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央视的AI我中华教程文档有吗？

Answer

链接里有相关的教程，以下是相关的文章信息：

  • 2024 年 3 月 20 日，黄社长用 AIGC 生成了一条全国文旅宣传片《AI 我中华》，也被央视转载了，全流程使用 AI 制作，利用 AI 生视频及 AI 配音技术，让 34 个省级行政区的名字和当地特色巧妙结合，展现大美中华。
  • 《思维模型地图》这份文档是混沌大学上海分社提供的思维模型和商业策略汇编，涵盖了创新、组织心智、沟通视窗、RPV 框架、心理学模型、用户体验、创新评估、购买决策、组织文化、学习方法和商业模式等多个方面。它旨在帮助读者通过不同的框架和模型来提升思维能力、决策质量和组织效能。
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《[央视：AI我中华工作流程分享](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IQvqwJZ7jiv3OLkI6cccI3GYn64)》黄社长用AIGC生成了一条全国文旅宣传片《AI我中华》，也被央视转载了，全流程使用AI制作，利用AI生视频及AI配音技术，让34个省级行政区的名字和当地特色巧妙结合，展现大美中华。公开整个工作流及拉片分析：今日春分，附上SD稳定关键词和参数，作者三思，欢迎大家动手尝试。[教程：04_春分](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BYIJw7yWLiSGe4kODXRcGKNUnte)《[思维模型地图](https://waytoagi.feishu.cn/record/NfxIrs7rieKjV3cBS3ZcHQhknFd)》这份文档是混沌大学上海分社提供的思维模型和商业策略汇编，涵盖了创新、组织心智、沟通视窗、RPV框架、心理学模型、用户体验、创新评估、购买决策、组织文化、学习方法和商业模式等多个方面。它旨在帮助读者通过不同的框架和模型来提升思维能力、决策质量和组织效能。

AI离谱社黄师傅：AI 我中华工作流程分享

画面52：宁夏文字（Runway+SD光影文字）画面53~~54：新疆人文：人+水果（Runway+MJ）画面56：西藏风景：布达拉宫（Runway+MJ）画面57：西藏文字（Runway+SD光影文字）画面58：内蒙古风景：草原放牧（Runway+MJ）画面59：内蒙古文字（Runway+SD光影文字）画面60：河北人文：京剧（Runway+MJ）画面61：河北文字（Runway+SD光影文字）画面62：河南人文：少林寺（Runway+MJ）画面63：河南文字（Runway+SD光影文字）画面64~~65：福建风景：土楼+泉州（Runway+MJ）画面66：福建文字（Runway+SD光影文字）画面67：山东文字：海鲜（Runway+SD光影文字）画面70~~73：历史人文：门+马踏飞燕+鼎+三星堆（Deforum+MJ)画面74：甘肃人文：敦煌壁画+石窟（Runway+MJ）画面76~~79：陕西人文：永乐门+赛博西安+赛博兵马俑+车马（Deforum+MJ)画面81：山西人文：塔+剪纸（Runway+MJ）画面82：山西文字（Runway+SD光影文字）画面83：青海人文：青海湖（Runway+MJ）画面84：青海文字（Runway+SD光影文字）画面85：辽宁人文：重工业（Runway+MJ）画面86：辽宁文字（Runway+SD光影文字）

AI离谱社黄师傅：AI 我中华工作流程分享

画面7~~9：北京风景：永定河+门头沟+天坛（Deforum+MJ)画面10：北京文字（Runway+SD光影文字）画面15：四川文字（Runway+SD光影文字）画面20：重庆美食：火锅（Runway+MJ)画面21：重庆文字（Runway+SD光影文字）画面24~~25：广东人文：舞狮（Runway+MJ)画面26：广东文字（Runway+SD光影文字）画面30~~31：黑龙江文字（Runway+SD光影文字）画面32~~33：黑龙江人文：圣·索菲亚教堂+冰糖葫芦（Deforum+MJ)画面34：吉林文字：雾凇（Runway+SD光影文字）画面35：吉林风景：冷面（Runway+MJ）画面36：湖北文字：热干面（Runway+SD光影文字）画面38：湖南文字（Runway+SD光影文字）画面39：贵州风景：黄果树瀑布（Runway+MJ）画面40：贵州文字（Runway+SD光影文字）画面41~42：广西风景：梯田+螺狮粉（Runway+MJ）画面43：广西文字（Runway+SD光影文字）画面46：云南文字（Runway+SD光影文字）画面47：海南风景：椰树海边（Runway+MJ）画面48：海南文字（Runway+SD光影文字）画面49：江苏风景：拙政园（Runway+MJ）画面50：江苏文字：刺绣（Runway+SD光影文字）画面51：宁夏风景：葡萄园（Runway+MJ）

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可以写仿制药申报资料的ai有吗
目前尚未有专门用于撰写仿制药申报资料的 AI 工具。但在 AI 领域不断发展的情况下，未来可能会出现相关的应用。
2025-02-03
去除视频马赛克的AI工具有吗？
目前市面上有一些可以去除视频马赛克的 AI 工具，以下为您推荐： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 需要注意的是，这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-15
静态图生成动态图的工具有吗
