以下为您介绍两种能帮您总结视频内容的 AI 工具： 1. GPT： 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPT 即可总结视频内容。总结完还可继续向 GPT 提问更多细节内容或探讨视频内容。 2. Get 笔记： 可以一键总结视频的笔记，支持抖音、小红书、B 站短视频和甚至是直播回放链接。 测试显示不仅能生成笔记，还有逐字稿。但使用时需注意：一是 AI 可能存在幻觉，生成内容仍需人类核对检查；二是若直播未准时开始，则不会生成直播笔记。

以下是一些可以自动查找数据并根据数据生成饼状图的 AI 工具： 1. PandasAI：这是一个让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答，目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：能够自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/ 此外，在一些特定的文档中还提到了通过代码生成和特定操作生成堆叠条形图、堆叠柱状图、百分比堆条形图等用于展示数据的方式。

以下是一些免费的 AI 音乐软件： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义您的音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离！ ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 此外，还有一些与音乐创作和制作相关的人工智能音频初创公司： （被 Apple 收购）：其音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：由 AI 驱动的软件引擎，可以生成音乐。它可以对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 ：全球最大的音乐教育平台。 ：用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 ：提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 ：视频编辑的音频解决方案。 ：由 AI 驱动的音乐工作室。 ：通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 ：AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 ：为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 ：为创作者提供的在线音乐软件，包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。

以下是一些可以自动查找数据生成饼状图的 AI 工具： 1. 对于一般的数据统计和图表生成，清华的智谱清言 Chatglm.cn 可能具备相关功能。 2. 在 CAD 领域，虽然主要是针对 CAD 图的生成，但也有一些工具可能适用于您的需求，例如： CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些工具来提高效率。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

飞书中将飞书多维表格里的字段捷径与 DeepSeek 关联的相关内容如下： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。涉及工具包括 Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。大体路径为：通过 Coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 Coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）时，新建带有 AI 能力的飞书多维表格，逐一添加字段，使用“DeepSeek R1”时需要关联火山方舟的账号信息，并勾选相关选项。 在 Coze 应用 + 多维表格的高速数据分析中，使用 Coze、飞书多维表格、自定义 AI 字段捷径（Agent）来实现数据的高效抓取与批量 AI 化处理。Coze 定义智能体，发布到飞书多维表格字段捷径，多维表格中使用和配置自定义的 AI 字段捷径，Coze 应用采用交互式界面将数据导入到飞书多维表格，并驱动多维表格自动运行，通过多维表格仪表盘对数据进行可视化。目的是让大家了解如何最高效率使用 AI，并将方案泛化到实际工作中。

ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。 它的工作原理是：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本。具体来说，它能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。其神经网络由大量简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（无循环等）。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，结果通常接近人类所产生的。但它也有一些限制，例如在训练（学习）时，其使用的策略可能与大脑不同且效率较低，内部没有“循环”或“重新计算数据”，这限制了其计算能力。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，GPT3.5 是免费版，拥有账号即可使用，但智能程度不如 GPT4，且无法使用 DALL.E3 等插件。GPT4 的 PLUS 套餐收费标准为 20 美金一个月，还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。

Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体，最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。它是一个 AI 自动生成图片的软件，通过用户输入文字就能生成对应的图片。其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder 以及进行迭代降噪并在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。 在硬件要求方面，建议使用不少于 16GB 内存，并有 60GB 以上的硬盘空间，需要用到 CUDA 架构，推荐使用 N 卡。目前也有对 A 卡的相关支持，但运算速度明显慢于 N 卡。在训练方面，不同模型有不同的训练要求，例如 SD1.5 训练要求 12G VARM，SDXL 训练要求 16G VARM。此外，还有诸如模型实例、融合模型、微调模型等相关内容。

目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说，如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能，可以考虑使用以下几种常见的方法： 1. 利用浏览器插件：例如谷歌浏览器的某些翻译插件，能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件：部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能：某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是，不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。

部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异： 华为昇腾社区：部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 腾讯云（自建服务器）：多机分布式部署，节点数量：2 个，单节点配置：HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，1.89/小时起；服务器部署的方式。 gitee ai：R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 需要注意的是，价格可能会有所变动，具体以各云计算厂商的最新公布为准。

使用 RAG 时需要注意以下几点： 1. 不能随意输入任何文档就期望得到准确回答。尽管 RAG 的基本概念不难理解，但有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素，如文档预处理、高效索引、相关性排序等，这些都需要专业知识和持续优化。 2. RAG 不能完全消除 AI 的幻觉。虽然它可以显著减少幻觉，但模型仍可能在检索到的信息基础上进行不当的推理或生成错误信息，只要有大模型参与，就有可能产生幻觉。 3. RAG 仍然消耗大模型的 Token。从流程上看，最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM，然后由 LLM 进行重新整理输出。 4. 从评估角度看，如果检索到的知识是无效的，会严重影响 LLM 应用的表现，因此将检索过程的精确度和召回率与整个 LLM 应用程序分开进行研究尤为重要。 5. RAG 存在局限性，它适合打造专才，不适合打造通才，能够为模型提供新的信息、专有领域知识等，但并不适合为模型提供通用领域知识。同时，在让模型保持稳定的风格或结构输出、降低 token 消耗等方面存在不足，这两点需要使用微调技术解决。