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哪种AI更擅长数学模型搭建与计算

Answer

以下几种 AI 在数学模型搭建与计算方面表现较为出色：

  1. Llama 3.1：是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT-4 相抗衡。
  2. AlphaGeometry：在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色，解决了 30 题中的 25 题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。
  3. 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的中国模型：在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色，且中国模型更能优先考虑计算效率。
  4. MathGLM 系列模型：
    • MathGLM-2B：在训练数据充足的情况下，能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，结果显著超越 GPT-4。
    • MathGLM-Large：采用不同变体作为骨干来训练，赋予其基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。

大型语言模型处理数学计算的一些解决办法包括：

  1. 引入编程插件：将数学问题转化为编程问题，并引入编程插件来处理。
  2. 教会模型数学法则：教导语言模型数学计算的规则。
  3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板：创建标准模板，使语言模型按预定义规则和步骤执行加法计算。
  4. 结合图像模型：对于涉及空间概念的数学问题，结合图像模型辅助处理。
  5. 提供充足的语料和样本：为语言模型提供充足的数学计算样本和语料，让模型从中学习并改进数学计算能力。
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References

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Llama 3.1是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与GPT-4相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。上图为人们关于Llama 3.1 405B与GPT,Claude的评估，win:胜Tie:平Loss：输借助AlphaGeometry，符号推理引擎得以拯救谷歌DeepMind与纽约大学团队使用符号引擎生成了数百万条合成定理和证明，利用这些数据从零开始训练了一个语言模型。AlphaGeometry在语言模型提出新构造，与符号引擎执行推理交替进行，直至找到解决方案。令人印象深刻的是，AlphaGeometry在奥林匹克级几何问题基准测试中解决了30题中的25题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。第二好的AI表现仅得10分。它还展示了泛化能力——例如，发现2004年国际数学奥林匹克问题中的一个具体细节对于证明并非必要“尽管受到制裁，中国LLMs在排行榜上风头正劲”由DeepSeek、零一万物、知谱AI和阿里巴巴开发的模型在LMSYS排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补GPU访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了MoE架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像Common Crawl这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

问：大模型对于数学计算的一些解决办法

大型语言模型在处理数学计算时，尤其是复杂的数学问题时，可能会遇到一些困难。以下是一些解决办法，以帮助大型语言模型更好地处理数学计算：1.引入编程插件：一种解决方案是将数学问题转化为编程问题，并引入编程插件来处理。通过编写代码来执行数学计算，然后将结果返回给语言模型，以获取正确答案。2.教会模型数学法则：类似于小学生学习加法法则的方式，可以教导语言模型数学计算的规则。通过定义数学计算的规则和步骤，让语言模型学习如何正确执行数学运算。3.标准化自然数加法计算prompt模板：创建一个标准的自然数加法计算prompt模板，使语言模型能够按照预定义的规则和步骤来执行加法计算。这种方法可以帮助模型更好地理解和解决数学问题。4.结合图像模型：对于涉及空间概念的数学问题，可以结合图像模型来辅助处理。图像模型可以帮助模型更好地理解几何问题，并提供更准确的答案。5.提供充足的语料和样本：为语言模型提供充足的数学计算样本和语料，让模型能够从中学习并改进数学计算能力。通过更多的训练和数据，模型可以提高对数学问题的理解和处理能力。通过以上方法，大型语言模型可以更好地处理数学计算，并提供更准确的答案。这些方法可以帮助克服语言模型在数学问题上的一些局限性，提高其数学计算能力。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

智谱·AI 开源模型列表

以下模型，以便用户使用我们多元化的产品。|模型|介绍|代码链接|模型下载||-|-|-|-||WebGLM-10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|[WebGLM](https://github.com/THUDM/WebGLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM)||WebGLM-2B|||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM-2B)||MathGLM-2B|在训练数据充足的情况下，20亿参数的MathGLM模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到100%，其结果显著超越最强大语言模型GPT-4在相同测试数据上18.84%的准确率。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/cf429216289948d889a6/)||MathGLM-500M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/c80046ec7e234be4831b/)||MathGLM-100M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/a6ca369a212c4df08359/)||MathGLM-10M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/16a914d6db2a4b8f80f5/)||MathGLM-Large|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。此外，还使用ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B作为基座模型来训练MathGLM。这些骨干模型赋予MathGLM基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/3d138deaf93441b196fb/)|

