摘要：生成性人工智能的应用范围远超文本和图像生成，正逐渐改变各个领域。首先，它可以帮助用户建立在线品牌，例如通过Looka生成标志和社交媒体工具包。其次，在音频生成方面，像ElevenLabs和Respeecher等工具可以进行声音克隆和实时翻译。智能电动牙刷利用A
生成性人工智能的应用范围远超文本和图像生成，正逐渐改变各个领域。首先，它可以帮助用户建立在线品牌，例如通过Looka生成标志和社交媒体工具包。其次，在音频生成方面，像ElevenLabs和Respeecher等工具可以进行声音克隆和实时翻译。智能电动牙刷利用AI改善口腔卫生，提供个性化建议。求职者可借助KickResume等工具优化简历和求职信。天气预报领域，谷歌的GenCast模型在准确性上超越传统系统。AI还在香水创作和室内设计中发挥作用，如Carto和HomeVisualizerAI等工具，帮助专业人士快速生成样本和可视化设计。随着技术的不断发展，生成性人工智能在各类任务中的潜力将持续扩大。
当人们听到“生成性人工智能”这个词时，往往会想到诸如ChatGPT、Gemini和Copilot等知名聊天机器人。这些工具的功能相似，尽管品牌各异。然而，人工智能的潜力远不止于简单地生成文本、图像和计算机代码。新的人工智能应用浪潮正在兴起，使用户能够完成多种曾经看似遥不可及的任务。为了展示生成性人工智能的多样性，以下是七项该技术可以协助的意想不到的任务。
在当今媒体环境中，创建一个可识别的个人品牌至关重要，无论你是一个有抱负的作家还是一位新兴的影响者。如果你没有时间或预算雇佣专业设计师、艺术家或代理人，有许多生成性人工智能工具可以帮助你建立在线存在。例如，Looka允许用户通过填写关于他们首选风格和语调的问卷来创建品牌内容。系统随后生成基本的品牌资产，如标志、横幅、名片和社交媒体工具包。这些资产可以进一步使用像Canva的Magic Studio等人工智能工具进行自定义，该工具通常是免费的。然而，要访问Dream Lab、Magic Resize、Highlights和Enhance Voice等高级功能，则需要每月支付20元人民币的订阅费用。
即使是最令人印象深刻的名片也无法帮助你，如果没有人能在网上找到你的内容。像FeedHive这样的人工智能工具可以通过重新利用旧帖子并调整其与当前趋势的契合度来提升用户互动。Ocoya将人工智能驱动的社交媒体调度与文案助手相结合，使用户能够在短短几分钟内生成和安排整整一个月的帖子。此外，Hootsuite提供全面的社交媒体营销管理，提供关于各个平台帖子表现的见解和详细分析。凭借其OwlyWriter文本生成器以及在一个界面中管理多个平台的直接消息的能力，Hootsuite充当社交媒体管理的集中枢纽。
生成性人工智能不仅限于视觉媒体；它在音频生成方面也取得了显著进展，尤其是在声音克隆方面。像ElevenLabs这样的服务提供各种文本转语音功能，使用户能够实时将他们的谈话要点翻译成不同语言。你甚至可以让过去的标志性声音，如伯特·雷诺兹、朱迪·加兰和詹姆斯·迪恩，在你通勤时为你朗读文件。Respeecher更进一步，允许用户克隆自己的声音，使其听起来像名人。其音频生成模型捕捉你的口语对话，并将其与注册演员的独特声音叠加，从而实现名人语调下无缝传达你的话语。
智能电动牙刷最近集成了有限的人工智能功能，以改善口腔卫生。这种由法国公司Kolibree在2017年CES上首次推出的增强型牙刷迅速流行，价格超过100元人民币（CNY）。它们利用低功耗的板载处理单元运行深度学习算法，使用加速度计监测你刷牙的频率、力度和速度。通过与相关智能手机应用同步，人工智能可以分析你的口腔卫生习惯并提供建议，以改善你的技巧，帮助预防牙垢积累、龋齿和牙龈炎。应用程序甚至可以创建你的口腔地图，指示哪些牙齿在刷牙时常常被忽视。
来自Oral-B、飞利浦和Oclean等品牌的人工智能增强型智能牙刷可供选择。然而，关于这些人工智能功能是否真正提高清洁效果的数据仍然有限。因此，谨慎看待制造商关于这些产品是口腔卫生终极解决方案的说法是明智的。
在当前的就业市场中，求职者需要尽可能多的优势。如果你已经好几年没有更新简历，那么现在是考虑寻求帮助的时候了。与其挣扎着表述你过去的工作职责，不如使用像KickResume、Teal或Resume Worded这样的人工智能简历写作工具来处理初稿。虽然审查输出的准确性至关重要，但这些工具为你创建简历提供了一个良好的起点。同样的原则也适用于求职信；与其为撰写完美的求职信而烦恼，不如考虑使用像CoverDoc.ai这样的机器人来生成一封引人注目的信件。
天气预报自从人们不得不把头伸出窗外来判断天气状况以来，已经取得了长足的进步。1992年，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）推出的ENS 15天预报系统标志着该领域的重要进展，至今仍然是领导者。最近，谷歌的DeepMind部门发布了一种名为GenCast的人工智能模型，该模型在性能和准确性上超越了ENS系统20%。GenCast在1979年至2018年的40年历史数据上进行训练，涵盖风速、温度、气压和湿度等变量，证明其在15天预报和极端天气事件中的可靠性更高。它在预测飓风和气旋路径方面也表现出色。
虽然GenCast不会供个人使用，但预计它将很快增强现有的预报系统。GenCast的目标不是取代这些系统，而是提高对寒潮、热浪和强风事件预测的准确性。
这个例子可能看起来小众，但它展示了人工智能如何改变专业行业。像Carto这样的人工智能系统在香水创作方面取得了显著进展，同时也应用于药物和蛋白质研究。传统上，开发一种新香味可能需要数百人之间的广泛合作，从1000到2000种香味选项中选择和混合。Carto被称为“香水界的ChatGPT”，能够分析来自其“气味价值图”的多达5000种香味，并在机器人的协助下快速生成香味样本。尽管这些样本尚未准备好上市，但它们使香水师能够迅速尝试新的概念、主题和客户反馈。
对于那些搬入新家或希望刷新现有居住空间的人来说，人工智能可以帮助可视化新设计。像HomeVisualizerAI这样的生成工具尤其有用。通过上传参考图像并提供描述所需房间氛围的文本提示，用户可以收到所提议外观的生成图像。此外，人工智能还提供“风格时尚”功能，将Pinterest上的流行家居装饰风格叠加到参考图像上，并利用Google Lens帮助用户购买渲染中展示的物品。在决定订阅每月12元人民币（CNY）的费用之前，用户可以免费尝试三次渲染。
这些例子仅仅代表了生成性人工智能众多应用方式的一小部分。随着技术的不断发展，特别是人工智能代理的日益普及，其在各种任务中提供帮助的潜力将不断扩大。
来源：老孙科技前沿一点号
