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我想知道关于ai写代码的软件有哪些

Answer

以下是一些可以帮助您写代码或辅助编程的 AI 软件：

  1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。
  2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。
  3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议，能扫描安全漏洞并提供修复建议，遵循最佳安全实践。
  4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。
  5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。
  6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调的代码大模型。
  7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。

此外，还有 Wing Python IDE Pro 专为 Python 编程设计，集成多种功能；Smol Developer 是开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整代码库。

更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。

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

References

问： 有没有写代码或辅助编程的 AI 产品？

当然有，以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具：1.GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。3.CodeWhisperer：亚马逊AWS团队推出的AI编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX：智谱AI推出的开源的免费AI编程助手，该工具基于130亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。5.Cody：代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手，该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。6.CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费AI代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium：一个由AI驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助！

【翻译】不止Cursor，2024年AI代码工具终极指南，还有这么多努力的探索

CodeWhisperer是由Amazon开发的一款工具。它提供实时的AI代码建议，并识别潜在的开源代码以便更好地审查。该工具还能够扫描安全漏洞并提供即时修复建议，同时CodeWhisperer也遵循最佳安全实践（如OWASP指南），确保代码安全。![CodeWhisperer](https://cdn.iaiuse.com/img/2024/10/11/f857db85463b78f5d694efc3d609f8af.png)价格：个人免费使用，专业版起价19美元/月[更多价格详情](https://aws.amazon.com/codewhisperer/pricing/)[heading3]21.[Bard(Google)](https://bard.google.com?utm_so[content]!Bard能协助编程和软件开发，包括代码生成、调试和解释。它支持20多种编程语言，包括C++、Go、Java、JavaScript、Python和TypeScript。您还可以将Python代码直接导出到Google Colab，省去复制粘贴的麻烦。Bard也能帮助编写Google Sheets函数。价格：Google Bard免费使用译者注：现在都转到Gemini了，看起来也没啥特别的，直接用AI Studio也挺好

【翻译】不止Cursor，2024年AI代码工具终极指南，还有这么多努力的探索

[Wing Python IDE Pro](https://wingware.com/)[content]Wing IDE是由Wingware开发的一款专为Python编程设计的开发环境。它集成了代码编辑、导航和调试功能，能够帮助用户编写和测试应用程序。Wing IDE具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具，使编程更加轻松高效。!价格：年度许可证起价179美元/月![heading3]18.[Smol Developer](https://github.com/smol-ai/de[content]Smol是一个开源的AI开发助手，它可以根据您的产品需求生成完整的代码库。与传统的代码模板不同，Smol能够为任何项目类型生成定制的代码。Smol以简单、安全、易于理解的代码结构为特色，同时具备高度灵活性和定制性，非常适合开发人员使用。!!价格：Smol是开源项目，遵循MIT许可证。[heading3]19.[Cody(Sourcegraph)](https://about.sourcegraph[content]Cody是Sourcegraph的AI工具，作为一款全面的编程助手，Cody能理解整个代码库，解答问题并编写代码。除了提供指导外，Cody还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。Cody可以通过[VS Code扩展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sourcegraph.cody-ai)直接使用。!价格：个人使用免费!

