帮我梳理目前AI方向产品 的竞品

以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。

以下是一些常见的竞品分析的 AI 工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： GitMind：免费跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。

以下为一些 AI 办公的竞品产品： XMind：思维导图工具，4 月访问量 71.3 万次，相对 3 月变化 0.179。 标小智 LOGO 生成：图像生成工具，4 月访问量 69.9 万次，相对 3 月变化 0.106。 站酷海洛：资源类工具，4 月访问量 67.3 万次，相对 3 月变化 0.213。 SEO 优化精灵：通用写作工具，4 月访问量 64.6 万次，相对 3 月变化 0.039。 虎课网免费在线视频教程：AI 学习工具，4 月访问量 62.9 万次，相对 3 月变化 0.005。 Glasp：会议总结工具，4 月访问量 60.7 万次，相对 3 月变化 0.325。 aippt：PPT 工具，4 月访问量 59.6 万次，相对 3 月变化 0.142。 帆软战略：电商工具，4 月访问量 59.5 万次，相对 3 月变化 0.145。 帆软数据：数据分析工具，4 月访问量 59.5 万次，相对 3 月变化 0.145。 讯飞听见：转录工具，4 月访问量 56.2 万次，相对 3 月变化 0.065。 Pixso AI：设计工具，4 月访问量 54.9 万次，相对 3 月变化 0.017。 ToonMe（卡通头像）：图像生成工具，4 月访问量 53.6 万次，相对 3 月变化 0.993。 edrawsoft：思维导图工具，4 月访问量 53.5 万次，相对 3 月变化 0.14。 Dify.ai：AI ChatBots 工具，4 月访问量 51.7 万次，相对 3 月变化 0.452。 彩云：通用写作工具，4 月访问量 51.5 万次，相对 3 月变化 0.117。 360 苏打办公：生产力工具，4 月访问量 50.6 万次，相对 3 月变化 1.269。 在 To B 领域，成体系的 AI 办公产品主要有以下几类： 1. 智能办公：可快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：借助 agent 接入企业的 QA 知识库，对用户信息予以回应并下达相关指令。 3. AI 导购：能依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等为用户推荐更准确的产品。 4. 智能营销：通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，并融入用户个性化元素。 5. 智能人力资源：进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，还有以下 AI 办公相关的案例： 营销：定制营销报告 办公：高效做 PPT 办公：编写 Excel 公式 办公：写邮件

以下是为您提供的竞品分析的 prompt： 角色:竞品分析专家 背景:需要对旗下产品 A 进行竞品分析，明确产品定位和优化营销策略。 描述: 作者:nimbus 版本:1.0 语言:中文 WXID:168007300 注意事项: 保持客观公正态度，用数据说话，给出具体的优化建议。 简介: 本人是一位有丰富竞品分析经验的专家，曾在多家知名企业和咨询公司任职。 技能: 熟练运用各种分析框架如 SWOT、波特五力等 丰富的定量和定性研究能力 善于提取分析要点，给出可执行性建议 目标: 全面分析产品 A 的市场竞争格局 提出优化产品定位和营销策略的建议 约束: 分析过程严谨，资料可靠 建议具体可行，考虑实施难易度 工作流程: 1. 概述产品 A 及竞品情况 2. 分析竞品定位、价格、渠道、推广 3. 对每个竞品进行 SWOT 分析 4. 对比竞品 来源：

