我现在想让ai给出计算机硬件配置，然后从京东商城上检索，得到价格，然后给出一个配置单。我想问问大家这个怎么解决？

以下是一些根据一句话文生视频给出关键词数据的工具及相关信息： 在 SD 中，图生图功能除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片反推提示词，如 CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组，但生成的提示词可能存在瑕疵，需手动补充。 Morphstudio 中，文生视频的提示词指令为：/video。 文字生成视频的 AI 产品有：Pika 擅长动画制作且支持视频编辑；SVD 是 Stable Diffusion 的插件；Runway 是老牌收费工具，提供实时涂抹修改视频功能；Kaiber 能将原视频转换成各种风格；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。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些擅长根据描述给出玩具图片的工具： 1. Niji V5：能生成可动人偶、玩具和人偶等逼真照片，例如输入“玩具人物，日本动漫女孩角色，蓝色可爱魔法少女连衣裙”等描述。 2. DiT：不仅能生成全新的图像，还能在图像修复方面表现出色。比如输入“一只毛茸茸的棕色小猫，有着明亮的蓝色眼睛”，就能生成符合要求的小猫图片。 3. DALL·E：OpenAI 推出的文生图工具，可根据文本描述生成逼真图片。 4. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 5. MidJourney：图像生成效果高质量，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前，一些大模型具备从给出的视频中精准提取图片的能力。例如，多模态大模型可以实现这一功能。 多模态技术能够从图像中提取文本，理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景甚至情绪。像谷歌的 Gemini 多模态大模型，它可以处理多种不同的任务，应用范围广泛。 在实际应用中，比如有人想为一只猫买新衣服，可以给模型提供两张猫的图片，同时提供一个文本提示，询问什么样的衣服适合这只猫，模型会给出响应。又比如在解决物理问题时，提供包含问题和学生答案的图像以及文本提示，模型能够逐步推理并判断答案是否正确。 但需要注意的是，不同的大模型在具体的提取效果和精度上可能会有所差异，具体的应用效果还需要根据实际情况进行评估和选择。

大模型厂商内置的提示词字数并没有一个固定的标准，其合理性取决于多种因素。 一般来说，提示词的字数可能寥寥无几，但更多时候需要提供详尽的上下文和相关细节。例如，在要求 GPT 删除个人信息的官方示例中，提示词包括背景、定义术语、给出模型应如何完成任务的具体细节等多个方面。 在一些经验分享中提到，提示词中的示例 5 6 个效果最佳。同时，提示词的整体结构需要调整和优化，除了技能外还应有完整的工作流程设定，角色信息中的人设应特点鲜明，避免同质化。还需注意避免矛盾和重复的提示词内容，可通过调整提示词顺序的方法提高重要指令的权重。 数据来源包括胡凯翔基于阅读 Claude Cookbook 的思考和测试、Agent 共学“谁是人类”活动参赛心得分享等。

为了让AI在用户输入不完整的问题时提供多个补充信息并提示用户补充细节，可以设计一个有效的提示（prompt）。这个提示应该明确地告诉AI去识别不完整的输入，并提供几种可能的补充信息方向。以下是一个示例的提示： Prompt: 用户输入的问题不完整。请提供几个可能的补充问题方向，以帮助用户进一步细化他们的需求。以下是用户输入的原始问题： 【用户输入的问题】 为了帮助用户澄清他们的问题，请考虑以下几点并提出相应的补充问题： 1. 该问题的背景或上下文是什么？ 2. 用户希望达到的具体目标是什么？ 3. 用户面临的主要挑战或问题是什么？ 4. 是否有特定的限制条件或要求？ 5. 用户已经尝试过的解决方案是什么，结果如何？ 请根据这些提示生成多个补充问题，帮助用户更详细地描述他们的需求。 Example Usage: 用户输入的问题： "如何提高网站的用户流量？" AI生成的补充问题： 1. 您当前网站的主题或内容是什么？ 2. 您希望吸引的目标用户群体是谁？ 3. 您目前主要的流量来源是什么？ 4. 您是否有具体的流量目标（例如每日访问量）？ 5. 您已经尝试过哪些方法来提高流量，它们的效果如何？ 6. 您的网站是否有任何特定的技术或内容限制？ 7. 您的预算和时间限制是什么？ 8. 您是否考虑过使用SEO、社交媒体营销或付费广告等手段？ 9. 您的网站目前在搜索引擎中的排名如何？ 10. 您是否有分析工具来跟踪用户行为和流量来源？ 通过这种方式，AI可以更有效地引导用户提供更多的细节，从而更好地理解和解决他们的问题。

