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AI表格数据处理

Answer

以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息:

人工智能的分类: AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。ANI 得到巨大发展,可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务;AGI 则能做任何人类可以做的事,但目前还未取得巨大进展。

机器学习与数据: 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合,每一列代表特定变量,每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队,以协助梳理。数据分为结构化数据(可放在巨大表格中)和非结构化数据(如图片、视频、文本,机器处理更难)。

Excel 中的 AI 工具: 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件,如 Excel Labs(基于 OpenAI 技术,新增生成式 AI 功能)、Microsoft 365 Copilot(整合办公软件,通过聊天形式完成任务)、Formula Bot(提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能)、Numerous AI(支持 Excel 和 Google Sheets,可生成公式、文本内容等)。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,提高工作效率和智能化水平。

表格 Top10 的 AI 产品数据: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |-|-|-|-|-| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|-0.147| |3|Coefficient|表格|46|-0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|-0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|-0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|-0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|-0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|-0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|-0.145|

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

References

学习笔记:AI for everyone吴恩达

监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]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。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,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。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。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,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

问:关于Excel的AI有哪些?

[title]问:关于Excel的AI有哪些?关于Excel的AI功能,目前有几种不同的工具和插件可以增强Excel的数据处理和分析能力,以下是一些可用的AI工具:1.Excel Labs:这是一个Excel插件,它新增了生成式AI功能,基于OpenAI技术,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,通过聊天的形式,用户可以告知Copilot他们的需求,如数据分析或格式创建,Copilot将自动完成这些任务。3.Formula Bot:Formula Bot提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可以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:这是一款支持Excel和Google Sheets的AI插件,除了公式生成外,还可以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。这些工具通过AI技术提升了Excel的数据处理能力,使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展,未来可能会有更多AI功能被集成到Excel中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

表格 Top10

|Will's GenAI产品数据表格_排行|Will's GenAI产品数据表格_产品名|Will's GenAI产品数据表格_分类aiwatch.ai|Will's GenAI产品数据表格_6月访问量(万Visit)|相对5月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|1|Highcharts|表格|235|0.389|<br>|2|Fillout.com|表格|186|-0.147|<br>|3|Coefficient|表格|46|-0.251|<br>|4|Numerous.ai|表格|41|-0.087|<br>|5|SheetGod|表格|31|0.033|<br>|6|GPTExcel|表格|25|-0.364|<br>|7|酷表ChatExcel|表格|18|-0.159|<br>|8|GPT Workspace|表格|17|-0.213|<br>|9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|-0.314|<br>|10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|-0.145|

