Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

本地部署AI 工具有哪些

Answer

根据您的要求,我找到了一些可以本地部署的AI工具和平台的信息。以下是一些推荐的工具:

  1. GPT4ALL

    • GPT4ALL是一个开源聊天机器人生态系统,可以本地部署实现离线AI。它支持Windows、MAC、Ubuntu系统。
  2. Ollama

    • Ollama是一个提供从模型训练到部署、管理和服务化的一站式解决方案的平台。它支持本地运行大型语言模型,并且可以调用GPU加速。
  3. LocalAI

    • LocalAI是一个本地推理框架,提供了与OpenAI API规范兼容的RESTFul API。它允许在消费级硬件或自有服务器上本地运行大型语言模型。
  4. Pinoki

    • Pinoki是一个工具,可以本地一键安装各种AI模型,支持Stable Diffusion等AI生成图片的项目。
  5. AnythingLLM

    • AnythingLLM是一个工具,用于本地部署大型语言模型,可以与Ollama等其他工具配合使用。
  6. Jan.ai

    • Jan.ai是一个平台,可以用于在本地部署大型AI模型,开启AI对话。
  7. LLM Studio

    • LLM Studio是一个综合性部署与服务管理平台,支持模型的全生命周期管理。
  8. ONNX Runtime

    • ONNX Runtime是一个专门化的解决方案,可以帮助简化模型部署过程。
  9. BentoML

    • BentoML是另一个专门化的解决方案,用于模型部署。
  10. Kubeflow

    • Kubeflow是一个端到端工具,用于模型部署和管理。

请注意,本地部署AI工具可能需要一定的技术知识,包括对命令行操作、容器化技术(如Docker)和可能的硬件要求有所了解。此外,一些工具可能需要根据具体的模型和需求进行配置和优化。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

从游戏截图升级到KV品质,AI居然可以这样用!

目前市面上有线上和线下本地部署的两种AI:线上的优势为出图速度快,不吃本地显卡的配置,且无需自己下载动辄几个G的模型,还能看其他创作者的制作的涩图,但为了节约算力成本他们只支持出最高1024X1024左右的图,制作横板、高清等图片就会受限线下部署的优势为可以自己添加插件,不卡算力,出图质量高于线上平台,但是使用期间电脑基本处于宕机状态,如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况,导致出图失败

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

在软件架构设计中,创建逻辑视图、功能视图和部署视图是常见的需求。以下是一些可以用于绘制这些视图的AI工具和传统工具:1.Lucidchart:这是一个流行的在线绘图工具,它支持多种图表的创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。用户可以使用拖放界面轻松创建架构图。2.Visual Paradigm:这是一个全面的UML工具,它提供了创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。3.ArchiMate:这是一种开源的建模语言,专门用于企业架构。它支持逻辑视图的创建,并且可以与Archi工具一起使用,该工具提供了一个图形化界面来创建ArchiMate模型。4.Enterprise Architect:这是一个强大的建模、设计和生成代码的工具,它支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。5.Microsoft Visio:这是一个广泛使用的图表和矢量图形应用程序,它提供了丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。6.draw.io(现在称为diagrams.net):这是一个免费的在线图表软件,它允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图。它支持创建逻辑视图和部署视图等。

