想利用AI做房屋设计

以下是一些可以用 AI 进行住宅房屋设计的方法和工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，设计师输入不同房间的面积需求和周边土地约束，软件能自动生成户型图，并可查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图的构件开始，形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。 此外，还有一些相关的 AI 应用，如酷家乐装修设计软件，利用 AI 生成各种装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。您还可以通过字节旗下的 Coze AI 的图像工作流快速获得家装设计效果图，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。

以下是一些能够帮助进行房屋设计的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色。搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线，建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，从住宅设计图构件开始，集自动导入、区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果于一体，为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与数据汇总管理。 每个工具都有特定应用场景和功能，建议您根据具体需求选择合适的工具。

目前一些好用的 AI 整合网站包括： ChatGPT Plus：其用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 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。 Bing Copilot：作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 You.com 和 Neeva AI 等：提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 此外，WaytoAGI 网站也有一些特色功能，比如： 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 AI 提示词：集合了精选的提示词，您可以复制到 AI 对话网站来使用。 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 另外，还有一些 AI 应用，例如： 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，使用数据分析、物联网技术，管理办公设备，提高设备利用率。 新氧 APP：AI 美容护肤机构推荐平台，运用数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道：AI 儿童教育机构推荐平台，通过数据分析、自然语言处理，为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城：AI 汽车销售平台，借助数据分析、自然语言处理，为消费者提供汽车购买渠道。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前一些好用的 AI 整合插件如下： Coze 插件： 提供了多样化的插件库，涵盖从基础的文本处理到高级的机器学习功能，如文本分析插件可帮助理解用户输入意图，情感分析插件能识别情绪倾向，自然语言处理（NLP）插件支持复杂对话生成，还有图像识别、语音识别、数据分析等插件，其数量和种类不断增加以适应变化。 整合了符合平民生活化的插件，如新闻资讯（头条新闻）、天气预报（墨迹天气）、出行必备（飞常准、猫途鹰）、生活便利（快递查询助手、国内快递查询、食物大师、懂车帝、幸福里、猎聘）等。 Excel 相关的 AI 工具和插件： Excel Labs：是 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，用户告知需求后自动完成任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，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，能公式生成、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。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到相关软件中，提高工作效率和智能化水平。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些快速提高向 AI 工具提问能力的方法： 1. 先了解 AI 工具的功能和适用范围，明确其能解决的问题类型。 2. 学习相关的基础知识，例如 AIGC 背后的原理，以便更深入理解 AI 的可能性和局限性。 3. 避免拟人化的提问方式，而是直接清晰地描述问题。 4. 对于复杂的问题，逐步分解，分步骤进行提问。 5. 学会批判性地看待 AI 的输出结果，如有错误，分析原因并进一步优化提问。 6. 多参考他人成功的提问案例，如学生在春游前提问关于便携食物的规划。 7. 利用群里的交流氛围，如“公开问”，学习他人的提问技巧。 8. 对于不熟悉的领域，先进行一定的知识储备，再向 AI 提问。 9. 不断练习和尝试，在实践中总结经验，提高提问的准确性和有效性。

以下是关于学习 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将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。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、中学生学习 AI 的建议 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 可以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，学习 AI 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，为未来的发展做好准备。 七、在医疗保健领域中让 AI 像我们一样学习 AI 将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。为了在医疗保健领域产生真正的改变，应投资于创建一个模型生态系统——“专家”AI，让它们像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通过正规的学校教育和学徒实践，从该领域最出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅仅依靠大量的数据。例如，先训练生物学的模型，然后是化学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生和设计新疗法的科学家都需要经历系统的学习和实践，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发，您可以参考以下步骤： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是一些相关的学习资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 提示工程指南： LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： LLMs 九层妖塔： 在课程方面，欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示，涵盖常见用例，包括总结、推理、转换和扩展，并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词，通常在大量数据上训练，以找出接下来最有可能的单词。

以下是关于如何学习利用 AI 工作的一些建议： 1. 获取信息和学习东西： 免费选项：可以使用。 付费选项：通常必应是较好的选择。对于儿童，（由 GPT4 驱动）能提供良好的人工智能驱动辅导。 注意事项：使用人工智能作为搜索引擎时要谨慎，因其存在幻觉风险，且多数未连接互联网。但有研究表明，在特定情况下（如技术支持、决定吃饭地点或获取建议），必应可能比谷歌更好。 教育方面：人工智能可用于自学，能解释概念并获得较好结果。例如，。但要根据其他来源仔细检查关键数据。 2. 写东西： 草拟初稿：包括博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等，只需给出提示，人工智能就能完成，且通过提高提示和与系统互动能获得更好效果。 优化写作：将文本粘贴到人工智能中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 完成任务：把 AI 当作实习生，让其处理没时间做的事情，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能提供保持动力的方式。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

