目前我在帮助出版社改教材，以下是步骤：1.将pdf转为word 2.将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式 3.将相关带29章的文本统一改成23章。哪一步可以借助ai更简便

以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结： 对于英语试题类的任务，如语法选择题： 步骤 1：提供清晰完整的试题图片。 步骤 2：下达指令，例如“这是一篇英语试题，给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题： 指令：将英语正文翻译为准确流畅的中文，并提供中英文对照。

DeepSeek 公式的发展历程如下： 2025 年 2 月 9 日，陈财猫分享提示词及小说创作心得，提到 DeepSeek 热度极高，微信指数达 10 亿多次，并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。

AI 图片生成视频的提示词公式如下： 1. 基础公式：主体+主体描述+运动+环境。例如：“一艘白色邮轮缓缓驶过海面。（A white cruise ship sails slowly across the sea.）” 2. 进阶技巧：对各部分进行详细描述，如“一只金色毛发的狗（描述主体）悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作）。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。（进一步描述主体动作细节）远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围。（描述环境氛围）（A goldenhaired dog strolls leisurely across a sunlit grassy field,the blades of grass bending gently under its paws.A soft breeze passes by,causing its fur to sway,and it occasionally lowers its head to sniff the ground.In the distance,the setting sun casts long shadows,creating a peaceful and serene atmosphere.）”这样可以使生成的视频更稳定、提升美感。 3. 语法方面： 注意权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，语法为：例如“alandscape”，在一开始，读入的提示词为：the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后，提示词将被替换为：a cyberpunk landscape，它将继续在之前的图像上计算。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 4. 其他方面： 指令参数：一般包括视频时长、分辨率、帧率等细节。PixVerse 默认生成 4s 时长的视频（会在后续更新中增加更长视频的生成），分辨率 1408×768。升级（Upscale）后，分辨率可以达到 4k，会导致生成所花费的时间比普通生成更长。 情感氛围：描述视频的情感基调或氛围，可用于人物的表情、环境氛围等的控制。 参考风格：可以输入参考的艺术风格等。

关于 WPS 表格公式的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供了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：这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能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。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于提示词的万能公式相关知识： 1. 提示词语法： 权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，例如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。 语法示例： alandscape，在第 16 步之后，提示词将被替换。 fantasy landscape with a，在不同步数提示词会发生变化。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 2. 提示词结构： 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。 简单公式： 复杂公式： 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 3. 提示词编写要点： 根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。 每个词语本身自带的权重可能有所不同，模型训练集中较多出现的关键词影响较大，较少出现的关键词可能输入多个相关词汇影响也有限。 提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重，如：字符。

微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据，以下是一些建议的步骤： 1. 数据获取与预处理： 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算： 按照用户需求的维度（如板块、国家、品牌等）对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成： 使用合适的图表库（如 matplotlib、Seaborn 等）将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析： 通过比较不同维度的数据，找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面，您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如，使用 Pandas 库进行数据处理和分析，使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助，如果您在实现过程中遇到具体的技术问题，欢迎随时向我咨询。

目前市面上将音频文件转为 MP3 格式的 AI 工具较多，常见的有格式工厂、迅捷音频转换器等。这些工具部分提供免费服务，但也有一些功能或高级版本需要付费。具体的付费情况会因工具的不同而有所差异。

以下工具可以将英文音频转为中文音频：Whisper。它和 llama 类似，采用 make 命令编译，之后去 ggerganov/whisper.cpp下载量化好的模型，然后转换音频即可。目前 Whisper 只接受 wav 格式，可以用 ffmpeg 进行转化。输出的 srt 文件如下所示： |Size|Parameters|Englishonly model|Multilingual model|Required VRAM|Relative speed| ||||||| |tiny|39 M|tiny.en|tiny|~1 GB|~32x| |base|74 M|base.en|base|~1 GB|~16x| |small|244 M|small.en|small|~2 GB|~6x| |medium|769 M|medium.en|medium|~5 GB|~2x| |large|1550 M|N/A|large|~10 GB|1x| 一般来说，对于英文音频，small 模型通常就足够了，但如果是中文音频，最好使用最大的模型。

以下是一些可以将段落文字转为图形的工具： LayerStyle 副本：从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。具有多种节点选项，如 size_as、font_file、spacing、leading 等。 Cartwheel：文本转 3D 动画工具，输入文字提示即可生成适用于多种用途的 3D 动画角色，支持指定动作，可以导出到任何 3D 程序中编辑。目前处于早期阶段，还在测试阶段，需排队。

