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我想把小宇宙的博客的内容让ai总结,我应该用什么工具

Answer

以下是一些可以用于总结小宇宙博客内容的工具和方法:

  1. 通义听悟小程序:
    • 操作步骤:点开小宇宙播客分享链接,打开微信通义听悟小程序,可以直接在通义听悟看概括总结(2 小时播客可以在 4 分钟左右分析完),也可一键转录解析导出 txt 文字版,丢到 kimi 自定义分析。
  2. 问问小宇宙:即刻推出的基于小宇宙的 AI 搜索,除了给出总结外,还会给出推荐的单集中主播关于对应主题的讨论,但 UI 体验有待优化。
  3. 利用大模型,如字节的豆包大模型进行总结。
  4. 瓦斯阅读:可以稳定抓取公众号的内容,但平台上公众号不全。
  5. WeWe RSS:通过微信读书的方式订阅公众号。

您可以根据自己的需求和实际情况选择适合的工具。

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

References

危柯宇:如何让 AI 走进我们的工作和生活

1.点开小宇宙播客分享链接2.打开微信通义听悟小程序3.可以直接在通义听悟看概括总结(2h播客可以在4min左右分析完);也可一键转录解析导出txt文字版,丢到kimi自定义分析;(kimi也可以读取播客链接进行音频解析,但是目前好像无法进行逐字稿)[播客速读ai工作流.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/HXDcb9dNHoJH0bxeK9ecPEA6nYd?allow_redirect=1)视频解说看这里案例:最近被这档节目《[百岁老人十项全能计划](https://m.okjike.com/originalPosts/65fce58d164d89e601b51faf?s=eyJ1IjoiNTlhZDcyZDUwYjAyYTEwMDEyMjc3YmZmIn0%3D&utm_source=wechat_session)》种草了,谁不想高质量多活个几十年到100岁呀?查看原[小宇宙播客](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/65f2cd846764957079505447)竟然有5h时长,用上面工作流一顿下来,15min内搞定所有精华信息,提效=5*60/15=20倍

AIGC Weekly #82

快手的LivePortrait,开源的恰到好处,刚好在DiT视频模型获得突破的时候,顺利给了AI视频的面部表演一个可控途径。kijai更新了他的LivePortrait ComfyUI插件。基本实现了摄像头实时进行表情迁移以及将表情迁移到已有的视频中。而且还将原始项目中的人脸检测模型Insightface更换为了可以商用的谷歌MediaPipe。[heading2][问问小宇宙:博客内容搜索](https://ask.xiaoyuzhoufm.com/result[content]即刻终于动手了,推出基于小宇宙的AI搜索“问问小宇宙”。除了给出总结外,还会给出推荐的单集中主播关于对应主题的讨论。这么好的数据源不做搜索真的浪费。不过这个UI的体验真是一言难尽,背景和文字的对比度过低,同时可阅读信息的展示也过于分散,只能说如果小宇宙还是想好好做的话希望优化一下。[heading2][XspaceGPT:推特Space提取分析工具](https://www.twitterspa[content]XspaceGPT网站提供了一个服务,允许用户将Twitter Spaces的音频内容转换成文本格式,并提供AI生成的摘要和概要。服务包括将Spaces音频下载为MP3文件、转录成多种语言的文本、生成AI摘要、制作思维导图、提供高级内容库、支持上传音频文件以及将内容保存到Notion(即将推出)。Volv是一个专为高效人士设计的新闻平台,提供简短的9秒新闻文章,涵盖新闻快讯、趋势、社交媒体讨论、视频和播客内容。此外,Volv还鼓励作家在其平台上发布内容,以被数万名读者发现。Volv强调不同于社交媒体的“不滚动”体验,帮助用户以更高效的方式保持信息更新。

【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)