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免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,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,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly:支持文生视频、图生视频、视频翻译,免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元:腾讯视频模型,目前只支持文生视频,图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息: AI 绘画在工业机械设计中的应用: Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片,如一个数据图标,蓝色渐变磨砂玻璃,磨砂玻璃建筑,白色透明科技感白色城市建筑场景,数据线链接,芯片等元素,具有高细节灰色背景与简单的线性细节,工作室照明,3d,c4d,纯白背景,8k 等特点。质感不错,可多尝试喂不同构图的图片,喂图玩法对图片影响最大的是参考图,建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用: NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法,设计的零件比人类设计的更强壮、更轻,且会提出人类想不到的想法,但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径: 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍:查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与专业人士交流学习,关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的相关项目,如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时,掌握相关基础知识和技术细节很重要,通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展,在 CAD 设计中的应用会更广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息: 在小红书博主方面,有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享,您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到,工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及,包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈,未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时,在 3D 生成方面,须解决空间几何难题,材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射,纹理生成方法多元化,核心技术不断突破,AI 赋能加速发展,应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式,其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力,可通过对话方式表达设计需求,利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求,并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议: 1. 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现,因“AI 工具”功能强大能做无数事情,反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式,不论是什么人群。 6. 最后,如果想交流并一起在 AI 路上探寻,欢迎戳 。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
AI能对医院医用耗材出入库数据做怎样的数据处理,方便耗材管理人员对相关数据进行分析
AI 在医院医用耗材出入库数据处理方面可以发挥以下作用,以方便耗材管理人员进行数据分析: 1. 预测需求:通过分析历史出入库数据、医院科室使用情况、季节变化等因素,预测未来某段时间内的耗材需求量,优化库存管理策略,降低成本。 2. 库存优化:实时监控库存水平,及时发现库存过高或过低的情况,提醒管理人员进行调整。 3. 数据分类与整合:对大量的出入库数据进行分类和整合,使其更易于分析和理解。 4. 异常检测:识别出入库数据中的异常情况,如突然的大量领用或长时间未领用等,及时发现潜在问题。 5. 成本分析:计算不同种类、不同批次耗材的采购成本和使用成本,为成本控制提供依据。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-22
免费的可以进行excel数据处理的AI工具
以下是一些免费的可以进行 Excel 数据处理的 AI 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,整合了多种办公软件,用户可通过聊天形式告知需求,让 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,用户能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,还能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。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-20
扣子工作流中能不用代码实现简单的数据处理吗
在扣子工作流中,是可以不用代码实现简单的数据处理的。例如,通过一些插件和大模型节点可以完成部分数据处理任务。 在生成有趣的《图文短句》的工作流中,包括多个步骤,如通过大模型生成标题、简介、文案等,并进行归纳总结和传递给图像流等。 在一泽 Eze 的教程中,提到在 Coze 上搭建工作流框架时,左侧“选择节点”模块中实际用到的有插件、大模型和代码。插件可提供一系列能力工具,大模型用于实现各项文本内容的生成,代码支持编写简单的 Python、JS 脚本对数据进行处理。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。但对于一些简单的数据处理,不使用代码,依靠插件和大模型也有实现的可能。
2024-09-30
表格数据处理最好用的ai是哪个
目前在表格数据处理方面,有以下几种表现较好的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接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 自动完成任务,包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能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。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但需注意,这些系统仍可能产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。
2024-09-25
能够对AI进行数据处理的AI工具
以下是一些能够对 AI 进行数据处理的工具: 1. 对于中小企业利用人工智能进行转型的场景,可选择能够处理大数据并提供深度分析的工具,如数据挖掘、机器学习模型等,用于分析客户和市场数据,为决策提供支持。 2. 在 Excel 方面,有以下几种 AI 工具和插件: Excel Labs:是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可直接在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了多种办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成数据分析等任务。 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。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,可生成公式、文本内容等,并执行情感分析、语言翻译等任务。 3. 在其他领域,科学家成功使用生成式 AI 设计与癌症相关的抗体,AI 还被用于打击严重犯罪,如在儿童图像滥用数据库中利用其强大的数据处理能力识别受害者和犯罪者。同时,AI 能增加网络安全能力,相关公司用其分析大量恶意软件数据并应对网络安全漏洞。
2024-09-10
表格和数据处理相关的AI工具
