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可以调用不同大预言模型的整合工具推荐

回答

以下是为您推荐的可以调用不同大语言模型的整合工具：

  1. Poe：由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。集成了 Chat GPT、GPT-4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。访问地址：https://poe.com/ 。Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验（但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可以尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。此外支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT-4、Claude+产品需要付费订阅使用。
  2. 国内的一些模型，如智谱和文心，在文生图方面有一定能力。

另外，大模型工具可根据自身条件准备，推荐顺序为：1. chatGPT 4.0 2. kimichat 3. 智谱清言 4 。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

提示词快闪答疑

1.lili上课用什么工具大模型工具请大家自行准备哈。根据自己条件准备，以下是推荐顺序：1.chatGPT 4.02.kimichat3.智谱清言41.张俊文本纠错方面有什么方法案例如果是问工具的话飞书文档就带纠错功能，还可以。如果是用prompt纠错的话文本量不能太大，就直接告诉大模型：检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误，指出并改正，重新生成新的文本。1.王鹏华用文心一言APP，可以吗可以1.和子有没有适用于Mj Dalle3，stable diffusion方面AI绘画提示词生成技巧绘画问题超纲了1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗？你的问题没有描述清楚，是指国产大模型能不能文生图吗？是的话，一些模型可以，比如智谱和文心。1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗？你的问题没有描述清楚，是指国产大模型能不能文生图吗？是的话，一些模型可以，比如智谱和文心。1.有没有什么方法把文章给AI看看让他自己给自己写Prompt把文章给大模型看看很容易发给他就想了，关键是自己给自己写什么样的prompt？1.lili如果只是用来自己学，长期学习，必须需要iPhone手机或者对显卡有一定要求吗？现在ChatGPT交费有问题。没有途径。

AIGC落地应用大全，40+ 语言大模型案例推荐

推荐指数：🌟🌟🌟🌟🌟由Quora（海外问答平台，类似国内知乎）开发，有APP版本，支持跨端使用。主要亮点在于集成了Chat GPT、GPT-4、Claude+、Claude、Dragonfly等模型，同时支持用户自建Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。Dragonfly擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude更擅长创造性回复，配合Poe中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用Chat GPT时的体验（但和Chat GPT一样，Claude也时常会给出一些错误回复，一些问题我会尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。此外支持分享用户和模型的对话内容。但GPT-4、Claude+产品需要付费订阅使用。访问地址：[https://poe.com/](https://poe.com/)Poe中的提问引导真的能够启发到用户支持Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的Charactermidjourney prompt扩写Chatbot能力很惊人[heading3]

Prompts 共学快闪活动

大家自己填写自己想问的问题，目前在飞书群进行问题接龙及答疑1.li上课用什么工具大模型工具请大家自行准备哈。根据自己条件准备，以下是推荐顺序：1.chatGPT 4.02.kimichat3.智谱清言41.张俊文本纠错方面有什么方法案例如果是问工具的话飞书文档就带纠错功能，还可以。如果是用prompt纠错的话文本量不能太大，就直接告诉大模型：检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误，指出并改正，重新生成新的文本。1.王鹏华用文心一言APP，可以吗可以1.和子有没有适用于Mj Dalle3，stable diffusion1方面AI绘画提示词生成技巧绘画问题超纲了1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗？你的问题没有描述清楚，是指国产大模型能不能文生图吗？是的话，一些模型可以，比如智谱和文心。1.有没有什么方法把文章给AI看看让他自己给自己写Prompt把文章给大模型看看很容易发给他就想了，关键是自己给自己写什么样的prompt？1.lili如果只是用来自己学，长期学习，必须需要iPhone手机或者对显卡有一定要求吗？现在ChatGPT交费有问题。没有途径。

