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有什么特别好的AI识别图片的大模型API

Answer

以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息:

  • 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到,对于识别印刷体图片,会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸,然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限,而神经网络专门处理未知规则的情况,在图片识别中具有优势。
  • 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。
  • 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程,提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照,AI 会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如,图片转成文本时,大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

学习笔记:【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人

如果识别一个印刷体图片,我可能会怎么做神经网络解决的是未知规则的处理。先把图片都变成黑白大小变成固定尺寸和数据库的东西对比得出结论然而,这种情况过于理想化。不仅存在多种字体,即使对于印刷体,不同的拍摄角度也引入了多种例外情况。虽然存在图形算法进行矫正,但整体方法仍然是基于不断添加规则。这种方法本质上是试图通过不断增加和完善规则来解决问题,这显然是不可行的。虽然这种方法可以解决象棋的问题,但对围棋来说就非常困难了。围棋的每个节点有三种可能状态:白、黑或空,加上不同节点间状态的组合,现有的资源无法应对。神经网络专门处理未知规则的情况。将图片转换为黑白,调整图片至固定尺寸,与数据库中的内容进行对比,最终得出结论。神经网络的发展得益于生物学研究的支持,并且在数学上提供了一种方向,使其能够处理未知的情况,如手写体识别。关于这部分内容,非常建议看《这就是ChatGPT》这本书,它的作者是被称为”在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了Mathematica、Wolfram等备受推崇的软件,这本书最特别之处还在于,导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个AI技术发展的历史,对于了解AI,大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用,非常值得一读。本文写作过程中得到了[byzer-llm](https://github.com/allwefantasy/byzer-llm)作者祝威廉的大力支持,在此感谢。byzer-llm选择了一个非常特别的技术路线,在大模型时代显得尤为重要。

DIN:全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

1.搭建[OneAPI](https://github.com/songquanpeng/one-api),这东西是为了汇聚整合多种大模型接口,方便你后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。2.搭建[FastGpt](https://fastgpt.in/),这东西就是个知识库问答系统,你把知识文件放进去,再把上面的大模型接进来,作为分析知识库的大脑,最后回答你问题,这么个系统。如果你不想接到微信去,自己用用,其实到这里搭建完就OK了,他也有问答界面。3.搭建[chatgpt-on-wechat](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat),接入微信,配置FastGpt把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号,以防有封禁的风险。搭建完后想拓展Cow的功能,我推荐Yaki.eth同学这篇教程[Yaki:GPT /MJ接入微信](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),里面的cow插件能进行文件总结、MJ绘画的能力。完成上面3步就算OK了,那我们正式开始。

0基础手搓AI拍立得

点击下方拍摄按钮,一起打开有意思的未来:)[heading1]1.背景[content]在每次使用大模型工具时,总需要先编写复杂的Prompt,再上传图片,接着等待模型生成反馈,整个流程显得繁琐冗长。出于简化操作、提升效率的需求(作为一个懒人的自我救赎),我萌生了“AI拍立得”的概念:即拍即得,简化流程,让操作更直观、更高效。之前的直播分享内容中也有提到关于AI拍立得的能力,往期回顾:[Inhai:Agentic Workflow:AI重塑了我的工作流](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MhC0wBXyBiDB8DkR0L5c6P7Pn1g)[heading2]1.1在线体验[content]究竟什么是AI拍立得呢?不如快速体验一把就知道了!Pailido ->拍立得的谐音名称,是不是很好记😂AI拍立得- Pailido拍照就能给你快速生成各类文案!🔍微信小程序搜索:Pailido丰富场景自由切换快速生成闲鱼文案生成外卖/大众点评[heading2]1.2交互逻辑[content]用户可以选择拍摄场景类型,并立即拍照,AI会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则,迅速生成符合情境的反馈,避免繁琐的额外操作。[heading2]1.3实现场景[content]1.图片转成文本1.1.逻辑:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。1.2.核心:图片理解和文本整理润色。1.3.场景:生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版...2.图片转绘图片2.1.逻辑:用户上传图片后,大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求。2.2.核心:图片风格化滤镜。2.3.场景:图片粘土风、图片积木风、图片像素风...

