Transcription
这款名为 Cance 的新人工智能视频模型，由 TikTok 背后的团队在几天前推出，已经取代 V3 成为目前最好的 AI 视频模型。最棒的是，它的成本比 V3 低 25 倍，并且现在可以通过 N8N 实现自动化。如果你不知道，V3 自几周前 Google 发布以来，一直是功能最强大的人工智能视频模型，因为它能够创作出质量高且真正有趣的视频，并在社交媒体上获得数百万的观看量。例如，这个新的 ASMR 频道就使用了 VOTE 制作的视频，已经获得了数百万的观看量，并且确实提供了人们喜爱的优质内容。而且他们目前只有几个视频，但已经有了 70,000 名粉丝。所以你可以想象一下，如果有一个像这样的视频自动化系统来驱动这个账号，会有多么大的影响力，因为你可以一次性设置好这个工作流程，它每天甚至每小时都会为你生成新的视频创意，并附带视频提示，然后这些提示会被传递给 Cance 模型来生成剪辑，并配上与这些剪辑匹配的声音，然后将它们缝合在一起，创作出这样的视频。而所有这些视频都是由这个 AI 系统自动生成的。好消息是，我们使用的是低代码工具。所以真的任何人都可以开始，即使你是一个完全的初学者，从未写过代码。事实上，如果你会操作鼠标和键盘，你就已经成功了一半。而且，考虑到目前对 AI 自动化的需求，学习 AI 自动化也是你现在可以做出的最好的时间投资之一，如果你去 Google Trends 上看看，就能清楚地看到这一点。所以花接下来的几分钟深入了解一下，如果你有时间的话，就一直看到最后，如果你想了解 Cance，并学习那些能让你在 AI 可能性的边缘的技能。顺便说一下，如果你是新来的，我叫 Jay。我们经营 RoboLabs，这是我们的代理机构，主要帮助内容业务以有意义的方式使用 AI，还有 Robo Nuggets 社区，这是我们的 AI 教育项目。我们现在有 1600 多名成员，他们都是世界各地的 AI 从业者。而在 RoboNuggets，我们的使命很简单。就是让任何人都能轻松学习 AI，无论你的背景如何。事实上，为了让它尽可能简单，我将把这个模板上传到我们的群组中，其中包括如何为你自己的空间设置它的说明。好消息是，如果你有那个文件，你就可以直接将其导入到我们正在使用的工具 N8N 中，它会自动为你创建工作流程，而你甚至不需要动一根手指。所以请随时从下面的链接中获取该模板。好了，让我们开始吧。正如在介绍中提到的，Cance 是由 TikTok 背后的公司 ByteDance 推出的这款新 AI 视频模型，它在几天前才发布，但立即在视频质量基准的 Arena Elo 中取代了 VO3。如果你不知道那是什么，它基本上是一个人们在两个不同的视频生成模型之间进行盲选的系统。赢得与其他视频模型对抗最多的模型会获得更高的排名分数，类似于国际象棋，玩家也会根据击败的对手获得排名分数。事实上，他们使用的这个 ELO 分数直接受到了国际象棋 ELO 等级分制度的启发。你可以看到这里已经有足够大的样本量，Cance 模型出现在了超过 20,000 次盲选对决中。现在它的分数比 V3 高，这意味着人们更喜欢它生成的视频，比 Google 的模型更频繁。但 Cance 更好的消息是，它的成本只是 V3 的一小部分。为了方便起见，我在这张幻灯片中总结了 Cance 与 V3 每秒视频生成的成本（以美元计），如果你在 N8N 中实现的话。正如我们在上一期视频中讨论的，V3 每秒视频生成的成本是 75 美分。但使用 Cance，如果你生成一个 720p 的视频，每秒只需要 6 美分，便宜了 12 倍。如果你只生成手机版，并且可以接受 480p，那么每秒只需要 3 美分，比 V3 便宜了 25 倍。所以它不仅是一个更好的视频模型，而且成本也低得多，这就是为什么我认为这个模型的发布是一个大事件。现在如果我们看一下我们的自动化工作流程，它可能看起来很复杂，但实际上并不难理解，因为你可以看到它的设置框架非常简单。如果我们从顶部开始，基本上这些节点就是我们的输入部分，我们有两个代理来为我们生成创意和提示，然后这些提示会被馈送到我们的第一步，它的工作是为我们生成剪辑，使用 Cance 模型。