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Claude最近的发现

Answer

以下是关于 Claude 的一些最新发现：

  1. Claude Financial Data Analyst 是可视化金融数据分析工具，能生成多种图表如折线图、柱状图、饼图等。上传文档后可快速生成动态图表，适用于趋势分析和分布分析。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/14811 GitHub：https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583
  2. 研究人员利用 ESMFold 工具发现 70500 种新病毒，主要存在于极端环境中。https://x.com/imxiaohu/status/1847833787813810549
  3. Meta Spirit LM 是开源多模态语言模型，支持文本与语音的无缝转换。包括 Base 和 Expressive 版本，后者能够捕捉语音情感，生成自然语音。https://x.com/imxiaohu/status/1847633269548077492
  4. Claude3 家族上线，包括 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus 三款模型。Opus 和 Sonnet 模型已上线，在 claude.ai 及 Claude API 上对全球 159 个国家开放，免费用户也能使用 Claude 3 Sonnet 模型。Haiku 模型即将推出。
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References

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]10月21日?Xiaohu.AI日报「10月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️ ? Claude Financial Data Analyst：可视化金融数据分析工具，生成多种图表，如折线图、柱状图、饼图等。上传文档后，快速生成动态图表，适用于趋势分析和分布分析。详细介绍?[https://xiaohu.ai/p/14811](https://xiaohu.ai/p/14811)GitHub：?[https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst](https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst)?[https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583](https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583)2⃣️ ? RNA暗物质新发现：研究人员利用ESMFold工具，发现70500种新病毒，主要存在于极端环境中。?[https://x.com/imxiaohu/status/1847833787813810549](https://x.com/imxiaohu/status/1847833787813810549)3⃣️ ? Meta Spirit LM：开源多模态语言模型，支持文本与语音的无缝转换。包括Base和Expressive版本，后者能够捕捉语音情感，生成自然语音。?[https://x.com/imxiaohu/status/1847633269548077492](https://x.com/imxiaohu/status/1847633269548077492)4⃣️ ?继续故事情节生成：

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]10月21日?Xiaohu.AI日报「10月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️ ? Claude Financial Data Analyst：可视化金融数据分析工具，生成多种图表，如折线图、柱状图、饼图等。上传文档后，快速生成动态图表，适用于趋势分析和分布分析。详细介绍?[https://xiaohu.ai/p/14811](https://xiaohu.ai/p/14811)GitHub：?[https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst](https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst)?[https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583](https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583)2⃣️ ? RNA暗物质新发现：研究人员利用ESMFold工具，发现70500种新病毒，主要存在于极端环境中。?[https://x.com/imxiaohu/status/1847833787813810549](https://x.com/imxiaohu/status/1847833787813810549)3⃣️ ? Meta Spirit LM：开源多模态语言模型，支持文本与语音的无缝转换。包括Base和Expressive版本，后者能够捕捉语音情感，生成自然语音。?[https://x.com/imxiaohu/status/1847633269548077492](https://x.com/imxiaohu/status/1847633269548077492)4⃣️ ?继续故事情节生成：

