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AI快速看书的工具吗

Answer

以下为关于 AI 快速看书工具的相关内容:

  • 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(五)中提到,如果想要让 AI 帮助像“樊登读书”或者“得到”这样给您讲书,要做一个叫做“书籍阅读助手”的 Prompt,把通用型的读书方法论复刻到 Prompt 里,并根据不同类型的书籍测试来不断优化和迭代。如果让 AI 在“选书”和“督促读书”环节起作用,要做一个叫做“催我读书”的 Prompt,重点研究如何选出适合的书以及实现 Prompt 的激励效果和生成读书笔记等。如果更侧重读完书后的知识内化部分,要重点研究读书的效率和信息转化问题,注重结构化信息能力和有效的记忆存储与调取。
  • 周鸿祎免费课 AI 系列第二讲中提到,为了保持一年至少看 100 本书的能力,要求机器帮忙阅读并做深刻的剖析摘要、逻辑分析。AI 时代,看书的工具也要跟着变化。同时还提到 360AI 浏览器背后有 5 个场景模型,通过多个专业模型进行协作,在合适的场景里发挥长处。
  • 他山之石|如何防止 AI 取代人类思考一切中未提及 AI 快速看书工具的相关内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(五)

如果我想把他的这种令人羡慕的方法论“萃取”成一条Prompt,我需要做的是类似这样的访谈:1、不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法?如何分类,有没有一些共性的方法论可以给出?2、阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧,能列出来参考吗?3、读书时更需要的好像是一种自驱力,如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍?怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容?4、一本书你会读几遍?有什么顺序上的讲究吗?5、你会在读的过程中做笔记吗?还是读完以后回忆来做大纲呢?6、如果要教你大学刚毕业的孩子学会有效读书,怎么才能快速教会他呢?当上述问题都有清晰、明确的答案之后,可以开始设计一个Prompt了:如果想要让AI帮助你,像“樊登读书”或者“得到”这样给你讲书,你要做的是一个叫做“书籍阅读助手”的Prompt,要把所有通用型的读书方法论复刻到Prompt里,再根据不同类型的书籍测试,来不断优化和迭代。如果想要让AI在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用,那要做的是一个叫做“催我读书”的Prompt,要重点研究如何选出适合用户的书,如何实现Prompt的激励效果和让自己读完有获得感(例如生成读书笔记)。如果更侧重读完书后的知识内化部分,要重点研究的是读书的效率和信息转化问题,这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。我用这个例子是想让正在阅读本文的你明白,什么是所谓的“方法论萃取”,而在这个例子里,如果这个Prompt做出来并有效,它的价值是显而易见的:

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

本来你就在拿浏览器看视频、看网页、看PDF文档、看书,我原来一年能看50本到80本书。现在开始刷短视频之后,我一年一本书都看不了,因为我所有的业余时间,晚上的时间熬夜都用来看短视频了。但是总看短视频不看书,人还是会变傻的。所以为了保持一年至少看100本书的能力,我就要求给我找来100本电子书,让机器帮我阅读,之后给我做一些深刻的剖析摘要、逻辑分析,这样很多书我粗读一遍基本上也算凑合读过。AI时代,看书的工具也要跟着变化。我认为今年找对场景很重要,这个场景只要是痛点,是刚需,哪怕它的频度不那么高。但你能找对一个场景,让你人工智能的能力在这个场景里显得特别突出,形成良好的用户体验,就能形成正向的循环。我也跟大家讲一个秘密,360AI浏览器背后有5个场景模型。大家用起来为什么速度快?因为你若用一个千亿的模型,谁的速度也快不了,所以我们翻译是一个独立的百亿模型,我们的搜索阅读理解是一个单独的模型,我们的内容控制是一个单独的模型,我们的脑图是一个模型,所以把很多场景的功能做了单独分解。可以跟大家讲,翻译模型的能力接近Deepl的水平,远远超过了谷歌翻译和微软翻译。在单向能力上你把它调了最好。过去在一个通用模型上,你想把翻译能力调得很好,其他能力必然下降。所以这个方法是我们自己验证的,用多个专业模型进行协作,组合工作,然后在合适的场景里把它的长处发挥到极致。

