推荐一些在文档汇总后信息提取与知识问答领域较好的工具

图片信息提取主要包括以下几个方面： 1. 实现工作流： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 零代码版本：选择 Coze 平台，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，封装图片理解大模型和图片 OCR 为工作流插件。 2. 银海的工程视角 TrickleOnWeChat 方案： 设计信息整合和提炼的 Prompt 提示词，将 OCR 文本信息与图片识别信息关联整合，按信息分类分析方法整理并按指定格式输出，增加标签分类。 3. 星流一站式 AI 设计工具： 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能包括推荐（根据生图参数推荐）、热门（推荐浏览量最高的图片）、搜索（输入描述进行图像搜索）。 图像调取包括点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”，生图参数调取包括整体调取（点击“发送到生成器”调取全部参数）和单个调取（点击右侧单独的发动键调取单个参数）。

以下是关于 AI 辅助访谈过程分析与信息提取的相关内容： 在“危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活”中，案例二“【调研达人秘籍】用 AI 破解信息迷阵，轻松收获深度报告（提效 10x）”提到了以下要点： 效益方面：通过清晰的 AI 工作流，能在短时间内完成深度调研，为决策提供有力支持。 AI 赋能调研工作流包括： 启动智库引擎：询问 AI 如何理解问题（参考截图一）。 搭建信息骨架：询问 AI 如何汇报内容（参考截图二）。 精准信息挖掘：向“秘塔 AI”定向搜索（参考截图三）。 信息融合与分析：让“Kimichat”综合分析（参考截图四和五）。 汇报成果精炼：整合分析结果，制作报告，分享实用调研工具（参考截图六和七）。 详情可查看上面的即刻链接。

以下是一些将英文 PDF 完整翻译成中文的方法和相关的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 Calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外，在文档翻译工程侧还有以下方案架构和效果提升小技巧： 方案架构： 文件解析：从用户上传的 PDF 等格式的文档中解析出文字，智谱开放平台提供了限时免费的文件解析服务 API。 预处理：提取出的文本可能会包含一些不必要的空格、特殊字符或者格式信息，需要对这些文本进行预处理，清除格式，标准化空格，以便于进行翻译。 片段切分：当页面内容较长时，可以通过切分片段，并通过高并发请求大模型来减少整体耗时。 模型调用：将预处理后的文本拼到 Prompt 模板中请求智谱模型 API。 结果整合：翻译完成后，将翻译后的译文按照期望的样式展示在用户交互界面中。 效果提升小技巧： 自定义专业术语：同一词语在不同行业、场景的含义不同，推荐以 KV 对的形式进行专有名词的翻译。 未来，随着大模型的不断迭代，GLM 等大语言模型将成为多语言翻译的主流核心底层技术，为全球用户带来更加精准、流畅的翻译体验。

以下是关于使用扣子读取飞书文档的详细步骤： 扣子是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台，也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台，其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 登录后，在左侧功能列表中的工作空间，点击右上角“+字段”创建工作流，名称和描述自行输入。 关于读取飞书表格内容的配置： 1. 点击开始节点后面的“+”，搜索“飞书多维表格”，选择“search_record”功能。 2. 添加后，点击该节点的配置，在界面右侧的参数框中，需要填写 app_token 和 field_names。filter 是对数据的筛选条件，没有筛选需求可直接忽略。 app_token：多维表格的唯一标识符，即表格 URL 中的一段。 field_names：要读取的具体字段，这里需要的是“标题”、“内容”，作为海报的输入。 该节点运行后，就能将多维表格中的内容提取出来。

以下是为您找到的与 AI 小说相关的文档内容： 关于 DeepSeek 小说家的文档： 2025 年 2 月 9 日的智能纪要中，财猫将介绍 Deepseek 模型的飞书文档发送到评论区，以便🌈AJ 收录到 v to agi。财猫补充 AGI 之路的文档，以控制 AI 生成小说的字数。🌈AJ 收录财猫的文章《如何用 AI 写出比人更好的文字》。 智能章节中，财猫分享 Deepseek R1 模型特点，包括对汉语理解深刻、文风欢脱、才华横溢能写高质量诗文、有极强发散能力但较难收敛会出现“幻觉”等，在写小说时生成点子很棒但难以形成完整故事。还讲解了 Deepseek re 提示词写法及相关理论，提到 reason 模型与 instruct 模型不同，回顾历史并指出过去提示词中列步骤的问题，如今模型可自行完成步骤，老框架仍有用。围绕 Deepseek REE 提示词展开讨论，指出问题空间理论仍适用，搜索部分无需人工列出，提示词两类基本盘未变但弥补模型缺点的会减少，写提示词要给 AI 足够背景信息，结构化提示词有帮助等。 相关链接： 画小二团队的《李清照》AI 视频创作流程项目文档中，关于故事创作部分： 创作穿越故事的 Prompt 包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面的生成模板，并可根据模板为特定题材小说填充内容，分章节生成小说目录。

