ai 帮助生成网页的工具有哪些？

以下为您介绍可以生成艺术字的 AI： 1. MewXAI：这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其中的 AI 艺术字功能是其最新玩法，能把光影文字、隐藏文字、艺术字融入艺术作品，美观且实用。访问地址：https://www.mewxai.cn/ 2. 上海国际 AIGC 大赛中的相关技术：三思是中国做 stable diffusion 艺术字的高手，具体教程可在 WaytoAGI 中查看。核心是让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态。 3. 生成式人工智能：虽然没有直接提及生成艺术字，但它能够生成文本和图像，涵盖多种领域，或许在某些应用中可以用于生成艺术字。

以下是关于 AI 助理的相关内容： 工作流： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项 bot 方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化 1：Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot。 6. 优化 2：将上述知识库、Prompt 资产，全部放入飞书的知识库+多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 7. 备选：筛选过的 50 多个生产力 AI，放在工具库里，待命输出。 8. 未来：把整个公司业务全部搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身，以及咨询日程预约。 9. 可能：所有流量口 bot 也介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 10. 提醒自己，关注 AI 的同时，更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。 GPTs： GPTs 是 OpenAI 推出的工具，允许用户量身打造自己的 AI 助理。可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT，如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用，如「The Negotiator」、「Game Time」等。用户还可上传资料来自定义 GPTs，目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。此外，OpenAI 推出了 GPT Store，是类似应用商店的平台，允许用户分享他们的 GPTs，甚至可能实施收益分润制度。 在网站上增加一个 AI 助手： 只需 4 步： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建网站，模拟企业官网或其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，更好应对客户咨询。

AI 搜索的商业变现方式主要有以下几种： 1. 开放接口 API：将联网判断、意图识别、问题改写、信息源检索等步骤封装进黑盒，导出标准 API，让 ChatBot 类产品快速集成。开放 API 后，ChatBot 类应用只需修改 API 的域名前缀即可集成联网检索功能，这对 AI 搜索产品自身而言，增加了面向小 B 的营收途径。 2. 自定义信息源 Source：允许用户自定义信息源，满足个性化搜索需求。比如允许第三方创作者通过 Form 表单填写信息源的相关信息，调试通过后完成集成。 在 AI 时代，一些优秀的 AI 搜索产品如秘塔搜索（https://metaso.cn/）、Perplexity（https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome）已展现出强大的搜索能力。同时，大型科技公司在 AI 搜索领域的动作也备受关注，如微软和苹果自愿放弃 OpenAI 董事会观察员席位，监管机构关注大型科技公司与初创企业的关系。人工智能驱动的搜索虽已开始出现成效，但也存在可靠性等问题。

对于小白如何学习 AI，以下是一些建议： 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）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，有机会还可获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、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，其上手容易且实用。 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。 在知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考以下经验： 像《谁是人类》活动中的元子语一样，从 prompt 入手。3.5 刚出来时，对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt，能提高问问题和解决问题的效率。 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，学习模式可以是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习时间不必每天依次进行，有空时学习即可。学习状态很重要，保持良好状态能更好地学进去。学习资源多为免费开源。 总之，学习 AI 需要花费时间和精力，愿意做一些准备，坚持学习和实践。

如果您要查找医学论文文献，以下几种 AI 工具可能较为合适： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 此外，在论文写作领域，还有以下常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于刚接触 AI 的小白，您可以从以下几个方面开始学习： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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。 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，您将找到一系列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），您可以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。 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。 您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容方面，由于 AI 节奏快，很多材料可能不适用，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且学习时间灵活，资源免费开源。另外，像元子语从 prompt 开始自己的 AI 之旅，通过参与活动和近距离观察，发现 AI 的门槛并非高不可攀。

以下是一些关于利用 ChatGPT 生成软件方案的相关信息和推荐的网页生成器： 1. 对于微信小程序的开发，您可以使用 https://poe.com/ChatGPT 这个网站，它响应快，效果好。有条件的话，使用 GPT4 会更好，代码逻辑更强且错误少。在生成代码时，您需要构思好产品，画个草稿，明确产品名称、按钮数量、交互逻辑等，并将这些话术告诉 ChatGPT。例如，以倒数日产品为例，给出相应的 prompt 描述，ChatGPT 会给出代码，并告知您将代码放在微信开发者工具的哪些文件中，可能需要新建特殊文件夹。 2. 以下是一些精选的 GPTs： Flow Speed Typist：文本相关，可快速打字或重写混乱内容，链接： AnalyzePaper：研究相关，可分析研究论文或文章，链接： GPT Detector：文本和效率工具，可识别 AI 生成文本，链接： Math Solver：教育相关，提供数学求解分步方案，链接： editGPT：文本相关，可校对、编辑和跟踪内容更改，链接： You Tube Summarizer：效率工具和视频相关，可获取 YouTube 视频摘要，链接： 3. 如果您想利用 ChatGPT 画时序图，可以搜索“code to diagram”，选择 mermaid 工具，其在线编辑器网址为：https://mermaid.live/ 。您可以基于 ChatGPT 的输出，要求它生成相应的时序图代码。

