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给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧，可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了

Answer

以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具：

  1. 图像类：
    • 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费最高可达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。
    • 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，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，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一定局限性，如某些类型图像无法生成等。
  2. 其他类别：
    • 百度 Chat：AI 聊天机器人。
    • 360AI 搜索。
    • AI-bot ai 工具集：导航网站。
    • 创客贴 AI：设计工具。
    • MasterGo：设计工具。
    • 美图设计室：图像编辑。
    • 魔搭社区 - 阿里达摩院：AI 训练模型。
    • 即时 AI 设计：设计工具。
    • Boardmix 博思 AI 白板：PPT。
    • 百度飞桨 AI Studio：AI 学习。
    • 字节扣子。
    • 秘塔写作猫：通用写作。
    • xmind：思维导图。
    • 标小智 LOGO 生成：图像生成。
    • liblib.art：图像生成。
    • 稿定设计：设计工具。
    • 千帆大模型平台：模型。
    • DeepSeek：AI 聊天机器人。
    • 墨刀 AI：设计工具。
    • 沉浸式翻译：翻译。
    • 火山方舟：AI 训练模型。
    • bigjpgAI 图片无损放大：图片增强。
    • processon：思维导图。
    • Pika：图生视频。
    • 千库网：资源。
    • 无限画：图像生成。
    • autoDL 云服务租用。
    • 同花顺问财：金融。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

给小白的AI产品推荐

在图像AI领域，我们见证了一场引人注目的变革。不久前，国外产品还是这个舞台上的独角戏，风靡全球。国内产品似乎还在后台默默追赶，努力缩小差距。今天，我们看到的是一幅截然不同的画面。国内的图像AI产品不再甘居人后，而是以惊人的速度赶超，甚至在某些方面开始引领潮流。所以谈到图像类AI产品的时候就有国内的产品可以讲一讲了。[heading2]3.1国内[heading3]3.1.1可灵[content]首先介绍的是"可灵"，这是一款由快手团队开发的AI应用。可灵主要用于生成高质量的图像和视频。它的一大特点是生成的图像质量非常高。可灵最初采用内测邀请制，但现在已经向所有用户开放使用。然而，可灵的价格相对较高。与其他AI应用相比，它的费用要贵一些。对于重度用户，最高档的年费可能达到几千元人民币，如果平均到每个月，使用成本在400到600元人民币之间。但如果临时使用或轻度使用的话，仍然有每日免费点数和60多元单月的最便宜包月选项，对轻度用户来说还是值得一试的。[heading3]3.1.2通义万相[content]通义万相作为国产AI工具，它在中文理解和处理方面表现出色，这一特点使其在国内市场具有独特优势。用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，满足不同创作需求。生成的图像质量较高，细节丰富，能够满足大多数用户的期望。操作界面设计简洁直观，用户友好度高，降低了使用门槛。作为阿里生态系统的一部分，该工具可以与阿里其他产品和服务无缝整合，为用户提供更全面的解决方案。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以。然而，这个应用也存在一些局限性。为了符合国内监管要求，某些类型的图像可能无法生成，这在一定程度上限制了创作自由度。在处理非中文语言或国际化内容方面，它可能不如一些国际AI图像生成工具那样出色。由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。

国内总榜 Top80

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|4月访问量（万Visit）|相对3月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|18|百度Chat|AI ChatBots|120|-0.008|<br>|19|360AI搜索（没接GA）|搜索|120|3|<br>|20|AI-bot ai工具集|导航网站|116|-0.128|<br>|21|创客贴AI|设计工具|111|-0.224|<br>|22|MasterGo|设计工具|105|-0.234|<br>|23|美图设计室|图像编辑|101|-0.073|<br>|24|魔搭社区-阿里达摩院|AI训练模型|98.5|-0.121|<br>|25|即时AI设计|设计工具|89.9|-0.022|<br>|26|Boardmix博思AI白板|PPT|89.5|0.129|<br>|27|百度飞桨AI Studio|AI学习|88.9|0.197|<br>|28|字节扣子||84.4|-0.253|<br>|29|提示工程指南|Prompts|81.5|-0.291|<br>|30|toolsdar|导航网站|81.1|0.066|<br>|31|秘塔写作猫|通用写作|75.3|-0.013|<br>|32|xmind|思维导图|71.3|-0.179|<br>|33|标小智LOGO生成|图像生成|69.9|-0.106|<br>|34|站酷海洛(付费)|资源|67.3|0.213|

