除了chatgpt还有什么ai工具

AI软件中ChatGPT最好。

ChatGPT在众多AI软件中，综合指数高达98.0，是最好的AI软件。ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。

ChatGPT的这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT的技术介绍ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF。RLHF解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT是AIGC技术进展的成果。该模型能够促进利用人工智能进行内容创作、提升内容生产效率与丰富度。

ChatGPT的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限是由奖励模型决定，该模型需要巨量的语料来拟合真实世界，对标注员的工作量以及综合素质要求较高。该软件可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，模型的优化将是一个持续的过程。

以上内容参考：百度百科-ChatGPT

除了ChatGPT之外，还有许多其他的AI工具可供使用。以下是一些常见的AI工具：

1. 图像识别工具：包括图像分类、目标检测和图像分割等功能，用于分析和理解图像中的内容。常见的图像识别工具有Google Cloud Vision API和Microsoft Azure Computer Vision。

2. 语音识别工具：将语音转换为文本，用于语音识别、语音转写或命令识别等领域。著名的语音识别工具是Google Cloud Speech-to-Text和IBM Watson Speech-to-Text。

3. 自然语言处理（NLP）工具：用于对文本进行分析、解析和理解，包括文本分类、情感分析、实体识别等。常用的NLP工具有NLTK、spaCy和Stanford CoreNLP。

4. 机器学习框架：用于训练和部署机器学习模型，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn。这些框架提供了强大的工具和算法，用于数据处理、模型建立和模型评估等任务。

5. 机器人流程自动化（RPA）工具：用于自动执行重复性和规范化的任务，提高办公效率。常见的RPA工具有UiPath和Automation Anywhere。

6. 推荐系统工具：用于根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容或产品。著名的推荐系统工具有Apache Mahout和TensorRec。

7. 聊天机器人工具：与用户进行自动化的对话交互，提供信息、回答问题或执行任务。除了ChatGPT，还有Microsoft的Bot Framework和的Wit.ai等工具可用于构建聊天机器人。

除了上述列举的工具，还有许多其他类型的AI工具可供使用，视具体需求而定。

除了ChatGPT，还有以下一些常用的AI工具：

1. TensorFlow：是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和资源，可用于构建和训练各种类型的深度学习模型。

2. PyTorch：也是一个开源的机器学习框架，提供了易用的接口和强大的动态计算图功能，广泛用于研究和开发深度学习模型。

3. Keras：是一个高级神经网络API，可以作为TensorFlow、PyTorch或Theano的前端使用，简化了构建和训练深度学习模型的流程。

4. scikit-learn：是一个常用的机器学习库，提供了多种常见的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。

