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coze的主要应用

Answer

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，主要应用包括：

  1. 简化 AI 机器人的开发过程，使开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。
  2. 支持多语言模型，如 GPT-4-8K 和 GPT-4-128K，并提供云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。
  3. 集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，扩展 Bot 的能力。
  4. 允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可上传多种格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。
  5. 提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。
  6. 用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点。
  7. 支持多代理模式，在一个机器人中运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都能独立执行特定任务。
  8. 对用户完全免费。
  9. 易于发布和分享，用户可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。

此外，Coze 在移动端的排名表现出色，如在 TikTok 母公司字节跳动的相关产品中，Coze 首次出现在榜单上，排名第 45 位。

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

References

问：Coze （扣子）是什么？

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。它旨在简化AI机器人的开发过程，使得无论是开发者还是非技术用户，都能够快速搭建基于AI模型的各类问答Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。Coze平台的主要特点包括：1.多语言模型支持：Coze使用了大型语言模型，如GPT-4-8K和GPT-4-128K，并提供了云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。2.插件系统：平台集成了超过60款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，以扩展Bot的能力。3.知识库功能：Coze允许用户上传和管理数据，支持Bot与用户数据交互，可以上传TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档，或基于URL获取在线内容和API JSON数据。4.数据库和记忆能力：Coze提供了数据库功能，允许Bot访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。5.工作流设计：用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，Coze提供了大量灵活可组合的节点，如大型语言模型（LLM）、自定义代码、判断逻辑等。6.多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。7.免费使用：Coze目前对用户是完全免费的，用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。8.易于发布和分享：用户可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与之互动。Coze平台的设计降低了大模型使用的门槛，提供了丰富的工具和资源，以支持快速开发和部署AI聊天机器人，满足不同用户的需求。

问：有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台：1.Coze：Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台，适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio：这个平台的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用API和操作，以及将Copilot部署到各种渠道。3.文心智能体：这是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。4.MindOS的Agent平台：允许用户定义Agent的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。5.斑头雁：这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板，功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

Top100 AI 消费者应用（第三版）

在移动端，人工智能助手[Luzia](https://apps.apple.com/us/app/luzia-your-ai-assistant/id6472703434)首次亮相排名第25位——该公司[声称](https://jobs.lever.co/luzia/fbc75db6-d0b4-4507-a9cc-151a99c0a7ef)在全球拥有4500万用户，主要为西班牙语使用者。Luzia[最初是](https://techcrunch.com/2023/10/20/luzia-lands-10-million-in-funding-to-expand-its-whatsapp-based-chatbot/)基于WhatsApp的聊天机器人，但于2023年12月推出了一款独立的移动应用程序。TikTok的母公司字节跳动正在进军基于Web的AI产品。该公司的三款应用首次出现在我们的榜单上：教育科技平台[Gauth](http://gauthmath.com/)（排名第44位）、机器人构建器[Coze](http://coze.com/)（排名第45位）和通用助手[豆包](http://doubao.com/)（排名第47位）。[豆包](https://apps.apple.com/cn/app/%E8%B1%86%E5%8C%85-%E6%8A%96%E9%9F%B3%E6%97%97%E4%B8%8B-ai-%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8A%A9%E6%89%8B/id6459478672)也首次出现在移动榜单上，排名第26位。除了豆包，照片和视频编辑器Hypic（第19名）和助手Cici（第34名）也是字节跳动的产品，在两个榜单上共占据6个席位。这些应用针对不同的地理市场；在移动端，Cici是豆包的英文版。