Claude3深夜“奇袭”GPT，OpenAI半天就更新了这？

[title]Claude3深夜“奇袭”GPT，OpenAI半天就更新了这？作者：卡尔的AI沃茨原文：[Claude3深夜“奇袭”GPT，OpenAI半天就更新了这？](https://aiwarts101.feishu.cn/wiki/G8fnw5yrXiNBfYkn9Wqct5Zsn3c)公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/vgWIzMPiR2JZP_i9E-XM8QClaude3家族上线，剑指GPT4Claude终于有动静了，这次又是深夜发布?，文案没有写GPT4，但是图片GPT4和GPT3.5都是重点关注对象。怀疑是不是都在学OpenAI突然发布Sora的“营销思路”。建议大家给X上所有AI产品的官方号都拉邮件通知里去，不然随时深夜给你个失眠大礼包?一句话总结：Claude公司新推出的Claude3模型系列。这一系列包括Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus三款模型。以高性能、多语言能力和突破性速度、视觉识别、减少错误率等特点，三款不同性能与成本的模型，满足不同领域的智能化需求。（GPT4总结得出?）现已上线：Opus和Sonnet模型，在claude.ai及Claude API上对全球159个国家开放，免费用户也能使用Claude 3 Sonnet模型即将推出：Haiku模型，敬请期待。可能因为文本能力是Claude的强项，这次命名很有创意。Haiku是俳句「日本的三行短诗」，Sonnet是十四行诗，Opus指的是就是史诗级乐章。

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OpenAI Operator, Anthropic Claude Coder
以下是关于 OpenAI Operator 和 Anthropic Claude Coder 的相关信息： 2025 年 Agent 领域的发展预测： 从对话助手到行动型智能体是 2025 年 Agent 技术的主流发展方向之一。计算机操作能力取得突破，传统大模型更多充当聊天助手，而 2025 年的突破在于让 Agent 直接“动手”操作电脑和网络环境。 Anthropic 在 2024 年底发布的 Claude 3.5 Sonnet 首次引入“Computer Use”能力，让 AI 像人一样通过视觉感知屏幕并操作鼠标键盘，实现了 AI 自主使用电脑的雏形。 OpenAI 在同期推出了代号“Operator”的 Agent 及其核心模型“计算机使用智能体”（CUA），使 GPT4 获得直接与图形界面交互的能力。CUA 通过强化学习将 GPT4 的视觉能力与高级推理相结合，训练 AI 可像人一样点击按钮、填表、滚动页面等。在 OpenAI 的测试中，CUA 在浏览器任务基准 WebArena 和 WebVoyager 上分别达到 38.1%和 87%的成功率，后者已接近人类水平。 其他相关信息： 宝玉日报 1 月 25 日： Deepseek 提示词框架包含四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。 Anthropic 的 Claude 可通过屏幕截图获取计算机视觉信息，计算光标移动的像素坐标，并执行点击、滚动等操作。 OpenAI Operator 利用虚拟主机和 Chrome 浏览器，通过 CUA 实现网页实时操作，支持复杂任务导航。 主要的大语言模型： OpenAI 系统包括 3.5 和 4 等，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型在春季首次发布，功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-04-01
Claude Artifacts是什么
Claude Artifacts 是由 Claude 推出的一项工具。它具有将前端代码直接渲染成网页的功能，在前端代码生成能力方面表现出色。例如，可以借助 Claude 的 Artifact 功能制作海报、思维导图等，用户无需编写代码或使用专业设计软件，仅通过与 Claude 对话并输入提示词，就能生成符合需求的内容。目前关于 Claude Artifacts 的探索文章相对较少，但其具有代码跑通率高、设计美感好等特点，还能实现动态生成的效果。
2025-04-01
怎么写给 Claude 的 prompts
以下是关于如何写给 Claude 的 prompts 的相关内容： 1. 提示简介：提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如，“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 构建 Prompt：可以用 Lisp 或 Markdown 格式来构建 prompt，让 Claude 根据用户输入的领域和产品（也可自定义产品特点）直接输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言更为凝练和简洁，Markdown 格式的效果也一样。对于 GPT 等模型，在卡片生成这步可能需要一些调整，不稳定，最好自定义 html/css 样式来进行强约束。直接打开 Claude 首页，把上述提示词发送即可初始化，然后进行使用。 3. 控制输出格式（JSON 模式）：控制 Claude 输出的简单方法之一是说明想要的格式，Claude 可以理解并遵循与格式相关的指示，并格式化输出，如 JSON、XML、HTML、Markdown、CSV 等，甚至自定义格式。例如，如果想让 Claude 以 JSON 格式生成一首俳句，可以使用相应的提示。