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

Since then,I have forgotten many of the lines of poetry.But the act of memorizing text allowed me to slow down and think harder about the meaning of the text.Yes,I was memorizing it.But I was also meditating.Decades later,when I experience a high anxiety day,I will still recite back Philippians 4:6-7.In addition,learning how to memorize text also taught me how to remember conversations I had with people at greater length.It taught me to remember books I had read.As students move away from our K-12 classrooms,they will need to decide which skills they want to continue to use even if AI can do it for them.Some might feel that coding/programming should be something AI does and therefore they won’t learn to code.Maybe that’s okay.After all,I don’t make my own clothing.I choose to outsource and automate it.The key thing is that they learn how to think critically about when they use and don’t use AI.That requires students to move away from a state where AI is the default.Be Careful About Using AI as the DefaultGoogle Maps is a fantastic tool.If I am visiting a city for the first time on vacation,I definitely prefer using an automated map rather than trying to pick up a physical map,sketch out my route,and memorize it.The problem was when I shifted into using Google Maps as my default.I should have gotten“lost”in Salem for a day or two.I should have ridden my bike around Wallace Marine Park,up through Riverfront,and into downtown.I should have paid close attention to landmarks and said,“The Home Depot is on the way to the I-5.”I didn’t do any of that.I figured I would simply learn my way around the city after using my map app long enough.In other words,I allowed the technology to be my default.

