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学习AI视频链接

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以下为您推荐两个学习 AI 的视频：

  1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili
    • 链接：https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893
    • 介绍：由林粒粒呀（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课。干货满满，新手友好，能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。
  2. 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili
    • 链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1
    • 介绍：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，此链接为第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。
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References

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）

[title]【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）大家好，我是Allen。世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变数。上篇文章[观点：热爱与行动是通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gdtawg6Y8i1liRk5k9nc2lknnmf)主要介绍了WaytoAGI和为什么要学习研究AI，解决了Why的问题。这次想解决What和How的问题，当然我自己不是专业的，所以重点是推荐看了多篇教程后，对我个人有重大帮助的两个视频，我会附上视频链接，不想听我废话的可以直接看视频。本着一件事情如果你能讲给别人听才算彻底理解的原则，以下是我拆解的内容和个人注解。研究AI，不是研究AI新闻，本文旨在帮助建立入门同学建立框架，需要深入了解的请关注原作者和原视频。1、[【包教包会】一条视频速通AI大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893)介绍：是由[林粒粒呀](https://space.bilibili.com/523995133)（女神）主讲，和某知识up主Genji一起制作的免费公益课。干货满满~新手友好~带你50分钟速通AI大模型原理。2、[用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新CEO阳萌|大咖谈芯第11期_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1)介绍：某知识up主老石谈芯专访安克创新CEO阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核，我也会做拆解，并思考与近期苹果发布会的关系。

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）

[title]【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）大家好，我是Allen。世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变数。上篇文章[观点：热爱与行动是通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gdtawg6Y8i1liRk5k9nc2lknnmf)主要介绍了WaytoAGI和为什么要学习研究AI，解决了Why的问题。这次想解决What和How的问题，当然我自己不是专业的，所以重点是推荐看了多篇教程后，对我个人有重大帮助的两个视频，我会附上视频链接，不想听我废话的可以直接看视频。本着一件事情如果你能讲给别人听才算彻底理解的原则，以下是我拆解的内容和个人注解。研究AI，不是研究AI新闻，本文旨在帮助建立入门同学建立框架，需要深入了解的请关注原作者和原视频。1、[【包教包会】一条视频速通AI大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893)介绍：是由[林粒粒呀](https://space.bilibili.com/523995133)（女神）主讲，和某知识up主Genji一起制作的免费公益课。干货满满~新手友好~带你50分钟速通AI大模型原理。2、[用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新CEO阳萌|大咖谈芯第11期_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1)介绍：某知识up主老石谈芯专访安克创新CEO阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核，我也会做拆解，并思考与近期苹果发布会的关系。

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）

[title]【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）大家好，我是Allen。世界是参差的，唯有持续学习能抵御未来的变数。上篇文章[观点：热爱与行动是通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gdtawg6Y8i1liRk5k9nc2lknnmf)主要介绍了WaytoAGI和为什么要学习研究AI，解决了Why的问题。这次想解决What和How的问题，当然我自己不是专业的，所以重点是推荐看了多篇教程后，对我个人有重大帮助的两个视频，我会附上视频链接，不想听我废话的可以直接看视频。本着一件事情如果你能讲给别人听才算彻底理解的原则，以下是我拆解的内容和个人注解。研究AI，不是研究AI新闻，本文旨在帮助建立入门同学建立框架，需要深入了解的请关注原作者和原视频。1、[【包教包会】一条视频速通AI大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893)介绍：是由[林粒粒呀](https://space.bilibili.com/523995133)（女神）主讲，和某知识up主Genji一起制作的免费公益课。干货满满~新手友好~带你50分钟速通AI大模型原理。2、[用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新CEO阳萌|大咖谈芯第11期_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1)介绍：某知识up主老石谈芯专访安克创新CEO阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核，我也会做拆解，并思考与近期苹果发布会的关系。

