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怎么利用AI实现爬虫

Answer

利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤:

  1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容,需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。
  2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装,可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。
  3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意,微信公众号文章可能有特殊的反爬措施,代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制,可能还需进一步处理,如设置请求头模拟浏览器访问等。
  4. 运行代码时,先复制安装库的命令并运行,然后点击左上方“+代码”按钮,新建一个新的代码块,再复制后面的代码并运行。
  5. 在和 AI 配合写代码的过程中,若遇到 Bug,可以直接将问题报给 ChatGPT,然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去(若还不行,就反复调试)。

另外,在许多情况下,我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后,期待会提高,此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成的开源工具,然后考虑付费服务,都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,能不编尽量不编。如果真要编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

在Colab中抓取网页的正文内容,你可以使用Python的requests库来获取网页的HTML源代码,然后使用BeautifulSoup库来解析HTML并提取所需的正文部分。下面是一个简单的示例代码,演示了如何实现这一过程。请注意,由于微信公众号文章可能有一些特殊的反爬措施,这段代码可能需要根据实际情况进行调整。首先,确保你已经在你的Colab环境中安装了beautifulsoup4和requests库。如果没有安装,你可以使用以下命令安装:然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容:这段代码会打印出你提供的微信公众号文章的正文内容。请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即soup.find那一行)可能需要根据实际的HTML结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。[heading3]运行你的代码[content]然后,把这两段代码分别复制进去,并运行。先复制第一段:!pip install beautifulsoup4 requests运行后得到下图到这里的pip,就是之前提到的「给未来商店打电话」,用来获取工具接下来,点击左上方「+代码」按钮,新建一个新的代码块最后,复制后面的代码,并运行,获得下面的结果:🎉恭喜你,爬虫写好了🎉[heading3]Tips[content]在和AI配合写代码的过程中,如果你遇到了Bug,类似:你可以直接将问题报给ChatGPT,就像我这样然后再把ChatGPT给出来的结果粘贴回去(如果还不行,就反复调试)

放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档

在许多情况下,我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求,并让我们获得正反馈之后,我们的期待也会不断提高,希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候,我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条:能不编,尽量不编[content]随着IT技术的发展,各种基础设施和工具越来越多,大多数需求都能找到现成的软件解决方案,只需权衡投入产出,进行评估即可。[搜索技巧的逆袭:在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具:例如制作白底图等功能,如果线上有现成的工具那最好。其次找插件:基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用:当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具,GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案,才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,何必为难自己呢?如果真的需要动手编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

大聪明我使用colab,请给我写一段代码,用于抓取https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ的正文内容ChatGPT在Colab中抓取网页的正文内容,你可以使用Python的requests库来获取网页的HTML源代码,然后使用BeautifulSoup库来解析HTML并提取所需的正文部分。下面是一个简单的示例代码,演示了如何实现这一过程。请注意,由于微信公众号文章可能有一些特殊的反爬措施,这段代码可能需要根据实际情况进行调整。首先,确保你已经在你的Colab环境中安装了beautifulsoup4和requests库。如果没有安装,你可以使用以下命令安装:然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容:这段代码会打印出你提供的微信公众号文章的正文内容。请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即soup.find那一行)可能需要根据实际的HTML结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。[heading3]运行你的代码[content]然后,把这两段代码分别复制进去,并运行。先复制第一段:!pip install beautifulsoup4 requests运行后得到下图到这里的pip,就是之前提到的「给未来商店打电话」,用来获取工具接下来,点击左上方「+代码」按钮,新建一个新的代码块最后,复制后面的代码,并运行,获得下面的结果:🎉恭喜你,爬虫写好了🎉[heading3]Tips[content]在和AI配合写代码的过程中,如果你遇到了Bug,类似:

