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未来,想要用AI更多,买苹果电脑还是windows电脑

回答

在未来如果想要更多地使用 AI ,选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。

苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统,其硬件和软件的整合度较高,对于一些特定的 AI 应用,如基于苹果生态的开发和设计工作,可能会有较好的体验。

Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域,许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。

如果您更注重系统的稳定性和一体化体验,且对苹果的生态系统有偏好,那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持,Windows 电脑可能更适合您。

最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
在苹果电脑怎么安装python
在苹果电脑上安装 Python 的步骤如下: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 Python。 3. 粘贴入以下代码,确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完,核对一下。如果有的话,会分别显示出版本号,可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。如果没有的话,需要安装以下步骤: 先进行 Python 的安装,安装包可以通过以下链接下载: 按照 Python 安装步骤进行安装。 5. 安装完成后,关闭窗口,再次运行上述两行命令确认是否安装成功。 需要注意的是,mac 系统与 windows 系统步骤类似,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题可以问大模型。
2024-10-26
ai如何喂数据
以下是关于 AI 如何喂数据的相关知识: 数据集:又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。通常以表格形式出现,每一列代表一个特定变量,每一行对应于某一成员的数据集的问题。 获取数据的方法:手动标注、观察行为、网络下载。 使用数据的方法:开始搜集数据时,可以马上将数据展示或者喂给某个 AI 团队,因为大多数 AI 团队可以反馈给 IT 团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的 IT 基础框架。 数据的处理:数据不一定多就有用,可以尝试聘用 AI 团队协助梳理数据。有时数据中会出现不正确、缺少的数据,这就需要有效处理数据。 数据的分类:同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,非结构化数据如图片、视频、文本,机器处理起来更难一些。 合成数据:生产数据喂给 AI 模型,提高效果。大量的质量一般的数据可用于模型初始训练,质量很高数量较少有行业特性的数据一般用于模型后期精调/行业化精调。也有公司在尝试把高质量数据放在预训练的退火阶段,取得了一些效果。做数据的方法增多,包括传统的数据收集和标注,以及新兴的 AI 合成数据。 新的数据种类:当前数据主要集中在文本、照片、视频。若模型需要对 3D 空间和物理规则有更好的理解,可能需要更多其他种类传感器的数据,如惯性/重力、应力、电磁、温度、湿度等。
2024-11-01
如果把紫微斗数喂给ai,能出一个算命程序吗
紫微斗数是一种古老的命理学说,将其喂给 AI 来创建一个算命程序在技术上是可行的,但从科学角度来看,紫微斗数缺乏科学依据和验证,其结果并不可靠。AI 虽然能够处理和分析大量的数据,但对于这种没有科学基础的命理内容,所生成的结果更多是基于输入数据的模式匹配和推测,而非具有真实的预测能力。因此,不建议依赖这样的程序来做出重要的决策。
2024-11-01
AI办公场景的小工具有哪些?请用模板给我介绍 模板:产品名称、产品适用场景、产品卖点
以下是一些 AI 办公场景的小工具: |产品名称|产品适用场景|产品卖点| |||| |AI 智能写作助手|辅助创作与学习|帮助用户快速生成高质量文本| |AI 语言学习助手|辅助创作与学习|辅助用户学习语言,提供个性化学习方案| |爱奇艺智能推荐|推荐与规划|根据用户喜好推荐电影,发现优质影片| |WPS Office|优化与管理|提高办公效率,实现自动化办公流程| |销售:定制销售解决方案|销售|为企业定制销售方案| |客服:定制客服话术|客服|提供针对性的客服话术| |HR:团队绩效管理|人力资源|分析员工绩效并提供考评和改进建议| |HR:面试工具|人力资源|帮助求职者在面试中生成完美回答| |科学:研制采摘机器人|科学研究|借助 ChatGPT 设计并研制番茄收割机器人|
2024-11-01
AI办公场景的小工具有哪些?