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现在有哪些做音乐的AI平台
以下是一些做音乐的 AI 平台： ：前身为“Definite Technologies”，开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 ：自适应 AI 音乐平台，通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 ：基于 AI 的音乐助手，包括歌词写作助手。 ：实时音乐、音频和视频创作平台。 ：为创意媒体应用提供合成歌声。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。
2025-03-05
ai排版
AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式，特别是在处理学术论文和专业文档时。以下是一些流行的 AI 文章排版工具及相关介绍： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹 AI 工具，但广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等更适用。 在文章排版的 AI 提效方面，GPT 可以先分析原文，列出需要加粗和引用的句子让您确认。解释引用格式后，您确认需要加粗的内容，GPT 输出排版后的文章，点击“复制代码”粘贴到微信 Markdown 排版器。 如果您在飞书文档写文章时忘记加粗重点句子，可利用以下方法让 AI 帮忙：首先，打开 GPTs（https://chatgpt.com/g/gauDv1yCnbwenzhangmarkdownpaibandashi），若打不开则跳过。接着，把从迅捷 Markdown 编辑器复制下来的文章内容发送给这个 GPTs。但注意，此方法需要用到 ChatGPT4o 并懂一点 Markdown 语法，若未用过也不懂或有自己加粗重点句子的习惯，则不建议学习此方法，应选择高效的方式，不为了 AI 而 AI。
2025-03-05
aiarty image
以下是关于 AI 图像相关的知识： 图像高清修复与无损放大： 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入时，添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。 图像高清修复使用 Iceclear/StableSR 模型，搭配 Stable SR Upscaler 模型和合适的提示词，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）。 图像高清放大使用 realisticVision 底膜，搭配提示词反推 node 和 tile ControlNet 提升画面细节感，并使用合适的高清放大模型进行二次放大。 星流一站式 AI 设计工具的右侧生成器入门模式中的图片参考： 可以使用图像控制功能精准控制生成图像的内容和风格。 入门模式只能使用以下四种参考功能，包括全部图片参考功能，如原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等，以及 SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 Zoom Out 全尺寸扩展： “全尺寸扩展”选项允许将放大图像的画布扩展到原始边界之外，不更改原始图像内容。 Zoom Out 不会增加图像的最大 1024 像素 x 1024 像素大小。 放大图像后会出现相应按钮，如 Zoom Out 2X、Zoom Out 1.5X，非方形图像还可通过 Make Square 调整纵横比使其成为方形。
2025-03-05
有哪些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具？
以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建步骤： 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat），接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答利用了大模型的 RAG 机制，全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再使用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能，需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传文章内容。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以结合知识库返回的内容进行回答。
2025-03-05
AI修改多维表格
以下是关于 AI 修改多维表格的相关内容： 创建带有 AI 能力的飞书多维表格： 某些字段由 R1 生成可能存在问题，需将其复制到下一个字段。例如，第六个字段“金句输出”，选择公式中的“金句提炼.输出结果”；第七个字段“概要内容提炼”用 DeepSeek R1 提炼，同样打开“获取更多信息”里的“输出结果”，第八个字段会自动出现“概要内容提炼.输出结果”，第九个字段“概要内容输出”用公式复制第八个字段。这样输入第一个链接，后续字段会自动生成，完成 AI 数据库设置。 利用飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青： 在“谁是人类”活动中创建拟人化 bot 青青，人设为可爱有趣、擅长回答刁钻问题。 发布时配置飞书多维表格，输出为文本，配置多维表格输入表单，选择控件的字段选择器，给字段标题起名“question”，可选择全量发布或仅自己可用，审核通过即发布成功。 飞书多维表格的特点和应用： 多维表格是人人爱用的工具，能将奇思妙想快速变成实际可用产品。 当 AI 与多维表格结合，带来多样可能性，涌现大量智能业务系统，任何人都能搭建，人人都可以是 AI 产品经理。 2024 年 10 月 26 日将在上海字节跳动工区举办多维表格 AI Maker Day，规模 200 人，时间为下午 13:00 18:00，嘉宾包括飞书产品团队、“通往 AGI 之路”社区、科技行业博主，议程暂定。
2025-03-05
如何在电脑硬件配置普通的情况下，用AI搭建知识库