5. NLTK：是自然语言处理（NLP）的一个开源库，提供了丰富的工具和资源，用于处理和分析文本数据。

6. OpenCV：是一个计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法，可用于图像识别、目标检测等任务。

7. SpaCy：是一个用于自然语言处理的库，提供了高效的文本处理和实体识别功能，广泛应用于信息提取、问答系统等领域。

8. Gensim：是一个用于主题建模和文档相似性分析的库，常用于处理大规模文本数据，如语料库和搜索引擎。

9. AllenNLP：是一个深度学习NLP研究的平台，提供了各种预训练模型和工具，用于文本分类、命名实体识别等任务。

10. FastText：是一个快速文本分类工具，由开发，能够处理大规模文本数据，并支持多语言文本分类。

这只是一小部分常用的AI工具，根据具体任务和需求的不同，还有很多其他的工具和库可供选择和使用。

2023年最火爆华语歌手是谁？不是周杰伦，也不是孙燕姿，而是“AI孙燕姿”。近期，在各大视频平台上，“冷门歌手孙燕姿”靠着各种各样的AI“分身”翻唱不同曲风的歌曲，营业时长感人，作品出圈火爆。从流行、到摇滚、再到“魔性”，没有AI孙燕姿驾驭不了的曲风。有人说，本来以为AI最不能替代的是艺术类，结果AI就往艺术上发展。当AI技术“盯上”歌手后，会产生怎样的化学反应？“UP主”子鱼（化名），至今只做了4个“AI孙燕姿”的音频，但在B站总播放数已超过150万次。其中《下雨天》单曲播放数超过100万次，收藏人数近2万人。当下的AI歌手尽管只是高度“模仿”了歌手的音色及演唱风格，但这对于期待歌手营业的粉丝们来说已经相当兴奋。不少粉丝听后表示，“还原得有点可怕了”“这简直就是科技与狠活！”这不禁让人想起前段时间，孙燕姿在海潮宇宙音乐节演出结束后被粉丝追问何时开演唱会的那句打趣——“再不开演唱会就要被AI取代了！”B站上AI孙燕姿翻唱《爱在西元前》图片来源：视频截图AI歌手真的能取代真人歌手吗？AI技术在唱片工业上有着怎样的发展足迹？在AI技术“狂飙突进”的背后，又有哪些问题浮出水面？火热近两个月，借由AI分身，陈奕迅、周杰伦、披头士等知名歌手及乐队纷纷在B站“复出”并发表“新歌”。周杰伦唱日语歌、邓丽君演唱《反方向的钟》......一切看似不可能的事情，在AI歌手这里都能实现。孙燕姿因其独具辨识度的音色与唱腔，成为AI宠儿，每天都有十数首“新作”面世。有人调侃，“孙燕姿不营业，粉丝便替她营业。”于是，大家耳熟能详的《一直很安静》《岁月神偷》《红豆》，以及《好汉歌》《火红的萨日朗》等歌曲都在AI孙燕姿的演绎下有了别样的色彩。AI孙燕姿翻唱走红B站 图片来源：B站截图按照目前的技术，歌手的唱腔、技巧和风格还很难完全模仿，但音色已经基本能1:1复制了。而我们也发现，AI孙燕姿用的核心技术主要来自于一个叫做So-vits的开源项目。这个项目已经迭代到了4.0版本。相较于以往VITS、soft-vc、VISinger2等项目，So-vits的使用大大简化，仅凭数段音频，就可用一个生成式模型来合成目标音色的音频，训练出用户想要的声学模型。这个模型可以保留音高和音调，也可以用不同的语言来翻唱。笔者观察到，虽然当前AI技术在音乐工业的使用仍大面积停留在调教、翻唱等方面，但AI技术与音乐创作、音乐表演的结合已成为一个显著的趋势。像是此前为了纪念邓丽君逝世22周年，日本节目《金SMA》利用全息投影技术，令一代歌后“复活”。粉丝们自行训练张国荣、姚贝娜等故去歌手的模型，让故人以“数字生命”的形式重现，透过这些久违的声音，让听众在互联网的一片喧嚣之中，感受到独有的人文主义温暖。今年3月，歌手陈珊妮发布新歌《教我如何做你的爱人》，粉丝听完新歌后几乎都在称赞这首歌的演唱水准一如以往。但一周后，陈珊妮发表长文表示，她的新歌其实是由“AI模型”演唱，就连单曲封面也是AIGC生成。在歌曲制作过程中，她为调教AI演唱做了充足的工作，这些工作量不低于乃至远高于亲自演唱。而陈珊妮也表示，期望透过这首歌，促动所有关心艺术创作的人思考——如果 AI 的时代必将到来，身为创作人该在意的或许不是“我们是否会被取代”，而是“我们还可以做些什么”。