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ollama下载链接

Answer

Ollama 的下载链接为：https://ollama.com/download 。

Ollama 具有以下特点：

  1. 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。
  2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。
  3. 提供模型库，用户可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同的模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件。
  4. 支持用户自定义模型，可通过简单步骤修改模型的温度参数等。
  5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。
  6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。

安装完之后，确保 ollama 后台服务已启动（在 macOS 上启动 ollama 应用程序即可，在 Linux 上可以通过 ollama serve 启动）。可以通过 ollama list 进行确认。还可通过 ollama 命令下载模型。

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

References

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

1.支持多种大型语言模型：Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用：Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于macOS、Windows和Linux系统，同时支持cpu和gpu。3.模型库：Ollama提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。5.API和集成：Ollama还提供了REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。6.社区贡献：Ollama社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说，Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama，我们需要先安装，访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后，确保ollama后台服务已启动（在mac上启动ollama应用程序即可，在linux上可以通过ollama serve启动）。我们可以通过ollama list进行确认，当我们还没下载模型的时候，正常会显示空：可以通过ollama命令下载模型，目前，我下载了4个模型：几个模型简介如下:

4-SeasonYou 工作流 副本

(MaxRetryError('HTTPSConnectionPool(host=\'huggingface.co\',port=443):Max retries exceeded with url:/QuanSun/EVA-CLIP/resolve/main/EVA02_CLIP_L_336_psz14_s6B.pt(Caused by SSLError(CertificateError("hostname \'huggingface.co\' doesn\'t match either of \'*.extern.facebook.com\',\'extern.facebook.com\'")))'),'(Request ID:05b932bd-e982-434e-8dc7-e41cca2e949f)')⑧Ollama大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，因此需要下载大模型首先，下载ollama，网站：[Download Ollama on Windows](https://ollama.com/download)其次，在[llama3:8b-instruct-q4_K_M(](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)[ollama.com](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)[)](https://ollama.com/library/llama3:8b-instruct-q4_K_M)网站中，复制代码如红框：然后，像我建议一样打开ComfyUi根目录下的custom_nodes\ComfyUi-Ollama-YN的文件路径，在上方的路径下输入cmd：进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可：⑨instanid部分：

手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库

Ollama是一个开源的框架，旨在简化在本地运行大型语言模型（LLM）的过程。Ollama作为一个轻量级、可扩展的框架，提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，进一步降低了使用门槛。它不仅适用于自然语言处理研究和产品开发，还被设计为适合初学者或非技术人员使用，特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户总的来说，Ollama是一个高效、功能齐全的大模型服务工具，通过简单的安装指令和一条命令即可在本地运行大模型，极大地推动了大型语言模型的发展和应用[heading2]安装Ollama[content]官方下载地址：https://ollama.com/download当安ollama之后，我们可以通过访问如下链接来判断ollama是否安装成功[heading2]使用Ollama运行本地大模型[content]当安装完成ollama之后，我们就可以在命令行中运行如下命令既可以其中[model name]就是你想运行的本地大模型的名称，如果你不知道应该选择哪个模型，可以通过[model library](https://ollama.com/library)进行查看。这里我们选择llama2大模型：[llama2](https://ollama.com/library/llama2)考虑到我机器的配置以及不同版本的内存要求，我这里选择7b参数的模型当我们运行大模型的时候，ollama会自动帮我们下载大模型到我们本地。

