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精选全球顶尖AI应用指南
国内外主流 AI 工具： 文本生成 / 对话助手：用于把想法、资料、语音整理成文字。 国外：ChatGPT、Claude、Gemini；语音输入：Typeless 国内：豆包、Kimi、DeepSeek；语音输入：闪电说、豆包输入法 知识管理：用于收集、消化和沉淀资料。 国外：NotebookLM、Notion、Obsidian 国内：腾讯 ima、Get 笔记、飞书知识库 图像生成：用于生成、修改和延展图片。 国外：Nano Banana、ChatGPT 图像、Midjourney 国内：即梦 AI、通
AI的“抽卡”艺术：从画面生成到文学翻译的风格探索
近日，我在浏览短视频平台时，注意到一个与当下热门AI短剧相关的职业——“AI抽卡师”。顾名思义，这类职位的核心工作是通过输入提示词并反复试验，来筛选出符合预期的视觉画面。一份报告显示，一部制作精良的AI短剧，其10人团队中，除了导演和剪辑师各一人外，其余7至8人皆为负责通过AI生成画面的“抽卡师”（源自Vista看天下）。在AI短剧的制作流程中，“抽卡”已成为一种常态。简而言之，工作人员需要持续向AI工具输入指令，生成海量的画面素材，再从中挑选出可用的镜头。由于AI生成结果的随机性，每一次尝试都如同开盲盒
多模态大模型：内容创造与智能认知的融合应用
多模态大模型已经逐渐成为推动人机交互、信息理解和生成的重要力量。多模态大模型正以其强大的能力在多个领域展现出令人瞩目的应用前景。多模态内容生成多模态内容生成是指利用多模态大模型将一种或多种模态的数据(如文本、图像、音频、视频等)转化为另一种或多种模态的数据，或者融合多种模态的数据以生成新的、更丰富的信息表达。这种能力使得多模态大模型在多个领域中都能发挥重要作用。在图像生成领域，多模态大模型的应用尤为突出。给定一段描述性的文本，如一段风景、人物或事件的描述，模型能够生成与之匹配的图像。这一过程中，模型不仅需