列出2-3个精选的比较好的文本处理类的AI工具或网站，要求尽量是国内的产品，最好是免费的。罗列时应包含以下信息：

以下为您精选的国内文本处理类 AI 工具或网站： 1. 秘塔写作猫 简介：利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。 主要功能：检查语法、拼写错误；提供写作改进建议；进行智能润色和内容创作辅助。 优点：功能较为全面，能有效提升写作质量。 缺点：可能存在对某些特定领域的适应性不足。 2. Lettria 简介：处理个人文本材料。 主要功能：对个人文本进行分析和处理。 优点：专注于个人文本处理，针对性较强。 缺点：功能相对较单一。

以下是关于新手学习 AI 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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

AI 在直播电商行业的应用主要包括以下方面： 1. 数字人直播： 盈利方式： 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动价格较高，非实时效果差且价格混乱。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；虚拟商品，如门票、优惠券等。 效果最好的是店播，不适用于促销场景。 壁垒和未来市场格局： 目前有技术门槛，长期看技术上无壁垒。 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值，大平台下场可能带来降维打击。 2. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 推荐高流量、高转化的关键词。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写产品描述和营销文案。 图像识别和优化：选择或生成高质量产品图片。 价格策略：分析价格对销量的影响。 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户偏好提供推荐。 聊天机器人：提供 24/7 客户服务。 营销活动分析：了解活动效果。 库存管理：预测需求，优化库存。 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销：在社交媒体上精准营销。 直播和视频营销：优化直播和视频内容。 3. 虚拟主播： 品牌应用：欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会使用 AI 驱动的虚拟主播自播，通常在午夜时段排期。 服务与功能：阿里云提供品牌智能直播间基础版服务，包括直播剧本智能生成等多种功能。 案例特点： 形象风格：有 3D 卡通和 2D 拟真人等。 动作和语音：预设丰富动作库和真实语音。 商品展示：以图片为主，背景墙和画面有特效。 直播互动：流程相对固定，包括进场互动、引导关注分享下单、问答互动等。 存在问题：无法与产品接触，测评缺乏真实性，易引起用户反感，目前更像花瓶，负责基础介绍和问答。

以下是 AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本；AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型中的创新产品和服务，特别是 AI 驱动的产品/服务开发，包括以下方面： 首先，探索基于 AI 的新产品或服务。通过开发基于 AI 的新产品或服务，创造新的市场机会和客户价值。调查和分析市场需求，探索 AI 技术在不同领域的应用潜力。鼓励团队进行创新思维，探索如何将 AI 技术融入新产品或服务中。开发 AI 驱动产品或服务的原型，并进行测试以验证其可行性和市场吸引力。例如，开发智能分析工具，帮助企业自动分析市场趋势；或创建 AI 辅助应用程序，如个性化健康指导应用。 其次，利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度。通过集成 AI 功能，提升现有产品或服务的智能化水平和竞争力。识别现有产品或服务中可以通过 AI 技术优化的部分，如添加智能推荐、自动化流程等。利用 AI 改善用户界面和交互体验，使产品更加直观和易用。基于客户反馈和市场变化，不断迭代和更新 AI 集成的功能。例如，对于在线零售平台，可以通过集成 AI 来优化产品搜索和推荐算法，提供更精准的购物建议。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。同时，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。

以下是为您提供的关于 AI 相关的一些信息： 网页抓取方面：过去两周出现了许多 AI 驱动的网页信息自动抓取工具。当前用 Gen AI 做网页抓取并非主流技术方案，但具有能更好地理解分析非结构化数据、实现更精准抓取等优势。比较受欢迎的 AI 网页抓取小工具包括：Hexomatic（https://hexomatic.com/）、WebscrapeAI（https://webscrapeai.com/）、Kadoa（https://www.kadoa.com/）。 聊天机器人方面：6 月访问量的排名情况为，ChatGLM 智谱清言排名 16，访问量 364 万，相对 5 月变化 0.11；MyShell 排名 17，访问量 338 万，变化 0.003；讯飞星火排名 18，访问量 272 万，变化 0.018；ciciai 排名 19，访问量 252 万，变化 0.14；DeepSeek 排名 20，访问量 205.4 万，变化 0.249。 Prompts 方面：4 月访问量的排名情况为，Lexica 排名 1，访问量 349 万，相对 3 月变化 0.039；Promptchan 排名 2，访问量 279 万，变化 0.203；prompthero 排名 3，访问量 130 万，变化 0.312；提示工程指南排名 4，访问量 81.5 万，变化 0.291；LetsView Chat 排名 5，访问量 66 万，变化 0.087；AIPRM 排名 6，访问量 58 万，变化 0.521；PromptBase 排名 7，访问量 54 万，变化 0.119；ChatGPT Cheat Sheet & Quick Reference 排名 8，访问量 45.8 万，变化 0.048；Prompt Hunt 排名 9，访问量 42 万，变化 0.055；Learn Prompting 排名 10，访问量 36.1 万，变化 0.284。

以下是关于 AI 大模型的相关内容： 一、大模型的整体架构 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集，这里的数据层并非用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等模型，训练所用数据与 llm 不同，为图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：例如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 二、再补充一些概念 AI Agent Agent 是从年前到现在比较火的概念，被很多人认为是大模型的未来主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 llm 或大模型，四个箭头分别是为 llm 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 llm 之间以及 llm 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 三、必须理解的核心概念 1. 泛化能力：指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力，用大白话讲就是“举一反三”的能力，人类泛化能力很强，无需见过世界上每一只猫就能认识猫的概念。 2. 多模态：指多数据类型交互，能提供更接近人类感知的场景，大模型对应的模态有文本、图像、音频、视频等。 3. 对齐能力：指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。但目前阶段，有很多提示词注入的方法能绕过各种限制，这也开辟了大模型领域黑白对抗的新战场。

国内外的智能体平台有： 国内：Dify.AI、字节扣子、腾讯元器。 需要注意的是，个人比较常用的国内智能体平台是字节扣子，相关文章主要对比了字节扣子和腾讯元器。智能体相当于个人的数字员工，可以不断提效，帮助实现制定的目标，这和现实中老板给员工下达任务有相似之处。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。