在电脑硬件配置普通的情况下，用 AI 搭建知识库可以参考以下几种方法： 使用阿里云百炼： 1. 上传文件：在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据，根据引导上传相关文档。 2. 建立索引：进入，根据引导创建一个新的知识库，并选择刚才上传的文件，其他参数保持默认即可。 3. 选择向量存储类型时，如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据，可选择 ADBPG。 4. 引用知识：完成知识库的创建后，可以返回进入到刚才创建的应用设置界面，打开知识检索增强开关、选择目标知识库，测试验证符合预期后点击发布。 使用 GPT： 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，涉及到给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5，也就是当前免费版的 ChatGPT 一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字。为了使用 GPT 的语言能力来处理大量的领域知识，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。参考 OpenAI embedding documents。embeddings 是一个浮点数字的向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的关联性。小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。 使用 Dify： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集，为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，在应用设置中，可以配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。
2025-03-05
前馈神经网络、循环网络、对称连接网络区别是什么，当前大语言模型属于前面说的哪种网络架构，为什么这种网络架构流行
前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。
2025-02-25
神经网络从架构上有哪几种类型，当前流行的大语言模型用哪种类型神经网络，为什么这种神经网络架构更为流行
神经网络从架构上主要有以下几种类型： 1. 马尔科夫链：用于文本生成。 2. 循环神经网络（RNN）：可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络（LSTMs）：在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer：当今最流行的模型大多基于此架构，包括流行的大型语言模型，如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型，如 GPT3、ChatGPT 等，多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于：它更擅长自然语言生成任务，能够根据用户输入生成相应的内容。同时，Transformer 架构具有延长的注意力广度，能够更好地处理长序列数据，提高模型的性能和表现。
2025-02-25
豆包，chatgpt算哪种类型的ai
ChatGPT 是由致力于 AGI（通用人工智能）的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP（自然语言处理）聊天工具。它于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM（大型语言模型）。 ChatGPT 是 AIGC（人工智能生成内容）技术的一个应用实例，形象比喻为通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。其英文解释为：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。
2025-02-23
目前我有个数据源头，可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段： 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌； 我需要创建一个智能体助手，用于分析这些数据，这个智能通助手需要能按用户需要，分析各个维度的数据，并按板块等维度汇总，并转为柱状图图表表现出现，并表现用户所有日期的近一周的变化，并阐明变化或波动是由哪些数据导致的？ 结合以上需求，我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架
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。
2025-02-15
我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架，提供下prompt样例
以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例： 1. ICIO 框架： 指令：明确执行的具体任务，如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息：提供执行任务的背景信息，如“企业近期业务拓展，成本有所增加”。 输入信息：大模型需要用到的一些信息，如“利润表的各项数据”。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，如“报告以表格形式呈现，包含各项利润数据的同比和环比变化，并给出简要分析”。 2. BROKE 框架： 背景：说明背景，如“公司处于业务增长阶段，需要密切关注利润情况”。 角色：设定特定的角色，如“利润表分析专家”。 目标：明确任务的目标，如“准确分析每日利润表，为管理层提供决策支持”。 关键结果：明确可以衡量的结果，如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果，如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：期望大模型扮演的角色洞察，如“专业的财务分析师”，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务，如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性：回应的风格、个性或者方式，如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验：提供多个回答的示例。 4. 情境框架： 情境：描述当前的情况，如“企业面临市场竞争，利润波动较大”。 任务：明确要完成的任务，如“分析每日利润表，找出利润波动的原因”。 行动：说明采取的行动，如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果：阐述期望得到的结果，如“生成包含原因分析和建议的报告”。
2025-02-14
我要查找医学论文文献，用哪种AI最合适？
如果您要查找医学论文文献，以下几种 AI 工具可能较为合适： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 此外，在论文写作领域，还有以下常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： 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：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-11