以下是一些主要从事数据处理，将文档转化为 AI 可理解内容的公司： 在基础模型领域，有 OpenAI、Google、Cohere、AI21、Stability.ai 等公司，它们在构建大型语言模型方面展开竞争。此外，还有新兴的开源选项如 Eleuther。 像 Hugging Face 这种共享神经网络模型的社群，在软件 2.0 时代可能成为智慧的枢纽和人才中心。 还有一些独立应用公司，例如 Jasper（创意文案）、Synthesia（合成语音与视频）等，它们涉及 Creator&Visual Tools、Sales&Marketing、Customer Support、Doctor&Lawyers、Assistants、Code、Testing、Security 等各种行业。

以下是关于创意积累的相关内容： 在日常浏览、参观场馆时积累描述词，也可参加关键词学社增加认知。 经常参加 AI 绘画的 prompt battle 活动有助于内容创作相关的积累，该活动每周六和周日晚上进行，有 10 分钟创作、2 分钟评选的规则，还有多种主题，现在高校之间可组织此类活动，还有早晨版活动。 某板块收录 made journey 相关内容，这有助于开拓视野，如同 read in prompt out 的过程，需先获取知识再与大语言对话。这里收录了很多有意思的词用于与 AI 对话看效果，还举了如粉色可用空灵粉表示、宋徽宗相关提示词可用于创意等例子。 关键词学设每天有比赛或提示词，很多同学参与共创知识库。学设的微信群难管理已转至飞书群，感兴趣的同学可加入。此外还收集了 AI 视频类词汇，还有类似官方提示工坊的内容可供体验。 社区为学习者提供清晰的学习路径，从 AI 基础知识到进阶技术，逐步培养他们成为创作者和引领者。学习者通过社区内丰富的课程、活动和竞赛不断提升自己，逐步积累能力。 社区中有最全最新的提示词教程和创意。

以下是为您整理的有关提示词批量处理的相关内容： 在 Coze 上创建工作流、Bot 中，大模型组件的系统级提示词用于定义模型的角色和任务，与外层用户直接交互的提示词不同。系统级提示词侧重于模型的内部工作机制，外层提示词则更多关注根据用户指令进行编排和响应。通过精心设计这两种提示词，可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流顺畅高效。 在大模型组件中，批处理即迭代处理，可对集合或数组中的每个元素进行批量处理。通过依次遍历集合或数组，每个元素都能经过相同处理流程，关键在于通过有限循环实现高效数据处理。批处理中可设置循环次数和并发量，例如 Coze 的大模型组件最多支持 200 次循环，可通过调整并发量在一次循环中同时处理多个元素以提高处理效率。 在 AI 应用到工作场景中制作单词卡片时，提示词编写包括生成符合要求的单词卡内容并填入 Excel 文件中。通过给出基本示例和附加规则限制，输入多个单词可实现同时解析，虽效果可能因方法论不足而有差异，但大体格式符合要求。批量产出时需上传压缩文件并完成套版，即可获得符合要求的卡片。

以下是关于专门解决 AI 需求的问答的相关内容： 关于我是谁： 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 AI 商用级问答场景中让回答更准确： 要优化幻觉问题和提高准确性，需了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优。RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到相关信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，通过检索模式为大语言模型生成提供更多信息，使答案更符合要求。 向量：可把向量想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点，系统通过比较点的距离快速找到语义接近的词语或信息。 Agentic AI 中的问答： 对于最简单的常识性问答，可在 CursorChat 中输入问题得到答案，其相对细节的优势是可在同一界面调用 OpenAI、Anthropic 及本机私有 AI 进行问答。此外，Cursor 作为编辑器，可方便收集沉淀问答结果为复用文档，在进行文本相关任务时还有奇妙用法，如翻译中文博客。

