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图像识别能力强的大模型

Answer

目前，图像识别领域中一些能力较强的大模型包括：

  1. 百度智能云的AI图像识别技术：这项技术利用深度学习算法模拟人脑的神经元网络，对图像进行预处理、特征提取和分类器识别，广泛应用于安全、医疗、交通等领域 。

  2. 北京大学张史梁长聘副教授课题组的多模态大模型Pink和LocLLM：这些模型通过为大语言模型添加图像细粒度指代分析能力，实现了对图像中特定物体和人体的细粒度感知，并在多模态任务、指代感知任务以及人体感知任务上展现出优秀的性能和泛化能力 。

  3. 百度AI的通用物体和场景识别：这项服务能够识别超过10万类常见物体和场景，支持获取识别结果对应的百科信息，并且可以使用EasyDL定制训练平台进行定制识别 。

  4. Vision Transformer (ViT)：由Google Brain团队推出，将传统的CNN替换为Transformer架构，实现了在图像识别任务中的显著性能提升 。

  5. Meta开源的DINOv2视觉大模型：这些模型使用自监督的方式进行训练，无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等多种视觉任务 。

这些大模型展示了AI在图像识别领域的强大能力，能够处理各种复杂的视觉任务，并在不同的应用场景中发挥作用。

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

References

多模态大模型入门指南-长文慎入【持续更新】

对于图像，一般有四个可选的编码器，NFNet-F6，ViT，CLIP VIT，EVA-CLIP ViT。NFNet-F6：是一个无归一化的ResNet网络，可以在增强过的数据集上获得SOTA的图像识别的性能。VIT：采用transformer模型，将image变成patch，然后对图像进行处理。然后经过线性投影flatten，然后经过多个transformer模块。CLIP-VIT：利用大量的文本-图像快，通过对比学习来优化ViT，将成对的文本图像视为正样本，其他的文本和图像视为负样本。EVA-CLIP：对大规模的CLIP训练稳定了训练过程和优化过程。对于视频，可以统一采样5帧，进行与图像同样的处理。

Gemini report 中文翻译

我们评估了模型在四个不同的能力上：使用caption或问答任务（如VQAv2）进行高级对象识别；使用TextVQA和DocVQA等任务进行细粒度转录，要求模型识别low-level的细节；使用ChartQA和InfographicVQA任务要求模型理解输入布局的空间理解以及使用Ai2D、MathVista和MMMU等任务进行多模态推理。对于zero-shot QA评估，模型被指示提供与特定基准对齐的简短答案。所有数字都是通过Greedy Sampling获得的，没有使用任何外部OCR工具。我们发现Gemini Ultra在表7中的各种图像理解基准测试中都是最先进的。它在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中表现出强大的性能。与其他模型（尤其是GPT-4V）公开报告的结果相比，Gemini在zero-shot评估中表现更好。它还超过了几个专门在基准训练集上进行微调的现有模型，适用于大多数任务。Gemini模型的能力在学术基准测试中取得了显著的改进，如MathVista（+ 3.1%）或InfographicVQA（+ 5.2%）。

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|VCoder：大语言模型的眼睛|可以想象的应用场景：<br>智慧城市，智慧交通，自动驾驶等对内容识别和内容统计+AI对应响应机制|视频,图片|VCoder的一个视觉编码器，能够帮助MLLM更好地理解和分析图像内容。提高模型在识别图像中的对象、理解图像场景方面的能力。<br><br>它可以帮助模型显示图片中不同物体的轮廓或深度图（显示物体距离相机的远近）。还能更准确的理解图片中的物体是什么，甚至能数出图片中有多少人。|它的功能包括：<br><br>1、增强视觉感知能力：VCoder通过提供额外的视觉编码器，帮助MLLM更好地理解和分析图像内容。<br><br>2、处理特殊类型的图像：VCoder能够处理分割图和深度图等特殊类型的图像。分割图可以帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。

