AI生成標(biāo)題（ai怎么做標(biāo)題）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于AI生成標(biāo)題的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具：開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話(huà)答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫(xiě)出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線(xiàn)網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶(hù)端

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本文目錄:

• 1、ai目錄的符號(hào)......怎么弄

• 2、艾耕科技CEO韋嘯：可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化

• 3、學(xué)會(huì) AI 這個(gè)高級(jí)用法，從此告別手動(dòng)排版。

• 4、可以用ai智能偽原創(chuàng)軟件做圖文發(fā)到自媒體上嗎

一、ai目錄的符號(hào)......怎么弄

您可以使用以下符號(hào)來(lái)制作AI目錄：

1. 縮進(jìn)：使用Tab鍵或多個(gè)空格來(lái)縮進(jìn)子目錄。

2. 字母標(biāo)記：使用字母標(biāo)記（例如A、B、C等）來(lái)標(biāo)記主要的章節(jié)。

3. 數(shù)字標(biāo)記：使用數(shù)字標(biāo)記（例如1、2、3等）來(lái)標(biāo)記每個(gè)章節(jié)下的子章節(jié)。

4. 圓點(diǎn)符號(hào)：使用圓點(diǎn)符號(hào)（•）來(lái)標(biāo)記小標(biāo)題。

5. 連字符：使用連字符（-）來(lái)連接相關(guān)的部分。

6. 加粗：使用加粗來(lái)強(qiáng)調(diào)特定的標(biāo)題。

例如，一個(gè)使用上述符號(hào)制作的AI目錄可以如下所示：

A. 算法基礎(chǔ)

1. 排序算法

• 冒泡排序

• 快速排序

2. 搜索算法

• 二分查找

B. 機(jī)器學(xué)習(xí)

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)

2. 非監(jiān)督學(xué)習(xí)

C. 深度學(xué)習(xí)

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二、艾耕科技CEO韋嘯：可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化

作者 | 維克多

編輯 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智能大會(huì)的可信AI論壇上，艾耕 科技 CEO韋嘯進(jìn)行了題為 《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化》 的報(bào)告。他在報(bào)告中指出了AI內(nèi)容生產(chǎn)在“可信”方面遇到的挑戰(zhàn)，并給出了三條提高AI內(nèi)容生產(chǎn)可信性的技術(shù)建議：

1.知識(shí)圖譜沉淀行業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)提升可控性；

2.專(zhuān)家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性；

3.強(qiáng)調(diào)人+機(jī)器協(xié)同的工作模式。

此外，在報(bào)告結(jié)束，AI 科技 評(píng)論和韋嘯進(jìn)行了一場(chǎng)關(guān)于“AI發(fā)展路徑”的交流，他認(rèn)為當(dāng)前人工智能想要取得突破性進(jìn)展，必須等待其他領(lǐng)域，例如生物學(xué)領(lǐng)域，有突破性的發(fā)現(xiàn)。

今天的演講題目是《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化》，分享一下AI在內(nèi)容生產(chǎn)方面遇到的可信挑戰(zhàn)。回顧互聯(lián)網(wǎng)的前世今生，從門(mén)戶(hù)網(wǎng)站到搜索引擎、到社交網(wǎng)絡(luò)、再到超級(jí)APP，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮的核心作用是：分發(fā)內(nèi)容。而內(nèi)容生產(chǎn)屬于互聯(lián)網(wǎng)的上游，每年制作物聯(lián)網(wǎng)流通的內(nèi)容成本超過(guò)千億。

人工智能（AI）作為技術(shù)發(fā)展的橋頭堡，未來(lái)十年的技術(shù)熱點(diǎn)，其一定會(huì)在行業(yè)里發(fā)揮巨大的作用。

目前，AI已經(jīng)能夠生產(chǎn)各種各樣的內(nèi)容，例如強(qiáng)大的GPT-3模型，其內(nèi)容生成能力一度讓人類(lèi)驚呼。但實(shí)際上，GPT-3生成的大量?jī)?nèi)容都是胡說(shuō)八道的，沒(méi)有辦法直接使用。這對(duì)應(yīng)的是AI穩(wěn)定性問(wèn)題，即生成算法不可控。

