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怎么理解AI里面的token

Answer

Token 是 AI 中的一个重要概念，它可以理解为文本的基本单位。在 AI 中，文本通常被分解为 Token 进行处理和分析。Token 可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”可能被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”。

Token 的数量和长度会影响 AI 模型的处理效率和成本。一般来说，Token 的数量越多，处理时间和成本就越高。因此，在实际应用中，需要合理控制 Token 的数量和长度。

不同的 AI 模型和应用可能对 Token 的定义和处理方式有所不同。例如，在某些模型中，标点符号可能被单独视为一个 Token，而在其他模型中，标点符号可能与单词一起计算。

此外，Token 在 AI 收费中也扮演着重要的角色。一些 AI 服务提供商可能会按照 Token 的数量来计费，因为 Token 的数量可以反映出模型处理的工作量和资源消耗。

总之，Token 是 AI 中一个重要的概念，它对于理解和应用 AI 技术具有重要意义。在实际应用中，需要根据具体情况合理使用和管理 Token。

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References

【Token趣闻】AI收费为何要按Token计费？一探究竟！

听说AI是按Token算钱的？这个用起来很费Token电脑一晚上没关，耗了很多Token，是不是感觉一套房子没了？为啥要用Token来计费呢？听说Token是双向收费的问AI问题收费，回答也收费，这有点过分吧那AI还不可劲说废话呀！Token是单词还是字母呢？汉字怎么计费呢阿拉伯语怎么计费呢Token在企业信息化过程中有何不同意义呢？传统的信息化弄个架构搞搞数据库AI的应用为啥会有Token的问题？本文尝试从这些角度来解答，我们常常听到的Token到底是个什么？文章很长，且看吧。在企业环境中，使用AI技术帮助降本增效，了解Token会帮我们更好理解AI在企业中落地。通俗一些理解它是积木，通过搭建积木来完成我们需要的应用，从而提高效率。

认识大模型 Embedding 技术加实战

OpenAI已经产生了三代Embedding模型，另外第一代在官方文档中已经被删除了，模型选择上，推荐使用最新的第三代。|版本|模型|每美元页数|MTEB评估的性能|最大输入|分词器（编码）|数据来源截止至|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|第三代|text-embedding-3-small|62500|0.623|8191|cl100k_base|44440|<br>|第三代|text-embedding-3-large|9615|0.646|8191|cl100k_base|44440|<br>|第二代|text-embedding-ada-002|12500|0.61|8191|cl100k_base|44440|<br>|第一代|-davinci--001、<br>-ada--001、<br>-babbage--001-curie--001<br>等以-001结尾的模型|-|-|2046|GPT-2/GPT-3|2020年8月|❝补充：Token的概念模型通过将文本分解为令牌（Token）来理解和处理文本。Token可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头，例如“ hello”和“ bye”。

【Token趣闻】AI收费为何要按Token计费？一探究竟！

我们先来看一下，[OpenAI官方关于Token](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them)的描述：1 token ~= 4个英文字符1 token ~= ¾单词100 tokens ~= 75单词或1-2个句子~= 30个Token1段落~= 100 tokens1,500单词~= 2048 tokens看完啥感觉，懵逼了不？这和孔乙己知道茴有几种写法有啥区别？来来来，感受一下它是咋回事：Learning AI Meticulously,Sharing Knowledge Joyfully猜猜这句话有几个Token？6个单词，那就是6个Token吧？可惜，它不是！在ChatGPT 4里面，它是10个Token，从色块来看，标点符号单独算了，Joyfully被拆分成Joy和fully。