问:哪个AI工具可以画逻辑视图、功能视图、部署视图

7.PlantUML:这是一个文本到UML的转换工具,可以通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等,从而帮助创建逻辑视图。8.Gliffy:这是另一个基于云的绘图工具,它提供了创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。9.Archi:一个免费的开源工具,用于创建ArchiMate和TOGAF模型,支持逻辑视图的创建。10.Rational Rose:这是IBM的一个UML工具,它支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于AI的。AI在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,你应该考虑你的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
什么是AI Agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 它包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 同时,AI Agent 还需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 此外,心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能,如专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态,更蕴含着丰富的概念形态,同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象,致力于探索人类内在的本质。
2025-03-13
在开会时实现AI识别语音成文档
目前在开会时实现 AI 识别语音成文档的技术已经较为成熟。常见的实现方式有使用专门的语音识别软件或服务,例如科大讯飞、百度语音等。这些工具通常可以实时将会议中的语音转换为文字,并生成相应的文档。在使用时,需要确保有良好的录音设备以获取清晰的语音输入,同时要注意对识别结果进行适当的校对和修正,以提高文档的准确性。
2025-03-13
我正在找工作,需要写简历和准备面试,什么AI软件可以对我现在的情况起到辅助作用呢?
以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件: 1. 写简历方面: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面: Applicant AI:人工智能面试系统,通过 AI 视频聊天快速筛选求职者,匹配招聘标准,自动推送合适候选人至下一阶段,减少人工干预,可安排面试流程,提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障,能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,使用这些产品时,要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2025-03-13
你帮我找找能够生成提示词的提示词,不要是那个ai会话的,是文本生成的
以下是一些关于生成文本生成提示词的相关信息: OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像生成任务,提供不同能力级别的模型,可微调自定义模型,模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,可通过提供指令或示例完成,适用于内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等任务。 在 OpenAI Playground 中,有可选的模型、提示词结构、温度等参数。提示词结构区分了 SYSTEM 和 USER 对话框,SYSTEM 可用于控制角色设定。温度控制生成文本的随机性,取值 0 到 2 之间,0 时结果确定无聊,过高则可能输出乱码。 关于生成提示词的工具,推荐顺序为 chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。对于文本纠错,可使用飞书文档自带纠错功能或通过 prompt 让大模型检查并改正。对于国产大模型,智谱和文心等可以文生图。
2025-03-13
AI、AIGC、大模型这三者之间有什么关系
AI(人工智能)是一种让机器展现智慧的目标。AIGC(人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型(LLM)是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段,深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例,它是基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-03-13
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务,涉及到多个领域的知识和技术,包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先,需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后,利用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或 Transformer 架构,来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面,可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术,以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整,例如去除噪音、增强音质等。 然而,要实现这样一个复杂的软件,需要具备深厚的编程和算法知识,以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
本地部署大模型
以下是关于本地部署大模型的相关内容: SDXL 大模型的本地部署: 1. SDXL 的大模型分为两个部分: 第一部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。 第二部分,SDXL 还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 模型获取:这三个模型已放入云盘链接,可关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取下载链接。 3. 部署步骤: 首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 完成后启动 webUI,即可在模型中看到 SDXL 的模型。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程: 1. 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:点击进入 https://ollama.com/download ,根据电脑系统下载,下载完成后双击打开,点击“Install”。安装完成后,将下方地址复制进浏览器中,若出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型): 如果是 windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入,点击回车,等待完成。 ComfyUI ollama 本地大模型部署: 1. 先下载 ollama 安装,安装好了不会有任何界面弹出,可以在电脑桌面右下角或者隐藏图标里面找到。 2. 之后再去下载对应的模型,选择模型,复制对应的命令。 3. 打开命令行界面,输入对应的模型获取命令,等待下载完成。 4. 设置目录:下载的模型后面会保存到 D:\\ollama\\blobs 。 5. docker 安装:安装会下载一些文件,安装后改下目录,不要放在 C 盘。 6. Open webui 安装:输入相关命令,安装成功后,回到 docker,点击会自动打开网页,第一次使用需要注册一个账号,选择一个下载好的模型就可以开始使用。 相关链接: 1. ComfyUI ollama:https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile 2. Ollama:https://ollama.com/ 3. docker:https://www.docker.com/ 4. Open webui:https://openwebui.com/ 若遇到端口占用问题,运行下面两条命令可以解决。
2025-03-13
如何坐大模型云端部署
以下是关于大模型云端部署的相关信息: SDXL 大模型云端部署: 1. 模型准备:SDXL 的大模型分为 base+refiner 和配套的 VAE 模型。您可以关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取下载链接。 2. 版本升级:在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型:将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用:启动 webUI,在模型中即可看到 SDXL 的模型,可在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数进行生成。 把大模型接入小米音箱: 参考 migptgui 官方教学:https://migptgui.com/docs/intro/docker 。 步骤包括: 1. 安装 Docker。 2. 下载镜像。 3. 在终端中运行。 4. 打开,如果是部署在服务器里的 Docker,请使用服务器的 IP 地址替换 localhost,例如 http://192.168.1.1:36592 。 部署和训练自己的 AI 开源模型: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-03-13