其他人在问
有哪些工具直接可以调用国外的多个LLM
以下是一些关于能够调用国外多个 LLM 的相关信息： 开源项目作者 ailm 提出一种仅使用提示词工程和精巧的代码设计，让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力，使用多个不具备该功能的 LLM 进行实验，成功率达 100%，工作基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。 在高级提示词工程领域，工具、连接器和技能的整合能显著增强 LLM 的能力。工具是指 LLM 可利用的外部功能或服务，扩展任务范围；连接器是 LLM 与外部工具或服务的接口，管理数据交换和通信；技能是 LLM 可执行的专门功能。 目前开源模型与专有产品存在差距但在缩小，如 Meta 的 LLaMa 模型引发一系列变体。当开源 LLM 达到一定准确度水平时，预计会有大量实验等。开发人员对 LLM 操作工具的研究尚不深入，一些工具如缓存（基于 Redis）、Weights & Biases、MLflow、PromptLayer、Helicone 等得到较广泛使用，还有新工具用于验证 LLM 输出或检测攻击。多数操作工具鼓励使用自身的 Python 客户端进行 LLM 调用。
2024-11-12
如何快速创建调用API的应用
以下是快速创建调用 API 应用的步骤： 1. 了解请求的组成部分： Body：用于传递请求主体，GET 方法中通常不使用。 Path：定义请求路径，GET 方法中可编码参数在其中。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息，通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数： 在配置输出参数界面，可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数，可添加子项。 3. 调试与校验： 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果，Request 为输入传参，Response 为返回值。 4. 发布：在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例： 注册并申请 API KEY：前往 themoviedb.org 注册，依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here，选择 Developer 开发者，填写相关信息并提交，获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT：新创建 GPT，设置名字和描述，添加 Instructions 内容，并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。
2024-11-08
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ，你如何看待
2023 年下半年，部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但强调是为快速起步。12 月，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决，暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究，且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外，不仅国内存在此类现象，24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时，提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，系统提示处于泄露状态，大模型应用脆弱，数据易被获取。
2024-11-03
deepseek支持function calling，在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具。我说的是如何写提示词，才能让deepseek通过Function Calling调用工具。
要在 Dify 的 agent 的 prompt 里让 DeepSeek 通过 Function Calling 调用工具，您可以参考以下内容： 1. 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入：将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中。INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传：利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码。通过识别 LLM 返回的调用工具的字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 当模型判断需要调用工具函数时，检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空，则执行异步函数调用，采用回调方式获取函数返回结果。通过判断返回的 functionCall 的名称执行不同函数并返回结果。 3. 在大模型请求中，最大的两个变量是 Messages 和 Tools。Messages 里放 sys prompt、memory、user query；Tools 里放能力的 Json Scheme，两者组合形成整个完全的 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。短期记忆在 messages 里的历史 QA 对，长期记忆是 summary 之后的文本再塞回 system prompt。RAG 是向量相似性检索，可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 是触发 tool_calls 标记进入请求循环，拿模型生成的请求参数进行 API request，再把结果返回给大模型交互，没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 是更换 system prompt 和 tools。
2024-10-24
deepseek支持function calling，在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具
