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我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么

Answer

以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如:

  1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。
  2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。
  3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。

综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。

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

References

让机器理解世界 / GPT 时代人类再腾飞·译者序

在这个时代,我们需要保持对创造的热情,这是人与AI在动机上最大的差异;我们要提供立意与想法,要有对观察的抽象化能力与对定义的具象化能力;我们要善于叙事和引导,并对AI给出的选择做出关键的决策。最重要的一点是,我们要学会深刻理解AI系统的工作方式与它的边界。人类给AI设定目标,AI来驱动工具,霍夫曼通过他与GPT-4的对谈带领我们走向未来。在那里,AI不再是威胁,而是伙伴,一个可以帮助我们充分发挥作为人类的潜力的伙伴。

7月16日 Jimmy Wong & 吕立青

了一个脑金融芯片,然后你每天看某些视频,看某些文本,然后获得了知识,并且这个知识能够帮你干活。所以这个就是分为两端,就是一个是输入端,一个是输出端,输入端我们在填消费不同模态的内容,包括音频、文本、视频,然后你得消化它,一个是AI能够加速这个消化的过程,能够让你选择你想看的内容,就是提高你学习的一个主动性,并且它是双向可提问的。另外就是输出端就是你在利用如何利用这个知识,就是你如何利用这个知识来帮你解决你手头上的工作,或者是你要完成的目标。那这个时候,那么极端情况下就是你自己能够去借助自己的知识能够去干这个事情。那另外一个情况就是你可以反过来做一个自己的AI agent,一个AI助理能够直接基于你前面所收藏或者保存的知识点,然后让AI来基于这些知识点来帮你完成某些事情,比方说帮你写一篇文章,或者是帮你输出一份代码,那么这个可能是我目前就受限于我的理解,能够给出的AI时代的一个知情合一的一个解释。乔向阳59:09看了看出来了,是脑机接口的支持者,嗯,是,那这个不是说支持,我就是说一个思维假设嘛。就是,嗯,就是如果技术上能够实现,它会是什么样子?当然随之而来的问题也是显然的,嗯,是一个很宏大的一个愿望,或者是一个理想。乔向阳59:34诶,我当时刚才我还在想,就是因为你们都说了还蛮多,然后其实我刚才还想问一个问题,是最适合这种AI summary的场景会有哪一些?比如说像那个刚才福祥其实提到了,祥叔提到了说他要看一个四到5个小时的一个这个视频太长了,可能没时间,然后使用这种AI summary来去快速地获取信息,然后刚才其实好像也提到了一些别的应用场景,但是现在就现在来看,不管是那个咱们的这个小爆头的那个应用,还是咱们的BB GPT,能大概介绍一下最适合的这种应用场景都有哪些吗?我其实从我个人的角度来看,如果它是一个长文段的一个summary的话,就我觉得最核心是当前这个目,就是你的这个目的跟summary之后这张就我

张翼然:AI引领未来课堂的探索与实践.pdf

第三种智能[heading2]人类智能人工智能人类智能+人工智能Co-Intelligence[heading3]1.⽤ AI搜索引擎如felo.ai/search搜索并归纳内容[heading3]2.贴内容,⽤ AI可视化⼯具napkin.ai转成图示[heading4]如何效率更高的使用GPT?[content]所谓GPTs,就是你预先把咒语(prompts)写好,可以像编程一样,把要求AI操作的步骤写得非常详细,以后每次拿过来直接就用,而不必重新再写。——万维钢:三个用法,AI颠覆了我的工作流建议找个空闲日,将自己的日常工作列出来,寻找哪些工作,部分可以被AI加速。哪些工作基本上是固定输入输出的。可以尝试把这些工作场景写成“智能体”,并尝试不断迭代优化更深入的,可以规划一门课程,一次讲座,一次培训,哪些环节可以用AI完成如下图,不同老师有不同的尝试很多AI ⽹站都可以创建“智能体”如上图,给配置信息(提示词)、知识库、能⼒配置等你可以⼿搓各种机器⼈🤖,让它们为你⼯作:出试题、找资料、画插图、专业翻译...凡是你需要多次使⽤的提示词配置一个,就能反复快速使⽤,还能逐步调整优化设置“常⽤语”、“⼩助⼿”、“bot”Kimi.ai[heading4]⽣成术语解释[content]请你扮演维基百科,为我解释下⾯的概念或定义。请以这个格式输出相应的内容:##定义##来源、出处、历史##通俗易懂的解释##⽤法举例本⼈(⾼校教师)创建/改编的AI助理