以下为您推荐两个可将中文视频转为英文视频且口型能匹配的工具及相关信息： 1. 即梦 AI： 对口型是其视频生成中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。 主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户创作提供更多视听信息传达能力。 操作流程：可上传包含完整人物面容的图片，进行视频生成，待完成后点击预览视频下的“对口型”（嘴唇）按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言包括中文（全部音色）、英文（推荐“超拟真”内的音色）。 技巧：上传写实/近写实的人物单人图片，不支持多人物图片对口型；输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果；确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配；在生成的视频下方，点击【对口型】；输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成；先对口型，再超分补帧。 2. HenGen AI：近期公布了 AI 切换视频内语言的能力，并且能够将 Avatar 口型与视频相匹配。 如果您想要制作低成本的营销视频、企业宣传视频、培训课程，还可以使用 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品，用 Avatar 代替真人出镜。又如出海企业需要给产品（商品）推广、介绍使用体验，早在 21 年，诗云马良平台就推出了给视频中模特换脸、切换语言的能力，方便电商营销商家进行产品的本地化推广。

Qwen 2.5 Max 可以通过以下方式访问： 1. 目前，Qwen 2.5 Max 已在阿里云百炼平台上架，模型名称为 qwenmax20250125，企业和开发者都可通过阿里云百炼调用新模型 API。 2. 同时，也可以在全新的 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台上使用 Qwen 2.5 Max，直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。 此外，您还可以通过以下链接获取更多相关信息：

Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面： 功能定位：Refly 是一款国产应用，是全站式的文本创作工具，集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能，覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用，有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库：Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布，还可以自由添加（或购买）他人已经发布的知识库，这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形，而 Refly 没有此功能。 内容编辑器：Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式，Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计：Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计，尤其是 Agent 功能设计（包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等）得到了强化，以及依旧流畅酷炫的对话模式（包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等），Refly 未提及相关内容。 团队协作：Flowith 2.0 支持团队协作，允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow，Refly 未提及此功能。

以下是 2025 年 2 月 13 日的 AI 日报： 近 7 日更新日志： 《》：Codeium 是一款面向企业用户的 AI 编程工具，能提升开发效率，适合非科技企业。其新产品 Windsurf 结合 AI 助手和开发者工作流程，提供无缝协作体验。与 GitHub Copilot 和 Cursor 相比，在代码生成和上下文感知能力上表现更佳，价格有竞争力。 《》：OpenAI 产品负责人 Kevin Weil 称 AI 模型成本下降，智能水平提升。未来将推出 o3 系列模型，具备更强推理能力，并计划在 2025 年让聊天机器人在现实世界实际操作。 《》：OpenAI 即将推出 GPT5，预计所有用户可免费使用。GPT4.5 将是最后一个非推理模型，GPT5 将整合多项技术，具备自主思考和快速响应能力，ChatGPT 多项功能将被整合，用户将享受免费深度研究额度。 社区动态速览： 2000 亿欧元投资，设立 12 个 AI 超算中心，抗衡美国与中国的竞争。 Anthropic CEO：AI 发展将加速至超人级智能 预计 2026 2030 年 AI 将达到“超级天才”级别，若无监管可能失控。 Cerebras 为 Perplexity AI Sonar 搜索模型提供加速，搜索速度提升 10 倍，优化信息准确性与计算成本。 更多详细内容查看

Software 2.0 主要包含以下内容： 1. 神经网络不仅是机器学习工具箱中的工具之一，而是代表着软件开发的根本性转变，即软件 2.0。 2. 软件 1.0 由计算机语言开发，由程序员编写明确指令；软件 2.0 由更抽象、人类难理解的语言（如神经网络中的权重）开发，无法直接编写权重，而是为程序行为指定目标并写好程序骨架，利用计算资源在程序空间中搜索可用程序。 3. 对于神经网络，将搜索限制在程序空间的连续子集上，使用反向传播和随机梯度下降方法进行搜索。软件 2.0 的源码通常由定义目标行为的数据集和给定大致结构的神经网络结构组成，训练神经网络就是将数据集编译成最终的神经网络。 4. 如今，神经网络的结构及训练系统日益标准化，大部分“软件开发”工作变成组织、增加、调整和清理带标签的数据集，开发团队分为负责编辑和扩大数据集的数据标记员，以及维护训练相关基础设施和接口的人员。 5. 对于很多真实世界的问题，采集数据比显式写程序更容易，因此工业界正发生大量代码从软件 1.0 向软件 2.0 的重大转变。

以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。

以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、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，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。