以下是一些可以将静态图生成动态图的工具： 1. Comfyui LivePortrait： 可以精确控制眼睛和嘴唇的动作，无缝拼接多个肖像，将不同人物特征合并成一个视频，确保过渡自然流畅。 使用了不同于主流扩散方法的隐式关键点框架，在计算效率和可控性之间取得有效平衡。 生成的动画质量优于现有的非扩散和扩散模型方法，在 RTX 4090 GPU 上，生成速度为每帧 12.8 毫秒。 支持各种风格的图片，常见的动物面部迁移，并可以微调面部运动幅度。 工作流与模型地址： https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy https://pan.quark.cn/s/8dfd7ace4f05 内容依技术发展更新，请以文档为准 https://xiaobot.net/post/74238a84d2734b2ca195ed2858b24ffe 2. 视频工具 VIGGLE： Mix（让视频的动作映射到图片人物身上）：先上传一个视频和一张角色图像，Viggle 会自动将视频的动态赋予给这个角色，形成一段新视频。能模拟出角色的 3D 状态，准确还原处理原视频中身体旋转、四肢交叠等动作。（也可以利用现有的模版视频作为动作获取来源） Multi（多人模式）：通过视频的动作，将上传的多个角色进行识别并赋予给这个角色，形成一段新视频。 Move（将视频的动作直接映射在图片人物身上）：不同于 Mix 的图片元素替换原视频内容，Move 主要是通过将动作映射在图像里面的人物身上，实现“让静态图动起来”。 案例： 评价： ：https://x.com/imxiaohu/status/1771173928591093940 兄弟们，又出来个牛 P 玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小 case...最牛 P 的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换...其核心技术基于 JST1 模型。JST1 是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle 将根据这些指示生成视频。 基于物理的动画：JST1 模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3D 角色和场景创建：Viggle 不仅限于传统的 2D 视频制作，它还能够创建 3D 角色和场景。
2025-01-11
rag教程有吗
以下为您提供关于 RAG 的教程： 首先，有一篇题为“胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程”的文章。作者大圣指出这是面向普通人的 RAG 科普，而非技术向文章。文章强调 RAG 技术在当前 AI 发展中的重要性，其衍生产品能为企业和个人带来效率提升，但也存在局限性。作者希望通过阐述 RAG 完整流程，让读者全面认知该技术，管理好预期，在使用相关产品时能充分发挥其潜力。适合包括 AI 爱好者、企业老板、AI 产品经理等人群。 其次，“【AI+知识库】商业化问答场景，让 AI 回复更准确，一篇专为所有‘小白’讲透 RAG 的实例教程（上篇）”中提到，通过一个简单的问答示例展示了有时回答不准确的情况，从而引出 RAG 这一优化回答的专业术语。接着介绍了基础概念，RAG 即检索增强生成，由检索器和生成器组成，适合处理需要广泛知识的任务。 最后，在“胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程”中还提到了 RAG 全貌概览。RAG 流程分为离线数据处理和在线检索两个过程，离线数据处理构建知识库，在线检索则是利用知识库和大模型进行查询。以构建智能问答客服为例来了解 RAG 流程中的 What 与 Why 。
2024-12-30
小红书视频生成工具有吗
以下是为您找到的小红书视频生成工具相关信息： 生成式 AI 视频挑战赛中，视频工具建议使用 Dreamina、HeyGen 等 Talking Photo/LipSync 工具。 小红书加微引导图生成器，针对小红书的封锁问题，生成乱码微信号图片绕过平台屏蔽，是解决小红书导流难题的实用工具。传送门：
2024-11-29
我想要能够爬取我想要的视频的工作流有吗
以下为您提供两种关于视频爬取工作流的信息： 1. Stable Video Diffusion 模型的 ComfyUI 部署实战： 完成准备工作后运行 ComfyUI。 安装 ComfyUI Manager 插件。 下载工作流，使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载。 点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，可通过工作流上的绿色框查看运行进度。 生成的视频可在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看。若出现显存溢出问题，请另行处理。工作流可关注公众号「魔方 AI 空间」，回复【SVD】获取。 2. 来来的 AI 视频短片工作流： 完整文档： 工作流概述： 概念设定：MJ 剧本+分镜：ChatGPT AI 出图：MJ,SD,D3 AI 视频：Runway，pika，PixVerse，Morph Studio 对白+旁白：11labs，睿声 音效+音乐：SUNO,UDIO,AUDIOGEN 视频高清化：Topaz Video 字幕+剪辑：CapCut，剪映 直播回放：
2024-11-21
AI绘图教学
