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如何借助AI快速记单词

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以下是借助 AI 快速记单词的一些方法:

  1. 利用 AI 雅思单词书:通过语言智能生成单词的巧记方法,统计单词使用频率,注重趣味性和实用性,不刻意背单词,将大模型设定为英语老师,使行文亲切易懂。
  2. 利用 AI 批量制作单词卡片:
    • 需求分析:选用搞定设计批量产图,降低人工成本,节约时间,制作可无限套用的模板。
    • 提示词编写测试:明确生成符合要求的单词卡内容和填入 Excel 文件的目的,给出基本示例和规则限制,测试结果虽有不足但大体格式符合要求,可通过复制粘贴调整。
    • 批量产出:上传压缩文件,完成套版获得符合要求的单词卡片。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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1215 Demo Day | 首期项目收集

针对单词的巧记方法是编者基于自己的方法论和对单词的理解编写的,带有强烈的个人属性。编者专注于思考记忆方法,在对单词的联想和派生难以顾及。我们希望通过语言智能生成单词的巧记方法,同时统计单词的使用频率,让编者专注于单词的使用性与地道性,让单词既实用,又能被记住。我们主张不刻意背单词,注重单词助记的趣味性和实用性,单词的反复出现是记忆的关键。我们将大模型的身份设定为英语老师,使单词书行文亲切、易懂,带有“亲切感”,避免了一般单词书的“距离感”与词典工具书的艰深晦涩。1.人工智能-科技赋能知识我们希望通过语言智能搜索分析最新的英语语料,将拆分语块、生成知识点、编写助记方法、派生联想的过程完全自动化,将生产的工作交给智能体,而将评价筛选这种富有创造性的工作留给人类。同时,我们会开发记忆曲线,让单词的出现更能加深记忆。另外,大模型每次生成的内容不一定相同,避免了单词内容的死板、僵化。

AI 应用到工作场景:如何利用 AI 的方式批量制作单词卡片

既然我们提到,是制作英文小卡片,那最好的方式就是可以批量生产。之前我做过很多种类型的卡片,都是使用ChatGPT的代码解释器,有的很好看,也很好玩。但是毕竟代码解释器的效率很低,生成的很慢。而且利用Python做图效率也并不会特别高,同时调整的格式文字都有很多限制。所以这次选用了搞定设计来批量产图。为什么选择搞定设计呢?首先,我的单词卡既然是想要发的,那就必须无限性的降低我自己的人工成本,也就是尽可能的节约时间,最好是我做一个模板,可以无限套用,不用太多修改。PS的脚本是可以完成的,但是其实对新手就没那么友好,有一定的上手难度,但是搞定设计就很容易了。这边模版的设计,就先跳过啦,有本身AI的加成,其实模板很容易制作的。我先做了一张相关的单词卡。然后我们利用搞定设计的批量生产功能。步骤如下:1、点击右上角三个点2、选择批量套版3、按照步骤依次点击4、保留要替换的部分,去掉不需要替换的部分(命名是可以修改的,但要保证始终一致哈)5、批量产出页面有两种方式,一种是在这个表格中,手动添加信息,另一种就是我们今天要使用的方法。6、点击批量导入内容7、下载模版8、查看模板模板本身是需要一个压缩格式的文件(zip,rar,7z),内涵一个Excel文档,这也就是我们要放置内容的地方。格式是固定的,那我们也不进行修改了。我们要做的就是,怎么快速填入这些内容。这边我们就要使用ChatGPT来辅助我们完成了。使用ChatGPT主要有两个目的,一是生成对应的单词内容,最好可以批量生产,就是我一次输出几个词,都可以按照要求的格式来进行输出,二是把输出的内容整理好,放入Excel文件中。接下来让我们编写提示词。

