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给我介绍一下如何使用cursor

回答

Cursor 是一款与代码编辑相关的工具,具有以下特点和使用方法:

  1. Cmd K 命令(在 Windows/Linux 上也称为“Ctrl K”):允许您在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。如果在提示栏中按 Option/Alt Enter,Cursor 将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。此对话的内容可以在后续生成中进一步使用,在 Cursor 提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。
  2. Cursor Tab:这是原生自动完成功能,是一个更强大的 Copilot,可以建议具有特别好内存的整个差异。由自定义模型提供支持,可以围绕光标建议编辑,而不仅仅是插入其他代码;一次修改多行;根据您最近的更改和 linter 错误提出建议。免费用户可获得 2000 次建议,Pro 和 Business 计划可获得无限次建议。
  3. 从 VS Code 迁移:Cursor 是 VS Code 的一个分支。您可以一键将 VS Code 配置导入 Cursor,导航到光标设置>常规>帐户即可。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Cmd K 命令 K - Overview 概述

If you press Option/Alt Enter while in the prompt bar,Cursor will respond to any questions you have about the selection,and the context you have attached.如果在提示栏中按Option/Alt Enter,则Cursor将回答您关于选择和附加上下文的任何问题。The contents of this conversation could be further used in follow-up generations,so you could simply type “do it” after Cursor comes up with a response to generate the code after a quick question.此对话的内容可以在后续生成中进一步使用,因此您只需在Cursor提出响应后键入“do it”即可在快速提问后生成代码。

TAB-Overview 概述

Cursor Tab is our native autocomplete feature.It’s a more powerful Copilot that suggests entire diffs with especially good memory.Cursor Tab是我们的原生自动完成功能。它是一个更强大的Copilot,可以建议具有特别好内存的整个差异。Powered by a custom model,Cursor Tab can:Cursor Tab由自定义模型提供支持,可以:Suggest edits around your cursor,not just insertions of additional code.围绕光标建议编辑,而不仅仅是插入其他代码。Modify multiple lines at once.一次修改多行。Make suggestions based on your recent changes and linter errors.根据您最近的更改和linter错误提出建议。Free users receive 2000 suggestions at no cost.Pro and Business plans recieve unlimited suggestions.

Migrate from VS Code 从 VS Code 迁移

[title]Migrate from VS Code 从 VS Code 迁移[heading1]Migrate from VS Code 从 VS Code 迁移[heading2]Cursor 是 VS Code 的一个分支。这使我们能够专注于使用 AI 编写代码的最佳方式,同时提供熟悉的文本编辑体验。[heading3]Import Extensions, Themes, Settings, and Keybindings 导入扩展、主题、设置和键绑定[content]You can import your VS Code configuration into Cursor with one-click.Navigate to Cursor Settings > General > Account.您可以一键将VS Code配置导入Cursor。导航到光标设置>常规>帐户。

