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每天都能接收到无数条与AI、科技、艺术、经济相关的信息。
但是感觉自己就像那只掰玉米的熊，掰了一路，最后出来发现只剩下手里的两根玉米🌽。
今年希望能够以Newsletter的形式，给自己掰下来的玉米们找个背篓。
人们会被自己热爱的事物改变，而没有人因为给予而贫穷。
Vol.008：
by Rocket
#关于AI·stock
MarketSenseAI
一个利用多模态数据和生成式人工智能进行股票挑选的平台。
产品特点：
- 专家资产洞察： 模拟顶级投资团队，提供全面的分析，以便做出更明智的财务决策。
- 可操作的投资信号： 可操作、可解释且透明的投资信号，具有经过验证的优异表现。
- 个性化投资组合： 量身定制的投资策略：定制的投资组合解决方案，符合您独特的投资目标和风险偏好。
- 股票新闻和专家意见： 获取有关股票新闻和专家意见的最新信息，以帮助您做出明智的投资决策。
- 公司基本面分析和概述： 分析公司的财务状况和基本面，以了解其内在价值和增长潜力。
- 股票价格动态与同行对比： 将股票的价格动态与同行的价格动态进行比较，以了解其相对表现和估值水平。
- 宏观环境动态和情绪： 分析宏观经济环境的动态和情绪，以了解其对股票市场和个别股票的影响。
- 可解释的股票投资建议： 提供可解释的股票投资建议，帮助您了解投资背后的原因和逻辑。
- 优异表现： MarketSenseAI 在标准普尔 100 指数（一个经过大量分析和交易的股票宇宙）中的应用表现出显着的收益，优于市场表现。
- 创新投资策略与人工智能： MarketSenseAI 利用先进的生成式人工智能和广泛的工程技术来重新定义股票投资策略。利用多模态方法，我们的平台整合了多种数据源——包括实时市场动态、财务新闻、公司基本面和宏观经济指标——以生成全面的投资建议。
- 多模态市场分析： 通过综合这些不同渠道的信息，MarketSenseAI 提供了金融格局的整体视图，从而做出更明智和数据驱动的投资决策。这种创新方法已被经验证明优于基准指数，证实了其在当今复杂市场环境中的有效性。
竞对产品：
- Sentieo：利用人工智能和机器学习分析新闻、社交媒体和其他替代数据，以帮助投资者做出更好的决策。
- Kensho：利用人工智能和机器学习分析金融数据，以帮助投资者做出更好的决策。
- AlphaSense：利用人工智能和机器学习分析新闻、社交媒体和其他替代数据，以帮助投资者做出更好的决策。
- FactSet：提供金融数据和分析工具，以帮助投资者做出更好的决策。
- Bloomberg：提供金融数据和分析工具，以帮助投资者做出更好的决策。
- Refinitiv：提供金融数据和分析工具，以帮助投资者做出更好的决策。
- Value Line：提供金融数据和分析工具，以帮助投资者做出更好的决策。
- Zacks Investment Research：提供金融数据和分析工具，以帮助投资者做出更好的决策。
#关于AI·人工智能音乐生成器
Beatoven AI
用于视频、播客和游戏创作者创建配合其内容情绪的背景音乐。
它结合了先进的AI技术，提供了一个简单、直观的界面，使用文本描述即可生成音乐。
同时它配有一个音乐编辑器，可以
从16种丰富的情绪选项中选择适合剪辑的情绪进行在线编辑。
主要功能和特点：
1、AI音乐生成：使用人工智能技术创作版权免费的背景音乐，适用于视频、播客和游戏等多种媒体内容。
2、简易操作流程：用户选择了音乐的风格、类型和情绪之后，只需点击一个名为“组成”的按钮，人工智能系统就会自动根据这些设定创作出一条音乐轨道。这个过程不需要用户进行复杂的音乐编排或深入的音乐知识，AI会根据用户的选择生成一段完整的背景音乐。
3、用户友好的界面：提供了一个无代码平台，易于设置和使用，适合所有技能水平的开发者。
4、音乐定制化：提供无限定制选项，包括音乐长度、风格、情绪和乐器，以创造符合特定主题和情绪的音乐轨道。
在线体验：
#关于AI·Twitter视频下载
#关于AI·视频分割
Adobe发布了一个可以
将视频主体分割后更换背景的模型
ActAnywhere，这个对视频制作挺有用的。
主要的能力是把原视频主体分割后加上一张静态图片从而生成新的视频，并保证原有视频内容和图片的融合度。
详细介绍：
我们推出了 ActAnywhere，这是一个能够自动完成这一过程的生成模型，它省去了过去那些繁复的手工操作。
我们的模型借助了强大的大规模视频扩散模型（large-scale video diffusion models）技术，并专门为此任务进行了定制。ActAnywhere 以一系列的前景主体分割图作为输入，并以描述所需场景的图片作为条件，从而创造出一个既真实又连贯，且前景与背景交互自然的视频，同时忠实于设定的条件帧。
我们在一个涵盖丰富的人类与场景互动视频的大型数据集上训练了我们的模型。
经过广泛的评估，我们的模型展现出了卓越的性能，远远超过了基准水平。更令人兴奋的是，我们还证明了 ActAnywhere 能够适应多种不同的、甚至是偏离常规分布的样本，包括非人类主体。
项目地址：