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适合客户端使用的 asr 模型有什么

Answer

以下是一些适合客户端使用的 ASR 模型:

  1. Ollama:
    • 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。
    • 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。
    • 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。
    • 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。
    • 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。
    • 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。
  2. FishAudio 的 Fish Agent:
    • 集成了自动语音识别(ASR)和文本到语音(TTS)技术,无需传统的语义编码器/解码器,即可实现语音到语音的直接转换。
    • 模型经过 700,000 小时的多语言音频内容训练,支持包括英语、中文在内的多种语言,能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由 Qwen-2.5-3B 处理。
    • 相关链接:
      • https://huggingface.co/fishaudio/fish-agent-v0.1-3b
      • https://github.com/fishaudio/fish-speech
  3. Gemini:
    • Gemini Nano-1 和 Gemini Pro 模型在各种 Benchmark 上的自动语音识别(ASR)任务中表现出色,如在 FLEURS、多语言 Librispeech 以及语音翻译任务 CoVoST 2 等测试集中。
    • 相关链接:未提及。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

1.支持多种大型语言模型:Ollama支持包括通义千问、Llama 2、Mistral和Gemma等在内的多种大型语言模型,这些模型可用于不同的应用场景。2.易于使用:Ollama旨在使用户能够轻松地在本地环境中启动和运行大模型,适用于macOS、Windows和Linux系统,同时支持cpu和gpu。3.模型库:Ollama提供了一个模型库,用户可以从中下载不同的模型。这些模型有不同的参数和大小,以满足不同的需求和硬件条件。Ollama支持的模型库可以通过https://ollama.com/library进行查找。4.自定义模型:用户可以通过简单的步骤自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。5.API和集成:Ollama还提供了REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。6.社区贡献:Ollama社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如Web和桌面应用、Telegram机器人、Obsidian插件等。7.总的来说,Ollama是一个为了方便用户在本地运行和管理大型语言模型而设计的框架,具有良好的可扩展性和多样的使用场景。后面在捏Bot的过程中需要使用Ollama,我们需要先安装,访问以下链接进行下载安装。https://ollama.com/download/安装完之后,确保ollama后台服务已启动(在mac上启动ollama应用程序即可,在linux上可以通过ollama serve启动)。我们可以通过ollama list进行确认,当我们还没下载模型的时候,正常会显示空:可以通过ollama命令下载模型,目前,我下载了4个模型:几个模型简介如下:

赛博月刊@24年11月:AI行业大事记

能够捕捉并保存歌曲的关键元素,比如人声、旋律、情感、风格等等,并保存为独立的创意资产。后续创作中,可以选中自己的模板,或者其他人公开的模板,快速延续或「复制」已有的音乐风格,并保持一致性。V4发布前的小甜点。https://suno.com/blog/personas[heading4]【视频】Runway●Gen-3 Alpha Turbo支持高级摄影机控制功能[content]在使用文本提示、图像或视频生成新视频时,能够精准控制视频中的镜头移动,实现水平移动、绕拍主体、位置探索、速度变化等效果。可灵和luma都有镜头控制,但是做不到这么精细。https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/34926468947347-Creating-with-Camera-Control-on-Gen-3-Alpha-Turbo[heading4]【音频】FishAudio●Fish Agent端到端语音处理模型开源[content]集成了自动语音识别(ASR)和文本到语音(TTS)技术,无需传统的语义编码器/解码器,即可实现语音到语音的直接转换。模型经过700,000小时的多语言音频内容训练,支持包括英语、中文在内的多种语言,能够精准捕捉和生成环境音频信息。文本方面由Qwen-2.5-3B处理。https://huggingface.co/fishaudio/fish-agent-v0.1-3bhttps://github.com/fishaudio/fish-speech

