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你是AI专家,如何更好地使用AI工具?

Answer

以下是关于如何更好地使用 AI 工具的一些建议:

理解工具: AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zero-shot learning 和 few-shot learning 能力,AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zero-shot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,应先将其分解为子任务,然后有效地组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。

使用工具: AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,了解其行为后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。

具身智能: 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心的研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。其设计灵感来自人类智能的发展,认为智能更多地来自与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比,LLM-based Agent 能够主动感知和理解所在的物理环境并与之互动,利用内部丰富的知识库进行决策并产生行动改变环境,这被称为“具身行动”。

此外,在生成 PPT 方面,市面上有多种受欢迎的 AI 工具,如 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等。每款工具都有独特优势,能帮助您快速、高效地完成 PPT 设计。

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

References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

理解工具:AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解,Agent使用工具的过程将变得不可信,也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力,AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,单一工具往往是不够的。因此,AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于LLM的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。使用工具:AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,以及了解其行为的后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。具身智能在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展,认为智能不仅仅是对预设数据的处理,更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比,LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库,进行决策并产生具体行动,以此改变环境,这一系列的行为被称为“具身行动”。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

理解工具:AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解,Agent使用工具的过程将变得不可信,也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力,AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,单一工具往往是不够的。因此,AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于LLM的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。使用工具:AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,以及了解其行为的后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。具身智能在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展,认为智能不仅仅是对预设数据的处理,更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比,LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库,进行决策并产生具体行动,以此改变环境,这一系列的行为被称为“具身行动”。

熊猫 Jay:超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南, 收获培训奖励 1000

作者:熊猫Jay原文:https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7-GNqkAPA公众号:熊猫Jay字节之旅[heading1]背景[content]大家好,我是熊猫Jay,因企业内部要求,特此编写这篇文章做内部培训,也公开分享给大家,希望对大家有所帮助。你可能是PPT的专家,也可能是新手;或者就像我一样,很少深入制作PPT。但我们共同的愿望是:如何通过AI工具更高效地制作PPT,满足不同需求,提高工作效率。想象一下:1.如果你是一个不经常制作PPT的小伙伴,今天突然被要求用PPT做一个报告或培训,你会如何快速生成PPT,同时确保不影响你的主要工作?2.如果你经常制作PPT,已经积累了大量的素材和经验,如何更加快速地生成高质量的内容,特别是在不熟悉的领域?AI工具现在提供了多种精美的PPT模板,无论你所在的行业,都能为你提供合适的幻灯片设计。这将大大节省你组织内容和编排思路的时间,并帮助你的PPT既有专业感又具有个性。接下来,我们将为大家详细介绍市面上最受欢迎的5款AI PPT工具:MindShow爱设计闪击Process ONWPS AI注意:Process ON、WPS AI为后续补充的工具,在部分提示词、截图中不存在。每一款工具都有其独特的优势,它们都能助你快速、高效地完成PPT设计。相信经过本次培训,你会发现这些AI工具是你设计PPT的强大助力!PS:由于本篇文章是我为企业内部做的培训材料,效果不错,因此还获得老板的1000元红包奖励,也解决了小伙伴的整合PPT和AI的需求,真的备受鼓舞呀!