将小说转换成AI视频是一个涉及多个步骤的过程，通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。以下是一些可以利用的工具，以及使用这些工具将小说制作成AI视频的一般流程： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种AI图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个AI图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址： 3. Adobe Firefly：Adobe的AI创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址： 4. Pika AI：文本生成视频的AI工具，适合动画制作。 网址： 5. Clipfly：一站式AI视频生成和剪辑平台。 网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有AI视频生成器功能。 网址： 7. 极虎漫剪：结合Stable Diffusion技术的小说推文视频创作提效工具。 网址： 8. 故事AI绘图：小说转视频的AI工具。 网址： 制作流程： 1. 小说内容分析： 使用AI工具（如ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述： 根据小说内容，使用工具（如Stable Diffusion或Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成： 使用AI图像生成工具根据描述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视频脚本。 5. 音频制作： 利用AI配音工具（如Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成： 使用视频编辑软件（如Clipfly或VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理： 对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整： 观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享： 完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统： 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒出一张图，所有功能基本开放。 电脑运行内存：8GB 以上。 电脑系统：Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作，需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说，本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求，包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数，我可以为您做出更准确的评估和建议。

对于审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑配置，以下是相关建议： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 需要注意的是，最低配置运行速度可能非常慢。另外，对于 SDXL 的大模型，分为两个部分： 第一部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。 第二部分，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。

对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析，电脑配置需要考虑以下方面： 模型选择与下载： SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分，base 是基础模型用于文生图操作，refiner 是精炼模型用于细化生成的模型，还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型，还可在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora，看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用： 将下载的模型放入对应文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求： ChatGLM6B 模型：模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同，对 GPU 显存要求不同，如 FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 13 GB，高效参数微调需 14 GB；INT8 推理需 8 GB，高效参数微调需 9 GB；INT4 推理需 6 GB，高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型：模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16（无量化）最低 GPU 显存（推理）需 68 GB。 Embedding 模型：默认选用的约占用显存 3GB，也可修改为在 CPU 中运行。

以下是关于使用开源大模型本地化部署所需电脑配置及笔记本电脑推荐的相关信息： 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 对于本地化部署，不建议使用最低配置，因为速度会非常慢。例如，用 8G 的 Mac 电脑尝试过，效果不佳。 由于本地化部署对电脑配置要求较高，不太推荐本地化安装实现。如果想使用开源大模型，可选择利用云厂商已提供好的大模型运行环境和计算能力，比如阿里云的 PAI 和 AutoDL。 在笔记本电脑选择方面，建议选择具备以下配置的机型： 1. 内存：16GB 及以上的 RAM。 2. 显卡：具有 8GB 及以上 VRAM 的独立显卡。 但具体的笔记本电脑型号还需根据您的预算和其他需求来确定。

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。

以下是关于笔记类 AI 的相关信息： 主流 AI 笔记本电脑推荐： 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括： 1. 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro 2. 微星（MSI）Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell）Precision 移动工作站 5. 惠普（HP）ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 会议总结类 AI 工具： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 学习笔记：AI for everyone 吴恩达： 1. 机械学习：学习输入输出，从 A 到 B 的映射。所以一般都有个运行的 AI 系统，即输入 A 必然会输出 B 的软件。更系统的定义是，让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。（1959，Arthur Samuel） 2. 数据科学：分析数据集，从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解，输出结果往往是 slide desk，如结论，PPT，项目结果。 3. 神经网络/深度学习：有输入层，输出层，中间层（隐藏层）