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我是一位德语老师,我想用ai帮我备课生成教案,可以用什么工具
以下为您推荐一款可用于生成教案的工具——COZE 应用: 1. 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 2. 首页说明:启动页面有相关说明。 3. 生成教案:进入设计教案页面,等待执行完成后即可看到教案,教案是以下三个功能的基础,所有功能都以教案为中心。 4. 趣味课堂:进入趣味课堂,可根据课文内容设计课堂问答卡和针对性的教学活动,采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣,比如通过 5 个问题贯穿全文与故事主线,还有课堂互动游戏。 5. 课后作业:基于教学大纲和课本重点内容设计题目,包括生字词运用、阅读理解、写作。 6. 教案 PPT:PPT 内容基于前面生成的教学大纲,您需要手动进行少许内容修正。如果对大纲内容不满意,可以重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容,打开 kimi,选择 PPT;然后复制教案,在对话框粘贴,KIMI 会帮您优化大纲。点击进去后,选择喜欢的模版生成。但友情提醒,下载需要充值。
2025-02-22
语音处理 视频处理工具
以下是一些语音处理和视频处理工具的相关信息: Notebook LM: 文字文档处理:可导入人工智能相关的 PDF 格式论文,左侧栏快速加载,提供常见问题解答、学习指南、目录、时间轴、简报文档等功能,对不相关问题会拒绝回复。 视频处理:可复制 YouTube 视频网址链接进行处理,操作与文字文档类似,但文本输出格式存在问题。 音频播客处理:可自定义或使用默认设置生成音频播客,能控制时长范围,最长约 15 分钟,最短 1 2 分钟,生成内容自然。 老金:Voice 语音识别与发送语音 音频处理工具 ffmpeg:点击地址进行安装 讯飞 API key 申请:讯飞免费一年,量很大,足够用。在讯飞上申请一个 API Key,网址为:https://www.xfyun.cn/services/rtasr 。进入控制台创建应用,获取 3 个要用到的 Key。 配置 Cow:打开根目录的 config.json 进行总开关配置,按需配置,开启是 true,关闭是 false。因发送语音不能是语音条,所以只开了语音识别。配置讯飞的 key,进入/chatgptonwechat/voice/xunfei 下的 config.json,把对应的 key 配置进来即可。配置完成,重新扫码登录。 MMVid:一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。应用场景包括快速的视频剪辑、快速的图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具,能处理和理解长视频和复杂任务。能够自动识别和解释视频中的元素,如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容,从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息(如视觉图像、音频信号和语言对话)转录成详细的文本脚本,这样大语言模型就能够理解视频内容。
2025-02-22
如何权构建个人AI知识库,请提供详尽的方案,并提供相关工具应用案例。
以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例: 方案: 1. 知识收集:学习如何有效地收集、整理和检索信息,例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理:通过实际操作,体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理:使用工具对数据进行转换、提取和呈现,如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结:总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例: 1. 知识收集与整理: 通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具:https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展:https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天:https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语,根据不同类型提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理: 下载视频:Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS:https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库: 将文本转换成向量(如使用 embeddings API),先把大文本拆分成若干小文本块(chunk),将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存,当用户提问时,通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”“文本块 2:公众号越山集的介绍:传播效率方法,分享 AI 应用,陪伴彼此在成长路上,共同前行。”等,当提问“此文作者是谁?”时,可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门: 提示词:现成好用的 Prompt: AI Agent:Agent 工具 小白的 Coze 之旅: AI Pic:现在主流的 AI 绘图工具网站:
2025-02-22
表情包生成网站或工具