Others are asking
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架： 1. Encoderonly 框架（也叫 AutoEncoder），典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架，典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架（也叫 AutoRegressive），典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外，还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架，如： 1. LangChain：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供了一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex：在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色，抽象出许多提示链的细节，与外部 API 的接口，从向量数据库检索上下文数据，并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
Ollama配置
以下是关于 Ollama 配置的详细步骤： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装，该程序支持 Windows、Linux 和 MacOS 系统。 2. 查找 cmd 进入命令提示符（Windows 系统）或通过相应方式进入终端（Mac 系统），输入“ollama v”检查版本，安装完成后版本应显示 0.1.26。 3. 输入“cls”清空屏幕，然后直接输入“ollama run gemma”运行模型（默认是 2b 版本），首次需要下载，需等待一段时间。若想用 7b 版本，运行“ollama run gemma:7b”。 4. 完成以上操作后就可以直接对话。2b 版本的反应速度快，但能互动的话题有限。7b 版本能运行，但可能会有卡顿，输出内容质量相对较高，但无论 2b 还是 7b，对非英文语种的反馈都不是很稳定。 5. 模型里一些常用的内部指令：“/set”显示设置界面可调整的设置项，“/show”显示模型信息。 另外，还有一种部署 Ollama 的方式： 1. 点击进入 ollama.com 根据电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 3. 安装完成后，将“http://127.0.0.1:11434/”复制进浏览器中，若出现相应字样，表示安装完成。 4. 下载 qwen2:0.5b 模型（可根据自身设备情况选择更大的模型）。 对于 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 对于 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 5. 复制相关命令行，粘贴进入并回车，等待下载完成。下载完成后，大模型已在本地运行，输入文本即可进行对话。
2025-02-16
如何在本机上安装ollama
在本机上安装 Ollama 的步骤如下： 1. 点击进入 https://ollama.com/download ，根据您的电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”进行安装。 3. 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器中。如果出现相关字样，表示安装完成。 此外，还需注意： 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）： 如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。 如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。 安装完之后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序即可，在 linux 上可以通过 ollama serve 启动）。可以通过 ollama list 进行确认。还可以通过 ollama 命令下载模型。
2025-02-06
Ollama
以下是关于 Ollama 的相关信息： 打标工具安装： 先去下载并安装 Ollama，然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件，Mac 编辑 run_mac.sh 文件，将目录中的图片路径和触发词填写，运行即可。 对于 Windows 版，打开 WebUI，找到 Tagger 选项卡，如果没有则参考教程安装插件。 前往 https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases 下载软件包，解压缩后双击运行即可。 本地部署资讯问答机器人： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同模型，以满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可修改模型的温度参数等设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面。 安装时访问 https://ollama.com/download/ ，安装完后确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 应用实例本地部署 Google Gemma： 环境准备：进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 windows、linux 和 macos），在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26，cls 清空屏幕，输入 ollama run gemma 运行模型（默认 2b），首次需下载，想用 7b 则运行 ollama run gemma:7b 。 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项，/show 显示模型信息，/load<model> 加载已有模型，/bye 退出。 2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对较高但有卡顿，对非英文语种反馈不稳定。
2025-02-06
除了ollama外还有什么好用
除了 Ollama 外，以下是一些好用的本地部署或相关的工具和框架： 1. Google Gemma：Google 发布的家用版小模型，分别有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这种小模型可能不适合解决特别复杂的任务，但从趋势上看是模型本地化提升基础操作效率的模板。小型的 llama 也支持本地部署。 2. Langchain：支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，易于使用，适用于多种操作系统，同时支持 cpu 和 gpu。提供模型库，用户可从中下载不同模型，还支持自定义模型、API 和集成，社区贡献丰富。 如果您想了解更多关于这些工具和框架的详细信息，建议您进一步查阅相关资料。
2025-02-03
如何将ollama下载到其他盘中