Gemini report 中文翻译

我们在各种Benchmark上评估了Gemini Nano-1和Gemini Pro模型,并与Universal Speech Model(USM)(Zhang等人,2023年)或large-v3(OpenAI,2023年)进行了比较。这些Benchmark包括自动语音识别(ASR)任务,如FLEURS(Conneau等人),2021年),多语言Librispeech(Panayotov等人)。2015),以及语音翻译任务CoVoST 2,将不同的语言翻译成英语(Wang等人,2020年。我们还报告了一个内部基准YouTube测试集的结果。ASR任务报告了一个词错误率(WER)指标,较低的数字表示更好的性能。翻译任务报告双语评估助手(BLEU)得分,得分越高越好。FLEURS在与训练数据有语言重叠的62种语言上进行了报告。四种分段语言(普通话、日语、韩语和泰语)报告字符错误率(CER),而不是词错误率(WER),类似于Whisper(Radford等人,2023年)。表11表明,我们的Gemini Pro模型在所有ASR和AST任务中,无论是英语还是多语种测试集,都明显优于USM和Whisper模型。注意,与USM和Whisper相比,FLERS有很大的收益,因为我们的模型也使用FLERS训练数据集进行训练。然而,如果没有FLEURS数据集训练相同的模型,WER为15.8,仍然优于Whisper。除了FLEURS数据集外,Gemini Nano-1模型在所有数据集上的表现也优于USM和Whisper。请注意,我们尚未对Gemini Ultra进行音频评估,尽管我们预计增加模型规模会带来更好的性能。表12显示了使用USM和Gemini Pro进行的进一步错误分析。我们发现Gemini Pro在罕见的词汇和专有名词上产生了更易理解的回答。