我想搭建自己的知识库，然后进行知识提取和查询辅助我进行办公和内容生成，请问有哪些工具好用？
以下是一些可用于搭建知识库并进行知识提取和查询以辅助办公和内容生成的工具： 1. ChatGPT：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容，作为聊天机器人后端提供自然对话体验，用于问答系统、文本摘要、机器翻译、教育等，还能生成代码片段。相关网址：https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 。 2. ExoBrain 的集成软件：作为外脑的主要记忆空间，能捕获各种数字内容，挂接和导入外部记忆，快速理解内容，灵活创作笔记，生成创作建议，与外脑知识库对话并自动做外部检索完善答案。相关网址：https://hallid.ai/?ref=indigox.me ，关注获取最新信息。 3. 多维表格：用表格+AI进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。相关文章： ，适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。 4. Cursor：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。相关文章： ，适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。 5. Suno：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。相关文章： ，适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。 6. 其他工具： PPT 生成： 。 音视频提取总结：https://bibigpt.co/r/AJ 。 播客总结：https://podwise.xyz/dashboard/trending 。 生成脑图：https://xmind.ai/editor/ 。 PDF 对话：演示 www.chatpdf.com 。
2025-03-05
如何搭建像你一样的知识库？
搭建像我这样的知识库可以参考以下步骤： 1. 创建智能体： 本次创建知识库可使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据，自动清洗可能数据不准，手动清洗能提高准确性。参考课程：。 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义的自定义，输入，可编辑修改和删除。点击添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，比如对于画小二 80 节课程分为 11 个章节，先放入大章节名称内容，再按固定方式细化处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到，否则无法获取 API。 2. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人： 确定功能范围。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库，文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧：可在内容中加特殊分割符“”便于自动切分数据，分段标识符号选“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一数据段，若内容有误可点击右键编辑或删除。
2025-03-05
怎么搭建智能体
搭建智能体主要包括以下步骤： 1. 创建智能体：输入人设等信息，并放上相关工作流。配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。如果工作流中涉及使用个人的 token，为避免他人调用消耗个人费用，可以将 token 作为工作流开始的输入，让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构： 按照市场营销逻辑组织智能体结构，例如在品牌卖点提炼中，以品牌卖点提炼六步法为核心流程，加入其他分析助手，如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 同时还包括一些未在结构中体现但在后续应用中有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 3. 明确 KnowHow 和 AI 的能力：在搭建智能体前，要明确 AI 的能力边界，例如 AI 不了解公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。同时，要清楚 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面的能力，将智能体确定为引导型的助手，在寻找卖点时提供更多思考维度。
2025-03-05
如果要搭建一个自己的业务知识的结构化知识库，推荐哪个平台和工具？
以下是为您推荐的搭建自己业务知识结构化知识库的平台和工具： 1. Coze： 影响 RAG 输出质量的因素：当下这些平台的 RAG 能力对问答场景友好，其他场景效果一般。若需要企业级复杂知识库场景，可能需要找专业团队，收费几万到几十万不等。 基础能力：包括提示词（设定 Bot 身份、目标和技能）、插件（通过 API 连接集成平台和服务）、工作流（规划和实现复杂功能逻辑）、记忆库（保留和理解对话细节，添加外部知识库）。 相关参考：编写提示（https://www.coze.cn/docs/guides/prompt）、插件介绍（https://www.coze.cn/docs/guides/create_plugin）、工作流介绍（https://www.coze.cn/docs/guides/workflow）、知识库介绍（https://www.coze.cn/docs/guides/knowledge）、数据库（https://www.coze.cn/docs/guides/database）。 2. 您还可以参考以下文章： 《小七姐：信息管理工具与方法》：从信息源的选择、信息通路的建立、知识结构化、知识内化与应用等方面展示了信息管理和知识体系搭建的过程。 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》：其中提到如果想使用专门搭建个人知识库的软件，可以查看《手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZKGmwsQhTihYZ8kdu7uccF1lnQc?from=from_copylink），忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API，建议先了解 RAG 的原理再使用。
2025-03-05