以下为您推荐一些表情包生成的网站或工具及相关使用方法: 1. 即梦(https://jimeng.jianying.com/):可以生成类似的猫咪表情包,您可以输入相关提示词,生成图片后用 PPT 加文字制作成可发布的表情包。 具体过程:如生成“我觉得我又行了”的相关猫咪表情包。 2. 可灵 AI 1.6 图生视频工具:用于让生成的场景动起来。 提示词示例:可爱的拟人小鹿拿着红包对你说谢谢老板,非常开心忍不住跳舞,背后下着红包雨。 此外,在生成统一角色的插画海报时,也可以参考以下步骤: 1. 生成基础的第一套图形:写明确的关键词,如“Flat illustration design,a man,black hair,half body,face front,front view,sitting at the table,working,using computer or holding mobile phone,yellow and white clothes,blue solid color background,emoticon pack 6 emoji tables,red and white clothes,multiple poses and expressions,anthropomorphic style,different emotions,multiple poses and expressions,8kar 3:4niji 5style expressives 180”,多生成几套并挑选满意的。 2. 局部重绘不满意的区域:从得到的结果里挑选合适的放大,用 PS 抠出来。
2025-02-22
我想把人物老照片转彩色并生成视频动起来,用什么工具
以下是一些可以将人物老照片转彩色并生成视频动起来的工具和方法: 1. 对于给老照片上色,可以使用 Stable Diffusion 及其相关插件,如 MutiDiffusion 插件。在显存不够的情况下,可利用分块渲染功能放大图片。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,通过简单的关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”来匹配色调。同时,将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。 2. 对于生成视频让图片动起来,可以使用即梦进行图生视频。只需上传图片至视频生成模块,用简单提示词描绘画面中的动态内容,能生成时长为 3 秒钟的画面,运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,以随机运镜为主,生成速度可选择慢速。
2025-02-22
亚马逊卖家爱用的生成产品图片工具
以下是一些亚马逊卖家爱用的生成产品图片工具: Flair(https://flair.ai/) Booth(https://www.booth.ai/) Bloom(https://bloom.ai/) 这些工具可以帮助品牌创建引人注目的产品照片,比如将挂在衣架上的连衣裙的静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象。未来,预计这些用途将变得极度个性化,例如一张沙发的登陆页面将展示该沙发摆放在您的公寓中的照片。 此外,对于阿里巴巴的营销技巧和产品页面优化,可以使用 AI 采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 帮助预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-02-22
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
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
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?
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。
2025-02-15
请用思维导图描述AI智能体大语言模型平台汇总图(带图标LOGO)
以下是为您生成的关于 AI 智能体大语言模型平台的汇总思维导图: 1. 基础层 为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层 静态的知识库 动态的三方数据集 3. 模型层 LLm(largelanguagemodel,大语言模型),例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。 多模态模型,即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层 模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层(应用层) 用户实际看到的地方。 此外,在翻译场景中: 语言翻译技术经历了从传统规则翻译到深度学习翻译的逐步发展,每一次革新都显著提高了翻译的准确性和自然度。 传统机器翻译存在局限性,基于规则和统计模型,常常出现死板和字面化的结果,尤其在遇到多义词、习语或文化差异时,翻译往往不自然,且容易误导。 深度学习翻译技术通过大规模语料库学习,能够更好地理解上下文和语境,提供更加流畅、准确的翻译。 大模型翻译技术引入后,通过海量数据学习,能够精准捕捉语言的深层语义和文化背景,提供更符合语境的翻译,显著提升了翻译的准确性与流畅度。 在学术场景中: 大模型技术能够快速总结论文内容、进行精准翻译,节省研究者阅读和整理文献的时间。 文献预处理时,需将海量文献的格式转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具完成文件内容的提取。 可将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理,适用于文档总结、信息提取等场景。
2025-02-06
推荐一个AI工具,帮助我每天自动执行以下步骤:从本地上传文件给大模型,该文件内含有新闻网页链接,大模型读取链接并汇总内容
以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型,并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求: 1. AI 拍立得(Pailido): 特点:即拍即得,简化流程,操作直观高效。 体验方式:微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑:用户选择拍摄场景类型并拍照,AI 自动识别和分析照片内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景: 图片转成文本:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本,可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片:用户上传图片后,大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求,如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
如果我想给一份数学题目,把里面的数学题目进行知识点提炼分类,怎么利用AI实现?