由于 Cance 没有内置的原生声音生成功能，我们只需要这些额外的节点来生成与这些视频相匹配的声音。然后我们有第三步，它只是将我们生成的剪辑缝合在一起，以便我们为每次生成获得一个更长的视频。然后最后一个节点只是将我们的视频存储到 Google Sheets 中，在这个例子中，它是我们的日志工具。所以如果我们运行这个工作流程并等待它完成，以便我们可以一起查看输出，并解释所有相关部分，以便你可以自己设置和调整它。现在自动化已经运行完毕，它能够生成这个视频。接下来我们将逐一查看每个步骤，以便你了解它是如何自动生成这个剪辑的。如果我们从最上面开始，基本上你有一个触发节点，如果你以前没有使用过 N8N，触发节点基本上是声明自动化触发的频率和方式的节点。所以这是一个简单的节点，告诉我们这个自动化每天运行一次。所以非常简单。然后紧随其后的节点是这个创意 AI 代理，它是 N8N 中最受欢迎的节点之一，因为它允许我们在这个无代码工具中配置一个代理。所以如果我们打开它，你会看到很多信息，再次强调，如果你是 N8N 的新手，最好退一步快速带你了解 N8N 在每个节点上的通用设计。因为如果你看这些部分，它们都非常简单。基本上有三个区域，左边是输入区域。这个区域包含的是来自前一个节点并传递到你正在配置的这个特定节点的所有数据和信息。中间的绿色区域是你的特定节点的配置。然后，通过传递给这个节点的信息和您设置的配置参数，该节点现在将提供红色区域的输出部分，然后该输出部分将传递到工作流程中的所有后续节点。所以如果我们回到我们的第一个节点，创意 AI 代理，你会看到左边的输入只是来自调度触发器的一些属性，因为那是前一个节点。然后我们在中间有这个代理的配置，稍后我们会详细介绍。但你会看到，这个创意 AI 代理所做的就是为我们的 ASMR 视频提供一个独特的创意，我们有一个由我们的代理撰写的标题，核心创意，一个环境，以便我们可以描述视频拍摄的场景，一个简短的声音提示，以便我们稍后将其传递给我们的声音模型，以及一个生产状态，你稍后会看到它为什么重要。所以每个 AI 代理的设置方式是，我们有一个用户提示，你可以将其想象成你发送给代理的消息，类似于你发送给 ChatGPT 的消息。在这里，你可以看到它非常简单，只是一个命令，让我们针对这个特定的细分市场提供一个创意，如果你仔细阅读，那就是我们试图复制的 ASMR 细分市场。然后除了用户提示之外，每个 AI 代理还会有一个系统提示，你可以在这里看到。所以如果我们展开它，你会看到这个系统提示只是概述了这个 AI 代理的生活角色。所以你可以在自己的时间里阅读它，但你会看到它为这个代理提供了一个角色以及一些规则，以确保它提供的输出与我们想要的保持一致。所以请随时在自己的时间里调整它。但这是好的，因为现在我们有了这个创意，它是在我们自动化运行的这个特定过程中生成的。所以如果我们点击关闭，你会看到下一个节点只是一个简单的 Google Sheets 节点。这很重要，因为现在你已经生成了你的创意，最好将这个创意记录到电子表格中，这样你就不会丢失它。所以你可以看到这个 Google Sheet 的配置非常简单。我基本上将其连接到了一个名为 Cance 的文档，如果我们转到那个 Google Sheet，它只是一个简单的电子表格，有我们的创意、标题、生产状态以及我们刚刚使用前一个代理生成的提示的列。记录这些生成内容很好，因为当这个工作流程创建最终视频时，自动化将把这一行标记为完成，然后继续填充这个 Google Sheet，以便我们能够正确跟踪我们的创意和视频生成。所以如果我们回到 N8N，你会看到我们看到的每一列，我们都根据我们的创意 AI 代理提供给我们的内容进行映射。例如，这个创意，如果我快速删除它，你会看到它只是来自输入部分，并被拖到配置中。对于这次运行，它在这里底部提供了一个预览。并且所有这些列都已正确映射，除了最终输出，一旦工作流程生成了最终视频，我们将在那里存储它。现在你可能会注意到 ID 是这个 Excel 公式，这是故意的。