可解釋性，可調(diào)性，是AI生產(chǎn)內(nèi)容過(guò)程中碰到的另一個(gè)問(wèn)題。舉個(gè)例子，當(dāng)我們用AI進(jìn)行視頻生產(chǎn)時(shí)，無(wú)論是半自動(dòng)還是全自動(dòng)的方式，采用同一模板生成的視頻，在社交平臺(tái)上獲得的點(diǎn)贊數(shù)和流量卻不一樣。至于為什么？用戶(hù)希望能夠有一個(gè)解釋?zhuān)词撬惴ǔ隽藛?wèn)題還是其他方面的問(wèn)題？這就是內(nèi)容生產(chǎn)遇到的AI可解釋性挑戰(zhàn)。

其實(shí)，內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容生成不同，今天AI技術(shù)大多僅支持內(nèi)容生成，內(nèi)容生產(chǎn)意味著要為產(chǎn)業(yè)賦能。內(nèi)容生成里的專(zhuān)家主要有主編、編輯和運(yùn)營(yíng)。而內(nèi)容生產(chǎn)需要將AI技術(shù)有機(jī)整合成一個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)，包含上述一系列的角色，對(duì)于不同角色進(jìn)行不同程度的賦能，從而提高內(nèi)容生產(chǎn)的能力。這也是我們一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

它的邏輯是先依靠電商或者品牌的營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家，然后基于他們對(duì)行業(yè)的理解，用知識(shí)圖譜支撐智能素材庫(kù)，生產(chǎn)出合適的圖、文內(nèi)容，最后加上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的回流，就可以構(gòu)成生產(chǎn)力的大幅度提升。

為了讓這一AI系統(tǒng)生成的內(nèi)容更為可信，我們做了如下的嘗試：1.知識(shí)圖譜承載專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)提升可控性；2.專(zhuān)家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性；3.強(qiáng)調(diào)人+機(jī)器協(xié)同的工作模式。AI一定會(huì)犯錯(cuò)，人機(jī)協(xié)同是提高AI可信性的舉措之一。

總結(jié)一下，如果想搭建一個(gè)更為可信的內(nèi)容生產(chǎn)平臺(tái)，需要遵守三條原則，第一，堅(jiān)守向善價(jià)值觀，不做惡；第二，建立評(píng)估體系，保證系統(tǒng)生產(chǎn)的內(nèi)容可信；第三，明確算法系統(tǒng)的責(zé)任。我們可以感受到，互聯(lián)網(wǎng)充滿(mǎn)了不可信的內(nèi)容，已經(jīng)對(duì) 社會(huì) 產(chǎn)生極大負(fù)面的價(jià)值，我們希望算法設(shè)計(jì)出之后，其所承擔(dān)的責(zé)任能有清晰的界定和邊界。

AI 科技 評(píng)論：請(qǐng)問(wèn)您如何看待可信AI？

韋嘯：可信AI 包括幾個(gè)方面：穩(wěn)定性、可解釋性、可調(diào)性、公平性等等。這意味著可信AI不是一個(gè)概念，更多的衡量如何把一個(gè)技術(shù)更好的賦能各個(gè)場(chǎng)景。

關(guān)于構(gòu)建可信AI需要四方面的發(fā)力：

1.技術(shù)和學(xué)術(shù)上的突破。機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的黑盒性是AI可信問(wèn)題的源頭之一，很多AI技術(shù)如自動(dòng)駕駛，AI醫(yī)療影像的應(yīng)用，背后其實(shí)有可解釋性，可控制性的缺陷，邢波老師的Petuum，就考慮了如何提升黑盒模型的debuggability。楊強(qiáng)老師主推的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，又在一定程度上能解決數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題，所以技術(shù)的發(fā)展，肯定能夠帶來(lái)更多可信的解決方案。

