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多模态搜索工具

回答

以下是为您介绍的多模态搜索工具：

  • 推荐的 AI 搜索引擎：
    • 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，提升用户搜索效率和体验。
    • Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许自然语言提问，用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。
    • 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题生成答案，支持增强模式和智能排序。
    • 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来支持图像、语音等多模态搜索。
    • Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。
    • Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程等领域专业建议和指导。
    • Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。
  • 关于提升 AI 搜索准确度和多模态检索：
    • 提升准确度的方法：通过提示词请求大模型以思维导图形式输出答案，通过提示词请求大模型做 Function Calling 判断使用的 Agents。提示词工程是系统学科，需大量调试设计适合业务的提示词。
    • 多模态检索：是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片/视频/音频比重增大。多模态检索要获取不同形式信息聚合参考，实现困难，涉及海量信息源处理和识别，现阶段可基于谷歌搜索，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别/音视频转录等方法获取文本内容。
  • ThinkAny 的相关情况：
    • 冷启动：未提及具体冷启动方式。
    • 产品特性：
      • 部署方案：当前线上服务采用 Vercel + Supabase 的云平台部署，后续将迁移至基于 AWS 搭建的 K8S 集群，以提升服务稳定性和动态扩容表现。
      • 功能创新：支持 Search / Chat / Summarize 三种模式，对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景；集成包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT-4 Turbo 在内的 10+大语言模型；支持检索链接/图片/视频等模态内容；支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容；支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容，作为搜索问答的挂载上下文。此外，还开源了一个 API 项目 rag-search，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容，得到准确度不错的检索结果。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：AI 搜索引擎

以下是一些推荐的AI搜索引擎：1.秘塔AI搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。1.Perplexity：一款聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式AI技术从各种来源收集信息并给出答案。1.360AI搜索：360公司推出的AI搜索引擎，通过AI分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。1.天工AI搜索：昆仑万维推出的搜索引擎，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。1.Flowith：一款创新的AI交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种AI模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。1.Devv：面向程序员的AI搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。1.Phind：专为开发者设计的AI搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。这些AI搜索引擎通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

工具：我做了一个 AI 搜索引擎

通过提示词请求大模型以思维导图的形式输出答案通过提示词请求大模型做Function Calling判断使用的Agents提示词工程是一个很系统的学科，有实操指南，有方法论。不能一招通吃，只有经过大量调试，才能设计出一套适合自身业务的提示词。1.多模态检索Multi Mode提升AI搜索的关键步骤是保证检索到的信息密度。只拿信息源检索返回的摘要内容肯定不够，前面我们也提到了要并行获取多个链接的详情内容。多模态检索是提升信息密度的一个重要措施。随着5G的发展，互联网上的信息越来越多元化，图片/视频/音频占了很大的比重。多模态检索就是为了尽可能多的获取不同形式的信息，再聚合起来作为引用参考。多模态检索的实现是非常困难的。涉及到海量信息源的处理和识别。现阶段可以在谷歌搜索的基础上完成多模态检索的需求。第一步我们可以使用谷歌的图片/视频检索API，拿到跟query匹配的图片/视频内容。第二步要做的工作是通过OCR图片识别/音视频转录等方法，拿到多模态信息的文本内容。

工具：我做了一个 AI 搜索引擎

ThinkAny当前的线上服务采用的是Vercel + Supabase的云平台部署方案。用户量和数据量起来之后也有会比较大的性能瓶颈，目前也在基于AWS搭建自己的K8S集群，后续迁移过来，在服务稳定性和动态扩容方面会有更好的表现。除了以上三个核心问题之外，ThinkAny五月初发布的第二个大版本，在功能差异化方面做了很多创新。1.多模式使用Multi-Usage-Mode支持Search / Chat / Summarize三种模式，对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景。202406191635071.多模型对话Multi-Chat-Model集成了包括Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT-4 Turbo在内的10+大语言模型。1.多模态检索Multi-Mode-Search支持检索链接/图片/视频等模态内容1.多维度输出Multi-Form-Output支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容。202406251501281.多信源检索Multi-Retrieve-Source支持检索Google / Wikipedia / Github等信息源的内容，作为搜索问答的挂载上下文。另外，ThinkAny还开源了一个API项目：rag-search，完整实现了联网检索功能，并对检索结果进行重排（Reranking）/获取详情内容（Read Content），最终得到一份准确度还不错的检索结果。

