AI生成标题（ai怎么做标题）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于AI生成标题的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、ai目录的符号......怎么弄

• 2、艾耕科技CEO韦啸：可信AI助力内容创作实现智能化

• 3、学会 AI 这个高级用法，从此告别手动排版。

• 4、可以用ai智能伪原创软件做图文发到自媒体上吗

一、ai目录的符号......怎么弄

您可以使用以下符号来制作AI目录：

1. 缩进：使用Tab键或多个空格来缩进子目录。

2. 字母标记：使用字母标记（例如A、B、C等）来标记主要的章节。

3. 数字标记：使用数字标记（例如1、2、3等）来标记每个章节下的子章节。

4. 圆点符号：使用圆点符号（•）来标记小标题。

5. 连字符：使用连字符（-）来连接相关的部分。

6. 加粗：使用加粗来强调特定的标题。

例如，一个使用上述符号制作的AI目录可以如下所示：

A. 算法基础

1. 排序算法

• 冒泡排序

• 快速排序

2. 搜索算法

• 二分查找

B. 机器学习

1. 监督学习

2. 非监督学习

C. 深度学习

1. 卷积神经网络

2. 递归神经网络

二、艾耕科技CEO韦啸：可信AI助力内容创作实现智能化

作者 | 维克多

编辑 | 琰琰

7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议：

1.知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性；

2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；

3.强调人+机器协同的工作模式。

此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。

今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。

人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。

目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。

可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。

其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。

为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1.知识图谱承载专家经验提升可控性；2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3.强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。

总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。

AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？

韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。

关于构建可信AI需要四方面的发力：

1.技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。

2.政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。

3.遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。

4.明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？

AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？

韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。

类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。

因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。

AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？

韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。

AI 科技 评论：在实际操作过程中，AI还无法取代人类？

韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。

AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和操作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。

AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？

韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。

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三、学会 AI 这个高级用法，从此告别手动排版。

上期我们介绍了使用频率不高的 InDesign 的自动排版 。这期我们将介绍使用频率最高的 AI 如何实现自动排版。

AI 自动排版的思路和 InDesign 相似，也是通对EXCEL表格处理好数据，再在 AI 里写入，最后批量导出。在操作上不同的是 AI 需要通过「动作录制」来批量导出，而不能自己直接批量导出。

InDesign 和 AI 在自动排版上有一个最大的不同点。InDesign 不仅可以导出单个数据版面，还可以导出多个数据版面(如上期 InDesign 案例)。但是** AI 只能导出单个数据版面**。

本期将会通过 批量制作简略版单向历 的案例，向大家介绍 AI 如何自动排版。

方法论在此，能提升效率到什么程度，就看如何举一反三了。

EXCEL 表格内容上的处理和 InDesign 一模一样，这里将不在赘述。需要补课 EXCEL 的同学可以看 InDesign 自动排版。唯一不同的是保存格式。

InDesign 能读取的是 Unicode 格式的文本，包括** CSV UTF-8（逗号分隔的.CSV) 和 UTF-16 UNICODE (.txt) ，但是 .csv 可能会数据合并的类别栏 中文乱码 的情况，所以在 InDesign 里，建议用 .txt**的文本格式。

AI 也能读取 逗号分隔的.CSV ，但比较麻烦的地方在于， WIN 系统和 MAC OS 系统下 .csv 的储存格式并不一样。

WIN : 最新版的Microsoft Excel里导出 CSV(逗号分隔) (.csv) 或 CSV(MS-DOS) (.csv)

MAC : Numbers 里的储存为 CSV 格式并使用 Unicode(UTF-8) 编码。

* 注意其他任何格式的 .csv 都无法被读取。

可能会有以下三种情况导致这种错误。 一，存在有数据的栏之间的空栏。比如 A 栏和 C 栏之间的 B 栏是空栏。二，存在标题行空单元格。比如人物栏的标题(类目)空着，没有填写标题(类别)名称。三，格式不对。肯定没有保存为上面所写的唯一格式。

把该表格文件在 Numbers 里打开，发现存在 4 行的空行。其实还有一个原因导致了这种错误，MAC OS 系统下需要在 Numbers 里操作。

删去空行，保存为 CSV 下的 UTF-8 编码。

接下来，将会通过 AI 的「变量」和「动作」来进行自动排版。

AI 的「变量」类似于 InDesign 的「数据合并」。

变量建立完成。

通过动作的录制，让系统知道它需要重复哪些动作。也就是，把你不想做的重复性工作交给系统来做。这类工作的一个共同点是简单且有迹可循。把单次动作的模版提取出来，告诉系统剩下的工作只要重复这个模版的即可。

本次案例的思路应该是 数据组——导出为——保存。

回看刚刚已录制的动作，你会发现并没有记录「下一组数据」这个步骤，只记录了「导出为」。因此，我们只需要录制「导出为」这一动作即可。如果没有起效的话，那就一定不要省略「下一组数据」。（有时候是会被录制的）

「批处理」就是单一动作的批量处理。所以，「动作录制」完成之后，再进行「批处理」，既可大批量导出数据。

这个有两个需要注意的地方。

一个是「忽略」命令。也就是「动作录制」里的「储存」和「导出」的储存路径是可以被忽略的。前面说到「导出」是常规导出，那么「储存」就是常规储存，储存为ai、eps、svg、pdf等格式。在这个案例里，我们用「导出」。

那「忽略」有什么用呢。如果不使用「忽略」命令，那么你所有导出的文件都用同一个命名，也就是你在「动作录制」里用的命名，也就意味着新的文件会覆盖旧的文件，最后你就只得到了一个文件。所以， 我们需要「忽略」命令来忽略「动作录制」所保存的文件名和储存路径，让系统自动为文件进行不会覆盖的命名。 所以，另一个就是「文件名」了。在「文件夹」选项里，可以看到有三种命名方式随需选择。在这里案例里，我们用「数据组名称」。

「批处理」完成。

四、可以用ai智能伪原创软件做图文发到自媒体上吗

可以

AI高效写作软件这个伪原创工具可以用于在线一键式伪原创文章，智能写作软件输入标题自动写作，它还有一个可以批量伪原创文章的客户端，所有这些都是一键操作的。如果你想用伪原创的文章，这个工具还是非常推荐的。

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以上就是关于AI生成标题相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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