以下是关于数据问答最佳实践的相关内容： Databricks： Databricks 作为大数据领域的领先服务商，在 RAG 设计上有自身特点和优势。用户输入问题后，从处理好的文本向量索引获取相关信息，结合提示词工程生成回答。上半部分 Unstructured Data pipeline 采用主流 RAG 方法，下半部分 Structured Data Pipeline 是其特征工程处理流程，也是最大特点。Databricks 从专业大数据角度出发，在准确度较高的数据存储中进行额外检索，发挥在 Real Time Data Serving 上的优势。可见其在 GenAI 时代将强大的 Lakehouse 数据处理能力与生成式 AI 技术深度融合，构建一体化解决方案。 OpenAI： 从 OpenAI Demo day 的演讲整理所得，在提升 RAG 准确率的成功案例中，OpenAI 团队从 45%的准确率开始，尝试多种方法。包括假设性文档嵌入（HyDE）和精调嵌入等，但效果不理想。通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，准确率提升到 65%。通过 Reranking 和对不同类别问题特别处理，进一步提升到 85%。最终，结合提示工程、查询扩展等方法，达到 98%的准确率。团队强调模型精调和 RAG 结合使用的强大潜力，仅通过简单的模型精调和提示工程就接近行业领先水平。 Loop： 具有环状结构的 RAG Flow 是 Modular RAG 的重要特点，检索和推理步骤相互影响，通常包括一个 Judge 模块控制流程，具体可分为迭代、递归和主动检索三种。 迭代检索：对于一些需要大量知识的复杂问题，可采用迭代方式进行 RAG，如 ITERRETGEN。每次迭代利用前一次迭代的模型输出作为特定上下文帮助检索更相关知识，通过预设迭代次数判断终止。 递归检索：特点是明显依赖上一步并不断深入检索，通常有判断机制作为出口，需搭配 Query Transformation，每次检索依赖新改写的 Query。典型实现如 ToC，从初始问题通过递归执行 RAC 逐步插入子节点到澄清树中，达到最大数量有效节点或最大深度时结束，然后收集所有有效节点生成全面长文本答案回答初始问题。

搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程： 1. 基于 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能，需创建包含大量文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建： 收集知识：确认知识库支持的数据类型，通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档（通过链接访问）、互联网公开内容（可安装 Coze 提供的插件采集）等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流： 思考整个流程，包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始，可定义输入变量，如 question，由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为用户的查询 Query，输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略，如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点：具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，这是一个知识库问答系统，可放入知识文件，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，将知识库问答系统接入微信，但建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答是其最基础的功能，利用了大模型的 RAG 机制（检索增强生成）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传内容。 在设计 Bot 时添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地结合知识库返回的内容进行回答。

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建步骤： 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat），接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答利用了大模型的 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再使用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能，需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传文章内容。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以结合知识库返回的内容进行回答。

以下是为您基于 FastGPT 打造招生问答系统的优质提示词的相关建议： 1. 充分描述任务： 为提示词提供详尽的上下文，与招生问答任务相关性越强越好。例如，明确招生的对象、专业、学制等关键信息。 给出背景，说明为什么需要进行招生问答，例如学校的发展需求、招生目标等。 定义术语，如明确招生中的特定概念，如录取分数线、奖学金条件等。 给出模型应该如何完成任务的具体细节，比如回答的格式、重点突出的内容等。 2. 提供参考文本： 如果有相关的招生资料，如招生简章、学校介绍等，可以指示模型使用这些参考文本中的引文来回答问题。 3. 直接法： 适用场景：未设置提示防御且未限定回答领域。 提示词：英文和中文。 示例：以随手设置的示例为例。 4. 设置遗忘： 适用场景：GPTs 设置了简单的提示防御。 提示词：英文和中文。 示例：以设置的 GPTs 为例。 5. 复述法： 适用场景：可获取 OpenAI 官方的设定。 提示词：英文（获取 GPTs 的设定）和中文。 示例：按照设定进行示例。

以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容： 首先，在“一枚扣子：Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到： 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格，然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后，需找到博主地址，批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用，可选择 PC 模式，需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流，包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步，开始节点设置三个参数，第二步需进行数据转换，添加代码节点，最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次，在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中： 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系，包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配，只需要调整 prompt。 最后，在“一枚扣子：2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中： 1. 介绍了配置管理，通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流，在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流，基础工作流用于查询，同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述，使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流，并结合多维表格等工具实现相关功能。