Others are asking
图像识别能力能用在哪些方面？
图像识别能力可以应用在以下方面： 1. 自动驾驶：帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放：根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化：通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手：如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控：识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断：辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测：检测产品的质量和缺陷。 8. 物流：识别货物的类别和状态。
2024-12-05
AI 图像识别的发展历程
AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。
2024-11-14
以图像识别，为小白科普相关知识和交叉领域，并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
用ai进行图像识别
AI 在图像识别方面的应用较为广泛，以下为您介绍一些相关内容： 在自动驾驶技术中，利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉（Tesla）、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 BERT 理念被应用于机器视觉领域，通过将图片分割处理，ViT 模型得以实现图像识别。 在深度学习中，图像识别实际是将图片转化为大量的图像单个像素点 RGB 值作为输入，再大量标注输出，形成神经网络。
2024-10-15
ai图像识别
以下是关于 AI 图像识别的相关内容： 判断一张图片是否为 AI 生成的方法： 通过画面风格、物品 bug 等细节进行辨别。但需注意，AI 在不断修正作图 bug，相关方法可能随时失效。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），通过对大量图片数据的抓取和分析来判断，但可能存在误判，如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图。 关于鉴别 AIGC 的讨论： 培养鉴别 AI 生成图片的技能需要训练大脑模型。 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外，人工智能在汽车行业有广泛应用： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统：如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造的自动化生产线。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：优化电动汽车电池管理和充电策略。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态并提供实时诊断和支持。
2024-10-15
我想写一个图像识别的代码
以下是关于图像识别的一些知识： 图像识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从图像中识别和理解对象。 对于图像识别，我们可以通过以下方式来实现： 1. 获得每个数字或对象的一堆示例图像。 2. 为了判断输入的图像是否对应特定数字或对象，可以使用已有的样本进行逐像素比较。但人类在识别图像时，即使图像是手写的、有各种修改和扭曲，仍能准确识别，这表明人类的识别方式更高级。 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像，以获得比原始图像更全面和丰富的信息。它可以通过不同的技术实现，如像素级融合、特征级融合和决策级融合。图像融合在实际应用中有多种用途，包括提高图像质量、增加图像信息量、遥感图像处理以及计算机视觉和机器人技术中的应用。相关算法有：小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测是在图像或视频中准确地识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用，将不同模态的信息进行融合可以进一步提高目标检测的性能和鲁棒性。其大致原理是在图像中找到特定的目标并对其进行定位和识别。 希望这些信息对您编写图像识别代码有所帮助。
2024-08-28
layer_xl_bg2ble.safetensors,layer_xl_transparent_conv.safetensors,vae_transparent_encoder.safetensors这一类是大模型,还是Lora?
layer_xl_bg2ble.safetensors、layer_xl_transparent_conv.safetensors、vae_transparent_encoder.safetensors 这类文件可能是大模型的一部分，也可能是 Lora 模型。 在 AI 模型中： 基础模型（英文名 Checkpoint）是生图必需的，任何生图操作必须要选定一个基础模型才能开始。 Lora 是低阶自适应模型，可以理解为基础模型的小插件，生图时可有可无，但在控制面部、材质、物品等细节方面有明显价值。 同时，VAE 是个编码器，功能类似于滤镜，可调整生图的饱和度。
2025-01-31
deepseek的多模态大模型？
DeepSeek 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。以下是关于该模型的一些重要信息： 最新消息：DeepSeek 深夜发布该模型，它是一个强大的框架。 特点： 统一了多模态理解和生成，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法的局限性，利用单一的统一 Transformer 架构进行处理，缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，增强了框架的灵活性。 超越了之前的统一模型，匹配或超过了特定任务模型的性能，其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 规模：提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 开源及商用：全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 测试案例： 模型直接支持中文交互（图像理解+图像生成）。 云上 L4 测试，显存需 22GB。 图像生成速度约 15s/张。 图像理解质量方面，文字和信息识别基本准确，内容理解完整清晰，局部细节有欠缺。 Colab（需 Pro，因需 20GB 以上显存）：https://colab.research.google.com/drive/1V3bH2oxhikj_B_EYy5yRG_9yqSqxxqgS?usp=sharing 模型地址： 7B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 1B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus
2025-01-30
怎样构建一个自己专业的AI小模型
构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完此系统就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信，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。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、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。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：像教孩子成为博学多才的人一样，让模型阅读大量的文本数据，如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据：清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息，纠正拼写错误，将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型：让模型“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-01-29
现在最好的AI大模型
目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）：是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-01-29
你好，你是什么模型？