国内总榜 Top80

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|6月访问量（万Visit）|相对5月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|17|liblib.art|图像生成|249|0.069|<br>|18|稿定设计|设计工具|247|-0.068|<br>|19|字节扣子|开发者工具|235|0.01|<br>|20|千帆大模型平台|模型|234|0.045|<br>|21|Resume Worded简历加分宝|人力资源|218|-0.107|<br>|22|DeepSeek|AI ChatBots|205.4|0.249|<br>|23|墨刀AI|设计工具|202|0.148|<br>|24|沉浸式翻译|翻译|197|0.01|<br>|25|火山方舟|AI训练模型|190|-0.526|<br>|26|bigjpgAI图片无损放大|图片增强|180|-0.109|<br>|27|processon|思维导图|168|-0.253|<br>|28|Pika|图生视频|163|-0.256|<br>|29|千库网|资源|137|-0.087|<br>|30|无限画|图像生成|137|-0.087|<br>|31|autoDL云服务租用||124|-0.108|<br>|32|AI-bot ai工具集|导航网站|122|0.112|<br>|33|同花顺问财|金融|120|-0.188|<br>|34|魔搭社区-阿里达摩院|AI训练模型|107|0.103|

Others are asking
利用AI进行赚钱的示例
以下是一些利用 AI 进行赚钱的示例： 1. 在艺术创作领域，生成式 AI 使想象变为现实。例如通过 Lensa 等应用，生成肖像画等各种内容，创作者或个体创业者可借此实现盈利。 2. 对于 GPTs/GLMs ，虽然能赚钱，但大多数人难以做到。可以从最俗气的“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如分析相关数据，了解其实际对话次数等情况。
2025-02-03
OpenAI总融资额是多少
OpenAI 的总融资额有所不同。根据相关报道，OpenAI 完成了 66 亿美元的融资，总筹资已达 130 亿美元，公司估值达 1570 亿美元。本轮融资由 Thrive Capital 领投，Tiger Global 和软银等参与。
2025-02-03
最新AI行业有哪些融资事件
以下是最新 AI 行业的一些融资事件： 据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。其中智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业成功 IPO。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资。 AIGC Weekly28 报道：Celestial AI 融资 1 亿美元用于使用基于光的互连传输数据；Zenarate 融资 1500 万美元，其为提供 AI 模拟培训平台的公司；Augmedics 获得 8250 万美元，用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术；CalypsoAI 筹集了 2300 万美元，用于生成 AI 模型的护栏。 近期热门融资 AI 产品速递中，包括多种搜索模式且重隐私的搜索引擎 You.com、通过 Sparkpages 来满足用户个性化搜索需求的 Genspark、刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的 Rockset、人类与 AI 共存的社交软件 Butterflies AI、可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手 MeetRecord 等。
2025-02-03
AI在营销上的应用
以下是关于 AI 在营销上的应用的相关内容： 营销 AI 产品： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 2025 年数字营销十大趋势： 预计在 2025 年，数字营销的核心会围绕 AI 技术，用户习惯，效率提升，聚焦在五大模块，每一模块下延展出不同趋势，推动品牌在未来市场中建立深厚的竞争力。AI 将继续成为未来数字营销的基石，但它的使用需要具备战略性和明确的目的，以确保品牌的真实性不受影响，避免出现“贬值”效果。品牌在 AI 技术的应用上应追求提升用户体验，而非简单地追逐技术潮流。预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%，广告成本减少了 20%，显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 生成式人工智能在营销中的应用案例： 1. 亨氏使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。 2. 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。 3. Stitch Fix 是一家服装公司，正在使用 AI 向客户推荐特定服装，并尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 4. 美泰正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。
2025-02-03
如何利用AI高效读书