其他人在问
多模态大模型
Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 以下是 26 个多模态大模型的部分介绍： XLLM 陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat 开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。 InstructBLIP 基于预训练的 BLIP2 模型进行训练，在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，该模型使得能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT 是一种开创性的通用模型，能够理解 6 不同模式的指令并根据指令采取行动：文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明，这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 VideoLLaMA 张引入了多分支跨模式 PT 框架，使 LLMs 能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 随着 ChatGPT 的蓬勃发展，大型模型正深刻地影响着各个行业。多模态技术作为行业前沿突飞猛进，呈现出一统计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的势头。有一款基于多模态大型模型的应用能够迅速解释现实世界，将手机置于车载摄像机位置，能实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。该应用后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。
2024-09-13
目前有哪些模型有多模态功能
目前具有多模态功能的模型主要有以下几种： 1. GPT4：能够处理和生成图像、音频等多种模态，但这方面能力还处于基础阶段。 2. Character.AI：具备多模态处理和生成能力。 3. Meta 的 ImageBind：可以处理和生成多种模态。 4. 智谱·AI 推出的多模态模型： Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。 CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。
2024-09-01
怎么建设多模态知识库
建设多模态知识库可以参考以下方面： 1. 学习相关知识：例如了解 Vision Transformer 的入门知识及其相关应用，包括 ViT等。 2. 明确多模态任务、训练评测数据集和评测方法，例如 Video Action Recognition 任务、Image Text Retrival 任务、Image Caption 任务、Visual QA 任务、Visual Reasoning 任务、Visual Entailment 任务等。 3. 利用效率工具：有效组织各种文件，通过聊天界面访问存储的信息，与他人轻松共享知识，将有价值的内容从视频和音频中转录出来，创建多语言的知识库。 此外，还可以参考一些相关的知识库文章，如“ChatBot 是怎么炼成的?”等，了解大模型下游应用的研发过程。
2024-08-27
什么是多模态？
多模态是指多种模态信息的融合，包括文本、图像、音频、视频等。多模态技术旨在结合不同模态的信息，以提高计算机系统的理解和处理能力。以下是多模态技术的一些应用场景和优势： 1. 多模态评估：多模态评估可以对模型在不同模态（图像、视频和音频）上的表现进行更详细的评估，以及对模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面进行定性示例评估。这些评估可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型的性能和局限性，从而进一步改进和优化模型。 2. 多模态交互：多模态交互可以使计算机系统更好地理解和与多种模态进行交互。例如，在聊天应用程序中，用户可以发送文本、图片、语音等多种模态的信息，而计算机系统可以使用多模态技术来理解和处理这些信息，从而提供更加自然和智能的交互体验。 3. 多模态娱乐：多模态娱乐可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。例如，在虚拟现实和增强现实应用程序中，用户可以通过语音、动作等多种模态与虚拟环境进行交互，从而提供更加身临其境的体验。 4. 多模态内容生成：多模态内容生成可以使用户能够超越聊天界面进行互动。例如，在视频聊天应用程序中，用户可以使用语音和图像等多种模态与对方进行交流，从而提供更加自然和真实的交流体验。 5. 多模态工具使用：多模态可以使计算机系统能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。这可以提高计算机系统的灵活性和可扩展性，从而更好地适应不同的应用场景和需求。 总之，多模态技术可以提高计算机系统的理解和处理能力，为用户提供更加自然和智能的交互体验，同时也可以为企业和组织提供更加高效和灵活的解决方案。
2024-06-11
多模态用户体验。
多模态用户体验是指在人工智能领域中，模型能够理解和处理多种不同的模态信息，例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。 多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起，模型可以更好地理解和处理用户的输入，并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。 多模态用户体验的应用场景非常广泛，包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如，在娱乐领域，多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验，例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏；在教育领域，多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验，例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计；在医疗领域，多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务，例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。 虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值，但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如，如何将不同的模态信息整合在一起，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究，以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。
2024-06-06
Google的人工智能多模态大模型叫什么
Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini。具体介绍如下： Gemini 是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型，不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。 Gemini 能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。 Gemini 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。 Gemini 被描述为一种"原生多模态大模型"，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。
2024-04-24
帮助专利搜索的ai
以下是关于帮助专利搜索的 AI 的相关信息： AI 可以在专利检索与分类方面提供帮助，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，能够自动识别和分类专利文献。 在具体的示例平台方面，有 Google Patents 和 IBM Watson for IP。Google Patents 使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献，其功能在于通过机器学习算法进行专利文献的全文检索和分析，理解专利文献的内容，并提供相关性更高的检索结果，优点是提高了专利检索的准确性和效率，使用户可以快速找到相关的专利文献。IBM Watson for IP 则利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。
2024-09-13
想在有能搜索视频内容的AI工具吗？比如，我想找一个小猫和小狗打架的视频。
目前市面上有一些能够通过内容理解来搜索视频的 AI 工具，但它们的准确性和适用性可能会因多种因素而有所不同。例如，一些视频平台自身的搜索算法可能会利用 AI 技术来优化搜索结果，根据您输入的关键词“小猫和小狗打架”来展示相关视频。但要实现非常精准和特定的此类视频搜索，可能还需要进一步的技术发展和优化。
2024-09-02
我需要一份可以搜索并加以应用的文字类AI
目前文字类的 AI 应用有很多，比如 ChatGPT ，它能够生成自然语言文本，回答各种问题，并进行对话。还有百度的文心一言，能够提供丰富的文字创作和信息搜索服务。您可以根据自己的需求选择适合的文字类 AI 并加以应用。