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ai提示词
以下是关于 AI 提示词的相关信息: 存在“PUA 式”的 AI 提示词,如 Codeium & Windsurf 的相关提示词,以虚构的道德胁迫和极端情景迫使 AI 生成高质量代码,引发网友反感。 有一些关于提示词的项目合集,如 Awesome DeepSeek Integrations 项目,可帮助开发者启发灵感和探索新的 AI 应用场景。 对于 SD 新手,有以下提示词相关资源:Majinai、词图 PromptTool AI 绘画资料管理网站、Black Lily、Danbooru 标签超市、魔咒百科词典、AI 词汇加速器、NovelAI 魔导书、鳖哲法典、Danbooru tag、AIBooru 等。 在星流一站式 AI 设计工具中: 提示词用于描绘画面,输入语言支持中英文,通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等;可调整负面提示词帮助 AI 理解不想生成的内容;利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容;还可使用预设词组、辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。启用提示词优化能扩展提示词,更生动地描述画面内容。
2025-03-16
如何通过AI进行软件测试?有什么好用的AI工具,以及详细的步骤是什么?
以下是关于如何通过 AI 进行软件测试以及相关好用的 AI 工具和详细步骤的介绍: 一、基于规则的测试生成 1. 测试用例生成工具 Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 2. 模式识别 Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 二、基于机器学习的测试生成 1. 深度学习模型 DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 2. 强化学习 RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 三、基于自然语言处理(NLP)的测试生成 1. 文档驱动测试生成 Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 2. 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 四、基于模型的测试生成 1. 状态模型 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 2. 场景模拟 Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 五、实践中的应用示例 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 六、好用的 AI 工具 Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-16
描述相关概念的时候需要给ai什么指令
以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例: 在法律法规方面,如《人工智能法案》中,指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面,若指定生成某个页面(如首页、登录页等),可添加页面指令描述,如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台,关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计;对于信息类,关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是,目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,直接落地开发仍有距离,但随着 AI 技术的迭代,这种距离有望缩短。
2025-03-16
ai文本配音
以下是关于 AI 文本配音的详细内容: 使用剪映进行 AI 短片配音: 1. 打开剪映,点击左上角菜单——文本,从默认文本开始,点击默认文本。文本框会添加到轨道上、主编辑屏幕上和右边的属性栏。 2. 在右边文本框输入文字,可以是人物对话或短片旁白介绍。剪映提供了文案推荐和 AI 写旁白功能,目前限免。输入文字后,暂时不用管字体、字号、样式、颜色等设置,因为我们需要的是配音,不是字幕。 3. 点击上面菜单栏——朗读,会跳转到新界面,出现克隆音色和文本朗读两个按钮。 克隆音色步骤:点击克隆音色——点击克隆。如果使用电脑版演示,可能会提示未检测到麦克风,手机版可直接点击开始录制。 文本朗读:直接把输入的文本转换成剪映系统自带的各种成品音色,选择合适的音色,点击开始朗读即可生成。 4. 最后,删除输入的文本。如果想让文本成为字幕,可以用剪映里的字幕识别功能。 另外,还有 DubbingX 这个配音工具也不错。 如果想用 AI 把小说做成视频,大致制作流程如下: 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。
2025-03-16
AI怎么赚钱
以下是关于 AI 赚钱的一些信息: 首先,对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊,虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据,但结果显示赚钱并非易事。 其次,关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱,OpenAI 刚推出 GPTs 时,有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt,而在于数据和服务(定制化 Tools)。例如,WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs,小红书写作专家的作者通过收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。也许能赚到红利的钱,但这不是长久赚钱的方法。 另外,AI 收费按 Token 计费,Token 相关问题包括:Token 是双向收费的,汉字、阿拉伯语等不同语言的计费方式,Token 在企业信息化过程中的意义等。在企业环境中,了解 Token 有助于更好理解 AI 在企业中的落地,它类似于积木,通过搭建来完成应用从而提高效率。
2025-03-16
AI助手App需要运营吗
AI 助手 App 需要运营。为了更好地还原国内 AI 产品的现状,量子位智库从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性四大角度进行了数据统计。 在 APP 端,目前尚未出现比肩互联网时代现象级破圈之作的产品,且整体和海外同类型产品相差 5 倍以上。截至 2024 年 10 月,共 56 款产品的历史下载量超百万,8 款产品历史下载量超千万,夸克和豆包的历史总下载量已过亿。从单月新增来看,夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级,10 款产品可达百万级;DAU 方面,夸克 DAU 超过 2600 万,豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万;用户粘性方面,夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端,AI 智能助手赛道外的所有赛道基本处于停滞状态,AI 搜索、AI 写作、AI 生图等赛道甚至出现头部产品数据下滑或下滑后回升乏力的情况。