2025-03-28
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强？
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势，难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强，适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务，在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好（2M Tokens），适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
以DeepSeek R1为代表的推理模型，与此前模型（如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
trad 如何添加Claude Sonnet 3.7 模型
要在 Trae 中添加 Claude Sonnet 3.7 模型，您可以按照以下步骤操作： 1. 下载 Trae：链接为 https://sourl.co/2DCmmW 。 2. 安装 Trae 后，自动进入 Trae 的客户端。 3. 查看对话框右下角，可以看到三种大模型的选择，其中包括 Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 Claude 3.7 Sonnet 是一个混合推理模型，与市面上其他推理模型有所不同。它分为普通模式和扩展（推理）模式，可通过下拉菜单切换。普通模式是升级版的 Claude 3.5 Sonnet，回答迅速流畅；扩展模式适用于数学、物理、编程、复杂分析等场景，会进行思维链展开和推理。但需要注意的是，在 Trae 中切换模式是通过新窗口实现的。
2025-03-17
最近6个月的ai技术和趋势
在过去 6 个月中，AI 技术和趋势呈现出以下特点： 模型方面：DeepSeek 开源 R1 模型，将大模型行业推进到推理时代，引发了深刻影响。Scaling Law 再次“续命”，目标指向 AGI。 图像方面：整体朝着更快、更便宜的方向发展，AI 图像生成已成为常用生产力工具，资本市场看好相关赛道。 视频方面：底层架构无大变化，公司逐渐分化为面向 C 端的好玩快速的视频模板方向和面向 B 端的高质量高可控性的视频创作方向。 音频方面：跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域后被资本看好的赛道。 3D 方面：暂时停留在文字/图片生成 3D 模型阶段，世界模型刚起步。 应用方面：AI 编程领域快速迭代发展，从半自动向全自动迈进；Computer Agent 缓慢发展，OpenAI 的 Operator 工具效果不佳；DeepSearch 作为调研 Agent 存在模型幻觉等问题，实际使用需谨慎。 新闻方面：中美欧 2025 年将加大对 AI 基础建设和科学研究的投入，越来越多厂商接入 R1 并拥抱开源。
2025-03-31
最近很火的古人怼人视频怎么做的
制作最近很火的古人怼人视频，可按照以下步骤进行： 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作： 打开 DeepSeek 网站：https://chat.deepseek.com/ 输入提示词，示例：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’” 可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。 点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。 从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 可以用现有的照片或者图片，也可以用工具生成。 工具：即梦 AI 操作： 打开即梦 AI 网站：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词 调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。 预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。 下载最终的人物形象图。 此外，还有以下扩展玩法和变现玩法： 扩展玩法： 1. 文旅引流版：用地方历史名人“骂”现代游客，再顺便夸家乡美景。 2. 名人认知刷新版：让古人吐槽他们被误解的形象。 3. 系列化挑战：做一个“古人骂遍现代生活”系列，吸引粉丝追更。还能号召网友提建议，互动拉满！ 变现玩法： 1. 品牌合作与广告植入：让古人吐槽现代生活痛点，顺势植入品牌产品或服务，打造新颖幽默的广告形式。 2. IP 开发与周边销售：基于古人形象开发文化衍生品，打造可销售的 IP 周边。 3. 教育与文化传播：将吐槽视频融入历史文化知识，吸引学生和文化爱好者。
2025-03-30
最近流行的ai技术
AI 技术的发展历程和前沿技术点如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：例如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 学习路径： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 近期热门融资的 AI 产品，如 Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord 等，不仅展示了技术的先进性，也为各行各业提供了高效、智能的信息处理和决策支持工具。