Others are asking
怎么成为ai产品经理
要成为 AI 产品经理，可以参考以下几个方面： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：了解市场需求和商业运营。 能够根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 拥有成功落地应用的案例，并产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。而且，产品经理要始终关注场景、痛点和价值。 例如，Kelton 作为一名 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身的他还曾在云计算、元宇宙领域有过 2 年的经验。
2025-04-07
AI头像
以下是关于 AI 头像的相关信息： 摊位列表中包含多种与 AI 相关的摊位，其中有提供 AI 肖像及写真、AI 如意写真等头像相关服务的摊位，摊位区域为 D，摊位编号有 46、49 等。 在元:AI 玄学初体验中，提到了在摊位上可以生成玄学头像，生成速度较快，生成的图像令人满意，且是根据个人的喜用神生成的专属转运头像。 AI 绘画的应用场景广泛，其中包括 AI 定制萌娃头像。
2025-04-07
今日头条辅助创作ai
今日头条在 AI 辅助创作方面有以下应用： 1. 内部产品集成：在抖音、今日头条、西瓜视频等内容平台推出了一系列 AI 助手功能，如抖音创作助手（辅助剪辑和文案）、智能评论回复助手、头条 AI 写作等。这些功能大多基于其大模型“豆包”，着眼于垂直内容创作场景。例如，剪映 App 里集成的 AI 可以帮用户自动剪辑视频，通过识别原始素材并按照模版生成成片，节省大量人力。 2. 辅助写作的正确方式： 用 AI 来头脑风暴：在开始写作之前，可以让 AI 提供选题建议或内容方向。 用 AI 来查找资料：AI 能够快速为您汇总某个主题的相关信息，节省查阅资料的时间。 用 AI 来优化表达：写完初稿后，可让 AI 检查语法、改善表达。 用 AI 来拓展思路：在某个点上卡壳时，询问 AI 的意见以开拓新的思路。 需要注意的是，写作不仅仅是为了产出内容，更是一种思考的过程。不应过度依赖 AI 写作，而应专注于提升自身的写作技巧和思考深度。对于想做 IP 账号的人来说，个人特色、文字风格、思考角度和个人见解才是吸引读者的关键。
2025-04-07
法律AI
以下是关于法律 AI 的相关内容： 在法律领域，AI 具有多方面的应用和作用： 法律意见书撰写： AI 能够根据案件背景、证据材料及适用法律法规，自动撰写初步的法律意见书，包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。例如： 1. 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，为客户提供应对策略。 2. 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，包括股东权益保护和董事会职责，确保符合相关法规要求。 3. 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，为客户制定应对措施。 4. 为公司股权转让交易起草股权转让协议，规定转让方和受让方的信息、股权转让的份额、价格、支付方式和时间表等。 5. 起草初创公司股权转让协议，明确创始股东向新投资者转让股权的条件等。 6. 为上市公司股份转让交易起草协议，包括股份描述、转让价格、支付安排等。 7. 起草家族企业股权内部转让协议，涵盖股权分配、价格确定方式等。 诉讼策略制定： AI 可基于相关法律条款和案例法，提供诉讼策略，包括对权利的分析、侵权行为评估、证据搜集建议等。例如： 1. 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、侵权行为等。 2. 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略。 3. 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略。 模拟法庭： AI 能模拟法庭审理过程，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，并给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 使用技巧和注意事项： 1. 进行数据分析时，将环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。 2. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。 3. 为 AI 系统提供大量数据和示例、高质量的参考材料、详细的流程和知识。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向。 5. 对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识筛选判断，确保符合法律伦理、立法目的和实务。
2025-04-07
logo AI创作工具有哪些
以下是一些常见的 logo AI 创作工具： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 此外，在以下内容中也提到了一些相关工具： 2023 年，让你月赚 5w 的 48 个 AI 工具中涉及 Logo 设计的有：Looka、LogoAI 等。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20
2025-04-07
AI 智能体四大组成部分
AI 智能体由以下四大组成部分构成： 1. 推理：在最基本的层面上，智能体必须能够对非结构化数据进行推理。基础模型如 Anthropic 和 OpenAI 已在这方面取得一定成效，其部分世界模型编码到了 LLM 的预训练权重中，用于一般知识和基本逻辑。 2. 外部记忆：智能体需要外部内存来存储和调用特定于域的知识以及所解决问题的有限上下文，通常通过像 Pinecone 这样的向量数据库来实现。 3. 执行：智能体使用工具来执行增强其解决问题能力的任务。早期的智能体平台提供了预定义在代码中的自定义操作工具箱，如今也出现了一些通用的智能体工具，包括网络浏览、代码解释、身份验证和授权，以及与企业系统的连接以执行用户界面操作。 4. 规划：智能体遵循更人性化的思维过程，将工作分解成更小的子任务和计划，反思进度并根据需要进行调整，而非通过单一顺序的下一个词预测来解决复杂问题。
2025-04-07
在AI生成中，1token大约是多少字符？
在 AI 生成中，对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。以中文为例，由于不同厂商的大模型采用了不同的文本切分方法，通常情况下 1 Token 约等于 1 2 个汉字。在 ChatGPT 4 中，“Learning AI Meticulously,Sharing Knowledge Joyfully”这句话被视为 10 个 Token，标点符号单独计算，“Joyfully”被拆分成“Joy”和“fully”。您可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解更多关于文本如何转换为 Token 的信息。
2025-03-18
token是什么
在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同语境下，一个 token 可能代表一个字、一个词或一个句子。在英文中，一个 token 通常是一个词或标点符号；在一些汉语处理系统中，一个 token 可能是一个字或一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。 在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 tokens。这些 tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小的信息单元。在训练过程中，每个 token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个 token 的预测，也可以是该 token 的属性预测，如词性、情感等。 训练 token 的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练 token 通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的 token 也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。 