用户规模方面,月总访问量超千万的共 7 款产品,包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上,共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万,19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次,13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 此外,如果想在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手,可以按照以下步骤操作: 1. 创建大模型问答应用: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认。也可以输入一些 Prompt 来设置人设引导大模型应对客户咨询。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存,在顶部导航栏右侧点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存。 2. 搭建示例网站: 点击打开提供的函数计算应用模板,参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 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。 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。 3. 为网站增加 AI 助手: 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,取消相关位置的代码注释。 点击部署代码,等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看最新效果,网站右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。
2025-03-16
小红书爬虫智能体
以下是关于小红书爬虫智能体的相关内容: 创建智能体: 1. 输入人设等信息,放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 工作流配置及注意事项: 1. 工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,可将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 2. 对于 Coze 智能体,使用单 Agent 对话流模式,编排对话流时注意配置 cookie 等,使用代码节点进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。测试时找到一篇小红书笔记,试运行对话流,确保成功。发布时选择多维表格,注意输出和输入类型等配置。 智能体示例: 小众打卡地智能体,输入旅游目的地城市可推荐 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其核心价值包括发掘特色景点、提供个性化建议、帮助获取高质量旅行参考信息及提供小红书文案。搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关 url、滤除需安全认证网站等、提取小众地点输出及进行图片搜索等。
2025-03-15
使用llm的爬虫工具推荐下,开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具: 1. Jina 开源的网页内容爬取工具:Reader API 能从网址提取出核心内容,并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本,确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库(Python 语言):在 crawlab 可以做到分布式爬取,非常高效。 3. GPT Crawler:主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中,为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,不使用 Python 自己的 request 库,而是使用 playwright 之类的浏览器,并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式,方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时,对于爬虫工具的选择,还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
ai爬虫
以下是关于 AI 爬虫的相关信息: Firecrawl Extract 是一款只需文字提示就能爬取任意网络数据的工具。它具有以下特点: 1. 通过自然语言提示,能轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。 2. 支持复杂数据提取,例如联系人信息、任务描述、动态价格等。 3. 兼容多语言与国际网站,能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。 4. 提供 API 集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。 相关链接: 另外,对于不会代码的人,也可以尝试使用 Python 和 AI 来完成爬虫应用。例如,可以让 ChatGPT 帮忙写抓取特定文章(如地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ )正文内容的程序,然后在 Colab 里运行。
2025-02-08
免费的网页爬虫相关Ai工具
以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ GPT Crawler:https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制您的专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 此外,在开源项目方面: 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库,同时为方便 LLM 理解和抓取,将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具,duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现,因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。
2025-01-25
有与网页爬虫相关的AI工具吗
以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ GPT Crawler:https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫,自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息,并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT,便可快速定制专属 GPT,打造个人知识库或者智能助理。 此外,在开源项目中也有相关工具,如: 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考,其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取,使用了 playwright 之类的浏览器,将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具,duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。
2025-01-25
python实现网页爬虫
