我有很多excle表格要整理，有什么相关的AI或者AI工具可以帮助我

以下是一些常用的 AI 换脸工具及相关操作方法： 1. facefusion 工具： 云服务解决方案： 选择 AutoDL 平台（官网：https://www.autodl.com/home ），注册后在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 在算法社区查找 facefusion 镜像，点击右侧合适的镜像（左侧的可能有问题）。 点击右下角的创建实例按钮，创建并启动实例（即启动一台服务器）。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端输入以下命令： 查看文件列表：输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录：输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion：输入“python./run.pyexecutionproviders cuda cpu”（注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 当出现提示信息时，说明启动成功。 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。 本机解决方案： 该软件需要 python 环境及安装视频解码器等多个依赖软件，需要一定编程知识，可参考网站 https://docs.facefusion.io/ 进行本地安装。 由于 facefusion 的运行推理计算速度非常依赖 GPU，若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 2. 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion

以下是关于配置最新 AI 的相关内容： 1. Yaki：GPT/MJ 接入微信 检查环境 安装 Python 安装 git 克隆项目代码 安装 pip 环境 更改名称 配置文件：在 FinalShell 窗口下找到 root/chatgptonwechat/config.json 文件打开进行配置。 OpenAI API 的基础 URL（如果调用的不是官方的 key，需要更改这部分的内容）："open_ai_api_base":"https://api.gptapi.us/v1" 使用的模型版本（如果想要使用其他模型，记得需要更改这里）："model":"gpt4" 启动命令 注：扫码登录是模拟电脑登录微信号，需要保持在线才会触发，如果切换退出等，那么服务器中的微信也会掉线。 更详细内容参考：https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat/tree/master 2. python 安装 FittenAI 编程助手 安装 python 的运行环境： 安装步骤：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议；按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code–编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换 3. 张梦飞：【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程 环境配置： 复制代码时注意复制全，每次只粘贴一行，然后点击一次回车。 回车后，只有最左边显示中括号时，才是上一个命令执行完毕。 1、第一步：cd/root||exit 1 2、第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（如果有卡点，进行不下去，可能是服务器网络问题，去拉取时下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去。） 2.2、再粘贴下方代码，出现下图，就代表在执行中了。 3、然后把下边这行粘贴进去，点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 4、继续粘贴：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 5、继续，一行一行依次粘贴，依次回车：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI' >> ~/.bashrc 6、执行完成后。刷新一下，重新进入终端，最左侧出现了（AI）的字符则配置完成。

以下是关于 AI 文案生成视频的相关信息： 在视频工作流中，前期策划和后期制作是核心环节，都可以借助 AIGC 提升效率。前期可利用 ChatGPT 生成文案，后期利用 AI 工具进行自动化视频制作。目前，倒入文案一键自动化生成视频可能尚未达到直接使用的程度，很多素材仍需人工替换，但在短视频账号建立初期，用于批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况较为合适。未来视频制作的整体趋势会更轻量更高效。 具体步骤如下： 1. 生产视频脚本：把选题告诉 ChatGPT，它能在数十秒内生成完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。利用 GPT4 生成的脚本虽在创意上有待提升，但对非专业人士入手视频创作有一定帮助。 2. 筛选 BGM：告诉 ChatGPT 视频的情绪，它能在海量背景音乐中为您筛选，节省时间。期待未来能与音源网站结合，实现同步预览，提升体验。 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看： 另外，在 Adobe 的的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性。相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 进行生成。

AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。

以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。

以下是将 AI 应用到实际办公中赋能的一些方式： 1. 工作流程自动化：许多公司正将 AI 融入工作流程，例如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率。 2. 降低成本：如 Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。 3. 扩大用户规模：Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 4. 节省费用：瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。 5. 生成个性化内容： 豆果美食 APP 可根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 沪江开心词场能辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 爱奇艺可根据用户喜好推荐电影。 6. 提高办公效率：WPS Office 中的一些功能，如智能排版、语法检查等，利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作。 不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计，开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。同时，AI 在交通监控、银行账户欺诈检测、核聚变控制、新药发现、应对气候变化等众多领域已经取得了重要进展和效率提升，未来还将有更多应用场景出现。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

关于用 AI 处理 Excel ，目前有以下几种工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs ：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot ：微软推出的 AI 工具，整合了 Word 、 Excel 、 PowerPoint 、 Outlook 、 Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot ：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI ：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于使用 AI 管理 Excel 数据的工具和方法： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是让 AI 帮忙处理 WORD 或 EXCEL 的相关信息： 对于 WORD 文档处理，有以下工具和资源可供利用： Grammarly、Orchard、Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。 对于 EXCEL 数据处理和分析，目前有以下几种工具和插件： Excel Labs 是 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot 整合了 Word、Excel 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务。 Formula Bot 提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI 是支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 WORD 和 EXCEL 中，进一步提高工作效率和智能化水平。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在Excel中计算均方根（Root Mean Square, RMS）通常涉及到两步：首先计算数据的平方，然后求平均，最后取平均值的平方根。Excel没有直接计算RMS的函数，但可以通过组合使用其他函数来实现。以下是计算RMS的步骤： 1. 选择数据范围： 选择你想要计算RMS的数据范围。 2. 计算平方： 在数据范围旁边的一个空白单元格中输入公式 `=B2^2`（假设数据在B2单元格），然后将该单元格的公式向下拖动或复制粘贴，以覆盖所有相应数据的单元格。 3. 计算平均值： 在另一个空白单元格中，使用 `AVERAGE` 函数来计算上一步中所有平方值的平均值。例如，如果平方数据在C2:C10，那么公式将是 `=AVERAGE`。 4. 计算平方根： 最后，使用 `SQRT` 函数来计算上一步中得到的平均值的平方根。公式将是 `=SQRT`，其中 `average_cell` 是包含平均值的单元格。 5. 简化公式： 你也可以将上述步骤合并为一个更简洁的公式。在一个空白单元格中，输入如下公式：`=SQRT`，这里 `B2:B10` 是原始数据的范围。 6. 拖动填充柄： 如果你有多个数据集需要计算RMS，可以将这个公式向下拖动或复制到其他单元格，Excel会自动调整公式中的单元格引用。 请根据你的实际数据范围调整上述公式中的单元格引用。这样，你就可以在Excel中计算出RMS值了。