所以如果你去 Google Sheet，你可以看到当这个节点运行时，Excel 公式被存储在这里，这转化为我们跟踪的 ID。然后你还可以看到我们的创意代理刚刚创建的不同值已正确存储在这里。所以 Google Sheet 节点的作用就是这样。所以如果我们点击关闭，我们现在可以继续到我们设置的下一个代理，如果你打开它，你会看到我们将其命名为提示 AI 代理，因为这个代理的工作是将这些创意转化为多个提示。对于这次运行，我们根据之前的创意要求了三个视频提示。所以你会看到这里的输出，从这个关于一个明亮的、草莓形状的红宝石被切开的创意，我们将其扩展为三个不同的场景，将作为我们的视频提示，馈送给 Cance。所以你这里有场景一，场景二，场景三，它们都是那个创意的一个不同变体，以便我们在将其传递给 Cance 时可以有不同的迭代。然后与我们的第一个代理类似，提示 AI 代理的设置方式也类似，我们有一个用户提示，它非常简单。我们只是根据之前的创意要求三个视频提示。所以这就像你发送给 ChatGPT 的消息。但为了让代理知道它应该做什么，你总是有这个系统提示，再次展开它，你有一个相当详细的提示，关于这个代理的角色，以及它生成的提示的一些规则。如果你向下滚动到这里，你会看到一些绿色的文本。如果它是绿色的文本，那意味着它是 N8N 中的一个动态值。所以如果你查看右边的窗口，也就是结果，并向下滚动，你会看到对于这次运行，实际使用的系统提示是根据我们刚刚在前一个代理中生成的创意动态更改的。所以再次看到那个明亮的、草莓形状的红宝石被切开，这是我们前一个节点刚刚生成的，这正是我们需要的，以便这个代理生成的提示将针对这个创意、这个环境以及这个声音。所以这是好的。所以如果我们点击关闭，现在就是输入部分的目的，因为到这一行的结尾，我们现在有了三个准备好馈送给 Cance 的提示，你将在生成剪辑这个步骤中看到。所以如果我们沿着下一个节点，我们有一个名为“解包提示”的节点，因为这基本上是它的目的。它接收输入部分中的这三个场景提示，目前在 N8N 中被分组为一个项目，但只是将它们解包，以便我们可以将它们解组为 N8N 实例中的单独项目。你稍后会看到为什么这很重要，但基本上，如果你将它们单独解包在 N8N 中，那么你就可以逐个将这些项目传递给 Cance，以便为每个提示生成单独的剪辑。这里的配置，这是一个代码节点，允许你添加自定义节点。这看起来很复杂，我认为确实如此。但好消息是，你不需要自己编写。事实上，我只是让 ChatGPT 为我写了这个脚本。所以如果你想了解这一切意味着什么，你也可以把它扔给 ChatGPT，它可以逐行解释这个 JavaScript 代码。但这是好的，因为现在我们有了单独的提示，分成了三个项目。所以现在我们可以进入下一个节点，如果你打开它，你会看到它的目的是现在使用 Cance 模型创建剪辑。如果你以前没有使用过这个节点，它基本上是一个 HTTP 请求节点，是 N8N 中最常用的节点之一，因为这是我们使用第三方工具（如 Cance）在 N8N 中的主要方式。只是为了展示它是如何配置的，你有一个方法，设置为 post。因为在这种情况下，我们将发送一个请求，让 Cance 为我们创建剪辑，就像你发送邮件一样。所以如果你发送邮件，你当然需要一个地址来发送。所以这个 URL 在这种情况下充当地址。你可以看到我们有 CN 模型，但你会意识到提供商是这个名为 wavespeed.ai 的 URL。所以如果你去 wavespeed.ai，你会看到他们聚合了许多 AI 视频和图像生成模型供我们使用。如果你以前没有使用过这些模型之一，基本上它就像一个应用商店，但用于 AI 模型。所以你不需要去每个 AI 模型网站学习它们是如何工作的，你可以学习使用 wavespeed.ai 这样的服务，你就可以更容易、更快地使用相同的模型。而且这实际上是我第一次使用 waves.ai。但他们做得很好的一点是，我认为他们是第一个在他们的服务中实现 Cance Pro 的。如果你浏览一下，Wave Speed 中有很多 Cance 模型的迭代。