以下是一些与表格和数据处理相关的 AI 工具: 1. Excel 相关: Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了多种办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务,包括 Excel 中的数据分析和格式创建。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,用户可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,能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 2. 绘图相关: PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 3. 钉钉 AI 助理:可帮助洞察数据,智能生成透视表、图表,无需写函数即可完成数据运算。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助处理相关工作,但它们不都是完全基于 AI 的。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。且以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-13
飞书接入deepseek 多维表格处理案例
以下是关于飞书接入 DeepSeek 多维表格处理的相关案例和信息: 自定义 AI(DeepSeek 版):https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ,支持 DeepSeek R1、V3 模型,以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。 有案例如“笨笨 v 泡泡”的 deepseekr1:7b 模型行测试题分析过程及结果,可参考:https://mp.weixin.qq.com/s/kjYiRS9RE25vywm0EsP6A?token=8615663&lang=zh_CN 。 相关文章和教程: 《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》:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb 。 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh 。 《喂饭级教程:飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》:https://mp.weixin.qq.com/s/aIi4tIy0CCINyQE_3AfF_Q ,介绍了如何结合实现批量处理信息、提升工作效率等。 飞书多维表格的接入方法在整理列上这两天直播教程中的所有模板中有提及。 2 月 10 日的社区动态中有 DeepSeek R1 赏析分享会等相关内容。 2 月 14 日的社区动态中有关于另外一款推理模型 zero 的推理过程等相关内容。
2025-02-17
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
我的工作是财务会计,经常需要对账,输入是2个Excel表格,但格式内容都有不少差异,哪些大模型或者工具可以帮我快速完成这个工作?
以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具: 1. Coze 记账管家:它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词,让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等,然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools:可用于统计平台月度账单,例如您可以从平台导出月度明细数据,上传账单给沙盒,让模型统计账单数据和用量,还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI:在金融服务领域,它能帮助改进内部流程,如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,自动创建报告的文本、图表、图形等内容,为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案,以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。
2025-02-15
能对数据表格进行分析,生成分析报告的ai软件
以下是一些能够对数据表格进行分析并生成分析报告的 AI 软件及相关信息: 1. 在撰写专业区域经济报告方面: 信息收集:可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分:针对报告需求拆分内容,避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 在金融服务领域: 生成式 AI 可以帮助金融服务团队从更多的数据源中获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:生成式 AI 可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,还能帮助发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 报告方面:生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 会计和税务方面:生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 采购和应付账款方面:生成式 AI 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 3. 在法律风险方面: 以菲林诉百度网讯案为例,北京互联网法院认为计算机软件智能生成的报告不构成著作权法意义上的作品,不受著作权法的保护。但该分析报告仍具备传播价值,被认定为“法人作品”。软件开发者(所有者)可通过收取软件使用费用等方式获得利益,软件使用者不能以作者的身份在分析报告上署名,但可以采用合理方式表明其享有相关权益。
2025-02-14
飞书多维表格DeepSeek实战
以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息: 共学课程安排: 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek!:共学大类为 AIagent,讲师为全体,飞书会议地址为,共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战:共学大类为多维表格字段捷径,讲师为王大仙,飞书会议地址为,共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍: DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事,思维发散,能给出创意思路和高级内容,但存在思维链长不易控制,可能输出看不懂或胡编乱造的内容,增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容,使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被模型冲刷原有认知,使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面,还有案例展示。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取,也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹,周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。 相关社区动态: 2025 年 2 月 10 日,有《》DeepSeek R1 赏析分享会,专为非技术人群设计,介绍了技术亮点、未来展望及对流行谣言的澄清。 2025 年 2 月 10 日,有《》,讲述了 DeepSeek 的崛起原因、V3 模型特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日,有《》,介绍了飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合的使用方法和效果。
2025-02-12
请讲一下DeepSeek为什么可以实现之前的大模型实现不了的表格类 任务
DeepSeek 能够实现之前的大模型实现不了的表格类任务,可能有以下原因: 1. 创新的架构和设计:例如 DeepSeek 可能采用了独特的 Transformer 架构或其他创新的模型结构,使其在处理表格类任务时具有更出色的性能。 2. 高效的训练策略:可能通过优化训练过程,如使用特定的算法、数据增强方法或更精准的参数调整,提高了模型在表格任务上的表现。 3. 针对性的优化:针对表格类数据的特点,进行了专门的优化,例如对数据的预处理、特征提取或模型的微调。 4. 资源的有效利用:以相对较少的资金和硬件资源,如 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU,实现了高效的训练和出色的性能。 需要注意的是,以上只是基于提供的信息进行的推测和分析,具体原因还需要更深入的研究和了解 DeepSeek 的技术细节。
2025-02-12