结合API建立本地知识库，具体什么操作比较容易

以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法： 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。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以分割。 选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入。 编辑修改和删除内容，添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档： 注意拆分内容，提高训练数据准确度。 对于画小二课程，将 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按照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，在训练 AI 时，还需要注意以下几点： 提示词：告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库：相当于给 AI 发放工作手册，例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。

智能体 API 相关内容如下： 在扣子平台上，插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者好几个工具，这些工具被称为 API。目前扣子平台已有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API，以及能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自行制作插件并加入所需 API。 多智能体 AI 搜索引擎方案中，第一步需根据用户任务使用搜索工具 API WebSearchPro 补充信息，参考文档为 https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。第二步用大模型如 GLM40520 规划和分解子任务，并转换为 JSON 格式，参考 API 文档 https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 和 JSON 工具 https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。第三步通过 AI 搜索智能体完成子任务，其调用方式参考文档 https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi ，智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6 。第四步总结子任务生成思维导图，智能体调用方式参考文档 https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi ，智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2 。 让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群时，需在扣子官网左下角选择扣子 API ，在 API 令牌中添加新令牌，设置名称、过期时间、选择指定团队空间和权限，并保存好令牌的 Token 。获取机器人 ID 时，在个人空间中找到要接入微信的机器人，如“画小二智能小助手”，其 Bot ID 在浏览器地址栏的 bot/之后。然后进行 API 授权，点击右上角发布，勾选 Bot as API 并确定应用已成功授权。

调用 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）是指软件系统之间进行交互和通信的一种方式。通过调用 API，一个程序可以请求并获取另一个程序或服务所提供的数据、功能或执行特定的操作。 API 通常定义了一组规则、协议和方法，包括请求的格式、参数的传递方式、响应的数据结构等。开发人员可以使用特定的编程语言和工具，按照 API 的规定发送请求，并处理返回的响应结果，以实现不同系统之间的集成和数据共享。 例如，在 Web 开发中，调用第三方提供的 API 可以获取天气信息、地图数据、社交媒体内容等，从而丰富自己的应用功能。在移动应用开发中，也可以调用系统提供的 API 来实现诸如访问设备传感器、发送短信等功能。 总之，调用 API 是现代软件开发中实现功能扩展和系统集成的重要手段。

以下是关于秘塔搜索的相关信息： 秘塔 AI 搜索是由秘塔科技开发的，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户的搜索效率和体验。 在获取微信公众号文章封面时，可使用秘塔 AI 搜索。输入文章链接，通过一个在线工具（https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ）即可获取封面。

以下是一些提供文生图 API 的平台： Coze：在国内低代码 Agent 平台中体验较好，即使即将收费但仍具性价比。其 API 更新开放了多模态对话和知识库修改能力，可玩性增强。通过 API 可在微信中实现多种图片功能，如重绘风格、微调内容等。使用时需在 chatgptonwechat 中的 config.json 中配置自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 Stability AI：发布了 Stable Diffusion 3 和 Stable Diffusion 3 Turbo，可通过其开发者平台 API 使用。ComfyUI 中的 Stable Diffusion 3 API 已更新，目前支持多种比例的 SD3 文生图，使用时先申请 API 再填入 config.json 文件，每账户有 25 免费积分，SD3 每张图 6.5 积分。项目地址：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIStableDiffusion3API 。需注意 SD3 图生图模式不支持选择比例，SD3 Turbo 模型不支持负面提示词。