但对于我们要做的，我们将使用这个 480p 模型，因为它也是最便宜的，同时还给我们提供了 Pro 版本，也就是那个超越 V3 的版本。所以如果我们点击它，你可以点击 API 选项卡，你就可以从这个 post 请求示例中获得所有你需要的东西。例如，我们在 N8N 中粘贴的那个 URL 地址，我就是从 Wave Speed 的这个部分获得的。所以现在如果我们回到 N8N，既然我们正在发送一个请求，并且知道在哪里发送请求，我们还需要了解我们正在请求什么，对吧？所以如果你滚动到底部的 body 部分，这里就是你向 Wave 声明你首先在请求什么。所以如果我们展开它，这一切都非常直观。基本上，你有一个纵横比，是 9x6，给我们一个垂直视频，时长 10 秒，还有一个提示，再次强调，你可以看到它是绿色的文本，所以它是一个动态值。所以实际上，它的翻译是，我们正在传递一个由视频主题组成的提示，即明亮的红宝石。你有更详细的动作，即将发生什么，这是我们的提示 AI 代理生成的。然后我们有一些关于视频拍摄地点的指示，也就是我们之前提到的环境提示，如果你还记得的话。所以实际上，当这个工作流程运行时，这些就是我们提供给 Wave Speed 的所有规格。然后如果你点击右箭头，你可以浏览我们传递给 Wave Speed 的另外两个项目，因为记住我们有三个剪辑要生成。所以如果我们点击关闭，你会看到我们的输出也是三个项目。它显示状态码为 200，如果你在 API 世界中，这基本上意味着成功，这总是好事。现在，如果你自己运行它，并且看到凭据错误，可能是因为你还没有正确设置你的凭据。如果我们回到我们之前的发送邮件的比喻，如果你有要发送邮件的地址，你有请求的内容，你还需要某种邮票来表明你已经为你要发送的请求支付了费用。所以你可以看到我在这里设置了我的 Wave Speed 凭据，如果你点击这个笔形图标，我就可以向你展示它是什么样子。你会看到这里有两个值，我们再次通过查看 Wave 的文档学会了如何设置它们。所以你会看到这里的名称是 authorization。所以我从 Wave 提供的这个示例中获得了它。然后你还有这个值，根据 Wave 的说法，它必须被键入为 bearer 空格，然后是你的 API 密钥。你只需要确保它与此完全一致，包括大小写以及 bearer 后面的空格，然后是你的 API 密钥，在 Wave Speed 中，你可以在顶部找到它，在 access keys 下面，但请注意，你的 API 密钥就像密码一样。所以你应该妥善保管它，因为任何拥有你的 API 密钥的人都可以使用你的账户以及你账户中的资金。所以在这里我的例子中，我只是为了说明目的提供了一个模拟值。所以一旦你设置好了，那就好了，因为你实际上只需要做一次，然后你就可以在后续节点和未来的工作流程中使用了。所以如果我们重新检查这个节点的输出，你会看到，是的，我们成功地向 Cance 发送了请求，但你会看到我们还没有剪辑可以预览。原因是因为这个成功告诉你你成功地请求了服务，但 Cance 仍在后台努力生成这些剪辑。所以如果我们点击关闭，你会看到下一个节点是一个简单的等待节点，如果我们打开它，你会看到我们实际上是在等待 240 秒让 Cance 生成我们的剪辑。所以非常简单。一旦时间过去，我们就进入下一个 HTTP 请求，如果我们打开它，它所做的就是获取我们刚刚生成的剪辑。所以现在你会看到我们设置的方法是 get。而我们从中获取地址的 URL 再次来自 Wave Speed 的文档，但这次包含这个动态值，它被翻译成这个更长的 URL。如果我们浏览一下，它列出了我们进行的三次生成。然后你会看到我们也使用了相同的 Wave 凭据。一旦该节点成功，我们现在就有这三个输出，包含三个以 .mp4 结尾的 URL。所以你可以做的就是复制它，粘贴到任何标签页中，它就会下载剪辑供你预览。在这里你会看到，这是我们生成的第一个剪辑。所以你刚刚使用 Cance 生成了一些剪辑。所以现在剩下的步骤在某种程度上是可选的，但只是为了说明如何为我们刚刚看到的剪辑添加声音，以及如何将它们缝合在一起，以便我们可以获得一个稍长的视频。所以如果我们进入第二步，你会看到这是另一个 HTTP 请求。