很多同学把 token 理解为中文语义里的“字节”，这种理解有一定相似度，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“token”是语言模型处理文本信息的基本单元。但这种理解不够准确，“Token”在语言模型中的作用比“字节”在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，“token”不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个“token”都可能携带了丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，“token”可能表示一个字、一个词甚至一个短语，同时，每个“token”在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该“token”的语义信息、句法信息等。 Unicode 是一种在计算机上使用的字符编码，为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。GPT 实际是将我们输入的文字转换成 token，然后通过 GPT 模型预测 token，再将 token 转换成文字，最后再输出给我们。GPT 的输入和输出都是一个个的 token，GPT 适用于几乎所有流行的自然语言，其 token 需要兼容几乎人类的所有自然语言，通过 unicode 编码来实现这个目的。
2025-03-13
飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制？
飞书多维表格中使用 DeepSeek 有一定的 token 总量限制。DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动（算下来 5 元有 100 万）。即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 不同模型的 token 限制有所不同，例如 Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token；ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，不是达到上限就停止对话，而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开，在其中可以看到实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。需要注意的是，英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2025-03-07
长token处理
以下是关于长 token 处理的相关信息： 通义千问方面： 开源的 Qwen2.51M 大模型推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。 在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息，仅有 7B 模型出现少量错误。 对于更复杂的长上下文理解任务，通义官方选择了等测试集。 Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，特别是在处理超过 64K 长度的任务时表现出色。Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini，可作为现有长上下文模型的优秀开源替代。 OpenAI API 方面： 模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，Token 可以是单词，也可以是字符块。 对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词），可查看分词器工具了解更多信息。
2025-03-07
token与参数的关系
Token 与参数存在密切关系。在大模型中，用于表达 token 之间关系的参数众多，主要指模型中的权重（weight）与偏置（bias）。例如，GPT3 拥有 1750 亿参数，而词汇表 token 数相对较少，只有 5 万左右。 目前使用的大模型存在 token 限制，如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens（100000 个 token），ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens（16000 个 token），ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens（32000 个 token）。这种 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时不是停止对话，而是遗忘最前面的对话。 在分词过程中，不同的字符串会被编码为不同的 token，例如字符串“Tokenization”编码到 token30642 及其后的 token1634，token“is”（包括前面的空格）是 318 等。数字的分解可能不一致，如 127 是由 3 个字符组成的 token，677 是 2 个 token 等。 为了让计算机理解 Token 之间的联系，需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法包括基于统计的 Word2Vec、GloVe 等，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM 等，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。
2025-03-06
Claude3/grok3/Gemini使用API调用时消耗token的价格是？
Claude 3 的 API 调用价格为：每百万输入 token 0.25 美元，每百万输出 token 1.25 美元。可以处理和分析 400 起最高法院案件或 2500 张图片只需 1 美元。相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1768284259792691366?s=20
2025-02-27
具身智能是什么技术？用小学生能理解的话术回答
小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
有哪些公司主要做数据处理，比如把文档转化成ai可理解的东西
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。
2025-03-25
模型理解汉字能力很差
目前模型在理解汉字方面存在一些问题，主要表现为： 1. 语义理解较差，例如在某些应用场景中对中文的理解不够准确。 2. 中文汉字的集合较大，纹理结构更复杂，增加了理解难度。 3. 缺少中文文字的图文对数据，影响了模型对汉字的学习和理解。 为了提升模型对中文文字的生成能力，采取了以下措施： 1. 选择 50000 个最常用的汉字，机造生成千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。 2. 实用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，约百万量级。通过结合高质量真实数据，提升了中文文字生成能力的真实性，即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也有所提高。
2025-03-24
我是一名硬件工程师 如何让ai快速理解我的原理图并优化
以下是关于让 AI 理解原理图并优化的相关知识： 1. 在 AI 硬件发展方面，存算一体的方式是未来的趋势。对比人脑，其能耗低，使用存算一体的芯片有望诞生全新算法，运行几百亿参数的大模型的最佳架构也是存算一体，因其避免了数据搬运。 2. 大模型在通用知识方面较强，但对专业领域知识了解不足。将大模型与私域知识结合有 5 种方法：重新训练（拿私域数据重新训练大模型）、微调（拿私有数据 finetuning 大模型）、RAG（将知识库里的知识搜索送进大模型）、关键词工程（写好提示词）、加长 Context（当 Context 能无限长时，可将知识和记忆 prefill 到 Context 里）。学术界中，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。 3. 在 Trae 优化代码方面，当请求“帮我把当前的代码给优化一下”时，请求先到 Trae 自己的服务器，服务器再请求对应模型返回数据。不会发送本地代码文件，只发送“文件名”加“问题”，且在最开始 Trae 打开项目进行索引构建时，已在云端构建好项目文件。 对于您作为硬件工程师让 AI 快速理解原理图并优化的需求，目前可能需要进一步探索如何将原理图的特征和相关信息转化为适合 AI 处理和理解的形式，或许可以借鉴上述将专业知识与大模型结合的方法，以及利用高效的数据库和模型架构来提高处理效率。