其他人在问
通过cursor编程的最新资料
以下是关于 Cursor 编程的最新资料: 小白视角: 已经通过 Cursor 跑出来第一个 html 文件,后续将继续探索,包括: 第一弹,一点小小的震撼——cursor 黑客松。 第二弹,文案工作者的福音——cursor 批量写 prompt、写文章。 第三弹,上一辈的崛起——cursor 的“向上”,给爹妈一场安利。 Cursor 官方功能介绍: Chat 聊天:允许与看到代码库的 AI 交谈,能看到当前文件和光标,可通过特定操作添加代码块到上下文或与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案:使用特定操作询问有关代码库的问题,Cursor 会搜索代码库查找相关代码。 引用您的代码:通过@符号引用代码用作 AI 的上下文,键入@可查看文件夹中文件和代码符号列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮或拖入图片可将视觉上下文包含在聊天中。 询问 Web:使用@Web 从 Internet 获取最新信息,Cursor 会构建搜索查询并搜索 Web 查找相关信息作为附加上下文。 @Web 相关:借助@Web,Cursor 会根据查询和提供的上下文构建搜索查询并在 Web 上搜索以查找相关信息,可在 Cursor 设置中开启“始终搜索 Web”使 Cursor 在每个查询中搜索 Web 聊天。
2024-10-12
cursor 教程
以下是关于 Cursor 的教程: 1. 从 VS Code 迁移: Cursor 是 VS Code 的一个分支,能够专注于使用 AI 编写代码的最佳方式,同时提供熟悉的文本编辑体验。 可以通过单击右上角的齿轮按钮、按 Ctrl/⌘ + Shift + J 或 Ctrl/⌘ + Shift + P 并键入“Cursor Settings”来打开光标特定设置窗格。 可以使用 Ctrl/⌘ + Shift + P,然后键入“VS Code Settings”来打开 VS Code 特定设置。 2. 对于不懂代码的人: Cursor 集成了 claude3.5sonnet、GPT4 等多个模型,国内可以直接使用,支持多种语言,如 python、java、C等,可用于聊天、辅助写代码、辅助写作等功能,能更好地为开发者服务。 它继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中,体量小,启动快,编程效率高。 Anysphere 公司客户群已拓展到像 OpenAI、Midjourney、Perplexity 等知名大企业,备受全球开发者喜爱,收获一系列好评。 价格方面,Cursor 目前提供了 3 种订阅模式。 3. 模型方面: 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘ K 和 Terminal Ctrl/⌘ K 中,可以轻松在不同模型之间切换。
2024-09-26
cursor教程
以下是关于 Cursor 的教程: 模型选择: 在 AI 输入框下方,有一个下拉列表,允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用以下模型: cursorsmall:这是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您还可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 从 VS Code 迁移: Cursor 是 VS Code 的一个分支。这使我们能够专注于使用 AI 编写代码的最佳方式,同时提供熟悉的文本编辑体验。 您可以通过单击右上角的齿轮按钮、按 Ctrl/⌘ + Shift + J 或 Ctrl/␣ + Shift + P 并键入 Cursor Settings 来打开光标特定设置窗格。也可以使用 Ctrl/⌘ + Shift + P,然后键入 VS Code Settings 来打开 VS Code 特定设置。 产品特点与应用: Cursor 是一个集成了 claude3.5sonnet、GPT4 等多个模型的编辑器,国内可以直接使用,支持多种语言(如 python、java、C等),也支持在多平台安装。可用于聊天、辅助写代码、辅助写作等功能,能更好地为开发者服务。 它继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。具有体量小、启动快、编程效率高的优点。 Anysphere 公司的客户群已拓展到像 OpenAI、Midjourney、Perplexity 等知名大企业。价格方面,Cursor 目前提供了 3 种订阅模式。
2024-09-15
什么是cursor的composer特性
Cursor 的 Composer 特性主要包括以下方面: 1. 它是 Cursor 的原生自动完成功能,比 Copilot 更强大,具有良好的内存。 2. 由自定义模型提供支持,可以围绕光标建议编辑,而不仅仅是插入其他代码。 3. 能够一次修改多行。 4. 可以根据用户最近的更改和 linter 错误提出建议。 5. 免费用户可获得 2000 次免费建议,Pro 和商业计划用户可获得无限次建议。 默认情况下,Cursor 会尝试查找不同类型的有用信息来改进代码生成,除了用户手动包含的,还可能包括相关文件、最近查看的文件等。收集后,Cursor 会按与编辑/生成的相关性对上下文项进行排名,并将排名靠前的项目保留在大型语言模型的上下文中。
2024-09-09
cursor是什么?我应该如何使用?
Cursor 是 VS Code 的一个分支,能够让我们专注于使用 AI 编写代码的最佳方式,并提供熟悉的文本编辑体验。 其使用方法包括: 打开设置:可以通过单击右上角的齿轮按钮、按 Ctrl/⌘ + Shift + J 或 Ctrl/⌘ + Shift + P 并键入“Cursor Settings”来打开光标特定设置窗格。也可以使用 Ctrl/⌘ + Shift + P ,然后键入“VS Code Settings”来打开 VS Code 特定设置。 导入配置:可以一键将 VS Code 配置导入 Cursor,导航到“光标设置>常规>帐户”。 此外,Cursor 提供多个订阅层级以满足不同需求,如 Hobby(爱好)、Pro(专业版)、Business(商)等。具体的定价和使用限制等信息,您可以访问相关页面获取,例如: 。
2024-09-09
cursor使用
Cursor 是一款 AI 编程辅助工具。它具有超越传统自动补全功能的特点,支持多行编辑和代码重构,能够智能识别并应用编辑改动。其 Inline Chat 功能允许程序员在编辑过程中与 AI 交互,生成文档或修复问题。Cursor 的设计注重用户体验,支持并发交互和灵活指定上下文,能显著提升编程效率。与现有工具相比,它展现出更强的集成和智能化能力,是程序员工作流程的有力助手。此外,2024 年 8 月 24 日有相关推荐文章提到了它。11 月的 ComfyUI 全球大会将在东京市区位置超好的美术馆办国际 AI 艺术展览,欢迎大家投递作品,包括图像、视频、工作流、装置等。
2024-09-02
Gamma的用途介绍
Gamma 有以下几种常见用途: 1. 在图像处理中,Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值,从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中,gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片,其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入,如 GIF 和视频,提供多种预设主题和自定义选项,简化演示文稿创建过程,让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿,使用户节省设计时间,专注于内容表达和创意发挥。 此外,在开源大模型领域,谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列,在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本,并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。
