MinusX开源的 AI 数据分析助手

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息： 1. DeepL（网站）： ，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 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」。 3. Calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 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。 5. 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了）。 此外，XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点，能提供沉浸式阅读和写作体验，支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容，如 Twitter、Discord 等，提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器，下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面，操作方便，还内置了 GPT 的聊天功能，可以随时提问。相关链接：

以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法： AI 搭建网站的工具： 1. Zyro 网址： 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议；提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象；包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址： 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者；提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站；包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法： 1. 明确目标和需求：确定您的网站目标，如个人博客、商业网站、在线商店等，并明确功能需求。 2. 考虑预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择符合您技术水平的工具，确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具，您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在国内，AI 辅助制作 PPT 的软件中，爱设计 PPT 表现出色，是值得推荐的选择。 爱设计 PPT 不仅代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平，还在不断进步，为用户提供越来越好的体验。它的成功有以下原因： 1. 拥有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力，能持续推动产品创新和进步。 2. 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇，具备前瞻性的市场洞察力和快速的执行能力。 3. 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位，反映了用户的高度认可。 对于经常需要制作 PPT 的人，无论是商务人士、教育工作者还是学生，爱设计 PPT 都能大大提高制作效率，保证高质量输出。随着 AI 技术的不断进步，爱设计 PPT 有望在未来带来更多惊喜的功能和性能提升，继续引领 AI 辅助 PPT 制作领域的发展。

使用 AI 制作 PPT 课件可以按照以下步骤进行： 1. 生成 PPT 大纲：使用 GPT4 生成符合要求的 PPT 大纲，这可能需要花费较多时间来明确和优化大纲内容。 2. 一键生成 PPT：将大纲导入到 WPS 中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 3. 添加动画效果：使用 chatPPT 为 PPT 添加动画，增强观感和灵动性。 4. 手动修改细节：对生成的 PPT 进行手动修改，如调整字体、纠正事实性错误等。 此外，还有一些相关的 PPT 网站和应用可供选择，包括：SlidesAI、Decktopus AI、Tome、MagicSlides、Presentations.AI、Canva、Simplified、GlimmerAI、Sendsteps、Plus AI、Microsoft 365 Copilot、Gamma、Canva Magic Design、ChatGPT、Beautiful.AI 等。您还可以参考群友的实践教程，如熊猫 Jay 的相关内容（https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA）。

要让 AI 写作更加拟人化，可以从以下几个方面入手： 1. 优化提示词：基本提示可能导致无聊的写作，通过与系统互动提高提示质量。 2. 改进写作内容：将文本粘贴到 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，使其更生动或添加例子，以激发自己写出更好的作品。 3. 塑造人物性格和说话风格：比如让 AI 说话言简意赅，除非对方特别要求。这是拟人化的核心，甚至可以规定字数，为了让 AI 更好地理解要求，在性格和说话风格描述后跟上一段人物的相关内容。 4. 利用 AI 协助完成任务：把 AI 当作实习生，让其帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。

以下是开源的数字人方案： 1. 第一步：先剪出音频，使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits克隆声音，做出文案的音频。 2. 第二步：使用 wav2lip 整合包，导入视频和音频，对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址为 https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。这就是目前的本地跑数字人的方案，效果都差不多，都是用的 wav2lip 。产品为 https://synclabs.so/ 。 3. 构建数字人躯壳：笔者的开源数字人项目（项目地址：https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d）选择了 live2d 作为数字人躯壳，因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然，相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单；另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下，处理不好一致性问题，容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应，而卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例：https://github.com/Live2D 。

以下是关于使用开源大模型本地化部署所需电脑配置及笔记本电脑推荐的相关信息： 运行大模型需要较高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 对于本地化部署，不建议使用最低配置，因为速度会非常慢。例如，用 8G 的 Mac 电脑尝试过，效果不佳。 由于本地化部署对电脑配置要求较高，不太推荐本地化安装实现。如果想使用开源大模型，可选择利用云厂商已提供好的大模型运行环境和计算能力，比如阿里云的 PAI 和 AutoDL。 在笔记本电脑选择方面，建议选择具备以下配置的机型： 1. 内存：16GB 及以上的 RAM。 2. 显卡：具有 8GB 及以上 VRAM 的独立显卡。 但具体的笔记本电脑型号还需根据您的预算和其他需求来确定。

