AI生成標題（ai怎么做標題）

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

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本文目錄:

• 1、ai目錄的符號......怎么弄

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

• 3、學會 AI 這個高級用法，從此告別手動排版。

• 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......怎么弄

您可以使用以下符號來制作AI目錄：

1. 縮進：使用Tab鍵或多個空格來縮進子目錄。

2. 字母標記：使用字母標記（例如A、B、C等）來標記主要的章節(jié)。

3. 數(shù)字標記：使用數(shù)字標記（例如1、2、3等）來標記每個章節(jié)下的子章節(jié)。

4. 圓點符號：使用圓點符號（•）來標記小標題。

5. 連字符：使用連字符（-）來連接相關(guān)的部分。

6. 加粗：使用加粗來強調(diào)特定的標題。

例如，一個使用上述符號制作的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. 機器學習

1. 監(jiān)督學習

2. 非監(jiān)督學習

C. 深度學習

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的可信AI論壇上，艾耕 科技 CEO韋嘯進行了題為 《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實現(xiàn)智能化》 的報告。他在報告中指出了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.知識圖譜沉淀行業(yè)專家經(jīng)驗提升可控性；

2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性；

3.強調(diào)人+機器協(xié)同的工作模式。

此外，在報告結(jié)束，AI 科技 評論和韋嘯進行了一場關(guān)于“AI發(fā)展路徑”的交流，他認為當前人工智能想要取得突破性進展，必須等待其他領(lǐng)域，例如生物學領(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)?；仡櫥ヂ?lián)網(wǎng)的前世今生，從門戶網(wǎng)站到搜索引擎、到社交網(wǎng)絡(luò)、再到超級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)容成本超過千億。

人工智能（AI）作為技術(shù)發(fā)展的橋頭堡，未來十年的技術(shù)熱點，其一定會在行業(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，例如強大的GPT-3模型，其內(nèi)容生成能力一度讓人類驚呼。但實際上，GPT-3生成的大量內(nèi)容都是胡說八道的，沒有辦法直接使用。這對應(yīng)的是AI穩(wěn)定性問題，即生成算法不可控。

可解釋性，可調(diào)性，是AI生產(chǎn)內(nèi)容過程中碰到的另一個問題。舉個例子，當我們用AI進行視頻生產(chǎn)時，無論是半自動還是全自動的方式，采用同一模板生成的視頻，在社交平臺上獲得的點贊數(shù)和流量卻不一樣。至于為什么？用戶希望能夠有一個解釋，即是算法出了問題還是其他方面的問題？這就是內(nèi)容生產(chǎn)遇到的AI可解釋性挑戰(zhàn)。

其實，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)容生成里的專家主要有主編、編輯和運營。而內(nèi)容生產(chǎn)需要將AI技術(shù)有機整合成一個專家系統(tǒng)，包含上述一系列的角色，對于不同角色進行不同程度的賦能，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銷專家，然后基于他們對行業(yè)的理解，用知識圖譜支撐智能素材庫，生產(chǎn)出合適的圖、文內(nèi)容，最后加上運營數(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.知識圖譜承載專家經(jīng)驗提升可控性；2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性；3.強調(diào)人+機器協(xié)同的工作模式。AI一定會犯錯，人機協(xié)同是提高AI可信性的舉措之一。

總結(jié)一下，如果想搭建一個更為可信的內(nèi)容生產(chǎn)平臺，需要遵守三條原則，第一，堅守向善價值觀，不做惡；第二，建立評估體系，保證系統(tǒng)生產(chǎn)的內(nèi)容可信；第三，明確算法系統(tǒng)的責任。我們可以感受到，互聯(lián)網(wǎng)充滿了不可信的內(nèi)容，已經(jīng)對 社會 產(chǎn)生極大負面的價值，我們希望算法設(shè)計出之后，其所承擔的責任能有清晰的界定和邊界。

AI 科技 評論：請問您如何看待可信AI？

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

關(guān)于構(gòu)建可信AI需要四方面的發(fā)力：

1.技術(shù)和學術(shù)上的突破。機器學習模型中的黑盒性是AI可信問題的源頭之一，很多AI技術(shù)如自動駕駛，AI醫(yī)療影像的應(yīng)用，背后其實有可解釋性，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。楊強老師主推的聯(lián)邦學習，又在一定程度上能解決數(shù)據(jù)隱私問題，所以技術(shù)的發(fā)展，肯定能夠帶來更多可信的解決方案。

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

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

4.明確可信的目標。所有的算法都針對一個目標進行優(yōu)化，我們在設(shè)立這個目標的時候，能否將可信作為一個目標衡量？

AI 科技 評論：相比深度學習，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：我舉個例子，美國人工特別昂貴，很多車主自己動手修車。衡量一個修車匠是否能“打”的一個標準是：修車工具箱里工具種類是否豐富。這個工具箱可能有一些17世紀就有的改錐，也可能有新開發(fā)的智能電鉆。其實，老改錐還是新電鉆都存在于工具箱里，使用哪種鋸子修車取決于具體的場景。

