庆云古诗词

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国内有没有可替代chatgpt的软件 怎么样用chatgpt生成视频

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2023年11月20日 每日一猜答案: 答案:ABC
每日一猜答案分析:

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事实上如今AIGC不论是自主研发能力还是自主设计工具资源丰富度都仍处在前所未有的萌芽期,要说真正意义上让AIGC成为了引起人类创作者前所未有的大讨论的工具,还得是刚刚推出的ChatGPT,chatGPT剪辑人机交互系统强大的内容创作能力、高级的智能问答分析能力已经创造了足够高还原度的拟态人机交互系统的逼真,支持一切原创项目性质的文学创作、计算机解题、以及其他原创项目的代码生成。

在chatGPT剪辑类型的工具开始大火之后,不少人已经欣喜的发现其可以用现有人工智能算法的能力已经完全进化为能够胜任大多数简单人机交互场景下的视频脚本创作。一旦作品有了成熟的脚本,接下来就是剩下的其实就是日常的拍摄、镜头下的剪辑以及配音等工作,单靠AI就能不费吹灰之力的自动生成出短视频。

我们国内同样也有类似的AIGC创作剪辑工具,快剪辑SaaS是国内首款支持在线视频剪辑的软件,它内置的各种剪辑工具陈列非常清晰,而且系统自带的内置丰富多彩的文本、字体、音乐等资源也创造了很多无需下载第三方软件直接可以使用。其中包含了拥有几乎可以媲美专业多媒体剪辑工具能力的视频笔记自动生成功能,在选定了的视频对应位置一键快速做笔记接下来就可对定位对应笔记的视频对应的位置一键转对应的文字,而且还可以提取出来的视频中的音频信息的部分。

chatGPT剪辑对于现代社会多媒体内容的“全局智能多媒体预处理”互动模式,得到的用户的反馈呈现结果更加精准,也更加客观公正的高品质,还可以极大地丰富目标用户的脑海中的自己创作出来的联想,为我国整个AIGC人工智能行业的高质量发展能够起到很大的推动作用。


chatGPT, AI美丽新世界

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“这不是结束,甚至不是结束的开始,而可能是开始的结束。” ―― 丘吉尔

沉寂数年之后,2023可能是人工智能爆发之年,而作为现像级应用的【【微信】】则一马当先,在仅仅推出两个月后,它的月活用户已经突破了1亿,成为用户增长速度最快的消费级应用程序。与此同时,【【微信】】也开始在中文网络世界刷屏了。最开始是自媒体和网络大V们,对【【微信】】各种花式的试验和吹捧,然后财经杂志和股评家们,掀起了一股中国股市【【微信】】概念股炒作热潮,最后,中国AI行业的龙头企业纷纷发言,给出类【【微信】】产品的时间表和路线图,表达了志在必得的追赶决心。一时间围绕【【微信】】和人工智能的各种讨论如火如荼,仿佛未来世界突然之间向我们打开了一个窗口,人工智能的革命浪潮正在汹涌而来。

其实,在计算机领域,人工智能的研究可以追溯到上世纪50年代,可以说,自从出现计算机,人类就想着要用计算机来摸拟替代人类的智能。不过,一直到2010年代中期,人工智能的进展并不显著。然后,谷歌的AlphaGO横空出世,在2016年大胜围棋世界冠军李世石,吹响了人工智能进攻的号角。通过将深度学习引入人工智能算法,人工智能的研究进入了快速发展的时代。7年时光,弹指一挥间,当初的AlphaGO还是针对专用领域的算法,还属于专用人工智能,而6年后,OpenAI公司所开发的【【微信】】,已经凭借大型语言模型(LLM,Large Language Model)开启了通用人工智能 (AGI,Artificial General Intelligence)的新时代。

关于【【微信】】,网上各种讨论文章已经很多,从【【微信】】发展历程、技术架构到功能介绍,再到各种使用体验,相信方方面面大家都已有了一个基本的了解。所以,这里不再赘述。并相对而言,我们更关注【【微信】】的发展发向,以及在未来如何通过业界众多开发者的参与,创造出更棒的商业应用,从而改变我们的世界。

