最大 网站用AI和ML加标签 真狠!美国众议院宣布：限制中国人从事AIML职业

真狠!美国众议院宣布:限制中国人从事AI/ML职业

美国众议院外交事务委员会通过的“增强关键出口海外限制国家框架”法案，核心在于限制AI系统、技术向中国出口，大型科技公司AI/ML相关岗位向中国籍H1B员工开放被视为“对华技术输出”，该法案一旦通过，没有绿卡的国人码农可能受影响，H1B持有者或需公司“特殊许可”才能从事相关工作。具体内容如下：

法案核心内容授予美国工业和安全局更大权力：任何涉及特定AI系统的出口、再出口或国内转让都要申请并获得许可，包括开源的AI大模型。授权商务部对开源大模型在内的AI系统进行监管：顺理成章地展开对出口开源AI的监管。美国此前相关限制措施半导体出口管制：2023年10月，BIS公布半导体出口管制新规，把更多新品、设备及地区纳入管制中，涉及中国和其他四十多个国家的企业。研究拟定提案：今年1月26日，美国商务部长雷蒙称，Joe Biden政府正研究拟定一项提案，要求美国云端公司了解客户背景、判断外国公司是否使用美国的资料中心训练自己的AI模型。列入实体名单：2月1日，美国宣布将长江存储、旷视科技、360公司、禾赛科技等十多家中国企业被列入美国国防部“中国军方实体名单”。法案通过可能性及影响通过可能性大：美国政府方面对防止AI技术泄露到中国的态度坚决，且TikTok ban已是前车之鉴，所以此次法案最终通过、立法的可能性很大。对在美华人AI/ML人才的影响引起恐慌：限制法案公布后引起了很多国人码农的恐慌，尤其是正在从事或打算入局AI/ML的人员，担心失业。

回国猜测：有人猜测限制法案通过之后也许会迫使一批AI/ML码农回国，进一步激发国内人工智能发展的动力与活力，但此类举动也会加速美国失去中国的高科技市场。

处境分析：参照半导体行业很多岗位早就要求export control license，仍有很多国人在做的情况，AI/ML人才处境或许不会那么糟糕。不过非核心AI/ML人才所面临的危机更大，可替代性太强导致不具备和公司谈判的筹码，重点在于美国tech公司是否愿意为尚未拿到绿卡的中国AI/ML员工申请相应权益，比如export license。

AI生成视频怎么制作_RunwayML文本生成视频完整流程解析

RunwayML文本生成视频的完整流程包括精准提示词设计、参数设置、迭代优化及多工具协同，核心是通过结构化文本指令引导AI生成动态影像，并结合后期处理实现高效创作。

一、核心流程与操作步骤登录平台并选择功能

进入RunwayML官网，登录后选择“Text to Video”功能，进入文本生成视频的创作界面。

示例提示词框架：“[主体]一只在雨中奔跑的黑猫，[场景]穿梭于霓虹闪烁的东京小巷，[风格]赛博朋克，电影级画质，[动作]水花四溅，速度感，[修饰词]高对比度，深度景深”。

