我想要一个能上传文件的ai

以下是最近一周 AI 在 B 端的部分新闻： 一位投资人分享了其用于深化人工智能/机器学习知识的工具和资源，包括简报（如 TLDR AI、The Sequence 等）、播客（如 No Priors podcast 等）、会议（如工业界 World AI Cannes Festival）。 AIGC Weekly32 提到：Netflix 列出年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理岗位；Shopify 的 AI 助手 Sidekick 上线；Artifact 推出自定义内容阅读语音功能；OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建前沿模型论坛；OpenAI 下线 ChatGPT 生成内容的检测器。 XiaoHu.AI 日报中：Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能一次处理多达数百万份文档，主要面向金融服务公司等专业领域；Character AI 推出与 AI 角色通电话的新功能，支持多种语言且可在通话和短信间无缝切换；微软文本转语音虚拟数字人上线，支持 GPT4o 的集成。

以下是一些可以通过 AI 画 3D 图形的工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 此外，还有以下工具： 1. @CSM_ai：能将文本、图像或草图转换为 3D 素材，直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai 2. Move AI 推出的 Move API：从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址：https://move.ai/api 3. ComfyUI 3D Pack：能快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 5. MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，生成逼真 3D 角色，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 6. Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术，类似于 Stable Diffusion。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 7. Skybox AI 0.9 版本：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1739926702158225859?s=20 8. 扫描物体生成 3D 模型的 APP：使用 APP 扫描物体，完成 3D 全貌捕获，创建 AR QR 码，展示物体于任何地点。

以下是关于如何用 AI 选品的一些建议： 1. 明确目标和需求：确定您选品的目的，例如是为了个人使用、商业销售还是其他特定用途，并明确所需产品的功能和特性。 2. 考虑预算：有些 AI 选品工具可能提供免费服务或试用版，但高级功能可能需要付费订阅，您需要根据预算进行选择。 3. 易用性：选择符合您技术水平和操作习惯的 AI 选品工具，确保能够轻松使用和管理选品过程。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您对选品的特定要求，例如筛选条件、排序方式等。 5. 支持和资源：查看所选工具是否有足够的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，以便在遇到问题时能够及时获得帮助。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的 AI 学习路径： 新手学习路径： 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，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。 AI 与宠物结合的学习路径： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 偏向技术研究方向的学习路径： 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。 偏向应用方向的学习路径： 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。

要让 AI 协助您思考观点是否正确，可以参考以下内容： 1. 认识到 AI 可能存在的问题： AI 可能会“产生幻觉”，生成看似合理但错误的内容，甚至连续且良好地撒谎，所以对其输出的内容需要全面检查。 AI 不会真正解释自己，给出的关于思考过程的回答可能是编造的，理解系统中的偏见也很困难。 利用 AI 工具时要对输出负责，避免不道德地使用来操纵或作弊。 2. 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 分析和总结信息：利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若涉及数据处理，使用相关 AI 工具。 撰写和编辑：利用写作工具并检查语法和风格。 生成参考文献：使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改：用审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 提交前的检查：确保课题原创性并调整格式。 但要记住，AI 只是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。 3. 提升自身认知能力以更好判断 AI 协助的结果： 像给大脑升级系统一样不断学习和训练，提升认知能力。 认清常见的“思维陷阱”，如确认偏误（倾向于寻找支持已有观点的信息）、锚定效应（易受第一印象影响）等。 锻炼逻辑思维，学习逻辑推理，识别错误论证。 掌握数据分析能力，对接触到的数字和统计数据保持警惕，不盲目相信。

以下是关于如何让 AI 协助您做 SOP 的相关内容： SOP 是一种文档化的流程，规定了完成特定任务的标准步骤。其存在确保了工作的一致性和可重复性，降低出错率。 SOP 的好处包括： 1. 提升工作效率，大大减少工作中的失误。 2. 节省时间，无需再花时间思考下一步，直接按流程操作。 3. 提升团队协作，让团队成员了解整个流程，便于分工合作。 制定一份有效的 SOP 关键步骤如下： 1. 识别重复任务，如回复邮件、准备报告等。 2. 分析流程，详细列出每个任务的执行步骤，考虑是否必要。 3. 制定标准，为每个步骤设定明确的标准和时间限制。 4. 文档化，将 SOP 流程写成文档，方便随时查阅和执行。 5. 测试与优化，在实际工作中测试并根据反馈调整。 借助 AI 助手建立和优化 SOP 可以帮助您在快节奏的职场中提升工作效率。例如在写作大纲方面，有一套列写作大纲的 SOP： 1. 头脑风暴，先把所有想到的点都记下来，重在数量，不自我审查。 2. 整理分类，将相关想法归类。 3. 细化每个部分，思考要说什么及用什么例子支撑。 4. 检查逻辑，确保各部分联系紧密，无重复或矛盾，调整顺序。 5. 预留互动，增加文章趣味性。 6. 检查，确保涵盖所学写作技巧。