以下是一些常见的 AI 办公场景小工具: 在企业运营方面,有用于日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草、案例分析、法律条文梳理、人力资源简历筛选、预招聘、员工培训的工具。 在教育领域,有协助评估学生学习情况、为职业规划提供建议、针对学生情况以及兴趣定制化学习内容、论文初稿搭建及论文审核、帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等教育资源的工具。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局、出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营、数字虚拟人直播、游戏平台代码重构、AI 自动生成副本的工具。 在零售/电商领域,有舆情、投诉、突发事件监测及分析、品牌营销内容撰写及投放、自动化库存管理、自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配、客户购物趋势分析及洞察的工具。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞察、保险理赔处理及分析、投资者报的工具。 此外,还有以下具体的工具: Sameday 可以接电话并预约。 Truelark 可以处理短信、电子邮件和聊天。 Osome 可以管理后台办公室。 Durable 可以创建一个完整的专业网站。 通用内容创建工具如 Jasper、Copy 和 Writer 在小型和中型企业中已经获得了显著的用户基础。 针对特定类型企业的垂直化工具,如 Harvey 和 Spellbook 帮助法律团队自动化任务,Interior AI 使代理商能够虚拟布置房产,Zuma 帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 用于高效做 PPT 的工具,如先让 ChatGPT 用 Markdown 语法展示内容,再借用 MindShow 把 Markdown 内容转换为精美的 PPT。
2024-11-01
LangChain的技术方案和应用场景
LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。 其技术方案具有以下特点: 提供模块化的工具和库,便于开发者集成和操作多种大模型。 注重简化开发流程,让开发者能将更多精力投入到应用的核心价值创造上。 支持广泛的模型,具有良好的可扩展性,能适应业务需求的变化。 在应用方面: 作为得到社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续更新。 提供全面的文档和示例代码,有助于新用户快速掌握。 充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护。 是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-01
AI 保险 最新新闻
以下是关于 AI 的最新新闻: OpenAI 新模型于 9 月 12 日发布,为匹配新模型的功能,加强了安全工作、内部治理和联邦政府合作,包括严格测试评估、红队工作和董事会级审查流程。还与美国和英国 AI 安全研究所正式达成协议,允许其提前获得研究版本,建立未来模型发布前后的研究、评估和测试流程。 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署 AI 行政命令,要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息。国家标准与技术研究所将制定严格标准进行广泛红队测试,国土安全部将其应用于关键基础设施部门并成立 AI 安全与保障委员会。能源和国土安全部将应对 AI 系统对关键基础设施及相关风险。资助生命科学项目的机构将制定新标准防止利用 AI 制造危险生物材料。商务部将为检测 AI 生成内容和认证官方内容制定指导。联邦机构将使用相关工具让美国人能识别政府通信的真实性,并为私营部门和全球政府树立榜样。
2024-11-01
怎么在 windows 部署 微信机器人