我们再来看看这个流程中每一步都涉及到哪些核心要素:1、抓取公众号内容:首先先在平台搜搜有没有现成的插件,Coze平台确实有一些读取公众号内容的插件,但是都已经荒废了,用不了了。所以现在要么写爬虫自己抓(我不会啊……),要么就看看有没有现成的服务,可以通过API的方式直接调用。这时候想起来原来折腾RSS订阅的时候,有个平台叫「瓦斯阅读」,可以稳定的抓取公众号的内容,用这个先试试,成功获取刘润公众号的内容!但是马上新的问题就出现了,平台上公众号也太不全了吧,我搜了10个,有7个都没有(晕倒),比如搜索Coze的官方账号就查无此人。看来还得找找其他的方案,功夫不负有心人,在GitHub上有个项目叫做WeWe RSS。这个工具可以通过微信读书的方式,订阅公众号,感觉可行!看着也挺优雅!2、公众号内容总结:这个主要就是依靠大模型的能力了,总结任务应该算是大模型最擅长的任务之一了吧,字节的豆包大模型应该就可以胜任。这步主要涉及一个批量化操作:批量对抓取到的公众号内容进行总结,可以使用「批处理」功能搞定,后边会有详细介绍。3、定时推送到微信:这里头有两个点:一个是定时,这个Coze平台的触发器可以实现;另一个是推送到微信,Coze平台没有这类的插件,看来还得找第三方API的方案解决。

