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整合多家大预言模型的工具

Answer

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、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 GPT-4、Claude+产品需要付费订阅使用。
    • 访问地址：https://poe.com/
    • 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examples/llama2_for_langchain.py，简单的调用代码示例如下。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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]

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

1.支持多种大型语言模型：Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型，这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用：Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型，适用于macOS、Windows和Linux系统，同时支持cpu和gpu。3.模型库：Ollama提供了一个模型库，用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小，以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型：用户可以通过简单的步骤自定义模型，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。5.API和集成：Ollama还提供了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。6.社区贡献：Ollama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。7.总的来说，Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架，具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama，我们需要先安装，访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后，确保ollama后台服务已启动（在mac上启动ollama应用程序即可，在linux上可以通过ollama serve启动）。我们可以通过ollama list进行确认，当我们还没下载模型的时候，正常会显示空：可以通过ollama命令下载模型，目前，我下载了4个模型：几个模型简介如下:

模型+工具（外延能力)

除了持续增强大模型内在的知识储备、通用理解、逻辑推理和想象能力等，未来，我们也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。我们首先集成了LangChain框架，可以更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等，关于LangChain的更多介绍参见[LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain)。[heading5]LangChain[content]针对LangChain框架封装的Llama2 LLM类见[examples/llama2_for_langchain.py](https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese/blob/main/examples/llama2_for_langchain.py)，简单的调用代码示例如下：

