请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了

以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图的构件开始，形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程，同时为建筑信息自动建模打下基础，最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起，实现数据的汇总与管理。 2. HDAidMaster：云端工具，建筑师可在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域表现惊艳，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和建筑设计成果颜值在线。 3. 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 AI 技术探索，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。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。 此外，在独立游戏开发中，对于 AI 绘画，为丰富训练集，可先进行较短时间的训练，用得到的模型生成与目标画风类似的建筑、风景图像，再放回训练集。还可做正则化，模型出来后，复杂的图可先去掉微调模型用底模生图，然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。该模型在美术做设计参考时也能使用。

以下是关于 AI 建模的相关信息： 有使用 AI 制作场景的“潦草建模”分享，工具包括 Midjourney V6 用于生成，Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl 用于放大，Leia Pix 用于深度图，Shadermap 用于法线图。 智谱·AI 开源模型列表中的其他模型，如 MathGLMLarge、MathGLM10B、MathGLMChatGLM6B 等，介绍了其采用的骨干模型及赋予的语言理解能力，并提供了代码链接和模型下载地址。 AI 训练模型 Top10 包括 prolific.com、Llama 2、火山方舟、PaLM 2 等，列出了产品名、分类、4 月访问量及相对 3 月的变化。

以下是一些能够帮助草图大师建模的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 此外，还有一些图片生成 3D 建模的工具，也可能对草图大师建模有帮助： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 如果您需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图，以下工具可供选择： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，从而帮助创建逻辑视图。 2. 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。 3. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. 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。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建相关视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

AI 可以帮助建模和设计分析。在软件架构设计方面，以下是一些可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建多种视图。 在 CAD 图绘制方面，存在以下一些 AI 工具和插件： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，增加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具。 对于设计师使用 AI 进行 3D 渲染，有以下要点： 1. 建模：创建简单 3D 模型，关注比例、布局和组合。 2. 生成：使用 ControlNet 等工具，将场景信息共享给扩散模型生成图像。 3. 迭代：调整生成图像的控制。 AI 增强的 3D 工作流程有助于与创意团队和产品设计师共享早期概念，节省时间和资源，支持创建情感板。AI 技术在 3D 设计工作流程中的应用不仅限于生成快速插图和图像，还在降噪、超分辨率渲染、帧率优化等方面发挥作用，且将与 3D 软件和游戏引擎集成，成为渲染的未来。

目前在学习 AI 3D 建模方面，以下几个平台较为实用： 1. Blender：功能强大且开源免费，拥有丰富的插件和教程资源。 2. Maya：广泛应用于影视、游戏等领域，提供了全面的建模工具和强大的渲染功能。 3. 3ds Max：在建筑可视化、游戏开发等方面表现出色，具有易于上手的操作界面。 4. ZBrush：专注于数字雕刻，适合创建高精度的模型细节。 您可以根据自己的需求和学习偏好选择适合您的平台。

以下是一些可以进行图生建模的软件： 1. Polycam：发布了免费的 3D 建模工具，您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，它就能自动处理并构建 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间约 1 2 分钟。可在网站以及 iOS 和 Android 应用中创建、编辑和存储 3D 模型，完全免费。还能将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型，与所有流行的无人机兼容。 2. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 3. Meshy：功能全面，不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格来生成高质量的 3D 模型。 4. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 5. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 6. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能够将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外，关于 Kolors 开源模型，您可以参考以下教程：

目前常见的 AI 模型驱动情况如下： 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4，它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing（在 Edge 浏览器上访问）。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型，它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL）。

并非所有的AI系统都是由机器学习（ML）驱动的。AI（人工智能）是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和方法。以下是一些主要的AI方法，除了机器学习之外，还有其他关键技术： 1. 专家系统（Expert Systems） 专家系统是一种早期的AI方法，利用规则和知识库来模拟人类专家的决策过程。它们不依赖于机器学习，而是依靠预定义的规则集。 例子: 医疗诊断系统、故障诊断系统。 技术: 知识库、规则引擎。 2. 模糊逻辑（Fuzzy Logic） 模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的技术，常用于控制系统和决策支持系统。 例子: 家电控制（如洗衣机、空调）。 技术: 模糊集、模糊规则。 3. 遗传算法（Genetic Algorithms） 遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化技术，用于解决复杂的优化问题。 例子: 路径优化、调度问题。 技术: 选择、交叉、变异。 4. 进化计算（Evolutionary Computation） 进化计算是一组基于自然进化原理的算法，包括遗传算法、进化策略和遗传规划等。 例子: 自动设计、机器人控制。 技术: 自然选择、适应性、进化。 5. 推理和规划（Reasoning and Planning） 推理和规划涉及基于逻辑和规则进行自动推理和问题求解。 例子: 自动定理证明、任务规划。 技术: 谓词逻辑、状态空间搜索。 6. 神经网络（Neural Networks） 虽然神经网络是机器学习的一部分，但它们也可以单独被视为一种独立的方法，特别是深度学习（Deep Learning），这是近年来AI发展的主要驱动力。 例子: 图像识别、自然语言处理。 技术: 反向传播、卷积神经网络、递归神经网络。 7. 强化学习（Reinforcement Learning） 强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，特别适用于动态环境中的决策问题。 例子: 游戏AI、机器人控制。 技术: 马尔可夫决策过程、策略梯度。 8. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） NLP是一个专注于人机语言交互的AI子领域，使用各种技术来处理和生成自然语言文本。 例子: 语音识别、机器翻译。 技术: 句法分析、语义分析、词向量。 总结 虽然机器学习，尤其是深度学习，近年来在AI领域取得了显著的进展，并在许多应用中占据主导地位，但AI并不仅限于机器学习。其他方法如专家系统、模糊逻辑和遗传算法等在特定领域中依然发挥着重要作用。选择哪种AI技术取决于具体的应用场景和问题需求。