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作为一个小白,如何开始ai编程
以下是小白开始 AI 编程的步骤和相关建议: 直接上手: AI 编程就像一场 PUA 和提问大赛。 要分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 模式可与大模型对话,但常用的是 Composer 模式,它能即时反馈,直接创建文件、填写代码并询问您是否满意。 例如,在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”,1 2 分钟后会生成相关文件。 生成文件后,可打开文件夹找到 index.html 双击查看本地运行效果。若环境报错双击打不开,可截图在 Composer 对话框询问解决方法。 思想准备: 对于小白来说,因为无知会充满勇气和忧虑。能从心理上面对“我或许能行”这件事,可能就解决了 AI 编程问题的一半。 后续探索: 作者将继续探索并更新相关文章,包括: 第一弹,一点小小的震撼——cursor 黑客松。 第二弹,文案工作者的福音——cursor 批量写 prompt、写文章。 第三弹,上一辈的崛起——cursor 的“向上”,给爹妈一场安利。 如果想要交流或了解更多,欢迎戳这里:
2025-04-14
ai降重指令
以下是关于 AI 降重指令的相关知识: Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),emoji 也可以用。 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过两种写法设置权重。一是 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):即 SD 先按输入的 tag1 开始生成,然后在达到设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响,可表示为,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-04-14
有没有把pdf转成word的ai
以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 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,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 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:提供基于云的 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的软件,可进行复杂的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,简化论文编写。 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:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
有没有AI面试
有的,目前有一些 AI 面试官的相关产品。例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 不过,使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外,在 3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中,提到了一些其他的 AI 相关内容: 1. 克隆一个自己,用 AI 面试:创新的克隆 AI 面试应用。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline,全身运动捕捉:基于 AI 的全身运动捕捉方案,仅需网络摄像头。新交互方式,适用于虚拟直播和视频制作。链接:https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… 、https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人,自主制作果汁:展示与英伟达 Project GROOT 合作,实现任务自主完成。从人类示范中学习,无需回初始位置。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2,重建大脑所见图像:仅需 1 小时 fMRI 数据,重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接:https://medarcai.github.io/mindeye2/ 、https://arxiv.org/abs/2403.11207 、https://github.com/MedARCAI/MindEyeV2 、https://x.com/imxiaohu/status/1770021233129885989?s=20 5. 英伟达 Blackwell GPU
2025-04-14
推荐国外优秀的ai网站和博客
以下是为您推荐的国外优秀的 AI 网站和博客: 简报: TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 播客: No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 会议: 工业界: World AI Cannes Festival: Gen AI conference: Nvidia GTC Conference: World Summit AI: AI and Big Data Expo: Data + AI Summit by Databricks: Ai4 Conference: Scale Transform X: 学术界: CVPR: ICLR: ICML: NeurIPS: 课程: MIT Deep Learning: Deeplearning.ai / Coursera courses by Andrew Ng: Stanford CS 324 Advances in Foundational Models: The Full Stack LLM Bootcamp: 书籍: Genius Makers by Cade Metz Life 3.0 by Max Tegmark The Alignment problem by Brian Christian AI Superpowers by KaiFu Lee Learning Deep Learning by Magnus Ekman 大公司的科技研究部门: Google: Open AI: Meta Research: 其他: Academic Papers at Arxiv.org: Twitter 虽然不常上 Twitter,但有时关注最新趋势很有用。 此外,12 月数据中全球总榜 Top100 中的相关 AI 网站有: 81:klaviyo(Marketing) 82:Pimeye(Search) 83:AINovel(Fun Tools) 84:Phind(Search) 85:Intercom 86:Fin AI bot(Customer Support) 87:Copyleaks(SEO) 88:Wepik AI(Image Generation) 89:LangChain(Developer Tools) 90:TinyWow(Life Assistant) 请注意,排名仅供参考,AI 内容各异,主要网站未分开,不完整,单位约为 UV,数据来源 Similarweb。
2024-09-12
给我推荐一个知识管理工具AI 助手,方便我每天将学习到的新概念和知识博客整理提炼
以下为您推荐使用 Coze 和飞书多维表格来打造专属 AI 智能体,提升知识管理效率: 写在开头,最近学习 AI 时,每天都有大量新内容来不及看,起初将文章都丢进微信文件传输助手,但时间一长出现诸多问题,如分不清阅读状态、遗忘收藏原因等。调研常见的稍后读解决方案,如 Pocket、Instapaper、简悦、Notion 等,要么与个人知识管理体系不符,要么步骤复杂、依赖人工归纳管理,不如文件传输助手方便。基于此,研究智能体时灵光一现,给自己定制一个 AI 稍后读助手,帮助摆脱归纳工作,自动整理阅读清单,并按个人兴趣推荐阅读计划。
2024-08-31
我想进行机器学习、深度学习、人工智能等内容的科普讲解,请给我一个思路,应该如何给非专业人士讲解这些东西,应该从哪里开始讲起,请给我一些做的比较好的课程或者博客的参考,然后请帮我设计教学大纲。
以下是为您提供的给非专业人士讲解机器学习、深度学习、人工智能等内容的思路和教学大纲参考,同时为您推荐相关课程或博客: 讲解思路: 1. 从日常生活中的简单例子入手,引出人工智能的概念,让非专业人士能够直观感受到其存在和作用。 2. 逐步深入,介绍机器学习的基本概念和常见类型,如监督学习、无监督学习和强化学习,通过具体案例帮助理解。 3. 接着讲解深度学习,解释其与人脑神经网络的相似之处以及为什么会有“深度”之称。 4. 结合实际应用场景,展示这些技术的成果和影响,激发兴趣。 教学大纲: 1. 人工智能概述 介绍什么是人工智能(AI),通过智能语音助手、自动驾驶等实例说明其在生活中的应用。 2. 机器学习基础 解释机器学习的概念,即电脑如何找规律学习。 详细介绍监督学习,包括有标签的训练数据以及分类和回归任务。 讲解无监督学习,如聚类任务,通过新闻文章分组的例子帮助理解。 阐述强化学习,以训练小狗为例说明从反馈中学习的原理。 3. 深度学习探秘 说明深度学习参照人脑神经网络的原理。 解释为什么有多层结构被称为“深度”。 推荐课程或博客: 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-08-09