Others are asking
coze
Coze 是由字节跳动推出的具有多种功能和特点的平台： 1. 可以接入抖音评论区，帮用户自动回复评论。 2. 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以白嫖海量的大模型免费使用，有丰富的插件生态。 3. 记账管家是基于 Coze 平台的能力搭建的记账应用，用户可以直接告知收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，且不会丢失记账记录。 4. 作为 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，旨在简化 AI 机器人的开发过程，使得无论是开发者还是非技术用户，都能够快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 5. 主要特点包括： 多语言模型支持，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等。 集成超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件。 具有知识库功能，允许用户上传和管理多种格式的数据。 提供数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 支持通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供大量灵活可组合的节点。 具有多代理模式，在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理。 目前对用户完全免费。 易于发布和分享，用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 如果您想了解更多关于 Coze 的详细内容，可以参考以下链接：
2025-02-05
coze中使用搜索插件，是不是无法搜索最新的新闻
Coze 集成了新闻搜索插件，其中的头条新闻插件能够持续更新，让您了解最新的头条新闻和新闻文章。所以在 Coze 中使用搜索插件是可以搜索到最新新闻的。Coze 还提供了多样化的插件库，涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能，以及众多符合平民生活化的插件，如天气预报、出行必备、生活便利等方面的插件。
2025-02-04
飞书文档如何作为知识库输入到coze平台
要将飞书文档作为知识库输入到 Coze 平台，主要有以下步骤： 1. 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入。 飞书的文档内容会以区分开来，可以点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot，添加好可以在调试区测试效果。 2. 本地文档： 注意如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面。 画小二这个课程 80 节课程，分为了 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用： 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外，创建知识库并上传文本内容有以下方式： 1. 在线数据： 自动采集方式：适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL。在弹出的页面完成输入要上传的网站地址、选择是否需要定期同步网站内容及周期等操作。 当上传完成后单击下一步，系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集方式：适用于需要精准采集网页上指定内容的场景。 安装扩展程序，详情请参考。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 Coze 的知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容，还提供了多样化的检索能力，主要包括两大核心能力：一是能够存储和管理外部数据；二是增强检索能力。Coze 支持从多种数据源，如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。上传后，系统会自动将知识内容切分成多个片段进行存储，并允许用户自定义内容分片规则。Coze 还提供了多种检索方式来对存储的内容片段进行高效检索，例如全文检索可以通过关键词快速找到相关的内容片段并召回。基于这些召回的内容片段，大模型将生成最终的回复内容。Coze 支持上传文本内容及结构化表格数据，以适应各种使用场景。
2025-02-04
coze工作流搭建
以下是在 Coze 上搭建工作流的步骤： 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，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后，可以看到整个编辑视图与功能。在左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。例如本案例中涉及的思维导图、英文音频，因无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM ，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、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，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。 此外，在“用 Coze 搭建一个神奇宠物诞生器”的工作流中，“定制召唤”工作流是“随机召唤”工作流的变种。对于“定制召唤”工作流，需要修改的节点包括： 开始节点：新增一个输入变量，定义为 keywords ，用于接收用户输入的宠物种类（动物或者植物）。 代码节点：要将特定的宠物种类关键词嵌入到描述 prompt 里。例如，如果召唤师输入“熊猫”，R 属性的宠物描述就要修改为“一个朴素小熊猫宠物，可爱，圆滚滚的，大眼睛，毛茸茸的。画风参考著名动画片《神奇宝贝》”，SR 和 SSR 依次类推。描述 prompt 变成三段字符串相加的情况，即原描述第一段+宠物种类+原描述第二段。其余节点均与“随机召唤工作流一致”。
2025-02-03
coze平台有没有DeepSeek的mml可以调用
在 Coze 平台上，DeepSeek 是可以调用的。以下是相关的具体信息： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，相关视频 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” 将装有提示词的代码发给 Deepseek 认真阅读开场白之后，正式开始对话 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对您来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 这个项目是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。
2025-02-03
COZE相关内容