以下是关于如何利用 AI 读书的一些方法和建议： 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用李继刚等的 prompt 最佳实践。 2. 进行 AI 绘画，画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操：在中找一些案例实操。 4. 数据：查看 AI 产品榜数据库>。 5. 阅读：通往 AGI 之路知识库阅读，每日小互的推特阅读获取最新动态：http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索：生成式视频案例可以找一些欣赏，有机会自己动手做一个视频。 在读书时，可参考以下案例： 1. 如读万维钢的新书《拐点》时，看到有触动但需保持批判性思考和怀疑的文本，若足够强势，当前 AI 对人的作用有三个：信息杠杆、发现自己真正想要的、帮助形成自己的观点和决策。 2. 将上述书摘整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 3. 基于笔记中提到的 AI 对人的三种最终的赋能模式，以自己深度思考的问题为例，践行这套方法论，体会“信息杠杆”如何令“思维换挡”，感受如何“让自己发现究竟想要什么”。 4. 通过 AI 信息杠杆，利用 AI 搜索引擎和大模型，迅速掌握“如何用好飞书文档”“markdown 语法基础”并结合两者完成“永飞书创建提示词库、飞书+markdown 打造个人知识库”等思考。 5. 基于上述实践，生成“自己的观点和决策”，并将其打造成体系化的内容产品，实现价值。 同时，虽然在利用 AI 辅助写作等方面可能存在一些困难，如打断心流、失去掌控等，但应保持好奇和开放心态，为自己和孩子们寻找更多借助 AI 拓展思维边界的方式。

以下是一些利用自己的声音歌唱 AI 生成歌曲的相关信息： 1. LAIVE：这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台。使用者可以选择喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 会通过分析生成音乐，还可以选择主唱和修改歌词，目前为开放测试阶段。输入促销代码“LAIVEcreator”可获得 50 代币（入口在个人资料），令牌有效期为输入代码后的 30 天，促销码失效日期为 4 月 17 日。链接：https://www.laive.io/ 2. Combobulator：DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件，利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频，从而使用您自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 3. 大峰的经验分享：用 Suno 生成歌曲时，在填写歌曲风格时填写少量风格词，如中国风，给 AI 更多发挥空间。靠音乐审美从生成的歌曲中选出中意的歌曲。将歌词发给 GPT 并告知想法，让其以英文 AI 绘画提示词的形式提供每句歌词的每个分镜，然后丢进 AI 生图平台（如 Midjourney）生成图片，再用 Runway 进行图生视频。 4. UDIO 制作音乐：Udio 不会使用艺术家的声音生成歌曲，在幕后风格参考会被一组相关标签替换。在文本输入下方有两种类型的建议标签可点击添加到提示中，自动完成是当前单词的建议标签补全，您可以移动插入符号到提示的任何部分，相应更改完成。

以下是利用 AI 为我们工作的一些方法： 1. 写作方面： 草拟各种初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等，只需给出提示。 提升写作质量，将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 帮助完成任务，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 从写作困难中解脱，让自己更有动力。 2. 获取信息和学习方面： 利用 AI 辅助教育，包括自学。可以要求 AI 解释概念，能获得较好的结果。但要注意因 AI 可能产生幻觉，对关键数据要根据其他来源仔细检查。

以下是利用 AI 制作一张关于英语招生海报的方法： 1. 需求场景： 当您想通过社交媒体发布招生信息，纯文字可能吸引力不足。 网上找的图可能质量差且易撞图。 2. 大致流程： 主题与文案：确定英语招生的海报主题，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 风格与布局：选择适合的风格意向，背景可灵活调整，根据文案和风格规划画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI ，输入相关关键词，生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版：将生成的素材进行合理排版，得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 3. 软件指引： 使用工具：无界 AI ，网址为 https://www.wujieai.cc/ 。 做图逻辑类似于 SD ，优势在于国内网络可稳定使用、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。 使用模型：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 。 4. 关键词类别： 场景：如教室、校园等。 氛围：积极、活跃等。 人物：老师和学生等。 造型：发型、服饰等。 情绪：快乐、专注等。 道具：英语书、笔等。 构图：全身、特写等。 画面：色彩鲜艳。 特殊：根据具体需求添加。