您好，我是一名 AI 知识专家，能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。 关于模型方面的知识： LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。 在 Tusiart 中，首页有模型、帖子、排行榜，展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型（Checkpoint），任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜调整生图饱和度，选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图，即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。 如果您想搭建类似的群问答机器人，可以参考以下内容：
2025-01-28
为什么要布置大模型到本地
布置大模型到本地主要有以下原因： 1. 无需科学上网，也无需支付高昂的 ChatGPT 会员费用。 2. 可以通过 Web UI 实现和大模型进行对话的功能，如 Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题），这也是构建知识库的基础之一。 3. 能够更加灵活地掌握个人知识库。 但需要注意的是，运行大模型需要很高的机器配置： 1. 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 2. 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 3. 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 个人玩家的大多数机器可能负担不起，最低配置运行速度非常慢。但亲自实操一遍可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。
2025-01-27
国产Ai中哪个的英语理解能力和翻译能力最强
目前国产 AI 中，在英语理解和翻译能力方面，不同的产品各有特点。 通义万相在中文理解和处理方面表现出色，作为阿里生态系统的一部分，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可使用。但在处理非中文语言或国际化内容方面，可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色，由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。 可灵是由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量非常高，但价格相对较高。 需要注意的是，对于英语理解和翻译能力的评价会因具体的应用场景和需求而有所不同。
2025-01-29
如何快速提高向AI工具的提问能力
以下是一些快速提高向 AI 工具提问能力的方法： 1. 先了解 AI 工具的功能和适用范围，明确其能解决的问题类型。 2. 学习相关的基础知识，例如 AIGC 背后的原理，以便更深入理解 AI 的可能性和局限性。 3. 避免拟人化的提问方式，而是直接清晰地描述问题。 4. 对于复杂的问题，逐步分解，分步骤进行提问。 5. 学会批判性地看待 AI 的输出结果，如有错误，分析原因并进一步优化提问。 6. 多参考他人成功的提问案例，如学生在春游前提问关于便携食物的规划。 7. 利用群里的交流氛围，如“公开问”，学习他人的提问技巧。 8. 对于不熟悉的领域，先进行一定的知识储备，再向 AI 提问。 9. 不断练习和尝试，在实践中总结经验，提高提问的准确性和有效性。
2025-01-28
我是做供应链相关的岗位，AI可以为我的职业赋能那些能力呢
AI 可以为您从事的供应链相关岗位赋能以下能力： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测可能的故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，确保供应链中产品的高质量。 3. 优化供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等方案，提高供应链效率和降低成本。 在制造业领域，AI 的应用包括： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗药品零售领域，AI 的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。
2025-01-26
你有什么能力
以下是我的能力： 1. 提示词编写提升方面： 提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习。 熟练编写任何想要实现的提示词。 学会以商业化和工具化标准交付提示词。 熟知提示词工程和行业常识及发展路径。 搞懂提示词如何封装成工具。 获得自学路径，课程后能继续深度学习。课程完成学习后，通过结课考试可获取证书。 2. 定制 AI Bot 方面： 提示词（人设与回复逻辑功能）：设定 Bot 的身份及其目标和技能，如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，提示词决定 Bot 与用户的互动方式。详情参考。 插件：通过 API 连接集成各种平台和服务，扩展 Bot 能力。内置丰富插件可直接调用，也可创建自定义插件。详情参考。 工作流：用于规划和实现复杂功能逻辑的工具，通过拖拽不同任务节点设计多步骤任务，提升 Bot 处理复杂任务的效率。详情参考。 记忆库：保留和理解对话细节，支持添加外部知识库给模型补充知识，使 Bot 与用户的互动更有针对性和个性化。 知识库：支持上传本地或线上内容，分割成知识分片，通过语义匹配给模型补充知识。详情参考。 数据库：存储和管理结构化数据，支持用户通过自然语言方式对数据进行增删改查。详情参考。 3. GPT 具身对话机器人方面： 角色初始化：设定角色为对话机器人，设定性格、表情、动作，返回格式为 Json 格式，支持多语言。 面向用户：由脸部追踪实现，让机器人面向用户，实现类似 eye contact 眼神接触功能。
2025-01-24
哪个AI对PDF文件的提炼总结能力最强
目前在对 PDF 文件的提炼总结能力方面，Claude 2 表现出色。将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中能取得令人印象深刻的结果，新模型更强大。可以通过查看相关经验和提示。此外，myaidrive.com 网站上的 AI PDF 也能处理较大的 PDF 文件，并为冗长的文档提供上级摘要。同时，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，其智能摘要功能能够辅助快速筛选信息。但需要注意的是，这些系统仍可能产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。
2025-01-23
知识库中已有的ai工具按能力分类列举
以下是知识库中已有的 AI 工具按能力分类列举： 工具入门篇 数据工具： 多维表格小白之旅 适用人群：Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者 简要说明：用表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求 编程工具： Cursor 的小白试用反馈 适用人群：0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白 简要说明：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒 音乐工具： Suno 的小白探索笔记 适用人群：0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白 简要说明：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作 100 个 AI 应用 81 100： AI 菜谱口味调整工具 已有产品：下厨房口味调整功能 一句话介绍：根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台 已有产品：英语流利说纠错功能 一句话介绍：帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统 已有产品：豆瓣电影剧情分析工具 一句话介绍：分析电影剧情，提供深度解读。 AI 办公文件分类系统 已有产品：腾讯文档分类功能 一句话介绍：自动分类办公文件，方便管理。 AI 美容护肤方案定制平台 已有产品：美丽修行定制方案功能 一句话介绍：根据用户肤质定制护肤方案。 21 40： AI 菜谱生成平台 已有产品：豆果美食 APP 一句话介绍：根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 AI 语言学习助手 已有产品：沪江开心词场 一句话介绍：辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 AI 电影推荐系统 已有产品：爱奇艺智能推荐 一句话介绍：根据用户喜好推荐电影，发现优质影片。 AI 办公自动化工具 已有产品：WPS Office 一句话介绍：提高办公效率，实现自动化办公流程。
2025-01-23