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飞书AI字段总结

Answer

以下是为您总结的飞书 AI 字段中的部分应用：

81 - 100 部分：

AI 游戏道具推荐系统：使用数据分析和机器学习技术，在游戏内商城推荐功能中发挥作用，市场规模达数亿美元，能根据玩家需求推荐游戏道具。
AI 天气预报分时服务：运用数据分析和机器学习，通过彩云天气分时预报实现，市场规模数亿美元，提供精准的分时天气预报。
AI 医疗病历分析平台：借助数据分析和自然语言处理，由医渡云病历分析系统呈现，市场规模数十亿美元，可分析医疗病历辅助诊断。
AI 会议发言总结工具：利用自然语言处理和机器学习，在讯飞听见会议总结功能中应用，市场规模数亿美元，能自动总结会议发言内容。
AI 书法作品临摹辅助工具：通过图像识别和数据分析，在书法临摹软件中体现，市场规模数亿美元，帮助书法爱好者进行临摹。

41 - 60 部分：

薄荷健康 APP：采用自然语言处理和数据分析，作为 AI 菜谱营养分析工具，市场规模数亿美元，能分析菜谱营养成分并提供健康饮食建议。
科大讯飞翻译耳机：运用语音识别和自然语言处理，是 AI 语言翻译耳机，市场规模数亿美元，可实现实时语言翻译方便交流。
豆瓣电影评论分析工具：借助自然语言处理和数据分析，作为 AI 电影评论分析系统，市场规模数亿美元，能分析电影评论了解观众反馈。
WPS 文档翻译功能：使用自然语言处理，是 AI 办公文档翻译工具，市场规模数亿美元，可快速翻译办公文档提高工作效率。
BOSS 直聘简历筛选功能：基于自然语言处理和机器学习，通过 AI 招聘简历筛选系统实现，市场规模数亿美元，能快速筛选简历提高招聘效率。
贝壳找房租赁管理功能：依靠数据分析和自然语言处理，在 AI 房地产租赁管理系统中应用，市场规模数亿美元，可管理房地产租赁业务提高效率。
腾讯游戏社交平台：利用数据分析和机器学习，构建 AI 游戏社交平台，市场规模数十亿美元，为玩家提供社交平台增强游戏体验。
彩云天气 APP：运用数据分析和机器学习，作为 AI 天气预报预警系统，市场规模数亿美元，能提供准确的天气预报预警保障生命财产安全。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

[title]100个AI应用[heading1]81-100|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|91|AI游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|游戏内商城推荐功能|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具。|在一些游戏中，利用AI分析玩家的游戏风格和进度，为玩家推荐合适的游戏道具，如武器、装备等。|<br>|92|AI天气预报分时服务|数据分析、机器学习|彩云天气分时预报|数亿美元|提供精准的分时天气预报。|彩云天气利用AI提供每小时的天气预报，帮助用户更好地安排出行和活动。|<br>|93|AI医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|医渡云病历分析系统|数十亿美元|分析医疗病历，辅助诊断。|医渡云利用AI分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。|<br>|94|AI会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|讯飞听见会议总结功能|数亿美元|自动总结会议发言内容。|讯飞听见在会议中利用AI自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理。|<br>|95|AI书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|书法临摹软件|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹。|书法临摹软件利用AI识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。|

[title]100个AI应用[heading1]41-60|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|49|BOSS直聘简历筛选功能|AI招聘简历筛选系统|自然语言处理、机器学习|数亿美元|快速筛选简历，提高招聘效率。|BOSS直聘的简历筛选功能利用AI技术对求职者的简历进行快速筛选，根据企业的招聘要求，提取关键信息，为企业推荐符合条件的候选人。例如筛选出有特定技能或工作经验的简历。|<br>|50|贝壳找房租赁管理功能|AI房地产租赁管理系统|数据分析、自然语言处理|数亿美元|管理房地产租赁业务，提高效率。|贝壳找房的租赁管理功能可以利用AI技术对房屋租赁业务进行管理，包括房源发布、租客匹配、合同签订等，提高租赁效率。例如根据租客的需求和偏好，自动推荐合适的房源。|<br>|51|腾讯游戏社交平台|AI游戏社交平台|数据分析、机器学习|数十亿美元|为玩家提供社交平台，增强游戏体验。|腾讯游戏社交平台利用AI技术为玩家提供社交功能，如好友推荐、游戏组队、社区互动等，增强游戏体验。例如根据玩家的游戏历史和兴趣爱好，推荐可能成为好友的玩家。|<br>|52|彩云天气APP|AI天气预报预警系统|数据分析、机器学习|数亿美元|提供准确的天气预报预警，保障生命财产安全。|彩云天气APP利用AI技术提供准确的天气预报和预警信息，如暴雨、台风、高温等，帮助用户提前做好防范措施，保障生命财产安全。例如在暴雨来临前，APP会推送预警信息，提醒用户避免外出。|