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有哪些ASR方案
以下是一些常见的 ASR 方案: 算法驱动的数字人方案中,ASR(Automatic Speech Recognition,语音识别)是核心算法之一,能将用户的音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应。 开源 ASR 数据方面: 多语种: mozilla common voice:提供各种语言的音频,目前 14122 小时 87 种语言,链接: OpenSLR:提供各种语言的合成、识别等语料,链接: CIAVSR:cantonese 粤语车内 audiovisual 数据,8.3 小时,链接: open speech corpora:各类数据搜集,链接: Hindi:1111 小时,链接: Samrómur Queries 21.12:Samrómur Icelandic Speech corpus 20 小时,链接: Samrómur Children 21.09:Icelandic Speech from children,链接: Golos:1240 小时 Russian,链接: MediaSpeech:10 小时 French,Arabic,Turkish and Spanish media speech,链接: 中文: mozilla common voice:提供各种语言的音频,目前 14122 小时 87 种语言,链接: OpenSLR:提供各种语言的合成、识别等语料,链接: open speech corpora:各类数据搜集,链接: AiShell4:211 场会议,120 小时,多通道中文会议语音数据库,链接: AliMeeting:118.75 小时会议数据,链接: Free ST Chinese Mandarin Corpus:855 发音人 102600 句手机录制,链接: aidatatang_200zh:200 小时 600 发音人文本准确 98%,链接: magicData:755 小时中文 1080spks,安静室内环境,16k magicDataRAMC:180 小时中文 spontaneous conversation MAGICDATA Mandarin Chinese Conversational Speech Corpus,链接: TAL_CSASR:中英混合 587 小时,链接: TAL_ASR:100 小时讲课,链接: 英文: GigaSpeech:10000 小时,强烈推荐,链接:
2024-12-03
transformer 如何用于asr 识别问题
Transformer模型在自动语音识别(ASR)系统中发挥着重要作用。ASR系统的目标是将人类的语音转换成相应的文本表示。以下是Transformer模型在ASR系统中的一些关键应用: 1. 声学模型:在传统的ASR系统中,声学模型用于将声学信号(语音)映射到声学单元(如音素或字母)。Transformer模型,特别是基于注意力机制的架构,可以有效地捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系,这对于理解语音信号非常重要。 2. 端到端识别:Transformer模型可以实现端到端的ASR,这意味着它可以直接将音频输入转换为文本输出,而不需要传统的声学模型和语言模型分离的架构。这种端到端的方法简化了训练过程,并且可以提高识别的准确性。 3. 注意力机制:Transformer模型的核心是自注意力机制,它允许模型在预测文本的每个字符时考虑不同时间步长的语音输入。这有助于模型更好地理解语音中的上下文信息。 4. 并行处理:与循环神经网络(RNN)相比,Transformer模型的注意力机制可以高效地并行处理,这对于加速训练和推理过程非常有利。 5. CTC(Connectionist Temporal Classification):在某些实现中,Transformer模型与CTC损失函数结合使用。CTC允许模型在没有明确时间对齐的情况下,从语音信号中直接输出文本序列。 6. 语言模型集成:Transformer模型可以与预训练的语言模型集成,以提高对语言结构和语法的理解,从而提高ASR系统的整体性能。 7. 多语言和方言识别:由于Transformer模型的灵活性和强大的表示能力,它可以被用来构建多语言或方言的ASR系统。 8. 鲁棒性:Transformer模型可以通过训练数据的多样化来提高ASR系统在不同口音、背景噪音和录音条件下的鲁棒性。 9. 实时识别:尽管Transformer模型通常比较复杂,但通过模型优化和压缩技术,它们可以被部署在实时ASR系统中。 10. 预训练和微调:可以利用大量的语音数据对Transformer模型进行预训练,然后在特定领域的数据上进行微调,以提高特定用例的性能。 在实际应用中,构建一个高效的ASR系统可能需要结合多种技术,包括传统的声学处理技术、深度学习模型以及优化算法。Transformer模型由于其在处理序列数据方面的优势,已成为当前ASR领域的研究热点之一。
2024-04-22
适合客户端使用的 tts 模型有什么
以下是一些适合客户端使用的 TTS 模型: 1. Fish Speech:语音处理接近人类水平,约十五万小时三语数据,对中文支持完美。开发者为 fishaudio,具有亿级参数,高效轻量,可在个人设备上运行和微调,适合作为私人语音助手。详细介绍及更多演示:https://xiaohu.ai/p/10779 ,GitHub:https://github.com/fishaudio/fishspeech 。 2. GPTSoVITS:只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型,是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。5 秒数据就能模仿,1 分钟的声音数据就能训练出高质量的 TTS 模型,完美克隆声音。支持零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易于使用的界面等。GitHub: 。
2025-03-17
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常,请稍后再试”
Trae 的 Builder 模式相关信息如下: Trae 提供了两种模式,其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目,对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤: 在电脑上新建一个文件夹,文件夹名字可自定义,如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹,在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例,如生成一个贪吃蛇游戏:打开 Builder 模式,直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”,排队完成后,Trae 开始思考和代码编写过程,期间需要手动接入进行文件审查,在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后,Trae 自动运行命令启动页面,点击运行,在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常,请稍后再试”的提示,建议您稍后再尝试操作,或者检查网络连接等是否正常。
2025-03-10
X公司的grok有客户端吗?
X 公司的 Grok 有客户端。它提供免费图像生成和聊天功能,效果优异。下载链接为:
2025-02-22
Mac有Chat GPT客户端吗