如果你打开它，你应该现在就熟悉了。我们再次发送一个请求来为我们创建一些声音。在这种情况下，我们将使用的模型是 mm audio，它基本上以非常低的成本将音效叠加到视频剪辑上。在这里的 URL 中，你也可以看到我们这次使用的服务是 file.ai 这个网站，如果你去他们的网站，你会看到他们基本上就像 Wave 一样，但我们经常使用他们，因为他们有很多模型。我认为他们已经有 250 多个了。而且他们的模型实现也非常便宜，这总是很受欢迎的。所以如果你在那里输入 mm audio，你就会找到我们要使用的声音模型。如果你再次点击它，点击 API，将目录更改为 HTTP，因为这是 N8N 使用的。如果你进入这个提交请求的示例，你会看到我们刚刚使用的 URL 在这里。所以这正是我在这个创建声音节点中复制 URL 的地方。然后凭据也是一样的。但如果你打开它，你会看到名称再次是 authorization，但这次 file AI 的格式是 key 空格，然后是你的 API 密钥。所以它不同只是因为它是不同的服务。再次，如果你去 File AI 的文档，我只是通过查看这里的这个部分学到的。要在 File AI 中找到你的 API 密钥，你只需转到你仪表板中的 API 密钥部分。所以一旦你设置好了凭据，你就可以连接到 File AI，我们将使用它来处理声音以及视频的缝合。所以它非常有用。我认为在这个部分要谈论的最后一件事是 body，这正是我们试图从 File AI 请求的。所以如果我们打开它，它再次非常简单。你有一个指导性提示，我只是输入了 ASMR 匹配音效来指导我们的细分市场。你可以更改或删除它，如果你愿意的话。然后你会看到我们有一个动态值，它获取来自我们提示 AI 代理的声音。所以对于这次运行，它被翻译成我们之前生成的声音。我们为每个剪辑设置了 10 秒的时长。然后最重要的是，我们有这个视频 URL，它直接来自前一个节点，基本上是我们之前预览过的 MP4 URL。所以再次，你可以浏览它，你会看到我们正在传递这三个剪辑，以便 mm audio 可以为它们添加声音。当该节点运行时，你会看到输出告诉你这些请求现在已进入队列。所以 MM Audio 正在努力为这些剪辑添加声音。所以如果我们点击关闭，你会再次看到我们有一个等待节点，因为我们实际上是在等待 60 秒让 mm audio 将声音叠加到我们的剪辑上。如果你转到下一个节点，我们再次只是做一个 get 请求，以便我们可以取回现在已经叠加了声音的剪辑。所以我们再次有了这个 mm audio 的 URL，以及一个动态值，用于我们之前提交的请求 ID，以便我们可以正确跟踪我们刚刚提交的请求。你会看到输出，我们现在有三个项目，对应于现在有声音的三个视频。所以如果你复制其中任何一个并再次粘贴到你的浏览器中的任何标签页中，它将下载文件供你预览。但现在有了 mm audio 为我们叠加的声音。所以听起来不错。如果你好奇的话，mm audio 的成本非常便宜。每秒大约 0.01 美元。所以是十分之一美分，非常经济。所以现在你有了这三个带有声音的完整剪辑，唯一剩下的工作就是自动将它们缝合在一起。所以这是我们在这里做的最后一步。所以如果你继续到下一个节点，你会看到我们有一个代码节点，如果你打开它，它所做的就是获取我们的三个 MP4 文件，它们作为单独的、未分组的项目存在，然后将它们分组为 N8N 中的一个项目，因为这是我们在下一步缝合它们所需要的。所以我们这里有一个简短的代码，我再次让 ChatGPT 编写的。但现在使用这些视频 URL，如果我们继续到下一步，我们有一个 HTTP 请求，用于序列化或缝合我们的视频。所以这是一个 post 请求，但这次使用的是 ffmpeg 服务。如果你以前没有使用过 ffmpeg，它基本上是一个众所周知的模型或服务，允许我们自动进行视频编辑工作。而 file AI 的伟大之处在于，它们实际上与它集成，允许我们轻松使用 ffmpeg。你会看到它的成本非常便宜。每计算秒大约 0.00002 美元，最终你会看到所有这些成本的摘要，以便你有一个参考。