直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

AI村民构建的AI小镇资料

回答

以下是关于 AI 小镇“离谱村”的相关资料：

离谱村之歌： 村民阿飞创作的村歌，歌词中描绘了离谱村村民不种田，只搞 AI 的狂欢。代码是他们的麦田，数据是他们的酒，机器学习、深度神经等技术他们玩得转，算法优化、模型训练如同游戏般简单。从早到晚只有键盘的敲击声，AI 的梦想正在成形。村里有智能机器人、自动车等未来元素，村民用 AI 种菜、放牛，智能管家解决烦恼。离谱村的夜因 AI 灯光而明亮，这里的故事将传遍每个角落，其 AI 成果让世界震撼。

离谱村的共创故事： 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的 900 人共创项目，目前是用飞书做整体协同。一部完全由 AI 制作完成的短片《离谱村的故事》获得了 MIT 电影黑客松的 Best Video 第一名。其中的配音是用 Audiobox 捏出来的，为保证离谱熊声线的一致性，还用了 GPT-sovits 对其声音做了专属训练。有专门的离谱村百科和村民目录用于素材管理，接下来会引入离谱家人的共创内容。

离谱村介绍： WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践，有 1000 万的访问量。离谱村是 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，参与者不分年龄层，通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的样子，它不仅是物理空间，更是灵魂的避风港，激励着人们发挥想象力创造独特生活方式。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

离谱音乐会

|音乐|歌词|<br>|-|-|<br>|[26827_1711251687.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/LBT8b6ft3o90zoxqWyCcykYhn8e?allow_redirect=1)[村歌1.mp3](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/X1f2b26XvoGtTPxY2Evcv2D5nzh?allow_redirect=1)|Yo,欢迎来到离谱村，科技的家园，这里的村民，不种田，只搞AI的狂欢。代码是他们的麦田，数据是他们的酒，每行每句，都是他们智慧的流露。机器学习，深度神经，他们玩得转，算法优化，模型训练，像打游戏般简单。从早到晚，只有键盘的敲击声，离谱村里，AI的梦想，正在成形。离谱村，离谱事，AI的故事多，智能机器人，自动车，未来已来临。这里没有不可能，只有想不到，离谱村的AI村民，创造着明天的骄傲。他们用AI种菜，用AI放牛，智能管家，帮你解决所有烦恼忧愁。离谱村的夜，不黑暗，不寂静，AI的灯光，照亮了每个角落，每个梦。离谱村，不离谱，只是走在前，AI的村民，用智慧，编织未来的画卷。这里的故事，会传遍每个角落，离谱村的AI，让世界都为之震撼。|

离谱村的共创故事

Sora来了大家都忙着建群搞流量，我和小伙伴们却沉浸在创作，用AI构建了一个离谱世界。无论是什么工具，都是对这个离谱世界的更好加持。现在是用飞书做整体协同，真的对共创者非常友好。大家一起脑洞的感觉太好了，最近在努力补电影导演编剧的知识，很多新增的文档都是在这里[离谱村的共创故事](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gb1kwfwvpidKR1kU1PKciQoHnGh)一部完全由AI制作完成的短片，大家共创完《离谱村的故事》获得了MIT电影黑客松的Best Video第一名🎉AI春晚节目[heading4]剧本和配音部分[content]其中的配音都是用Audiobox捏出来的，每个人物角色都有自己的专属声音。会把捏好的声音管理起来，大家一起选最合适的那个作为正式配音。为了离谱熊声线的一致性，用了GPT-sovits对离谱熊的声音做了专属的训练。[2月18日MIT比赛离谱熊进城记](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Ut4SwtGG9iL1MZknfb0c7TBKnQe)[heading4]素材管理[content]专门做了个离谱村百科[离谱村百科全书](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ApMUw5rouijWn7kgJKScCkGVnwf)离谱村民越来越多，为此还专门建了一个离谱村村民目录，更方便做故事线和素材管理，接下来会引入离谱家人的共创内容，如果你也感兴趣，一起加入离谱共创吧。

离谱村的共创故事

先从WaytoAGI讲起WaytoAGI是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库，目前知识库的内容覆盖：AI绘画、AI视频、AI智能体、AI 3D等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践。1000万的访问量足够展示大家对AI的热情。这个社区贡献并整合各种AI资源，使得大家都可以轻松学习各种AI知识，应用各类AI工具和实战案例等。WaytoAGI里有个离谱村离谱村是由WaytoAGI孵化的千人共创项目，让大家学习和接触AI更容易，更感兴趣。这里的参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过AI工具快速简单的创作出各种各样的作品，可以非常简单，有幼儿园的小朋友随时一个想法就作出奶酪老鼠，有新手小白跨界用AI学习编剧影视知识当起了“导演”，也有顶尖高手研究离谱村生物多智能体产生的社会观察实践。目标是大家一起用AI构建一个离谱世界。离谱村的世界离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村。有可能是在世界的尽头，有可能就在现实生活中，隐藏着一个被神秘与奇幻气息所笼罩的不起眼的小村庄。它也可能不存在于常规地图之上，唯有那些心怀冒险精神与未泯童心的探索者，方能发现它的踪迹。在这里，想象力是至高无上的法则，奇迹则是日常生活的一部分。村庄的一切看似荒诞不经，实则恰如其分地荒诞。然而，当我们觉得离谱村离谱时，村民或许也会以同样的眼光看待我们。离谱村不仅代表着一个物理空间，它更是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。