類比到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)，在從語料庫提取特征方面，非常高效。但是，有些場景要求生成的內(nèi)容絲毫不能出錯，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，這時候如果采用經(jīng)典的PCFG，效果反而會更好。

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

AI 科技 評論：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，我們在用工具創(chuàng)造標題的時候，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，人工干預也無法總結(jié)優(yōu)化的路徑；第三是AI系統(tǒng)一定會犯錯，不管什么模型，只要場景足夠復雜系統(tǒng)就一定會犯錯。這時候需要人機配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 評論：在實際操作過程中，AI還無法取代人類？

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，很多時候顧客選品掃碼支付不需要和售貨員互動，即便如此，無人超市也沒有普及，這就側(cè)面說明了售貨員還有他存在的價值。但也不得不承認，超市管理中，現(xiàn)在所用到的人力成本比原來要少很多。

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)超過人類了，但是仍然需要人類進行審核、把關(guān)。

AI 科技 評論：目前人工智能的發(fā)展，呈現(xiàn)出“大”的特點，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。之前在和學者進行交流的時候，他們表達的一個觀點是：其實人工智能領(lǐng)域也在期待其他學科，例如腦科學的突破，例如直到今天，我們清楚的知道人腦對于一些觀察和決策的工作機理，例如顏色是如何被探測和判斷的，但是高級的認知例如紅色這個概念，大腦如何存儲和計算，卻沒有很好解釋。而這些解釋上的突破，很有可能為算法的設(shè)計提供全新的思路，在大模型之外，為AI的應(yīng)用打開新的場景。

由于微信公眾號試行亂序推送，您可能不再能準時收到AI 科技 評論的推送。為了第一時間收到AI 科技 評論的報道， 請將“AI 科技 評論”設(shè)為星標賬號在看”。

三、學會 AI 這個高級用法，從此告別手動排版。

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

AI 自動排版的思路和 InDesign 相似，也是通對EXCEL表格處理好數(shù)據(jù)，再在 AI 里寫入，最后批量導出。在操作上不同的是 AI 需要通過「動作錄制」來批量導出，而不能自己直接批量導出。

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

本期將會通過 批量制作簡略版單向歷 的案例，向大家介紹 AI 如何自動排版。

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。需要補課 EXCEL 的同學可以看 InDesign 自動排版。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（逗號分隔的.CSV) 和 UTF-16 UNICODE (.txt) ，但是 .csv 可能會數(shù)據(jù)合并的類別欄 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 的儲存格式并不一樣。

WIN : 最新版的Microsoft Excel里導出 CSV(逗號分隔) (.csv) 或 CSV(MS-DOS) (.csv)

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

* 注意其他任何格式的 .csv 都無法被讀取。

可能會有以下三種情況導致這種錯誤。 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，存在標題行空單元格。比如人物欄的標題(類目)空著，沒有填寫標題(類別)名稱。三，格式不對?？隙]有保存為上面所寫的唯一格式。

把該表格文件在 Numbers 里打開，發(fā)現(xiàn)存在 4 行的空行。其實還有一個原因?qū)е铝诉@種錯誤，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，將會通過 AI 的「變量」和「動作」來進行自動排版。

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

變量建立完成。

通過動作的錄制，讓系統(tǒng)知道它需要重復哪些動作。也就是，把你不想做的重復性工作交給系統(tǒng)來做。這類工作的一個共同點是簡單且有跡可循。把單次動作的模版提取出來，告訴系統(tǒng)剩下的工作只要重復這個模版的即可。

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

回看剛剛已錄制的動作，你會發(fā)現(xiàn)并沒有記錄「下一組數(shù)據(jù)」這個步驟，只記錄了「導出為」。因此，我們只需要錄制「導出為」這一動作即可。如果沒有起效的話，那就一定不要省略「下一組數(shù)據(jù)」。（有時候是會被錄制的）

「批處理」就是單一動作的批量處理。所以，「動作錄制」完成之后，再進行「批處理」，既可大批量導出數(shù)據(jù)。

這個有兩個需要注意的地方。

一個是「忽略」命令。也就是「動作錄制」里的「儲存」和「導出」的儲存路徑是可以被忽略的。前面說到「導出」是常規(guī)導出，那么「儲存」就是常規(guī)儲存，儲存為ai、eps、svg、pdf等格式。在這個案例里，我們用「導出」。

那「忽略」有什么用呢。如果不使用「忽略」命令，那么你所有導出的文件都用同一個命名，也就是你在「動作錄制」里用的命名，也就意味著新的文件會覆蓋舊的文件，最后你就只得到了一個文件。所以， 我們需要「忽略」命令來忽略「動作錄制」所保存的文件名和儲存路徑，讓系統(tǒng)自動為文件進行不會覆蓋的命名。 所以，另一個就是「文件名」了。在「文件夾」選項里，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」。

「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高效寫作軟件這個偽原創(chuàng)工具可以用于在線一鍵式偽原創(chuàng)文章，智能寫作軟件輸入標題自動寫作，它還有一個可以批量偽原創(chuàng)文章的客戶端，所有這些都是一鍵操作的。如果你想用偽原創(chuàng)的文章，這個工具還是非常推薦的。

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

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