以下是在 Windows 部署微信机器人的详细步骤: 一、安装环境 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 python。 3. 粘贴入以下代码,确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完,核对一下。如果有的话,会分别显示出版本号,可以跳过“安装环境这一步,直接到“二、部署项目”。如果没有,需要按照以下步骤安装: 先进行 python 的安装,安装包已准备好,直接点击下载。 关闭窗口,再次运行那两行命令会发现已经有了。 二、部署项目 1. 下载 COW 机器人项目,解压缩。 2. 解压后,打开 COW 文件夹。 3. 在空白处,shift+鼠标右键,点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 4. 在 Powershell 窗口中,粘贴进入:pip install r requirements.txt ,等待执行完成后,继续粘贴:pip install r requirementsoptional.txt 。 5. 上边的都执行完成后,关闭窗口。在当前目录下,找到 configtemplate.json 文件。 6. 新生成的便是配置文件,右键使用记事本打开这个文件,修改相应内容。 删除新文件里的所有代码。 复制提供的代码,粘贴到文件里,并找到第 4 行,把一开始注册并保存好的千问 API key 粘贴到双引号里。 7. 保存上述文件,然后在当前文件下,找到 plugins/godcmd 文件夹,复制 config.json.template 重命名为 config.json 。 8. 双击 config.json,进入后,设置下 password 和 admin_users ,可以设置为和示例一样,后边再改,点击保存后关闭。 注意:本教程完成后,程序将在您的电脑本地运行,假如您关掉了窗口,那么进程也就结束。所以,如果您想让 AI 持续使用,就必须保持窗口打开和运行,也就是电脑不能关。Mac 系统步骤也是一样,只是打开命令符的命令些许不同,遇到问题问大模型就好了。 此外,还有基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署步骤: 1. 接下来,需要使用一个特定版本的微信,已为您准备好,点击下载,下载后直接替换安装。(安装后,有可能您在的群却显示退出,其实没事,发个消息就好了,并不是真的退出) 2. 下载 NGCbot 机器人项目,解压缩。 3. 解压后,打开 NGCbot 文件夹。 4. 在空白处,shift+鼠标右键,点击“在此处打开 Powershell 窗口”。 5. 打开 shell 窗口后,粘贴进入相关代码,并点击回车。 6. 粘贴进入相关代码,并点击回车,等待安装,安装完成后,关闭窗口即可。 7. 然后在当前的 NGCbot 文件夹下,找到 Config 文件,找到 config.yaml,右键选择打开方式,选择用记事本方式打开。 8. 打开后看到相应页面,把 Administrators 先改成特定内容。如果您已经有了 FastGPT 或者 OpenAI 的 key,可以把这里的 Ai_Lock,修改成“1”。然后拉到最下边,在 OpenAI 那里,去添加您的 AI 模型 key。填写格式,参照原有的格式即可。
2024-09-09
windows 微信机器人
以下是关于 Windows 微信机器人的相关内容: 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人具有相对更高的稳定性和安全性,更简单易上手,其劣势是目前插件相对较少,且仅支持 Windows 系统。此项目在 Windows 系统上运行,无需服务器,对小白更加友好。 项目以 Windows 10 系统为例,安装步骤如下: 1. 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口。 2. 在命令窗口中,粘贴入相关代码,确认是否有 python 和 pip。 若有,会分别显示出版本号,可跳过“安装环境”这一步,直接到“部署项目”。 若无,则需按照以下步骤安装: 先进行 python 的安装。 3. 部署项目: 下载 COW 机器人项目,解压缩。 解压后,打开 COW 文件夹。 此机器人具有以下功能: 基于知识库的 AI 回复 支持积分系统 支持自动拉人 检测广告 自动群发 还有一些有趣的小功能,如安全新闻定时推送、Kfc 文案、星座查询、天气查询等。 此项目还能结合 FastGPT 进行使用,在@zyh 的帮助下,对群发功能进行了进一步的优化和二开,目前在内测中,完善后会开放。
2024-08-29
如何在自己的电脑上搭建一个类似ChatGPT的问答网站?
