我要如何将一个pdf或者txt里面的内容，非人工地整理成表格或者按照文件里面的标题整理入notion的知识库里面？

AGI 中的应用是否需要钱的情况较为复杂。 OpenAI 方面，其在投入研发时会面临来自股东的压力，公司领导层虽称董事会会确保营收和利润的驱动力不压倒最初想法，但目前也不清楚在后 AGI 世界里钱会扮演何种角色。若公司成功创造出 AGI，所有财务安排都将重新考虑。 在实际应用中，除了 ChatGPT 外的其他应用表现一般，OpenAI 的收入仅能与推理服务成本打平，新模型训练依靠融资。文生图产品虽有发展，如解决了画人手的问题，在细节控制、降低推理成本和生图速度上有提升，但仍存在废图多、细节修改靠人、额外付费买单有限等问题。不过，AI 法律文书是目前在 2B 行业基本成熟的应用。 同时，AGII Web3 和 AI 初创公司成功获得 1500 万美元融资，表明在某些情况下，AGI 相关的项目能够获得资金支持。

目前有一些工具可以帮助您处理这类需求，例如： 1. 讯飞听见：具有语音转文字及文字优化处理的功能。 2. 网易见外：能对转写的文字进行一定的优化和整理。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

要做一个可以智能检索的 AI 工具，用语音直接提问并根据原有知识库回答，以下是一些相关信息： 关于冷启动和提升准确度： 对于一些如“你好”“你是谁”“10 的 9 次方等于多少”等有标准答案的数学、编程、生活常识问题，可不联网检索，直接用大模型训练好的知识库回答，这样能节省搜索成本，快速响应提问，提升搜索效率。 主要实现方案有两种：一是内置问题库，将常见无需联网的问题缓存，与用户提问做相似度匹配，命中关键词库则大模型直接回复，不联网检索，但存在枚举无法穷尽的问题；二是设置提示词，请求大模型判断是否需要联网，但大模型的识别准确度不够高。 意图识别的关键作用是对用户提问进行分类，如导航类（希望找到特定网站或网页）和信息查询类（希望找到问题答案或事物详细信息）。 关于检索原理： 文本预处理包括去除无关字符、标准化文本（如转换为小写）、分词等，以清洁和准备文本数据。 嵌入表示是将预处理后的文本（词或短语）转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型如 Word2Vec、GloVe、BERT 等完成，将每个词或短语映射到高维空间中的一个点（即向量）。 对于整个问题句子，可能应用进一步的特征提取技术，如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型（如 BERT）直接提取整个句子的表示，以捕捉句子的上下文信息。 在某些情况下，问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化，例如通过调整模型参数来更好地与检索系统协同工作。 在知识库检索阶段，不是依靠传统关键字搜索，而是依靠问题在空间中的向量位置，寻找距离这个向量最近的其他词句来完成检索。

以下是一些可以提取图片中数据或与图片相关的 AI 工具： 1. 对于图片生成 3D 建模，有以下工具： 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，提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户可上传图片并描述材质和风格生成高质量 3D 模型。 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。 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，可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 VoxCraft：生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 2. 在论文写作方面，有以下 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：结合百度自然语言处理和大数据分析技术，帮助用户快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适合各类文档写作场景，包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： 需要注意的是，具体选择哪种工具应根据您的具体需求和使用场景来决定。

以下是关于提取视频里面声音的相关信息： Sovits 声音训练及推理： 准备数据集：可通过 b 站教程（https://www.bilibili.com/video/BV1ga411S7gP/?spm_id_from=333.788.video.desc.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 ）、Github 链接（https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui/ ）、百度网盘（https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj ，提取码：hjhj ）获取相关资源。模型一定要下载，软件本体只预装了部分模型，模型安装较简单，拷贝即可，详情看网盘说明。 操作界面：选择好输入输出路径和模型，提取人声的最佳模型是 mdxnet ，提取伴奏用 VR ，但训练不需要伴奏。 后续处理：提取出来的声音通常需要精细处理，如去掉杂音、和声和混响达到“干声”效果。可使用 iZotope RX 软件处理，链接（https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd ），提取码：kmhd ，安装时记得把 vst3 和 aax 勾上。 PixelPlayer：MIT 研究团队的创新工具，可自动识别并分离视频中的声音源，匹配画面位置。为音视频编辑提供强大功能，如独立调整音量、去除或增强特定声音源。其核心功能包括声音源分离、声音定位、多声音源处理。相关链接：http://soundofpixels.csail.mit.edu 、https://arxiv.org/abs/1804.03160 、https://x.com/xiaohuggg/status/1759916778229268874?s=20