以下是使用 Python 实现网页爬虫的详细步骤: 首先,在 Colab 中抓取网页的正文内容,需要使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 在开始之前,要确保已经在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装,可以使用以下命令安装: ``` !pip install beautifulsoup4 requests ``` 然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_webpage_content: response = requests.get soup = BeautifulSoup 这里根据实际网页结构调整提取正文的部分 例如:content = soup.find return content url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ' print ``` 请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。 在和 AI 配合写代码的过程中,如果遇到了 Bug,可以直接将问题报给 ChatGPT,然后再把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去(如果还不行,就反复调试)。 另外,Python 在自动化方面应用广泛,例如办公软件自动化(pythondocx 用于 Word 文档、openpyxl 或 xlsxwriter 用于 Excel 文件、pythonpptx 用于 PPT、PyPDF2 用于 PDF)、爬虫(requests 用于发送 HTTP 请求、selenium 用于模拟浏览器交互、BeautifulSoup 和 lxml 用于解析 HTML 和 XML 文档)、测试自动化(unittest 和 pytest)、容器与虚拟化自动化(dockerpy 用于 Docker 容器管理)等。
2025-01-02
我如果想利用ai实现商业应用,请问我应该从什么开始学习
如果您想利用 AI 实现商业应用,可以从以下方面开始学习: 1. 微软相关课程: 《面向商业用户的人工智能学习》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/introductionaiforbusinessusers/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《人工智能商学院》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/transformyourbusinesswithmicrosoftai/ (和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发) 《机器学习入门课程》:https://github.com/Microsoft/MLforBeginners 《视觉》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/createcomputervisionsolutionsazureai/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《自然语言处理》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/explorenaturallanguageprocessing/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/developaisolutionsazureopenai/?WT.mc_id=academic77998bethanycheum 2. 清华创协独立开发的 AI 应用开发实训营: 活动主题:以独立开发模式做可商业化的 AI 应用,从零到一打造具有商业化潜力的 AI 应用,学习产品设计、应用开发、运营与增长,并产出至少一个具备商业化潜力的 AI 应用。 课程亮点:实战为王,项目驱动,采用“理论认知+动手实践”双轨模式,在真实项目中积累经验;专业导师,深度指导,邀请独立开发者、资深工程师、产品经理提供指导与建议;资源支持,助你腾飞,提供 API、算力等资源支持,降低开发成本。 课程框架:暂未详细说明。 3. 了解七大行业的商业化应用: 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草等。 教育:协助评估学生学习情况、定制化学习内容、论文相关工作等。 游戏/媒体:如定制化游戏、动态生成 NPC 互动等。 零售/电商:包括舆情监测、品牌营销、库存管理等。 金融/保险:如个人金融理财顾问、欺诈活动风险检测等。 制造业/汽车:涵盖生产计划、产线预测性维保辅助等。 生命科学:包括研发阶段靶点发现、医学文献处理等。 此外,ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。
2025-03-15
我想写一篇本科生论文,利用ai工具来帮我更好完善,需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中,以下是一些常用的 AI 指令和相关工具: 1. 内容生成和辅助写作: 指令示例:“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。” 工具:Grammarly ,通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量;Quillbot ,一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索: 工具:Zotero ,结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献;Semantic Scholar ,一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析: 工具:Google Colab ,提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化;Knitro ,一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: 工具:LaTeX ,虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式;Overleaf ,一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: 工具:Turnitin ,一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性;Crossref Similarity Check ,通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是,使用这些 AI 工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
我没有编程专业知识,想学如何利用AI做软件开发
如果您没有编程专业知识但想利用 AI 做软件开发,以下是一些建议和相关信息: 在软件开发方面,AI 辅助编程工具如 Cursor、Windsurf 可帮助您解决编程问题。面试时,可观察候选人如何向 AI 提问、判断 AI 代码的正确性以及调整 AI 生成的代码。 例如 Trae 这样的 AI 编程神器,能高效生成代码,支持多技术栈,且具有动态调整的潜力。如生成任务清单应用和根据 UI 设计图自动生成项目代码,但可能存在一些不完善之处,可继续让其调整。 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发具有一定可行性,但需强调组员主观能动性,文档并非唯一最佳方式,可尝试简短描述或 Prompt 辅助代码生成。 对于后端 Java 程序员转向 LLM 方向,可借助 AI 编程工具熟悉 LLM 原理,开展相关 Side Project,将 AI 当老师边做边学,坚持使用 AI 辅助编程。 相关链接:
