企业级的ai服务或者解决方案有哪些

企业级 RAG 系统开发框架如下： 首先，通过数据预处理引擎（如 Unstructured）将企业无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件）从数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion）加载、转换为 LLM 可查询格式，并将这些文件“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，然后作为向量嵌入和存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，概括起来是知识检索+内容生成，主要组成包括数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于： 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时，RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时，通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括： 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性：企业重视数据安全，不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指的是具备像人类一样广泛的认知能力和学习能力，可以执行多种复杂任务的人工智能。 在企业级程序开发工作中提高效率，可以考虑以下几点： 1. 利用自动化工具和脚本：例如自动化测试工具、代码生成工具等，减少重复性工作。 2. 采用敏捷开发方法：如 Scrum 或 Kanban，提高团队协作和项目管理效率。 3. 学习和应用新的编程语言和框架：选择适合项目需求的高效技术。 4. 优化代码结构和算法：提高程序的性能和运行效率。 5. 建立良好的代码规范和文档：便于团队成员理解和维护代码。 6. 利用云计算资源：根据需求灵活扩展计算和存储能力。 7. 持续学习和交流：参加技术社区和培训，了解行业最新动态和最佳实践。

以下是关于企业级应用集成 AI 大模型架构的相关内容： 从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层： 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：这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集。 3. 模型层：包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 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：也就是应用层，用户实际看到的地方。 此外，以下报告也涉及相关内容： 1. 量子位智库发布的《》概述了大模型技术在多个行业中的应用和发展趋势。强调大模型在编程、教育、医疗等领域的重要性，并预测其将推动生产力和创新服务的增长。大模型业务模式涵盖应用开发、模型 API 和模型服务，其中模型服务和 API 是核心。报告还讨论了大模型在不同地域和行业的落地情况，以及企业在大模型技术投资方面的需求。 2. 亿欧智库发布的《》聚焦于企业中人工智能大模型的应用和落地情况。报告涵盖了 AI 大模型在企业中的应用现状、发展趋势以及面临的挑战。它详细分析了 AI 技术如何推动企业创新、提高效率和降低成本，并探讨了不同行业如何利用 AI 大模型实现数字化转型。此外，白皮书还提供了关于如何克服实施过程中的障碍和最大化 AI 大模型价值的见解。 对于大模型 API，与大模型对话产品的提示词不同。对于大模型 API，需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例，可以看到需要在请求中传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。可以构建相应的 API 请求内容，包括设定系统提示词定义基础任务、设定用户提示词提供具体任务数据并要求大模型按 JSON 格式返回生成结果等。如果缺少参数设定的经验，也可以先询问 AI 文本总结类的模型 API 请求，temperature 设定多少合适，再逐步调试效果即可。

目前企业级 AI 的现状呈现出以下特点： 1. 应用方面：更多迁移到具体业务场景，企业重点放在自主构建应用程序上，如客户支持和内部聊天机器人等，同时也在尝试更新颖的应用，如编写消费品配方、缩小分子发现范围和进行销售推荐。 2. 资源配置和态度：企业对生成式 AI 的资源配置和态度在过去 6 个月发生显著变化，预算几乎增加两倍，将更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 3. 市场机会：生成式人工智能在 2023 年席卷消费市场，2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。 4. 创新与挑战：基础模型的出现使企业构建自己的 AI 应用程序更易，但“GPT wrappers（GPT 套壳）”存在局限性。目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会改变。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并帮助企业更好利用专有数据的应用将表现出色。 5. 赋能企业：许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。应用公司在 AI 50 强榜单中占据主导地位。不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。

以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ） Coze“图像流”抢先体验（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ） 知识库相关： 官方文档：创建并使用知识库（https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ） 官方文档：知识库最佳实践（https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ） 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot，TA 熟读了我所有的文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ） 手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人（https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ） Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true ）

很抱歉，目前知识库中没有关于企业级别 AI 模型使用敏感词场景设计的相关内容。但一般来说，在进行企业级别 AI 模型使用敏感词场景设计时，需要考虑以下几个方面： 1. 明确敏感词的定义和范围：根据企业的业务特点、法律法规要求以及道德规范，确定哪些词汇被视为敏感词。 2. 数据采集和预处理：在收集数据用于训练模型时，对包含敏感词的数据进行特殊处理或标记。 3. 模型训练中的考虑：调整模型的参数和算法，以降低对敏感词的过度依赖或错误理解。 4. 实时监测和更新：随着业务和社会环境的变化，及时更新敏感词列表，并对模型进行相应的调整和优化。 5. 人工审核与干预：对于模型输出中涉及敏感词的内容，设置人工审核环节，确保准确性和合规性。 希望以上思路能对您有所帮助，如果您需要更详细准确的设计方案，建议咨询专业的 AI 技术团队或相关专家。