[title]100个AI应用[heading1]41-60|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|41|薄荷健康APP|AI菜谱营养分析工具|自然语言处理、数据分析|数亿美元|分析菜谱营养成分，提供健康饮食建议。|薄荷健康APP可以根据用户输入的菜谱，利用AI技术分析其中的营养成分，如热量、蛋白质、脂肪等，并给出健康饮食建议。例如提醒用户某道菜的盐分过高，建议减少盐的摄入。|<br>|42|科大讯飞翻译耳机|AI语言翻译耳机|语音识别、自然语言处理|数亿美元|实现实时语言翻译，方便交流。|科大讯飞翻译耳机可以在用户与外国人交流时，实时翻译双方的语言，打破语言障碍。例如用户说中文，耳机可以立即翻译成英文播放给对方听，对方说英文也能翻译成中文播放给用户。|<br>|43|豆瓣电影评论分析工具|AI电影评论分析系统|自然语言处理、数据分析|数亿美元|分析电影评论，了解观众反馈。|豆瓣电影评论分析工具利用AI技术分析电影的评论内容，提取观众的观点和情感倾向，帮助电影制作方了解观众反馈。例如分析一部电影的评论，发现观众对某个演员的表演评价很高，或者对剧情的某个部分存在争议。|<br>|44|WPS文档翻译功能|AI办公文档翻译工具|自然语言处理|数亿美元|快速翻译办公文档，提高工作效率。|WPS的文档翻译功能可以利用AI技术快速翻译办公文档，如Word、Excel、PPT等，方便用户进行跨国业务交流。例如用户需要将一份中文报告翻译成英文，只需点击翻译按钮，即可快速得到翻译结果。|

Others are asking

ai写毕业论文

使用 AI 写毕业论文需要注意以下几点： 1. 虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。 2. 论文写作领域中，AI 技术提供了多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色和数据分析等。常用的工具和平台有：文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 3. AI 文章排版工具方面，有以下选择： Grammarly 不仅检查语法拼写，还能改进排版风格。 QuillBot 可改进文本清晰度和流畅性。 Latex 常用于学术论文排版，有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc 是文档自动化平台。 Wordtune 是 AI 写作助手。 Overleaf 是在线 Latex 编辑器，适合学术写作。选择工具时应根据文档类型、出版标准和个人偏好来决定。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。但使用时要结合自身写作风格和需求，并仔细甄别内容。

如何生成稳定的AI视频

以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息：工具推荐： Runway：网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程：特点：支持文生视频、图生视频、视频生视频；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持多种尺寸，可设置种子值；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频；使用英文提示词。 Stable video：网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程：特点：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。技术差异：代表产品如 Runway，在端到端视频生成中，涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络：是一种无监督的生成模型框架，能生成视觉逼真度高的视频，但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器：可以学习数据分布，像压缩和解压文件一样重建视频数据，能根据条件输入控制生成过程，但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快，但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制：通过学习视频帧之间的关系，理解视频的长期时间变化和动作过程，对长视频建模更好，时序建模能力强，可实现细粒度语义控制，但计算量大。当前面临的问题及解决方案：当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法，上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。制作技巧：在镜头衔接上要写运镜提示词，描述多种运镜方式，否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。

AI陪伴有什么好的产品

以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。

以下是关于 AI 基础的全面介绍：一、AI 背景知识 1. 基础理论：人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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，找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），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。七、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。

普通人怎么学习AI

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 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。此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips：只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。

以下是关于 AI 基础的知识：一、背景知识了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。

我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程，重新为我推荐相关学习内容

以下是为您推荐的相关学习内容：一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率逐步搭建 AI 智能体：搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程，判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果，也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，可优化用户提示词提升匹配精准度。输入观点一键生成文案短视频基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并推送视频链接到飞书消息。涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。发布 coze 智能体到飞书多维表格。在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

关于飞书表格和deepseek联动的设计

以下是关于飞书表格和 DeepSeek 联动的相关内容： 1. 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息、提升工作效率的方法。用户可批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单便捷，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。 2. 在一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动中，展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处，DeepSeek R1 大模型已全面融入飞书多维表格等多款产品。

基于trae平台如何与飞书联动

以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容：案例：向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具，实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格，基于划线内容和人数，飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案，对于过长内容用公式抽取一部分，拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。第三节：基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库，介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力；配置飞书应用权限，在飞书开发平台创建企业自建应用，配置相关权限，创建并发布版本，保存凭证信息；关联多维表格与应用，在多维表格中添加创建的飞书应用，获取 APP ID 和 secret，为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道；开发网页与调试，基于 readme 文件开发网页，尝试接通飞书多维表格，解决开发和调试过程中的问题，最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流，如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）：第二步用网页呈现多维表格里的内容，分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台，创建新应用，填写应用相关信息，配置应用权限，选择多维表格相关权限，发布应用，获取应用 ID 和密匙，创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹，用 Trae 打开并新建“readme.md”文件，复制代码，打开 Builder 模式说出需求，调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。