2025-03-13
如何利用aigc生成高质量的logo?
利用 AIGC 生成高质量的 logo 可以参考以下方法: 1. 在 AIGC 1.0 时代,AIGC 主要起到产生参考图像的作用,可使用 ControlNet 但存在一定局限性,如无法精确控制某些特征材质,不过适合整体全身材质风格替换,能以正视图或手绘线稿图输入 ControlNet 进行控制。 2. 在 AIGC 2.0 时代,基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练可直出较高质量的形象,但对于要求较高的场景仍存在问题,如四肢比例失调、手指数量错误等,随着技术更新有望解决。 3. 可以使用 Midjourney 等生成式 AI 工具为企业创建徽标,将相关提示与企业信息结合,制作适合自身品牌个性和价值观的定制徽标,提示种类丰富并提供设计样例。 同时需要注意,目前的 AIGC 工具仍存在问题,真正的完美落地仍需要专业设计师的大量介入与修复。拥抱 AIGC 是为设计师提供辅助工具,而非完全取代传统设计方法或设计师。
2025-03-13
如何利用人工智能破解无人机通信协议
目前没有关于如何利用人工智能破解无人机通信协议的相关内容。破解无人机通信协议是不合法且不符合道德规范的行为,可能会导致严重的法律后果。在合法和合规的前提下,人工智能可以用于优化无人机的通信效率、增强通信安全性等方面。
2025-03-13
我是一名短视频创作者,我自身有自己写的现代诗歌,但是因为自己的声音不好,所以想自己制作一个利用网络音频和AI视频来展示我创作的诗歌的coze工作流,但是我对于ai的提示词有很多不明白的地方,您能够给我帮助吗
以下是为您提供的关于利用网络音频和 AI 视频展示诗歌的 Coze 工作流的相关指导: 1. 整体结构和参数配置: 工作流通常包括开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块和输出结果模块等。 每个模块都有其特定的参数配置,例如在开始模块中选择源语言和目标语言等。 2. 标题大模型参数配置: 您需要作为小红书爆款写作专家,根据输入内容产出 3 个标题,采用二极管标题法创作,并善于使用吸引人的特点和爆款关键词,同时要符合小红书平台的标题特性和创作规则。 3. 内容大模型参数配置: 作为小红书爆款写作专家,根据输入内容产出 1 篇正文,每段话包含适当的 emoji 表情,文末有合适的 tag 标签。写作时要注意风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法、一些小技巧、爆炸词等,文章尽量口语化、简短,在 200 字左右。 4. 图片 Prompt 大模型参数配置: 作为绘图 Prompt 大师,将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 5. 工作流创建步骤: 点击工作流后面的“+”添加工作流,然后创建工作流。 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述要清晰。 初始化工作流后,会生成开始模块和结束模块,左边有各种插件和搭建 Agent 的工具,可根据需要添加和使用。 希望以上内容对您有所帮助,如果您在具体操作过程中还有其他疑问,请随时向我咨询。
2025-03-12
现在可以实现0基础制作爆款视频的工作流了么
目前可以实现 0 基础制作爆款视频的工作流,以下是一些相关策略和方法: 1. 发布视频时,鼓励粉丝评论他们想看到的内容或让他们为新内容命名,以增加互动性和激发创意。使用吸引人的标题和描述,包含相关关键词和标签,便于在平台上被更多人发现。 2. 考虑与其他领域的创作者或品牌合作,扩大受众范围。 3. 了解观众最活跃的时间,选择合适的时间发布视频,以最大化观看量。分析前几次视频的数据,从中获得灵感,调整创作方向。 4. 以生物融合项目为例,如野牛与霸王龙的融合,视频分为两个镜头,每个镜头分别是一幅图。第一幅图是融合前,图像中央是一条从上到下的、发光的 DNA 双螺旋结构,纵向贯穿整个画面,把画面一分为二;第二幅图是融合后的,融合后的生物非常可怕、霸气,巨形怪兽,画面为阴暗风格,给人震撼。 5. 对于小红书爆款单词视频,先拆解模板的制作流程,逐个轨道分析图片、音频、文字轨道,理解思路后用相关工作流搭建。制作固定的元素,如在测试工作流中增加插件将图片和音频合并成视频等。
2025-03-15
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍: 应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术: 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。 智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向: 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。 2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。 4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: 1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息: 1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
2025-03-14
在开会时实现AI识别语音成文档
目前在开会时实现 AI 识别语音成文档的技术已经较为成熟。常见的实现方式有使用专门的语音识别软件或服务,例如科大讯飞、百度语音等。这些工具通常可以实时将会议中的语音转换为文字,并生成相应的文档。在使用时,需要确保有良好的录音设备以获取清晰的语音输入,同时要注意对识别结果进行适当的校对和修正,以提高文档的准确性。
2025-03-13
我是小白,想做一个自媒体全媒体一键管理AI,帮助自媒体创业者一键管理全媒体平台的数据,内容,客户以及产品,怎么实现
要实现自媒体全媒体一键管理 AI 帮助自媒体创业者管理全媒体平台的数据、内容、客户以及产品,可以参考以下思路: 首先,对于将 PDF 一键变成能玩的可视化网页,整体思路来自于归藏。在藏师傅的基础上稍作修改的 prompt,目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最佳,其他大模型生成的审美可能稍差。可以将 prompt 用于 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能使用 Claude 3.7 的产品。 使用时,prompt 整体基本可复制,但细节部分需修改: 1. 作者信息部分改成自己的内容。 2. 媒体资源部分,可加上自己特定要出现的图片/视频。不需要的直接删掉这一块。若使用网上现成的图片,直接右键复制图像链接;若是自己的图片,可使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片生成公链,然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。注意文档上传时,图片不要跟着文档一起上传,可能会有显示错误,尽量用公链。 虽然上述是关于将 PDF 变成可视化网页的方法,但其中的思路和技术或许能为您实现自媒体全媒体一键管理 AI 提供一些启发和借鉴。
2025-03-13
如何用coze实现一个心理学调研的智能体?最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建,左侧「选择节点」模块中,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时: 1. 关于模型选择,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用,进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12