在 Dify 的 agent 的 prompt 中实现调用工具的方法如下： 1. 提示词注入阶段： INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串，包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。 TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应使用无关紧要的工具作为示例，避免 LLM 混淆。 tools_instructions 是将通用的工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整。 REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 2. 工具结果回传阶段： 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。 对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，提高使用成功率。 通过识别 LLM 返回的调用工具的字典，提取对应的值，传入相应的工具函数，将工具返回的结果以 observation 的角色返回给 LLM。对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 此外，当模型判断需要调用工具函数时，即检测到返回的 json 里面 function_call 字段不为空，则执行异步函数调用，可通过判断返回的 functionCall 的名称来执行不同的函数并返回结果。 在提升可控性方面，有以下建议： 1. 放弃 JSON mode，虽然模型能力提升能输出 JSON，但仍会出错，且不能保证 100%正确，而模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 2. 降低 System prompt 依赖，化繁为简，能在 Tools 里写的东西尽量写在里面。 3. API Response 增强 Prompt，这一步的准确率很高，可增加给大模型的约束和提示。 4. 尽量让模型做选择，而不是填空，减少 token 输出，提高速度和准确率。 5. 利用 Tools 来做 Route，构建 Multi Agent，术业有专攻。
2024-10-24
deepseek支持function calling，prompt里要如何写才能调用工具。
要在 DeepSeek 中通过提示词实现工具调用，主要通过以下提示词工程实现： 1. 实现原理： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入将工具信息及使用提示词添加到系统提示中，工具结果回传则解析工具调用的输出，并将返回内容嵌入 LLM。 2. 提示词注入阶段： INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串，包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 理解和使用工具，编写时应使用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换为 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 3. 工具结果回传阶段： 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具，使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码以提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受该角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 在游戏实操中，当模型判断需要调用工具函数时（检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空），执行异步函数调用，采用回调方式获取函数返回结果，通过判断返回的 functionCall 名称执行不同函数并返回结果。 对于 ChatGPT，为让其返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后，开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，让模型智能输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象。本地可根据 GPT 返回的函数名、参数进行数据查询，可采用函数查询或 SQL 查询，根据实际业务需求选择，使 AI 输出更可控。
2024-10-24
国内外大预言模型对比
以下是国内外大语言模型的对比情况： 1. 工具使用能力： 在工具使用的测评中，GPT4 Turbo 取得满分。 国内大模型中智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内第一。文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。超过 GPT3.5 的国内模型有 12 个。 开源模型中，Baichuan213BChat、Xverse13B2Caht 表现可圈可点，均超过 GPT3.5 以及众多闭源模型。总体来看，国内大模型在工具使用能力上表现优异，这与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。 2. 主观和客观对比： 通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现，国内大模型多数擅长做选择题，普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定。 GPT4 Turbo 的表现最为稳定。 客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升，同时由于客观题中包含中文特性问题，中文模型有一定优势，应综合来看模型的评测效果。 在本次测评中，国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现，值得国内大模型进一步分析研究。 3. 总体表现： GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先，高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0有 4.9 分的差距。 过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个。 在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型，如百川智能的 Baichuan213BChat、阿里云的 Qwen72B、Yi 34BCha t 均优于 Llama213BChat。
2024-11-12
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
给出指令，让AI帮我执行的网页，app，大模型，小程序
以下为一些可以给出指令让 AI 帮您执行的网页、app、大模型和小程序： 1. Midjourney：在生成 UI 界面方面表现出色。如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，例如“landing page”（社交平台登录页）、“Profile Page”（人力资源类产品的个人资料页）。其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，但目前直接用于落地开发仍有距离。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”，例如您可以为其配置提示词、知识库、能力配置等，让其为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。 3. 在使用生成式人工智能时，要把大模型当作大学生而非专家，“实习生”只能执行任务，需要您指明方向、拆解任务、教其一步步操作，像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程并反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，且确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。同时，即使在 Prompt 里指明了步骤，如果没有打印出来，也无法达到理想效果。
2024-11-13