以下是关于 Coze 的相关内容： 扣子案例合集：包括智能对话科学防癌 AI 赋能肿瘤防治行动、打造私人播客助手、开发 AI chatbot 短视频爆款案例初探、制作 MidJourney 提示词专家、创建 AI 绘画助手、搓一个乞丐版的秘塔搜索、搞一个简单的安全 AI 助手、手搓英语陪练教师、为开源 AI 社区搞社群运营机器人等案例。 通俗易懂的 Coze 数据库文章：作者大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。本文是关于数据库概念的细化，旨在从非编程人士角度讲清数据库概念和基本使用，不会陷入传统教学讲 SQL 语法，而是通过和 Excel 对比让读者了解本质概念，从而更好利用 ChatGPT 等工具。另外作者还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲。 大圣的胎教级教程：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都可快速搭建各类问答 Bot。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点，国内版使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问；海外版使用 GPT4、GPT3.5 等大模型，访问需突破网络限制。Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件（包括知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子）、一些先进的配置（如触发器、开场白、自动建议、声音）等，后续会逐一讲解每个组件的能力及使用方式。
2025-02-02
智能体编排应用 定义
智能体编排应用是一种将多个应用整合，分工协作完成复杂任务的流程式 AI 应用。它把复杂任务分成多个子任务，通过以下方式实现： 1. 操作方面：点击新应用创建智能体编排，可放入现有应用或创建新智能体，通过不同模型设置智能体组分工协作。 2. 应用组件能力：包含插件管理能力，遵循 open API 3.0.1 规范，可接入阿里云上众多 API 场景，即将上线大批官方插件，也可编辑自定义插件。 3. 应用测评与观测能力：可创建测评任务，观测应用运行情况，有众多值得探索的场景。 4. 智能体群组功能：内置对多个智能体的调度决策，可根据任务规划智能体执行顺序和依赖关系，结果全局共享。 5. 应用引用功能：1 月份将发布已发布应用可被智能体群组或工作流引用的功能，未来还将开放调用外部应用接口。 与单个智能体应用相比，智能体编排具有以下优势： 1. 协作与灵活性：由多个具有自治能力的智能体组成，可相互通信、信息共享和协作，完成复杂任务，在多方协作和多路径并行处理任务的环境中表现出色。 2. 可扩展性与健壮性：可以调整智能体的数量和角色，适应不同任务需求，提高灵活性和适应性。 3. 任务分解与并行处理：能将复杂任务分解为多个子任务，由不同智能体并行处理，提高任务执行效率和速度。 4. 自动规划能力：可根据任务需求自动规划任务执行流程，灵活调度子智能体。 5. 完整的智能体功能：智能体节点依然支持 RAG、插件和流程编排等功能，与单个智能体的功能保持一致。 简单来说，就是把之前创建好的不同角色的智能体应用进行流程化的编排，分好工各司其职。配置完后每个智能体按部就班执行自己的任务，会有前后衔接关系。也可以通过 API 的方式快速调用应用。
2025-02-04
智能体应用（Assistant） 定义
智能体应用（Assistant）是一种基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置即可快速上手并实现基本功能。 其具有以下特点和应用场景： 特点：能够弥补大模型的局限性，如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。通过集成特定的外部能力，如实时信息获取、回答私有领域问题等，提升用户体验和增强业务竞争力。 应用场景： 客户服务：了解客户诉求，解决客户问题，如查询订单状态、处理退款等。 个人助理：管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。 技术支持：了解技术问题，提供解决方案，帮助用户排除故障。 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，可在百炼控制台快速创建应用，应用场景包括公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人：百炼提供长期记忆功能，保存关键历史对话信息，集成夸克搜索和图像生成等插件，扩展功能。 智能助手：引入 RAG（检索增强生成）能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 详情参见 。
2025-02-04
AI在营销上的应用
以下是关于 AI 在营销上的应用的相关内容： 营销 AI 产品： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 2025 年数字营销十大趋势： 预计在 2025 年，数字营销的核心会围绕 AI 技术，用户习惯，效率提升，聚焦在五大模块，每一模块下延展出不同趋势，推动品牌在未来市场中建立深厚的竞争力。AI 将继续成为未来数字营销的基石，但它的使用需要具备战略性和明确的目的，以确保品牌的真实性不受影响，避免出现“贬值”效果。品牌在 AI 技术的应用上应追求提升用户体验，而非简单地追逐技术潮流。预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%，广告成本减少了 20%，显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 生成式人工智能在营销中的应用案例： 1. 亨氏使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。 2. 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。 3. Stitch Fix 是一家服装公司，正在使用 AI 向客户推荐特定服装，并尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 4. 美泰正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。
2025-02-03
一个人如何开发ai应用
以下是关于一个人如何开发 AI 应用的指导： 首先，进行规划 POC 和开发路径。设计 POC 的小项目，比如“我是技术小白。我想要开发的项目功能如下。这里有哪些技术点？能否为我一一列举。请尽可能细化，帮我选择合适的技术方案，并为我设计 POC 项目。每个 POC 都应该是一个独立的项目，我好先通过完成 POC 来学会相关技术。”POC 即实验性小项目，其优点是足够小，AI 能直接生成。通过研究小项目、搞明白特定技术点的工作方式，便于后续在大项目中添加功能。这一步中，AI 可能会选取不合适的技术栈、拆分粒度不够细、开发路径设计不合理、没有循序渐进。如有可能，请老师傅把关。 接下来就是真正的实践。按照项目规划，学习一个 POC，并将其应用到大项目中；再学一个 POC，再运用。当遇到错误时，复制错误信息、相关代码，扔给 AI 让其找错误并修复。若使用可以识图的 claude 或 GPT4o，截图+错误信息+代码三件套会很好用。但可能会遇到一些问题，如开发 chrome 插件时，即便强调要用 manifest v3 的版本，AI 仍可能给出 v2 的代码及错误修复方案。此时，更有效的方式是找文档（可让 GPT 提供文档链接，或问 perplexity），或去 stackoverflow 上找答案（注意回答和评论的日期），然后把文档或找到的答案提供给 AI，让其基于这些信息修复，此时它给的指引会更正确且详细。当然，这一步如有老师傅支援更好。 另外，以证件照为例的 90 分钟从 0 开始打造第一个 Coze 应用的教学中，提到了 Code AI 应用的背景、现状以及学习过程，包括创建 AI 应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，重点熟悉桌面网页版的用户界面等。