国内像阿里、小川的百川等都在进行 AI 网站的开源。开源对于 AI 的发展具有重要意义，它能够集中力量办大事，促进不同公司、学校等在开源社区中共享知识和成果。例如，人工智能发展迅速就与开源密切相关。OpenAI 自身也是开源的受惠者，其用到的很多技术都源自 Google 的开源。我们国内应借鉴国外开源成果，积极加入大开源社区，在超级通用大模型问题上坚持开源，避免闭门造车、重复发明轮子。

大语言模型的未来趋势在闭源云端和开源本地部署方面存在多种可能性。 对于开源本地部署，以下是一些相关信息： Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架，具有以下特点： 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，以满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 安装可访问 https://ollama.com/download/ 。 可以通过一些教程学习如何本地部署大模型以及搭建个人知识库，例如了解如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建完全本地化的数据库等。 同时，采用开源或国内企业提供的 13B 级模型本地部署在内部系统中，虽需投入算力，但有其价值。智能客服的大量优质大客户可能会选择自己搭建智能客服平台，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，实现 RPA 自动流程。 对于普通用户是否有必要了解本地部署知识以及是否有必要自己搭建 agent 以及 rag，这取决于个人需求和兴趣。如果您希望更深入了解大模型的工作原理和运行机制，或者有特定的个性化需求，那么了解和尝试本地部署可能是有意义的。但如果只是一般的使用需求，可能无需深入了解和自行搭建。

以下是一些视频、音频、图片理解的大模型： 视频生成音效模型已开源。 Sheet Music Transformer：超越单音转录的端到端光学音乐识别。 AnyGPT：具有离散序列建模的统一多模态大型语言模型。 腾讯与新加坡国立大学发布 M2UGen。 此外，在多模态成为大模型标配的趋势下，以下大模型在视频和图片理解方面表现出色： OpenAI 的产品在从语言处理到图片、视频、声音的理解方面有不断发展，如 Sora 工具，其背后体现了 OpenAI 对视频的阅读、解读和分析能力的提升。 Meta 发布的 VJEPA 是基于世界模型打造的多模态模型。 Google 的 Gemini 号称具有强大的对视频和图片的深入解读能力。 Stable Diffusion 发布的最新版本也具有强大的对视频和图片的理解能力。

以下是一些开源的 Agent 构建平台： 1. Coze：是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成了丰富插件工具，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者按需打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大场景和数据优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 从案例入门，国内外有多个 Agent 平台可在几分钟内完成 Agent 创建，比如国内版扣子 coze.cn、海外版 Coze coze.com、百度 AppBuilder、阿里通义千问、智谱 AI 等，可先从扣子 coze.cn 开始。 对于挑选合适的 Agent 框架，不同技能需求有不同选择：新人可选 Coze，可免费使用各种大语言模型；程序员熟悉 Python 可选 neuflow、Agently、AutoGPT、MetaGPT、Langchain、Langflow、Guidance、ModelScopeAgent 等。除此之外，开源 Agent 框架已是百花齐放，更多信息可参考：https://github.com/e2bdev/awesomeaiagents

以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作，需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说，本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求，包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数，我可以为您做出更准确的评估和建议。

大数据分析是指对规模巨大、类型多样的数据集合进行分析和处理，以提取有价值的信息、发现隐藏的模式、趋势和关系，并为决策提供支持和洞察。它涉及使用各种技术、工具和算法，对海量数据进行收集、整理、存储、处理和分析，帮助企业和组织更好地理解其业务、市场、客户等方面的情况，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。

大数据分析是指对规模巨大、类型多样的数据集合进行分析和处理，以提取有价值的信息、发现隐藏的模式、趋势和关系，并为决策提供支持和洞察。它涉及使用各种技术、工具和算法，对海量数据进行收集、整理、存储、处理和分析，帮助企业和组织更好地理解其业务、客户、市场等方面的情况，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。

以下是国内可用于财务数据分析的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. 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。 4. 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。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 需要注意的是，这些工具并非专门针对财务数据分析，但在某些情况下可能对财务数据的整理和分析有所帮助。在选择工具时，您应根据具体需求，考虑其是否支持所需的功能、与其他相关软件的兼容性等因素。