2024-10-14
在AI领域,介绍一下智能体和搭建智能体
智能体是建立在大模型之上的,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力,能通过大量数据学习,获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力;具有灵活性,可适应不同任务和环境;具有泛化能力,能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。 简单理解,智能体就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。在 C 端,比如社交方向,用户注册后先捏一个自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入。在 B 端,有帮助商家搭建智能体的机会。 目前有很多智能体开发平台,如字节的扣子 Coze,2 月 1 日字节正式推出其国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。此外还有 Dify.AI 等。 搭建智能体可以基于一些公开的大模型应用产品,如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。具体步骤包括: 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。 智能体的开发是一个不断学习和进步的过程,通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景的可能性。
2024-10-14
请简要介绍WaytoAGI知识库
WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 在短短一年间,靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库内容丰富,涵盖了 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,还包含赛事和活动以促进大家动手实践,有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区,更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。 它还孵化了如离谱村等大型共创项目,离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路”的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2024-10-11
mokker AI软件介绍
Monica AI 是一款综合性的 AI 助手应用程序,具有以下特点: 1. 基于先进的 AI 模型(如 GPT4、Claude 3、Gemini 等),提供多种功能,包括聊天对话、搜索查询、文本写作、翻译、图像生成、PDF/视频摘要等。 2. 可以在浏览器扩展程序或独立应用程序中使用,支持在 Chrome、Edge 等浏览器中使用,也可以下载独立的 iOS 和 Android 应用程序。 3. 提供免费和付费订阅服务,免费用户每天有 30 次查询限制,付费订阅可以获得无限次数的使用权。 4. 具有“Make It More”等创新功能,可以将图像进一步放大、夸张,生成有趣的视频内容。 其官网地址是:https://monica.im 生成 Logo 的 AI 产品有: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 2023 年 11 月 6 日的历史更新(归档): 在,Grok 通过 X 平台实时了解世界,能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,仿照《银河系漫游指南》设计,有独特幽默回答模式可避免恶意提问,留下邮件可申请早期测试。 感谢 AGI 群友勤耕雨读的老韩,之前上传了《State of AI Report》年度报告英文版,在老韩提醒下得知腾讯科技有完整细致的《」目录下,这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告,强烈推荐!
2024-10-11
简单介绍一下prompt和agent的关系
Prompt 在激活和运用 AI Agent 的“大脑模块”中起着关键作用,在角色定义、知识处理和逻辑规划等环节都不可或缺。但 Prompt 并非完美无缺,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本可能很高。 对于拟人化程度不高的情况,单纯通过 Prompt 来构建大脑模块(Prompttuning)较为适合;而对于“有趣的灵魂”,目前最直接的解决方式是通过微调一个定向模型,微调过程能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。一般创建方式是将 Prompttuning 和 Finetuning 相结合。 此外,还有如 PromptAgent 这样的优化方法,它将提示词优化视为策略性规划问题,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,能自主设计出与专家手工制作同等质量的提示词,并应用于多个实际领域的任务且效果显著。
2024-10-09
请介绍论文写作工具
以下是为您介绍的论文写作工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、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。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适用于商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 文章润色工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 使用这些工具时,应结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2024-10-05
推荐一下国内可以通过对话微调的预训练模型