部署 GPTs 的 API 可以参考以下步骤： 1. 参考文章，了解之前的部署情况。 2. 登录地址，点击 Copy Link 进行复制 Actions API 链接。 3. 配置 GPTs Actions API： 打开 ChatGPT，点击创建 GPTs>Configure>Create new action。 输入来自 Gapier 的 Actions API 并点击 Import。 4. 授权： 在 Gapier 复制授权码。 在 Authentication 下选择配置图标，进入授权页面。 按照以下设置进行配置： Authentication Type：选择 API Key。 Auth Type：选择 Basic。 输入从网站上复制的授权码并点击 Save。 5. 引用 Action： 确定调用的 Action，并在 Prompt 中引用。 查看 Action 的方式分为两种： GPTs>Configure>Actions 页面。 网页查看，地址为。 另外一种引用的方式是：只要在 Instructions 中申明清楚需求，GPT 会自动选择合适的 API。 此外，还需注意以下几点： 1. 了解 OpenAPI 规范，通过 Schema 让 ChatGPT 懂这个 API。 2. 对于带参数的 Post 请求，需要创建规范文件、修改 GPTs 的 Action、调整 Prompt 等。 3. 注意如果不和说传入中文，它会给我们翻译了再传。

以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法： 使用知识库： 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，或者在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。 配置项说明： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。 自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式：<br>2.1. 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符：选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则：<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档，然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容，且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后，单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围：通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后，单击确定。|

将网页或网站的内容作为知识库导入主要有以下几种方式及操作步骤： 1. Notion： 在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。 在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。 选择要导入的数据，然后单击下一步。 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。 2. 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。在弹出的页面完成以下操作：输入要上传的网站地址；选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期；单击确认。 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：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。 3. 本地文档： 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。每个文件不得大于 20M。一次最多可上传 10 个文件。 当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。

以下是关于创建和使用数据知识库的相关信息： 智能体： 创建智能体的知识库时，可选择手动清洗数据，手动清洗数据能提高数据准确性。手动清洗数据包括创建在线知识库和本地文档。 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如对于画小二课程，将其章节内容按固定方式人工标注和处理。 完成创建后点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到，只有通过发布才能获取 API。 安装 Coze Scraper： 安装扩展程序至浏览器后，可按以下步骤采集数据上传到知识库： 1. 登录。 2. 在左侧菜单栏选择一个工作区。 3. 在工作区内，单击知识库页签。 4. 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 5. 在知识库页面，单击新增单元。 6. 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 7. 单击手动采集，完成授权。 8. 输入要采集内容的网址，确认。 9. 标注要提取的内容，查看数据确认无误后再点击完成并采集。 Obsidian 加 Cursor： 用 Trae 查询笔记内容：Obsidian 虽支持多种搜索方式，但基于关键字搜索在笔记库较大时存在困难。可在 Trae 右侧的 Chat 输入框输入相关问题进行模糊搜索，如输入「」然后选择剪藏文件夹，提问特定内容。 用 Trae 和 Obsidian 辅助研究：可对多个不同的笔记文件进行比较或综合整理研究，在 Chat 输入框提问时用「」分别引用指定的笔记文件或文件夹。还可根据需求和内容发散更多用法，如用于学习和复习，或分析结构化数据。

以下是一些好用的知识库介绍： 扣子：其知识库功能强大，可上传和存储外部知识内容，提供多种查找知识的方法。能解决大模型有时出现的幻觉或专业领域知识不足的问题，支持多种格式文件，如文本格式。在智能体中使用时，回答用户前会先检索知识库内容。还可添加开场白提升体验。 扣子提供的存储和记忆外部数据的方式包括： 知识库：大量知识分片，通过语义匹配为模型补充知识。例如车型数据，每个知识库分段保存一种车型基础数据，用户提问时能匹配对应分段获取信息。 数据库：类似传统软件开发的数据库功能，以表格结构存储信息，通过 NoSQL 方式使用，目前提供关系型数据库，有多种应用场景。 AI 便签：记录用户提交的便签，支持提交、查询操作，通过 NL2SQL 完成。 单词本：记录用户背过的单词及未记住的单词等。 Coze 中创建知识库的步骤： 路径：个人空间 知识库 创建知识库。 支持的文档类型：本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可在内容中加特殊分割符如“”便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，有误可编辑或删除。