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容： 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始，AI 也应如此。当前的学习方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起，设计新疗法的科学家经历多年学习和指导，这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料，对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：像孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性，应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉，可使用对抗训练技术，让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
大模型排名
以下是关于大模型排名的相关信息： 斯坦福发布了大模型排行榜 AlpacaEval，这是一种基于 LLM 的全自动评估基准，更加快速、廉价和可靠。项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ，排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 该排行榜分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在 GPT4 评估榜单中，GPT4 稳居第一，胜率超过 95%；Claude 和 ChatGPT 胜率都在 80%以上，分别排名第二和第三，Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 开源模型中，WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一，击败了 650 亿参数量的 Guanaco；Vicuna 发挥稳定，胜率超过 70%排在第六，紧追 Guanaco 65B；Falcon Instruct 40B 表现不佳，仅位居 12 名，略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 团队已开源所有模型评估代码和分析数据，以及支持未来新模型榜单更新的测试工具，但它仍不是一个全面的模型能力评测系统，存在指令比较简单、评分可能更偏向风格而非事实、没有衡量模型可能造成的危害等局限性。 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-13
图生文模型
以下是关于图生文模型的相关信息： Kolors 是一款强大的开源文生图模型，具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，展现了快手的技术实力。 Tripo AI 中，文生 3D 模型是用一段文字生成 3D 模型，在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好提示词后点击右侧「Create」生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击「Retry」重新生成。有满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。图生 3D 模型是用一张图片生成 3D 模型，点击输入框右侧的图标上传图片即可生成，一次生成一个基础模型，同样支持重生成和精修。 Tusiart 文生图操作流程包括：定主题，确定生成图片的主题、风格和信息；选择基础模型 Checkpoint，找内容贴近的模型；选择 lora，寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量；ControlNet 用于控制图片中特定图像；设置 VAE 无脑选择 840000；Prompt 提示词用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开；负向提示词 Negative Prompt 用英文写避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开；采样算法一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器；采样次数根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 时一般在 30 40 之间；尺寸根据个人喜好和需求选择。
2024-11-13
大小模型协同有哪些设计，具体应用有哪些呢？
大小模型协同的设计主要包括以下方面： 1. 大型模型方面： 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面：通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括： 1. 人机协同模式： 模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段），如同副驾驶，开车时提供建议，决定权在人手中。 模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段），在实际工作场景中，一些小环节由大模型完成，提高效率。 模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段），但此阶段目前少见，大模型还不能完全独立完成具体工作，可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度融入工作流，形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟，可由其他大厂和学界先多尝试。
2024-11-13
大小模型协同有哪些数据
大小模型协同的数据来源广泛且多样，主要包括以下方面： 大模型方面： 预训练数据非常大，往往来自于互联网，涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等，通常采用 TB 级别的数据进行预训练。 像 GPT3 这样的大模型参数众多。 例如 Gemini 模型，其预训练数据集使用来自网络文档、书籍、代码的数据，并包括图像、音频和视频数据。 小模型方面： 针对特定任务进行训练，数据主要由与任务相关的内容组成，如专门识别猫或狗的模型，其训练数据主要是猫猫狗狗的照片。 大模型具有更广泛的应用范围和更多的通识知识，能处理多种不同任务；小模型在特定任务上表现出色。但大模型的知识来源于有限的训练数据，并非无限，且知识库不会自动更新，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2024-11-13
有什么AI可以将我的多份文献阅读笔记整合为一份。
以下是一些可以将您的多份文献阅读笔记整合为一份的 AI 工具和方法： 1. ChatGPT：例如马多克斯先生将自己的锻炼笔记粘贴进去，让 ChatGPT 用简洁格式总结并指出遗漏的肌肉群，还能给出训练建议。森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。卡彭先生口述文章让 ChatGPT 纠正拼写和语法错误。 2. 利用 Coze 与飞书多维表格的组合：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体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，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。 此外，您还可以参考以下关于知识管理体系构建的思路： 像小七姐提到的，把碎片化信息通过整理归纳、标记重点、打赏标签等方式放入笔记系统，准备展开深度思考和实践，基于此生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-07