节点式LLM（Large Language Model，大型语言模型）驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中，LLM作为主要的处理节点，负责理解和生成语言，同时与其他系统或模块交互，以执行特定的任务或提供服务。 以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点： 1. 中心化处理： LLM作为中心节点，处理大部分与语言相关的认知任务，如文本理解、内容生成、翻译等。 2. 模块化设计： 系统可能由多个模块组成，其中LLM是核心模块，其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。 3. 并行处理能力： 节点式架构允许同时处理多个任务或请求，提高系统的效率和响应速度。 4. 上下文理解： LLM能够处理复杂的上下文信息，提供更为精准的语言理解和生成。 5. 多任务学习： 通过在不同的任务上训练，LLM可以扩展到多种应用场景，如医疗、法律、教育等。 6. 可扩展性： 节点式架构易于扩展，可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。 7. 集成与兼容性： 节点可以设计成与其他系统或服务兼容，方便集成到更大的工作流程中。 8. 智能决策支持： LLM可以作为智能决策支持系统的一部分，提供基于语言分析的洞察和建议。 9. 持续学习与优化： 节点式LLM可以持续从新的数据中学习，不断优化其性能。 10. 安全性与隐私保护： 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护，确保用户信息的安全。 节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率，尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而，这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素，包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。

以下是一些更好地从 Coze 的知识库提取正确内容的方法： 1. 对于创建智能体的知识库： 注意本地 word 文件的处理，要合理拆分内容以提高训练数据准确度，比如将海报内容训练进知识库时，不能一股脑全部放入，应先放入 11 章的大章节名称内容，章节内详细内容要按固定方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 安装 Coze Scraper 用于采集数据： 扩展程序成功安装至浏览器后，登录，在左侧菜单栏选择一个工作区，在工作区内单击知识库页签，创建或点击已存在的知识库，在知识库页面单击新增单元，在文本格式页签下选择在线数据，然后单击下一步。接着单击手动采集，完成权限授予，输入要采集内容的网址，标注要提取的内容，查看数据确认无误后完成并采集。 3. 关于深入理解 RAG 中的文档切割： 包括定义和背景、算法种类、应用场景、发展趋势等方面。通过将长文档切割成小块，检索系统能更高效地找到用户查询所需的信息。

以下是一些可以帮助您更好生成提示词的网站： http://www.atoolbox.net/ ：可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数都有缩略图可以参考，方便更加直观地选择提示词。 https://civitai.com/ ：每一张图都有详细的参数，您可以点击下面的复制数据按钮。 MidLibrary ：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址为 https://www.midlibrary.io/ 。 MidJourney Prompt Tool ：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址为 https://prompt.noonshot.com/ 。 OPS 可视化提示词 ：有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便您快速可视化生成自己的绘画提示词，网址为 https://moonvy.com/apps/ops/ 。 AIart 魔法生成器 ：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址为 https://www.aiart.com.cn/?prompter/ 。 promptoMANIA ：AI 艺术提示词生成器，网址为 https://promptomania.com/genericpromptbuilder/ 。 pictionAIry ：玩游戏也能练习 Prompt 书写，网址为 https://pictionairy.com/ 。 NovelAI tag 生成器 ：设计类 Prompt 提词生成器，网址为 https://wolfchen.top/tag/ 。 魔咒百科词典 ：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，网址为 https://aitag.top/ 。 KREA ：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址为 https://search.krea.ai/ 。 Public Prompts ：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址为 https://publicprompts.art/ 。 AcceleratorI Prompt ：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址为 https://ai.dawnmark.cn/ 。

