我想训练一个个人日程提醒工具，需要输入哪些信息，什么格式？

目前市面上有几款能够安排日程的AI助理，其中包括： 1. Google Assistant：Google Assistant是一款功能强大的AI助理，能够帮助用户安排日程、设置提醒、管理待办事项等。用户可以通过语音或文本输入与其交互，并且可以在多个设备上使用。 2. Apple Siri：Apple的Siri也是一个智能的AI助理，可以帮助用户安排日程、设置提醒、发送消息等。Siri可以在iPhone、iPad、Mac等多个设备上使用，并且支持语音和文本输入。 3. Microsoft Cortana：Microsoft的Cortana是一个智能的AI助理，能够帮助用户安排日程、设置提醒、管理待办事项等。Cortana可以在Windows 10设备、Android和iOS设备上使用。 4. Amazon Alexa：Amazon的Alexa是一个智能的AI助理，可以帮助用户安排日程、设置提醒、播放音乐等。Alexa可以在Amazon Echo设备上使用，并且支持语音输入。 这些AI助理都具备安排日程和管理时间的能力，用户可以根据自己的需求选择合适的AI助理。此外，还有一些专门的智能日程管理工具，如Google Calendar、Microsoft Outlook等，也能够帮助用户高效地管理时间和日程。

以下是一些能够将 PDF 格式的论文变成 PPT、Word 格式，以帮助用户阅读论文的 AI 应用和方法： 360AI 浏览器：不仅内嵌强大的 PDF 编辑工具和 ChatPDF 的强大 AI 助手，文章可一键翻译，支持快速定位原文，降低阅读门槛。遇到不会的概念可直接询问 AI，具有搜索增强能力，还免费开放 100 万字长文本阅读功能，正在内测 500 万字长文本处理功能。 DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费）。 另外，在 arxiv.org 阅读论文时，有将 PDF 论文转换为 HTML 版本以便阅读的方法。

目前市面上有一些能够识别图片并转换为 word、PPT 格式的 AI 工具，以下为您推荐： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前市面上有一些工具可以实现将外文 Excel 表格翻译成中文并输出，例如： 1. 百度翻译：具有文档翻译功能，能处理 Excel 表格，但翻译精准度可能会受到一定影响。 2. 腾讯翻译君：支持多种文档格式的翻译，包括 Excel 表格，翻译效果较好。 3. 有道翻译：提供文档翻译服务，在处理 Excel 表格翻译时有一定的表现。 不过，这些工具的翻译精准度可能会因表格内容的复杂性和专业性而有所不同，您可以根据实际需求进行选择和尝试。

以下是利用 AI 进行 PPT 文件翻译的几种方法： 1. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PPT 等格式的文档并开始翻译，但有免费次数限制且进阶功能需要付费。 2. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PPT 文件即可。 3. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「翻译本地 PPT 文件」。 4. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PPT 格式的文件，支持选择领域和导出格式，但进阶功能基本都需要付费。 5. 应用开发自动 PPT 翻译脚本： 前期准备：因为翻译需要外接 API，推荐讯飞大模型，新账户免费送 200 万 tokens，有效期 3 个月。 操作步骤：https://xinghuo.xfyun.cn/ ，首页进去选择 API 接入，然后点服务管理进入控制台，创建一个新项目，比如“PPT 翻译”，点进去，找到左边机器翻译的模型，按提示来，领一个 200 万 tokens 的礼包，然后就可以在主控台看到对应的 id，apikey，api secret 和接入路径了。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Stable Diffusion 中，模型的格式有多种，比如： safetensors 格式 ckpt 格式 diffusers 格式 FP16 精度格式 ONNX 格式 flax/jax 格式 openvino 格式 在 save_model_as 中，每次模型权重保存时的格式可以选择，目前 SD WebUI 兼容"ckpt"和"safetensors"格式模型。

基于百川大模型生成报告并控制字体与格式的步骤如下： 1. 首先获取所需的群聊天记录，通过 SQL 来筛选需要的内容。 2. 用传统统计方法对结构化数据进行分析。 3. 把非结构化的数据交给大模型处理。传统方法适合数理计算，大模型更擅长归纳汇总，可以组合起来交叉使用。 4. 输出报告的函数为 `reportDataset`，其参数包括数据库 `db`、数据集 `record`、语音数据库 `voiceDb`、联系人数据库 `microMsgDb`、群或联系人昵称 `nickName`，以及文件名 `filename`（可选）。 如果数据集为空或数据量太少，则返回 `False`。 生成报告的标题，包括群昵称的汇总报告以及时间范围。 构建提示信息，调用大模型进行处理并获取回复。 记录聊天参与人中最活跃人员（发言数量）。 如果指定了文件名，则将报告内容写入文件；否则，直接打印输出。 5. 启动命令需要配置模型的权重路径和数据处理的模板，生成的 `report.md` 采用 Markdown 形式输出报告。