以下是为您推荐的国内可以通过对话微调的预训练模型相关信息: 为优化 Llama2 的中文能力,可使用以下数据: 网络数据:互联网上公开的网络数据,包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 :中文 Wikipedia 的数据。 :中文悟道开源的 200G 数据。 :Clue 开放的中文预训练数据,经过清洗后的高质量中文长文本数据。 竞赛数据集:近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集,约 150 个。 :MNBVC 中清洗出来的部分数据集。 社区提供预训练版本 Atom7B 和基于 Atom7B 进行对话微调的模型参数供开放下载,关于模型的进展详见社区官网 https://llama.family。 另外,关于会话补全(Chat completions): gpt3.5turbo 和 textdavinci003 两个模型能力相似,但前者价格只是后者的十分之一,在大部分情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。 gpt3.5turbo 模型不支持微调。从 2023 年 3 月 1 日起,只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。有关如何使用微调模型的更多细节,请参阅微调指南。 从 2023 年 3 月 1 日起,OpenAI 会将您通过 API 发送的数据保留 30 天但不会使用这些数据来提升模型。 关于安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent(国内版): 目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,其携带上下文轮数默认为 3 轮,可修改区间是 0 到 30,具体轮数可根据业务需求决定。 在 Bot 编排页面的“技能”区域,可为 Bot 配置所需技能。不懂插件时,可选择区域右上角的“优化”按钮让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。也可自定义添加所需插件,点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域,可测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录以开始新的测试,确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
2024-10-18
推荐一下个人可以使用的通过对话微调的模型
以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息: 会话补全(Chat completions): GPT3.5 系列中,gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力,但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一,在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过,gpt3.5turbo 不支持微调,从 2023 年 3 月 1 日起,只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调(Finetuning): 案例研究: 客户支持聊天机器人:通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息,可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题,建议审查对话样本确保代理消息质量,可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述:将输入数据转换为自然语言很重要,确保完成基于所提供描述,若常查阅外部内容,自动添加此类内容可提高性能,若描述基于图像,提取图像文本描述可能有帮助。 模型(Models): GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码,其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo,建议使用它而非其他 GPT3.5 模型,因其成本更低。 gpt3.5turbo:功能强大,针对聊天优化,成本低,会使用最新模型迭代更新,最大 Token 数 4096,训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301:2023 年 3 月 1 日的快照,不会更新,仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持,最大 Token 数 4096,训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003:能完成任何语言任务,支持文本中插入补全,最大 Token 数 4097,训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002:与 textdavinci003 类似,使用监督微调而非强化学习训练,最大 Token 数 4097,训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002:针对代码完成任务优化,最大 Token 数 8001,训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意,OpenAI 模型具有不确定性,相同输入可能产生不同输出,将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性,但可能仍有少量可变性。
2024-10-18
可以帮我推荐一下AI办公的竞品产品吗
以下为一些 AI 办公的竞品产品: XMind:思维导图工具,4 月访问量 71.3 万次,相对 3 月变化 0.179。 标小智 LOGO 生成:图像生成工具,4 月访问量 69.9 万次,相对 3 月变化 0.106。 站酷海洛:资源类工具,4 月访问量 67.3 万次,相对 3 月变化 0.213。 SEO 优化精灵:通用写作工具,4 月访问量 64.6 万次,相对 3 月变化 0.039。 虎课网免费在线视频教程:AI 学习工具,4 月访问量 62.9 万次,相对 3 月变化 0.005。 Glasp:会议总结工具,4 月访问量 60.7 万次,相对 3 月变化 0.325。 aippt:PPT 工具,4 月访问量 59.6 万次,相对 3 月变化 0.142。 帆软战略:电商工具,4 月访问量 59.5 万次,相对 3 月变化 0.145。 帆软数据:数据分析工具,4 月访问量 59.5 万次,相对 3 月变化 0.145。 讯飞听见:转录工具,4 月访问量 56.2 万次,相对 3 月变化 0.065。 Pixso AI:设计工具,4 月访问量 54.9 万次,相对 3 月变化 0.017。 ToonMe(卡通头像):图像生成工具,4 月访问量 53.6 万次,相对 3 月变化 0.993。 edrawsoft:思维导图工具,4 月访问量 53.5 万次,相对 3 月变化 0.14。 Dify.ai:AI ChatBots 工具,4 月访问量 51.7 万次,相对 3 月变化 0.452。 彩云:通用写作工具,4 月访问量 51.5 万次,相对 3 月变化 0.117。 360 苏打办公:生产力工具,4 月访问量 50.6 万次,相对 3 月变化 1.269。 在 To B 领域,成体系的 AI 办公产品主要有以下几类: 1. 智能办公:可快速总结群聊内容或会议信息,为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服:借助 agent 接入企业的 QA 知识库,对用户信息予以回应并下达相关指令。 3. AI 导购:能依据用户问题,结合产品介绍和评论信息等为用户推荐更准确的产品。 4. 智能营销:通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容,并融入用户个性化元素。 5. 智能人力资源:进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外,还有以下 AI 办公相关的案例: 营销:定制营销报告 办公:高效做 PPT 办公:编写 Excel 公式 办公:写邮件
2024-10-16
帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系
AI 即人工智能,是一个广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法,由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI ,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,像上下文理解、情感分析、文本分类等,但不擅长文本生成。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-15
帮我解释一下transformer
Transformer 的工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构,如递归或卷积,所以给每个词位置加上位置编码,让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention),用于捕捉单词间的依赖关系;二是前馈神经网络(FeedForward NN),对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成“我”“是”等单词的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 Transformer 是一个大参数(千亿级别)的回归方程,其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系,实现数据集的压缩与还原。 在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC;AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词,但底层是 Transformer 结构。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异,Alpha Go 是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数,有推理能力,但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-10-12
个人使用可以通过对话微调的大模型
大模型是指输入大量语料,使计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:完成就业指导后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,能代表单个字符、单词、子单词等,具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面: macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ,首先编译,利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译,然后去下载模型,还提供了 WebUI,启动 server 后默认监听 8080 端口,打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似,用 make 命令编译,去指定地址下载量化好的模型,转换音频,目前只接受 wav 格式,可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作,目标是把微信聊天记录导出,用其微调模型,最终接入微信替你回复消息。
2024-10-18
如何使用AI协助短视频文案生成?
以下是使用 AI 协助短视频文案生成的方法: 1. 利用 ChatGPT 生成短视频选题文案:表明身份,描述需求,提出回答要求,可参考美妆行业的例子。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案:将需求与框架结合,让 ChatGPT 为您生成。 3. 生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开网站(需科学上网),如 https://studio.did.com/editor 。 第二步:在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,然后点击右上角的 Create Video ,等待生成。 生成好数字人视频后,结合产品做讲解即可发布用于视频带货。 4. 通过 ChatGPT 生成文案,将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内,实现短视频自动生成。如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。 5. 前期利用 ChatGPT 生成文案,包括: 生产视频脚本:把选题告诉 ChatGPT,它能生成包括具体场景和转场画面的完整视频脚本。 筛选 BGM:告诉 ChatGPT 视频的情绪,它能为您筛选背景音乐。
2024-10-18
帮我推荐一些国内能使用的以图生图的AI吧
目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:一种 AI 工具,可以将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型,尤其是 Lora 模型,为用户提供了丰富的模型选择,能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是,Leonardo 存在访问限制的问题。
2024-10-18
怎样使用AI工具来做PPT
以下是使用 AI 工具制作 PPT 的相关内容: 卓 sir 分享了自己使用 AI 工具完成 PPT 作业的经历,他用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。 市场上好用的 AI PPT 工具包括: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT:通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成等功能。 熊猫 Jay 介绍了使用 AI 工具生成 PPT 的思路和指南,提到了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的 AI 工具来制作 PPT。
2024-10-18
如何使用ai去写软件需求设计文档,需要用到哪些工具
使用 AI 写软件需求设计文档可以参考以下步骤和工具: 1. 明确需求和目标:清晰界定软件的功能、性能、用户界面等方面的要求。 2. 收集相关信息:利用 AI 工具如学术搜索引擎、文献管理软件等搜集类似软件的需求文档和相关资料。 3. 分析总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键要点和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手构建需求文档的大纲,涵盖引言、功能需求、非功能需求、界面设计等部分。 5. 撰写各部分内容:利用 AI 写作工具撰写需求文档的各个部分,并进行语法和风格检查。 6. 审阅和修改:通过 AI 审阅工具检查文档的逻辑性、一致性和准确性,并根据反馈进行修改。 7. 提交前检查:使用 AI 抄袭检测工具确保文档的原创性,并做最后的格式调整。 以下是一些可用于写软件需求设计文档的工具: ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代您的专业判断和思考,要确保文档的质量和准确性。
2024-10-17