Mac 有 Chat GPT 客户端,以下是相关信息: 下载地址: persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 或者:https://waytoagi.feishu.cn/file/I58PbrukKoXYdVxEF0EcY9SXnBf 下载不了可以用百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1jFZ5uBClqP0T1IOKQLW5HQ?pwd=hmbe 提取码:hmbe 或者:https://persistenNt.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用条件: 需要苹果芯片的 mac。 内测用户(非内测用户使用指南: )。 macOS 12.6.8 M1 芯片不兼容,系统版本 MacOS 14 及以上。 提前下载使用 ChatGPT Mac 桌面客户端的办法(需要有 ChatGPT 付费账号,以及网络技术基础): 以 ProxyMan 为例: 登录一次以触发 API 调用。 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理(需要配置好 ProxyMan 证书)。 再登录一次以触发 API 调用。 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射,并将所有的 false 替换为 true。 再尝试一次,你就应该能顺利登录了。 详细版图文教程:
2024-11-01
MoE模型训练为什么会比dense模型要更困难?
MoE 模型训练比 dense 模型更困难的原因主要包括以下几点: 1. 内存需求:MoE 模型需要将所有专家加载到内存中,这导致其需要大量的 VRAM。 2. 微调挑战:微调 MoE 模型存在困难,历史上在微调过程中较难泛化。 3. 训练设置:将密集模型转换为 MoE 模型时,虽然训练超参数和训练设置相同,但 MoE 模型的特殊结构仍带来了训练上的复杂性。 4. 计算效率与泛化平衡:MoE 模型在训练时更具计算效率,但在微调时难以实现良好的泛化效果。
2025-03-17
可以同时接多个大模型api的聊天应用
以下是一些可以同时接多个大模型 API 的聊天应用: 1. 熊猫大侠:基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤 能实现打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用等功能。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多模型,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,包括文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多种部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;操作需依法合规,对大模型生成的内容注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 相关教程:张梦飞同学写的更适合小白的使用教程 2. DIN:全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建步骤: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并可白嫖大模型接口。 搭建,这是个知识库问答系统,可将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信,其自身有问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 拓展功能:搭建完后想拓展 Cow 的功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程,里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的外部挂件应用 wenda: 地址: 简介:一个 LLM 调用平台。为小模型外挂知识库查找和设计自动执行动作,实现不亚于大模型的生成能力。 JittorLLMs: 地址: 简介:计图大模型推理库:笔记本没有显卡也能跑大模型,具有成本低,支持广,可移植,速度快等优势。 WebCPM 地址: 简介:一个支持可交互网页搜索的中文大模型。 GPT Academic: 地址: 简介:为 GPT/GLM 提供图形交互界面,特别优化论文阅读润色体验,支持并行问询多种 LLM 模型,兼容复旦 MOSS, llama, rwkv, 盘古等。 ChatALL: 地址: 简介:ChatALL(中文名:齐叨)可以把一条指令同时发给多个 AI,可以帮助用户发现最好的回答。
2025-03-17
什么样的数据集适合测试大语言模型?
以下是一些适合测试大语言模型的数据集: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 用于评估大语言模型的框架和基准有: GAOKAOBench:地址为,是以中国高考题目为数据集,测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架,收集了 2010 2022 年全国高考卷的题目,包括 1781 道客观题和 1030 道主观题。 AGIEval:地址为,是由微软发布的新型基准测试,选取 20 种面向普通人类考生的官方、公开、高标准往常和资格考试,包括普通大学入学考试(中国高考和美国 SAT 考试)、法学入学考试、数学竞赛、律师资格考试、国家公务员考试等。 Xiezhi:地址为,是由复旦大学发布的一个综合的、多学科的、能够自动更新的领域知识评估 Benchmark,包含 13 个学科门类,24 万道学科题目,516 个具体学科,249587 道题目。 此外,在多语言能力评测方面,还使用了以下数据集: MMMLU:来自 Okapi 的多语言常识理解数据集,在阿、德、西、法、意、荷、俄、乌、越、中这几个子集进行测试。 MGSM:包含德、英、西、法、日、俄、泰、中和孟在内的数学评测。针对人工评测,使用内部评估集比较了 Qwen272BInstruct 与 GPT3.5、GPT4 和 Claude3Opus,该评测集包括 10 种语言:ar(阿拉伯语)、es(西班牙语)、fr(法语)、ko(韩语)、th(泰语)、vi(越南语)、pt(葡萄牙语)、id(印度尼西亚语)、ja(日语)和 ru(俄语)。
2025-03-17
什么样的数据集适合训练大语言模型?
以下是一些适合训练大语言模型的数据集: 1. Guanaco:这是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集,地址为:。 2. chatgptcorpus:开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型,地址为:。 3. SmileConv:数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更加符合在长程多轮对话的应用场景,地址为:。 虽然许多早期的大型语言模型主要使用英语语言数据进行训练,但该领域正在迅速发展。越来越多的新模型在多语言数据集上进行训练,并且越来越关注开发专门针对世界语言的模型。然而,在确保不同语言的公平代表性和性能方面仍然存在挑战,特别是那些可用数据和计算资源较少的语言。 大模型的预训练数据通常非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码以及可进行爬取的公开网页等等,一般来说,现在最先进的大模型一般都是用 TB 级别的数据进行预训练。
2025-03-17
本地部署大模型