AI 应用到工作场景:如何利用 AI 的方式批量制作单词卡片

这段提示词,其实写的挺简单的。简单来说,就是最外围的核心就是我的两个目的。1.生成符合要求的单词卡的内容2.按照对应的位置把内容分别填入Excel文件中在生成过程中,我首先给个一个基本的示例,这是GPT能够完成这段任务最核心的依托。然后根据不同的生成内容限定了一点规则。同样的关于第二部分,我也是给出了一段基础的自然语言描述,然后利用附加规则的方式给出了更多的限制。这样确保能够按照我的要求来输出Excel文档给我。[heading3]二)测试结果[content]我一起输入了五个单词,可以实现同时解析。但是效果有的稍微差一些,可能主要是因为给的方法论不足,但是大体格式是符合我的要求的。关于第二部分,如下图:我们可以看到,其实他有按照我的要求把内容填进对应的空格中,但是改变了最初的一些设定。可能是因为一些兼容性的问题,但是依然不妨碍我们使用,简单的复制粘贴即可。我们把Excel下载下来,复制他填好的表格。粘贴到我们的表格中。(因为要多次使用,记得留好原Excel的备份文件。)注意这里需要上传的是压缩文件,所以我们先压缩一下。(rar格式的文件,我试了下,但是上传的时候看不见,不知道什么问题emmm)[heading3]三)批量产出[content]上传压缩文件上传成功后,如图中1所示,然后我们点击2完成套版。然后,我们就获得了符合我们要求的几张小卡片。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道: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:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,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的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
我自己想做一个英语背单词的游戏,让AI写出Markdown代码运行后,发现问题很大,但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗?
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用,常用于文档格式化,但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏,更适合使用编程语言,如 Python 等。在处理代码问题时,您可以参考以下方法: 1. 对于编程小白,向 AI 提供代码范例,尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例,减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称,以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式,对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能,复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚,多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意,可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI,并告知错误的结果或者报错信息,让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式: 以上是我目前的 python 代码,我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外,在游戏开发与修改过程中,还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如,三个重要文件需在一个文件夹,本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时,需注册、实名制,审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
AGI 是什么英语单词缩写
AGI 是通用人工智能(Artificial General Intelligence)的缩写。通常来说,它指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统,能够像人类一样思考、学习和执行多种任务。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级,分别为: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2025-03-17
AGI是什么单词缩写
AGI 是“Artificial General Intelligence”的缩写,意思是通用人工智能,指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。目前 AI 分为 ANI 和 AGI,ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)得到巨大发展,但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等,而 AGI 能做任何人类可以做的事。部分人觉得 LLM 具有 AGI 潜力,LeCun 反对。在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。
2025-03-13
那如何用ai工具进行单词学习?
以下是一些利用 AI 工具进行单词学习的方法: 1. 利用智给猜词功能,通过意思提示、漫画等方式猜测单词,让学习变得趣味盎然。例如,根据给出的四格漫画猜测单词,或者根据首字母提示猜测单词。 2. 借助一些 AI 网站,如 NotionAI/ChatGPT 等,进行单词学习。 3. 对于学习英语单词,可以使用 FluentU 平台,它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。选择学习语言后观看视频并完成相关练习,以积累词汇和提升听力理解能力。 4. Memrise 结合了 AI 技术,会根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言后使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 希望这些方法对您的单词学习有所帮助。
2025-03-13
我需要一个能够生成适合初中生的个性化的英语单词清单,用什么工具比较合适
以下为您推荐几种适合生成适合初中生个性化英语单词清单的工具: 1. DeepSeek:您可以输入单词主题、图片风格、单词数量等,它会为您输出指定数量的相关单词,并以数组形式呈现,包括单词、中文、美式音标以及相关的英文句子和中文翻译。 2. Claude:您可以输入任意三个中文词语或一个主题让其随机生成 Word Search 表格,有助于提升初中生的语言能力、专注力、认知能力等。 3. 利用搞定设计结合 ChatGPT:通过搞定设计制作单词卡模板,然后使用 ChatGPT 生成单词内容并整理放入 Excel 文件中,实现批量制作单词卡片。
2025-02-26
如何用AI 工具背单词
以下是一些利用 AI 工具背单词的方法: 1. 利用提示词批量制作单词卡片: 明确生成单词卡的内容和将内容填入 Excel 文件的目的。 给出基本示例作为 GPT 完成任务的核心依托,并根据生成内容限定规则。 对输入的单词进行解析,可能存在效果稍差的情况,但大体格式符合要求。 上传压缩文件并完成套版,获得单词卡片。 2. 借助 AI 进行单词查询与学习: 可直接查询陌生单词及意思,部分工具带音标但显示可能有问题。 利用提示词构建情景或组成故事,采用情景记忆法、联想记忆法等背单词。 3. 在英语课堂中结合 AI 工具: 老师带着学生使用 AIGC 工具,学生提出 prompt,老师做引导。 让 AI 生成学生能懂的英文解释和有上下文的例句,形成生词库。 用 AI 工具灵活加工生词,生成题目、游戏或整篇文章帮助学生复习单词。 让学生在辩论准备中自主使用 AIGC 工具,如用 ChatGPT 协助头脑风暴和模拟对手。
2025-01-17
如何借助AI帮助自己通过职称考试
很抱歉,目前知识库中没有关于如何借助 AI 帮助自己通过职称考试的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下几种方式利用 AI 来辅助备考: 1. 使用智能学习工具,如具有个性化学习计划制定功能的 APP,根据您的知识水平和考试要求为您生成专属的学习路径。 2. 借助语言模型类的 AI 工具,如 ChatGPT 等,向其咨询考试重点、难点,获取学习建议和解题思路。 3. 利用 AI 智能题库,进行有针对性的刷题练习,通过智能分析您的答题情况,找出薄弱环节进行强化。 4. 运用 AI 辅助的笔记整理工具,帮助您更高效地梳理知识点,形成系统的知识体系。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-08
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
我想借助ai学习法语,我应该如何进行?
