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现在最还用的AI coding软件是什么

Answer

以下是一些较为常用的 AI coding 软件:

  1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。
  2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。
  3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。
  4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。
  5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。
  6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。
  7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。

此外,还有以下相关工具:

  1. WPCode:由 Isotropic 创建的 AI 驱动 WordPress 代码生成器,支持多种编程语言,内置 AI 助手并提供代码优化建议。价格起价 49 美元。
  2. AskCodi:代码生成工具,提供整套开发功能,可用于 Web 和移动应用开发。付费计划从每月 34.99 美元起。
  3. Codiga:静态代码分析工具,支持多种流行语言,提供实时漏洞检测和自动修复功能。价格起价每月 14 美元。
  4. Visual Studio IntelliCode:Microsoft 开发的 Visual Studio 代码编辑器扩展,通过 AI 帮助提升开发效率。价格起价 45 美元/月。

每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65

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

References

问: 有没有写代码或辅助编程的 AI 产品?

当然有,以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具:1.GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。3.CodeWhisperer:亚马逊AWS团队推出的AI编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX:智谱AI推出的开源的免费AI编程助手,该工具基于130亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。5.Cody:代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手,该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。6.CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费AI代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium:一个由AI驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助!

【翻译】不止Cursor,2024年AI代码工具终极指南,还有这么多努力的探索

趁着Cursor的火热,近期在写关于AI编程的系列文章,希望让更多普通人了解到,在AI的加持下,编程已经成为普通人触手可及的技能了。于是就翻译了下面这篇文章原文地址:https://codesubmit.io/blog/ai-code-tools/原文更新时间:2024.9.14简短总结-到2024年9月,大多数程序员使用[Cursor](https://cursor.ai/)搭配[Anthropic Sonnet 3.5](https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet)或[OpenAI o1](https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/)可以获得最佳效果。AI编码工具已成为许多开发者的常规操作。今天,您将了解哪些AI工具在编写高质量代码方面表现最佳。

【翻译】不止Cursor,2024年AI代码工具终极指南,还有这么多努力的探索

[WPCode](https://wpcode.com/)[content]WPCode是由Isotropic创建的AI驱动WordPress代码生成器。它适用于开发者和非技术用户,能够快速生成高质量的代码片段。CodeWP支持HTML、CSS、Java和Python等编程语言,内置AI助手,还可以提供代码优化建议。!价格:起价49美元[heading3]10.[content][AskCodi](https://www.askcodi.com/)[content]AskCodi是一个代码生成工具,提供一整套开发功能,帮助开发人员更快地完成项目开发。借助AI代码生成,AskCodi帮助减少代码块并减少错误。该工具可以用于Web和移动应用开发。!价格:付费计划从每月34.99美元起![heading3]11.[content][Codiga](https://www.codiga.io/)[content]Codiga是一款静态代码分析工具,旨在确保代码的安全性和高效性。它支持JavaScript、Python、Ruby、Kotlin等流行语言。Codiga提供实时漏洞检测,并且内置自动修复功能,可以快速解决代码中的问题。!价格:起价每月14美元[heading3]12.[Visual Studio IntelliCode](https://visualstud[content]Visual Studio IntelliCode是Microsoft开发的Visual Studio代码编辑器扩展,它通过AI帮助开发人员提升效率。IntelliCode可以提供更智能的代码提示,并减少开发人员在代码调试和导航上花费的时间。!价格:起价45美元/月