Others are asking
AI的知识太多了,我都有点知识焦虑了我应该怎么做
以下是为您提供的关于应对 AI 知识焦虑的建议: 1. 构建有机知识体系:有机知识体系具有模块化、层级性和结构化的特征,有助于在复杂情境中灵活应用知识。教育实践应遵循大脑建构模式,合理拆分知识,形成组块,组织学习材料。 2. 明确学习重点和目标:避免盲目追求过多的知识,根据自身需求和实际应用确定重点学习的方向。 3. 深入理解而非广泛涉猎:对于关键的 AI 知识领域,进行深入的学习和研究,而非浅尝辄止地了解大量表面知识。 4. 注重知识整合:将碎片化的知识进行整合,形成系统的知识结构,降低知识焦虑。 5. 提高知识应用能力:通过实际应用所学的 AI 知识,加深理解和记忆,同时也能增强对知识的掌握和信心。
2025-03-14
有修改PDF的AI吗
以下是一些可以修改 PDF 或翻译 PDF 的 AI 工具和方法: 修改 PDF 为可视化网页: 可以使用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页。具体步骤如下: 1. 如果想插入视频,找到公网的视频地址(本地视频先上传到公网,如 Youtube 或 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项。 2. 把复制下来的 HTML 代码粘贴到媒体资源处。 3. 将改完的 Prompt 粘贴到 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等里面。 4. 如果是其他渠道,没有代码预览功能,可把生成的代码直接复制到 https://www.yourware.so/ 网站,点击 deploy code 稍等一会,就有预览。点击 copy link 可分享给朋友链接一起看。 翻译 PDF: 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(进阶功能基本需付费)。 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(有免费次数限制,进阶功能需付费)。 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,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
AI可以做数据库的数据分析
AI 可以用于数据库的数据分析,以下是相关内容: ChatGPT 助力数据分析的流程: 逻辑流程图如下: 1. SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT(附带上下文),让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与上面一致。 相关问题与技巧: 1. SQL 分析: 反复校验是否为 SELECT SQL 语句,不仅因为 AI 不完全可控,还因为不能相信用户输入,防止恶意操作。非查询类 SQL 坚决不通过,提示不支持此类请求。 到 AI 分析步骤拼接上下文,是为了让 GPT 更好理解数据和字段的意义,使分析更准确。 针对表结构长类型字段,不允许直接查询,防止 token 消耗过多。最好告诉 GPT 只允许查询哪几个字段,或者用哪几个 SQL 函数,尽量让 GPT 生成可控。 2. 个性化分析: 用户上传的数据解析后需判断数据格式是否符合要求,超长可限制截取前面若干项,防止 token 消耗过多。 在前端解析用户上传的数据,分析完可直接用于渲染数据图表,无需后端再返回。 支持用户补充输入,可简单描述数据、字段意义或作用,用于辅助 AI 分析。对于易理解语义化的字段名,可不描述,GPT 也能识别。遇到多维度数据,为保证准确性,可输入“以 xxx为维度分析”或“这是 xxx 数据”。 AI 术语库中的相关术语: |术语 ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒| |||||||| |ROW1|DataDriven Spectral Analysis|数据驱动的光谱分析|AI||| |ROW1|DataMining|数据挖掘|AI|1|| |ROW1|Database|数据库|AI||| |ROW1|DE Algorithm|差分进化算法|AI|1|| |ROW1|Deeplift|DeepLift 模型|AI||| |ROW1|Dendrogram|树状图|AI||| |ROW1|Density Functional Theory|密度泛函理论|AI||| |ROW1|DensityBased Spatial Clustering Of Applications With Noise|DBSCAN 密度聚类|AI||| |ROW1|Descriptor|描述符|AI||| |ROW1|DFT Calculations|DFT 计算|AI||| |ROW1|Dice Similarity|戴斯相似度|AI||| |ROW1|Differential Evolution|差分进化|AI|||
2025-03-14
有做PDF的AI吗
以下是一些与 PDF 相关的 AI 工具和应用: 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。 此外,在全球高增速 Top50 中,有“PDF ai”这一产品。并且,现在可以利用 AI 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页,具体操作思路来自于歸藏,使用 Claude 3.7 Sonnet 效果较好,在使用 Prompt 时要注意修改作者信息和媒体资源等细节部分。
2025-03-14
AI如何结合业务数据,输出一些汇总表格?
AI 结合业务数据输出汇总表格通常需要以下步骤: 1. 数据收集与整理:首先,需要收集相关的业务数据,并对其进行清洗和预处理,以确保数据的质量和一致性。 2. 选择合适的 AI 技术和工具:根据数据特点和业务需求,选择适合的 AI 算法和工具,如机器学习中的分类、回归算法,或者数据挖掘工具等。 3. 数据建模:运用选定的 AI 技术对数据进行建模,建立能够分析和处理数据的模型。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,不断优化模型的参数,以提高模型的准确性和性能。 5. 数据应用与输出:将训练好的模型应用于新的数据,生成分析结果,并将结果以汇总表格的形式进行输出。 在实际操作中,还需要注意数据的安全性和隐私保护,以及对模型结果的评估和验证,确保输出的汇总表格准确、有用且符合业务需求。
2025-03-14
我可以把我的论文文字给ai,让他帮我生成数据图标吗
目前在 AI 领域,是可以将您的论文文字提供给 AI 来生成数据图表的。例如,在一些案例中,人们会要求 AI 对特定的问卷统计数据生成柱状图、饼图等。但在使用过程中可能存在一些问题,比如数据库更新不够及时、深入讲解不足、部分操作无法实现等。同时,像 Midjourney 这样的工具在生成 UI 设计相关的图表时,可能存在不够规范、文字混乱等情况,但也能作为风格参考。您在使用时可以不断提出要求和调整,以获得更符合您需求的数据图表。
2025-03-14