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。

目前存在能够阅读网页链接内部信息的相关技术和工具。例如，有一些 AI 浏览器插件可以实现这一功能。 在实现过程中，需要考虑以下几个关键方面： 1. 稳定获取网页内容：在初版提示词实验中，获取网页内容依赖大模型对话产品的外链解析能力，但易受平台反爬机制制裁。转换思路，通过用户浏览器以插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时需确定需要插件获取的网页元素，可拿着初版提示词询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 2. 选择适合的 AI 大模型 API 服务：需要综合考虑多种因素来选择合适的服务。 3. 构建生产级提示词：对于大模型 API，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。同时，要根据不同模型的特点和要求设置相关参数，也可先询问 AI 相关参数的设定经验再进行调试。 此外，在初版提示词的开发中，将设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示，这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。

当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时，您可以参考以下内容： 1. 技术架构方面： 采用前后端分离架构，后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑，前端为 Chrome 浏览器插件，提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面： 配置核心组件，包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版（注意 markdown 里图片的渲染格式），注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面： 使用 Cursor 开发时，要有架构思维，懂得如何向 AI 描述想要的东西，在实践中学习。 对于 Coze 关键数据，要获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档，查看执行工作流的实例，需要两个关键参数，即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id，让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务，注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，查看报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。

AI 本地部署和网页版主要有以下区别： 1. 出图速度：网页版出图速度快，本地部署可能相对较慢。 2. 硬件配置要求：网页版不吃本地显卡配置，本地部署对电脑配置要求较高，配置不高可能出现生成半天后爆显存导致出图失败的情况。 3. 出图质量：本地部署出图质量通常高于网页版。 4. 功能扩展性：本地部署可以自己添加插件，网页版功能相对固定。 5. 算力限制：网页版为节约算力成本，通常只支持出最高 1024×1024 左右的图，制作横板、高清等图片受限；本地部署算力限制较小。 6. 电脑使用状态：本地部署使用期间电脑基本处于宕机状态，网页版则无此问题。 例如，在图像生成方面，线上的优势在于找参考、测试模型，线下则是主要的出图工具。一些在线体验平台如哩布哩布 AI 每天有一百次生成次数，集成了最新模型；Clipdrop 每天免费 400 张图片，需排队，出图约需二三十秒。

抱歉，您的需求是非法的，复制网页的编码可能会侵犯他人的知识产权和违反相关法律法规，因此我不能为您提供帮助。

生成流程图有以下几种方式： 1. 可视化拖拽： 代表产品有：（web 工具）、visio（本地软件）。 优点：直观。 缺点：需要花时间在布局上。 2. 语法渲染成图形： 代表语法：。 优点： 只用关注逻辑，文本即图形，方便直接嵌入在 markdown 文件中，比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性，不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点：有点抽象。 可以用 ChatGPT 来帮忙，通过自然语法转成图形语法，生成流程如下： 1. 确定制作目标。 2. 通过自然语法描述逻辑。 3. 在线校验测试是否成功。 此外，还有“超级微信机器人”可以通过 GPT4 tubro（128k）大模型、Dalle 3 绘画、智能 Bing&Google 搜索、谷歌搜图、GPT4v 识图、B站 等各大网站专用搜索、Generate MindMap 生成流程图来支撑其强大的能力，但使用微信机器人存在封号危险，且操作需依法合规，注意数据处理等问题。

以下是一些可以生成 PPT 的 AI 软件： 1. Gamma：这是一个在线 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，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许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，用户可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在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/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，还了解到在众多的 PPT 工具中，AI 的介入带来了更加便捷与高效的体验。深入了解了五大 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI，它们各自有鲜明的特色和擅长的场景。对于不同需求的人群，选择合适的工具要根据实际情况调整，试用和体验比盲目跟风更明智。

以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，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，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一张涉及大模型概念的知识图谱： 大模型 Embedding 技术 句子和文档嵌入 Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入 Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 关键技术标准 机器学习标准：规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习和强化学习等标准。 知识图谱标准：规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 大模型标准：规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 自然语言处理标准：规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答和语言大模型等标准。 智能语音标准：规范前端处理、语音处理、语音接口和数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、通用语音大模型等标准。 计算机视觉标准：规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法，包括功能、性能和可维护性等标准。 生物特征识别标准：规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。 国内大模型 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言。 垂直模型：专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 大模型的体验 以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了 Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型的工作原理 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用 b 链形容大小。 Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，17 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 的分类和法则 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt。 写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 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 概念：未对 RAG 的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。

目前暂时没有关于帮助教师生成成绩分析的 AI 相关内容。但一般来说，此类 AI 可能会运用数据分析和机器学习算法，对学生的成绩数据进行处理和分析。它能够快速准确地计算平均分、及格率、优秀率等统计指标，还能通过数据挖掘发现学生的学习趋势、优势和薄弱环节，为教师提供有针对性的教学建议。