如果你想通过 AI 调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，制作产品图片和视频，以下是一些工具和学习资源供你参考： 1. AI 调研工具：你可以使用一些 AI 工具来分析竞品的产品卖点和痛点。例如，使用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。这些工具可以帮助你快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. AI 文案工具：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。你可以使用这些工具来生成产品文案，或者对已有的文案进行优化和改进。 3. AI 设计工具：AI 设计工具可以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。这些工具可以帮助你快速设计出符合用户需求的产品页面，提高用户体验和转化率。 4. AI 图像识别和优化工具：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。你可以使用这些工具来优化产品图片，提高图片的质量和吸引力。 5. AI 视频制作工具：你可以使用 AI 视频制作工具来制作产品视频。这些工具可以帮助你快速生成视频内容，或者对已有的视频进行优化和改进。 6. 学习资源：你可以通过在线课程、教程、视频等学习资源来学习如何使用 AI 工具和技术。这些资源可以帮助你了解 AI 的基本原理和应用场景，掌握使用 AI 工具和技术的技能和方法。 总之，使用 AI 工具和技术可以帮助你更好地调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，制作产品图片和视频。你可以根据自己的需求和实际情况选择合适的工具和学习资源，提高工作效率和质量。

以下是一些功能强大且免费的 AI 音乐制作工具和平台： 源分离方面： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 创作与制作方面： ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变歌唱声音。 ：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 ：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 ：Audacity®音频编辑器的网页版。 ：前身为‘Definite Technologies’，开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 ：自适应 AI 音乐平台。通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 ：基于 AI 的音乐助手，包括歌词写作助手。 ：实时音乐、音频和视频创作平台。 ：为创意媒体应用提供合成歌声。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。

以下是一些可以用于制作海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 使用 AI 快速做一张满意海报的方法如下： 1. 需求场景：当您想发朋友圈、微博等，纯文字不够吸引人，网上图片质量差易撞图，自己手工做的图更具特色。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 使用无界 AI 快速制作海报的指引： 网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 模型：皮克斯卡通。本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。皮克斯卡通模型位置可根据相关指引找到。 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）等。

以下是关于 AI 制作海报的相关内容： 一、用 AI 快速制作满意海报的方法 1. 需求场景 当您想在社交平台发布内容时，纯文字可能吸引力不足。 网上图片质量差且易撞图，自己相册中的照片可能不太理想。 2. 大致流程 确定海报主题，借助 ChatGPT 等工具完成文案。 选择想要的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 对生成的素材进行合理排版，得到成品。 二、AI 海报生成工具推荐 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 三、使用无界 AI 制作海报的指引 1. 网址：https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 2. 使用模型：皮克斯卡通 应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型位置：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别 场景：向日葵花田、面包店等。 氛围：温馨、温暖等。 人物：父亲和女儿、父亲和儿子。 造型：发型、发色、服饰、配饰（会同时影响到父亲和孩子的形象）。 情绪：笑得很开心、大笑、对视等。 道具：童话书等。 构图：半身、中景等。 画面：色彩明艳。 特殊：……

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。

以下为一些好用的 AI 表格工具推荐： 6 月访问量排名： 1. Highcharts：表格工具，6 月访问量 235 万，相对 5 月变化 0.389。 2. Fillout.com：表格工具，6 月访问量 186 万，相对 5 月变化 0.147。 3. Coefficient：表格工具，6 月访问量 46 万，相对 5 月变化 0.251。 4. Numerous.ai：表格工具，6 月访问量 41 万，相对 5 月变化 0.087。 5. SheetGod：表格工具，6 月访问量 31 万，相对 5 月变化 0.033。 6. GPTExcel：表格工具，6 月访问量 25 万，相对 5 月变化 0.364。 7. 酷表 ChatExcel：表格工具，6 月访问量 18 万，相对 5 月变化 0.159。 8. GPT Workspace：表格工具，6 月访问量 17 万，相对 5 月变化 0.213。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，6 月访问量 12 万，相对 5 月变化 0.314。 10. Ajelix AI Excel Tools：表格工具，6 月访问量 10 万，相对 5 月变化 0.145。 4 月访问量排名： 1. ：表格工具，4 月访问量 175 万，相对 3 月变化 0.036。 2. Highcharts：表格工具，4 月访问量 127 万，相对 3 月变化 0.257。 3. Numerous.ai：表格工具，4 月访问量 73.4 万，相对 3 月变化 0.911。 4. Coefficient：表格工具，4 月访问量 69 万，相对 3 月变化 0.213。 5. GPTExcel：表格工具，4 月访问量 37 万，相对 3 月变化 1.139。 6. Rows AI：表格工具，4 月访问量 34 万，相对 3 月变化 0.115。 7. SheetGod：表格工具，4 月访问量 26 万，相对 3 月变化 0.016。 8. AI Excel Bot：表格工具，4 月访问量 25.3 万，相对 3 月变化 0.103。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.091。 10. GPT Workspace：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.189。 关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力： Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，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两大功能，用户可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、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，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。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。