以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。

目前可以通过以下方法让 AI 总结视频内容： 1. 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本，刷新浏览器后点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。 3. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可进行总结。 4. 总结完视频内容后还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。

以下是关于您上传视频并根据要求修改视频的相关信息： 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体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会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：

以下是一些能够上传 PDF 文件的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，还有以下相关信息： AI PDF（与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档。为冗长的文档提供上级摘要。 TXYZ 网站：是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

关于您上传数据到 Coze 数据库的数据安全保障问题，以下是相关信息： 合规说明方面： 不存在产出违法违规内容，包括色情暴力、政治敏感和违法犯罪等。 不存在爬取行为，遵循 robot.txt 爬虫协议，未使用匿名代理。 不存在版权争议问题，未爬取强版权资源、付费内容等。 不存在跨境数据传输，未使用海外 API 和海外模型。 有安全合规声明，作者声明作品没有侵权，作品安全可用且公开可接受。 Coze 数据库的功能特点： 知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容，还提供多样化的检索能力，能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识的不足，显著提升回复准确性。支持从多种数据源上传文本和表格数据，自动将知识内容切分成多个片段进行存储，并允许用户自定义内容分片规则，提供多种检索方式，适应各种使用场景。 数据库具备记忆能力，可以存储和检索用户的交互历史，以提供更加个性化的服务。支持实时更新，确保信息最新。能存储用户的交互历史，包括提问、回答和反馈，用于理解用户需求和优化对话流程，可进行个性化服务和错误纠正与学习。 综上所述，从目前的信息来看，您上传给 Coze 数据库的数据在一定程度上是有安全保障的。但具体情况还需参考 Coze 数据库的最新政策和规定。

以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告： 《》：Kimi 发布视觉思考模型 k1，在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》：由量子位智库发布，聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律，对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇，探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况，包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业，展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构，大致可分为：上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发），详细内容参见图 5 和图 6。 此外，还有以下相关的课件和内容供您参考： 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】：https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02：2023 年年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01：安克创新的 AI 实践分析：https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】

以下是为新手学习 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己的分享。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 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、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。

以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。

在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

要实现一个微信 AI 客服，您可以参考以下两种方法： 方法一： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果不想接到微信，自己使用，搭建完此系统即可，它也有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二： 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，若知识库内容不足，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”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为微信客服助手。 2. 准备以下内容： 根据 Bot 的目的、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 整理。 创建一个自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识，创建一个【工作流】，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。

以下是一些可以用于文件翻译的工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，WPS 文档具有翻译功能，可快速翻译办公文档，提高工作效率。

目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。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，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 AI 助手，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，它们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。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地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，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LORA 文件的后缀通常有.pt、.safetensors、.ckpt 等。LORA 是一种除主模型外常用的微调模型，常用于控制画风、人物、姿势等，其文件体量通常有几十上百兆，一般在 4M 300M 之间。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 的选项卡加载，可能还需要加入特定触发词。此外，safetensors 是一种由 huggingface 研发的开源模型格式，具有安全、加载迅速、支持懒加载、通用性强等优势，现在大部分开源模型都会提供这种格式。LoRA 和 LyCORIS 的后缀均为.safetensors。Textual Inversion 后缀为.pt 或者.safetensors，体积很小，一般只有几 kb，所在目录在 WebUI 中的 embeddings 目录下。当无法通过后缀名区分文件类型时，可以去到秋叶大佬整理的网站 https://spell.novelai.dev/，把文件拖进去查看类型。

以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。

AI 可以分析文件。在金融服务领域，生成式 AI 模型能够迅速汇总个体关键信息，预测洗钱者，进行更快的文档分析，用于培训和教育等，使合规工作更高效。 在专利审查方面，AI 也得到了广泛应用，例如： 1. 专利检索与分类：通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。如 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台。 2. 专利分析和评估：分析专利文本，评估新颖性和创造性，预测授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。如 Aulive、AIpowered image recognition tools 等平台。 在处理文档和数据方面，对于数据可以使用代码解释器，对于文档，Claude 2 适用于大型文档或同时处理多个文档，Bing 侧边栏适用于较小的文档和网页。代码解释器是一种 GPT4 模式，允许上传文件、编写和运行代码、下载结果等，可用于执行程序、数据分析等，尽管使用它进行未经培训的分析存在风险，但仍给许多专家留下深刻印象。