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扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法: 1. 容器编排不运行: 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安,通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件(如果已经存在可以不用创建)。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务:systemctl restart docker。若仍无法解决,可继续排查。 2. 本地镜像的方法: 服务下载:服务的百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ;服务的夸克网盘地址:https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务:在宝塔操作面板中点击文件,选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像:选择 Docker 中选择本地镜像,然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录,如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效:需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容,再重新生成一次。 4. 知识库不更新:确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图,给的图片链接点进去有错误提示:查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应:配置有错错误,或者安装不对,根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题:COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去:按下图所示重启服务器之后就好了,重启时间可能会久,但一定会重启成功,请耐心等待。 此外,零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下: 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: Coze 相关配置: 创建 Coze API 令牌:进入到,点击左下角的扣子 API 选项,进入到 API 管理页面,点击 API 令牌,按照图示创建第一个 API 令牌,创建成功后保存好,因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID:去到要绑定的 AI Bot 的设计界面,在所在的链接里面记下 Bot ID,将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为,剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如,在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到,AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中,AI 有可能将人们从单调任务中解放出来,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时,在好莱坞的现状中,尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用,但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满,但也有观点认为如果有适当保护措施,AI 可以创造就业机会。 另外,有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生,AI 可能会取代部分岗位,但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
我要做一个关于ai赋能社会组织的线上培训
以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息: 社区 AI 讲师招募: 招募背景:随着 AIGC 技术的快速发展,传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务,现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务: 公开课:针对 B 端渠道持续展开公益科普,形式免费,部分渠道有经费,内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享,目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训:通过培训转化或直接招生,分成两天一夜、三天两夜的培训班,50 人以上开班,建议 100 人。 咨询服务:针对企业的咨询陪跑服务,包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排: 商会公开课:时间暂定 2.22 日,线上直播,用户群体是商会会员,公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课:时间暂定 2.9 日,线上直播,用户群体是重庆地区相关领导,公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂:时间与讲师团商量调整,线下付费,需评估讲师资历和案例,主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课:时间待定,线上直播,用户群体是商会会员,公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课:时间待定,线上直播,用户是 SaaS 平台上的企业,主题待定。 杭州市城投线下培训:时间 2 月底,针对城投内部线下培训,付费,主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出,免费: 重磅福利: AI 编程重磅直播:会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流,由黄叔亲自主持,还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营:WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营,包含图文教程、视频、直播,社群内有老师答疑,完全免费。 相关链接:Trae Windows 版本已经上线,Mac 版本也可下载,官网地址:https://www.trae.ai/
2025-02-18
图片转视频的国产AI推荐
以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具: 1. 可灵:由快手团队开发,生成的图像和视频质量高。在视频生成方面,其视频生成质量卓越,画面清晰、连贯且内容丰富,生成速度快,对于国内用户可访问性强。但价格相对较高,重度用户年费可能达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相:作为国产 AI 工具,在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求,某些类型图像无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容时可能存在偏差。 更多相关网站可以查看: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
图片转视频的AI推荐