元宇宙推动教育的全面数字化转型
元宇宙对教育的全面数字化转型具有重要推动作用。 在当前的数字化时代,数字化正在重塑我们的生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展进一步加强了这一趋势,而元宇宙代表着物理世界的数字化。 在教育领域,存在多种与元宇宙和数字化转型相关的情况和探索。例如: 1. 智慧课程培育建设和人工智能赋能教学创新工作坊,涉及多种工具推荐,如 Bot.360.com 多模型竞技选取最佳答案、用 heyGen 定制“数字分身”等。 2. 教育工作坊涵盖了 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作和微课生成的变革、学情分析与作业测评等多个方面。 3. 对于教师而言,面临着如 AI 教师是否会代替人类教师等问题,同时也有诸如 AI 导师一对一、人机协同教育生态等新的模式和理念。 总之,元宇宙和相关技术为教育的数字化转型带来了众多可能性,包括大规模自适应学习、工作场景模拟等,也促使教育不断探索新的模式和方法,以适应时代的发展。
2025-01-11
有什么AI模型可以制作瞬息宇宙?比如Stable Diffusion,还有别的吗?
以下是一些可以用于制作类似效果的 AI 模型: 1. Adobe Firefly:内置在各种 Adobe 产品中,不过在质量方面稍逊于 DALLE 和 Midjourney,但它只使用有权使用的图像进行训练。 2. Stable Diffusion:开源模型,可以在任何高端计算机运行。开始时需要学会正确制作提示,一旦掌握能产生很好的结果,尤其适合将 AI 与其他源的图像结合。 3. DALLE:来自 OpenAI,已纳入 Bing(需使用创意模式)和 Bing 图像创建器,系统可靠但效果比 Midjourney 稍差。 4. Midjourney:2023 年中期最好的系统,学习曲线最低,只需键入特定指令就能得到很好的结果,需要 Discord。 此外,在游戏制作领域,已经出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型,从 3D 模型到角色动画,再到对话和音乐。但文中未提及具体的模型名称。
2025-01-10
元宇宙是什么
元宇宙是一个较为复杂和广泛的概念,以下是从不同角度对其的理解: 从知识传播和与人工智能共生的角度来看,元宇宙不一定是具象的存在,它可以是人类思维与 AI 模型融合而成的经验体,是知识传播的纽带,与人类共同构成智能时代的新知识网络。 在游戏与 AI 结合的领域,把现实世界中的所有事情都搬到游戏世界中就可以被认为是元宇宙。但游戏是一个节俭的经济学体系,需要经过包装以达到有趣、实现叙事目的或具备可玩性,而不是简单地将所有事情都纳入其中。 在应用开发平台方面,像字节 Coze 这样的工具本质上是“AIfirst aPaaS”,与内容平台和元宇宙平台有一定的一致性或传承关系,具有一些优点和缺点。 总的来说,元宇宙的概念在不同的场景和领域中有着不同的侧重点和理解。
2024-12-09
我想用AI工具将照片风格化,提供现实照片后,生成元宇宙风格的图片,有哪些工具可以达成效果?
目前市面上有一些可以将照片风格化为元宇宙风格的 AI 工具,例如: 1. DALL·E2:能够根据输入的描述或原始图片生成富有创意和独特风格的图像。 2. StableDiffusion:具有强大的图像生成能力,可以通过设置相关参数和提示来实现照片的风格化。 3. Midjourney:可以根据输入的指令生成令人惊艳的图像效果,包括将照片转化为特定风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-10-08
网上有很多将城市的航拍视频转换成元宇宙 蒸汽朋克等风格的视频 要怎么写描述词
以下是一些关于将城市航拍视频转换成元宇宙、蒸汽朋克等风格的描述词示例和编写建议: 元宇宙风格: 正向提示词:奇幻的未来世界,虚拟城市景观,高科技建筑,数字光影,赛博空间,星际航行元素,虚拟现实场景,流光溢彩的通道,智能机器人,未来交通工具 反向提示词:现实中的瑕疵,传统建筑风格,自然景观元素 蒸汽朋克风格: 正向提示词:复古机械装置,巨大的蒸汽引擎,铜质管道,齿轮传动,维多利亚时代服饰,飞艇,工业革命氛围,蒸汽动力机械,哥特式建筑 反向提示词:现代科技元素,简约设计风格 在编写描述词时,您可以参考以下公式:质量词+人物描述+环境描述+Lora。例如,对于蒸汽朋克风格,您可以这样描述:“超高清的,身着华丽维多利亚服饰的人物,置身于充满巨大蒸汽引擎和铜质管道的工业城市环境中,Lora:蒸汽朋克元素增强”。 希望这些内容对您有所帮助。
2024-09-05
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容: 在智能纪要方面,AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术,常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面,如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结(https://b.jimmylv.cn/)、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具(https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/)、summarize.tech:AIpowered video summaries(https://www.summarize.tech/)。 在生成式 AI 季度数据报告中,会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加,Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月,赛道月访问总量有变化,如 2023 年 4 月约 1314.6 万,2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据,如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我现在想做一个总结我每日复盘的智能体
以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息: 智普工作流功能及创建流程: 新用户资源包:新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买,能满足使用需求。 工作流功能:具备文章、文件、网页总结,生成图片、视频和文字版日报等功能,通过意图识别跳转节点,使用多个 agent。 工作流创建:在控制台的自动体中心,右键创建智能体,可选择对话型或文本型,对话型多用于多 agent 协作等场景,创建后在空旷画布的左下角添加节点,节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等,agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互,LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取:文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取,飞书群也可获取。 版本选择:接入微信时,有云服务器和本地电脑两种版本,可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论: 工作流节点与 agent:工作流中节点和 agent 的连接方式,agent 具有意图识别和跳出条件,可实现任务跳转,所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题:姿谱清流本身无存储功能,需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试:介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法,包括角色名称、背景、人格等设置,以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突:意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳,识别准确率相对较准。 多智能体的记忆:多智能体之间存在记忆,后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。
2025-04-10
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31