您可以通过以下方式获取 AI 系统学习文档： 1. 观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理成学习笔记，在整理过程中学习更多知识，还能与大家交流互动。 2. 等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 原子将分享 30 分钟快速体验 AI 工具并教爸妈理解相关内容。 4. 学习 A16Z 推荐的包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理，及大语言模型词语接龙原理等基础知识。 5. 查看如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章。 6. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 7. 查看历史脉络类资料，如整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 相关内容的获取链接为：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=2727000 、https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=2806000 、https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=2942000 。

以下是关于将 AI 与 WPS 结合的一些信息： WPS Office 中的一些功能，如智能排版、语法检查等，利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作，提高办公效率。 金山软件宣布 WPS AI，将把大模型（LLM）能力嵌入四大组件：表格、文字、演示、PDF，支持桌面电脑和移动设备。 WPS 的文档翻译功能可以利用 AI 技术快速翻译办公文档，如 Word、Excel、PPT 等，方便用户进行跨国业务交流。

将 AI 与办公结合可以从以下几个方面考虑： 1. 提高工作效率：AI 可以帮助处理单调重复的任务，如数据输入、文档填写和信息检索等，让员工有更多时间从事专业工作。 2. 智能推荐与规划：例如，利用 AI 为办公提供最佳的工作流程规划、资源分配建议等。 3. 风险识别与应对：通过 AI 识别办公中的潜在风险，并提供相应的解决方案。 4. 教育领域结合：提前收集教育领域的需求，针对性地开发产品和服务。包括办公提效的具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、学生行为分析等。 5. 技术应用：如使用飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体等提高办公协作效率。 6. 创新应用：例如利用 AI 进行咖啡、奶茶等的调配（需相应资质）。 同时，相关法律法规如《促进创新的人工智能监管方法》也指出，要在支持创新的同时提供监管框架，确保风险得到识别和处理，以实现 AI 在办公领域的健康发展。

要基于一条视频的风格结合自己的需求生成新的 demo 视频，您可以参考以下步骤，更高效地达到想要的效果： 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字，比如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等。您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 进行简单处理。电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容，这将为数字人提供语音播放的内容以及生成与文字内容相对应的口型。 另外，如果您想用 AI 把小说做成视频，可以按照以下流程： 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。 需要注意的是，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。

以下是一个基于 DEEPSEEK 结合开题报告的论文大纲示例： 一、引言 1. 研究背景和意义 2. 研究目的和问题 二、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构 效果示例 作家风格移植：用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象 文体杂交：将产品说明书改写成《史记》列传格式 学术口语化：把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话 2. 领域穿透技术 行业黑话破解：解释 Web3 领域的“胖协议瘦应用”理论 三、场景化实战策略 1. 商业决策支持 2. 创意内容生成 3. 技术方案论证 四、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010 信息回溯：请复述之前确认的三个设计原则 焦点重置：回到最初讨论的供应链问题 2. 输出质量控制 问题类型 修正指令 过度抽象：请具体说明第三步操作中的温度控制参数 信息过载：用电梯演讲格式重新组织结论 风格偏移：回归商务报告语气，删除比喻修辞 五、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验 确保新章节与前文的三处细节呼应 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：用经济学原理类比说明网络审查机制 场景移植法：假设在火星殖民地讨论该议题 六、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束 主观表述：量化标准 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 七、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 八、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 九、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套

以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。

本网站（WaytoAGI）是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。它既集成了各类 AI 工具，如文生图、文生视频、文生语音等工具，也提供了丰富的 AI 知识，包括 AI 技术的发展与应用、多种 AI 生成工具（如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN）、端侧大模型的特点、AI 工程平台（如 define、coach 等）及其应用、模型社区介绍等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都能在这里发掘有价值的内容，应用各类 AI 工具和实战案例等，让更多的人因 AI 而强大。 相关链接：https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/