我想要看书、学习记笔记,帮我推荐几款记笔记的AI 工具,按热度排名
以下是为您推荐的几款热度较高的记笔记 AI 工具: 1. 讯飞听见会议总结功能:能够自动总结会议发言内容。 2. AI Diary:采用人工智能技术为用户提供更加深入的反思和个人成长体验,可进行真实对话,进行情绪和写作分析,并为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌。 3. Descript:多功能工具,可帮助用户进行写作、录制、转录、编辑、协作和分享视频和播客,具有高精度和速度的转录和更正工具,能够快速创建社交媒体平台所需的视频剪辑和字幕等。 4. ResearchAIde:适用于学生、研究人员和商业专业人士,能够快速高效地从研究论文中提取并综合相关信息,可快速找到需要的信息,无需阅读整篇研究论文,还能整理研究并轻松浏览多篇论文,同时提供强大的数据提取能力。 5. Audio Pen:可以记录和总结用户想法的个人助手应用,不但录下声音,还会直接转成文字,并用类似 ChatGPT 的摘要功能,把它们全都整理成清晰的文字。
2024-12-09
目前国内的AI工具栏有哪些,他们各自的优势用途是什么?
以下是一些国内的 AI 工具栏及其优势用途: 墨刀 AI:设计工具,4 月访问量 179 万,相对 3 月变化 0.016。 无限画:图像生成工具,4 月访问量 144 万,相对 3 月变化 0.029。 autoDL 云服务租用:Agent 工具,4 月访问量 135 万,相对 3 月变化 0.239。 百度 Chat:AI ChatBots 工具,4 月访问量 120 万,相对 3 月变化 0.008。 360AI 搜索(没接 GA):搜索工具,4 月访问量 120 万,相对 3 月变化 3。 AIbot ai 工具集:导航网站,4 月访问量 116 万,相对 3 月变化 0.128。 创客贴 AI:设计工具,4 月访问量 111 万,相对 3 月变化 0.224。 MasterGo:设计工具,4 月访问量 105 万,相对 3 月变化 0.234。 美图设计室:图像编辑工具,4 月访问量 101 万,相对 3 月变化 0.073。 魔搭社区阿里达摩院:AI 训练模型,4 月访问量 98.5 万,相对 3 月变化 0.121。 即时 AI 设计:设计工具,4 月访问量 89.9 万,相对 3 月变化 0.022。 Boardmix 博思 AI 白板:PPT 工具,4 月访问量 89.5 万,相对 3 月变化 0.129。 百度飞桨 AI Studio:AI 学习工具,4 月访问量 88.9 万,相对 3 月变化 0.197。 图像类产品: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可,但在某些方面存在局限性,如某些类型图像因监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容时可能存在偏差。
2025-03-13
目前国内的AI工具比较好的有哪些,他们各自的优势是什么?
目前国内较好的 AI 工具有以下几种: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可,但在某些方面存在局限性,如某些类型图像无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色。 2. 思维导图类: GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 TreeMind:输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括头脑风暴功能,帮助提升生产力。
2025-03-13
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
生成简历的ai工具,国内可以使用的
以下是一些国内可以使用的生成简历的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合的工具。
2025-03-13
虚拟人工具
以下是一些制作虚拟人的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:这是一个 AI 视频制作平台,允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有适合小白用户的开源数字人工具,具有一键安装包,无需配置环境,简单易用的特点。能生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。您可以通过以下链接获取: GitHub: 官网: 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。
2025-03-13
PPT生成工具推荐
以下是为您推荐的一些 PPT 生成工具: 1. 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Mindshow:http://Mindshow.fun ,支持 Markdown 导入 3. Kimi.ai:http://kimi.ai ,选 PPT 助手暂时免费效果好 4. Tome.app:http://Tome.app ,AI 配图效果好 5. Chatppt.com:http://Chatppt.com ,自动化程度高 6. 百度文库:https://wenku.baidu.com ,付费效果好 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 同时为您推荐两篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 另外,还有以下工具可供了解: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 在选择 PPT 生成工具时,应根据自身实际需求进行调整,试用和体验比盲目跟风更明智。
2025-03-13
快速帮我补充下大模型的发展时间线和关键节点,以及当前最前沿的新闻
大模型的发展时间线和关键节点如下: 2017 年:发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年: Google 提出 BERT,创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT,开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年:Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日:ChatGPT 发布,在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月:字节云雀大模型等出现。 2023 年: 国内大模型发展大致分为准备期(国内产学研迅速形成大模型共识)、成长期(数量和质量逐渐增长)、爆发期(开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战态势)。 关键进展包括:Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括:过去半年,国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹,从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距,到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。