以下是一些可以梳理文档知识形成知识库的 AI 工具： 1. Cursor：对于非开发性质的问答，它是一个天然的 RAG 引擎。能针对大的代码库精准找到相关函数，并利用其信息撰写代码。在问答窗口使用 Command 加回车发出问题时，会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度，最后用这些信息构建提示词完成生成。对于非开发任务，也能与私有文档结合问答，并将新生成的 insights 沉淀成新文档，形成知识闭环，提升知识管理效率。 2. 百炼：通过以下步骤为 AI 助手增加私有知识形成知识库： 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传虚构的产品介绍。 建立索引：进入，创建新的知识库并选择上传的文件，其他参数保持默认。 引用知识：完成知识库创建后，在中设置，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。 3. kimichat：可以让 AI 拆解书籍的章节并按照 markdown 产出内容，然后将内容复制到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，并可自定义微调内容及免费导出图片。

以下是关于如何用 AI 梳理文档知识的一些方法和步骤： 使用 Kimi 梳理文档： Kimi 是月之暗面公司推出的类似 ChatGPT 的大模型聊天机器人，支持超长上下文，能输入长达 20 万字。 可以让 Kimi 梳理全书，与目录对照，脉络会更清晰。 能要求 Kimi 更细致地梳理，虽然目前不能生成思维导图，但可借助 MarkMap 获得。 针对具体章节或知识点，可让 Kimi 展开讲解，还能让其给出例子和代码。 可以让 Kimi 出题测试对知识点的掌握程度。 在网站上增加 AI 助手梳理文档： 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传相关文档。 建立索引：进入，创建新的知识库并选择上传的文件，其他参数保持默认。 引用知识：完成知识库创建后，在中进行相关设置，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。 AI 梳理文档的检索原理： 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，验证信息的来源、时效性和相关性。 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 语义融合：合并意义相近但表达不同的信息片段。 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式。 大模型生成回答：大语言模型根据提供的信息来回答问题。

以下是一些好用的将 PPT 转 Word 的 AI 知识梳理工具： 1. Claude：不仅能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，还能找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app：在线 PPT 制作网站，允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 3. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 4. Mindshow：提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 5. 讯飞智文：利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。

在 Coze 创建一个符合需求的智能体（带工作流）之前，需要梳理以下内容： 1. 规划： 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 例如，在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时，要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外，搭建整理入库工作流时，新建工作流“url2table”，包括开始节点输入 url（无需额外配置）、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。

以下是用 Coze 创建带工作流的智能体的全流程： 1. 打开 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 创建图像工作流： 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试效果，可使用调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，包括提示词优化。 人设和回复逻辑中，技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布。 3. 搭建整理入库工作流： 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 3.1 开始节点：输入 url，由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置。 3.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，将链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 3.3 插件节点：获取页面内容，把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中，随便设置{{timeout}}为 60000。

以下是用 Coze 创建带工作流的智能体的全流程： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行智能体，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 在创建图像工作流方面： 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试工作流效果，调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 配置好人设和回复逻辑，然后点击右上角发布，机器人就可以出图。

以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导： 打标环节： 选择基础大模型，如“麦橘写实”，并为 lora 命名。 将照片导入，选择合适分辨率，可勾选“脸部加强训练”，然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹，且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签，也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片，描述越详细，人物变化可能越多，泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签，其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节： 大部分参数是固定的，主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节： 例如 18 张脸部图片，20 张整体图片，各训练 50 步，循环训练 10 次，并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同，loss 值可作为参考，但最终效果仍需通过测试判断。 此外，在 Lora 串联方面，多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果，可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同，加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点，选择放大模型，用 resize 节点调整尺寸，再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳，需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点，从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐，并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮，将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。