有了【【微信】】, ToB企业可以和客户一起训练专有模型,只不过不是从头开始。大家可以采用【【微信】】的基础模型,然后在这些模型之上进行训练,为行业内的每个垂直类创建模型。ToB企业所做的额外1% 的训练对于应用来说真正重要,可以弥补【【微信】】在专有领域的知识不足,这些中间层也将是创业公司的价值所在。易米云通,作为服务于国内上百家银行和数十家大型保险、运营商企业的语音AI提供商,一直致力于以最先进的AI技术服务客户;对于【【微信】】的革命性突破,我们深感振奋,近期易米云通将在智能呼叫中心和智能语音机器人中大规模引入类【【微信】】技术,让易米云通的产品在原有的懂客户专有领域知识之外,服务可以更加人性化。

我们认为以下几个方向,可能会是【【微信】】最值得关注和商业化的产品,同时可能也是最值得众多创业者所参与并创造出价值的领域。

第一,教育培训

教育行业可能会是最快使用【【微信】】的行业,事实上,有数据显示,89%的美国大学生使用【【微信】】做家庭作业,53%的学生用其写论文,另有由【【微信】】创建的63%以上论文摘要被提交给学术审稿人等。不仅如此,据称【【微信】】目前已经通过谷歌L3程序员考试、美国医学执业考试(USMLE)、律师资格证考试、沃顿商学院MBA考试等等。这些说明,在教育行业,【【微信】】已经可以发挥极大的作用。当然,教育伦理是另外的问题,据说不少美国的大学,已禁止学生使用AI写作,不少学术期刊,也明令禁止将【【微信】】列入联合作者名单。

此外,除了直接作用于文案本身,在接入【【微信】】以后,在线教育的模式和质量也会有明显的变化。比如,在教学过程中,老师往往会面临跨学科教学,学生的一些问题也需要老师长时间思考才能解答,但如果使用【【微信】】,它就可以第一时间为学生提供快速简便的问题答案;同时,一些重复性的问题,【【微信】】就可以直接代替老师回答,节省了老师大量的时间,让老师在思想创造力上发挥更大价值。

与此同时,【【微信】】还可以作为有效的教学辅导工具,发挥其强大的“智能”作用,帮助老师为学生提供个性化的教学辅导,进一步提高老师教学、学生学习的效率。【【微信】】扮演着类似“班主任”的管理身份,一是可以帮助学生尽快地学习这堂课里面的所有的精髓要点,二是能够完整地跟踪学生的自己的学习的一个进度和学习的这种对知识的掌握程度,给学生可以进行练习和提问,这样就加大了这学生对课程的一种掌握能力。根据国外的调查,国外已经有21%的老师开始用【【微信】】辅助教学工作了。

因此,AI在帮助老师教学,训练学生快速掌握知识方面,将能够发挥革命性作用。比如逻辑能力的训练、写作文的框架能力的训练等等。已经有老师用【【微信】】来分析孩子的作文,并给出修改的意见。还有老师使用【【微信】】生成试题,帮助孩子练习和检验知识,批改作业。而类似新东方这样的培训机构,也可以大量使用AI技术替代老师的单调简单劳动,完成口语比对,作文修改,摸拟考试等大量工作。

作为AI领域的最新成果,【【微信】】的出现带火了AIGC技术,也更加凸显智能学习赛道的确定性以及想象空间。而通过硬件、软件、服务的融合提供个性化、精准化、专业性的智能教育服务,也将成为教培行业转型和构建竞争壁垒的新趋势。

第二,医疗服务

chatGPT同样正在给医疗行业带来巨大的变革,有外媒根据【【微信】】的特点,已经给出三大领域――医学诊疗、医学研究和临床等各类工作流程。

举例而言,一位患者今早醒来时发烧、喉咙痛,他可以向【【微信】】阐述症状,完成轻问诊,随后【【微信】】还可以参与患者的护理,如了解患者如何服药或者其他治疗计划,是否有进一步的问题,此外,还可以监测高血压患者的血压读数并分析。如果角色换做临床工作人员,他们可以通过【【微信】】收集患者过往的就诊情况,辅助诊断,还可以在做研究时让【【微信】】调出所需的特定患者群体数据,并分析生成结论,而不再需要花费数天或者数周要研究各种图表数据。