2.政策、法律衡量責(zé)任。一個(gè)算法存在開(kāi)發(fā)者和使用者，但算法出錯(cuò)，如何衡量雙方的責(zé)任，是需要政策制定者考慮的事情。

3.遵守商業(yè)道德準(zhǔn)則。算法即技術(shù)，技術(shù)中立，向善的人使用，會(huì)產(chǎn)生好的結(jié)果，心懷不軌的人使用，會(huì)產(chǎn)生惡果。

4.明確可信的目標(biāo)。所有的算法都針對(duì)一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，我們?cè)谠O(shè)立這個(gè)目標(biāo)的時(shí)候，能否將可信作為一個(gè)目標(biāo)衡量？

AI 科技 評(píng)論：相比深度學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)AI模型的可解釋性比較好，您如何看待兩者的關(guān)系？

韋嘯：我舉個(gè)例子，美國(guó)人工特別昂貴，很多車(chē)主自己動(dòng)手修車(chē)。衡量一個(gè)修車(chē)匠是否能“打”的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是：修車(chē)工具箱里工具種類(lèi)是否豐富。這個(gè)工具箱可能有一些17世紀(jì)就有的改錐，也可能有新開(kāi)發(fā)的智能電鉆。其實(shí)，老改錐還是新電鉆都存在于工具箱里，使用哪種鋸子修車(chē)取決于具體的場(chǎng)景。

類(lèi)比到AI內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域，GPT-3這一模型確定能夠提高基底模型表現(xiàn)，在從語(yǔ)料庫(kù)提取特征方面，非常高效。但是，有些場(chǎng)景要求生成的內(nèi)容絲毫不能出錯(cuò)，例如寶馬X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，顯然就不符合要求。因此，這時(shí)候如果采用經(jīng)典的PCFG，效果反而會(huì)更好。

因此，深度學(xué)習(xí)也好，傳統(tǒng)模型也好，它們都在工具箱里，如何使用，關(guān)鍵要看具體的場(chǎng)景。所以，我們創(chuàng)業(yè)者也要摒棄一個(gè)觀點(diǎn)：新工具不一定比傳統(tǒng)工具產(chǎn)生更大的商業(yè)價(jià)值，畢竟一些比較老的模型研發(fā)成本比較低，新模型（深度學(xué)習(xí)）研發(fā)成本比較高。

AI 科技 評(píng)論：AI內(nèi)容生成領(lǐng)域，遇到哪些可信方面的挑戰(zhàn)？

韋嘯：正如我演講中提到的，第一是穩(wěn)定性，我們?cè)谟霉ぞ邉?chuàng)造標(biāo)題的時(shí)候，有些生成的內(nèi)容質(zhì)量高，有些卻不通順；第二是可解釋性，同一組算法生成的視頻，卻獲得了不同的流量反饋，人工干預(yù)也無(wú)法總結(jié)優(yōu)化的路徑；第三是AI系統(tǒng)一定會(huì)犯錯(cuò)，不管什么模型，只要場(chǎng)景足夠復(fù)雜系統(tǒng)就一定會(huì)犯錯(cuò)。這時(shí)候需要人機(jī)配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 評(píng)論：在實(shí)際操作過(guò)程中，AI還無(wú)法取代人類(lèi)？

韋嘯：在某些特定領(lǐng)域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在發(fā)生，例如超市售貨，很多時(shí)候顧客選品掃碼支付不需要和售貨員互動(dòng)，即便如此，無(wú)人超市也沒(méi)有普及，這就側(cè)面說(shuō)明了售貨員還有他存在的價(jià)值。但也不得不承認(rèn)，超市管理中，現(xiàn)在所用到的人力成本比原來(lái)要少很多。

AI內(nèi)容生產(chǎn)也是如此，某些情況下，AI剪輯視頻的質(zhì)量和操作精度已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)了，但是仍然需要人類(lèi)進(jìn)行審核、把關(guān)。