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ai工具学习路径
以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容: 基于 Agent 的创造者学习路径: 结合“一人公司”的愿景,未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑,串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程(基础版)如同传统软件工程学,有迭代范式: 1. 梳理流程:梳理工作流程 SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列小工具,让机器能完成单一任务。 3. 建立规划:串联工具,基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识:了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关: 1. 行动模块(Action):AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时,应先将其分解为子任务,然后组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具:学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能:在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 正成为核心研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比,LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动,进行决策并产生具身行动。
2025-02-02
ai工具学习路径
以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容: 基于 Agent 的创造者学习路径: 结合“一人公司”的愿景,未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑,串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来,着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程(基础版)如同传统软件工程学,有迭代范式: 1. 梳理流程:梳理工作流程 SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列小工具,让机器能完成单一任务。 3. 建立规划:串联工具,基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识:了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关: 1. 行动模块(Action):AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时,应先将其分解为子任务,然后组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具:学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能:在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 正成为核心研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比,LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动,进行决策并产生具身行动。
2025-02-02
怎么学习运用在运营短视频ai
以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念,了解什么是人工智能,它的主要分支(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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作:如利用 AE 软件,通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 需要注意的是,AI 出现后,AE 的使用有所减少,有些动效可用 AI 完成。
2025-02-02
怎么学习ai提问
以下是关于学习 AI 提问的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支(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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,可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。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 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,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。 对于中学生学习 AI,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等)。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-02
ai数字人直播怎么弄
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: 1. 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,实时驱动的一年 4 6 万往上,非实时驱动的一个月 600 元,市场价格较混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;虚拟商品,如门票、优惠券等。 电商直播中店播效果较好,不适用于促销场景和服装品类。 3. 壁垒和未来市场格局: 长期来看技术上没壁垒,目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 此外,目前业界对数字人的定义还不明确,一般可根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业和直播带货。
2025-02-02
我有一个长达2小时的youtube,它是讲马来西亚的国语。有什么AI工具帮我翻译成华语吗?
目前常见的 AI 翻译工具如谷歌翻译、百度翻译、有道翻译等都可以尝试对您的视频内容进行翻译。但需要注意的是,对于长达 2 小时的视频,直接进行整体翻译可能不太方便。您可以将视频中的音频提取出来,然后分段输入到这些翻译工具中进行翻译。
2025-02-01
我想要非法的copy网页的coding,你可以帮我马?
抱歉,您的需求是非法的,复制网页的编码可能会侵犯他人的知识产权和违反相关法律法规,因此我不能为您提供帮助。
2025-02-01
我想要一个能够计算工程预算的软件或者AI,请问我推荐
目前市面上有一些能够计算工程预算的软件和具备相关功能的 AI 工具。例如广联达,它是一款在建筑工程领域广泛使用的预算软件,功能较为全面和专业。还有鲁班软件,也在工程预算计算方面有一定的优势。 此外,一些新兴的 AI 工具如某些基于大数据和机器学习算法的在线预算计算平台,能够根据您输入的工程参数和要求,快速生成较为准确的预算结果。但在选择时,您需要考虑软件的适用性、价格、操作便捷性等因素,以满足您的具体需求。
2025-01-30
ai制作海报的软件
以下是关于 AI 制作海报的相关内容: 一、用 AI 快速制作满意海报的方法 1. 需求场景 当您想在社交平台发布内容时,纯文字可能吸引力不足。 网上图片质量差且易撞图,自己相册中的照片可能不太理想。 2. 大致流程 确定海报主题,借助 ChatGPT 等工具完成文案。 选择想要的风格意向,根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词,生成并挑选满意的海报底图。 对生成的素材进行合理排版,得到成品。 二、AI 海报生成工具推荐 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 三、使用无界 AI 制作海报的指引 1. 网址:https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 2. 使用模型:皮克斯卡通 应用场景为朋友圈 po 图,画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型位置:二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别 场景:向日葵花田、面包店等。 氛围:温馨、温暖等。 人物:父亲和女儿、父亲和儿子。 造型:发型、发色、服饰、配饰(会同时影响到父亲和孩子的形象)。 情绪:笑得很开心、大笑、对视等。 道具:童话书等。 构图:半身、中景等。 画面:色彩明艳。 特殊:……
2025-01-30
哪些可以将CAD建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的AI软件
以下是一些可以将 CAD 建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 此外,还有 TexttoCAD 软件,支持通过文本生成 CAD 模型,UI 开源,但模型需付费。其官网为 。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2025-01-29
哪些可以将CAD建筑平面图生成室内效果图的AI软件
