AI算法也能玩出“花”！多样、高效的AI工具引脉脉网友热议

伴随着人工智能时代的来临，各种依赖于人工智能技术的工具和项目算法如雨后春笋般纷纷崭露头角。风头正盛的Ai作画就让大众看到了AI技术的无限可能，而近期将文本跃升为动态视频的AI技术更是让人类充满了对未来数字媒体的憧憬。

在职场社区脉脉平台中，就有网友发起了#AI玩法知多少#的议论话题。这个特别的话题旨在让不同用户分享遇到过的“眼前一亮”的AI项目或者算法，在话题帖中的各种新奇、前卫的AI技术应用顿时吸引了不少脉友的围观和讨论。

在话题中，呼声最高的AI工具莫过于Pytorch。有一位阿里巴巴UC移动事业部员工认证的脉友分享了“AI工具Pytorch”，这款AI工具得到了许多网友的认同“，不过也有网友表示“这是学习AI的抓手，不过还需要github形成闭环”。

据悉，PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。对于这款AI工具，其优势在于不仅仅是定义网络结构简单，而且还很直观灵活。有网友就提到“框架好用，轻松上手，学习起来难度系数不大，具有一定深度学习的基础即可掌握”，因此被很多入门学习用户所青睐。

另外也有网友提及了一款比较有趣的AI工具——Mockingbird（中文直译知更鸟）。网友提到这款AI工具使用时“首先录制一段声音，然后输入文字，只需要五秒左右，AI算法就可以根据这段音频，生成这段文字对应的合成音”。

不过这项技术也存在明显的风险，这名网友补充道“在2019年9月，犯罪分子使用语音克隆软件对英国一家能源公司高管的声音进行模仿。该公司的执行董事在接听诈骗电话后，将24万美元汇入了一个匈牙利账户，目前，该罪犯仍未被抓获。”对此在评论区有网友就调侃道“你这是在教我发家致富的手段吗？”、“科技的两面性”。

除了用AI技术合成音频外，也有将其应用于人脸表情识别。脉友分享的EmotionClassifier“可以做表情识别，识别开心、悲伤、惊讶等等”。

此外，在话题帖也有网友分享了例如AI量化工具Neural-Compressor，对神经网络进行量化加速的Intel openvino套件，“tensor api利器”TF-Coder，文本识别、卡证关键信息抽取、初审工作的PaddleOCR等等。

不可否认的是，作为AI技术发展的一个重要方向，AI工具以及算法有着非常大的发展潜力。现阶段它已经在人们生产劳作中提供了不少便利性，借助衍生技术极大地提高了工作效率。那么，你在工作生活中有看到、听到、想到或学到哪些有趣的AI工具或者算法呢？欢迎来脉脉社区分享你的所见所闻。

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