2025-03-29
最近有什么AI比赛
以下是为您整理的近期 AI 比赛： 1. 【灵璧 AI】安徽文创 截止日期：0115 0315 奖金奖项：一等奖 2k1、二等奖 1k2、三等奖 8005 主题+作品类型：赛道一为数字艺术创作，利用 AIGC 技术创作数字绘画、数字雕塑等艺术作品；赛道二为互动体验设计，设计互动体验项目，如 AR/VR 体验、互动游戏等；赛道三为数字故事讲述，创作以虞姬及灵璧特色历史文化为主题的数字故事，如动画短片等。 关键要求：只能提交一份作品。以压缩包上传，材料包含创作作品的源文件、prompt 指令、制作过程的关键过程截图、录屏与说明等。 提交方式：邮箱 链接： 2. 创无界智未来·文旅应用赛 截止日期：0101 0330 奖金奖项：一等奖 10w1、二等奖 6w2、三等奖 3w3 主题+作品类型：四个赛道 关键要求：模糊 提交方式：官网 链接： 3. 【凌家滩】AI 创作大赛 截止日期：0101 0415 奖金奖项：一等奖 2w1、二等奖 8k2、三等奖 2k3、优秀奖 010 主题+作品类型：“文化遗产的数字化重现与未来表达”AI 图像/AIMV/AI 视频 关键要求：无 提交方式：无 链接： 4. 【云山杯】AIGC 大赛 截止日期：0116 0225 奖金奖项：四赛道分别为一等奖 2k1、二等奖 1k1、三等奖 3003、优秀奖 10020 主题+作品类型：图片、视频、文本、音频 关键要求：【AI 图片】1.设计一个代表“杯云山”的全新品牌标志，融合传统与现代元素。2.创作一套完整的品牌视觉形象，包括颜色、字体和图案设计。【AI 视频】1.制作一个简短视频，介绍“杯云山”品牌的历史、价值观和产品特色。2.制作一段云南茶文化的纪录片，展示其历史、传统和现代发展的融合。【AI 文本】1.撰写关于“杯云山”品牌从创立到发展的故事，突出品牌的传承与创新。2.编写一个以茶园为背景的微型剧本，展示茶叶从种植到品鉴的全过程。【AI 音乐】1.创作能够代表“杯云山”的纯音乐，体现茶园的宁静与创新的活力。2.将传统云南音乐元素与现代电子音乐相结合，创作段具有地域特色和创新感的音乐作品。 提交方式：无 链接： 5. 智绘未来【台州】AI 大赛 截止日期：0122 0309 奖金奖项：①一等奖 5k1、二等奖 2k3、三等奖 1k5、台州奖 1k1；②一等奖 5.5k1、二等奖 2.5k2、三等奖 1.5k3、台州奖 1k1 主题+作品类型：AI 绘画赛道、AI 视频赛道（60S 以上） 关键要求：分辨率 2K 以上，【加分项】展现台州自然风光、人文历史、城市印象等元素，对台州未来景象的想象，或对台数字馆的未来想象相关的台州元素（额外在总分值增加 10%的分数） 提交方式：AITOP100 平台，投稿后必须转发至小红书分享并带上话题智绘未来+关注官方账号@台州数字馆。 链接：
2025-03-27
最近新出的大模型有哪些
最近新出的大模型有： 1. 通义千问推出的 Qwen2.5Max 大型专家模型，通过 SFT 和 RLHF 策略后训练，性能与顶尖模型竞争，在多个基准测试中超越了 DeepSeek V3，引发了 AI 社区对大规模专家模型的高度关注。相关链接： Blog: Qwen Chat: （选择 Qwen2.5Max 模型） API: HF Demo: 2. 阿里云发布的 Qwen2.5VL 新一代视觉语言模型。
2025-03-27
吴恩达最近推出了哪些课程？
吴恩达最近推出的课程包括： 1. 与 OpenAI 合作推出的免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。 主要内容是教书写 AI 提示词，并利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本：【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本 2. 2023 年 8 月 24 日上线的最新短课程： 《》，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据自己的数据训练和评估 LLM。 《》，深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。
2025-03-27
请你介绍一下WaytoAGI，他是怎么样的一个网站，普通在这个网站可以学到什么？要让人最快的发现这个网站的宝藏之处，首先应该看哪些内容。
WaytoAGI 是一个专门讲人工智能（AI）的网站，就像一个“百科全书”，里面内容丰富： 1. 无需注册和付费，点开链接即可访问：。 2. 内容分类清晰，想学 AI 绘画可看“AI 绘画”部分，找 AI 工具可去“工具推荐”部分，方便查找所需。 3. 若有不懂或想交流，可加入社群讨论。 它对您的作用包括： 1. 对 AI 零基础者，能从零开始教学，如“AI 是啥”“ChatGPT 怎么用”“AI 绘画是咋回事”等，助您从小白变高手。 2. 对懂些 AI 者，提供超多实用工具和案例，如用 AI 写文案、做设计、创业等，可直接应用，节省摸索时间。 3. 为您整理 AI 最新资讯，让您及时了解领域变化，不错过新工具和新技术。 4. 告诉您哪些 AI 工具能助您低成本创业，如用 AI 开网店、做自媒体、搞设计服务等，助普通人用 AI 取得成就。 5. 帮您筛选靠谱的 AI 相关资料，节省找资源的时间和精力。 此外，访问 WaytoAGI 还有以下好处： 1. 了解最新的 AI 技术，它像免费的“技术期刊”，不仅让您知晓最新动态，还传授实用技能，且开源免费。 2. 提供线上共学，手把手教您应用 AI 技术，无论基础如何，都能找到适合的学习路径。 3. 是寻找志同道合队友的好平台，若您想创业、做副业或找对 AI 感兴趣的伙伴，这里很合适。 在这个网站，您可能会有如下收获： 1. 体验到 AI 自动化的强大，如用 DeepSeek 加飞书多维表格实现自动化。 2. 找到副业和创业的伙伴。 3. 有机会与高手和大佬面对面交流，请教实际操作中的问题，避免走弯路和浪费时间。 总之，WaytoAGI 是一个能帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”，无论您是小白还是想靠 AI 赚钱，都能从中受益。