以下是关于如何利用 AI 高效读书的一些方法和建议： 1. 对于读书时遇到的有触动但需批判性思考和怀疑的文本，可将其整理归纳、标记重点、打上标签并放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 2. 以深度思考的问题为例，践行 AI 对人的赋能模式，如通过 AI 信息杠杆，利用 AI 搜索引擎和大模型，迅速掌握相关知识并完成相关思考。 3. 基于上述实践，生成自己的观点和决策，并将其打造成体系化的内容产品，实现价值。 4. 通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。 此外，利用 AI 进行英语学习和数学学习的方法如下： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 借助自适应学习平台（如 Duolingo），利用 AI 技术获得量身定制的学习计划和个性化学习内容。 4. 运用智能对话机器人（如 ChatGPT）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. 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术获取个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）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。 还可以通过 Coze 和飞书多维表格打造专属 AI 智能体来提高知识管理效率，其核心看点包括一键无感收藏、自动整理稍后读清单、智能匹配兴趣并推荐相关内容、定制阅读计划、自动标注内容看点等，适合对 AI 智能体和知识管理感兴趣但可能没有技术背景的读者。如果只是想使用该工具，也有搭建好的开箱即用的 Coze Bot 可供直接上手，获取方式为 https://www.coze.cn/s/irQFQbwA/ 。
2025-02-03
目前最好用的AI是那款
目前，在 AI 领域没有绝对意义上“最好用”的单一产品，不同的 AI 模型和工具在不同方面各有优势。 像 GPT4 这样的高级模型功能全面，还具备代码解释器等特色功能。Anthropic 公司开发的 Claude 3 Opus 在写作和深度洞察方面备受好评。Google 的 Gemini Advanced 擅长提供清晰的解释。 此外，国产的 Kimi 智能助手也是一个不错的选择，它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解表现出色。 在笔记本电脑方面，截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列等。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，还预装了相关深度学习框架和开发工具，但价格相对较高，通常在 2000 美元以上，用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-03
Coze + 飞书 + 飞书多维表格：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稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并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推荐的具体操作方法： 前期准备： 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。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 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。 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，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
AI换衣API推荐， 并多维度对比，选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比： Comfyui_Object_Migration： 特点：可高精度迁移服装样式到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性，支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景：虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程： GitHub： 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时，需要考虑以下因素： 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况，如果将模板生成功能设计为固定的代码组件，让大模型专注于内容总结的功能，那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括：较长的上下文窗口，因为内容总结类任务需要较大的上下文长度；响应速度要快、并发支持要高，以在多人使用插件时保持良好性能；免费或尽量低价，以减少模型 token 费用。例如，AI Share Card 选用的是 GLM4flash（截至 202412，长达 128k 的上下文窗口，完全免费的调用价格，200 RPM 高并发支持）。
2025-01-08
微调训练框架的选择
以下是关于微调训练框架选择的相关内容： 在 Stable Diffusion 中： 首先，config 文件夹中有两个配置文件 config_file.toml 和 sample_prompt.toml，分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。 config_file.toml 文件主要包含了 model_arguments、optimizer_arguments、dataset_arguments、training_arguments、sample_prompt_arguments 以及 saving_arguments 六个维度的参数信息。 v2 和 v_parameterization：两者同时设置为 true 时，开启 Stable Diffusion V2 版本的训练。 pretrained_model_name_or_path：读取本地 Stable Diffusion 预训练模型用于微调训练。 optimizer_type：有七种优化器可以选择。不进行选择时默认启动 AdamW 优化器；显存不太充足时，可选择 AdamW8bit 优化器，但会有轻微性能损失；Lion 优化器是较新的版本，性能优异，但学习率需设置较小，比如为 AdamW 优化器下的 1/3。 learning_rate：单卡推荐设置 2e6，多卡推荐设置 1e7。 除了上述的训练环境参数传入，还需将配置好的 config_file.toml 和 sample_prompt.txt 参数传入训练脚本中。 当设置 1024 分辨率+FP16 精度+xformers 加速时，SD 模型进行 Batch Size=1 的微调训练需要约 17.1G 的显存，进行 Batch Size=4 的微调训练需要约 26.7G 的显存，所以最好配置一个 24G 以上的显卡。 微调训练完成后，模型权重会保存在之前设置的 output_dir 路径下。可以使用 Stable Diffusion WebUI 作为框架加载模型进行 AI 绘画，需将训练好的模型放入/models/Stablediffusion 文件夹下。 在 OpenAI 中： 使用 OpenAI CLI 开始微调工作，需指定从哪个 BASE_MODEL 开始（ada、babbage、curie 或 davinci），还可使用后缀参数自定义微调模型的名称。 运行命令后会上传文件、创建微调作业并流式传输事件直到作业完成。 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始，模型的选择会影响性能和成本。 开始微调作业后，可能需要几分钟或几小时才能完成，工作完成后会显示微调模型的名称。此外，还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-01-06