以下是借助 AI 学习法语的一些方法和推荐的工具: 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。 4. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 来个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择要学习的语言,并按照课程指引进行学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化的课程和练习,重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户,选择语言课程,按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)进行学习。 5. AI 对话助手: ChatGPT:可以用来模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题,甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音命令或文本输入与助手进行互动,练习日常用语。
2025-03-01
怎样借助deepseek快速读完一本书
借助 DeepSeek 快速读完一本书可以参考以下方法: 1. 让 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读:例如在读项飚的《跨越边界的社区》时,可让 DeepSeek 解释作者的写作意图和思路。 2. 利用提示词提升 DeepSeek 的能力: 进行效果对比,如用 Coze 做小测试。 按照以下步骤使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能,优化输出质量等。 3. 用 DeepSeek 翻译一本原版书: 运行逻辑:以 PDF 格式文件为样本,以标点符号和换行符为依据获得完整句子和段落。 前期准备: 安装依赖,如 Python 及一些相关依赖。 准备 API,可参考相关教程获取字节火山 DeepSeek 系列 API。 注意事项:原版书可能涉及敏感内容,国内大模型有过滤机制,部分内容 DeepSeek 处理不了,可转移去其他模型。
2025-02-28
我能否借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人
您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高,代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等,但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:省去建模流程直接生成数字人的展示图片,但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高,可以使用,典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向,但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:不仅仅是语音交互,还可以通过添加摄像头数据获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流时不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块,开发工作量巨大,迭代难度也很高,对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量,现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架,它们有大量的开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中,使用了 dify 的框架,利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并且实现相对复杂的功能,比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制,从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台,然后部署自己的模型。此外,数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,能够保持更好的扩展,比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意: 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
我当前的工作是逐字核对PDF文档和word文档,并按pdf文档将word文档修正,如何借助AI工具实现
以下是一些可以帮助您实现将 PDF 文档与 Word 文档进行核对和修正工作的 AI 工具及方法: 1. DeepL(网站):访问,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):在安装插件后,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):在下载并安装 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,再在点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):在点击导航栏「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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-15
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
物质三态变化图,用什么ai工具能快速绘制?
以下是一些可以快速绘制物质三态变化图的 AI 工具: 1. 麻省理工学院与瑞士巴塞尔大学合作开发的机器学习框架,利用生成式人工智能模型自动绘制物理系统的相图,几乎无需人类监督。 2. 在软件架构设计中,以下工具可用于绘制相关视图,包括物质三态变化图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括物质三态变化图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源的建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建相关视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费的开源工具。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具。 此外,Photoshop 2023 Beta 爱国版在某些图像处理和绘图方面也具有一定的能力,但可能不是专门针对物质三态变化图的绘制。
2025-04-11
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 AI 产品经理,可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,最好能将两者结合。 3. 落地应用级:拥有成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,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。AI 本质上是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,当 AI 与多维表格结合,为用户带来了更多可能性,任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中,如多维表格 AI Maker Day,参与者来自不同领域和岗位,有着各自的优势和想法,包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法: 1. 模型的下载: 如果因为环境问题,可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384(视觉模型):siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip,在地址栏输入 CMD 回车,打开命令行,输入下面的命令拉取模型(也可以在网盘里下载)。 image_adapter.pt(适配器):连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征,使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,如果该文件夹不存在,就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型):大型语言模型,负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM,地址栏输入 CMD 回车,在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载: flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载: 最后我们再下载 dev 的工作流: 。或者下面官方原版的图片链接,图片导入 comfyUI 就是工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08