2025-03-23
通俗易懂地解释一下什么叫AGI，和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能，指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比，平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的，例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力，不仅限于特定领域，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等，并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中，早期的研究有对智能的宏伟目标追求，但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）这一名词流行起来，强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如，GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
我想在飞书里面将一段话批量翻译成不同国家的语言 该 怎么做
目前飞书中可能没有直接将一段话批量翻译成不同国家语言的内置功能。但您可以借助一些第三方的翻译工具或软件来实现，比如谷歌翻译、百度翻译等。您将需要翻译的段落复制到这些工具中，然后选择您想要翻译的目标语言进行批量翻译。
2025-03-19
你好，我想训练一个自己的专属模型，比如说基于网页里面的问卷调查，我有答题的逻辑，网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方，但是又有相通的地方，我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题，我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型，有以下两种常见的技术方案： 1. 训练专有大模型： 优点：效果最好。 缺点：成本高，训练和维护需要大量计算资源和专业知识；更新模型知识难度大，需要重新训练或微调，过程复杂耗时。 2. 利用 RAG（检索增强生成）技术： 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集，根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度；显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小，训练时间少则几小时，多则几天。 此外，还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中，老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片，在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具，建立植物分类模型，加入大量数据集进行训练，再用图像化编程将其套在程序里，形成简单的识别工具。在这个过程中，老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理，学生从体验到实践操作，在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型，并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
我要跟AI工作流有关的文章，只要飞书里边的，最好是飞行社和通往AGI之路里面的
以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容： 根据 AI 使用的多少，人和 AI 协同的方式分为三种： 1. 嵌入式模式：工作仍由人主导，仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式：AI 完成部分完整步骤，如写文章时由 AI 完成初稿，人再调整，此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式：人设定目标并监督，整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考，结合有效提示词，ChatGPT 能做的远超此列表，且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试，需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”，该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息，并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”，对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化，业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充，可能出现更多高效的小团队公司，满足未被满足的需求。 此外，“通往 AGI 之路”还有以下相关内容： 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升，可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告，可加入知识星球，内有数百份涵盖 AI 各方面的报告，并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程，并准备调整写作工作流。
2025-03-04
用什么AI工具可以帮忙写教案，教案是word里面有表格，
以下是一些可以帮助您写教案（包含 word 表格）的 AI 工具： 1. 智谱 AI：可以通过上传相关参考资料，利用其内容生成插件来理解和整理信息，为教案的编写提供帮助。 2. 飞书自带的字段插件：例如可以总结宣语，生成视频的 prompt 指令，也可能对教案的编写有一定的辅助作用。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-23
coze的进阶教程有哪些，我需要有整个的搭建过程教程的，可以是共学活动里面的
以下是一些 Coze 的进阶教程和搭建过程的资源： 5 月 7 号（）：大聪明分享，主题为“Agent 的前世今生”，每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。流程为 20:00@🌈AJ 主持开场，20:00 21:00 大聪明分享，21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号（）：大圣分享，主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”，20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号（）：艾木分享，主题为“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例），线上答疑。流程为 20:00 21:00 艾木分享，21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享，主题为“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”，20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号（）：Itao 分享，主题为“和 AI 成为搭子”，线上答疑。流程为 20:00 21:00 Itao 分享，21:00 21:30 线上答疑。 此外，还有以下案例合集和教程：
2025-02-22
如果我想给一份数学题目，把里面的数学题目进行知识点提炼分类，怎么利用AI实现？
要利用 AI 对数学题目进行知识点提炼分类，可以参考以下方法： 1. 题目内容识别：通过适当的方式将数学题目输入给 AI，让其理解题目内容。 2. 利用经过训练的 AI 模型：这些模型可能能够对题目中的数学概念、公式、定理等进行初步的分析和提取。 3. 人工校对与验证：AI 给出的结果需要人工进行校对，确保知识点提炼分类的准确性。 4. 清晰完整的指令输入：向 AI 提供清晰、准确且完整的指令，以提高其处理效果。 需要注意的是，AI 目前仍存在一定的局限性，不能完全替代人的思考和判断，在使用其结果时要谨慎验证。
2025-02-21