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ai 信息收集软件

Answer

以下是一些关于 AI 信息收集软件的内容:

  1. 邬嘉文的 AI 求职助手:通过 Python selenium 库对 URL 逐一爬虫,收集招聘要求信息,包括职位名称、薪资范围、工作地点、学历要求、职位描述和职位链接等,例如市场总监、电商 AI 产品经理等职位。
  2. 利用 AI 打造爆款公众号文章的信息收集:
    • 明确文章主题后,借助 AI 工具如 Perplexity.AI 收集相关资讯。访问该网站使用其搜索功能,可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果,输入具体 Prompt 快速定位资讯,获取搜索结果中的引用和来源链接。
    • 还可使用其他具备联网搜索功能的工具如微软的 Bing 搜索引擎。
    • 收集完资料后,可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手整理资料,分批次提供资料以确保其有效读取和理解。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

邬嘉文:AI求职助手

1.通过Python selenium库对URL逐一爬虫,收集招聘要求信息。|title|salary_range|location|education_required|job_description|job_url||-|-|-|-|-|-||市场总监|20-30k|北京-石景山区|5-10年|AR技术和产品市场开拓|[https://www.liepin.com/job/1931179499.shtml](https://www.liepin.com/job/1931179499.shtml)||电商AI产品经理|20-30k·16薪|北京-海淀区|经验不限|职位描述<br>1、负责电商直播产品中的AI相关产品,结合AI的能力持续优化产品,提升产品的竞争力和用户体验;<br>2、协同算法、设计、研发同学,保证产品方案高质量落地与实施;<br><br><br>职位要求<br>1、对AIGC、大语言模型技术与应用有浓厚的热情,具备一定的技术理解能力,具备虚拟人/数字人经验优先;<br>2、可以详细讲述对于ChatGPT、大模型或某个AI产品的理解;<br>3、具备较好的审美和交互设计能力,注重用户体验,有2年以上C端产品经验;<br>4、具备优秀的逻辑思维及分析能力,能系统性思考,对产品有良好的判断力;<br>5、能快速学习,有创业精神,敢于创新和打破常规。|[https://www.liepin.com/a/51827061.shtml](https://www.liepin.com/a/51827061.shtml)|

如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章.pdf

明确了文章的主题之后,接下来的步骤是收集相关的资讯。这一过程也是可以借助AI来高效完成。以Perplexity.AI为例,我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先,访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果,可以启用Pro功能(搜索框右边的开关),该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用,可以考虑开通会员服务以享受更多便利。在搜索框中,我们可以输入具体的Prompt,例如:“查找关于OpenAI对马斯克言论回应的博客文章”。这样的搜索指令将帮助我们快速定位到相关的资讯。我们通过AI工具如Perplexity.AI获取到搜索结果后,结果中包含了大量引用和来源链接,我们可以点击回答内容下方的拷贝按钮。这样能一并获取到相关的引用网站链接。同理,其他具备联网搜索功能的AI工具,比如微软的Bing搜索引擎,也提供了类似的功能。通过这些工具,我们可以快速地搜集到大量的相关资料。我们可以更加高效地进行信息搜集和整理,从而提升文章的专业度和说服力。整理资料​收集完资料后,紧接着的任务是对这些资料进行整理。我通常会使用月之暗面开发的Kimi这个AI会话助手。Kimi具备读取网页内容的能力,并且能够在此基础上生成一定的内容。当Kimi读取完毕时,会显示绿色标点作为提示。需要注意的是,Kimi的阅读能力有一定的限制,它可能无法一次性处理大量的资讯,或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制,我们可以分批次地将资料提供给Kimi,确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。这样我们资料都读取了,就让他整理下资讯内容。它做的还不错,我挺满意的。接下来就是让它转化成一篇吸引人的公众号文章了。

SOP:如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章

明确了文章的主题之后,接下来的步骤是收集相关的资讯。这一过程也是可以借助AI来高效完成。以[Perplexity.AI](https://www.perplexity.ai/)为例,我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先,访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果,可以启用Pro功能(搜索框右边的开关),该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用,可以考虑开通会员服务以享受更多便利。在搜索框中,我们可以输入具体的Prompt,例如:“查找关于OpenAI对马斯克言论回应的博客文章”。这样的搜索指令将帮助我们快速定位到相关的资讯。我们通过AI工具如[Perplexity.AI](https://www.perplexity.ai/)获取到搜索结果后,结果中包含了大量引用和来源链接,我们可以点击回答内容下方的拷贝按钮。这样能一并获取到相关的引用网站链接。同理,其他具备联网搜索功能的AI工具,比如微软的Bing搜索引擎,也提供了类似的功能。通过这些工具,我们可以快速地搜集到大量的相关资料。我们可以更加高效地进行信息搜集和整理,从而提升文章的专业度和说服力。