2025-03-21
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息，请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试，发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致，这个问题又该如何解决呢？
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题，您可以参考以下内容： 对于指令编写： 虽然 R1 推理能力较强，但您想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面，比如对于宽泛需求可添加维度约束，如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；对于主观表述可量化标准，如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化（如加强第三段的技术细节描述）、风格调整（如改用学术会议报告语气，添加结论部分）、最终校验（检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误）。 对于提取信息不一致的问题： 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 另外，关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 5. 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制，没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面： 第一步是内容获取，输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点，将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点，用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征，可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18
我自己想做一个英语背单词的游戏，让AI写出Markdown代码运行后，发现问题很大，但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗？
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
我是0基础代码小白，我希望快速编写一款APP，满足我所需要的要求，我用deepseek生产app开发者文档，然后用bolt.new工具开发，开发到一半，发现要收费，给我中断了，我该怎么办
对于您这种 0 基础代码小白在开发 APP 过程中遇到收费中断的情况，以下是一些建议： 1. 重新评估您的需求和能力：像案例中的白九龄一样，思考您的想法是否过于复杂，是否可以先从简单的插件开发入手，降低开发难度。 2. 学习基础知识：包括代码环境安装、终端操作等，通过基础实践教程资料来弥补知识短板。 3. 借鉴他人成功经验：仔细研究别人的项目，按照成功的案例原封不动地去实现，从中领悟开发的要点。 4. 清晰描述需求：在开发前与工具充分沟通，明确需求和实现步骤，避免盲目开发。 5. 寻找免费替代工具：既然当前使用的工具收费中断，您可以寻找其他类似的免费工具来继续您的开发工作。 6. 做好项目记录：让工具帮忙写一个 README 文档，记录项目进展、下一步计划以及如何开启和关闭项目，方便后续跟进。
2025-02-23
我想用AI完成一个编程项目，帮我从零到一完成一个个人介绍网站，我现在使用vo.dev完成了一个网站，但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
AI是怎么获得学习能力，是谁发现了这种学习模式，发展历程是什么？
AI 的学习能力主要通过以下几种方式实现： 1. 机器学习：电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法旨在学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 2. 深度学习：这是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，由于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。 3. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 AI 学习模式的发现并非由单一的个人完成，而是众多研究者共同努力的成果。 AI 的发展历程中有重要的技术里程碑，如 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，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2024-12-04