AI 科技 評(píng)論：目前人工智能的發(fā)展，呈現(xiàn)出“大”的特點(diǎn)，例如大數(shù)據(jù)集、大模型，您如何看待？

韋嘯：技術(shù)發(fā)展的路徑非常復(fù)雜，存在很多不同的道路，大模型只是一條 探索 路徑，但肯定不是唯一的路徑。之前在和學(xué)者進(jìn)行交流的時(shí)候，他們表達(dá)的一個(gè)觀點(diǎn)是：其實(shí)人工智能領(lǐng)域也在期待其他學(xué)科，例如腦科學(xué)的突破，例如直到今天，我們清楚的知道人腦對(duì)于一些觀察和決策的工作機(jī)理，例如顏色是如何被探測(cè)和判斷的，但是高級(jí)的認(rèn)知例如紅色這個(gè)概念，大腦如何存儲(chǔ)和計(jì)算，卻沒(méi)有很好解釋。而這些解釋上的突破，很有可能為算法的設(shè)計(jì)提供全新的思路，在大模型之外，為AI的應(yīng)用打開(kāi)新的場(chǎng)景。

由于微信公眾號(hào)試行亂序推送，您可能不再能準(zhǔn)時(shí)收到AI 科技 評(píng)論的推送。為了第一時(shí)間收到AI 科技 評(píng)論的報(bào)道， 請(qǐng)將“AI 科技 評(píng)論”設(shè)為星標(biāo)賬號(hào)在看”。

三、學(xué)會(huì) AI 這個(gè)高級(jí)用法，從此告別手動(dòng)排版。

上期我們介紹了使用頻率不高的 InDesign 的自動(dòng)排版 。這期我們將介紹使用頻率最高的 AI 如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)排版。

AI 自動(dòng)排版的思路和 InDesign 相似，也是通對(duì)EXCEL表格處理好數(shù)據(jù)，再在 AI 里寫(xiě)入，最后批量導(dǎo)出。在操作上不同的是 AI 需要通過(guò)「動(dòng)作錄制」來(lái)批量導(dǎo)出，而不能自己直接批量導(dǎo)出。

InDesign 和 AI 在自動(dòng)排版上有一個(gè)最大的不同點(diǎn)。InDesign 不僅可以導(dǎo)出單個(gè)數(shù)據(jù)版面，還可以導(dǎo)出多個(gè)數(shù)據(jù)版面(如上期 InDesign 案例)。但是** AI 只能導(dǎo)出單個(gè)數(shù)據(jù)版面**。

本期將會(huì)通過(guò) 批量制作簡(jiǎn)略版單向歷 的案例，向大家介紹 AI 如何自動(dòng)排版。

方法論在此，能提升效率到什么程度，就看如何舉一反三了。

EXCEL 表格內(nèi)容上的處理和 InDesign 一模一樣，這里將不在贅述。需要補(bǔ)課 EXCEL 的同學(xué)可以看 InDesign 自動(dòng)排版。唯一不同的是保存格式。

InDesign 能讀取的是 Unicode 格式的文本，包括** CSV UTF-8（逗號(hào)分隔的.CSV) 和 UTF-16 UNICODE (.txt) ，但是 .csv 可能會(huì)數(shù)據(jù)合并的類(lèi)別欄 中文亂碼 的情況，所以在 InDesign 里，建議用 .txt**的文本格式。

AI 也能讀取 逗號(hào)分隔的.CSV ，但比較麻煩的地方在于， WIN 系統(tǒng)和 MAC OS 系統(tǒng)下 .csv 的儲(chǔ)存格式并不一樣。

WIN : 最新版的Microsoft Excel里導(dǎo)出 CSV(逗號(hào)分隔) (.csv) 或 CSV(MS-DOS) (.csv)

MAC : Numbers 里的儲(chǔ)存為 CSV 格式并使用 Unicode(UTF-8) 編碼。

* 注意其他任何格式的 .csv 都無(wú)法被讀取。

可能會(huì)有以下三種情況導(dǎo)致這種錯(cuò)誤。 一，存在有數(shù)據(jù)的欄之間的空欄。比如 A 欄和 C 欄之間的 B 欄是空欄。二，存在標(biāo)題行空單元格。比如人物欄的標(biāo)題(類(lèi)目)空著，沒(méi)有填寫(xiě)標(biāo)題(類(lèi)別)名稱(chēng)。三，格式不對(duì)。肯定沒(méi)有保存為上面所寫(xiě)的唯一格式。