微调训练框架的选择
以下是关于微调训练框架选择的相关内容： 对于 Stable Diffusion 的微调训练： 1. 配置文件： 在 config 文件夹中有 config_file.toml 和 sample_prompt.toml 两个配置文件，分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。 config_file.toml 文件包含 model_arguments、optimizer_arguments、dataset_arguments、training_arguments、sample_prompt_arguments 以及 saving_arguments 六个维度的参数信息。 例如，v2 和 v_parameterization 同时设置为 true 时开启 Stable Diffusion V2 版本的训练；pretrained_model_name_or_path 用于读取本地 Stable Diffusion 预训练模型用于微调训练；optimizer_type 可选择多种优化器，如 AdamW（默认）、AdamW8bit（显存不足时可选，会有轻微性能损失）、Lion（最新版本，性能优异但学习率需设置较小）等；学习率方面，单卡推荐设置 2e6，多卡推荐设置 1e7。 2. 训练启动： 将配置好的 config_file.toml 和 sample_prompt.txt 参数传入训练脚本中。 在命令行输入相应命令即可开始训练，训练脚本启动后会打印出 log 方便查看训练过程节奏。 1024 分辨率+FP16 精度+xformers 加速时，SD 模型进行 Batch Size=1 的微调训练约需 17.1G 显存，Batch Size=4 的微调训练约需 26.7G 显存，因此最好配置 24G 以上显卡。 3. 模型使用： 微调训练完成后，模型权重保存在之前设置的 output_dir 路径下。 使用 Stable Diffusion WebUI 框架加载模型进行 AI 绘画，需将训练好的模型放入/models/Stablediffusion 文件夹下，并在 Stable Diffusion WebUI 中选用。 对于 OpenAI 的微调训练： 1. 准备训练数据后，使用 OpenAI CLI 开始微调工作。 2. 指明从哪个基本模型（ada、babbage、curie 或 davinci）开始，可使用后缀参数自定义微调模型名称。 3. 运行命令后会上传文件、创建微调作业并流式传输事件直到作业完成，通常需要几分钟，也可能因作业排队或数据集大小等因素需要数小时。 4. 每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始，模型选择会影响性能和成本。 5. 开始微调作业后，可能需要排队等待，完成后会显示微调模型的名称。还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-01-06
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序（以下以Python语言示例，不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范）： ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API（应用程序编程接口）情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互，比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站，然后去注册开发者账号等，获取对应的API Key以及详细的API文档，了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 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，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，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. 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。 6. 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. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（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。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
我是一位ai初学者，该如何选择学习的方向和材料
对于 AI 初学者，以下是一些选择学习方向和材料的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您可以找到一系列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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 如果您偏向技术研究方向，需要学习的内容包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，需要学习的内容包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-19