2025-02-03
如何从零到一学习LLM上层AI应用开发
从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发，您可以参考以下步骤： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是一些相关的学习资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 提示工程指南： LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： LLMs 九层妖塔： 在课程方面，欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示，涵盖常见用例，包括总结、推理、转换和扩展，并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词，通常在大量数据上训练，以找出接下来最有可能的单词。
2025-01-28
我需要能辅助我做股票研究的AI应用
以下是一些可能辅助您做股票研究的 AI 应用： 1. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。例如根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》：在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-01-25
DeepSeek的主要功能
DeepSeek 的主要功能包括： 1. 效果对比：通过 Coze 进行小测试，可对比相关效果。 2. 使用方法： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，保证人人可用且减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量，减轻 AI 味，增加可读性。 设计阈值系统，可能会根据反馈修改。 用 XML 进行规范设定，而非 Lisp 和 Markdown。 4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了思考方向，Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 此外，关于 DeepSeek 还有以下相关信息： 1. 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。 2. 华尔街分析师对其有不同反应，在文字能力、数学能力、编程能力等方面有不同表现。 3. 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型也与 DeepSeek 相关。
2025-02-01
我是一个AI小白，我使用AI的主要目的是使用这些工具，简化我工作中费时费力的事情，比如：表格的制作，筛选数据；图片的抠图，渲染，产品的口播介绍；日常工厂管理文件的编写及执行步骤；工作手册及岗位绩效的编写；作业指导书的编写
以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：
2025-01-30
我是一家企业服务公司的负责人，我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划，搭建新媒体矩阵账号，请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。
2025-01-25
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说，在面对未来的AI时代，需要学习编程的基础知识吗？系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 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。 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，探索如百度的“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 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习），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 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24
人工智能的主要分支都有哪些
人工智能的主要分支包括： 1. 自然语言处理（NLP）：涵盖自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），要求机器准确理解和生成人类语言，是人工智能领域中不可或缺的重要分支。 2. 机器学习：是实现人工智能的途径之一，近 30 多年已发展为多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 3. 推理：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也称为预测或推断。 4. 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，使其能够适应特定功能。 此外，“人工智能”的概念自 1956 年提出后，其所涵盖的理论范围及技术方法不断扩展，如今已应用于不同领域。
2025-01-21
ai现在主要用于哪个方面
人工智能（AI）目前已广泛应用于多个领域，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，辅助贷款决策。 投资分析，帮助投资者做出明智决策。 客户服务，提供 24/7 服务。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和购物体验。 动态定价，根据市场需求调整价格。 聊天机器人，回答客户问题。 4. 制造业： 预测性维护，避免机器故障停机。 质量控制，检测产品缺陷。 供应链管理，优化供应链提高效率。 机器人自动化，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶技术，实现自主导航驾驶。 车辆安全系统，预防事故。 个性化用户体验，根据偏好调整车辆设置。 预测性维护，减少停机和维修成本。 生产自动化，提高制造效率和质量。 销售和市场分析，制定营销策略。 电动化和能源管理，优化电池使用和充电策略。 共享出行服务，提高服务效率和满意度。 语音助手和车载娱乐，方便控制和获取信息。 车辆远程监控和诊断，及时了解车辆状况。
2025-01-19