可以调用不同大预言模型的整合工具推荐

我调用的是抖音集团的云雀大模型。在一些项目中，还会涉及到其他大模型的调用，比如在 COW 项目中可直接调用千问的某一模型，需更改 key 和 model 等操作，且要实名认证。此外，军师联盟 BOT 工作流中会调用月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言这五个大模型。

Coze 可以调用用户自己部署的大模型。例如： 在 Coze 上搭建工作流框架时，可通过“个人空间工作流创建工作流”进行操作，在编辑面板中拖入对应的大模型节点来实现各项文本内容的生成。 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，需要更改 key 和 model 等配置。获取 key 可参考相关的视频和图文教程，同时需要完成实名认证，否则可能出现报错。 在使用 Coze 做智能报表助手的过程中，也涉及到对大模型的运用，如将用户问题转换为 SQL 等。

要在本地部署的 DeepSeek 上调用知识库，您可以参考以下步骤： 在 Bot 内使用知识库： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。配置项包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 此外，关于 DeepSeek 的提示词相关内容： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，参考 。 如何使用： Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek。 Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对您来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 DeepSeekR1 提示词系统的核心原理认知包括： AI 特性定位：多模态理解，支持文本/代码/数学公式混合输入；动态上下文，对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口）；任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架方面，如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令，包括四要素模板和格式控制语法。格式控制语法中，强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧包括思维链引导和知识库调用。思维链引导中的分步标记法为请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问为在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。知识库调用包括领域限定指令和文献引用模式。

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。

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。

在 Coze 平台上，DeepSeek 是可以调用的。以下是相关的具体信息： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，相关视频 如何使用： 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 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对您来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 这个项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。

以下是关于国内大语言模型能力对比的相关信息： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、KimiChat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共五轮，分别针对上述不同能力进行不同任务和模型的测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 国内大模型历月前三甲：在工具使用的测评中，GPT4 Turbo 取得满分，国内智谱清言排名第一，文心一言 4.0等也有不错表现。 国内外大模型发展趋势：国内外差距依然明显，GPT 4 Turbo 总分遥遥领先，国内最好的文心一言 4.0与 GPT4Turbo 有一定差距，但过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 的模型有多个。在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩高于国内模型，但差距在缩小，国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型。

以下为整合多家大语言模型的工具介绍： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、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，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导能够启发用户，支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama： 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，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，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。 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，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址：https://ollama.com/download/ ，安装完后，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，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架，可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见，简单的调用代码示例如下。

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。

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。

大语言模型幻觉的本质主要包括以下方面： 1. 大语言模型的底层原理是基于数学概率的文字预测，类似于文字接龙，这导致其存在幻觉问题，会在没有答案的情况下提供虚假信息，提供过时或通用的信息，从可信度低非权威来源的资料中提供结果等。 2. 样本存在错误，即如果大语言模型学习的“教材”中有错误，那么它也容易给出错误的回答。 3. 大语言模型技术的本质导致其输出结果具有不可预测性，且静态的训练数据导致其掌握的知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息。 4. 大语言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。

以下是一些常见的 LLM 训练推理模型： 1. FengshenbangLM： 地址： 简介：是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系，开源了姜子牙通用大模型 V1，是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型，具备翻译、编程、文本分类、信息抽取、摘要、文案生成、常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外，还开源了太乙、二郎神系列等模型。 2. BiLLa： 地址： 简介：开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。较大提升 LLaMA 的中文理解能力，并尽可能减少对原始 LLaMA 英文能力的损伤；训练过程增加较多的任务型数据，利用 ChatGPT 生成解析，强化模型理解任务求解逻辑；全量参数更新，追求更好的生成效果。 3. Moss： 地址： 简介：支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外，Andrej Karpathy 的相关介绍中提到了 LLM 训练的一些情况，如训练过程涉及大约 10TB 的文本，通常来源于互联网的抓取，需要大量的互联网资源和一个 GPU 集群，费用大约 200 万美元。Karpathy 的视频还详细介绍了 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习等。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外，还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容： 1. 创建工作流 创建一个对话流，命名为 r1_with_net 开始节点，直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型：豆包通用模型lite 输入：直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词：你是关键词提炼专家 用户提示词：根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件：BingWebSearch 参数：使用上一个节点，大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果：data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型：韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入：搜索结果，选择搜索节点 data 下的 webPages；选择开始节点的 USER_INPUT；开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮 系统提示词：这里不需要输入 用户提示词： 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题，测试完成后，直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容： 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看 2. 如何使用？ Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

