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编程ai主持人撰稿,

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很抱歉,目前知识库中没有关于编程 AI 主持人撰稿的相关内容。但一般来说,要实现编程 AI 主持人撰稿,可能需要以下步骤:

  1. 明确撰稿的主题和目标,确定所需的语言风格、字数、内容结构等要求。
  2. 选择适合的自然语言处理技术和模型,例如使用预训练的语言模型,并根据具体需求进行微调。
  3. 为模型提供大量相关的文本数据进行训练,以提高其对特定主题的理解和生成能力。
  4. 设计合理的输入提示,引导模型生成符合要求的稿件内容。
  5. 对生成的初稿进行评估和优化,可能需要人工编辑和修改,以确保稿件的质量和准确性。

希望以上思路能对您有所帮助,如果您有更具体的需求或问题,请进一步向我提问。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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解析视频内容的AI
以下是关于解析视频内容的 AI 相关信息: 将小说制作成视频的流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:借助工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成视觉描述。 3. 图像生成:利用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成脚本。 5. 音频制作:使用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)转换语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:通过视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)合成视频。 7. 后期处理:对视频进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 8. 审阅与调整:观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享:完成编辑后输出并在平台分享。 视频解读相关: 在事业低谷期的尝试中,提到了对视频的解读,包括依据画面进行解读,以及对无声音 case 的解读等。还讨论了图像理解相关内容,如要求根据视频链接写小说,提到工作流中的图像理解能力较强,建议尝试智普、通义的 VL 模型等。 MMVid 视频理解系统: 这是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具,能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本,方便大语言模型理解视频内容。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会因项目需求和个人偏好有所不同,AI 工具的可用性和功能也可能会变化,建议直接访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-08
什么是ai
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说,可将其视为一个黑箱,只需知道它是能理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 从历史角度看,最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按照明确的程序进行数字运算,现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断人的年龄这类任务,由于无法明确具体步骤,所以无法直接编程让计算机完成,而这正是人工智能感兴趣的领域。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 健身产品有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2025-01-08
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 的应用非常广泛,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面,AIGC 包括文字生成(如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等)、图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等)、视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等)。 AIGC 与 UGC(普通用户生产)、PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-01-08
我想通过AI解决我的低效率问题,应该从哪里入手
要通过 AI 解决低效率问题,可以从以下几个方面入手: 1. 搭建 AI 工作流 找到一个熟悉的工作场景,如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程,例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 针对每个小步骤嵌入合适的 AI 工具,想不到时可参考他人做法,注意选择最优解,以提高工作效率为目的,不为了用 AI 而用。 完成搭建后进行测试使用,多尝试以熟练掌握,根据使用体验不断调整和优化。 若遇到工具不好用的情况,分析原因,可能是提示词不好或工具本身不行,可学习写好提示词、更换工具或寻求帮助。 若觉得工作流效率仍低,可考虑搭建 AI 智能体来自动化完成一系列任务,学习如何制作或找人帮忙。 2. 避免过度依赖 AI 在学习新技能时,先依靠自身进行实践和思考,掌握基础后再考虑使用 AI 辅助。例如在写作方面,学生应先自己练习,掌握技巧后再使用 AI 工具。
2025-01-08
如何从头开始学AI
以下是从头开始学习 AI 的建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-01-08
怎样从头开始学习AI
以下是从头开始学习 AI 的建议: 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-01-08
我想组建一个ai撰稿,关键词要怎么写
以下是关于组建 AI 撰稿关键词的一些建议: 对于一般的图片内容,分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。在生成想要的图片时,关键词通常包含以下几个方面: 1. 主题描述: 可以描述场景和故事及其组成元素、物体或人物的细节、搭配。比如一个动物园,里面有老虎、狮子、长颈鹿、大树、围栏等;或者一个小女孩在森林里搭帐篷,她穿着红色的裙子以及戴着白色的帽子。 描述场景中的人物时,要独立描述,不要用一长串文字表达。比如一个穿着红色盔甲的男孩站在山顶,最好拆分为:一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶。 2. 设计风格: 3. 具体画面: 例如在视频镜头方面,不管是文生视频还是图生视频,掌握好关键词的描述,皆可生成优秀的视频画面。 在进行 AI 撰稿时,以制作“冬”字融入雪地场景的图片为例,大模型选择 realisticVisionV40 ,正面关键词可以是 masterpiece, best quality, snowy ground, snowflake 等,反面关键词可以是 lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry 。同时,还可能会用到 controlnet 的语义分割 seg 模型,预处理器选择 invert 。 另外,像“春”的正面关键词可以是 realistic, 8k, masterpiece, best quality, meadow, flower, butterfly, blue sky ;“夏”的正面关键词可以是 realistic, 8k, masterpiece, best quality, lotus, dew, water droplets 。
2024-08-14
ai编程工具
以下是一些常见的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 2024 年,AI 编程工具领域迎来两个划时代的产品:年末爆火的编辑器 Cursor 和横空出世的 AI 工程师 Devin。Cursor 允许开发者用自然语言描述需求,能够理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析,还能提供智能的代码重构建议、自动诊断和修复常见错误,甚至基于代码自动生成文档,让开发者的注意力从语法细节转移到业务逻辑本身。 如果您要安装通义灵码 AI 编程助手,在配置 AI 插件之前,需要先安装 python 的运行环境,具体操作是:点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成插件会提示您登录,按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。
