有什么智能体能自动根据表格的时间进行语音提醒吗

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

以下是一些可以智能处理 Excel 表格数据的网站和工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 另外，关于使用 coze 做智能报表助手的实现过程：用户上传 excel 后，在工作流中拿到 excel 连接，写插件通过 url 下载当前 excel 并读取数据。起初打算把解析出来的 excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出错。后改为把 excel 转换为数据表，用大模型把用户问题转换为 sql，准确率高。coze 不能动态创建表，所以写服务在动作流里调用，根据 excel 的 url 动态创建表并插入数据，把表名存到 coze 数据库。再根据数据库表字段信息，用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。拿到 sql 后，用插件动态执行查询数据，根据标题和数据用大模型转换为绘制 echarts 图表的参数。绘制图表时，官方插件生成的图表有点模糊，可自己写插件，放大图片提高清晰度。

以下是智能识别图片或文本内容并格式化录入表格的方法： 1. 可以使用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记进行录音转文字，以钉钉闪记为例： 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要，获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 2. 该场景对应的关键词库（12 个）：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 3. 提问模板（3 个）： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整

以下是一些可用于生成表格的 AI 工具： GPT3.5 Tableinator：输入主题，它将生成带有维基百科链接的信息表，但需要使用自己的 Open AI API key。来源： Excel Labs：Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，以聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中以提高效率和智能化水平。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，暂时没有关于将表格导入 Jupyter Notebook 并画图的相关内容。您可以通过以下一般步骤来实现：首先，确保您的表格数据格式是常见的格式，如 CSV 等。然后，使用 Python 的相关库，如 Pandas 来读取表格数据。接着，根据您想要绘制的图形类型，选择合适的绘图库，如 Matplotlib 或 Seaborn 等，并按照相应的语法和参数进行图形绘制。

在 Jupyter Notebook 中，要将一个表格导入并制作成折线图，您可以按照以下步骤进行操作： 首先，确保您已经安装了所需的库，如 `pandas` 和 `matplotlib` 。 然后，使用 `pandas` 库读取表格数据。假设您的表格文件是 CSV 格式，您可以使用以下代码： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv ``` 接下来，使用 `matplotlib` 库绘制折线图。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot 'x_column' 和 'y_column' 是您表格中用于绘制折线图的列名 plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show ``` 请将 `'your_file.csv'` 替换为您实际的文件路径，将 `'x_column'` 和 `'y_column'` 替换为您表格中对应的列名。

要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。

语音转文本（Speech to Text）： 介绍： 语音转文本 API 提供了基于开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译两个端点，可用于将音频转录为任何语言，或将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 快速入门： 转录：转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿，支持多种输入和输出文件格式，默认响应类型为包含原始文本的 JSON，可通过添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译：翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件，并在必要时将音频转录成英文，目前仅支持英语翻译。 支持的语言：南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语。 相关推荐及资源： 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 语音转文字：一分钟搞定的~ 23 分钟的音频：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。这个项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48。与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，它要快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。

以下是关于文本转语音的相关信息： 一、TTS 简介 Text to Speech（TTS）是一种人机交互技术，将文本转换为自然的语音输出。通过该技术，计算机可模拟人类语音与用户交互，实现语音提示、导航、有声读物等功能，在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。 二、在线 TTS 工具推荐 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，可作为多种应用程序使用。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 三、语音合成技术原理 传统的语音合成技术一般经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息，然后提取文本的特征，生成特征向量。 2. 声学处理：通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成：使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形，然后依次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中，可以调整参数，改变合成语音的音色、语调、语速等。 四、StyleTTS 2 介绍 StyleTTS 2 是一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，能够结合文本角色内容和场景音快速生成有声小说。其具有多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成、适应不同说话者等特点。工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成，采用非自回归架构，通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量生成适合文本的风格，无需参考语音，实现高效潜在扩散。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 能够帮助您实现语音转文字。以下为您提供一些相关信息： 在游戏《神谕》中，使用的是 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，可被 ChatGPT 正常理解和纠错，衔接流畅。 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字，相关链接为：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。另外，还有 https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，这个项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 在算法驱动的数字人中，ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）能将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。

以下是一些可以本地搭建的语音转文字 AI 方案： 1. Stuart：在 Linux 上部署较为简单，前提是有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤包括下载代码仓库、安装依赖、启动 webui 的 demo 程序并用浏览器登陆服务器的 ip:8080 试玩。该 demo 提供了服务器的 ip 地址、端口号、模型存储的本地路径等参数。第一次启动生成语音时需注意控制台输出，可能会下载模型文件，速度较慢且可能因网络问题失败，但首次成功后后续会顺利。此外，webui 上可设置如文字、是否优化文本、语音种子、文本种子、额外提示词等参数。还可将其集成到 agent 的工具中或结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 2. 声控游戏《神谕》中使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，中文识别率优秀，少量错误可被 chatgpt 理解和纠错。 3. 推荐 OpenAI 的 wishper，可参考以下链接： https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。该项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，速度快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。