但无论如何，如果你回到 N8N，你会看到我们有该服务的 URL 作为我们的请求地址。我们的授权保持不变。然后对于我们实际进行的请求，我们有一个自定义指令，如果我们打开它，这只是根据 File AI 关于他们如何使用 FFmpeg 的文档。但它基本上所做的是逐一列出不同的剪辑，提供每个剪辑的时间戳和持续时间，然后告诉 ffmpeg 将它们缝合在一起以创建一个视频。所以一旦该节点运行完毕，你会看到请求再次进入队列。再次，我们有一个等待节点，我们实际上是在等待 60 秒让 ffmpeg 将我们的视频缝合在一起。最后，另一个 get 请求，以便我们可以从 file.AI 的文档中获取我们的最终视频，使用 File AI 在上一步给我们的这个特定的请求 ID，以便我们可以正确跟踪哪个视频是我们的。当该节点完成时，你将获得这个最终视频 URL，它再次以 .mp4 结尾。如果你粘贴到你浏览器中的任何标签页中，它将再次下载供你预览，但这次它现在是 30 秒长，带有声音，并且所有剪辑都已正确缝合在一起。你就完成了。你现在有了最终的视频。所以最后一步是正确地记录该 URL。所以如果我们打开它，它只是另一个 Google Sheets 节点，再次连接到我们的文档。它所做的就是找到要更新的行在我们的 Google Sheet 中，如果你还记得，我们在 Google Sheets 中有它。所以它正在尝试找到这一行，并将生产列标记为完成，类似于它在这里在表格中所做的。然后最后，最重要的是，它将我们的视频 URL 记录到这个 Google Sheet 中，以便我们能够正确记录在哪里找到这个视频。你就完成了。所以如果你设置这个工作流程，比如说每天运行一次，它就会自动为你创建视频并将它们逐一记录到这个 Google Sheet 中，你可以自己发布，或者如果你想自动发布，那么你就可以将这个 Google Sheet 连接到一个类似的发布自动化中，就像我们以前的教程一样，它基本上从 Google Sheet 中获取这些 URL 并将它们发布到你想要的所有社交平台，包括 TikTok、Instagram Reels 或 YouTube Shorts。就这样，你学会了如何使用 Cance，这个新的顶级视频模型来设置自动化。如果你需要成本摘要，我为你做了一个幻灯片。基本上，通过 Cance 创建那个 30 秒的视频，只花了 0.90 美元，这便宜多了。如果我们使用 V3，那将花费我们 22.5 美元。正如我提到的，添加声音非常便宜。总共只需要 3 美分。然后缝合剪辑几乎可以忽略不计。目前不到一美分。所以总共 0.93 美元就可以自动创建那个视频，这并不过分，而且也指向了我一直在社区中分享的趋势。随着时间的推移和这项技术的发展，我们将缓慢但肯定地看到成本的下降趋势。显然，仍然有一个固定的月费，在这种情况下是 N8N，但如果你已经在用 N8N 了，那将是增量成本。但 Cance 的存在对我们来说是个好消息。事实上，我认为它唯一明显的不足是它无法像 V3 那样很好地产生语音。所以希望将来，鉴于 V3 的成功，我们会看到更多的模型朝着这个方向发展。所以如果你喜欢这节课，我鼓励你点赞和订阅，因为这有助于我们提供更多免费知识，事实上，我们将把这个工作流程发布到我们的免费网络中，你可以在下面的链接中找到它。我会在这个视频之后立即发布它。它会在一个类似的帖子中，你只需要找到附加到帖子的文件，就可以获得它。另外，我们的一些社区成员也提醒了我，但显然有些人试图出售我们免费提供的这些工作流程，并试图将其作为自己的产品出售。所以要警惕这些人。可能还有更多我们不知道的，但我想提一下，以便你有所了解。如果你想最大化你的 AI 学习，并成为一个与 AI 一起成长的社区的一部分，那么请查看 RoboNuggets 社区。我们现在有来自世界各地的 1600 多名 AI 从业者，他们还分享了许多付费机会和合作项目，如果你对此感兴趣的话。我们还在世界各地举办几次聚会，这是我个人非常期待的。当然，你还会在这里找到几十个关于人工智能和自动化的课程，让你在这个新领域提升技能。我希望你从这个视频中学到了新东西。下次见。谢谢。 [音乐]