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如何用AI搭建个人知识库
以下是用 AI 搭建个人知识库的方法: 首先,要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,需要给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。但 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。比如,向量是数学中表示大小和方向的一个量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中,向量通常用列表(list)来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法,最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时,可将大文本拆分成若干个小文本块(也叫 chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,并在一个地方(向量储存库)中保存这些 embeddings 向量和文本块,作为问答的知识库。当用户提出一个问题时,该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成为新的 prompt,发送给 GPT API。 例如,有一篇万字长文,拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁?”,可以直观地看出与问题关联度最高的文本块,通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁?从以下信息中获取答案:本文作者:越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外,还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本,将其整理归纳,标记重点,打赏标签,放入笔记系统,准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式,展开深度实践,生成自己的观点和决策,并打造成体系化的内容产品,实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转,从一个书摘变成一个体系化内容或课程,把“别人说的话”变成“自己的智慧”。
2025-02-28
怎样给AI投喂小说
给 AI 投喂小说可以参考以下步骤: 1. 首先使用 code interpreter,将小说原文喂给它并写入到 dataframe 里,全部喂完后保存成 excel 文件备用。 2. 让 GPT 读取该文件并给出反馈。AI 会从情节合理与连贯性角度给出意见。 3. 进行细节修改,反复尝试后可能会发现某些结构化 prompt 效果更好,修改的成品有部分可直接采纳。每改一段,AI 会把修改后的内容写入内存并读取新的一段。 4. 一轮修改完成后,可让 AI 再修订一轮。若重复次数过多,可先合并段落。这一轮修改可能更强调字词和标点。 5. 还可以把相关写作课程的内容贴给 AI 让其总结,并依照总结的方法修订小说。 需要注意的是,在修改过程中,对于 GPT 改得不好的地方进行简单纠正。同时,由于 GPT 不稳定,为避免白忙活,应随时保存备份。
2025-02-28
我想知道AI如何提高办公效率
以下是 AI 提高办公效率的一些方式: 1. 在日常活动中,如交通监测系统能使通勤更顺畅,银行账户欺诈检测等方面,AI 能自动处理部分工作,提高效率。 2. 在游戏行业,从前期制作到后期迭代,大模型不仅能降低成本,还能打造创新玩法,提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》,将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互,还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域,AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节,显著提高工作效率。 4. 在全行业中,基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等,从单个任务到角色再到角色间协同,都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面,如 You.com 等多种领先的 AI 产品,能帮助我们更高效地获取信息,提升工作效率和决策质量。
2025-02-28
写论文数据最真实的ai是哪个?
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,这些工具只是辅助,使用时要结合自身写作风格和需求,选择最合适的,且内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实,仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28
作为互联网公司的IT,如何用AI来优化或升级自己的工作
对于互联网公司的 IT 人员,利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手: 1. 明确自身工作目标和想法:AI 是工具,能将能力放大,帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么,并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流: 起床时,让 AI 为自己排 TODO 优先级,做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot,如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等,并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势:目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类,但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距,通用人工智能的定义存在争议,其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是,AI 终究会发展到每个人触手可及的程度,对于大部分人来说,并不需要特别关注 AI 技术本身,而应专注于自身的工作需求和目标。
2025-02-28
用AI做数据分析有什么好办法
用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面: 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果,迭代优化提示词,最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容,包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导,如法律术语,使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果,要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保信息准确。 在实际操作中,例如在 SQL 分析中,用户描述分析内容,后台连接数据库,让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句,执行后将数据传给 GPT 分析,最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中,用户上传文件并描述辅助,前端解析后传给 GPT 处理,后续步骤与前者一致。
2025-02-28
新手如何更好使用该网站,主要了解人工智能或者AGI进展,主流软件的学习和应用
对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用,以下是一些相关内容: AE 软件: 基本功能:可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用:如用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动: AI 音乐创作:通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 Config UI 的应用:能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 社区共创项目:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名:作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动:会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AI 春晚即将开始:去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚,今年的也即将开始,可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战:10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升:接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法:设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告:可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成: AI 音乐方面,提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门,有相关课程与教程,且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆,有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice(指出其泛化能力不强)、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开,讲述了多个案例,如许建拍摄场景图成本降低,郭佑萌在图书出版行业提升效率,影楼可进行换装等操作,文旅文创场景有有趣的合影生成方式,还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源,包括共学课程、专栏报告、数据等,还提及就业创业及一些企业专栏的内容。