陈珊妮发布新歌《教我如何做你的爱人》图片来源：微博趋势AI在音乐领域能“发挥”的作用越来越多。虽然总AI的声音没有感情，无法代替人的艺术性创作。但不可否认，AI的能力早已慢慢“渗透”进音乐产业的诸多方面。早在2007年，虚拟歌手初音未来就面世了。后来“二次元形象+语音合成引擎”的虚拟歌手层出不穷，B站的洛天依，LOL推出的K/DA女团都属于此类。目前AI对于音乐行业的介入除了AI翻唱外，还有AI音乐制作。像是早期Korg、Yamaha、Roland品牌的高端自动伴奏合成器，Band in a Box自动编曲软件等都已成为许多知名音乐人的“左膀右臂”。而基于AI技术的母带制作服务（例如LANDR），则为音乐人们提供了一种成本远低于传统母带制作服务的替代性方案，已经有超过200万音乐家利用它制作出1000万余首歌曲。LANDR官网 图片来源：LANDR官网截图笔者观察到，2015年，AI音乐初创公司Juckdeck成立，各类相关公司和音乐作品进入集中爆发阶段。2016年，鼎鼎大名的AIVA成立，其创作的音乐作品开始被电影导演、广告公司、游戏工作室使用。而国内第一家AI音乐初创公司DeepMusic则出现于2017年。AI对于音乐制作的介入正在变得越来越深入和广泛。在ChatGPT爆火后，越来越多的生成式AI工具被快速推出。去年年底出现的开源AI翻唱项目Diffsvc和So-vits，从出现到发展至普通人难以辨别的地步，只用了几个月时间。今年初，谷歌宣布开发了一款名为MusicLM的人工智能工具，可以从文本中直接生成音乐。而B站官方也在积极鼓励AI创作，推出了名叫“虚拟之声创作计划”的主题活动。B站推出“虚拟之声创作计划” 图片来源：B站截图目前看来，在对原创性需求不高的商业音乐应用场景上，AI音乐有着更广的发展空间和更快的发展速度。以游戏场景为例，业内人士指出，音乐作为游戏画面的相关载体，游戏对音乐的需求量极大但要求并不算高。AI音乐的出品速度和处于中游水平的质感，能够完美适应游戏行业需求。隐忧围绕“AI克隆”是否涉及侵权，争议一直存在。AI玩家们认为训练AI仅为娱乐而非商用，并未损害歌手们的权益。但版权方认定使用未经授权的歌手或作品的数据集来训练AI是一种侵权行为。曾就职于多家音乐流媒体平台版权部的李强在接受媒体采访时表示，“在未获得歌手授权下，AI对歌手声音的模拟甚至公开展示，应属于对歌手表演者权的侵权行为。”也有人指出，“在鼓励AI创作的语境里，所有试图绕过版权谈创新都是耍流氓。”AI孙燕姿翻唱《我记得》图片来源：B站截图鉴于此，在海外包括环球音乐在内的版权方纷纷向Spotify和Apple music等流媒体平台施压，要求下架AI克隆歌曲。在环球唱片执行副总裁迈克尔·纳什（Michael Nash）看来，人工智能音乐正在“稀释”市场，使原创作品更难找到，并侵犯了艺术家获得作品报酬的合法权利。3月16日，美国唱片业协会（RIAA）联合美国独立音乐协会、美国音乐家联合会、美国出版商协会、国际唱片业协会等30余个社会团体组建了一个广泛的音乐人和艺术家联盟，共同发起了“人类艺术运动”，以保证AI不会取代或“侵蚀”人类文化和艺术。整体来看，对音乐工业来说，数字音乐版权的规范化、数字音乐制作的人工智能化是大势所趋，但也面临巨大的现实复杂性。当前，AI的“介入”无疑让新的、老的问题加速浮出水面，流媒体UGC创作、翻唱侵权、短视频和直播侵权等话题再一次成为平台方、版权方、制作方角力的焦点，而新的行业规则也亟待建立。也有音乐人对于“AI克隆”持开放的态度，比如加拿大歌手Grimes就公开表示欢迎大家使用AI模仿她的声音进行创作，版税五五分成。而说唱歌手小老虎则表示，如果有人克隆了自己的声音去演唱另一首歌，“不是坏事，也许多交个朋友。”加拿大创作歌手Grimes在推特发文 图片来源：网页截图如果平台规则可以解决创作者使用AI歌手翻唱带来的收入分配问题，不断返回版税给原唱歌手和被翻唱的版权方，AI在音乐工业的想象空间或将进一步被打开。与此对音乐工业大大小小的制作公司来说，AI语音生成和AI创作已成为重要发力方向，不仅能提高传统的音乐创作效率，还能打造虚拟偶像，开辟新的商业场景。