以下是关于 AI 编程的相关信息： Trae 国内版 是国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环，包括验证环境、建立信心、理解基本概念，实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架，先运行再优化，小步迭代，借助 AI 生成代码后请求注释或解释，遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力，快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。

使用 AI 分析直播数据可以参考以下方法和步骤： 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，处理大量数据以获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 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，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 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：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同的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：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 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。 罗文在直播数据分析方面的分享包括： 1. 演示了利用工作流进行直播数据处理及智能体创建参赛的过程，包括利用插件识别图片内容获取直播数据，将数据传入大模型得到优化建议，通过不断添加节点提升数据质量，最后将工作流封装成智能体。 2. 讨论了利用 AI 优化模板并提交的直播数据分析流程，包括模板内容的编写与注意事项，还介绍了飞书的功能如共学小组和其智能 AI 功能，分享了直播数据分析模板的制作过程，最后提及了模板大赛相关问题、专业版好用之处等。 3. 提到了直播数据分析工作流的搭建与应用，包括插件测试与选择、工作流搭建步骤、工作流效果提升、工作流封装与应用、相关问题探讨等。 4. 介绍了直播数据分析与报名流程，包括工作流运行与问题排查、报名流程介绍、AI 辅助文档生成、加入共学小组等内容。

AI 在财务领域有以下运用： 1. 更动态的预测和报告： 帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化。 从更广泛、更复杂的数据集中发现模式，为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析。 帮助综合、总结税法和潜在扣除项，并提出可能答案。 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 具有成本效益的运营： 使从多个位置获取数据的劳动密集型功能效率提高 1000 倍。 有助于理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律。 此外，截至 2024 年 10 月 15 日，美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（部分）有： |项目名称|融资时间|融资金额（亿美元）|轮次|估值（亿美元）|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures|| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu|| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners|| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel|| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners|| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8|| 信息来源：Techcrunch

以下是关于 AI 学习的全面指导： 对于新手学习 AI： 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，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。同时浏览入门文章，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，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 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，知识库也提供了很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI： 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 AI 生成工具体验应用场景，探索面向中学生的 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），学习其在教育、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，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践，面对面从出色实践者那里学习。对于 AI，应通过堆叠模型训练，而不仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。就像医学生从基础课程开始，科学家也需多年化学和生物学学习及博士研究，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

以下是为您提供的 AI 学习资料： 入门指南：强化学习 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习计划：以搞懂 DQN 算法作为入门目标。 新手学习 AI 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按节奏学习，有机会获证书。 选择感兴趣模块深入学习：如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后实践巩固知识，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。 支线剧情共创 AI 出图教学及资料 MJ 官方手册：https://docs.midjourney.com/ Prompt 魔法书：https://aituts.ck.page/promptsbook eSheep： 如何在 MJ 中保持角色一致性： AI 视频教学及资料 什么是相似形转场：

以下是为您找到的一些微信 AI 小程序相关信息： 妙刷：是一款微信 AI 小程序，有很多基于“多模态应用”方向的探索。已经运行上线了一段时间，积累了多种风格主题，新出的“魔法物品搜集手册”曾小火。 目前暂未获取到更多其他微信 AI 小程序的详细信息。如果您想了解更多关于微信 AI 小程序的内容，建议您通过相关的科技资讯网站或公众号进一步搜索。