大模型之所以往智能体的方向发展，主要有以下原因： 1. 决策模块的需求：决策模块是具身智能系统的核心，早期的决策方式存在局限，大模型的出现极大地增强了具身智能体的智能程度，大幅提高了环境感知、语音交互和任务决策的能力。 2. 能力提升：随着大模型技术的成熟和规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，进一步提升应用能力，广泛应用于多个行业和领域。 3. 特点优势：基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力，能够适应不同任务和环境，解决新的类似问题。 4. 应用拓展：在多模态的视觉语言模型基础上，具身智能的大模型的发展方向是视觉语言动作模型和视觉语言导航模型，实现从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。

AI 主要有以下几个大方向： 1. 科学与传统文化结合方向：例如乐易科学院通过 AI 技术结合多种能量形式讲解国学和传统文化，并提供相关服务。 2. 游戏开发方向：如 AIGC 策划程序美术应用于独立游戏开发。 3. 摄影绘画方向：像 AI 人像摄影绘画。 4. 营销与项目落地方向：包括 AI 训练、美国独立站搭建、Google seo 与 AI 结合等，实现直接变现。 5. 人物形象生成方向：如通过 7 个方面（人物构图的视角选择、人物角度的选择、人物距离的选择、人物表情的选择、人物氛围感的选择、人物服装的选择、人物风格的选择）快速生成合心意的 AI 人物形象。 6. 技术研究方向：涵盖数学基础（线性代数、概率论、优化理论等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习、强化学习等）、深度学习（神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等）、自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）、前沿领域（大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等）、科研实践（论文阅读、模型实现、实验设计等）。 7. 应用方向：包含编程基础（Python、C++等）、机器学习基础（监督学习、无监督学习等）、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等）、应用领域（自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等）、数据处理（数据采集、清洗、特征工程等）、模型部署（模型优化、模型服务等）、行业实践（项目实战、案例分析等）。

以下是一篇关于“AI 下的会计”的论文： 标题：AI 对会计领域的影响与变革 在当今数字化时代，AI 技术正以前所未有的速度渗透到各个行业，会计领域也不例外。生成式 AI 为金融服务业带来了显著的变化，尤其在预测和报告方面展现出巨大的潜力。 尽管金融领域的其他方面不断取得进步，但现代财务团队的日常工作流程仍依赖于手动流程，如 Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具。由于数据科学资源的缺乏，基本任务尚未实现自动化，这导致 CFO 及其直接报告人在繁琐的记录和报告任务上耗费过多时间，而无法专注于战略决策。 总体而言，生成式 AI 能够助力金融服务团队从更多数据源获取数据，并实现突出趋势分析、预测和报告过程的自动化。例如，在预测方面，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测提供输入，并建议如何适应模型以支持公司决策。 在报告方面，生成式 AI 能够自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 对于会计和税务工作，会计和税务团队通常需要花费大量时间咨询规则并了解其应用，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提供可能的答案。 在采购和应付账款方面，生成式 AI 能够自动生成和调整合同、采购订单和发票，并提供提醒。 综上所述，AI 技术为会计领域带来了高效、精准和创新的变革，使会计工作更加智能化和自动化，为企业的发展提供了有力支持。然而，在应用 AI 技术的同时，也需要关注数据安全、隐私保护和伦理道德等问题，以确保其健康、可持续地发展。

对于 AI 初学者，以下是一些选择学习方向和材料的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您可以找到一系列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，您可以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。 如果您偏向技术研究方向，需要学习的内容包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，需要学习的内容包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 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。

以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容： 认识理解： 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响，包括其造成的劳动力跨部门的变化，以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向： 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来： 在未来的研究中，需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响，以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作，共同制定策略，以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距，促进全球的平衡发展。同时，持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响，及时调整应对策略。