我使用的模型是 GPT4。在不同的应用场景中，还存在其他多种模型可供选择和切换，例如： 在 Cursor 中，AI 输入框下方有下拉列表，默认准备好的模型有、cursorsmall 等，您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 ComfyUI FLUX 原生支持，FLUX.1 有三个变体：FLUX.1是一个蒸馏的 4 步模型，拥有 Apache 2.0 商用许可，适用于在本地进行部署或者个人使用。相关模型的链接、模型与工作流地址、说明文档等信息如下： FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main FLUX.1：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8 FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/tree/main 模型与工作流地址： https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 https://pan.baidu.com/s/1nV26Fhn3WYBLrg2hSA0_YQ?pwd=cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/8fd64f3f52d14948824d5ee0c38e2594

目前一些好用的 AI 整合网站包括： ChatGPT Plus：其用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot：作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 You.com 和 Neeva AI 等：提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 此外，WaytoAGI 网站也有一些特色功能，比如： 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 AI 提示词：集合了精选的提示词，您可以复制到 AI 对话网站来使用。 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 另外，还有一些 AI 应用，例如： 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，使用数据分析、物联网技术，管理办公设备，提高设备利用率。 新氧 APP：AI 美容护肤机构推荐平台，运用数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道：AI 儿童教育机构推荐平台，通过数据分析、自然语言处理，为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城：AI 汽车销售平台，借助数据分析、自然语言处理，为消费者提供汽车购买渠道。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前一些好用的 AI 整合插件如下： Coze 插件： 提供了多样化的插件库，涵盖从基础的文本处理到高级的机器学习功能，如文本分析插件可帮助理解用户输入意图，情感分析插件能识别情绪倾向，自然语言处理（NLP）插件支持复杂对话生成，还有图像识别、语音识别、数据分析等插件，其数量和种类不断增加以适应变化。 整合了符合平民生活化的插件，如新闻资讯（头条新闻）、天气预报（墨迹天气）、出行必备（飞常准、猫途鹰）、生活便利（快递查询助手、国内快递查询、食物大师、懂车帝、幸福里、猎聘）等。 Excel 相关的 AI 工具和插件： Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后自动完成任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能公式生成、根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到相关软件中，提高工作效率和智能化水平。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于利用 AI 收集资料和整合网站链接的相关内容： 利用 AI 收集资料： 明确文章主题后，可借助 AI 高效收集相关资讯。例如使用 Perplexity.AI，访问其网站并使用搜索功能，为获取更专业深入的结果，可启用 Pro 功能（每天有一定次数免费使用，常使用可考虑开通会员）。在搜索框输入具体 Prompt 如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”，快速定位相关资讯。获取搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具也能实现类似功能，帮助快速搜集大量资料，提升文章专业度和说服力。 整合网站链接： 1. 整理资料时，可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，读取完毕会显示绿色标点提示。但它阅读能力有限，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料确保有效读取和理解。 2. 以下是一些收录 GPTs 的网站： Hallidai：，特点是索引了周日为止 𝕏 上公开提及的全部 GPTs 数据，后面会每天持续更新，用提及每个 GPTs 的点赞数最高的 tweet 作为初始的 upvotes 来展示热度，也提供了大家 upvote 自己喜欢的 GPTs 的功能，支持搜索，用 Semantic Search 的方式方便大家快速找到想要的 GPTs。 GPTStore：，特点是内容全，有搜索，有热度。 Aigenthub：，特点是有搜索，可讨论，内容全。 GPTs Hunt：，特点是 9557 GPTs。 GPTsPartner：，特点是每日更新，有搜索。 GPTseek：，特点是用户可投票筛选高质量 GPTs，有分类筛选和提交自己的 GPTs 功能，有热度，内容全。

整合多组学数据的方法包括以下几种： 1. 机器学习中的集成学习方法，如 Bagging（Bootstrap Aggregating）。其核心思想是通过多次抽样生成多个数据集，训练多个模型，并将这些模型的结果进行平均（或投票）来提高整体预测的稳定性和准确性。具体包括从原始数据集中有放回地抽取多个子集，用每个子集训练独立的相同模型类型（如决策树、多项式等），对于回归任务取平均结果，对于分类任务通过多数投票决定最终分类结果。 2. 在未来的机器学习发展中，预计会在数据整合方面取得进展，例如整合多种模态（如图像、文本和传感器数据）和数据领域的数据，以创建更丰富和更健壮的复杂现象的表示。为实现这种多模态和跨领域的理解，机器学习模型将需要在深度学习、表示学习、自我监督学习和常识推理方面取得进展，并将领域知识和常识推理结合起来。

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。