我需要一个AI将我的多份文献阅读笔记整合为一份。
以下是为您提供的将多份文献阅读笔记整合为一份的相关信息和思路： 在 AI 与生活场景结合的案例中，ChatGPT 可以帮助人们在健康方面发挥作用，如马多克斯先生利用它制定锻炼计划，森博斯基女士让其规划无麸质饮食，还有应对注意力缺陷多动障碍（ADHD）和阅读障碍等。 另外，关于打造专属 AI 智能体来实现文献阅读笔记的整合，一泽 Eze 提出的方案思路如下： 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 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，且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，生成合适的阅读计划。 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数据，理论上无需开发插件、APP 就能实现跨平台的收集与智能阅读计划推荐。
2024-11-07
推荐一些国内的整合AI
以下是为您推荐的一些国内的整合 AI 产品： 聊天对话类： Kimi：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升至 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言：背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，以 ChatGPT 为对标打造用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出色。 图像类： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高。 通义万相：在中文理解和处理方面出色，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，现免费，每天签到获取灵感值即可，但某些类型图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不如国际工具出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 PPT 类： 爱设计 PPT：背后团队实力强大，对市场需求有敏锐洞察力，成功把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已确立市场领先地位，能提高 PPT 制作效率并保证高质量输出。
2024-11-05
最新的comfyui整合包
以下是关于最新的 ComfyUI 整合包的相关信息： 如果您是 AI 绘图工作者，对 ComfyUI 不熟悉，可在 GitHub 上拉取项目，或在 B 站下载整合包，如秋叶大佬的绘世整合包、只剩一瓶辣椒酱的铁锅炖整合包。 ComfyUI LLM party 是一个以 ComfyUI 作为前端的节点库，用于 LLM 智能体以及 LLM 工作流的无代码开发。可通过以下方法安装： 在中搜索 comfyui_LLM_party，一键安装，然后重启 ComfyUI。 导航到 ComfyUI 根文件夹中的 custom_nodes 子文件夹，使用克隆此存储库：git clone https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party.git 教学辅导书（含知识点扩充与分享链接）： ComfyUI 整合包下载： 官方 Release 页面：github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases 分流度盘：pan.baidu.com/s/1d9XLF96OzWlLtUGvZiYdVA?pwd=nely 分流 Quark：pan.quark.cn/s/ff8172bebe27（无提取码，请完整复制所有链接） 8 月 13 日 ComfyUI 共学中提到了关于康维 UI 部署及工作流搭建的分享会，包括 dream shaper 的 SD 1.5 底模、秋叶的两个整合包等内容，还提供了特定文件的下载链接及电脑配置要求的说明，以及关于 AI 绘图的本地及云端部署、模型介绍与文生图工作流讲解。
2024-10-01
项目型，任务型的AI整合工具，推荐一下
以下是为您推荐的项目型、任务型的 AI 整合工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira、Trello 等项目管理软件已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑提供 AI 助手功能。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具： 部分 AI 工具能帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具： AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具： 如文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具，可帮助快速生成创意图像素材。 6. Dart： 是一款擅长智能化处理任务管理的项目管理工具，具有路线图、日历视图、文档处理等功能。 拥有用户友好界面、AI 功能（如自动填充特性和子任务自动生成），可高度自定义布局，轻松区分工作和个人任务。 集成了生成性 AI（如 ChatGPT），在规划和任务创建方面能为用户节约大量时间和精力。 随着 AI 技术的发展，越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能，涵盖项目管理的各个环节，有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-19
哪里能下载sd整合包
以下是一些可以下载 SD 整合包的途径： 1. 秋叶 SD 整合包下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uavAJJdYYWhpnfjwQQDviQ?pwd=a123 ，提取码：a123 。建议在服务器上装个百度网盘或者其他能够提高下载速度的工具，有百度会员则无需担心。 2. 确保整合包版本是最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），后台回复【SD】可在云盘里下载。 3. B 站秋叶分享的整合包，链接：https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru 。具体安装方法： 打开上面的链接，下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》——鼠标右击文件——点击“解压文件”。 选择解压到 D 盘或者 E 盘，小心 C 盘被占满！点击确定。 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录，找到启动器，鼠标右击启动器——点击“发送到”——桌面快捷方式。这样下次进入就可以直接在桌面双击进入，不用每次都到文件夹里面找。 双击启动器，等待更新，接着点击左边第二个“高级选项”，在显存优化里，根据自己电脑的显存选择（就是上面查看的专用 GPU 内存），自己电脑是多少就选多少。 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。
2024-08-25