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 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 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名（比如《生日快乐歌》），他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究，请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！
2025-02-18
哪个软件可以生成思维脑图
以下是一些可以生成思维脑图的软件： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，过去 ChatGPT 无法生成思维导图，当处理复杂代码或长篇文章时，需利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换，较为繁琐。现在有了 GPTs，可利用 Actions 调取第三方平台提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。比如结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化，包含如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图，以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。 在多智能体 AI 搜索引擎方案中，生成思维导图是其中的一个步骤。智能体能调用各种插件，除思维导图外，还有流程图、PPT 工具等，可根据工作需要选择。
2025-02-18
怎么让AI识别对话，并生成结构化数据存储到我的软件系统里
要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里，可以参考以下方法： 1. 基于结构化数据来 RAG：如果原始数据本身就是结构化、标签化的，不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确，可用有限标签集描述，能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例，流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人：创建好 Bot 后，从“个人空间”入口找到机器人，进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词（设定 Bot 身份和目标）、插件（通过 API 连接集成服务）、工作流（设计多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。设计 Bot 时要先确定目的，比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效站内信息检索服务。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可查阅该指南。
2025-02-18
图片转视频说话 效果好 软件 有哪些
以下是一些能实现图片转视频说话且效果较好的软件： 1. HEYGEN： 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： 1. 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。 2. 上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。 3. 点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。 4. 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 5. 最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 1. 点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。 2. 选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。 5. 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法： 1. 点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作，选择自定义照片。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 5. 最后，点击生成视频。 4. Sadtalker： 由于涉及到视频的推理和转换，输出时间要远远大于AI绘图和sovits的声音推理，需要做好等待的准备。 最终生成的视频长度与音频一致，如果想制作一个长视频，最好是剪成小段，分别推理，然后合并。 使用方法： 1. 可以独立使用或者作为插件放入stablediffusion。 2. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Dc411W7V6/?vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 3. 对于编程、python、conda不熟的，建议使用整合包： 我用夸克网盘分享了「EZAIStarterv0.9.8.zip」，点击链接即可保存。链接：https://pan.quark.cn/s/1d5ca9f57f5c 。 视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ga4y1u7Ep/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 4. 具体步骤： 点我启动，在启动界面中，选择音频、图像口型同步的下载图标。 下载完毕后。 启动应用，等待。 会弹出一个独立的窗口（而不是默认浏览器）。 选择sadtalker同步器，分别导入图片和声音。 图片预处理方式中，crop只截取图片的头部，full就是保留整张照片，下面的勾选项已经有文字解释，自己可以试几次。 点击generate 。
2025-02-18
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
对作为知识库的数据进行预处理，用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法： 1. LangchainchatGLM：对于知识库内容的组织要求较高，无需微调训练，适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分，找到相似度最高的相关keys对应的内容文本，送进提示词模板（prompt_template），然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面，可通过嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，用于后续检索。例如，在商业化问答场景中，会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时，可通过API获取在线API的JSON数据上传，或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段，在响应用户查询时，将用户查询内容与该字段内容进行比较，根据相似度进行匹配。
2025-02-17
有哪些免费的文生图中文软件
以下是一些免费的文生图中文软件： 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图，您可以通过以下步骤使用： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似，可选参数有五类，包括提示词（必填项）、负面提示词（选填项）、种子值（选填项）、长宽比（选填项）、模型选择（选填项）、张数（选填项）。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程： SD 做中文文字生成的教程： 找到一款喜欢的字体，写上主题例如“端午”。 打开 SD，选择文生图，输入关键词咒语。 打开 Controlnet，启用 lineart 和 canny 固定字体，如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60 。 直接生成。这里可以举一反三，选择一些水果模型，珠宝模型，毛毡等等快来试一试吧，附免费参数。
2025-02-16
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例？不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
哪个ai工具可以根据现有的网站或截图生成源代码
以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具： ：借助 GPT4 Vision 的能力，能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS，并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外，还有一些与网站制作相关的 AI 工具： Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark：网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop：网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid：网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面： ：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了多种功能，年度许可证起价 179 美元/月。 ：开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 ：Sourcegraph 的 AI 工具，作为全面的编程助手能理解整个代码库，个人使用免费。
2025-02-18
写微信小程序，用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体？LLM应用？
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏，有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
AI 在生成单元测试代码方面有什么新的进展与方向？
AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 强化学习：RLTest 利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。
2025-02-14
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
我想知道如何在服务器做deepseek本地部署，作为本地知识专家
以下是在服务器进行 DeepSeek 本地部署的相关步骤： 1. 安装 AnythingLLM 软件：其安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 2. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径：通过工作流 + DeepSeek R1 大模型。 4. 拥有扣子专业版账号：如果是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 5. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 6. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 需要注意的是，看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍，如果您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系相关人员或者加免费知识星球（备注 AGI 知识库）。
2025-02-11
请推荐一下你知道的人物头像转卡通图的平台，要求效果好，和原图相似度高，最好是免费的
以下为一些人物头像转卡通图效果好、与原图相似度高且可能免费的平台及相关操作技巧： 1. Stable Diffusion： 可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，将 X 轴设置为提示词相关性（取值范围 1 30，每次增加 5），Y 轴设置为重绘幅度（取值范围 0 1，每次增加 0.2）。 提示词相关性在 6 11 中间为最佳，重绘幅度 0.4 时和原图比较接近。 可使用绘图功能，如增加红色眼镜、去掉衣服图案等，局部重绘可只改变涂抹部分。 2. 复杂提示词： 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 可根据需求调整提示词，如将 Disney 换成 Pixar，boy 换成 girl 等。 3. 通用人物模版： 用真人照片+照片描述+方法 1 的关键词来处理。 需要注意的是，不同平台的效果可能因图片和操作而有所差异，您可以自行尝试。
2025-02-06
我想学习AI，但是不知道如何入门，希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向，要求要有具体的实操方法和必坑指南，能应用于生活和工作中，适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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 1. 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。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 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。 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 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 避坑指南： 1. 不要急于求成，AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合，避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法，要多花时间理解，不要一知半解。 4. 在选择学习资源时，要注意其质量和适用性。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-06
我怎么知道ai的最新发展动态
以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织：考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 阅读权威报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势，深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。
2025-01-29
我想知道怎么写作里面，能没有疑似ai生成内容
为避免写作中出现疑似 AI 生成的内容，您需要注意以下几点： 1. AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能错误的事实，因此您需要对其生成的内容进行全面检查。 2. 人工智能不会真正解释自己，当您要求其解释写作原因时，给出的答案可能是编造的。 3. 虽然 AI 能辅助写作，但它也可能被不道德地用于操纵或作弊，您要对其输出负责。 4. 即便有了 AI 辅助，写作仍需要我们具备分辨能力，知道好文章和好内容应具备的要素。写作不仅是文字堆砌，更是思维表达和情感流露，是人类独特智慧的体现。 5. 应利用润色工具提升写作能力，而非让其替代写作。 此外，还有一些相关的原文示例，如“Build a giant robot navy.All the villains do an army...Is it better?Not really.But it is distinctly mine.”等，强调了不能将 AI 作为默认写作方式，要保持自己的写作热情和思考能力。
2025-01-26