要利用 AI 对数学题目进行知识点提炼分类,可以参考以下方法: 1. 题目内容识别:通过适当的方式将数学题目输入给 AI,让其理解题目内容。 2. 利用经过训练的 AI 模型:这些模型可能能够对题目中的数学概念、公式、定理等进行初步的分析和提取。 3. 人工校对与验证:AI 给出的结果需要人工进行校对,确保知识点提炼分类的准确性。 4. 清晰完整的指令输入:向 AI 提供清晰、准确且完整的指令,以提高其处理效果。 需要注意的是,AI 目前仍存在一定的局限性,不能完全替代人的思考和判断,在使用其结果时要谨慎验证。
2025-02-21
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树,包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树: 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
请给出10个 有关 AI 的概念的 知识点 并用150字 进行介绍
以下是 10 个有关 AI 的概念知识点及介绍: 1. 人工智能(AI):目标是让机器展现智慧,是一个广泛的领域。 2. 生成式人工智能(GenAI):旨在让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习:使机器能自动从资料中找到公式的手段。 4. 深度学习:基于类神经网络,具有大量参数的更强大手段。 5. 大语言模型(LLMs):具有大量参数的深度学习模型。 6. ChatGPT:基于大型语言模型的对话机器人,能根据输入生成文本回复。 7. AIGC:利用人工智能技术生成包括文本、图像等多种内容的新型生产方式。 8. 统计学基础:包含均值、中位数、方差等统计概念,是 AI 的重要基础。 9. 监督学习:如线性回归、决策树等常用算法。 10. 无监督学习:如聚类、降维等算法。
2025-02-08
AI 知识点
以下是关于 AI 的知识点: AI 背景知识:包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2025-02-08
如何学习AI?
以下是新手学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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。 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,您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。
2025-02-22
我是一个文科生,并且是AI方面的小白,请问如何在这学习AI
对于文科背景且是 AI 小白的您,以下是学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理和框架的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 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。监督学习是有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法。神经网络可以用于监督学习、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。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 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(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-22
雪梅100天学AI
以下是关于雪梅 100 天学 AI 的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白:若您还在观望 AI 不知如何入手,可参考此日记。日记已近 100 天,作者从一开始的到处看到走在学习 AI 的轨道上。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能不适用,因 AI 节奏快,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:半年多时间跨度中有 100 天学习 AI,并非每天依次进行,有空时学习。 学习状态:作者 2024 年学习状态好,不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到,能学多少算多少。 费用:学习资源免费开源。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天,仍觉未找到明确深耕方向,学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油,101 天后还需更好的正反馈方式。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档) 雪梅 100 天学 AI 日记,分为三个阶段,适合新人参考借鉴。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈,指出当前 AI 局限,阐述不同技术路径。 少卿的《AI 帮你赢》,强调将 AI 视为方法,提供实用应用框架。
2025-02-22
ai绘画中的模型是什么意思
在 AI 绘画中,模型具有以下含义和特点: 1. 大模型如同主菜或主食,是生成图片的基础框架,决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型(Lora)如同佐料或调料包,能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制,比如改变人物形象、画风,添加模型中原本没有的元素,如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要,大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有:。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置位置不同。例如,大模型(Ckpt)放入 models\\Stablediffusion;VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择;Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录;Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。
2025-02-22