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搭建一个总结聊天记录的ai

Answer

以下是搭建一个总结聊天记录的 AI 的步骤：

  1. 整理聊天记录为数据集：
    • 如果导出了多个人的聊天记录，需手动将文件下的内容汇总到一起。
    • 汇总完成后，保存汇总文件为“train.json”。
    • 在当前文件夹下新建一个文本文档，重命名为“1.py”，用记事本打开并粘贴相应代码。注意标红的地方需要修改。
    • 打开命令行窗口，输入“python 1.py”完成聊天记录整理，此步骤在后续第 31 步会用到。
  2. 图文原文处理：
    • 微信无法批量复制聊天内容，多选想要复制的聊天内容，转发到群里或文件传输助手。
    • 收藏批量转发的聊天记录，打开收藏，点进笔记，点右上角三个点，转存为笔记，返回即可全选复制所有内容。
    • 可使用能让电脑设备和手机设备剪切板共享的工具，避免在微信文件传输助手间折腾。
  3. GPTs：
    • 若重复做同一件事三次以上，应考虑优化步骤，可创建内容排版大师的 GPTs。
    • GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/g-t9dIHp4Nt-nei-rong-pai-ban-da-shi 。
    • 该 GPTs 已加入 webpilot 的 actions，可直接将文章发给它总结内容。
  4. 小卡片软件：
    • 使用的卡片软件是小作卡片 app，官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。
    • 操作步骤：打开软件，点击「自制卡片」，在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容，点击右下角保存图标即可导出。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

张梦飞：用聊天记录把自己克隆成AI，分分钟化身为1V100的“时间管理大师” -- LLamaFactory部署与微调大模型应用教程

1.如果你导出了多个人的，需要你手动将这个文件下的内容，全部汇总到一起。1.汇总完成后，保存你的汇总文件，命名为“train.json”。1.在当前文件夹下新建一个文本文档，重命名为“1.py”，然后用记事本打开，粘贴进入以下代码。⚠️标红的地方注意需要修改。1.打开命令行窗口，输入“python 1.py”1.聊天记录整理完成，在第31步时会用到。

夙愿：AI 快速总结群聊消息

作者：夙愿，个人说明书：[夙愿学长的使用说明书](https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/UEPmwdkZ4iNsOek2jJPcqSDKn3b)今天给大家分享的主题是：用AI快速总结群聊消息。前几天，MQ老师在我的AI陪伴群做完图文分享之后，我很快就用AI总结了一份笔记并发到群里，然后还能用小卡片软件，做成一张超好看的笔记卡片。那会这个有什么用呢？1、快速预览长文，便于后续阅读时理解原文2、节省时间，直接聚焦于关键信息和概念3、摘录笔记你还能用这个方法去总结其他群别人分享的文字，当课代表，很吸睛。我是怎么做到的？答案是：文字原文+提示词+ AI大模型+小卡片软件让我一步一步来讲解。[heading2]一、图文原文[content]大家都知道，微信一次只能复制一个聊天气泡的文字，无法批量复制。所以第一个卡点就是怎么批量复制微信聊天内容？首先，多选你想要复制的聊天内容，然后转发到群里或者文件传输助手。就像这样：然后收藏这段批量转发的聊天记录打开收藏---点进这个笔记---点右上角三个点---转存为笔记返回，就可以看到这份聊天记录转成的笔记：这样就可以全选复制所有内容啦。这里我用了一个工具，可以让电脑设备和手机设备的剪切板共享，也就是说，我电脑复制的文字，手机上也可以在剪切板中找到。同理，手机上复制的文字，电脑上快速粘贴，这样就不用折腾微信文件传输助手了。至于是什么工具，待会再揭晓。

夙愿：AI 快速总结群聊消息

不知道大家有没有意识到，我每次都要发一遍“文字排版大师”的Prompt。同一件事情，如果你重复做了三次以上，就应该考虑怎么去优化这个步骤了。于是，我做了一个内容排版大师的GPTs只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。GPTs链接：https://chat.openai.com/g/g-t9dIHp4Nt-nei-rong-pai-ban-da-shi创建这个GPTs很简单，看完下面这张图你就会了。并且该GPTs已经加入了webpilot的actions，所以你可以直接把一篇文章发给该GPTs，让其总结内容：[heading2]五、小卡片软件[content]这里我用的卡片软件是：小作卡片app，官网链接：https://kosaku.imxie.club/操作步骤：①打开软件---点击「自制卡片」②在「记录些什么...」中粘贴AI生成文本内容③点击右下角的保存图标即可导出