以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外,在视频转绘制作视频过程中,Topaz Video AI 是一个不错的插件,用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下: 解压对应文件,推荐使用绿色版,右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件,导入处理好的视频。主界面左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧,做转绘选择完整帧,强度在 60 左右,抖动需要开启,次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时,生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来,抽卡性价比不错,简单效果一般抽两三次即可。
2025-02-18
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,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。 此外,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: 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。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台)。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”的提示,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。如果无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”,复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了,就直接查看并复制。如果没有,则点击【创建 API key】,复制好之后,放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件,下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 9. 基础 URL 填写:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
cursor怎么给微信小程序接dify的API?
要将 Dify 的 API 接入微信小程序,您可以参考以下内容: 1. GitHub 上的相关项目:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 和 https://github.com/hanfangyuan4396/difyonwechat 。 2. API 扩展说明:https://docs.dify.ai/zhhans/guides/extension/apibasedextension ,但 0.8.3 版本可能不再使用(使用时可能需要自行修改或提交 PR)。 3. 接入企业微信的步骤: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-02-10
请提供deepSeek api的具体调用文档
以下是关于 DeepSeek 的相关信息: 网址:https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 使用方法: 搜索 www.deepseek.com ,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 特点: 很方便,只需要获得游戏代码即可。 对于新手较为推荐。 相关工具:HiDeepSeek 能让 DeepSeek 的能力更上一层楼,它能让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,不是要让 AI 变得更聪明,而是要让其思考过程更易理解。使用时可参考以下步骤: 用 Coze 做小测试进行效果对比。 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件、通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能、优化输出质量等。 完整提示词版本为 v 1.3 。 特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等为相关设计提供帮助和灵感。
2025-02-08
deepseek现在哪里能有可用的api
DeepSeek 可用 API 的获取方式如下: 1. 首先访问 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/)。 2. 进入右上角的 API 开放平台。 3. 早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送的余额,可以选择去充值,支持美元和人民币两种结算方式,以及各种个性化的充值方式。 4. 创建一个 API key,注意,API key 只会出现一次,请及时保存下来。 在设置代码编辑器方面: 1. 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 2. 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。 3. 安装完后,打开三角箭头,就可以看到 RooCline,选中并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 4. 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。 此外,关于 DeepSeek 还有以下信息: 1. 游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥认为 DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果,它具有强大的推理能力、便宜的训练开销与使用费用、开源、免费、联网、本土等优势。 2. 如果非要给 DeepSeek 在全球的人工智能玩家里找一个对标的话,它有点像 2022 年之前的非营利性学术研究机构 OpenAI 和 DeepMind。DeepSeek 目前看上去不太注重产品运营和商业方面的举措。
2025-02-06
有什么可以在手机端使用ai工具api的聚合聊天aiapp吗
以下是一些在手机端可以使用 AI 工具 API 的聚合聊天 App 相关信息: OpenAI 与 Apple 合作在 iPhone 端实现了 ChatGPT 功能集成,包括 Siri 智能化升级、写作助手、相机 AI 视觉和跨应用使用等功能。例如,Siri 面对复杂或创意性请求会交由 ChatGPT 处理,iPhone 的文本编辑功能提供文本润色、语法检查、内容生成等,长按相机控制键可启动视觉智能功能,所有功能界面都内置了快捷入口直达 ChatGPT 应用。 此外,移动应用榜单中有一些相关应用,如在移动领域月活跃用户数排名榜首的 ChatGPT,还有微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎 Bing、照片美化和虚拟形象制作工具 Remini 等。有五家 AI 公司实现了“双线作战”,它们的网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单,如 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe,以及图片编辑应用 Photoroom、Pixelcut。
2025-02-05
你能调用deepseekR1的API吗?
DeepSeekR1 的 API 调用步骤如下: 1. 首先到 DeepSeek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。 2. 早期 DeepSeek 有赠送额度,如果没有赠送的余额,可以选择去充值。支持美元和人民币两种结算方式,以及各种个性化的充值方式。 3. 创建一个 API key,注意,API key 只会出现一次,请及时保存下来。 4. 接下来,下载 Cursor(https://www.cursor.com/),或者 VSCode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 5. 以 Cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。 6. 安装完后,打开三角箭头,就可以看到 RooCline,选中并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。 7. 最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 8. 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-05