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帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程： 使用 Coze 搭建： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行：关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面：搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架，定义整体页面结构；CSS 负责网页布局样式美化；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”： 传递上传图片地址：首先，把工作流的入参设置为 File>Image。然后，注意代码内容，其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的，一个引号，一个大括号都不能错。 获得图片 URL：接下来就比较简单了，工作流中可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程： 自定义配置：变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。相关链接：支付： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序，Web，AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉，可以参考以下方法： 1. 在商业化问答场景中，落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手，如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ，可以尝试以下故障排除方法： 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间，例如让其在<thinking></thinking>标签内思考，然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文，然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为，Claude 本身具有一定抵抗力，为实现最大程度保护，可以进行无害性筛选，例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当，若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中，如面对央企等对幻觉零容忍的大客户，可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制，但希望流程能在场内完成，同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
AI提示词怎么写
写 AI 提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 不同的 AI 工具在提示词的输入和处理上可能存在差异。例如，星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，且支持中英文输入。 写好提示词方面： 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还能对已有提示词权重进行编辑。 有辅助功能，如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 对于小白用户，还可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。
2025-02-16
你能回答关于AI以外的事情吗？有关于AI的方面你又知道多少。
以下是关于 AI 的相关知识： 1. 基础方面： 背景知识：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于 WaytoAGI 网站，它提供以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意，我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导，对于其他非 AI 领域的内容，我的知识库中没有相关信息。
2025-02-16
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息： 提示词模板相关网站： 生成新年场景的提示词示例： 戴着醒狮帽，双手抱拳，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字，新年气氛，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点： 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
非计算机专业出身，怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。
2025-02-16
使用飞书机器人（如Coze智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）
以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
我想要一份前10耗用的AI工具总结或介绍的PPT或链接
以下为您提供一些关于 AI 工具的总结和介绍： 1. 在通往 AGI 之路知识库中： AI 音乐创作：通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成：介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 Config UI 的应用：能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 社区共创项目：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名：作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目，活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动：会给大家寄送线下活动物料，在学校内组织。 AIPO 活动及相关挑战：10 月 20 日的 AIPO 活动，可提前构思展示项目，有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升：接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解，回放会放在链接里，可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买：若搞硬件机器人，部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法：设最佳创业奖和最佳投资奖各四个，有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法，之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告：可使用多种 AI 工具，新的大赛即将开启，有百万奖金池，相关动态会在社区活动栏目公布。 2. ShowMeAI 周刊 No.10 中： Brev.AI：能生成更好听的中文歌。 妙刷：突如其来的「出圈」与莫名其妙地「被骂」。 当我们一起围观 Cursor 限时编程项目（的大型翻车现场）hhh。 网传「国产 AI 产品 Q3 投放金额统计」：不是真的！没这么多！ 把大模型输出的数据搞成 Excel 表格，一共有几种方法？ 完成「得到 AI 产品好用榜」发布会 PPT，一共用到了以下几款 AI 工具： 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 ModelJudge：快速测评多个 AI 模型的回答结果，并帮助做出选择。 关于大模型、复杂剧情、内容创作、AI 陪伴的一些想法@AI 投什么。 妙用 AI：把照片里的 PPT「提取」出来的小技巧。 您可以通过以下途径获取更详细的信息：公众号菜单栏底部有星球入口，添加南乔（AhaNanQiao）好友进社群！
2025-02-13
请给我推荐一个能够阅读网页链接内部信息的AI模型