2025-02-28
比suno更好用的音乐创作工具
目前,Suno 是一款基于人工智能技术的音乐创作工具,其特点包括:无需专业音乐知识,任何人都可用其轻松创作音乐;通过自然语言描述生成旋律、和声、鼓点等音乐元素;支持多种流行音乐风格;提供创作过程的建议和指导;可导出常见音频格式。但它也存在一些不足,如提示词控制方面,除歌词部分外,音乐风格提示词只有 120 个字符,能描述和理解的关键词有限,创作丰富度有限,旋律相对单调。 除了 Suno 之外,还有一些其他的音乐创作工具或相关的人工智能音频初创公司,例如: :前身为‘Definite Technologies’,开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 :自适应 AI 音乐平台,通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 :基于 AI 的音乐助手,包括歌词写作助手。 :实时音乐、音频和视频创作平台。 :为创意媒体应用提供合成歌声。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。
2025-02-27
如何更好的使用ai
以下是关于如何更好地使用 AI 的一些建议: 数据分析方面: 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 提问方式方面: 对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化。 提供学习内容方面: 为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。编写详细的流程和知识(knowhow),帮助 AI 更好地理解任务,也为人类用户提供指导。 利用专业术语方面: 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 的回答方向,使其更精准地提供所需信息。 验证与反馈方面: 大模型的语料存在滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保信息准确且符合相关要求。 教师使用方面: 把大模型当作大学生,“实习生”只能执行任务,需要指明方向,拆解任务,教其一步一步操作,像导演一样编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代。 提示语的核心是逻辑,要将复杂任务拆分成科学合理的步骤,让前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站可以创建“智能体”,配置提示词、知识库、能力等,设置“常用语”“小助手”“bot”,以实现多次使用和逐步调整优化。 写作方面: 可以让 AI 草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文等。 提高提示质量,与系统互动,让写作更出色。 让 AI 改进文本内容,提供更好的建议,以不同风格创建草稿。 把 AI 当作实习生,让其完成写邮件、创建销售模板等任务。 利用 AI 让自己在任务中保持动力。
2025-02-26
如何更好的创建提示词
以下是关于如何更好创建提示词的相关内容: 创建提示词是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 此外,不同的工具和场景中创建提示词还有一些特定要点: 在星流一站式 AI 设计工具中: 输入语言方面,通用大模型与部分基础模型使用自然语言,部分基础模型使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 在文本补全(Text completion)中: 遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置这三个基本准则。 故障排除时,需明确生成的预期结果、提供足够示例、检查示例有无错误、正确使用温度和 top_p。 希望这些内容能帮助您更好地创建提示词。
2025-02-25
怎么更好地输入指令词
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。
2025-02-24
我想做个生成知识点讲解视频的工具,是转成PPT加自动配音好,还是转成不同的网页然后生成每一页的口播稿更好?
在选择生成知识点讲解视频的工具时,转成 PPT 加自动配音和转成不同的网页然后生成每一页的口播稿各有其优缺点。 转成 PPT 加自动配音的优点在于 PPT 形式较为直观、规范,能够以图文并茂的方式展示知识点,自动配音可以节省录制音频的时间。缺点是可能在页面布局和动画效果上需要较多的调整,且自动配音的质量和语气可能不够自然。 转成不同的网页然后生成每一页的口播稿的优点是网页的设计更加灵活,可以融入更多的交互元素,口播稿能够更贴合讲解的需求。但缺点是网页的制作可能相对复杂,需要一定的技术知识,而且口播稿的生成质量可能参差不齐。 最终的选择取决于您的具体需求和技术能力。如果您更注重展示效果的规范性和简洁性,且对音频质量要求不是特别高,PPT 加自动配音可能是个不错的选择。如果您希望有更多的交互和灵活性,并且有能力处理网页制作和口播稿的优化,那么转成网页和生成口播稿可能更适合您。
2025-02-23
找到全部前端质量相关的AI网站或工具
以下是一些与前端质量相关的 AI 网站或工具: 1. Wix ADI(Artificial Design Intelligence) 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 5. Zyro 网址:https://zyro.com/ 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议,提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可自动生成网站布局和设计,提供一键迁移功能,集成 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题定制网站,提供自动生成的内容和图像,包含电子商务功能。 8. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用,适合初学者,提供多种设计模板和布局,包括内置的 SEO 和分析工具。
2025-02-28
我要做表格数据分析,哪个AI工具最好?
以下是一些适用于表格数据分析的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成任务,包括数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,还有一些专门的数据分析工具,如: 1. Kalodata:专注于数据分析。网址:kalodata.com 2. Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 3. ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ 4. EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ 5. SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ 6. SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ 7. 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/ 8. SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ 9. Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 随着技术的不断发展,未来可能会有更多更好的工具出现,您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-28
一共收录了多少ai工具
以下是为您整理的一些 AI 工具: 1. 创作方面: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 2. GitHubDaily 开源项目列表中的 AI 工具: :一个可以让您同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具,支持 ChatGPT、Bing Chat、bard、Alpaca、Vincuna、Claude、ChatGLM、MOSS、iFlytek Spark、ERNIE 等主流 AI 聊天机器人。 :整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 :该工具直接在命令行中集成了 ChatGPT,通过它,可以帮助您快速编写 shell 命令、代码片段编写、Git 提交信息、文档、注释等内容。 :集成了飞书+GPT3.5+Dall·E+Whisper 等 API,支持语音对话、角色扮演、多话题讨论、图片创作、表格分析、文档导出等功能。 :它可以提取 PDF 文件中的内容,并将内容交给 ChatGPT 进行分析。待解析完成之后,您便可以跟它进行一对一对话交流,就好像它是一个完全理解内容的人一样。 :一款基于 AI 驱动的、跨时代代码编辑器,将为开发者带来前所未有的编程体验。 :一个可以让您快速尝试各种 ChatGPT 应用的开源项目,借助这个项目,您还能在几秒钟内创建属于自己的应用。 3. 电商方面: 电商 AI 工具库基础版(作者:清酒):收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具,结合场景特别直观;按照电商的角色进行了区分,无论您是买家、卖家、渠道还是生产者,都能找到合适的 AI 工具;不仅有产品形态,还有非常具体的使用描述。
2025-02-28
利用大模型构建系统的工具