以下为您介绍一些语音克隆工具： CloneVoice：基于 Coqui AI TTS 模型，能够变换不同声音。支持 16 种语言，包括中英日韩法。支持在线声音克隆，录音时长为 5 20 秒。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739178877153681846?s=20 OpenVoice：准确克隆参考音色，支持多种语言和口音。能灵活控制声音风格，包括情感、口音、节奏等，还具有零样本跨语言声音克隆能力。链接：http://research.myshell.ai/openvoice 、https://x.com/xiaohuggg/status/1742078704053035353?s=20

以下是关于教小朋友学人工智能的一些建议： 对于低年级小学生： 首先，要让他们理解创造人工智能模型就像给它一个会思考的“大脑”。科学家通过“机器学习”的方法，让计算机观察大量东西并找出规律来学会解决问题，这和小朋友在学校通过练习变得越来越好是类似的。Genie 模型通过看很多网络视频来学习，尽管没有特别标签，但它能自己理解和记住。Genie 模型有很大的数字网络即“模型参数”，就像巨大的钢琴，每个琴键代表一种知识。科学家还利用“生成模型”技术让 Genie 模型不仅能复制看到的东西，还能想象创造新的东西，比如根据要求创造出草原的图片，甚至创造出可以互动的虚拟世界。 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习，例如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验应用场景，也可以探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 使用 AI 做事获取信息和学习东西： 最佳免费选项是必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx），付费选项通常也是必应较好。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo（https://www.khanacademy.org/khanlabs）提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。但使用人工智能作为搜索引擎要谨慎，因为存在幻觉风险，不过在某些特定情况下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议，必应可能比谷歌更好。这是一个迅速发展的领域，使用时要小心。

要实现具身智能实体，以下是一些关键方面： 1. 空间智能：像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样，具身智能实体也应具备这种能力，将感知与行动联系起来，例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征：能在开放世界中探索，拥有海量世界知识，并能执行无数任务。 3. 与环境的互动：无论是在物理世界还是数字世界，具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用：有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法，通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法，利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界：在物理世界中感知环境的难度较大，需要重点关注更底层的传感，包括视觉传感和触觉传感，充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是，目前具身智能的实现仍面临诸多挑战，数字世界可能会先于物理世界取得突破。

具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：通过具身智能，能够预测机器故障，避免工厂停机，保障生产的连续性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量，减少次品率。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率，降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如，日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有不断的更新和发展。

要成为一名人工智能产品经理，您可以参考以下内容： 职责描述： 1. 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 个人能力发展方面： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：分为技术研究路径和商业化研究路径。这个阶段需要对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 此外，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时，要关注场景、痛点、价值。 在技能方面，AI 产品经理需要掌握的算法知识具有以下必要性： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能更准确地评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识可以提升数据分析能力。

利用 AI 生成智能财税平台可以从以下几个方面考虑： 1. 预测方面：生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化。还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，例如考虑宏观经济因素，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 3. 会计和税务方面：会计和税务团队在咨询规则和应用方面需要花费时间，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 但需要注意的是，生成式 AI 在这方面的输出当前仍有局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，常常是财务团队所需的。生成式 AI 模型在计算方面持续改进，但目前尚不能完全依赖其准确性，或者至少需要人工审查。 在利用生成式 AI 构建智能财税平台时，还面临一些挑战： 1. 使用金融数据训练 LLMs：LLMs 目前是在互联网上训练的，金融服务用例需要使用特定于用例的金融数据来微调模型。新进入者可能会先使用公开的公司财务数据、监管文件等公开金融数据优化模型，然后使用自己收集的数据。现有参与者如银行或大型金融服务平台可利用现有专有数据，但可能过于保守，这给了新进入者竞争优势。 2. 模型输出准确性：金融问题的答案可能对个人、公司和社会产生重大影响，新的 AI 模型需要尽可能准确，不能产生幻觉或编造错误但自信的答案，尤其是关于个人税收或财务状况等关键问题。一开始，人类常作为 AI 生成答案的最终验证环节。 原文地址：https://a16z.com/2023/04/19/financialserviceswillembracegenerativeaifasterthanyouthink/ 原文作者：Angela Strange, Anish Acharya, Sumeet Singh, Alex Rampell, Marc Andrusko, Joe Schmidt, David Haber, Seema Amble 发表时间：2023 年 4 月 19 日 译者：通往 AGI 之路

以下是关于智能驾驶开发的相关信息： 首先，在“ In order to help drive forward advances in”中提到，人工智能（Artificial Intelligence）被定义为一种基于机器的系统，对于给定的一组人类定义的目标，能够在影响真实或虚拟环境方面进行预测、推荐或决策，并且使用机器和基于人的输入来制定信息或行动的选项。 其次，在同一部分还提到了机器学习（Machine Learning）方面的内容，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能所使用的方法和系统中的学习，并培养相关领域（包括计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术和其他学科）的学科专家之间的跨学科视角和合作，这对于负责任地推进人工智能的研究和开发是必要的。 另外，拜登签署的 AI 行政命令中指出，要确保美国在抓住人工智能的前景和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令建立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。 综上所述，这些内容从不同方面涉及了与智能驾驶开发可能相关的人工智能和机器学习的概念、研究支持以及政策导向等方面的信息。