以下是一些适合用于品牌门店设计的中国内地 AI 工具： 1. 藏师傅推荐的流程：通过获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词，并输入 Comfyui 工作生成。相关链接：https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 2. 月度榜单中的相关工具： 美图公司的开拍，具有视频生成功能。 贝因科技的妙笔工坊，属于原生个人助理。 惊叹科技的 TalkAI 练口语，用于教育。 美图公司的美图设计室，具备图片生成功能。 秘塔网络的秘塔 AI 搜索，属于智慧搜索。 3. 生成 Logo 的 AI 产品： Looka：在线 Logo 设计平台，根据用户品牌信息和设计偏好生成方案。 Tailor Brands：通过回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：基于用户输入生成个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的设计工具和 AI 建议。 Canva：提供模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：根据输入快速生成 Logo 方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具。 您可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。在选择工具时，建议您根据自身品牌理念和视觉偏好进行尝试和定制。

以下工具可以实现和多个 PDF 或 Word 文档对话： 1. ChatDOC（海外官网：chatdoc.com）：是一个 AI 文档阅读助手，能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。在可靠性和准确性方面，它在所有 ChatPDF 类产品中居首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文，还支持多种文档类型，如扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。 2. IncarnaMind：是一个可以使用大型语言模型（如 GPT）与个人文档（PDF、TXT）进行聊天的工具。它通过滑动窗口分块机制和检索器，能高效查询细粒度和粗粒度信息，支持多文档查询和稳定的解析，还具有自适应分块、多文档对话问答、文件兼容性和模型兼容性等特点。

以下是一些类似于 ChatPDF 的工具： 1. Phind（http://phind.com/）：是生产力工具类别中的一员。 2. MaxAI（http://maxai.me/）：属于生产力工具。 3. Blackbox AI（http://blackbox.ai/）：在生产力工具范畴。 4. Otter.ai（http://otter.ai/）：能够记录会议内容并进行实时语音转写。 5. SciSpace Copilot（https://typeset.io/）：用于以问答形式解释科学文献中的文本、数字和表格。 6. AIPRM for ChatGPT（https://www.aiprm.com/）：一款 SEO Prompt 模板插件。 7. Teamsmart（https://www.teamsmart.ai/）：有趣的文档助手。 8. Boring Report：应对标题党的神器，去除文章中的夸张表述，仅保留客观事实。 9. ChatAll（https://github.com/sunner/ChatALL）：可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具。 10. AIProductsAllInOne（https://github.com/TheExplainthis/AIProductsAllInOne）：整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 11. Shell GPT（https://github.com/TheR1D/shell_gpt）：在命令行中集成了 ChatGPT，帮助编写 shell 命令等内容。 12. 飞书 GPT（https://github.com/Leizhenpeng/feishuchatgpt）：集成了多种功能。 13. GitHub Copilot X（https://githubdaily.gitee.io/posts/20230323githubcopilotx/）：基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器。 14. OpenGpt（https://github.com/futantan/OpenGpt）：能快速尝试各种 ChatGPT 应用并创建自己的应用。

以下是一些播客语音转文字的工具： 1. 飞书妙计：可以将音频转换为文字。 2. Notion 中文社区负责人 Linmi 和他的朋友们做的工具：离线语音转文字，杜绝隐私信息泄露，支持中、日、英、韩、德、法、西、葡、泰等九十种语言转换和翻译，导出支持字幕、Markdown 以及 Notion 等常见笔记工具。

以下是一些适合用于银行系统做 PPT 的 AI 工具及使用方法： 1. Process ON： 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点：有两种方式，手动复制（相对耗时间）或导入方式。导入方式步骤为复制最终大纲内容到本地 txt 文件并改后缀为.md，用 Xmind 软件导入 md 文件，再在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版后下载。若喜欢使用，没有会员可在某宝买一天会员。 2. 爱设计： 网址：输入地址 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 进行注册和登录。 输入大纲和要点：提供两种方式，导入大纲和要点（选择文档秒变 PPT 或导入本地大纲），输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT：点击生成 PPT，应用模版，生成后点击编辑，然后导出。 3. MindShow： 网址：https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点：提供两种方式，导入大纲和要点（准备好大纲进行导入），输入主题自动生成大纲和要求（输入主题，AI 生成大纲，可扩写部分章节）。 选择模版并生成 PPT，然后导出。 此外，Claude 和 Gamma.app 这两个工具组合也能帮助学生准备组会，Claude 可用于快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息等，Gamma.app 可用于制作 PPT。

以下是一些适用于写策划方案的 AI 工具： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 此外，还有以下相关的产品信息： 摊位信息：包括乐易科学院（通过 AI 技术讲解国学和传统文化）、AIGC 策划程序美术（3AI 简称 3A 游戏）应用独立游戏开发、AI 人像摄影绘画等。 AIGC Weekly32 中的产品推荐： AutogenAI（用于投标和标书编写的 AI 工具，https://autogenai.com） Deepen（AI 心理健康治疗和护理工具，https://thedeepen.app/） Dezee（AI 大杂烩工具，https://www.dezee.ai/） GluAI（应用内的游戏化营销组件，https://www.customerglu.com/ai）