以下是关于利用大模型构建系统的工具的相关内容: 大模型的发展历程: 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年,Google 提出 BERT,其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模,开创了预训练语言表示范式,参数规模为 110M 到 340M。 2018 年,OpenAI 提出 GPT,开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号,展示了强大的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),这是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模为十亿到千亿。 Inhai:Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流: 以 Kimi Chat 为例,它利用「网页搜索」工具在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,给出结论。同时,PPT 中介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 Planning:Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。例如,先识别男孩姿势,再使用相关模型合成女孩图像,接着使用图像理解文本模型,最后语音合成输出。 Multiagent Collaboration:吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色相互协作,共同开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架:OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务,反思和改进指对过去行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来步骤,提高最终结果质量。记忆用于存储信息。 开发:LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG: LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具构建 RAG 应用: 数据加载器:从数据源加载数据并转换为文档对象,包含 page_content 和 metadata 属性。 文本分割器:将文档对象分割成多个较小的文档对象,方便后续检索和生成。 文本嵌入器:将文本转换为嵌入,用于衡量文本相似度实现检索。 向量存储器:存储和查询嵌入,通常使用索引技术加速检索。 检索器:根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型:基于大模型生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下:(具体流程未给出)
2025-02-28
有没有关于金融交易的ai工具
以下是一些关于金融交易的 AI 工具: 1. Composer(免费可用):可以用 AI 构建、回测和执行交易算法,在无代码拖放编辑器中进行定制,无需编码技能。 2. 摩根大通公司的人工智能驱动模型:旨在破译央行的信息传递并发现潜在的交易信号。 3. Stripe Agent Toolkit:让 AI 代理具备自动支付等财务能力,支持嵌入支付和财务服务功能,AI 可以实现自动购物、订票、开票等金融交易。
2025-02-28
我想找一款网页视频字幕提取的ia工具
以下为您推荐几款网页视频字幕提取的工具: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频进行精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,还能自定义视频字幕样式,包括字体、颜色、大小、位置等。 3. Arctime:可对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-28
deepseek的论文里面讲的混合专家模型怎么理解
混合专家(MoE)模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例,其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。 在 DeepSeek 的 V3 模型中,引入了多头潜注意力(MLA),将 KV 缓存压缩至新低,从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力,首次验证无需监督微调即可实现推理。 DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeekV2 是 60 位专家混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色,具有 236B 参数,21B 在生成过程中被激活,在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。 您可以通过以下链接获取更详细的介绍:https://xiaohu.ai/p/7468 、https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743 。
2025-02-19
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入材质图片,得到经过设计后的成品衣服
目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中,可能会有相关的技术和模型在未来出现。
2025-02-16
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入衣服材质图片,得到经过设计后的材质成品衣服
目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展,未来可能会出现相关的应用。
2025-02-16
我想知道如何在服务器做deepseek本地部署,作为本地知识专家
以下是在服务器进行 DeepSeek 本地部署的相关步骤: 1. 安装 AnythingLLM 软件:其安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 2. 构建本地知识库: 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径:通过工作流 + DeepSeek R1 大模型。 4. 拥有扣子专业版账号:如果是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 5. 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。 6. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 需要注意的是,看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍,如果您对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系相关人员或者加免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2025-02-11
你现在是一个工作流方面的专家 我需要你用最简单的方法让我这个小白理解工作流是怎么工作的
工作流是一种通过可视化方式对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,以实现复杂、稳定业务流程编排的方法。 工作流由多个节点构成,节点是基本单元,包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。默认包含 Start 节点(工作起始,可包含用户输入信息)和 End 节点(工作末尾,返回运行结果)。 不同节点可能需要不同输入参数,分为引用前面节点的参数值和自定义的参数值。扣子提供了基础节点,还可添加插件节点或其他工作流。 例如,在角色设计变体生成工作流中,在不改变角色某些特定样式的基础上仅改变设计,能防止提示词外流,还可使用图片引导特定部分的风格和样式。 在智能体“竖起耳朵听”的编排中,插件像工具箱,工作流像可视化拼图游戏,将各种功能组合,满足多步骤、高要求的任务。
2025-01-16
混合专家模型(MoE
混合专家模型(MoE)是一种深度学习模型结构,由多个专家网络组成,每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大而复杂的任务拆分成多个小而简单的任务,让不同的专家网络负责处理不同的任务,这样能提高模型的灵活性、可扩展性,减少模型的参数量和计算量,从而提升模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常包含以下步骤: 1. 定义专家网络:先定义多个专家网络,每个负责特定任务或数据集,这些网络可以是不同的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 训练专家网络:使用有标签的训练数据训练每个专家网络,获取其权重和参数。 3. 分配数据:在训练中,将输入数据分配给不同专家网络处理,分配方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果:对每个专家网络的输出结果进行加权求和,得到最终输出。 5. 训练模型:使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练,获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域应用广泛。 在苹果大模型 MM1 中也应用了 MoE 架构。研究者使用三种不同类型的预训练数据,构建了参数最高可达 300 亿的多模态模型系列 MM1,它由密集模型和混合专家(MoE)变体组成,在预训练指标中实现 SOTA,在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。在 MM1 的最终模型和训练方法中,通过专家混合(MoE)进行扩展,将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器,并采用与密集骨干相同的训练超参数和设置进行训练。
2025-01-01