以下是关于机器人人设和回复逻辑的相关内容： 首先，Bot 的提示（人设与回复逻辑）是一种自然语言指令，告诉大语言模型（LLM）执行任务。编写提示词是搭建 Bot 的第一步，为 Bot 设定身份和目标，提示编写得越清晰明确，Bot 的回复越符合预期。 例如，“Coze 直聘”中的职业助手 Bot 人设是一个专业的职业助手，能够根据用户输入信息为用户精准提供匹配的职位推荐。 “安仔”这个社群运营机器人，基于其作用，目前版本的人设是更专注于 AI 相关的知识回答和服务，以满足初学者的需求，尽量不回答其他无关问题。为提升用户体验，还可以加入一些功能，如长期记忆（总结聊天对话内容用于更好响应用户消息）和设计更加美观的 Bot 开场白。 总之，要让机器人像人类更接近真人的对话方式，能够更好地理解和回应各种日常对话场景，包括玩笑、调侃和口水话，以提高对话的自然度和真实感，需要清晰明确地设定人设和回复逻辑，并不断优化完善。

以下是关于如何开始学习使用 AI 更好地写好公文、报告、方案等的建议： 1. 草拟初稿：可以让 AI 为您生成公文、报告、方案等的初稿。您只需给出明确的提示，例如明确写作的类型、主题、关键要点等。 2. 提升写作质量：将您的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。还可以要求它以不同风格创建多个草稿，使内容更生动，或者添加例子，以激发您做得更好。 3. 辅助完成任务：像使用实习生一样利用 AI 写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等您没有时间做的事情。 4. 确定主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 5. 收集资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 6. 分析总结：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 7. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 8. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 9. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 10. 数据分析：如果涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 11. 撰写与编辑：利用 AI 写作工具来撰写各个部分，并进行语法和风格的检查。 12. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 13. 审阅修改：利用 AI 审阅工具来检查逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 14. 提交前检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，在使用 AI 辅助写作的过程中，应保持人类的主导地位，将 AI 作为辅助和参考，以确保作品符合您的需求和风格。

以下是一些可以帮助你学习 AI 的课程，让你成为更好和更快的数据分析师： 1. 人工智能基础课程 人工智能基础课程是学习 AI 的入门课程，它将帮助你了解 AI 的基本概念和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。你可以在 Coursera、edX、Udacity 等在线教育平台上找到相关课程。 2. 数据分析基础课程 数据分析是 AI 的重要组成部分，因此了解数据分析的基础知识对于成为一名成功的数据分析师非常重要。你可以学习数据分析的基本概念和技术，包括数据预处理、数据可视化、数据建模等。你可以在 Coursera、edX、Udacity 等在线教育平台上找到相关课程。 3. 机器学习和深度学习课程 机器学习和深度学习是 AI 的核心技术，它们将帮助你了解如何使用数据来训练模型，并使用这些模型进行预测和分类。你可以学习机器学习和深度学习的基本概念和技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。你可以在 Coursera、edX、Udacity 等在线教育平台上找到相关课程。 4. 自然语言处理课程 自然语言处理是 AI 的一个重要分支，它将帮助你了解如何处理和分析自然语言数据，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。你可以学习自然语言处理的基本概念和技术，包括词法分析、句法分析、语义理解等。你可以在 Coursera、edX、Udacity 等在线教育平台上找到相关课程。 5. 计算机视觉课程 计算机视觉是 AI 的一个重要分支，它将帮助你了解如何处理和分析图像和视频数据，包括图像分类、目标检测、图像分割等。你可以学习计算机视觉的基本概念和技术，包括图像处理、特征提取、模型训练等。你可以在 Coursera、edX、Udacity 等在线教育平台上找到相关课程。 6. 实践项目 最后，通过实践项目来巩固你的 AI 知识和技能。你可以参加开源项目、竞赛、实习等，将你所学的知识应用到实际问题中。这将帮助你积累经验、提高技能，并增强你在就业市场上的竞争力。 总之，学习 AI 需要时间和耐心，但是通过系统地学习和实践，你可以成为一名优秀的数据分析师，并在 AI 领域取得成功。

辅导孩子功课可以考虑使用以下 AI 工具： 1. 必应：这是一款免费的搜索引擎，它可以提供各种信息和知识，包括学习资料和辅导建议。 2. Khanmigo：这是一款由可汗学院提供的人工智能辅导工具，它可以为孩子提供个性化的辅导和学习计划。 3. LingoDeer：这是一款使用游戏和互动活动来教孩子英语的应用程序，它提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。 4. Busuu：这是另一个流行的语言学习应用程序，它提供英语和其他多种语言的课程。Busuu 使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习。 5. Memrise：这是一款使用抽认卡和游戏来教孩子英语的应用程序，它提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。 6. Rosetta Stone：这是一种语言学习程序，它使用沉浸式方法来教孩子英语。这意味着孩子们将学习在自然环境中使用英语，而不是通过语法规则和词汇表。 总的来说，这些 AI 工具都可以帮助孩子提高学习效率和学习质量。家长可以根据孩子的需求和兴趣选择适合的 AI 工具。