以下是为您提供的 AI 绘图教学内容： 一、SD 新手视频教程 1. 强烈推荐的学完变大神系列章节教学视频： 2. 课程内容： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 二、AI 线上绘画教程 1. 背景：如果工作中需要大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低，但有免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标：让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项： 本教程适用于入门玩家，让读者看完就能自己作图玩或者应用到职场。 如果有疑问或文章不清晰，可以评论区联系作者或加微信 designurlife1st（记得备注来意：ai 绘图交流）。 教程内容会持续更新，欢迎关注和催更。 三、支线剧本提交页 1. 剧本共创指引中的 AI 出图教学及资料： MJ 官方手册：https://docs.midjourney.com/ Prompt 魔法书：https://aituts.ck.page/promptsbook eSheep： 如何在 MJ 中保持角色一致性： 2. 剧本共创指引中的 AI 视频教学及资料： 什么是相似形转场：
2025-02-05
个人如何通过AI获取收入
个人通过 AI 获取收入的方式主要有以下几种： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业找到工作机会，获得不错的收入。但能否赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等，需要持续学习和实践。 2. 在公司给自己贴“AI 大神”标签，提升个人影响力。 3. 在社交网络分享相关成果，扩大影响力。 4. 承接项目开发，例如通过增加画板节点，结合公司 Logo 生成一系列公司主题的产品邮票，或者承接类似需求，扩充工作流以适应更复杂的业务。 5. 对于内容创作，利用生成式 AI 进行艺术创作，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。
2025-02-05
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从“理解→实践→问题解决→加深理解”。 以 Hello World 为起点，验证环境、建立信心、理解基本概念。 建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文： 2. 写提示词与直接写代码的价值探讨： 分享了 AI 编程工具 Composer 的使用方法与效率优势。 对比自然语言 Prompt 和直接写代码的场景，分析两者的适用性和优劣势。 提出适合 AI Composer 的场景，例如重构代码、写测试、跨端开发等。 3. 软件 2.0 编程： 在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 日益流行。 考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，有很多令人兴奋的机会。 长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为开发通用人工智能（AGI）时，很可能会使用软件 2.0。
2025-02-04
不懂编码，如何成为一名ai培训师
要成为一名 AI 培训师，即使不懂编码，也可以从以下几个方面努力： 1. 深入理解 AI 理论和概念：掌握 AI 的基本原理、算法、应用场景等知识。 2. 熟悉 AI 工具和平台：了解并能熟练使用常见的 AI 工具和平台，如一些无需编码的 AI 应用开发工具。 3. 培养教学能力：包括课程设计、讲解技巧、与学员互动等方面的能力。 4. 注重案例分析：通过实际的 AI 应用案例，深入理解其实现过程和效果。 5. 持续学习和更新知识：AI 领域发展迅速，要不断跟进最新的技术和趋势。 对于编码相关的培训，如果您要教授编码课程，可能需要先让学生通过手动编码学习，掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具。比如在健康类课程中，如果学生开发应用，您可能不太在意他们是否使用生成式 AI 来编写代码，而更关注学生基于健康习惯设计健康活动。但在编码课程中，可能需要对学生使用生成式 AI 编写代码进行严格要求。
2025-02-04
当我想要解决一个问题，面对如此多的AI站点和AI智能体，我该如何选择？
在面对众多的 AI 站点和 AI 智能体时，您可以从以下几个方面进行选择： 1. 明确自身需求：确定您希望解决的具体问题和期望达到的目标，以便找到与之匹配的 AI 工具。 2. 了解功能特点：不同的 AI 智能体具有不同的功能和优势。例如，有些擅长自然语言处理和回答各种问题，有些则在特定领域如编程、设计等有出色表现。 3. 考虑技术能力：包括模型的性能、上下文窗口长度、响应速度和并发支持等。响应速度快、并发支持高的工具能在多人使用时保持良好性能。 4. 成本因素：关注免费或低价的选项，以降低使用成本。 5. 个性化需求满足：选择能够根据您的业务场景和个性化需求进行定制的 AI 智能体。 例如，字节的扣子（Coze）是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot，并可发布到多种社交平台和通讯软件上。而在开发 AI 插件时，像 AI Share Card 插件会根据需求选择合适的模型，如选用了具有较长上下文窗口、免费且并发支持高的 GLM4flash 模型。 总之，要综合考虑自身需求、功能特点、技术能力、成本和个性化等因素，选择最适合您的 AI 站点和智能体。
2025-02-04