2025-03-14
怎么快速生产训练语料
以下是快速生产训练语料的一些方法: 1. 在 LORA 模型训练中: 首先在脚本的 LoraTraining 目录下新建训练文件夹命名为 train。 如果需要训练多个概念,就在(input_角色名称)下面再新建一个文件夹,命名写(训练次数_角色名称_泳装)进行文件夹区分。 在脚本根目录下面建立一个训练文件夹(train),在(train)文件夹内建立一个概念文件夹和一个正则化文件夹(reg,不需要正则化可不建立),在概念文件夹内建立训练素材文件夹(训练素材文件夹前面的需要加“_”你想训练的次数)之后将训练素材放置进去即可。 正则化素材方面,正则化在深度学习中指的是给模型加一些规则和约束,限制要优化的参数有效防止过拟合。假设在训练集里面放入了一个泳装角色的训练素材,那么为了防止过拟合的问题,在正则化文件夹内放入一些同样是泳装的图片素材。正则化素材注意不要过多,不然机器会过多的学习到里面的素材导致跟训练目标角色不一致。 2. 对于神经网络大模型: 大模型生成文字的过程,是根据输入的文字,预测下一个字。通过一次又一次反复的调用同一个神经网络模型,一个一个字的往后续写,直到输出结束符号为止。 大模型的输出并不是一个字,而是所有字都输出一个概率。可以选择最高概率的或者第二高的汉字作为输出结果,也可以从前几名当中随机挑选。 可以将任何网络上的文本直接当作训练素材来训练神经网络模型。把任意一段文字的前几个字作为输入,而下一个字作为答案用做训练素材,从而方便地得到大量的训练素材。 3. 在雅思口语备考中: 如果时间充裕,建议把每个 topic 的问题喂给 GPT,让它一道道问您,您回答,然后转成文本查看发音问题。 让 GPT 对您的内容执行 correct 或者 another native answer 两个指令。前者可以基于您的内容做修正,后者是在自己完全没思路时让它给出答案。 对语料进行分类归纳,如按照教育、工作、购物、科技、消费分成几大类,再弄吃、环保、交通、历史等专题,挑最不熟悉、现场水不出来的准备。考前 1 小时,再顺一遍语料,多看两眼关键表达。
2025-03-14
如何在20天内快速学习AI技术,并找到工作
以下是在 20 天内快速学习 AI 技术并找到工作的一些建议: 1. 基础知识学习: 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 熟悉统计学基础,如均值、中位数、方差等统计概念。 掌握线性代数基本概念,如向量、矩阵。 学习基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型: 学习监督学习中的常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 3. 评估和调优: 学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础: 理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践操作: 像案例中的二师兄一样,通过实际操作和练习来巩固所学知识,例如使用相关工具进行炼丹。 参与社群交流和项目实践,如加入 Prompt battle 社群,尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 需要注意的是,20 天的时间较为紧张,要保持高强度的学习和实践,同时不断总结和反思,提升自己的能力,以增加找到工作的机会。
2025-03-11
推荐一个可以快速搭建的高级个人智能体
以下为您推荐一个可以快速搭建的高级个人智能体: 五津的DeepSeek+扣子:输入人设等信息创建智能体,放上创建的工作流。配置完成后可测试,但工作流中【所有视频片段拼接】节点的api_token不能直接发布,可作为工作流输入让用户购买后使用。 阿里云百炼平台的Deepseek R1模型:无需部署直接使用,有丰富的模型广场和大量免费额度,使用需解锁和授权,实名认证后可通过模型广场的API调用示例连接Chat Box,新建智能体应用可选择模型并调整参数,还能开启互联网搜索。 小众打卡地智能体:输入旅游目的地城市可推荐3个小众打卡地小红书类文案及配图,其搭建思路包括录入小红书文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关url、滤除部分网站、提取小众地点输出及图片搜索等。
2025-03-11
AI快速总结视频
以下是关于 AI 快速总结视频的相关内容: 除聊天内容外,AI 还能总结各种文章(不超过 2 万字),可全选复制全文发给 GPTs 进行总结,GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频,若视频有字幕,可通过安装油猴脚本获取字幕。安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式。获取字幕后全选复制发送给 GPTs 即可实现总结。 此外,NVIDIA AI Blueprint 能快速总结数小时视频的关键事件和对话,适用于多种场景,并为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。
2025-03-10
利用AI,快速提取信息的核心内容
以下是关于利用 AI 快速提取信息核心内容的相关介绍: 伊登: 工作流程: 输入新闻链接,系统自动提取核心内容。 利用添加的网页图片链接提取插件获取网页图片,以 1ai.net 资讯为例,提取主要图片。 对图片进行格式转换。 使用链接读取节点提取文字内容。 接上大模型节点重写新闻为口播稿子,可使用 DeepseekR1 模型,也可在提示词中加入个性化台词。 通义千问: Qwen2.5VL 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,能精准识别文本和提取文档元素位置信息,还原版面布局,可对多种场景进行鲁棒的文档解析。 增强的视频理解:支持最长 1 小时视频理解,具备秒级事件定位能力,能对视频不同时间段进行要点总结。 能够操作电脑和手机的视觉 Agent:利用内在能力执行任务,为创建视觉代理提供参考。 生成式 AI Studio: 生成式人工智能:能够生成新的、未曾存在的多模态内容,包括文本、图像、音频、视频等。 应用场景:文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 工作方式:通过从大量现有内容中学习进行训练,分为训练阶段和应用阶段,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,也可针对特定领域进一步训练。 Google Cloud 的工具:包括 Vertex AI 端到端机器学习开发平台、Generative AI Studio 工具、Model Garden 平台。
2025-03-10