设计结构化提示词

主体（Subject）：明确视频核心对象（如“黑猫”“悬浮车”）。

场景（Scene）：描述环境细节（如“赛博朋克风格的城市夜景，霓虹灯闪烁”）。

风格（Style）：指定艺术风格（如“电影感”“蒸汽朋克”）。

动作（Action）：定义动态效果（如“水花四溅”“缓慢驶过”）。

修饰词（Modifiers）：优化画面质量（如“高分辨率”“史诗级构图”）。

负面提示词（Negative Prompt）：避免低质元素（如“低质量”“模糊”“卡通”）。

设置生成参数

视频时长：建议从3-5秒短片段入手，降低连贯性难度。

风格强度：调整AI对提示词的遵循程度（如“赛博朋克”风格的显性表达）。

运动程度：控制画面动态幅度（如“Motion”参数调高增强运动感）。

生成与迭代优化

初步生成：用默认参数生成视频，观察AI的理解方向。

调整提示词：根据结果细化描述（如补充“雨滴反射光线”）。

微调参数：修改风格强度或运动程度，优化画面效果。

多轮迭代：重复生成-调整过程，直至接近预期。

二、提升画面质量的工具与方法Image-to-Video功能

用途：以静态图为起点生成动态视频，控制初始构图。

操作：先用文生图工具生成参考图，再通过Image-to-Video赋予运动效果。

Inpainting（智能填充）

用途：修复画面瑕疵或移除不需要的物体（如背景中的行人）。

效果：自然填充被修改区域，保持画面连贯性。

Green Screen（绿幕抠像）

用途：智能分离视频主体与背景，无需专业绿幕。

应用场景：合成不同场景素材或制作特效视频。

Motion Brush（运动笔刷）

用途：通过涂抹指定局部运动方向（如让树叶向右飘动）。

优势：精细控制动态细节，增强画面生动性。

三、常见挑战与解决方案画面不连贯

原因：AI生成每帧时存在随机性，导致元素突变或背景跳跃。

解决方案：缩短视频长度（如3-5秒片段）。

细化提示词（补充主体动作细节）。

使用Image-to-Video固定初始帧质量。

生成结果与预期不符

原因：提示词模糊或AI理解偏差。

解决方案：多轮迭代调整提示词（如替换“好看的”为“史诗级”）。

参考社区高质量案例，学习关键词组合。

加入风格限定（如“写实”“油画”）。

计算资源消耗大

原因：高分辨率或长时间视频生成需更多算力。

解决方案：初期测试用低分辨率或短时长验证提示词。

确定方向后投入资源生成最终版本。

“AI痕迹”明显

表现：画面缺乏物理规律或过渡不自然。

解决方案：后期编辑（剪辑、调色、添加音效）。

与其他素材混合，掩盖不自然部分。

四、RunwayML的其他实用功能Generative Erase（生成式擦除）

用途：智能填充视频中被擦除区域的内容（类似Photoshop的内容感知填充）。

应用场景：修复画面穿帮或移除多余元素。

Background Remover（背景移除）

用途：快速分离视频主体与背景，生成透明背景素材。

优势：简化后期合成流程，适用于制作GIF或特效视频。

模块化创作流程

示例：用文本生成视频获取基础素材。

用Inpainting修复瑕疵。

用Green Screen抠出主体。

用Motion Brush添加动态细节。

价值：降低专业视频制作门槛，实现端到端创作。

五、关键原则与建议精准提示词：结构化描述+具体关键词+负面提示词。迭代思维：将创作视为与AI的对话，通过反馈调整指令。工具协同：结合Image-to-Video、Inpainting等功能提升控制力。后期补充：利用剪辑、调色弥补AI生成的不自然部分。通过以上流程与方法，RunwayML可帮助创作者高效实现从文本到专业视频的转化，同时保留人类创意的核心地位。

帝国理工学院 (AI+ML) 申请要求+录取案例

帝国理工学院AI与ML相关硕士项目申请要求及录取案例如下：

一、申请要求（一）专业背景要求MSc Artificial Intelligence要求本科为数学、物理、工程类专业，需学习过大量数学、信息计算相关课程。

MSc Artificial Intelligence Applications and Innovation本科专业要求同上，侧重数学与信息计算基础。

MSc Computing(Artificial Intelligence and Machine Learning)本科需为数学、物理、工程类专业，且具备扎实的数学与信息计算课程背景。

MSc Applied Machine Learning要求本科为电子/电气工程专业，或学习过大量电子/电气工程专业课。

（二）语言要求雅思：总分7.0，单项不低于6.5。托福：总分100，单项不低于22。（三）申请截止日期（2024 Fall）MSc Artificial Intelligence：2024年6月30日。MSc Artificial Intelligence Applications and Innovation：2024年5月24日。MSc Computing(Artificial Intelligence and Machine Learning)：2024年6月30日。MSc Applied Machine Learning：2024年5月24日。（四）学费与学制学制：所有项目均为1年制。学费：MSc Artificial Intelligence：￡41,750

MSc Artificial Intelligence Applications and Innovation：￡39,000

MSc Computing(Artificial Intelligence and Machine Learning)：￡41,750

MSc Applied Machine Learning：￡41,750

二、录取案例（一）AI相关项目录取案例MSc Artificial Intelligence

985院校，应用数学专业，平均分89，GRE 328。

985院校，计算机专业，平均分91，GRE 334。

211院校，计算机专业，平均分92，GRE 328。

211院校，计算机专业，GPA 4.75/5.0，GRE 323。

211院校，计算机专业，平均分91。

MSc Artificial Intelligence Applications and Innovation

案例未单独列出，但申请要求与MSc Artificial Intelligence一致，可参考上述案例。

MSc Computing(Artificial Intelligence and Machine Learning)

案例未单独列出，但申请要求与MSc Artificial Intelligence一致，可参考上述案例。

（二）Applied Machine Learning录取案例985院校，软件工程专业，平均分89。985院校，计算机专业，平均分87，GRE 313。211院校，电气工程专业，平均分90，GRE 323。211院校，电子工程专业，平均分88。211院校，自动化专业，GPA 3.7/4.0。三、申请建议学术背景：确保本科专业与申请项目高度匹配，如申请AI项目需数学/工程背景，申请Applied Machine Learning需电子/电气工程背景。成绩要求：录取案例中，985/211院校学生平均分普遍在87分以上，GPA 3.7/4.0以上更具竞争力。标化考试：部分案例提交了GRE成绩（313-334），高GRE分数可能增加申请优势。语言成绩：需提前准备雅思/托福，确保达到最低要求（雅思7.0/托福100）。截止日期：注意不同项目的截止日期差异，尤其是MSc Applied Machine Learning和MSc Artificial Intelligence Applications and Innovation截止较早（2024年5月24日）。

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