在写文章方面AI给我们的帮助有哪些
在写文章方面，AI 能为我们提供多方面的帮助： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 利用 AI 不到 30 分钟打造爆款公众号文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词（prompt）： 已有基本提示词时，AI 能生成基础文章。 若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，让 AI 更好捕捉文章语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词不仅提供明确指导，还设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章。但最终产出的内容可能需微调，以符合预期和公众号风格。
2025-02-04
飞书文档如何作为知识库输入到coze平台
要将飞书文档作为知识库输入到 Coze 平台，主要有以下步骤： 1. 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入。 飞书的文档内容会以区分开来，可以点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot，添加好可以在调试区测试效果。 2. 本地文档： 注意如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面。 画小二这个课程 80 节课程，分为了 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用： 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外，创建知识库并上传文本内容有以下方式： 1. 在线数据： 自动采集方式：适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL。在弹出的页面完成输入要上传的网站地址、选择是否需要定期同步网站内容及周期等操作。 当上传完成后单击下一步，系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集方式：适用于需要精准采集网页上指定内容的场景。 安装扩展程序，详情请参考。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 Coze 的知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容，还提供了多样化的检索能力，主要包括两大核心能力：一是能够存储和管理外部数据；二是增强检索能力。Coze 支持从多种数据源，如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。上传后，系统会自动将知识内容切分成多个片段进行存储，并允许用户自定义内容分片规则。Coze 还提供了多种检索方式来对存储的内容片段进行高效检索，例如全文检索可以通过关键词快速找到相关的内容片段并召回。基于这些召回的内容片段，大模型将生成最终的回复内容。Coze 支持上传文本内容及结构化表格数据，以适应各种使用场景。
2025-02-04
文档翻译
以下是将英文 PDF 完整翻译成中文的方法： 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）。 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，在文档翻译工程侧方案中： 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。 同一词语在不同行业、场景的含义不同，推荐您以 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。
2025-01-30
能够翻译长篇英文文档最好的AI是谁？
目前在翻译长篇英文文档方面，没有绝对的“最好”的 AI 。不同的 AI 翻译工具都有其特点和优势，例如谷歌翻译、百度翻译、有道翻译等。它们的翻译质量会受到文档的领域、语言风格、复杂程度等多种因素的影响。您可以根据具体的需求和文档特点，对不同的翻译工具进行尝试和比较，以找到最适合您的那一个。
2025-01-29
免费好用的Ai画布，可用于整理文档、思维导图
以下为您推荐一些免费好用的可用于整理文档、思维导图的 AI 画布工具： 1. Imagen 3： 功能点： 图像生成：根据用户输入的 Prompt 生成图像。 Prompt 智能拆解：能够自动拆解用户输入的 Prompt，并提供下拉框选项。 自动联想：提供自动联想功能，帮助用户选择更合适的词汇。 优势： 无需排队：用户可以直接使用，无需排队。 免费使用：目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。 交互人性化：提供了人性化的交互设计，如自动联想和下拉框选项。 语义理解：具有较好的语义理解能力，能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。 灵活性：用户可以根据自动联想的功能，灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。 2. FunBlocks AIFlow： FunBlocks 是一个效率工具集成平台，集成了 AI Graphics（绘图）、AI Mindmap（思维导图）、AI Slides（演示文稿）、AI Youtube Summarizer（视频总结）等等多款 AI 应用。 