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你现在是一个特别厉害的预言家，告诉我ai什么时候能统治世界
目前关于 AI 何时能统治世界尚无确切定论。但从相关研究来看，各国已将 AI 上升为国家战略，视其为下一代全球竞争的制高点。如果某一国家率先突破真正的 AGI，其国际地位和影响力或将急剧攀升。例如俄罗斯总统普京曾警告“谁在人工智能上领先，谁就能统治世界”。 AGI 实现后可能会在未来 20 年给人类社会带来多方面的变革。在经济与社会结构方面，AGI 可能带来生产力的爆炸式增长，同时导致大规模技术性失业，财富可能更多地集中于拥有 AGI 资本的少数人。在文化、价值观与信仰方面，AGI 将挑战人类对智能与意识的认知，引发对“人之为人”意义的新思考，人类价值观可能在科学理性与精神信仰之间重新定位。在政治与权力结构方面，AGI 可能重塑全球权力版图，拥有先进 AI 的国家和跨国企业将获得前所未有的影响力，可能出现“AI 寡头”新统治阶层，引发社会分化，各国还可能陷入 AGI 军备竞赛。 此外，有观点认为 2045 年，人工智能将超越人类智能，届时人类的知识、思考能力等将发生巨大变化。但目前这仍只是一种预测。
2025-04-09
国内大预言模型能力对比
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。
2025-01-07
可以调用不同大预言模型的整合工具推荐
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、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。访问地址： 。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 GPT4、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 。
2024-11-12
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
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
我有秋叶整合包，然后需要怎么搭建本地部署？
以下是使用秋叶整合包搭建本地部署的步骤： 1. 下载整合包：可以从。 2. 复制启动器到下载仓库的目录下。 3. 打开启动器，可一键启动。如果有其他需求，可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存。xFormers 能极大地改善内存消耗和速度，建议开启。 4. 准备工作完毕后，点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出，或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch，则需要在启动器中点击配置。 5. Stable Diffusion webui 的更新比较频繁，请根据需求在“版本管理”目录下更新，同时注意插件的更新。 在 webui 的“扩展”选项卡下，可以安装插件。点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后，需要重新启动用户界面。 具体安装方法： 1. 打开整合包链接（https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ，提取码：caru），下载《1.整合包安装》，存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 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”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘（避免 C 盘被占满），点击确定。 5. 解压完成后，来到第二个文件夹，双击里面的文件，点击安装。 6. 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”，选择桌面快捷方式，方便下次进入。 7. 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。 8. 回到第一个一键启动，点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管，等待 SD 的主界面在网页上自动弹出。如果出现报错，可以回到最开始的界面，在左边点击“疑难解答”，再点击右边的“开始扫描”，最后点击“修复”按钮。
2025-04-12
AI和知网整合的工具
目前存在能联网检索的 AI ，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动，还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着信息检索领域的重要发展，结合 AI 技术和搜索引擎大幅提升数据集命中预期，为实际应用带来更多可能性。 另外，提供以下功能：和 AI 知识库对话，可问任何关于 AI 的问题；集合精选的 AI 网站，按需求找到适合的工具；集合精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用；呈现知识库的精华内容。 在 Obsidian 中嵌入 AI 辅助工具，第五步是打开新面板，具体操作包括：用命令面板打开创建的页面（默认快捷键 Ctrl+P ），在弹出的搜索框中输入插件名称 custom frames ，在下拉选项中选择 OpenKimi ，打开设置好的 Kimi 窗口。Obsidian 与 AI 组合使用有几种思路，如内嵌网页+AI（Custom frame）、笔记仓库嵌入大模型（Copilot）、笔记内容作为 RAG 嵌入大模型（Smart Conections）、笔记内使用大模型编写内容 。其中“内嵌网页+AI（Custom frame）”的简单嵌入方法已分享，后续为您介绍 2 4 三类工具的配置方法。
2025-03-28
你整合了哪些大模型
以下是整合的一些大模型： 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。但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。访问地址：。 2. 多模态大模型： Flamingo：代表了一系列视觉语言模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。 BLIP2：引入了一个资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer，实现对冻结 LLMs 的充分利用。利用 LLMs，BLIP2 可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。 LLaVA：率先将 IT 技术应用到 MM 领域。为了解决数据稀缺问题，LLaVA 引入了使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集以及 MM 指令跟踪基准 LLaVABench。 MiniGPT4：提出了一种简化的方法，仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐。这种有效的方法能够复制 GPT4 所展示的功能。 mPLUGOwl：提出了一种新颖的 MMLLMs 模块化训练框架，结合了视觉上下文。为了评估不同模型在 MM 任务中的表现，该框架包含一个名为 OwlEval 的教学评估数据集。 XLLM：陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat：开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 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。二者在处理的信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。 此外，相对大型模型，还有被设计来完成特定任务的规模较小的模型，例如最初用于图像分类的模型，只能分辨是或不是某一个东西（比如猫、狗）。
2025-03-05
deepseek如何定制化打造属于自己的内容整合写手
以下是关于如何定制化打造属于自己的内容整合写手的相关信息： 新闻播报自动化工作流： 内容获取：输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点需输入新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片（以 1ai.net 资讯为例），利用图片链接提取节点获取新闻主图，调整图片节点将 url 格式转为 img 格式。 文字处理：使用链接读取节点提取文字内容，在提取链接后接上大模型节点，用 DeepSeek R1 模型重写新闻为口播稿子，可在提示词中加入个性化台词。需注意 DeepSeek R1 基础版限额使用，可手动接入专业版。 DeepSeek 提示词方法论： 高阶能力调用：包括文风转换矩阵（如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等）和领域穿透技术（如行业黑话破解）。 场景化实战策略：涵盖商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 效能增强技巧：如对话记忆管理（包括上下文锚定、信息回溯、焦点重置）和输出质量控制（针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令）。 特殊场景解决方案：包括长文本创作（分段接力法、逻辑粘合剂）和敏感内容处理（概念脱敏法、场景移植法）。 AI 编程与炼金术：Build on Trae： 相关知识图谱包含多个章节，如 Trae 的介绍/安装/疑难杂症、图片字幕生成器、DeepSeek R1 驱动的 Life Coach、DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成等，涉及 Node.JS 安装、Python 安装、申请 DeepSeek R1 API、网页接入 DeepSeek API 等知识点。
2025-02-25
deepseek如何整合在飞书中
DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下： 2 月 19 日：《DeepSeek 最新论文科普解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”（NSA），一种高效的超长上下文方案，显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流，通过集成 DeepSeek R1 模型等技术，用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日：《最好的致敬是学习：DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计，介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁，Anthropic 或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法：2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布，注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token，可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流，可看《韦恩:被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了！！不卡顿！！》。
2025-02-23
目前最好用的ai整合网站
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。
2025-01-28