有没有这样的产品，能够通过输入X主页，获取这个人的历史所有推特的信息分析与总结

AI 伴侣目前处于起步阶段，未来两三年内，现有的工具将显得像玩具。我们已看到一些线索： 五月份，社交媒体影响者 Caryn Marjorie 推出“AI 女友”，使用其声音并通过在 YouTube 上的数千小时视频训练。用户每分钟支付 1 美元，在私人 Telegram 频道与虚拟形象交流，发送语音备忘录，虚拟形象以其声音回复。像 Forever Voices 这样的公司为其他影响者创建类似角色。对于通过订阅或打赏赚钱的创作者或名人，拥有 AI 伴侣将是自然延伸，消费者愿意付钱以更接近他们。最终，每个人拥有能与亲友和观众互动的人工智能角色可能合理，但要实现需考虑许可权、正确训练数据集及适当“模态”。 浪漫关系是自然起点，但还有空间构建适用于所有类型关系的人工智能伴侣平台。比如在缺乏经济实惠心理治疗师时，可想象专门设计的经过大量临床会话训练的化身。早期研究表明，人工智能在诊断准确性和医患关系方面能超过真正的医生。另外，娱乐也是潜在使用案例，如 Snapchat 的 MyAI 聊天机器人收到大量消息，其使用多轻松愉快且专注娱乐。

在 AI 赋能传统应用，后端开发对接 AI 时，功能和流程设计上需要注意以下要点： 1. 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 2. 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 3. AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 4. 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 5. 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 6. 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 7. AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 8. 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 9. 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 10. 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 11. 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 12. 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。

以下是关于 AI 赋能传统应用时的一些要点： 在 UI 设计方面，使用 Midjourney 生成特定页面（如首页、登录页等）时，可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等关键词，分别用于生成社交平台的登录页和人力资源类产品的个人资料页。Midjourney 产出的设计图视觉效果佳，适合 APP 设计初始阶段的头脑风暴和风格探索，为设计师提供灵感和创意，但直接用于落地开发仍有距离。 在合规方面，政府通过发布相关内容支持相关工具的发展。AI 监管框架适用于整个英国，涵盖多个领域和政策区域，会考虑权力下放的影响，将依靠现有立法实施框架，并继续与各方互动确保各地受益。 在进一步的发展中，将分析研究成果，改善对相关问题的理解，确定合作安排，鼓励发布指导，提出中央监测和评估框架的设计提案等。

要将大量记录的文本内容输入知识库并形成有效问答，可参考以下方法： 1. 使用 embeddings 技术： 将文本转换成向量（一串数字），可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块（chunk），通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关。 在向量储存库中保存 embeddings 向量和文本块。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库的向量比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 创建知识库并上传文本内容： 在线数据： 自动采集：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL，输入网站地址，选择是否定期同步及周期，单击确认。 上传完成后单击下一步，系统自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。 安装扩展程序，参考。 在文本格式页签选择在线数据，单击下一步。 点击手动采集，完成授权。 输入采集内容网址，标注提取内容，查看数据确认后完成采集。 本地文档： 在文本格式页签选择本地文档，单击下一步。 拖拽或选择要上传的文档，支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件。 上传完成后单击下一步，选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统自动处理）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则）。

AI 大模型本地化部署的逻辑主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，要根据自身的资源、安全和性能需求来决定。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，并优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 关于输入数据是否会外泄，这取决于本地化部署的安全性措施和配置。如果采取了严格的安全措施，如数据加密、访问控制、网络隔离等，输入的数据外泄的风险可以大大降低。但如果安全措施不到位，就存在数据外泄的可能。例如，赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧（如手机或家庭计算中心），记录所有知识和记忆的相关数据就不会跑到云端，能更好地保障数据安全。

目前在 ScienceDirect 上，还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具，如文献分析类的软件，先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中，然后让其协助您进行分析和总结。不过，在使用任何工具时，都需要您自己对结果进行评估和筛选，以确保准确性和可靠性。

以下是关于如何更好地输入指令词的相关内容： 星流一站式 AI 设计工具： 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言：星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化：启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解您不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 【SD】文生图： 下次作图时，先选择模板，然后点击倒数第二个按钮，就能快速输入标准提示词。通常的描述逻辑包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。对于新手，有功能型辅助网站帮助书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ ，通过选项卡快速填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词；还可去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制图的详细参数粘贴到正向提示词栏，注意图像作者使用的大模型和 LORA，也可选取部分好的描述词使用。 RAG 提示工程（二）：安全与防护实践： 1. 应对提示词攻击的方法（蓝方视角） 输入侧防护—增强类—鲁棒任务描述：本质是在系统提示里添加描述攻击招数和应对方法，使模型能坚守本职工作，防范恶意提示攻击。 输入侧防护—增强类—少样本提示：在系统提示里放几个“负面提示对的回答”样本，让模型学会应对负面输入，提高给出正确回答的能力。 输入侧防护—增强类—特殊标记：给用户输入添加特殊标记，如 XML 标签、随机字符串、尖括号等，帮助模型分清界限，提升识别用户输入的能力，但不同模型对特殊符号的理解程度不一。