如果您想学习使用 AI 输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，可以使用以下工具和按照以下步骤进行： 工具： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+ 剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 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。

在 Coze 工作流中，开始节点的输入参数使用方式如下： 开始节点就像生产线的入口，负责定义启动工作流所需的输入参数，收集用户的输入。可以为每种输入取变量名并说明类型，以便后续分类识别与加工。 其中，{{BOT_USER_INPUT}}是默认变量，用于接收用户在外层 Bot 中的输入文本。在工作流模式下，通常应只保留 BOT_USER_INPUT 节点。 例如在记账案例中，开始节点定义一个{{prompt}}，把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。在本案例中，不需要在开始节点配置额外变量，用户初始输入将通过{{BOT_USER_INPUT}}直接传入工作流启动后续环节。

以下是一些能够将中文输入文字免费生成 2 分钟视频的 AI 产品： 1. 山寨版阿里 Animate Anyone 开源：利用图像和视频中的人物姿势来合成动画。Novita AI 开源并提供 API 支持。提供照片和视频，即可自动生成动画。 GitHub：https://github.com/novitalabs/AnimateAnyone API：https://novita.ai/playgroundanimateanyone https://x.com/imxiaohu/status/1796191458052944072 2. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 3. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 4. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 5. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 6. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费的中文输入文字可以转视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. 可灵（国内免费）：支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸，图生视频除不可运镜控制外，其他与文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。访问地址：https://klingai.kuaishou.com/ 更多的文生视频的网站可以查看这里： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于输入敏感词管控及脱敏返回处理的相关内容。但一般来说，对于输入敏感词的管控和脱敏处理，常见的方法包括： 1. 建立敏感词库：事先整理出常见的敏感词列表。 2. 文本检测：在输入时对文本进行实时检测，判断是否包含敏感词。 3. 脱敏处理方式：可以采用替换、隐藏部分字符、加密等方法对敏感词进行处理。 4. 设置规则和策略：例如根据不同的场景和用户级别，确定不同的处理方式。 由于缺乏具体的详细信息和场景，以上只是一些常见的思路和方法，您可以根据实际情况进一步深入研究和设计具体的解决方案。

以下是关于 AI 模型敏感词管控的相关信息： 在给予 GPT 足够的时间进行“思考”的最佳实践中，通过测试数据发现，由于输入内容超过一定 token 会导致模型遗忘。因此，在输入大量文本或大量对话后，让模型进行自我检查的提示词习惯，有助于收获更准确的答案。 在应对提示词攻击的输入侧防护方面，可采用基于模型进行分类过滤的方法。这是“基于提示词过滤”的进阶版，能使用像 BERT 这样的小型文本分类模型或像 ChatGPT 这样的大型语言模型，自动分析和分类输入内容。其好处是无需提前知晓大量信息，就能灵活应对复杂场景和不同需求。通过学习和训练大量已知的安全威胁样本，建立分类模型来检测和过滤输入中的有害内容，这是很多大型语言模型服务如 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Bard、微软的 NewBing 等采用的主流防御策略，它们会检测用户输入内容，与核心大型语言模型协同工作，防止有害和敏感信息输入，确保输出内容合规。

ChatGPT 的训练过程较为复杂，主要包括以下方面： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，数量达数百万亿字。 2. 硬件支持：使用现代 GPU 硬件，以并行计算数千个示例的结果。 3. 训练方式： 基本概念：训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。 操作过程：神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 4. 训练目的：不是记忆，而是学习“提问和回答的通用规律”，以实现举一反三。但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料等缺点，导致缺乏及时性和准确性。 5. 规模与效果：在训练中，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。尽管没有根本的理论确定所需的训练数据量和网络规模，但实践中，ChatGPT 成功地从大量文本中进行了训练，其成功表明神经网络在实现基于人类语言算法内容的模型时相当有效。