据美国约翰霍普金斯大学的医院专家反映,在他们使用的高级版本chatGPT Plus中,人工智能对疾病的诊断和给出的治疗方案已经非常科学了,甚至超载了绝大多数经验丰富的医生。研究团队利用相同的45个病例对【【微信】】诊断疾病的表现进行了评估。实验结果发现,【【微信】】能够在39个病例中找出正确的诊断(正确率87%),远高于以前的症状检测工具。值得一提的是,【【微信】】获得正确诊断的能力随着版本迭代似乎在不断提高。当研究人员用同样的病例评估老版本的【【微信】】时,它的准确率只有82%。而对于医生来说,基于人工智能的工具可以作为临床护理的辅助工具,帮助降低误诊的概率。目前即使是人类医生,在行医时仍然有10%~15%的误诊率。基于【【微信】】的工具可能如同基于人工智能的图像处理软件帮助放射科医生提高诊断率一样,降低医生的误诊率。

关于chatGPT在医疗领域的应用,也许,它自己的回答更加靠谱。

第三,人个助理

其实,已经有不少人在用chatGPT作为个人工作和生活的个人助理使用了。我们在网上找到一个应用案例,作者成功把chatGPT设计成为多种服务的助理,比如,创意助理,搜索助理,翻译助理,方案助理等等,通过反复私有化训练,使AI更好了解主人意图,减少废话和定话,限定回复格式。

然而,在个人能力辅助的应用领域,chatGPT能够做的远不止这些,换句话说,做为一个AGI应用,chatGPT在成长为人类伙伴的道路上还刚刚开始起步。从远景来看,AGI 基本上相当于可以雇佣作为同事的中等人类。它们可以做任何你喜欢与电脑后面的远程同事做的事。AGI 的一个技能不是任何特定的里程碑,而是学习解决问题的元技能,它可以去做好你需要的任何事情。

在这个领域,可以说也是AI应用最多,使用方向最庞杂的一个领域,进入门槛低,竞争会异常激烈。比如,可以开发一个应用,使用chatGPT按指定要求创造一篇文章或一幅绘画、音乐作品,并可根据和人的不断沟通对话不断改进。又比如,让chatGPT从网上搜索所需数据,按指定格式,生成一个Excl或者PPT的电子文档,把人类从繁重的文案工作中解放出来。又比如,给出起始日期,目的地和个人喜好,让AI帮你规划后旅行路线,订购机票,旅店和景区门票和背景介绍。这样的应用会数不胜数。

当然,值得一提的是,人工智能所起到的,仍然是辅助作用。人类的大部分工作之所以容易被【【微信】】取代,是因为这些工作需要产生大量文本或其他形式的内容,这些内容本身难度并不高――【【微信】】广泛并普通的刚刚好。正如任何一项技术都有两面性,既可能让懒得思考的人抄答案,也可以让求知若渴者加速进步。它可以让你的工作不但不会被AI取代,反而创造了全新的工作方式。

比如说,你打算写一份新产品推广的方案,你在问它如何写时,可以详细地描述这个产品的特点和你的目标、推广预算。AI并不会直接给你一份充满套话的无用方案,而是给你一个推广方案的结构,主要建议,主要内容,还会给出相关内容的引用标记和原文链接。你还可以就这些内容进一步提问,它会给你更多你想要的东西,更重要的是,它甚至还能提供几个你没有想到的延伸问题,看看你是否需要回答。如果说,工业革命拉大了财富差距,互联网拉大了资讯获取能力的差距,人工智能则直接拉大了学习能力的差距,未来世界将属于会提问的人。

第四,编程伙伴

关于chatGPT的编程能力,前文已经提过不少,比如chatGP可以编写程序,已经通过谷歌L3程序员(18万年薪)考试,比如不少人已经使用chatGPT去查询算法,优化自己的代码等等。然而在我们看来,这个方向实在太重要,太具有革命性,值得单独说说。

早在2003年5月,IT资深评论家卡尔(Nicholas G. Carr)就提出一个让IT界乖张愤慨的观点,“IT已经完全过气”(“IT Doesn't Matter")。事实证明,这是一个并不准确的论断,然而卡尔的问题仍有不少现实意义。他提到无论是硬件还是软件。IT成为严格的标准化(比如台式电脑,网络,数据库以及脚本语言都已经标准化。)后的“日用品”,像电话和用电一样随处可见。标准化意味着IT进入“行业成熟期”,而“日用品”化决定了IT技术对企业而言,不再是一种“竞争优势”。通俗的说,卡尔认为,随着电脑的普及和大众化,编程不再是一种新技术能力,而是像水电工一样,属于普通的技术工种。

