用哪些AI工具获取某个领域内的热销产品及价格，请举例具体说明

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

AI 的能力存在边界，主要体现在以下方面： 1. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围，如同学生不能回答课本之外的问题。 2. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，AI 也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 例如，在“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”这篇论文中，揭示了 AI 幻觉无法被完全消除的根本原因就在于 AI 模型的能力边界。 在探索者队伍的研究中，有人提出开发一个用于探索 AI 能力边界的实验平台，这也从侧面反映了对 AI 能力边界的关注。 此外，国际政治的边界或将按照 AI 技术边界来重新划分，也说明了 AI 能力边界的影响范围之广。

在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。

常见的提示词写法误区主要包括以下几点： 1. 忽略基础知识的重要性：很多同学急于上手写复杂的提示词，对基础教程重视不足。在能写较长提示词后，会问出如“为什么我问了两轮之后 GPT 就会失忆”“为什么给了特定一段话但它会混淆”“为什么大模型无法指定准确字数及有何办法让生成长度靠谱”等基础问题。建议多读翻译和解读良好的基础教程，并跟着示例做符合自身需求的小例子。 2. 试图用一个 Prompt 解决 10 个问题：很多同学因被精妙的提示词吸引而决心自己写出这样的 Prompt，但应注意避免。 3. 过于关注 Prompt 的文本本身：如果发现花在飞书代码块和 markdown 记事本上的时间远超与 GPT 对话的时间，要警惕是否忽略了在写作过程中与 GPT 进行深度对话来检验其对方法论的熟悉程度、获取完善建议、反复测试生成结果以优化和改善 Prompt。比如在实战案例中，学员撰写的焦虑情绪测试和生成建议的 Prompt 虽文法上没问题、生成结果除宽泛外无大问题，但未在对话场景中代入用户体验反复测试，可能导致真正的用户不会使用。 在写提示词时，还需注意以下语法方面： 根据想画的内容写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：将权重提高 1.21 倍（= 1.1 1.1）。

以下是关于如何做 Agent 的详细说明及举例： 一、基本框架 Agent 的基本框架可以概括为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中，大模型 LLM 充当 Agent 的“大脑”。 二、规划（Planning） 主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务拆解为较小可管理的子目标，便于处理复杂任务。反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，以提升最终结果的质量。 三、记忆（Memory） 分为短期记忆和长期记忆。短期记忆将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习；长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力，通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。 四、工具（Tools） 五、智能体的类型 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并据此采取行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。金融交易智能体就是一个例子，它会根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。强化学习智能体通过与环境互动不断学习最优策略。 六、从产品角度思考 Agent 设计 以历史新闻探索向导为例，其身份是历史新闻探索向导，性格是知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短的背景故事，比如曾是一位历史学家，对世界重大历史事件了如指掌且充满热情，愿意分享知识。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式以及角色技能等方面。 例如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让一个大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员，这些 Agent 会相互协作，共同开发一个应用或复杂程序。

国内有许多好用的智能体，以下是一些例子： 腾讯元器：是一个智能体开发平台。 字节扣子：个人常用的智能体，能像数字员工一样为个人提效。 Dify.AI：也是一个智能体开发平台。 智能体可以根据其复杂性和功能分为多种类型，包括简单反应型智能体、基于模型的智能体、目标导向型智能体、效用型智能体和学习型智能体等。不同类型的智能体具有不同的特点和应用场景。 关注智能体的原因在于它可以给个人提效，相当于拥有了自己的数字员工。通过下达任务目标，智能体可以根据对目标的理解，按照计划不断尝试完成，并寻求反馈。这就像现实中老板给员工下达任务一样，考验着写提示词的能力。拥有智能体就相当于拥有了一个免费的打工人，可以无限地让它为你干活。

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。以下是使用 PyTorch 进行简单线性回归的入门代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn 假设我们有一些数据点 x_train = torch.tensor y_train = torch.tensor 定义一个简单的线性模型 class LinearRegressionModel: def __init__: super self.linear = nn.Linear 1个输入特征，1个输出特征 def forward: return self.linear 实例化模型 model = LinearRegressionModel 定义损失函数（均方误差） criterion = nn.MSELoss 定义优化器 optimizer = torch.optim.SGD 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range: 前向传播 outputs = model loss = criterion 反向传播和优化 optimizer.zero_grad 清除之前的梯度 loss.backward 反向传播，计算当前梯度 optimizer.step 根据梯度更新参数 if % 10 == 0: print 测试模型 with torch.no_grad: 测试时不需要计算梯度 predicted = model print 打印最终参数 print print ``` 这段代码首先导入了必要的 PyTorch 模块，然后创建了一些简单的输入数据 `x_train` 和对应的目标输出 `y_train`。接着定义了一个线性回归模型 `LinearRegressionModel`，该模型包含一个线性层 `nn.Linear`。然后定义了损失函数 `MSELoss` 和优化器 `SGD`。 在训练循环中，我们执行了前向传播、计算损失、执行反向传播并更新模型参数的步骤。每训练10个周期，我们打印一次当前的损失值。训练完成后，我们使用 `with torch.no_grad` 语句测试模型的预测结果，并打印出模型学到的权重和偏置。 这是一个非常基础的 PyTorch 入门示例，适合初学者理解 PyTorch 的基本概念和操作流程。