Token 是 AI 中的一个重要概念，它可以理解为文本的基本单位。在 AI 中，文本通常被分解为 Token 进行处理和分析。Token 可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”可能被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”。 Token 的数量和长度会影响 AI 模型的处理效率和成本。一般来说，Token 的数量越多，处理时间和成本就越高。因此，在实际应用中，需要合理控制 Token 的数量和长度。 不同的 AI 模型和应用可能对 Token 的定义和处理方式有所不同。例如，在某些模型中，标点符号可能被单独视为一个 Token，而在其他模型中，标点符号可能与单词一起计算。 此外，Token 在 AI 收费中也扮演着重要的角色。一些 AI 服务提供商可能会按照 Token 的数量来计费，因为 Token 的数量可以反映出模型处理的工作量和资源消耗。 总之，Token 是 AI 中一个重要的概念，它对于理解和应用 AI 技术具有重要意义。在实际应用中，需要根据具体情况合理使用和管理 Token。

以下是一些深度整理会议纪要的提示词示例： 作为 CEO 助理秘书，专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。 角色：CEO 助理秘书 作者：李继刚 版本：0.1 LLM：GPT4 插件：无 描述：专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。 注意事项：请务必准确和全面地记录会议内容，使每个参会人员都能明确理解会议的决定和行动计划。在整理会议纪要过程中，需严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息做扩写，仅做信息整理，将一些明显的病句做微调。 链接地址： 将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。 注意：这个是 API 里的 system prompt 。您的任务是审查提供的会议记录，并创建一个简明扼要的总结，捕捉重要信息，重点关注会议期间分配给特定个人或部门的关键要点和行动项目。使用清晰专业的语言，并使用适当的格式（如标题、小标题和项目符号）以逻辑的方式组织总结。确保总结易于理解，并提供会议内容的全面但简洁的概述，特别注重清楚地指出每个行动项目的负责人。

以下是一些基于大模型的 agent 或者软件，可帮助您从互联网上搜集某些类型的论文并自动整理成您想要的格式： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，可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，简化论文编写过程。 5. 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，在 AI 文章排版方面，以下工具可供选择： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. 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。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具： 1. Claude + Gamma.app： Claude 能够快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能回答关于论文的各种问题，如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等，并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 3. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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，提供模板库和协作功能，简化论文编写。 6. 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。 7. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。

以下是一些可以用于 AI 整理相册的工具： 在“得到 AI 产品好用榜”中，有可用于相关操作的工具，如：沉浸式翻译、可灵 AI、办公小浣熊、秘塔 AI 搜索、通义效率助手、Kimi、九章随时问、智谱清言、Get 笔记等。在完成发布会 PPT 制作的过程中，还用到了如 WHEE、堆友、FREEPIK 用于搞定素材，以及进行 AI 修画质、抠图、扩图、利用 AI 图库等操作。 电商领域中，清酒整理的电商 AI 工具库也可能适用，其收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，并按照电商的角色进行了区分，有非常具体的使用描述。您可以通过进行查看。

以下为您推荐一些文献整理阅读学习的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您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。 2. 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。 3. 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 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，简化论文编写。 5. 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最适合的辅助工具。同时，请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您整理的关于如何利用 AI 打造爆款公众号文章的内容： 陶力文律师指出，写好提示词对于律师用好 AI 至关重要。文章结构需精华，包括定义身份、流程和所需资源描述，对资源及使用的阐述，以及对最终输出结果的描述。同时，要遵循相关要求，如结论有案例基础、文字简练精准、案例脱敏等。 利用 AI 生产文章过程相对简单，关键是提供清晰且具指导性的提示词。好的提示词能助 AI 准确理解需求并生成预期内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 设定基本结构和内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出可能需微调以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 第五部分为结语及作者宣传，欢迎有问题联系咨询。

飞书在搭建个人知识库方面的优点： 可以方便地分类和整理知识，例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播，能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点： 随着知识库中信息增多，如果分类不合理，很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落，每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点： 是功能强大的知识管理和项目管理工具，可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高，接近关系型数据库，适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面，页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点：暂未提及。 此外，Notion 在创建知识库并上传文本内容方面，有特定的操作步骤，如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权，还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。

Notion AI 相关信息如下： Notion CEO 表示，Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视，看到 GPT4 能力后想法转变，认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目，需结合已有积木，招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考，认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文，初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件，后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外，Notion 本身有 AI 相关功能，团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力，Notion AI 里有 Q&A 功能，能基于个人/组织的知识库回答问题，类似之前的 Coze Bot，只是信息源不同。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

以下是一些在功能上可能与 Notion AI 相媲美的软件： 1. Grammarly：能够修复拼写和语法错误，提供多语言翻译，并编辑语调和风格。 2. MindMeister：在创意增强和内容组织方面表现出色，有助于克服写作障碍。 需要注意的是，不同软件在具体功能和使用体验上可能存在差异，您可以根据自己的需求进行选择和试用。

目前在国内下载 Notion AI 可能存在一定的限制和困难，因为其服务可能受到地区政策、网络环境等多种因素的影响。建议您关注相关的官方渠道获取准确和合法的下载方式。