以下是关于 AI 代理操作的相关信息： 微软和 OpenAI 对人形机器人公司 Figure 投资 1 亿美元，Figure 01 展示了自主煮咖啡等能力，公司估值可能达 19 亿美元。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1752673475058393116?s=20 @MultiOn_AI 是一个多功能 AI 代理，使用 GPT 进行网络操作，如订票和订餐，能自动安排 Google 会议和发推文。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1752617872931930435?s=20 安圭拉岛通过“.ai”域名销售增长四倍，每月约 300 万美元收入用于偿还债务和取消税收。相关链接：https://spectrum.ieee.org/aidomains 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752609992228897051?s=20 使用 Apple Vision Pro 购买 Cybertruck 展示了全新的线上购物体验，使用户足不出户即可感受购物震撼。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1752591353807303006?s=20 WhisperKit 是实时语音推理转录 Swift 软件包，易于部署和实时语音转录，支持流式转录和性能优化，有开源模型支持便于更新和部署。 此外，影刀 RPA+AI Power 具有以下特点： 集成丰富的 AI 组件及各种技能组件，极大地拓展 AI 服务的能力边界，打造 AI Agent。比如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作等。 提供无缝多样的使用方式，包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业有众多分散的系统，AI Power 提供多种调用方式，方便企业在不同业务场景下灵活选择最适合的接入方式，让内部员工、外部客户等便捷地与 AI 交互。 提供贴身的企业级服务支持，包括教学培训、技术答疑、场景共创等方面的服务。大模型类的 AI 对大部分企业来说是新事物，影刀 AI Power 拥有完整的服务团队，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去，找到最佳实践，助力业务成功。

基于 cref 在一个画布中放置多个人物角色的操作步骤如下： 1. 使用 /settings 将 Remix 打开，然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像，然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头（⬆️⬇️⬅️➡️），每个箭头都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是： cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色，需要使用平移按钮来添加。 设置画布以描绘两个人的开场提示。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象，Midjourney 将它们混合在一起，并混合到输出中。 语雀里面整理了 211 篇文档，共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章，MJ 手册的规范使用说明，文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源，地址：https://www.yuque.com/frannnk7/aidesign?《AIGC Design 手册》

GRU+CNN 模型的操作主要包括以下步骤： 1. 编码器部分：使用预训练的卷积神经网络（CNN），如 Inception Resnet V2，将输入图像转换为一组特征向量。在这种情况下，大部分 CNN 部分被冻结，保留预训练的权重。 2. 解码器部分：结构较为复杂，涉及到注意力机制、嵌入层、GRU 层、添加层归一化层和最终的密集层等。可以找到很多关于注意力层和解码器步骤的说明。 3. 组合模型：将编码器和解码器组合在一起，形成一个完整的图像字幕生成模型。 4. 自定义损失函数：由于任务是生成文本序列且序列长度可能不同，使用稀疏分类交叉熵作为损失函数，并屏蔽填充的部分。 5. 编译模型：编译模型，为开始训练做准备。 6. 训练模型：可以根据需求进行更多训练以获得更好结果。 7. 推理与生成字幕：训练完成后，为新的图像生成字幕。在推理阶段，需要重构解码器模型，使其可以接收额外的 GRU 状态输入，并编写自定义推理循环，一次产生一个单词，直到生成完整句子。

以下是关于 AI 进阶操作的介绍： 在 Obsidian 中使用 AI 工具的进阶配置方法包括： 1. 笔记仓库嵌入大模型（Copilot） 2. 笔记内容作为 RAG 嵌入大模型（Smart Conections） 3. 笔记内使用大模型编写内容 在 Liblibai 中，有以下进阶概念和功能： 1. 迭代步数：调整图片内容的次数，并非越多越好，效果提升非线性。 2. 尺寸：影响图片生成的大小，需适中选择，高清图可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成的图批次数。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：影响图像与 prompt 的匹配程度，过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子：固定后可对图片进行“控制变量”操作。 7. ADetailer：面部修复插件，高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，高阶技能。 9. 重绘幅度：图生图时，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 此外，杭州站的 AI 活动聚焦在动手操作上，共分为 5 天进行，被定义为带领大家进阶玩转 AI 的实操落地活动，从学习写 prompt 到生成图片再到分组成立项目，活动形式丰富多样，难度和节奏层层递进。