20年过去了,事易时移,卡尔的预言并未实现,相反,IT的发展也日新月异,程序员也仍是一个不可获缺的特殊职业。不错,IT技术必须跟其他行业融合才有倍增效用,但其他行业的人才要想转行IT行业并不容易。究其原因,卡内基梅隆大学计算机系主任周以真提出“计算思维”的解释最靠谱,他提出掌握编程能力本质上是在掌握“计算思维”,也就是像计算机高手一样思考,去分析问题和解决问题。而这一点,越来越成为美国乃至全世界知识界的共识,这是一种面向未来的核心认知能力,编程,不仅仅训练逻辑思维和系统推理,还能够帮助你成为具有创造力的思考者。编程能力被认为未来社会的通用底层能力,甚至被称为“新读写能力”(The new literacy)。而另一方面,在编程领域,知识的更新迭代太快,在这个无数人才和资本扎堆的行业里,新的技术,框架,模型,应用甚至新编程语言层出不穷,只有不断关注追逐新的技术,才能保证不会被时代淘汰,这也是为什么程序员是个吃青春饭的职业,行业内尚且如此,就更遑论跨界的精英了。

但是,随着chatGPT的出现,这一切可能被彻底改变。当编程能力突然之间不再成为障碍,也许卡尔的预言真的能够成真。chatGPT可不仅仅辅助编程,以它的发展来看,它完全能够完成独立编程,替代程序员的大部分工作。可以预见,在不远的将来,编程者只需要提出自己的需求,比如,帮我实现一个选股系统,要求业绩XX,市值XX,公司位于XX省,行业包括XXX等,结果使用HTML5格式展示。人工智能就可能自己选择编程语言,应用框架,自动实现这个需求,从股票网站爬取实时数据,按要求筛选后呈现给使用者。同时在每一步实现后可再与人随时沟通,优化和改进,比如可以要求,结果按行业排序,增加搜索功能等等,由人工智能完成改进。就像现在的程序员不再需要了解汇编语言,未来的程序员也许不用去花大量时间学习各种如C++,JAVA之类编程语言,去熟悉排序,搜索,递归等等编程算法,只需要掌握和人工智能沟通的接口,就完全可以胜任开发工作。而这也意味着学习成本大大降低,IT应用的开发部署变得更加广泛和容易。显而易见,IT革命已指日可待。

结语

随着时间的推移,2023年初这道【【微信】】掀起的人工智能热潮也许不久就会过去。但【【微信】】已然为我们开启了一扇通为未来的窗口。当然,道阻且长,通用人工智能(AGI)需要迈过的的门槛还很多,例如,使用深度学习的大语言模型(LLM)目前最主要的训练方式仍然是完型填空和猜下一个词,这也意味着它并不真正具备人类的因果分析能力。毕竟在文字和语言的NLP领域,对于知识的利用和掌握远不止这两点,如何深入了解文字所表达的情感,意义,如何判断文章的文笔,句式,修辞手法,叙事风格,甚至引用名言名句,对世界,人事等的观点和判断,作者和作品的三观如何评价,这些都是深度学习无法达到,也许需要未来引入新的范式。而还有一些东西,是仅仅从语言模型中是无法完全理解的。有人做了一个比喻:语言和思维的丰富程度相比,是冰山的一角。其实远远不止如此:对话是思想在低维的投影。所以想从对话文字中掌握全部信息无疑是缘木求鱼。所幸如openAI这样的先行者已经意识到这一点,正如其CEO阿尔特曼所说,在GPT的发展路线图中,“真正的多模态模型将起作用。因此,不仅仅是文字和图像,而是一个模型中,你拥有的每一种形式,都能够轻松地在事物之间流畅移动。会有不断学习的模型。”

路虽远,行则将至;事虽难,做则必成。相信未来十年,人工智能终将会迎来爆炸式发展,智力和能源的边际成本迅速将趋近于零,当整个社会的成本结构发生变化时,就会发生翻天覆地的变化,并最终改变人类的生活。正如阿尔特曼所说,没人知道我们正处在 AI 的悬崖边上。人们会说「要么会很棒,要么会很糟糕」,不过你可能会有某种感觉:我们将到达一个美好的未来,并且尽所能的努力工作,为之奋斗,而不是一直从充满恐惧和绝望的地方采取行动。