以下是关于如何用 AI 获取某个领域内的热销产品及价格的方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间和销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。

以下是一些可以快速获取知识的 AI 工具： 1. Perplexity.AI：具有强大的搜索功能，可通过输入具体的 Prompt 快速定位相关资讯，获取的搜索结果包含大量引用和来源链接，还可点击拷贝按钮获取相关网站链接。启用 Pro 功能可获得更专业和深入的搜索结果，每天有一定次数免费使用，也可开通会员服务。 2. 微软的 Bing 搜索引擎：具备联网搜索功能，能帮助快速搜集大量相关资料，提升信息搜集和整理的效率。 在 AI 时代，知识管理体系构建发生了变化，不再需要囤积信息和单纯记住知识，关键在于懂得提问和有效利用 AI 技术获取处理信息。个体在获取知识和知识内化方面的差异，体现在利用 AI 技术的能力和将知识内化转化为智慧的能力。 此外，在收集完资料后，可使用如 Kimi 这样的 AI 会话助手进行整理，但需注意其阅读能力的限制，可分批次提供资料以确保有效读取理解。

在 AI 时代，普通人获取就业机会可以从以下几个方面考虑： 1. 关注新行业：AI 技术开辟了新的行业领域，会产生更多的就业需求。尽管技术变革难以准确预测，但保持对新领域的关注，提升自身认知，避免选择已呈衰落趋势的行业。 2. 发展独特技能：技术专业人士应发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等，将技术智慧与人际交往能力相融合。 3. 重新规划职业生涯：对于从事可能被 AI 取代风险工作的人，需要重新思考职业规划，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 4. 利用热门场景：像护肤、健身、穿搭和考编考证等热门场景，相关的 AI 应用受到关注和使用，为大学生等群体提供了一定的就业机会。 5. 适应企业需求：企业在生产环节中对 AI 应用的使用逐渐增加，了解并适应这一趋势，有助于获取相关就业机会。 同时，如果 AI 导致就业失衡，政府可以通过税收调节，如推行全民基本收入（Universal basic income UBI）来平衡差异。总之，要保持乐观，不断提升自己以适应时代变化。

在 Midjourney 中，获取 sref（风格参考）的方法如下： 1. 作用：sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。 2. 使用方法：在提示后添加“sref”，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl sref。您可以使用“sw”来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 例如，如果想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，可以这样写提示：/imagine prompt beautiful girl srefsw 500。 3. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0 “sref ”的详细步骤： 将“sref”和 URL添加到您的提示的末尾。例如：提示词：A young man stands at the edge of the forest cliff,looking over the ocean below.sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE v 6.0 4. 常见问题：在使用 Vary Region 期间可以使用 sref 来增强美学匹配/混合。具体方法为： 确保 remix 已打开。放大 点击。 保留提示中确定画布总体构图的部分。尽量保留尽可能多的部分，但不要耗尽内存。如果您的细节没有显示出来，那可能是内存问题。编辑提示以删除一些不必要的细节，以腾出空间添加新的细节。 将您的细节添加到提示中。记得用一些详细的描述（至少 5 7 个词）描述它。 现在，您可以通过将基本图像用作 sref 来加强您的添加部分的风格（视觉美学）。右键单击放大后的图像中心，从下拉菜单中选择复制链接。将该链接添加为您的“sref”。

以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法： 1. 服务器设置方面： 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 2. 直接调用大模型方面： 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 3. 安装并接入 cow 方面： 回到宝塔，打开【终端】。 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ ；pip install r requirements.txt ；pip install r requirementsoptional.txt 。 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴并回车：cp configtemplate.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。

以下是关于 Cow 接不上 coze 数据库的可能解决方法： 1. 服务器设置方面： 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版和无备注干净版的操作有所不同。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 2. 直接调用大模型方面： 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。获取 key 的方式有视频教程和图文教程。注意需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明没有实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 3. 安装并接入 cow 方面： 回到宝塔，打开【终端】。 依次粘贴并回车：cd /root ；git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。出现下方的样子，就是成功了。如果失败，或者没反应，刷新一下，重新再试一次。 继续依次输入：cd chatgptonwechat/ ；pip install r requirements.txt ；pip install r requirementsoptional.txt 。 到“文件”菜单中执行，点击文件找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意，不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴并回车：cp configtemplate.json config.json ，刷新页面。在当前目录下，找到 config.json 文件。删除文件里的所有代码，复制提供的代码粘贴到文件里。