FunBlocks AIFlow 是平台内一款自由画布类工具，近期更新后变得更加好用了！输入探索主题后，AI 会将其自动拆解成不同模块，并支持每个节点的深度编辑（包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等）。而且！FunBlocks AIFlow 还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式，对于多模态交互需求非常友好。 3. Lucidchart： 简介：Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能： 拖放界面，易于使用。 支持团队协作和实时编辑。 丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 4. Microsoft Visio： 简介：Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能： 集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作。 丰富的图表类型和模板。 支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 5. Diagrams.net： 简介：Diagrams.net 是一个免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能： 支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）。 多种图形和模板，易于创建和分享图表。 可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/
2025-01-26
Ai画布，可用于整理文档、思维导图
以下是一些关于 AI 画布可用于整理文档、思维导图的相关信息： 自由画布类 AIGC 工具： Flowith 2.0：是一款出海应用，在具备 Refly 几乎所有功能的基础上，有很多独特设计。如知识库允许自行上传制作并发布，还能添加或购买他人的知识库；内容编辑器有多种模式；强化了 Agent 功能设计和对话模式；支持团队协作。 FunBlocks AIFlow：是 FunBlocks 效率工具集成平台内的一款自由画布类工具，输入探索主题后，AI 会自动拆解成不同模块，并支持每个节点的深度编辑，还支持多种内容形式的自由节点上传。 AI 画示意图的工具和步骤： 假设创建项目管理流程图，可使用 Lucidchart，步骤如下： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 绘制示意图的推荐 AI 工具和平台： Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图，具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富模板库和自动布局功能等。官网： Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂图表，AI 功能可帮助自动化布局和优化设计，集成 Office 365，有丰富图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网： Diagrams.net：免费开源的在线图表绘制工具，适用于各种示意图绘制，支持本地和云存储，有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：
2025-01-26
大模型下文档投喂后，大模型是如何解读文档提取出答案？
大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段，并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建一个结构化的知识框架，使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时，合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终，全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息，上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。
2025-01-23
deepseek教程
以下是关于 DeepSeek 的教程： 网址：https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 获得游戏代码：只需点击开始对话，左边选择代码助手，直接向其许愿即可。 提示词使用： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 。 如何使用： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向，Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 使用技巧： 特点与优势： 1. 推理型大模型：核心是推理型大模型，不需要用户提供详细步骤指令，通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 3. 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，不是简单罗列信息。 4. 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 正确方法： 1. 可以扔掉提示词模板：用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，提示词模板的目的是清晰表达，如果使用也完全没问题。 2. 让 DeepSeek“说人话”：在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，可以让 DeepSeek 的回答更加通俗易懂。 3. 激发深度思考：让 DeepSeek 进行批判性思考、反面思考和复盘，以恢复其深度思考能力。 4. 文风转换：通过指定模仿的作家和文体，让 DeepSeek 生成符合特定风格的文本。