以下是关于 AI 增量训练 Lora 的相关知识： 参数理解： 1. 学习步数：指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 15，写实人物图片的 repeat 一般在 30 50，真实世界的景观场景可能要达到 100。理论上讲，图片精细度越高，学习步数越高。 2. 循环次数：AI 将所有图片按照学习步数学习一轮为一次循环，循环次数一般在 10 20 之间。次数并非越多越好，过多会导致过拟合，即画什么都和样图一样。 3. 效率设置：主要控制电脑的训练速度。可保持默认值，也可根据电脑显存微调，但要避免显存过载。 总的训练步数为：图片张数×学习步数×循环次数。 此外，沃尔夫勒姆提到人工智能是基于机器学习（通常通过神经网络实现），根据给出的示例进行增量训练，且这些示例包括大量人类生成的科学文本等，或者关于世界上发生的事情的实际经验。

AI 增量训练和模型微调存在以下区别： 目的：增量训练通常是为了持续更新模型以适应新的数据和任务，而模型微调主要是为了使模型在特定的小领域数据集上针对特定任务达到更好的性能。 范围：增量训练可能涉及对模型的较大范围的更新，而微调往往集中在较小范围的参数调整。 方式：增量训练可能会对全量的模型参数进行训练，而微调存在全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）两种技术路线，PEFT 只对部分模型参数进行训练，且目前在业界较为流行。 成本和效果：从成本和效果综合考虑，PEFT 是较好的微调方案。微调可以大幅提高模型在特定任务中的性能，但可能会使模型失去一些通用性。 数据使用：增量训练可能需要更多新的数据，而微调是在较小的、特定领域的数据集上进行。 如需了解更多关于微调的内容，可参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb

大模型训练的数据形式主要包括以下方面： 1. 数据来源广泛：往往来自于互联网，涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等。 2. 数据类型多样：包括文本、图像、音频等多模态数据。 3. 数据规模庞大：一般使用 TB 级别的数据进行预训练。 例如，对于大语言模型（LLM），通常使用 Transformer 算法，以大量的文本数据进行训练。而多模态模型，如文生图、图生图等模型，则使用图文或声音等多模态的数据集进行训练。

训练一个智能时间提醒工具可以遵循以下流程： 1. 明确需求：确定提醒工具的具体功能和使用场景，例如是针对个人日程、工作任务还是特定活动的提醒。 2. 数据收集：收集与时间和提醒相关的数据，包括常见的时间模式、任务类型、重要程度等。 3. 选择技术框架：根据需求和自身技术能力，选择适合的人工智能框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 模型设计：设计合适的模型结构，例如可以使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来处理时间序列数据。 5. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、预处理和标注，使其适合模型训练。 6. 训练模型：使用预处理后的数据进行训练，调整参数以优化模型性能。 7. 评估模型：使用测试集对训练好的模型进行评估，查看准确率、召回率等指标。 8. 优化调整：根据评估结果对模型进行优化，如调整网络结构、增加训练数据量等。 9. 部署应用：将训练好的模型部署到实际应用环境中，如移动应用、桌面软件等。 10. 持续改进：根据用户反馈和实际使用情况，不断改进和优化提醒工具的性能和功能。

以下是关于模型训练的相关内容： SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 训练数据集准备：包括训练素材处理、图像预处理、打标优化。 训练环境参数配置：选择本地或云端训练环境，进行训练环境配置和训练参数配置。 模型训练：基于 kohyass 训练模型。 模型测试：通过 XYZ plot 测试模型。 Flux 的 Lora 模型训练： 注意事项：不使用的模型和编码器放到哪里都可以，甚至放一起一个文件夹，只要知道“路径”，因为是训练，不是跑图。训练时，模型使用 flux1dev.safetensors 版本，编码器使用 t5xxl_fp16.safetensors 版本最好。 Stable Diffusion 模型训练： 训练流程主要分成以下几个步骤： 训练集制作：包括数据质量评估，标签梳理，数据清洗，数据标注，标签清洗，数据增强等。 训练文件配置：预训练模型选择，训练环境配置，训练步数设置，其他超参数设置等。 模型训练：运行 SD 模型/LoRA 模型训练脚本，使用 TensorBoard 监控模型训练。 模型测试：将训练好的自训练 SD 模型/LoRA 模型用于效果评估与消融实验。 相关训练资源推荐： （本文中主要的训练工程） （huggingface 的 diffusers 开源训练框架） 您还可以通过关注公众号 WeThinkIn，后台回复“SDTrain”获取 Rocky 整理优化过的 SD 完整训练资源 SDTrain 项目，方便上手实操。