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
自动语音识别加字幕
以下是关于自动语音识别加字幕的相关内容: 制作 AI 数字人视频添加字幕的方法: 在显示区域,拖动背景图的角将其放大到适合尺寸,如覆盖视频窗口,并将数字人拖动到合适位置。点击文本 智能字幕 识别字幕,然后点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此,数字人视频完成,可点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 文旅片添加字幕的方法: 选择朗诵男生或清爽男生的音色进行朗读,点击开始朗读自动生成音频。鼠标右键点击当前音轨,找到识别字幕/歌词,耐心等待生成对应文本字幕。操作复杂的部分可观看录制的视频。若剪映的识别字幕功能需要 VIP,可准备好字幕文件,点击本地字幕并导入文件。 视频自动字幕工具推荐: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可上传视频精准识别,能翻译字幕并生成双语字幕,处理过 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 您可根据自身需求选择适合的工具。
2025-02-14
意图识别如何通过提示词实现
通过提示词实现意图识别通常有以下几种方式: 1. 准备特定于任务的数据集,对模型进行 Finetuning,以提升其在特定意图识别任务上的表现。但此过程需要较多训练数据和计算资源。 2. 使用 Prompttuning 方法,通过精心设计的提示词来引导模型识别和响应用户意图。这种方法具有灵活性和快速适应性。 3. 对用户的指令通过提示词进行分类,以识别不同的意图,然后根据识别出的意图执行相应动作,最终输出 JSON 格式的结果。 4. 对用户提问进行分类,如分为导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等,匹配更准的信息源和更好的回复提示词。例如搜索“笔记本电脑”,提取出“shopping”意图,挂载相关电商平台信息源进行更小范围搜索,并加载匹配的提示词模板控制大模型回答内容。 5. 利用大模型提供的 Function Calling 能力进行意图识别。 但目前主流的实现方案,不管是成熟的大模型还是微调的小模型,准确度都不够高。
2025-02-11
通过图片,识别其中的内容,然后生成可以编辑的PPT文件,使用什么AI工具可以完成?
以下是一些可以通过图片识别其中内容并生成可编辑 PPT 文件的 AI 工具: 1. 增强版 Bot:这是一个基于 AI 驱动的智能创作平台,能够实现一站式内容生成,包括图片、PPT、PDF 等。您可以在对话框输入诉求,如“帮我生成一篇包含以上架构风格的完整 PPT”,它会为您生成幻灯片内容和相关模板选择。 2. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,还支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频。网址:https://gamma.app/ 3. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 4. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列的智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 5. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 6. GPT4、WPS AI 和 chatPPT:卓 sir 在完成 PPT 作业时使用的三个 AI 工具。
2025-02-08
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,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。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
我想要搭建一个可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体
以下是为您提供的关于搭建可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体的相关信息: 目前有一种技术叫 PixelLLM,它是由 Google 开发的新型视觉语言模型。其完善后在弱视(眼疾)用户方面会有较好的应用场景。这个模型不仅能够对图片进行详细描述,还能精确指出图片中每个词汇对应的具体位置。例如,若图片中有一只猫和一只狗,PixelLLM 不仅能识别出“猫”和“狗”,还能指出它们在图片中的具体位置。这种能力使得模型在处理需要图像和文字紧密结合的任务时表现出色,比如在一张图片中找到特定的物体或区域,并对其进行描述。 主要特点包括: 1. 像素级词汇对齐:不仅能告知图片里有什么,还能准确指出这些东西在图片的具体位置。 2. 多种功能:具备多种处理图像和文字结合任务的能力。 您可以考虑基于类似的技术来搭建您所需的智能体。
2025-02-06
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件:一个是参数文件,类似于问答机器人的“大脑镜像”,负责处理和生成文本信息;另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 大模型的特点包括: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面,大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
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
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大模型产品对比
以下是对一些大模型产品的对比介绍: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点:在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足,是很有竞争力的大模型。 适合应用:场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作。 其他大模型产品: OpenAI 发布 GPT4 科大讯飞发布星火 1.0 及升级至星火 3.0 百度发布文心一言 1.0 及升级至 V3.5 清华开源 ChatGLM 360 发布 360 智脑 1.0 及升级至智脑 4.0 复旦开源 MOSS 元语开源 ChatYuan 阿里云发布通义千问 1.0 及开源 Qwen7B 商汤科技发布商量 1.0 及升级至商量 2.0、商量 3.0 昆仑万维发布天工 1.0 出门问问发布序列猴子 华为发布盘古 3.0 西湖心辰发布西湖大模型 云从科技发布从容大模型 理想汽车发布 MindGPT OPPO 发布 AndesGPT vivo 发布 BlueLM 小米发布大模型 MiLM 元象科技开源 XVERSE13B Google 发布多模态大模型 Gemini 上海人工智能实验室开源 InternLM20B 百川智能发布 Baichuan2—Turbo 关于大模型在营销方面的应用: 大模型在实体类产品的营销标语生成上表现较好,虚拟类产品相对欠佳。可能是因为大模型训练数据中实体类语料多,更能调用已有知识加工,而虚拟类产品非标准品,大模型认识不足。 情绪价值在营销领域有很多用武之地,除快消商品外,很多产品的营销需要反复沟通,虚拟产品对感性成交依赖更大,大模型在这方面仍有很大发展空间。
2025-02-18