如何本地部署deep seek
要在本地部署 DeepSeek,以下是一些相关要点: 1. 云服务器部署:如果拥有云服务器,可以按照特定方法进行本地部署,同时了解满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度:在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异:了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调:会带着大家复现模型的蒸馏和微调,并讲解相关知识。 5. 阿里云派平台:派平台以云基础设施和 GPU 算力资源为底层,搭建 AI 框架并做优化,提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同,它开放更多自由度,租户数据隔离。很多大模型在此训练,支持多机分布式部署等,既面向企业,也适合个人创业者,不同应用定价有差异。
2025-03-11
deepseek本地化部署
DeepSeek 的本地化部署相关内容如下: 拥有云服务器时的本地部署方法及满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 此外,还包括以下相关内容: 模型蒸馏微调:会带着大家复现模型的蒸馏和微调,并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。R1 模型通过强化学习,在训练过程中给予模型反馈,如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等,对正确路线增强权重,使做对的概率变高,导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据,基于 Deepseek V3 微调,进行冷启动,再做强化学习,还从非公布模型提取微调数据,加上人类偏好,最终形成 R1。并且 Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3,形成互相帮助的局面,使两个模型都更强。 阿里云派平台:以云基础设施和 GPU 算力资源为底层,搭建 AI 框架并做优化,提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同,它开放更多自由度,租户数据隔离。很多大模型在此训练,支持多机分布式部署等,既面向企业,也适合个人创业者,不同应用定价有差异。
2025-03-10
进行DeepSeek本地化部署有哪些方法?
进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下: 如果拥有云服务器,可以进行本地部署,了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。
2025-03-08
本地部署deep seek后如何搭建个人知识库,详细说明一下每个步骤
以下是本地部署 Deep Seek 后搭建个人知识库的详细步骤: 1. 在 RAGFlow 中配置 Deep Seek 模型 返回 RAGFlow ,打开右上角设置,进入模型提供商界面。 配置本地部署的 Deep Seek 模型,选择 Ollama ,并根据运行的模型配置相关信息。 设置基础 URL 。 点击确定。 2. 导入嵌入模型 导入一个用于文本向量化的嵌入模型。 3. 设置系统模型设置 4. 创建知识库 返回知识库,进入数据集,导入文件或设置文件夹当作知识库。 5. 文件解析 对导入的文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能(显卡性能),越好的显卡解析越快。 6. 检索测试 解析完成后,进行检索测试。 7. 进入聊天界面 测试没问题后,可进入聊天界面,助理设置可自行进行。 此外,如果想要对知识库进行更灵活的掌控,可以使用 AnythingLLM 软件,步骤如下: 1. 安装 AnythingLLM ,安装地址:https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 选择大模型。 选择文本嵌入模型。 选择向量数据库。 3. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 4. 测试对话 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 在进行本地知识库搭建实操之前,还需要对 RAG 有大概的了解: RAG 是一种检索增强生成技术,应用过程包括文档加载、文本分割、存储(包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索、输出(把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案)。文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-03-07
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
生成简历的ai工具,国内可以使用的
以下是一些国内可以使用的生成简历的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合的工具。
2025-03-13
虚拟人工具
以下是一些制作虚拟人的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:这是一个 AI 视频制作平台,允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有适合小白用户的开源数字人工具,具有一键安装包,无需配置环境,简单易用的特点。能生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。您可以通过以下链接获取: GitHub: 官网: 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。
2025-03-13
PPT生成工具推荐
以下是为您推荐的一些 PPT 生成工具: 1. 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Mindshow:http://Mindshow.fun ,支持 Markdown 导入 3. Kimi.ai:http://kimi.ai ,选 PPT 助手暂时免费效果好 4. Tome.app:http://Tome.app ,AI 配图效果好 5. Chatppt.com:http://Chatppt.com ,自动化程度高 6. 百度文库:https://wenku.baidu.com ,付费效果好 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 同时为您推荐两篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 另外,还有以下工具可供了解: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 在选择 PPT 生成工具时,应根据自身实际需求进行调整,试用和体验比盲目跟风更明智。
2025-03-13
那如何用ai工具进行单词学习?
以下是一些利用 AI 工具进行单词学习的方法: 1. 利用智给猜词功能,通过意思提示、漫画等方式猜测单词,让学习变得趣味盎然。例如,根据给出的四格漫画猜测单词,或者根据首字母提示猜测单词。 2. 借助一些 AI 网站,如 NotionAI/ChatGPT 等,进行单词学习。 3. 对于学习英语单词,可以使用 FluentU 平台,它使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言后观看视频并完成相关练习,以积累词汇和提升听力理解能力。 4. Memrise 结合了 AI 技术,会根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言后使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 希望这些方法对您的单词学习有所帮助。
2025-03-13
目前最好用的AI工具是什么?
目前,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也进行了各自的优化。对于普通人直观初接触 AI 来说,最好用的工具主要集中在以下几个方面: 1. 聊天工具:能提供便捷的交流体验。 2. 绘画工具:例如 Artguru AI Art Generator,是在线平台,可生成逼真图像,为设计师提供灵感;Retrato 能将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像;Stable Diffusion Reimagine 是新型工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品;Barbie Selfie Generator 专为喜欢梦幻童话风格的人设计,可将上传照片转换为芭比风格。 3. 视频工具: 4. 音乐工具: 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2025-03-13