把該表格文件在 Numbers 里打開(kāi)，發(fā)現(xiàn)存在 4 行的空行。其實(shí)還有一個(gè)原因?qū)е铝诉@種錯(cuò)誤，MAC OS 系統(tǒng)下需要在 Numbers 里操作。

刪去空行，保存為 CSV 下的 UTF-8 編碼。

接下來(lái)，將會(huì)通過(guò) AI 的「變量」和「動(dòng)作」來(lái)進(jìn)行自動(dòng)排版。

AI 的「變量」類(lèi)似于 InDesign 的「數(shù)據(jù)合并」。

變量建立完成。

通過(guò)動(dòng)作的錄制，讓系統(tǒng)知道它需要重復(fù)哪些動(dòng)作。也就是，把你不想做的重復(fù)性工作交給系統(tǒng)來(lái)做。這類(lèi)工作的一個(gè)共同點(diǎn)是簡(jiǎn)單且有跡可循。把單次動(dòng)作的模版提取出來(lái)，告訴系統(tǒng)剩下的工作只要重復(fù)這個(gè)模版的即可。

本次案例的思路應(yīng)該是 數(shù)據(jù)組——導(dǎo)出為——保存。

回看剛剛已錄制的動(dòng)作，你會(huì)發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有記錄「下一組數(shù)據(jù)」這個(gè)步驟，只記錄了「導(dǎo)出為」。因此，我們只需要錄制「導(dǎo)出為」這一動(dòng)作即可。如果沒(méi)有起效的話(huà)，那就一定不要省略「下一組數(shù)據(jù)」。（有時(shí)候是會(huì)被錄制的）

「批處理」就是單一動(dòng)作的批量處理。所以，「動(dòng)作錄制」完成之后，再進(jìn)行「批處理」，既可大批量導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

這個(gè)有兩個(gè)需要注意的地方。

一個(gè)是「忽略」命令。也就是「動(dòng)作錄制」里的「儲(chǔ)存」和「導(dǎo)出」的儲(chǔ)存路徑是可以被忽略的。前面說(shuō)到「導(dǎo)出」是常規(guī)導(dǎo)出，那么「儲(chǔ)存」就是常規(guī)儲(chǔ)存，儲(chǔ)存為ai、eps、svg、pdf等格式。在這個(gè)案例里，我們用「導(dǎo)出」。

那「忽略」有什么用呢。如果不使用「忽略」命令，那么你所有導(dǎo)出的文件都用同一個(gè)命名，也就是你在「動(dòng)作錄制」里用的命名，也就意味著新的文件會(huì)覆蓋舊的文件，最后你就只得到了一個(gè)文件。所以， 我們需要「忽略」命令來(lái)忽略「動(dòng)作錄制」所保存的文件名和儲(chǔ)存路徑，讓系統(tǒng)自動(dòng)為文件進(jìn)行不會(huì)覆蓋的命名。 所以，另一個(gè)就是「文件名」了。在「文件夾」選項(xiàng)里，可以看到有三種命名方式隨需選擇。在這里案例里，我們用「數(shù)據(jù)組名稱(chēng)」。

「批處理」完成。

四、可以用ai智能偽原創(chuàng)軟件做圖文發(fā)到自媒體上嗎

可以

AI高效寫(xiě)作軟件這個(gè)偽原創(chuàng)工具可以用于在線(xiàn)一鍵式偽原創(chuàng)文章，智能寫(xiě)作軟件輸入標(biāo)題自動(dòng)寫(xiě)作，它還有一個(gè)可以批量偽原創(chuàng)文章的客戶(hù)端，所有這些都是一鍵操作的。如果你想用偽原創(chuàng)的文章，這個(gè)工具還是非常推薦的。

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以上就是關(guān)于AI生成標(biāo)題相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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