以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具： 1. Coze 记账管家：它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词，让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等，然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools：可用于统计平台月度账单，例如您可以从平台导出月度明细数据，上传账单给沙盒，让模型统计账单数据和用量，还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI：在金融服务领域，它能帮助改进内部流程，如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，自动创建报告的文本、图表、图形等内容，为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案，以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。

以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息： 1. 在撰写专业区域经济报告方面： 信息收集：可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分：针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 在金融服务领域： 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面：生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，还能帮助发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面：生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面：生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面：生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面： 以菲林诉百度网讯案为例，北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品，不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值，被认定为“法人作品”。软件开发者（所有者）可通过收取软件使用费用等方式获得利益，软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名，但可以采用合理方式表明其享有相关权益。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学课程安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学大类为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知，使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面，还有案例展示。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，有《》DeepSeek R1 赏析分享会，专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及对流行谣言的澄清。 2025 年 2 月 10 日，有《》，讲述了 DeepSeek 的崛起原因、V3 模型特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，有《》，介绍了飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合的使用方法和效果。

DeepSeek 能够实现之前的大模型实现不了的表格类任务，可能有以下原因： 1. 创新的架构和设计：例如 DeepSeek 可能采用了独特的 Transformer 架构或其他创新的模型结构，使其在处理表格类任务时具有更出色的性能。 2. 高效的训练策略：可能通过优化训练过程，如使用特定的算法、数据增强方法或更精准的参数调整，提高了模型在表格任务上的表现。 3. 针对性的优化：针对表格类数据的特点，进行了专门的优化，例如对数据的预处理、特征提取或模型的微调。 4. 资源的有效利用：以相对较少的资金和硬件资源，如 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU，实现了高效的训练和出色的性能。 需要注意的是，以上只是基于提供的信息进行的推测和分析，具体原因还需要更深入的研究和了解 DeepSeek 的技术细节。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学活动安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学内容为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍与使用： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等，使用优势是能用更少的词让模型做更多事、思维发散、能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制、可能输出错误内容等问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 DeepSeek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，《》DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及谣言澄清。 2025 年 2 月 10 日，《》介绍了 DeepSeek 崛起的原因、V3 模型的特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，《》介绍了如何将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率，普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 的相关信息： 社区新闻速递： DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，探讨业界困惑与解决方案，展望未来 LLM 应用新范式及产品可能性，并澄清流行谣言。 DeepSeek 的崛起与芯片禁令有关，其 V3 模型以低成本实现卓越推理能力，利用特定技术展现高效算力利用，文章还提到面对颠覆性技术，未来竞争需依赖开放与创新。 有喂饭级教程介绍如何将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息和提升工作效率，普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。 集合·DeepSeek 提示词方法论： 提供了 deepseekr1:7b 模型行测试题分析过程及结果的案例链接。 介绍了在飞书多维表格上调用 DeepSeek 的相关内容，包括自定义 AI（DeepSeek 版）的链接，支持 DeepSeek R1、V3 模型以及三个服务商。 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日： 智能纪要包括关于 DP 模型的使用分享，如功能（能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等）、使用优势（用更少的词做更多事，能给出创意思路和高级内容）、存在问题（思维链长不易控制，可能输出错误内容）、审核方法（用其他大模型解读）、使用建议（有自己思维雏形，多看思考过程）、使用场景（阅读、育儿、写作、交流等）和案例展示。 还有关于音系学和与大模型互动的分享，包括音系学研究和通过与大模型多轮对话取队名。 提到了 Deepseek 文档分享和使用介绍，以及未来活动预告，如提供免费算力资源学习炼丹和学习多维表格中接入 Deepseek。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

以下是一些能够模仿产品经理，把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容： Apple Intelligence 中的提示词： 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能，其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问，指示包括“将答案限制在 50 个单词以内，不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制，如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词： 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容，并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词，大体格式符合要求，但存在部分效果偏差和设定改变，可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考： 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章，AI 可能未读完整个文章，大语言模型可能未真去搜索网页，更像是开发商的“狡猾”，而非“AI 幻觉”。

以下是关于文本整理的相关内容： 总结类应用： 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋，可在 Chat GPT 网络界面中完成，也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务，还介绍了文字总结的不同类型，如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库： 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤： Notion：在文本格式页签下选择 Notion，依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式（自动分段与清洗或自定义）等操作，最后完成内容上传和分片。 自定义：在文本格式页签下选择自定义，输入单元名称，创建分段并输入内容，设置分段规则，最后保存。 本地文档：在文本格式页签下选择本地文档，拖拽或选择要上传的文档（支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件），选择内容分段方式（自动分段与清洗或自定义），完成上传和分片。

以下是一套学习和使用 AI 的方法，以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径： 一、学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说，实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤： 1. 数据采集：利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据，如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除无效或错误的数据。 3. 特征提取：从清洗后的数据中提取有价值的特征，例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法：根据数据特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习算法，如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练：使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用：将训练好的模型部署到实际系统中，实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是，具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。