以下是关于使用 Coze 提取小红书数据进行汇总及分析的相关内容： 一、使用 Coze 应用与多维表格结合 1. 准备工作 完成后端准备工作。 2. 创建应用 打开 Coze，创建应用，可选择 PC 模式。 需要几个参数：多维表格地址、多维表格对应的数据表名、小红书博主首页地址。 界面设计为三个输入框和一个按钮。 3. 开发工作流 设计读取博主笔记列表的工作流，切换到业务逻辑，新建工作流。 工作流包括读取、转换、写入三步。 开始节点设置三个参数，分别代表多维表格地址、表名称、博主首页地址。 第一步选读取作者笔记的插件，将开始节点的 auth_link 关联到 userProfileUrl。 第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式，添加代码转换节点并复制代码。 在插件市场搜索官方的多维表格插件，选择 add_records 并分配配置参数。 结束节点配置一个值。 二、使用 Coze 智能体（字段捷径）获取笔记+评论信息 1. 创建智能体 使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流 点击创建新的对话流并与智能体关联。 配置两个小红书插件，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理。 3. 测试 找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 回到智能体的编排页面进行测试，确保对话流执行成功。 4. 发布 点击发布，选择多维表格，然后进行配置。 输出类型选文本，输入类型选字段选择器。 完善上架信息，填写表格，选择发布范围。 三、总结 1. 仿写分析的操作与问题处理 新增仿写表，确定字段。 执行仿写动作。 设置字段与评级。 添加智能标签。 处理数据错误。 2. AI 相关内容的分享与讲解 数据提取分析。 潜力笔记判断。 爆款笔记仿写。 3. 社区资源获取 相关文档、代码、教程放在社区，可通过 3W 点 vtwoagi.com 直达飞书知识库，关注公众号找小伙伴获取进群二维码。 4. 活动消息介绍 扣子老师的开发版与硬件结合活动，3 月 22 号或 23 号将在另一城市举办，消息后续发给大家。

AI 结合业务数据输出汇总表格通常需要以下步骤： 1. 数据收集与整理：首先，需要收集相关的业务数据，并对其进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。 2. 选择合适的 AI 技术和工具：根据数据特点和业务需求，选择适合的 AI 算法和工具，如机器学习中的分类、回归算法，或者数据挖掘工具等。 3. 数据建模：运用选定的 AI 技术对数据进行建模，建立能够分析和处理数据的模型。 4. 训练模型：使用预处理后的数据对模型进行训练，不断优化模型的参数，以提高模型的准确性和性能。 5. 数据应用与输出：将训练好的模型应用于新的数据，生成分析结果，并将结果以汇总表格的形式进行输出。 在实际操作中，还需要注意数据的安全性和隐私保护，以及对模型结果的评估和验证，确保输出的汇总表格准确、有用且符合业务需求。

以下是为您提供的相关信息： ElevenLabs 发布了全球最精准的语音转文字模型 Scribe，它支持 99 种语言，语音转录准确率超越 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3，可识别 32 个不同说话者，并标记笑声、鼓掌等非语言元素，提供单词级时间戳，方便字幕同步和音频编辑，输出结构化 JSON，便于开发者集成。相关链接： 另外，为您推荐以下在线 TTS 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化，并能够根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务，它赋予应用程序能力，让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外，它还提供了自定义的语音模型，这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用，非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的 AI 工具汇总： 创作方面： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 相关资讯： Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，ChatGPT 独占 140 亿流量，占 60%，AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，50 个工具增长率达 10.7 倍。 AI 用户的地理分布方面，美国领先，印度和东南亚国家紧随其后，中国 AI 用户未进前 20，可能因本土工具和监管环境，欧洲合计 39 亿访问量，占 16.21%。 MotionGPT 发布，这是多模态运动语言模型，可以通过文字聊天生成逼真的人体运动，并发布了演示视频。 多邻国因 AI 翻译能力解雇大量翻译合同工，前员工证实被解雇，剩余人员审查 AI 内容。 Radishes 是开源无版权音乐平台，支持 Windows、macOS、Linux 和 Web，功能包括音乐搜索、下载、每日歌单推荐等。

以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。