具身智能的软硬件解决方案包括以下方面： 算法层： 技术层级： 任务层级：可细分为任务级、技能级、动作级、基元级、伺服级，通常关注前四个级别。 解决方案层级：通常可拆分为大脑+小脑两个层级。大脑负责人机交互与规划决策，小脑负责运动控制及将语义信息理解转化为动作。 大脑侧：负责人机交互，能通过视觉在语义层面理解场景、任务等并进行决策。大模型的发展对大脑有促进作用，大脑的长期发展高度依赖多模态大模型。如 2024 年 3 月，有鹿机器人发布了基于 LPLM10B 的软硬件结合产品 Master 2000。 整机硬件方案：基于下游场景需求设计运动、感知、计算和通信硬件方案。具身智能厂商倾向于软硬件全流程自主控制，自己制作机体，原因包括机体和数据模式未统一，训练数据与机体构造紧密联系，以及考虑二级供应商是否成熟和整机利润。部分强大厂商如 Tesla 具备制作更底层电机、传感器的能力，软硬件一体化制造能带来更高利润。 智能类型：包括认知智能和物理智能。认知智能涉及思考、规划和决策能力，完全由大脑驱动；物理智能指机器人的感知和与环境的运动互动能力，感知环节由大脑侧算法实现，行动环节由小脑侧算法和硬件配合完成。 发展趋势： 人形化：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 成本下降显著：核心零部件成本降低，人形机器人成本及售价呈下降趋势。 构成元素：包括大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案。

以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。

以下是从短视频脚本创作到视频剪辑的全面解决方案： 制作流程： 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。 根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 案例参考： 桂大羊提供了保姆级教程，基于大语言模型和绘图模型，探索了文生图到图生视频的创作实践。例如，在一带一路背景下丝绸之路这个角度的创作中，选择了大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映，部分音效在网上无版权下载或使用剪映自带音效。同时确立了时长（1 分钟左右的 AI 生成画面，加上闭幕不超过 2 分钟）和风格（大致定义为中国风）。 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。

以下是一些解决 DeepSeek 服务器繁忙的方案： 1. 尝试以下搜索网站： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/ 硅基流动：https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎：https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F 百度云千帆：https://login.bce.baidu.com/ 英伟达：https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq：https://groq.com/ Chutes：https://chutes.ai/app 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabscom/6 Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 2. 可以通过以下步骤使用网页聊天解决： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 还可以使用以下网站（部分需要魔法，不做教学支持）： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/（bot.n.cn) 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/RjJgQqae AskManyAI：https://dazi.co/login?i=7db38e6e 字节跳动火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/experience 百度云千帆：https://console.bce.baidu.com/qian3an/modelcenter/model/buildIn/list 英伟达 NIM Groq：https://groq.com/ Fireworks：https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseekr1 Chutes：https://chutes.ai/app/chute/ Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabs.com/ Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

以下是关于 TTS 的一些最佳解决方案： 在线 TTS 工具推荐： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 TTS 音库制作和文本前端： 录音文本收集：在一个语种的语音合成建设之初，可同步收集该语种对应的大文本。录音文本的选择一般遵循以下原则： 音素覆盖：构建基础的文本前端，确保录音文本的音素或音素组合尽可能覆盖全。 场景定制：根据通用或特定场景需求，确保相关内容有所覆盖，并与需求方紧密沟通。 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确。 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 。 接口请求频率限制：5 次/秒。 可以将任意文本转化为语音，应用场景广泛，提供多种方言、发音人和风格，实时合成支持 SSML。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

如果在 DeepSeek 网页端使用时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的情况，您可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，您还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 需要注意的是，部分网站可能需要特殊网络环境。

在本地服务器上微调 LLM 可以参考以下内容： 1. 提示词工程： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，其中 INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例。tools_instructions 可通过输入不同工具动态调整，让 LLM 得知可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受相关角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 微调方法： 传统微调：采用在通用数据集上预训练的模型，复制模型后在新的特定领域数据集上重新训练，但大型语言模型微调面临训练时间长、计算成本高等挑战。 参数有效调优：这是一种创新的调优方法，旨在通过仅训练一部分参数来减少微调 LLM 的挑战，参数可以是现有模型参数的子集或全新的参数。 为使微调达到最佳效果，应从明确目标和高质量数据集开始，使用体现所需输出类型的数据，进行迭代测试，从小的渐进变化开始并评估结果。 对于 OpenAI 的模型，微调包括使用其提供的 API 在数据集上进一步训练，需调整超参数并监控性能。对于开源 LLM，微调可能需要更多实践工作，包括设置训练环境、管理数据流及调整模型架构。 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。要实现微调功能，需创建大型训练数据集，整理成适当格式，启动训练任务并评估性能。建立模型改进工作流程，监控性能变化，依据反馈改进模型，记录生成的模型及评分指标，许多 LLMOps 平台能自动收集和显示最佳数据，方便微调。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

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。