以下为您推荐能够阅读网页链接内部信息的 AI 模型相关内容： 有一款 AI 浏览器插件，在产品化开发阶段，需要考虑如何稳定获取网页内容、如何选择适合的 AI 大模型 API 服务以及如何构建生产级提示词等问题。 在获取网页内容方面，由于大模型对话产品的外链解析方式容易遭到平台反爬机制制裁，通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定、经济的解决方案。比如 AI Share Card 插件，可以获取网页元素清单。开发时，您可以拿着初版提示词，询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 对于大模型 API，需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例，需要传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。如果缺少参数设定经验，可以先询问 AI 相关设定的合适值，再逐步调试效果。 同时需要注意，使用 AI 写东西时，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有内容。而且 AI 不会真正解释自己，可能给出编造的答案，使用时要对其输出负责。
2025-02-07
有没有能够阅读网页链接内部信息的AI模型？
目前存在能够阅读网页链接内部信息的相关技术和工具。例如，有一些 AI 浏览器插件可以实现这一功能。 在实现过程中，需要考虑以下几个关键方面： 1. 稳定获取网页内容：在初版提示词实验中，获取网页内容依赖大模型对话产品的外链解析能力，但易受平台反爬机制制裁。转换思路，通过用户浏览器以插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时需确定需要插件获取的网页元素，可拿着初版提示词询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 2. 选择适合的 AI 大模型 API 服务：需要综合考虑多种因素来选择合适的服务。 3. 构建生产级提示词：对于大模型 API，要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。同时，要根据不同模型的特点和要求设置相关参数，也可先询问 AI 相关参数的设定经验再进行调试。 此外，在初版提示词的开发中，将设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示，这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。
2025-02-07
Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
音频驱动视频人物口型
以下是关于音频驱动视频人物口型的相关信息： PixVerse V3 ： 本次更新内容丰富，包括已有能力升级，提供更精准的提示词理解能力和更惊艳的视频动态效果。 支持多种视频比例，如 16:9、9:16、3:4、4:3、1:1。 Style风格化功能重新回归升级，支持动漫、现实、粘土和 3D 四种风格选择，同时支持文生视频和图生视频的风格化。 全新上线了 Lipsync 功能，在生成的视频基础上，允许用户输入文案或上传音频文件，PixVerse 会自动根据文案或音频文件内容，对视频中的人物口型进行适配。 还有 Effect 功能，提供 8 个创意效果，包括变身僵尸、巫师帽、怪兽入侵等万圣节主题模板，一键实现创意构思。并且 Extend 功能支持将生成的视频再延长 5 8 秒，且支持控制延长部分的内容。 字节跳动开源的 LatentSync ： 是精准唇形同步工具，能够自动根据音频调整角色嘴型，实现精准口型同步，无需复杂中间步骤。 提出“时间对齐”技术，解决画面跳动或不一致问题，效果显著。 具有开箱即用的特点，预训练模型加持，操作简单，支持高度定制化训练。 GitHub 链接：https://github.com/bytedance/LatentSync 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.09262
2025-02-16
如何用ai生成海报和视频
以下是使用 AI 生成海报和视频的方法： 1. 利用飞书多维表格字段插件生成海报： 第一步，用 AI 插件理解图片。上传参考的海报图片，在飞书多维表格中选择字段捷径，于 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件。配置提示文本，如“详细描述下海报中的内容”，选择上传图片的所在列和模型 glm4v。很快 AI 就能将海报内容整理并填充到对应列中。 第二步，生成视频的指令。用飞书自带的插件总结宣语，生成视频的 prompt 指令。先将海报内容总结为活动宣传语，自定义总结要求为：根据活动海报的描述文案，总结为一句话的活动宣传语，删除日期时间，把活动的品牌统一更换为“智谱 AI”，采用小红书风格，有鲜明记忆点且不超过 50 字。然后使用飞书自带的自定义 AI 插件，输入指令生成视频所需的 prompt 指令，文案引用刚才的总结宣传语，要求画面描述开头包含“卡通风格，镜头从远推进：”，用英文生成，适合模型指令格式且不超过 100 个字。 2. 在 Adobe 产品中生成带有文本提示和图像的视频：在 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号来控制 AI 创建内容的随机性。若使用相同的种子、提示和控制设置，能重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 3. 关于一些基础通识： 多模态大模型基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 stable diffusion 模型是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，可应用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等场景。 吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，吐司是类似的在线生成平台，二者都可通过输入提示词生成图片。 AI 视频生成原理主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音，可替换视频中的物体和人脸，其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构，基于 LLAMA3 训练。
2025-02-16
我想要AI文案生成视频
以下是关于 AI 文案生成视频的相关信息： 在视频工作流中，前期策划和后期制作是核心环节，都可以借助 AIGC 提升效率。前期可利用 ChatGPT 生成文案，后期利用 AI 工具进行自动化视频制作。目前，倒入文案一键自动化生成视频可能尚未达到直接使用的程度，很多素材仍需人工替换，但在短视频账号建立初期，用于批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况较为合适。未来视频制作的整体趋势会更轻量更高效。 具体步骤如下： 1. 生产视频脚本：把选题告诉 ChatGPT，它能在数十秒内生成完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。利用 GPT4 生成的脚本虽在创意上有待提升，但对非专业人士入手视频创作有一定帮助。 2. 筛选 BGM：告诉 ChatGPT 视频的情绪，它能在海量背景音乐中为您筛选，节省时间。期待未来能与音源网站结合，实现同步预览，提升体验。 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看： 另外，在 Adobe 的的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性。相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 进行生成。
2025-02-16
我有很多录制好的视频素材， 有哪些工具是可以帮助审视视频材料， 总结输出内容的？