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名（比如《生日快乐歌》），他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究，请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！
2025-02-18
如何用coze搭建一个总结聊天记录的功能
以下是用 Coze 搭建一个总结聊天记录功能的步骤： 1. 设计 Bot 目的：明确 Bot 的用途，例如作为一个 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，并提供高效的站内信息检索服务。 2. 了解 Coze 平台常用概念和功能：包括提示词（设定 Bot 的身份和目标）、插件（通过 API 连接集成各种平台和服务）、工作流（设计复杂的多步骤任务）、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）。 3. 进行 Bot 基础设置：根据机器人的作用，设计人设和回复逻辑，限制机器人的功能使其更专注于 AI 相关的知识回答和服务，还可以加入长期记忆功能来总结聊天对话内容以更好地响应用户消息，以及设计更加美观的 Bot 开场白。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可以查官方指南。
2024-11-15
一个用llm分析微信聊天记录的智能体案例
以下为一个用 LLM 分析微信聊天记录的智能体案例相关内容： 在当今大多数现代人工智能应用程序中，检索增强生成（RAG）是标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其过程始于应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），并通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。这些文件被“分块”成更小的文本块，作为向量嵌入并存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM，然后 LLM 合成答复返回给用户。在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行，最终综合结果生成输出。 “智能体”（Agent）在人工智能和计算机科学领域是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以规划、子目标分解、反思完善、记忆（包括短期记忆和长期记忆）、工具使用等关键组成部分。 在开发场景中，有上传客服聊天记录，充当智能客服的案例。此外，还有使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频、GLM 等大模型外接数据库、开发微信小程序、开发知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 等相关案例。
2024-09-30
分析微信聊天记录的智能体
以下是关于分析微信聊天记录的智能体的相关信息： 从维度转换能力的角度来看，将各种问题、业务数据等转化为语言信息与语言模型交流能提高效率，但要注意对维度的理解，避免因语言的一维性导致交流偏差。 在业务助手中，主要有助手方式和业务环方式。助手方式是进行工作辅助，大模型负责优化、检索、启发等；业务环方式是大模型作为主业务流程中的一环，自动处理内容并生成结果。 像 Coze 这样的 Bot 智能体，可以实现多模态资讯的跨平台推送。其初衷是让用户拥有专属助手，精准筛选有价值信息。它以扣子为中心平台，通过自研插件、工作流和 API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格等，能根据用户需求抓取热点资讯，分析处理并以多模态形式自动推送到不同平台。 在基于百川大模型的创作中，可将聊天记录的上下文转换为问答对，并对相邻信息做合并处理，还能根据需求筛选指定群或聊天对象的记录。聊天上下文窗口大小可依场景设置。
2024-09-30
如何用ai搭建一个学习平台，完成学习计划
以下是用 AI 搭建学习平台并完成学习计划的一些方法和建议： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，以改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用如 Duolingo 这样的自适应学习平台，其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人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： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 外语学习： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，您可以更高效、更个性化地进行学习，并取得更好的学习效果。
2025-02-18
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
我想创业，花多少钱，能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说，这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频，且已开源免费。 在模型供应商方面，不同供应商的特点和成本有所不同： 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型，为拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型，是拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为 0.008 元/千 tokens，训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens，输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署有服务费，API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外，获取高质量数据的难度较高，大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势，且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元，而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏，有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