以下是一些可以将 CAD 建筑平面图生成室内效果图的 AI 软件: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator 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:是 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。 同时,以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-29
如何让 ai 做一个自己的智能ai 软件
要让 AI 做一个自己的智能 AI 软件,可以参考以下步骤: 1. 选择合适的平台:例如字节跳动旗下的扣子(Coze),其是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. 明确创建流程: 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 3. 对于让 AI 写出想要的代码,可遵循以下.cursorrules 写法: 先说清楚自己是谁,告诉 AI 期待其具备的专业技能。 告诉 AI 要干什么,明确项目需求。 定好项目的“规矩”,强调代码规范。 明确文件存放位置。 指定使用的“工具”,如框架和库。 告诉 AI 怎么做测试。 推荐参考资料。 如有 UI 需求,补充相关要求。 4. 在与 AI 合作编程时,了解其边界和限制,遵循编程准则: 能不编,尽量不编。优先找线上工具、插件、本地应用,先找现成的开源工具或考虑付费服务,实在找不到再自己编程。以终为始,聚焦目标。
2025-01-29
人工智能设计拜年PPT的软件
以下是一些可以用于人工智能设计拜年 PPT 的软件: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,增强演示文稿吸引力,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有以下相关内容: 1. 2024 年 6 月 22 日更新的一批研究报告,如《》等。 2. 熊猫 Jay 编写的超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,介绍了 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具,并因该培训获得 1000 元奖励。原文:https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA 公众号:熊猫 Jay 字节之旅
2025-01-28
我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库,并且需要支持 AI 问答,每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中,请问从经济效益来看,有哪些服务可以使用?
目前从经济效益的角度来看,以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存: 1. 云服务提供商,如阿里云、腾讯云、AWS 等,它们提供可扩展的计算和存储资源,您可以根据实际需求灵活配置,避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架,例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能,成本相对较低,但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务,它们通常按使用量计费,初期投入较小,适合小规模应用。 需要注意的是,具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
2025-02-01
现在最好的AI大模型
目前较为出色的 AI 大模型包括: 1. GPT4(免费可用):是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑,是一个大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5(免费):具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt,并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能,能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3(免费可用):代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃,能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B(免费):是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 此外,在主要的大语言模型方面: 1. OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-01-29
现在AI编程始终不能编写一些比较大的项目
目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制,主要原因包括: 1. 上下文窗口限制:复杂项目需要全局理解,AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确:项目需求常需反复讨论才能明确,AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行:编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题:AI 可能编造不存在的 API 或错误代码,需人工严格审查。 在实际应用中,对于一些简单需求,我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务,如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高,希望从繁琐日常任务中解脱时,需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时,应遵循一定的准则: 1. 优先找线上工具,例如制作白底图等功能,若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 3. 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。 对于 API 功能,先找现成的开源工具,GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时,才考虑自己编程,且编程时要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
2025-01-25
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用: 1. 安装编程助手插件,如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手: 安装 Python 的运行环境,可参考 。 对于 FittenAI 编程助手,安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace,安装完成后左侧会出现插件图标,注册登录后即可开始使用。使用时,按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议;通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答;在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”,然后在输入框中输入指令即可自动生成代码;选中需要进行翻译的代码段,右键选择“Fitten Code–编辑代码”,然后在输入框中输入需求即可完成代码转换;Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手,安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace,安装完成插件会提示登录,按要求注册登录即可,使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用,最好体系化地了解编程以及 AI 知识,至少熟悉以下内容: 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)。
2025-01-25
现在有哪些开源的文生图大模型?
以下是一些开源的文生图大模型: Kolors: 2024 年 7 月 6 日开源,基于数十亿图文对进行训练,支持 256 的上下文 token 数,支持中英双语。技术细节参考 。 已支持 Diffusers,使用方式可参考 。 支持了 。 支持了 。 关于 Kolors 模型的教学视频: ,作者:BlueBomm 。 ,作者:AI 算法工程师 01 。 ,作者:峰上智行 。 ,作者:设计师学 Ai 。 Kolors 模型能力总结:改进全面,有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错,在看到 Kling 视频生成的强大表现,能体现快手的技术实力。
2025-01-24
在医疗场景,现在有哪些应用
在医疗场景中,AI 有以下应用: 1. 医学影像分析:可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:能够加速药物研发过程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测:例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现:如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率,未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答:像 DoctorGPT 这样的模型,能够准确回答各种医学问题。
2025-01-20