以下是关于输入点子生成视频文案的多维表格模板的相关信息： 概述： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程参考。 先看效果： 功能： 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具： 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 邀请可拿 3000 万 tokens，附上宝藏飞书多维表格模板，包括营销类、投资和电商、工具论文效率类、有趣类等，如： 智能体发布到飞书多维表格： 1. 工作流调试完成后，加入到智能体中。可以选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。 2. 发布时选择需要的发布渠道，重点讲飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量，发布时会自动出现，目的是为了在多维表格中选择关联字段。填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用： 1. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。选择“自动更新”，输入 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 2. 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 自动化推送： 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。

如果您想让 AI 帮您写一篇楼盘推广软文，以下是一些输入指令的建议： 1. 明确指令：使用清晰、直接的语言告诉 AI 您的需求，例如“为我写一篇楼盘推广软文”。 2. 提供背景信息：包括楼盘的位置、特色、目标受众等，比如“这是位于市中心的高端楼盘，目标受众是追求高品质生活的成功人士”。 3. 描述输入数据：如果有相关的楼盘资料、图片、周边环境介绍等，可以提供给 AI，例如“楼盘拥有独特的园林设计，周边配套有大型商场和优质学校”。 4. 给出输出引导：明确软文的格式、语气、长度等要求，比如“以生动活泼的语言，写成一篇 800 字左右的软文，采用故事性的叙述方式”。 同时，您还需要注意以下几点： 1. 指令要简洁明了，避免歧义。 2. 尽量提供详细和准确的信息，以便 AI 更好地理解您的需求。 3. 可以参考一些结构化的提示词设计方法，如 ICIO 框架，即 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）和 Output Indicator（输出引导）。

目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等，您可以通过以下渠道第一时间获取： 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号，如微信公众号、微博等，获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区，与其他从业者交流，获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台，可能会有相关报道。

获取 DeepSeek R1 满血版且能联网的方法如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型： 访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。 添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。添加过程包括添加模型和完成接入。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 此外，您还可以参考以下教程获取更多信息： 教程地址：

以下是利用 AI 获取股票财经信息的一些方法： 1. 使用 Coze bot：在金融投资领域，Coze bot 可以从多个金融资讯平台抓取数据，生成分析报告，并将其推送到用户常用的交流平台，如企业微信群或飞书文档。能够实时跟踪市场动向，捕捉投资机会，自动生成财务报告，节省人力成本，方便团队协作。 2. 本地部署资讯问答机器人：以 A 股行情问答为例，构建本地私有化部署的 Bot，当提出诸如“XX 股票今天表现怎么样？”“复盘今天的家电板块”等问题时，它能从海量市场数据中找到有价值的信息，进行整合与分析，并提供个性化回复。 3. 利用相关 APP：如东方财富 APP 中的一些功能利用 AI 分析金融市场数据，为投资者和金融机构提供风险评估和投资建议。

个人通过 AI 获取收入的方式主要有以下几种： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业找到工作机会，获得不错的收入。但能否赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等，需要持续学习和实践。 2. 在公司给自己贴“AI 大神”标签，提升个人影响力。 3. 在社交网络分享相关成果，扩大影响力。 4. 承接项目开发，例如通过增加画板节点，结合公司 Logo 生成一系列公司主题的产品邮票，或者承接类似需求，扩充工作流以适应更复杂的业务。 5. 对于内容创作，利用生成式 AI 进行艺术创作，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。

以下是获取视频反向提示词的一些方法： 1. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包功能，可将大量固定不变且文本量较大的负向提示词汇总到一个文件里。常见的负向起手式能排除一些低质量、坏手、姿态错误等情况。若不想使提示词复杂，可使用打包好的负向提示词 Embedding，达到一词顶一百词的效果。例如 EasyNegative，官方推荐其搭配二次元模型使用。 2. 对于某些视频生成工具，如云端 Comfyui 出图结合 AI 视频软件的方法： 打开相关工作流链接，如 https://www.esheep.com/app/5977 ，注册或登录。 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词。 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，不理解时可保持默认。 步骤 3：红色框上传深度图。 步骤 4：点击立即生成，在生成历史中下载图片。

AI 写作具有以下优势和应用场景： 优势：能够快速生成内容，提高写作效率；可以提供新的思路和创意。 应用场景：广泛应用于新闻通讯、营销文案、小说创作等领域。 利用 AI 辅助新闻通讯稿写作的方法包括： 头脑风暴：在写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 查找资料：借助 AI 快速汇总相关主题信息，节省查阅资料时间。 优化表达：写完初稿后，让 AI 检查语法、改善表达。 拓展思路：写作卡壳时，询问 AI 以开拓新的思路。 需要注意的是，写作不仅是产出内容，更是思考的过程，不应过度依赖 AI 写作，而应注重提升自身写作技巧和思考深度。同时，大语言模型在写作中很有用，如用于集思广益、头脑风暴等，但也存在编造故事产生错误信息的问题，需要鉴别信息准确性。另外，选好模型、克服平庸、显式归纳文本特征等方法有助于用 AI 写出好文字。