以下是一些可以帮助审视视频材料并总结输出内容的工具和流程： 工具方面： ChatGPT：可用于分析视频内容，提取关键信息。 Stable Diffusion 或 Midjourney：用于生成与视频相关的视觉描述。 Adobe Firefly：能将文本转换为语音，添加音频效果。 Clipfly 或 VEED.IO：用于视频编辑与合成。 流程方面： 1. 剧本敲定：确保剧本内容完整，包括对话、场景、角色等都已确定。 2. 制作分镜头脚本：根据剧本，制作详细的分镜头脚本，涵盖每个场景的视角、动作、表情等细节。 3. 分镜出图：为每个镜头绘制或制作相应的分镜图，每个镜头可准备多张图以备用或展示不同视角。 4. 素材管理： 图片管理：按场景或部分将图片保存在不同文件夹中，命名为“场景 1”“场景 2”等，单个图片命名为“x 场 x 镜”。 视频管理：跑视频时按不同部分用不同文件夹管理，单个视频命名也为“x 场 x 镜”。 5. 素材审核：制作过程中定期审核素材，确保符合分镜头脚本要求和质量标准。 6. 备份与存档：定期备份素材，项目完成后存档，方便后续使用。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-15
推荐一个我给视频，然后ai总结内容的ai工具
以下为您推荐一些可以对视频进行 AI 总结内容的工具： 1. GPT：可以总结不超过 2 万字的文章。对于 B 站视频，如果有字幕，可通过安装油猴脚本下载字幕，然后复制发送给 GPT 进行总结。总结完还可继续提问或探讨。 2. BibiGPT：https://bibigpt.co/ ，支持小红书、B 站等网站视频的归纳总结，还可以提问互动，答案会附上对应的视频节点。 3. Kimi Copilot：https://chrom ，安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi.ai 总结网页内容，总结详细且免费。 4. Strut：https://strut.so/ ，是一款支持人工智能的协作工作区，将笔记、文档和写作项目整合在一起。 希望这些工具能够满足您的需求。
2025-02-15
视频总结的ai工具
以下是一些常见的视频总结的 AI 工具： 1. Pika：对奇幻感强的画面把控较好，自然，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能集成便捷，但需抽卡。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面表现出色，战争片全景镜头处理好，控件体验感较好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略拉垮，在风景片测试中表现较好。 5. GPT：可通过提取视频字幕来总结视频内容，如通过安装油猴脚本获取 B 站视频字幕。 6. StableVideo：目前市面上优秀的 AI 视频工具，开放公测，可白嫖，除每日赠送积分外还新增积分购买选项，能操作固定种子、步数、运动幅度，交互有趣，生成过程中会有案例标注。
2025-02-15
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16
AI作图学习
以下是关于 AI 作图学习的全面指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关： 1. 趣味性与美感：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 提示词编写：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成：包括人物（如穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素）、动物（如蛇、孔雀等，涉及颜色、姿态、所处环境等描述）、景观（如中式宫殿、桃花树等室外景观）图像的生成尝试及效果分析。 此外，还有个人学习经历分享，如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画，3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路，并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。
2025-02-16
全不懂AI的人怎么学习AI？
对于完全不懂 AI 的人，以下是一些学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友： 1. 适合纯 AI 小白：可先看左边的目录，从一开始的到处看看到走在学习 AI 的轨道上。 2. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 3. 学习内容：去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 4. 时间安排：在半年多的时间跨度中，有空的时候学习。 5. 学习状态：保持良好的学习状态，能学多少算多少。 6. 费用：学习资源的内容都是免费开源的。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验应用场景。 探索面向中学生的 AI 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： 了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注权威媒体和学者，了解最新进展。 思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。
2025-02-15
如何学习ai绘图
以下是关于如何学习 AI 绘图的指导： 一、比赛与训练要求 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，并提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 二、作图思路 作图分三步： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 三、图片构成因素 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 四、构图相关知识 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 五、AI 绘画的定义与发展 AI 绘画是指利用人工智能技术，通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果较为简单和粗糙，随着技术进步，尤其是深度学习算法的应用，如卷积神经网络等，能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今涵盖各种风格和题材，在与人类艺术家的互动和融合中不断创新，为艺术创作带来新的可能性和挑战。 六、场景应用 1. 广告设计：可快速生成各种创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 2. 游戏开发：用于创建游戏场景、角色形象等，提高开发效率。 3. 影视制作：辅助生成特效场景、概念设计等。 4. 建筑设计：帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 七、工具选择与教程 1. 主流工具如 midjourney（MJ）付费成本较高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低。 2. 免费在线 SD 工具网站如。 3. 本教程适用于入门玩家，计划让读者用半个小时就能自由上手创作绘图。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用，可通过评论区、微信（designurlife1st，记得备注来意：ai 绘图交流）与作者沟通。教程内容会持续更新。 希望以上内容对您学习 AI 绘图有所帮助。
2025-02-15
AI提示词学习
以下是关于新手学习 AI 提示词的综合指导： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并可能获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，提示词技巧上手容易且有用。 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品制作作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验。 提示词学习要点： 1. 一个月后开始学习提示词，可复制社区里他人的提示词。 2. 小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。 3. 学习提示词的步骤： 要有一个大模型帐号，至少熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替：。 看 OpenAI 的官方文档，如「」。
2025-02-15