2024-08-29
AI学术搜索
以下是关于 AI 学术搜索的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，提供了多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析以及论文结构和格式等。 文献管理和搜索方面： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，可快速找资料、提供推荐、整合及分析研究趋势。 内容生成和辅助写作方面： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，如研究报告、调研报告、资讯报告等。 研究和数据分析方面： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 开搜 AI 搜索： 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处，参考价值高。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。
2024-08-27
如何通过AI快速搜索最新的各类媒体新闻。
以下是通过 AI 快速搜索最新各类媒体新闻的方法： 1. 利用插件实现新闻搜索：可以通过相关插件进行新闻搜索。例如，在儿童新闻获取方面，用户提供新闻关键词，bot 会调用插件搜索对应的新闻信息，并转写成 6 12 岁儿童能听懂（看懂）的新闻。 2. 输入具体的 Prompt 指令：在搜索框中输入具体的指令，如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”，以快速定位相关资讯。 3. 借助具有联网搜索功能的工具：如 Perplexity.AI、微软的 Bing 搜索引擎等，获取搜索结果，其中包含大量引用和来源链接，可点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。 4. 进行新闻可信度分析：根据搜索的新闻内容，通过大模型推理，从来源检查、信息一致性、官方通知、详细性与具体性、社会知晓度、矛盾信息等方面进行判断，给新闻评分，取评分最高的进行下一步。 5. 整理资料：收集完资料后，可使用如月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手进行资料整理。但需注意其阅读能力的限制，可分批次提供资料。 6. 搜索图片素材：利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适的素材，注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片，一般可在 twitter 和官方网站获取高质量图片。
2024-08-27
推荐信息搜索类ai
以下是为您推荐的信息搜索类 AI： 1. ChatGPT Plus：用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot：作为 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI：提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 5. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，提升用户的搜索效率和体验。 6. 360 AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 7. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 8. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 9. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 10. Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 在 AI 搜索引擎领域，Perplexity 表现出色，暂时没有同等水平的替代。经过重度使用，国产 AI 搜索引擎的推荐排名如下：1. 360 AI 搜索 2. 秘塔 AI 搜索 3. 天工 AI 搜索。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-08-26
根据一句话文生视频给出关键词数据的工具
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。
2024-09-16
想找一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的AI工具
以下为您推荐一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的 AI 工具——MMVid。 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。其应用场景广泛，包括： 1. 快速的视频剪辑：只需输入镜头脚本，即可提取素材库内容进行拼接。 2. 快速的图生视频：结合图像识别，根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片，通过 runwayml 思路生成 3 5 秒视频，再结合 comfy ui 自动化拼接。 3. 快速诊断：思路和之前的医疗诊断类似。 MMVid 属于 AI 学习模型，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，能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 其官方网站等更多详细信息可进一步查询。
2024-09-16
有没有项目管理领域的ai工具
以下是一些项目管理领域的 AI 工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等，已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具：微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 另外，还有以下具体的产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 总的来说，随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-16
有什么ai工具可以辅助面试
以下是一些可以辅助面试的 AI 工具： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善，到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 4. GPT4 技术的实时转录工具：如 Ecoute，可在文本框中为用户的麦克风输入和扬声器输出提供实时转录，还使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成建议的响应，供用户根据对话的实时转录说出。开源地址：https://github.com/SevaSk/ecoute 。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-09-16
可以找最新研究论文的平台工具
以下为您推荐一个可以查找最新研究论文的平台工具：Cambrian：AI 研究的副驾驶（https://www.cambrianml.org/）。该平台能够搜索超过 24 万篇机器学习论文，获取当天的论文，生成研究见解，并自动化文献综述。用户还可以在该平台与网络中的人分享论文、书签和文件夹，或者公开个人资料展示自己的想法。
2024-09-16
目前可以生产4k画质视频的ai工具
以下是一些可以生产 4K 画质视频的 AI 工具： 1. 国内： Etna（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据简短文本描述生成相应视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K（最高 38402160），画面细腻逼真，帧率 60fps，支持中文，具备时空理解能力。 2. 海外： Haiper（有免费额度）：支持文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，能生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。还支持图生视频，不过只能写提示词、秒数（2s 和 4s）、种子值。此外，具有视频重绘功能，包括轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容，但大量背景的重绘效果一般，视频容易崩。 另外，在实际使用中，不同的 AI 视频工具在处理不同类型的画面时各有优劣，比如： Pika 对于奇幻感较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，更新的唇形同步功能虽未引发热议，但嘴形同步集成到平台上比较便捷。 Pixverse 在高清化方面有优势，对于一些偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成的视频有点帧率问题，导致处理到人物时会有种慢速播放的感觉，容易出戏。 Runway 在真实影像方面质感最好，战争片全景的镜头处理得最好，控件体验感较好，但特别爱变色，光影非常不稳定。 在制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，可用于生成相关视频，若其中部分画面有问题，可放到 Pika 里面去局部重绘。有手部特殊运动的画面，可用 Runway 来辅助完成。
2024-09-16