2025-01-07
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容: 1. 借助 AI 学习编程的关键:打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。学习建议包括使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能,借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码,遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。同时要明确 AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文链接: 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动:麦橘是哲学专业模型师,此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏,认为机制对简单小游戏很重要,还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏,因其性价比高且多种模型可用,支持写代码后的预览,还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例,不懂代码也能让 AI 做游戏,通过告诉 AI 想要的效果让其调整,如降低难度等,最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作以及与 AI 交互的情况。 3. 软件 2.0 编程:在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件 2.0 日益流行。考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,会发现很多令人兴奋的机会。长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为当开发通用人工智能(AGI)时,一定是使用软件 2.0。
2025-01-07
哪个编程ai最好
以下是一些在编程方面表现出色的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更高效、更轻松地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码,提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可了解开发者的整个代码库,而非仅代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2025-01-07
没有编程基础可以学习ai吗
没有编程基础也可以学习 AI,但会面临一定的挑战。以下是一些建议: 1. 学习基础知识: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术分支(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。 2. 选择学习路径: 偏向技术研究方向:学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习基础,以及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等深度学习知识。 偏向应用方向:掌握 Python、C++等编程基础,学习监督学习、无监督学习等机器学习基础,熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架。 3. 工具和平台: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向初学者的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 学习方式: 阅读入门文章和相关书籍。 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。 特别推荐李宏毅老师的课程。 5. 实践和尝试: 掌握提示词的技巧,上手容易且很有用。 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 需要注意的是,无论是技术研究还是应用实践,数学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。
2025-01-04
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF,0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求,以下是一些建议: 首先,您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识,了解自然语言处理(NLP)的基本原理。 其次,可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具,能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后,针对您的专业术语翻译需求,需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类,建立一个清晰的术语库。 同时,确定固定描述语句的翻译规则和方法,并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中,要不断测试和优化您的工具,以确保翻译的准确性和质量。 总之,虽然没有编程基础会增加一定的难度,但通过合理利用现有资源和持续学习,您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04
0编程基础学ai编程
以下是一些关于 0 编程基础学习 AI 编程的资源和分享: 10 月 28 日 20:00 开始(回放链接:),分享了通往 AGI 之路增量小游戏(https://muykeee.github.io/waytoagiincremental/)、转生之我是野菩萨(https://muykeee.github.io/wildpusaincremental/),分享人是麦橘。 10 月 29 日 20:00 开始(,分享人是梦飞。 10 月 30 日 20:00 开始(回放链接),分享了、AI 拍立得:小程序:Pailido,分享人是银海。 10 月 31 日 20:00 开始(回放链接),分享了 0 基础做小游戏分享:猪猪🐷撞南墙,分享人是南墙。 此外,雪梅 May 在其 AI 学习日记中也有相关记录,如 DAY64 2024.11.3 的 AI 编程共学 2 cursor 入门,以及 DAY65 2024.11.9 的 AI 编程共学 3 AI 拍立得。 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学中提到了利用 AI 编程制作小游戏的相关内容,包括多种创意游戏的尝试、游戏体验的优化、增量游戏的制作、肉鸽游戏模式的介绍、特定主题游戏的开发以及游戏中图案的修改等方面。
2025-01-04
AI主持人
以下是为您提供的关于 AI 主持人的相关信息: 信息源: 简报:TLDR AI() 播客:No Priors podcast (主持人:Sarah Guo 和 Elad Gil)、Robot Brains Podcast (主持人:Pieter Abbeel)、Lex Fridman Podcast (主持人:Lex Fridman)、The Gradient podcast (主持人:Daniel Bashir)、Generally Intelligent (主持人:Kanjun Qiu)、Last Week in AI 会议: 工业界:World AI Cannes Festival() 学术界:CVPR() 课程:MIT Deep Learning() 书籍:Genius Makers by Cade Metz、Life 3.0 by Max Tegmark、The Alignment problem by Brian Christian、AI Superpowers by KaiFu Lee、Learning Deep Learning by Magnus Ekman 大公司的科技研究部门:Google() 其它:Academic Papers at Arxiv.org()、Twitter(有时可用于追踪热门趋势) 相关活动: 2024 北京智源大会图文直播,主题讨论为通用人工智能。议程包括:环节 1:Fireside Chat 李开复、零一万物 CEO 张亚勤、清华大学智能产业研究院院长,智源学术顾问委员;环节 2:报告“大模型为通用人工智能带来曙光”,王海峰(百度 CTO);环节 3:尖峰对话“通往 AGI 之路”,主持人王仲远(智源研究院院长),对话嘉宾有王小川(百川智能 CEO)、张鹏(智谱 AI CEO)、杨植麟(月之暗面 CEO)、李大海(面壁智能 CEO)。 相关项目: AIResponder for HostAway:这是一个 Chrome 插件,旨在帮助主持人节省回复客人查询的时间,使用 AI 生成回复。官网:AI Duh(https://aiduh.com/)
2024-08-15