。 4. 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 5. 在知识库页面，单击新增单元。 6. 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 7. 单击手动采集，完成授权。 8. 输入要采集内容的网址，确认。 9. 标注要提取的内容，查看数据确认无误后再点击完成并采集。 Obsidian 加 Cursor： 用 Trae 查询笔记内容：Obsidian 虽支持多种搜索方式，但基于关键字搜索在笔记库较大时存在困难。可在 Trae 右侧的 Chat 输入框输入相关问题进行模糊搜索，如输入「」然后选择剪藏文件夹，提问特定内容。 用 Trae 和 Obsidian 辅助研究：可对多个不同的笔记文件进行比较或综合整理研究，在 Chat 输入框提问时用「」分别引用指定的笔记文件或文件夹。还可根据需求和内容发散更多用法，如用于学习和复习，或分析结构化数据。

学习 C 语言指针可以按照以下步骤进行： 1. 理解指针的概念：指针是一个变量，它存储的是另一个变量的内存地址。 2. 掌握指针的声明和初始化：例如 `int ptr;` 声明一个指向整数的指针，`ptr = &var;` 进行初始化，其中 `&var` 是变量 `var` 的地址。 3. 了解指针的运算：包括指针的加减运算、比较运算等，但要注意运算的合法性和意义。 4. 学会通过指针访问和修改值：使用 `ptr` 来访问指针所指向的变量的值，并可以通过 `ptr = value;` 来修改其值。 5. 结合数组和指针：理解数组名实际上是一个指针常量，以及如何使用指针遍历数组。 6. 研究指针与函数的关系：包括指针作为函数参数传递地址，实现函数对外部变量的修改。 7. 多做练习题和实践项目：通过实际编写代码来加深对指针的理解和运用。 在学习过程中，要多思考、多实践，遇到问题及时查阅相关资料和请教他人。

AI 提示词的使用方法如下： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘画面，输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 可进行提示词优化，启用后能扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法包括：点击提示词上方官方预设词组进行生图；提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等；调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能，在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先；还具有翻译功能可一键将提示词翻译成英文，以及删除所有提示词和会员加速等辅助功能。 2. Adobe Firefly AI 视频功能： 在“文生视频（Text to Video）”和“图生视频（Image to Video）”中，尽量使用更多词汇具体描述光线、摄影、色彩、氛围和美学风格。 提示词公式为镜头类型描述+角色+动作+地点+美学风格。镜头类型描述包括相机视角及移动方式；角色描述涵盖角色身份、外貌、穿着和情绪；动作描述角色在场景中的行为；地点描述包括位置、天气和地形；美学风格描述包括镜头类型、氛围、景深等。构建提示词时，建议限制主题数量，过多主题可能让 Firefly 困惑。 3. 一泽 Eze： 1 句提示词+1 个品牌 Logo 可生成超级符合品牌调性的创意名片，整个流程简单，输入提示词和 Logo 即可。 提示词的主要目的是“设计符合品牌调性的创意名片”，借助大模型可让 AI 自动推敲设计思路生成创意 Demo。 注意事项包括：“创意名片生成”已支持在 Artifacts 中正确回显上传的 Logo，为更好直出效果，Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式；若生成结果不符合预期，可尝试让模型重新生成或和 AI 对话提出修改意见。

对于八岁孩子开始学习 AI，以下是一些建议： 1. 从编程语言入手：可以先学习 Python、JavaScript 等编程语言，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习 AI 打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：体验如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，探索面向儿童的 AI 教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及在各领域的应用案例。 4. 参与相关实践活动：例如参加简单的 AI 创意设计活动，尝试用 AI 技术解决一些小问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展动态：通过适合儿童的方式，了解 AI 领域的最新进展和影响。 需要注意的是，八岁孩子的认知和理解能力有限，学习过程应注重趣味性和引导性，避免过于复杂和枯燥。