2025-02-01
零基础，如何系统性的学习和运用AI，请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。
2025-01-29
cursor教程
以下是关于 Cursor 教程的相关内容： 1. 中文教程网站： 网站：，提供中文教程，帮助用户更好地掌握 AI 代码编辑器 Cursor 的使用方法，适合想深入了解和学习 Cursor 的用户。 2. 配置教程： 从穷👻套餐 2.0 开始，对 Cursor 的配置主要集中在接入更多模型，如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等，大部分是为了省 API 费用，但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。接入再多的模型也无法完全填平 Cursor 免费版和 Cursor Pro 的差距，如 Agent、Yolo、Composer、Tab 代码补全等功能被限制。此次收集到 3 个插件，2 大 API 和 N 个新的提示语用法，给 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 3. 0 编程基础入门极简使用指南： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求，如“帮我做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩”，并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。
2025-01-29
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块： 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置，如触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-01-28
liblib教程
以下是关于 liblib 的教程： 线稿提取教程： 1. 出两张彩色的稍连贯的图片。 2. 提取第一张的线稿图： 用 liblib 提取，进入 https://www.liblib.art/ 。 点击【在线生图】。 滑到下面找出【ControlNet】并点击右侧。 点击上传图片。 勾选【启用】、【允许预览】、【Lineart】，预处理器选择【写实线稿提取】，并点击【运行&预览】。 把右侧的黑白图拉到左侧栏，预处理器改为【invert（白底黑线反色）】，并点击【运行&预览】，线稿提取大功告成！右键图片另存即可。 文生图简明操作流程： 1. 定主题：确定要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设成 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词、短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 此外，还有 Liblibai 简易上手教程，包含概念与功能说明、简明操作流程、prompt 简易技巧三部分。可通过进入免费在线生图。若有不明白之处，可在评论区交流或添加微信：designurlife1st 沟通。
2025-01-28
从零到一的 LLM 学习教程
以下是从零到一学习 LLM 的教程： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 运用 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外，为您推荐以下 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合的学习资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，主要包括：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. LLMs 九层妖塔： 地址： 简介：ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 关于 LLM 的预测原理： LLM 接触了包括教科书、文章、网站等在内的庞大数据集。在训练阶段，它们学会了理解语言的上下文和流动性，掌握了包括语法、风格，甚至是文本的语调等方面。当您用一个句子或问题来指导 LLM 时，它便利用自己所学的知识，预测接下来最可能的一个或几个词。这不仅是基于它在训练期间观察到的模式和规则的推测。 在提示工程方面，鉴于 LLM 的概率本质，提示工程师面临的挑战是如何引导 LLM 向着高度可预测和准确的结果方向发展。在相关课程中，您将学习许多技巧，这些技巧将帮助您掌握高度可预测的 LLM 输出结果的艺术和科学。但在深入学习之前，可以先从一些简单的练习开始，激活思维。
2025-01-28