要将 ollama 下载到其他盘，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 新建环境变量：ollama 默认的模型保存路径为 Windows:C:\\Users\\%username%\\.ollama\\models 。添加环境变量添加 OLLAMA_MODELS 环境变量。 2. 进入 ollama 官网下载：地址为 https://ollama.com/ 。 3. 下载语言模型：模型地址为 https://ollama.com/library 。 选择 llama 模型下载至本地。 选择本地文件夹，在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。 开始下载，下载完成并测试。 4. 下载图像模型：模型地址为 https://ollama.com/library 。 选择 llava 模型下载至本地。 选择本地文件夹，在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。 开始下载，下载成功。 5. 在 Comfy 中使用： 下载并安装 ollama 节点，下载地址： ，下载完成后安装到节点目录。 在 Comfy 中调用。 此外，还有以下相关信息供您参考： 为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 网站中，复制代码。然后，像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可。 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：点击进入，根据您的电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 。下载完成后，双击打开，点击“Install”。安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。如果是 windows 电脑，点击 win+R ，输入 cmd，点击回车。如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制以下命令行，粘贴进入，点击回车。回车后，会开始自动下载，等待完成。（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）下载完成后您会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。
2025-01-13
兼职督学岗位，通过飞书平台为高中生服务，包括：1）解答学习方法等疑问；2）发送测试卷；3）提交测试卷后通知后端制作学习计划；4）发送学习计划链接；5）定期推送知识点和打卡提醒；6）查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式，制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率，并希望在这一过程中，锻炼我的ai能力，再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬，请问我可以从哪些角度开发产品？
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位，通过飞书平台为高中生服务，包括：1）解答学习方法等疑问；2）发送测试卷；3）提交测试卷后通知后端制作学习计划；4）发送学习计划链接；5）定期推送知识点和打卡提醒；6）查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式，制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率，并希望在这一过程中，锻炼我的ai能力，再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬，请问我可以从哪些角度开发产品？又该如何将它推销给上司？
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
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
清华大学出的《普通人如何抓住DeepSeek红利》有下载地址吗
以下是《清华大学新闻与传播学院：普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址：https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题，还强调了提示语设计的重要性，提出了提示语设计的策略和技巧。
2025-02-15
heygen下载
HeyGen 是一款用于制作数字人的工具，具有以下特点和使用方法： 优点： 人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点： 中文的人声选择较少。 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 此外，还有其他常用于营销领域或制作数字人的工具： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。 制作数字人的工具还有： Synthesia：AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。 DID：只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多相关工具和信息可通过以下途径获取： 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关条款和政策，并注意版权和伦理责任。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-12
云上江树制作的诗词卡片AI工具下载
目前没有关于云上江树制作的诗词卡片 AI 工具的直接下载链接。但以下是一些相关信息供您参考： AI“词生卡”通过提示词工程增加配套的逻辑绘图、样式设定等，在强大的大模型能力融合下，正在改变视觉设计行业的创作范式。 云上江树制作了《AI 简历》等卡片类应用。 甲木介绍了让 Claude 帮做古诗词卡片的方法，包括输入主题、风格，AI 会直接输出最终结果，还开源了提示词。其主要思路是根据给定的主题和方向生成匹配的中国古诗词，并创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片来展示选中的诗词，同时提供诗词的背景信息、意境解读和文化内涵。
2025-02-09
怎么下载使用cursor
以下是关于下载和使用 Cursor 的详细步骤： 1. 下载 Cursor： 访问 Cursor 官网：https://www.cursor.com/ ，点击“Download”进行下载。 2. 注册账号： 可以使用自己的邮箱登录，包括 Google、GitHub、163、QQ 等邮箱，直接接受二维码登录。 3. 安装中文包插件（如有需要）。 4. 了解订阅模式： 普通用户注册后，可免费体验 14 天的 Pro 版本，拥有高级模型的 500 次对话机会，如 claude3.5sonnet、gpt4o，还可无限使用 gpt4omini 和 cursorsmall 模型。 免费用户一共可以使用 2000 次普通模型的问答。 Pro 模式：20 刀/月，500 次高级模型问答，不限次普通模型问答。 Business 模式：40 刀/月，全部不限制次数。 5. 在设置中进行相关配置（如 Rule for AI 配置）。 6. 对于不同系统的操作： Mac 用户使用 Command+i 唤醒 Composer，输入提示词后开始创建代码结构。其他系统的快捷键，可以从 Cursor>Setting>Keyboard Shortcuts 快捷指令清单中查看。
2025-02-08
吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》下载资源
以下是吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》的相关资源： B 站： 学习笔记： 飞书： 下的相关课程
2025-02-07
我是小白，能教我怎么下载安装使用despeek吗
以下是关于下载安装使用 DeepSeek 的步骤： 1. 访问 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 另外，关于第二天 vs code 的安装使用： 1. 安装无影： 打开 https://www.aliyun.com/product/ecs/gws ，选择合适的操作系统下载。 下载完成后打开安装，选择语言，路径默认，一直点击下一步，等待安装完成后直接打开。 2. 使用： 选择个人版，可通过无影、支付宝和微信登录，建议直接用支付宝登录，微信登录需扫码确认。 最后需要绑定支付宝免密支付，点击订购/兑换，确定后选择内容，点击“立即领取”并勾选 2 个按钮，立即下单。 续费关闭和与阿里云账号对应可通过手机操作，最后支付即可。 配置电脑时使用给定的配置，导入镜像。运行时注意会自动休眠，点击连接自动登录，不要最大化，第一次使用会提示连接设备，立即连接即可。 关于 Dynamic Prompts 插件的下载和安装： 1. 在扩展中搜索关键词（如 dynamic）找到并安装。 2. 也可以通过 github 的 url 从网址安装，粘贴 url 安装，如 https://github.com/adieyal/sddynamicprompts 。 3. 网络环境差时，可从文章末尾提供的下载方式中，把插件直接下载，并安装到 SD 目录中的 extensions 中。
2025-02-06