AGI网站和飞书知识库有什么区别

AGI 网站和飞书知识库存在以下区别： 1. 功能方面： AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台，包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式： AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答，也可以加入飞书群@机器人。飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现： AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。总之，AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联，都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。

我有什么方法，能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容，然后行程一个分享的提纲

目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法： 1. 首先，将飞书文档中的关键内容提取出来，整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后，使用具有文本分析能力的 AI 工具，如某些自然语言处理模型，输入整理后的文本，让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示，以便它能生成更符合您需求的提纲。需要注意的是，AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整，以确保准确性和完整性。

deepseek如何整合在飞书中

DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下： 2 月 19 日：《DeepSeek 最新论文科普解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”（NSA），一种高效的超长上下文方案，显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流，通过集成 DeepSeek R1 模型等技术，用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日：《最好的致敬是学习：DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计，介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁，Anthropic 或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法：2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布，注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token，可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流，可看《韦恩:被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了！！不卡顿！！》。

目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段：发货日期物料编号物料描述板块实际已交货量销售单位金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家品牌；我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？结合以上需求，我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段：发货日期物料编号物料描述板块实际已交货量销售单位金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家品牌；我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理：从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算：按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成：使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析：通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

多维表格，如何通过一个表格字段，ai自动生成对应数据

目前在多维表格中，要通过一个表格字段让 AI 自动生成对应数据，可能需要借助特定的 AI 工具和相关的集成设置。但暂时没有具体的现成方法和步骤可以提供给您。您可以考虑寻找支持与多维表格集成的 AI 服务，并按照其提供的文档和指南进行配置和操作。

哪些工具可以指定时间收集指定网站指定字段资讯

可以使用 Tavily API 接口进行搜索和爬虫，然后利用 Kimi 这个 AI 会话助手来读取并整理搜索结果。

我是一名高校新媒体工作人员，由于文字能力一般，需要能力较强的ai文本工具，用于撰写公文，新闻稿，公众号推文，总结简报等。请推荐至少5个，并进行对比分析

以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI：人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。秘塔写作猫：是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。笔灵 AI 写作：是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。腾讯 Effidit 写作：由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。

帮我总结现在主流的AI大模型，以及各自优劣

以下是对主流 AI 大模型的总结及各自优劣的相关内容：主流 AI 大模型： 1. 谷歌的 BERT 模型：可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，但不太擅长文本生成。相关技术概念： 1. AI：即人工智能。 2. 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、强化学习。监督学习：使用有标签的训练数据，目标是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。 3. 深度学习：参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（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。技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。

什么工具可以帮忙总结课程视频的知识点

以下是一些可以帮忙总结课程视频知识点的工具： 1. 剪映：只需提供文案，能够自动配图配音，帮助优化线上课程，为微课总结内容和知识点。 2. BibiGPT：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，是融合课程备课的好助手，网址为 https://bibigpt.co/ 。 3. 飞书妙记：可以先从视频网站上提取出视频的音频部分，利用其免费语音转文字功能将音频转换成文本，下载文本后上传至其他工具进行总结。此外，可汗学院出品的 AI Tutor Khanmigo 也具有一定的辅助作用，它可以为学生总结视频内容，并以苏格拉底式教学法引导学生思考和学习。

利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。学术场景中数据处理方面，以智谱 GLM 系列模型为代表的大模型技术正革新学术研究方式。面对海量论文资料，其能快速总结论文内容、进行精准翻译，通用性强，可适应不同学科和复杂文本，提炼核心观点，降低知识获取难度。在处理论文时，海量文献通常以多种格式存储，需转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容提取。还可将文件内容自动化提取结合大模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。对抗性提示的参考文献包括： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 请注意，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

推荐一个能读取视频并总结出视频内容的ai

以下为您推荐能读取视频并总结视频内容的 AI 工具及方法： 1. GPT 系列：对于 B 站等有字幕的视频，若视频栏下有字幕按钮，可通过安装油猴脚本获取字幕，将字幕复制发送给 GPT 进行总结。有开发者利用 OpenAI 升级的 API 对足球比赛视频进行全 AI 解说，具体步骤包括提取视频帧（如使用 OpenCV 初始化视频文件读取，遍历视频逐帧处理并编码为 base64 格式）、构建描述提示（创建结构化提示，定义 GPT 请求参数）、发送 GPT 请求。 2. 视频内容分析模型：可在上传视频后生成视频内容的文本描述。您可以根据实际需求选择使用。

请帮我总结一份ai下达指令的万能公式

以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结：对于英语试题类的任务，如语法选择题：步骤 1：提供清晰完整的试题图片。步骤 2：下达指令，例如“这是一篇英语试题，给我图中的内容”。对于英语阅读理解题：指令：将英语正文翻译为准确流畅的中文，并提供中英文对照。