英文文章重点总结的AI
以下是为您总结的相关英文文章重点： 1. 每周一更新的 AIGC 领域内容，包括谷歌开源的新语言模型 Gemma 2B 和 Gemma 7B，采用与 Gemini 相同技术且质量更高；Stability AI 发布的新图像生成模型 Stable Diffusion 3，可生成图像和视频；Groq 公司利用新型硬件实现语言模型每秒 500 个 Token 的高速输出，速度比顶级运营商快 18 倍；还介绍了新的 AI 产品如视频风格转换平台 GoEnhance、将 Figma 设计转为 React 组件的插件、用于项目管理的工具 Kraftful 等，以及精选的几篇英文文章，如优化 Stable Diffusion XL 的方法、构建语言模型 Tokenizer 的教程、新模型 Sora 和 LAVE 等的应用。 2. 常见的文章润色 AI 工具包括：Wordvice AI 集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务；ChatGPT 由 OpenAI 开发，可用于多方面写作辅助；Quillbot 是人工智能文本摘要和改写工具；HyperWrite 是基于 AI 的写作助手和大纲生成器；Wordtune 是 AI 驱动的文本改写和润色工具；Smodin 提供 AI 驱动的论文撰写功能。这些工具涵盖了文章润色的各个环节，科研人员和学生可根据自身需求选择。 3. 除聊天内容外，可让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），如复制文章给 GPTs 总结。对于 B 站有字幕的视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，将字幕文字内容复制给 GPTs 进行总结，总结完还可继续提问或探讨。
2025-02-18
我现在想根据我的博士论文，想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出，我希望找到一个AI助手，让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题，有没有推荐的AI工具？
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
网页导读 或总结工具
以下是为您提供的关于 Kimi Copilot 网页总结工具的相关信息： 推荐了两个实用的浏览器插件： （不方便下载的，文末附下载链接） 使用该插件需要在浏览器中登录自己的 Kimi 账号，关联网页版。 Kimi Copilot网页总结助手的插件提示词分了 3 部分，提示词如下： 你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。 工作流程：让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作。 一句话总结这篇文章，标题为“概述”。 总结文章内容并写成摘要，标题为“摘要”。 总是用中文回答；当输出标题时，应该使用 markdown格式。 文末还提供了相关插件的附件下载：
2025-02-16
我有很多录制好的视频素材， 有哪些工具是可以帮助审视视频材料， 总结输出内容的？
以下是一些可以帮助审视视频材料并总结输出内容的工具和流程： 工具方面： ChatGPT：可用于分析视频内容，提取关键信息。 Stable Diffusion 或 Midjourney：用于生成与视频相关的视觉描述。 Adobe Firefly：能将文本转换为语音，添加音频效果。 Clipfly 或 VEED.IO：用于视频编辑与合成。 流程方面： 1. 剧本敲定：确保剧本内容完整，包括对话、场景、角色等都已确定。 2. 制作分镜头脚本：根据剧本，制作详细的分镜头脚本，涵盖每个场景的视角、动作、表情等细节。 3. 分镜出图：为每个镜头绘制或制作相应的分镜图，每个镜头可准备多张图以备用或展示不同视角。 4. 素材管理： 图片管理：按场景或部分将图片保存在不同文件夹中，命名为“场景 1”“场景 2”等，单个图片命名为“x 场 x 镜”。 视频管理：跑视频时按不同部分用不同文件夹管理，单个视频命名也为“x 场 x 镜”。 5. 素材审核：制作过程中定期审核素材，确保符合分镜头脚本要求和质量标准。 6. 备份与存档：定期备份素材，项目完成后存档，方便后续使用。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-15
推荐一个我给视频，然后ai总结内容的ai工具
以下为您推荐一些可以对视频进行 AI 总结内容的工具： 1. GPT：可以总结不超过 2 万字的文章。对于 B 站视频，如果有字幕，可通过安装油猴脚本下载字幕，然后复制发送给 GPT 进行总结。总结完还可继续提问或探讨。 2. BibiGPT：https://bibigpt.co/ ，支持小红书、B 站等网站视频的归纳总结，还可以提问互动，答案会附上对应的视频节点。 3. Kimi Copilot：https://chrom ，安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi.ai 总结网页内容，总结详细且免费。 4. Strut：https://strut.so/ ，是一款支持人工智能的协作工作区，将笔记、文档和写作项目整合在一起。 希望这些工具能够满足您的需求。
2025-02-15
视频总结的ai工具
以下是一些常见的视频总结的 AI 工具： 1. Pika：对奇幻感强的画面把控较好，自然，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能集成便捷，但需抽卡。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面表现出色，战争片全景镜头处理好，控件体验感较好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略拉垮，在风景片测试中表现较好。 5. GPT：可通过提取视频字幕来总结视频内容，如通过安装油猴脚本获取 B 站视频字幕。 6. StableVideo：目前市面上优秀的 AI 视频工具，开放公测，可白嫖，除每日赠送积分外还新增积分购买选项，能操作固定种子、步数、运动幅度，交互有趣，生成过程中会有案例标注。
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