ai爬虫

在 AI 行业公开场合比较活跃的大佬包括谷歌相关研究人员（提出思维链等）。相关发言视频如林粒粒呀的科普视频、安克创新 CEO 阳萌的访谈视频等。发言切片合适的 tag 可能包括“AI 技术原理”“AI 未来发展”“AI 框架”等。但需要注意的是，目前提供的内容中未明确提及更多活跃大佬及其具体发言视频的详细信息。

以下是一些最新的 AI 相关进展新闻： 在医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；使用神经网络分析患者体液中的生物标志物以早期诊断帕金森。 在技术应用方面： AI Agent 的突破让行业看到更多可能性，如机器人获得自主行动能力。AI 编程工具的进展预示着人机协作模式的变革。 2024 年 AI 关键进展时间线包括：2 月 OpenAI 发布视频生成模型 Sora；3 月 Suno 发布 V3 版本；4 月 Meta 发布高性能开源大模型 Llama3；5 月 GPT4 发布等。 赛博月刊显示，AI 音频公司在效果和延迟方面取得突破，3D 世界生成领域处于初级阶段但有望在明年取得巨大进步，AI 应用的更新集中在搜索、知识库、编程等领域，越来越多应用公司受到资本青睐。

以下是一些可以分析链接里内容的 AI 工具： AI Share Card：这是一款 AI 浏览器插件，能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡，让网页链接分享看起来更高级。适用于图文内容、专栏转发与推广、剧集分享、产品官网推广、商品分享等。 Text2SQL 相关工具： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有一些知名的 text2sql 项目，如 SQLNet、Seq2SQL、Spider 等。

以下是一些常见类型的 AI 智能工具、主流产品及其优势： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议，助开发者更快、更少地编写代码。 通义灵码：阿里巴巴推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 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。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升效率。 Cody：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。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 2. 图生图工具： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格，效果好。 这些工具通过组合技术生成创意且质量不错的相似图像，但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 3. PPT 制作工具： Gamma：在线网站，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。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，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。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/

以下是关于最新的 AI 技术动态的相关内容： AI 技术的学习路径： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 2024 年 AI 大事纪： 3 月：AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件股价飙升。 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月：Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。 AI 技术的发展历程和前沿技术点： 发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于优化 PPT 排版的 AI 相关内容： AI 生成 PPT 的主要思路： 可以导入大纲到工具生成 PPT，以爱设计为例，其他工具操作方式大同小异，基于 Markdown 语法的内容完成生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容以达到预期。 利用 AI 制作 PPT 的示例： 卓 sir 确定结合电商网站研究 5 种不同电商模式的主题，通过与 GPT4 交流解决疑问，写出 PPT 大纲并迭代，最后由 WPS AI 优化大纲，内容更丰富且可二次修改。 张翼然介绍了教师使用 AI 的小技巧，如 AI 辅助 PPT 的原理和作用为用户输入→AI 输出→排版，网站会根据内容选择适合的 UI 组件，有的网站配图也由 GenAI 生成，用户不满意可自行选择模板。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于小红书爬虫智能体的相关内容： 创建智能体： 1. 输入人设等信息，放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 工作流配置及注意事项： 1. 工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，可将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 2. 对于 Coze 智能体，使用单 Agent 对话流模式，编排对话流时注意配置 cookie 等，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。测试时找到一篇小红书笔记，试运行对话流，确保成功。发布时选择多维表格，注意输出和输入类型等配置。 智能体示例： 小众打卡地智能体，输入旅游目的地城市可推荐 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其核心价值包括发掘特色景点、提供个性化建议、帮助获取高质量旅行参考信息及提供小红书文案。搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关 url、滤除需安全认证网站等、提取小众地点输出及进行图片搜索等。

以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具： 1. Jina 开源的网页内容爬取工具：Reader API 能从网址提取出核心内容，并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本，确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库（Python 语言）：在 crawlab 可以做到分布式爬取，非常高效。 3. GPT Crawler：主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中，为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，不使用 Python 自己的 request 库，而是使用 playwright 之类的浏览器，并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式，方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时，对于爬虫工具的选择，还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。

以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制您的专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目方面： 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库，同时为方便 LLM 理解和抓取，将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现，因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。

以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目中也有相关工具，如： 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考，其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用了 playwright 之类的浏览器，将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。

以下是使用 Python 实现网页爬虫的详细步骤： 首先，在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 在开始之前，要确保已经在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，可以使用以下命令安装： ``` !pip install beautifulsoup4 requests ``` 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_webpage_content: response = requests.get soup = BeautifulSoup 这里根据实际网页结构调整提取正文的部分 例如：content = soup.find return content url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ' print ``` 请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 在和 AI 配合写代码的过程中，如果遇到了 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后再把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（如果还不行，就反复调试）。 另外，Python 在自动化方面应用广泛，例如办公软件自动化（pythondocx 用于 Word 文档、openpyxl 或 xlsxwriter 用于 Excel 文件、pythonpptx 用于 PPT、PyPDF2 用于 PDF）、爬虫（requests 用于发送 HTTP 请求、selenium 用于模拟浏览器交互、BeautifulSoup 和 lxml 用于解析 HTML 和 XML 文档）、测试自动化（unittest 和 pytest）、容器与虚拟化自动化（dockerpy 用于 Docker 容器管理）等。

利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤： 1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。 3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意，微信公众号文章可能有特殊的反爬措施，代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问等。 4. 运行代码时，先复制安装库的命令并运行，然后点击左上方“+代码”按钮，新建一个新的代码块，再复制后面的代码并运行。 5. 在和 AI 配合写代码的过程中，若遇到 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（若还不行，就反复调试）。 另外，在许多情况下，我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后，期待会提高，此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成的开源工具，然后考虑付费服务，都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，能不编尽量不编。如果真要编写，也要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。