其他人在问
请问现在好用的AI图片生产工具有哪些，对人物一致性要求高
以下是一些好用的 AI 图片生产工具，且对人物一致性要求较高： 1. Artguru AI Art Generator：是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：这是一款 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 在使用 AI 生图时，若要保证人物和场景的一致性，有两个取巧的方式：一是像生成动物，动物会比较容易保持一致性；二是特定的名人或有特殊属性的人物。 另外，目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。线上的优势是出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限。线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但对电脑配置要求高，使用时可能导致电脑宕机。可以充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。
2024-11-23
国内的，AI学习类关于阅读和听力提升的应用（具备AI能力的应用）或者工具有哪些？
目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如，流利说英语在听力和口语训练方面表现出色，它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩，其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能，利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外，网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能，能帮助用户提升听力理解和阅读能力。
2024-11-23
AI学习类关于阅读和听力提升的应用或者工具有哪些？
以下是一些有助于提升阅读和听力的 AI 学习应用或工具： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：例如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo，利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：比如 ChatGPT，可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化数学学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：例如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域，还有一些其他的应用： 1. 语言学习：Speak、Quazel、Lingostar 等，提供实时交流和发音反馈。 2. 数学指导：Photomath、Mathly 帮助学生解决数学问题。 3. 历史学习：PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 4. 写作辅助：Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 内容处理：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-23
excel的ai应用软件
以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，还有以下相关的 AI 应用： 1. WPS 文档翻译功能：可快速翻译办公文档，如 Word、Excel、PPT 等，提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中，6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-23
如何搭建利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流 或者有没有这类ai 应用
以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。
2024-11-22
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
如何利用飞书构建RAG系统
以下是关于如何利用飞书构建 RAG 系统的相关内容： RAG 的常见误区： 随意输入任何文档就能得到准确回答：这是常见误区，RAG 流程包含离线环节（文档解析、切割及向量化写入向量数据库）和在线检索环节（用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成），任何环节都会影响最终质量，有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素，如文档预处理、高效索引、相关性排序等，需要专业知识和持续优化。 RAG 完全消除了 AI 的幻觉：虽然 RAG 可以显著减少幻觉，但并不能完全消除，只要有大模型参与，就有可能产生幻觉。 RAG 不消耗大模型的 Token 了：从大模型生成结果环节可以看出，最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM，然后由 LLM 进行重新整理输出，所以 RAG 仍然消耗大模型的 Token。 本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG： 加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 从订阅源获取内容，通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 RAG 性能提升策略和评估方法（产品视角）： 前言：RAG 是检索增强生成的缩写，是结合检索模型和生成模型的技术，核心目的是把知识告诉给 AI 大模型，让其“懂”我们，核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与用户提问一起放入 prompt 中提交给大模型，常见应用场景如知识问答系统。
2024-11-20
数据中心运维服务的智能体构建
以下是关于数据中心运维服务智能体构建的相关内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解、执行效果最好）。 4. 把配置好的工作流（如整理入库、选择内容）添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，能在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 智能体在品牌卖点提炼中的应用 搭建一个智能体帮助提炼卖点： 1. 确定智能体的结构：按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体： 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，包括探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程。 加入其他分析助手，如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还包括一些在后续品牌卖点应用过程中有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
2024-11-19
如何构建自己的AI助理？
构建自己的 AI 助理可以参考以下步骤： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容： 根据 AI 助理的目的和核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等格式。 创建自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。 3. 设计详细步骤： 先展示 AI 助理的【最终效果】界面。 构建 AI Agent 还可以类比为培养一位职场新人，包括规划阶段明确目标，将具体任务拆解为可管理的子任务并设计执行方法；实施阶段搭建工作流程，为子任务设置操作指南并验证输出质量；优化阶段通过反复测试和调整，优化性能，直到稳定输出高质量结果。您可以设定一个任务目标，动手构建专属的 AI 助理。
2024-11-08
我拥有很多的行业资料，我想构建一个自己的知识库，然后通过向AI助手提问，帮我快速找到资料和解决方案，这个知识库应该怎么建立？按什么格式？
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。
2024-11-06
如何构建有效的知识库
构建有效的知识库可以参考以下方法： 使用 Dify 构建知识库： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接，支持用户按照主题来检索，实现语义检索。 其关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示： 属性图 三元组 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，我们需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力：选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 当我们安装完成之后，会进入到其配置页面，这里面主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，我们可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 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我们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。 4. 测试对话。当上述配置完成之后，我们就可以跟大模型进行对话了。
2024-11-04
如何用ai工具构建某一课程的知识图谱
以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03