当前的投资热点主要涵盖以下几个方向和行业：1. 5G技术：随着全球范围内5G网络的建设逐渐完善，5G相关产业迎来新的机遇。5G通信设备、芯片、通讯基础设施等相关产业都将是未来的热点。2. 新能源：随着全球对于环境保护意识的不断提高，新能源产业也得到了大力发展。太阳能、风能以及生物能等新能源行业将成为未来的热点。3. 人工智能：人工智能技术的广泛应用将推动各行各业的发展。图像识别、自然语言处理、智能交互等领域都具有巨大的发展潜力。4. 消费升级板块：消费升级板块包括教育、文化娱乐、健康医疗等行业，这些行业都受益于人们对于生活品质提升的需求，因此具有非常大的发展前景。5. 新零售：随着新技术的不断应用，新零售将成为未来的一大趋势，包括无人售货、智能购物、线上线下融合等新型零售模式都将受到市场的追捧。以上是当前的主要投资热点，当然还有一些其他的行业和领域也具有巨大的投资潜力，需要根据市场变化和自身情况进行选择。

提问者提出了一个没有多少实际意义的问题。

何谓“普通人”？某种意义上讲，大家都是普通人，都不是神。只要不是神，还有谁不普通？

人和人能一样吗？有的人斗大的字认识不了几个，你跟他说“编程、AI、ChatGPT”，如同对牛弹琴。有的人虽然对电脑略懂一二，也无非只是会开机会动动鼠标敲敲键盘，会打几个字会点开网页视频，会跑几个游戏而已，这些人你让他去学编程？学习如何抓住AI“风口”去创业赚钱？

不客气不夸张地讲，懂得人工智能原理、运行机制、会参与编程的计算机人才，人群之中万分之一的比例都不到，而手握雄厚资本有实力真正参与人工智能创投推广的人更是少的可怜。莫非你真的觉得手里有几千万几个亿就能玩转人工智能？ChatGPT有多少大鳄级别的公司、多少计算机界的奇人异士参与进去，投入了海量的资金和资源才搞出来的，你手里的几个糟钱儿砸进去，能溅起水花几朵？就连腾讯阿里华为百度之类的大公司，都不敢轻易涉足冒进，都是试探性的在寻找机会，循序渐进，你告诉我们普通人能抓住这个风口？怎么抓？

更何况，当前AI也只是刚刚兴起，没有诞生多少成熟的应用，更谈不上广泛的推广，和普通群众的工作生活交集更是少的可怜，就连被广为推崇的ChatGPT，也不过沦为代写论文、自媒体写作帮手、智能搜索推送工具而已，还有什么更具价值的应用前景，尚待观察，何时能真正产生效益，真的难说。要知道，这一类应用背后有多少硬件资源、多少人力资源、多少电力耗费在支撑？如果不能尽早产生足够的收益来弥补巨大的投入，谁敢说这里面没有蕴藏巨大的风险，不会像早年的互联网泡沫一样，破灭时坑死大批资本家，留下一地鸡毛？

所以说，普通人该干啥干啥，人工智能这东西感兴趣就关注一下，有机会接触和使用这方面的产品，当然更好，愿意学习新生事物的就努力学习其使用方法，帮助自己提高学习和工作的效率，提升生活品质。但妄想着在毫无计算机编程基础的情况下去学习AI编程，或者手里有几个闲钱儿就去参与AI领域的创投创业，除了给人家送韭菜，我看不出还有啥前景。

Chat GPT中国有什么好用的AI工具?

1，站酷梦笔

站酷出品的一款AI作画工具，看看首页，就有不少大家生成的作品。点击开始绘画，即可开始与AI携手创作。

2，悉语·智能文案

阿里出品的一键生成营销文案工具，电商场景悉数覆盖。随意输入一个商品连接，立马就能生成对应的宣传文案。

3，腾讯智影

腾讯出品的宝藏视频处理工具，除了基础的剪辑外，还有一系列黑科技功能：智能抹除、字幕识别、数字人播报。

4，腾讯交互翻译

腾讯出品的一款人工智能翻译神器，页面极简并且完全免费。支持15种语言互译，采用腾讯AI实验室自研引擎，翻译精准。

5，据意查句

清华大学自然语音处理实验室出品的工具神器，只需要在网页上输入你想要表达的意思，就能查询到相关的金句，包括现代名句、古诗词、熟语等等。

6，反向词典

清华同一实验室出品的宝藏工具，当你想描述一件事情却又词穷时，直接输入想到的词，即可开始。

7，佐糖

采用AI智能处理图像，将复杂操作极致简化，真正实现让图像处理更简单。