要在自己的电脑上搭建一个类似 ChatGPT 的问答网站,可以参考以下几种方法: 1. 方法一: 搭建 ,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。同时了解如何白嫖大模型接口。 搭建 ,这是一个知识库问答系统。将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,用于回答问题。若不想接入微信,搭建到此即可,它有问答界面。 搭建 ,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 2. 方法二: 推荐使用云原生服务 ,注意使用的域名是 https://laf.dev/,只有这个 dev 域名才能调用 ChatGPT 的服务,可能是风控方面的考虑。 Laf 是一个 Serverless 框架,提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。 后端接口部分: 添加环境变量,输入您的 apikeys,apikeys 的获取地址:https://platform.openai.com/ 。注意是否有免费流量,注意流量是否过期,否则无法调用。 开始写代码。 前端上传资源部分: 上传打包后的前端静态资料代码,上传后直接访问右侧的域名即可。 3. 搭建原因: 方便为亲戚朋友提供无需注册、无需魔法上网且能免费使用的网站,避免逐个指导注册和登录的繁琐。 为自身引流,让更多人看到相关使用文档。 帮助更多人快速搭建网站。 自定义网站可扩展功能更丰富,如一键导出对话、把对话生成图片、内置提示词等。 4. 搭建步骤: 第一步:找到一个 ChatGPT 源码,如 https://github.com/Chanzhaoyu/chatgptweb(Vue 版本),支持下载聊天数据为图片;https://github.com/Yidadaa/ChatGPTNextWeb/,一键导出所有聊天记录,支持 markdown 格式;https://github.com/zuoFeng59556/chatGPT(Vue 版本),简化版本不支持创建多个聊天框。 第二步:找到免费的云服务器并写后端代码。项目上线需要涉及购买服务器、云存储空间、域名、数据库(本项目简单做,未用到)。
2024-10-26
寻找可以对电脑桌面打开的PDF文档、网址进行总结的ai
以下是一些可以对电脑桌面打开的 PDF 文档、网址进行总结的 AI 工具: 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)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外,还有一些相关的工具和网站: 1. AI PDF(与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档,为冗长的文档提供上级摘要。 2. TXYZ 网站:是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-24
如何在电脑上安装CHATGPT
在电脑上安装 ChatGPT 的步骤如下: 对于安卓系统: 1. 打开系统自带的谷歌服务框架: 打开系统设置。 拉到最底下,点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装,建议把谷歌邮箱也安装上,平时接收验证码比较方便。 注意:这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过测试,可在 google play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 Google Play 首页还搜不到 ChatGPT,可以卸载重装 Google Play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 4. 体验 ChatGPT: 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 5. 订阅 GPT4 Plus 版本: 先在 Google Play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。
2024-10-24
如何在个人电脑中部署本地RAG
在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块: 确保 ollama 服务已开启并下载好模型,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容: 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量: 使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,如 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境: 创建 python 虚拟环境,并安装相关库,版本如下: ollama:0.1.8 langchain:0.1.14 faisscpu:1.8.0(有 gpu 则安装 gpu 版本) gradio:4.25.0 feedparser:6.0.11 sentencetransformers:2.6.1 lxml:5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI,并进行评测。 8. 问答测试:对于同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-10-13
我需要什么配置的电脑才能比较顺畅地使用目前AI领域的大部分工具
要比较顺畅地使用目前 AI 领域的大部分工具,以下是一些电脑配置方面的建议: 笔记本电脑方面: 主流的 AI 笔记本电脑通常是专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。 这类笔记本一般配备强大的 GPU(如 NVIDIA RTX 系列)、大容量内存(32GB 以上)和高速固态硬盘。 知名品牌包括微软(Microsoft)第 11 代 Surface Pro、微星(MSI)Creator/Workstation 系列、技嘉(GIGABYTE)Aero/Aorus 系列、戴尔(Dell)Precision 移动工作站、惠普(HP)ZBook 移动工作站、联想(Lenovo)ThinkPad P 系列。 通常采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU,配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。 同时也预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架,以及各种 AI 开发工具。 但这类高端 AI 笔记本价格相对较高,通常在 2000 美元以上。用户可根据自身的 AI 应用需求和预算情况选择合适的型号,同时关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 另外,在硬件组装方面,如果是组装具身对话机器人,需要准备的工具包括: 一台电脑和一台 iPhone(安卓目前不支持)。 剪刀、钳子、小十字螺丝刀。 单面胶、双面胶。 优先推荐双头 TYPEC 数据线连接电脑和 arduino,其次是 USB TYPEC 数据线,多备几条,注意充电线不一定是数据线,要确保可传输数据。
2024-10-12