以下是关于本地部署大模型的相关内容: SDXL 大模型的本地部署: 1. SDXL 的大模型分为两个部分: 第一部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于细化生成的模型以获得更丰富的细节。 第二部分,还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 下载模型:这三个模型可通过关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取云盘下载链接。 3. 版本升级:在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 4. 放置模型:将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 5. 启动使用:启动 webUI 后即可在模型中看到 SDXL 的模型,正常使用时先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数进行生成。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程: 1. 下载并安装 Ollama: 点击进入 https://ollama.com/download ,根据电脑系统下载。 双击打开,点击“Install”。 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中验证安装:http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 方便测试,设备充足可下载更大模型): Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑:按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序。 复制命令行,粘贴回车,等待自动下载完成。 ComfyUI ollama 本地大模型部署: 1. 先下载 ollama 安装,安装完成后可在电脑桌面右下角或隐藏图标里找到。 2. 下载对应的模型,选择模型并复制对应的命令。 3. 打开命令行界面,输入对应的模型获取命令,等待下载完成。 下载的模型会保存到 D:\\ollama\\blobs 。 4. docker 安装:安装会下载一些文件,安装后更改目录,不要放在 C 盘。 5. Open webui 安装:输入相关命令,安装成功后回到 docker,点击会自动打开网页,第一次使用需注册账号,选择下载好的模型即可开始使用。 6. 错误解决:端口占用问题,运行下面两条命令可以解决。 7. 相关链接: comfyuiollama:https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama:https://ollama.com/ docker:https://www.docker.com/ Open webui:https://openwebui.com/
2025-03-17
消除大模型幻觉的方法
以下是关于消除大模型幻觉的方法的相关内容: 大模型出现幻觉的原因及部分解决办法: 1. 原因: 样本存在错误(Imitative Falsehoods),即学习的“教材”中有错误。 2. 解决办法: 上采样(Up Sampling)。 大模型存在的问题: 1. 输出结果具有不可预测性。 2. 静态的训练数据导致知识存在截止日期,无法即时掌握最新信息。 知识的局限性:模型自身的知识源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:基于数学概率的文字预测导致会在没有答案的情况下提供虚假信息等。 数据安全性:企业担心数据泄露,不愿将私域数据上传第三方平台训练。 Prompt 可以减少幻觉的原因: Prompt 相当于给大模型提供了一个模板,包括对模型的要求、输入和输出的限制,使大模型在限制下得到概率最大的答案,从而提升返回的准确性。 RAG 是解决大模型问题的有效方案: RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。RAG 可与微调结合使用,两者并不冲突。但 RAG 不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。
2025-03-17
有什么适合亲子互动用的智能体吗
以下为您推荐两款适合亲子互动的智能体: 1. 名字写对联智能体 作者:韦恩 体验链接:https://tbox.alipay.com/pro/share/202501APggwb00197427?platform=WebService 智能体名称:名字写对联 智能体简介:我是常师傅,别的不懂,春联咱在行,快过年了,用对联送祝福,今年可以不一样 应用场景: 目标人群:想了解对联,想写对联,给朋友送对联祝福的人 解决的问题:想给朋友特殊祝福的人,送春联祝福显得尤为特别,是一份特别的礼物 智能体主要功能: 玩法一:发送朋友名字和祝福,获得一副特殊的对联。 玩法二:发送您的幸运数字,获得您的幸运对联。 玩法三:随便聊聊,对对联,聊聊对联历史。 智能体设计思路: 编排方式:工作流对话模式,可以多轮对话,获得上下文,体验更好。 功能结构:根据用户意图进入不同的流程。 智能体功能实现: 幸运数字模块:发送您的幸运数字,获得您专属幸运对联。 送祝福模块:发送朋友名字祝福,活动给朋友的定制对联。 互动模块:用户可以随意聊,获得您想要的对联相关信息。 2. 旅行青蛙智能体 智能体设计思路: 创意:来源于多年前的火爆 APP——旅行青蛙,采用旅行明信片的方式来与用户互动,一方面让青蛙远游时发回当地景点的明信片,激发用户想去旅游的念头,另一方面通过大模型进行诗歌和文案的创作,可作为自媒体的素材 编排方式:采用单 Agent 的多分支模式,通过意图识别来确定用户的旅行意图,目前运行流畅稳定,有较高的趣味性,效果惊艳。 功能结构:基础功能包括时间季节提取、目的地景点提取、旅行日记文案、景点诗句、文生图提示词编写、风格固定、自定义 FLUX 插件,这些功能相互关联,共同构成一个完整的旅行体验智能体。 智能体功能实现: 随机目的地的旅行模块:青蛙自主选择说走就走的目的地旅行,发回明信片。 指定季节和目的地的旅行模块:青蛙会根据对应的时间和指定的地点,发回来自未来的旅行邮件。 互动模块:用户可以投喂各种食物,与青蛙进行亲密互动。 历史上的今天:当用户选择宅在家里时,青蛙会返回历史上的今天的新闻,并绘制相关的图片 小细节:使用了获取用户 ID,坐标,避免出现推荐与用户同一地区的景点
2025-03-17
你觉得最适合做ppt的ai是什么
以下是一些适合做 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,还支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址为 https://gamma.app/ 。 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合,网址为 https://www.xdesign.com/ppt/ 。 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果,网址为 https://www.mindshow.fun/ 。 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址为 https://zhiwen.xfyun.cn/ 。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 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。 此外,为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 相似问题包括:有没有生成 PPT 的应用推荐,不用翻墙的;免费生成 PPT 的网站有哪些;推荐一款文字生成 ppt 的工具;免费 ai 制作 ppt 软件;推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具。请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
适合景观设计的ai
以下是一些适合景观设计的 AI 相关内容: 在 AI 作图方面,创作方法包括用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,Flux 对提示词的理解和可控性强。趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 有一些 AI 工具可以帮助景观设计师,例如: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成。 节目单中也有与景观设计相关的内容,如“祖国河山:AI 还原的中国自然景观”,以一些前所未有的角度震撼还原。
2025-03-13