Others are asking
我想学习有关ai的知识,但是并不是单单的系统性的学,而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的,来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识: 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习(RL),不依赖大量人类标注数据,而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段,仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(只对结果准确率与回答格式进行奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确,格式奖励强制结构化输出,让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比,Alpha Zero 只训练了三天,就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee,Alpha Go(老)采用监督学习+强化学习,学习人类棋谱,更接近人类职业棋手风格,继承了人类的局限,Alpha Zero(新)完全摒弃人类数据的纯强化学习,从零开始自我博弈,不受限于人类经验,具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引: 点击邀请,复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面(https://zjsms.com/iP5QRuGW/),使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”,再点击“快速入门”。 获取 API Key,点击“创建 API Key”,可修改名字后创建,创建完成后点击“查看并选择”,将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码,选择模型为“DeepSeek R1”,修改示例代码中的相关内容,然后点击右侧的复制按钮,将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式,平台会自动创建在线推理接入点,并提供 50 万 Token 的免费额度,用完才需充值。如需充值,点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”,根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,提升最终回答的质量,这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考,其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识
以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果您不会代码,对于 AI 可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构: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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到: 周鸿祎受李一舟的启发,发现大家对于 AI 的知识了解不多,尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑,因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时,先要学习框架,整体把握,避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始,如《预见 AGI》,从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发,后面会宏观、微观结合,安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。
2025-03-22
如何了解AI
以下是了解 AI 的一些方法和途径: 1. 了解基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始学习之旅: 参考「」中的课程,特别是李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况,还可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构: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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么,比如: 1. 从 AI 之父图灵的故事开始,了解他在二战期间构建的机器以及提出的“图灵测试”方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否能跨越图灵测试,以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-03-22
AI知识库
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 我们是一个开源 AI 社区,坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式,为每个人带来强大力量,这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多,特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们,正是大家的肯定与支持,使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦,探索 AGI 的无限可能。 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,大家贡献并整合各种 AI 资源,使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。 例如,“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建,当您需要了解 AI 某一领域知识时,在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。
2025-03-22
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手,以下是学习 AI 及应用的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向,以及目前最前沿的技术点,有以下学习路径: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-22
感情陪伴类AI有哪些?
以下是一些常见的感情陪伴类 AI: MyShell:网址为 myshell.ai。 Talkie:网址为 talkieai.com。 SpicyChat.AI:网址为 spicychat.ai。 此外,Replika 也是一款感情陪伴类 AI 应用程序,网址为 https://replika.com/ ,它能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。
2025-03-22
那个软件可以免费文字生成视频
以下是一些可以免费文字生成视频的软件: 1. Pika:一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作并支持视频编辑,目前内测免费,其生成服务托管在 discord 中。使用方法为:加入 Pika Labs 的 Discord 频道,在“generate”子区输入指令生成,如输入/create,在弹出的 prompt 文本框内输入描述,按 Enter 发送出去就能生成视频,也可以上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. 剪映海外版 CapCut:每人每天可以免费生成五次。 3. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-22
画数据库关系图,用什么al软件好
以下是一些可以用于画数据库关系图的 AI 软件和传统工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括数据库关系图,用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如数据库的逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建包括数据库逻辑、功能和部署等多种视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建数据库逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括数据库逻辑视图和部署视图。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,有助于创建数据库逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建包括数据库逻辑视图和部署视图等各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建包括数据库逻辑视图和部署视图等多种视图。
2025-03-22
什么AI软件可以做游戏
以下是一些可以用于制作游戏的 AI 软件和工具: 1. Scenario 和 Iliad:可以创建游戏资源。 2. Promethean:能够构建整个虚拟世界的平台。 3. Inworld、Charisma 和 Convai:可用于生成非玩家角色(NPC)。 4. AI Dungeon 和 Hidden Door:基于文本的游戏。 5. 用于抠图的 remove,可以直接抠图或在 PS 里安装操作,用于制作素材。 6. Aive 可尝试制作背景音乐,但可能难以满足要求,可利用分离人声的 AI 软件处理音乐。 7. 微软 AI 语音:可制作旁白,语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 8. Cursor:通过对话获得代码,使用的语言模型包括 Claude3.5sonnet、GPT4o 等,指令详细效果更好。 9. Deepseek(新手推荐):方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 10. 通义灵码:在 Pytharm 中安装插件使用。 11. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中安装,收费,有 7 天免费试用。 12. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 13. 无影的晓颖 AI 助手:内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,AI 不太可能完全取代人类艺术家在高质量 AAA 游戏中的工作和愿景,但会为其注入动力,提高效率和降低成本。同时,不同的 AI 工具在生成游戏的不同方面各有优势,具体使用效果可能因个人需求和实践而有所不同。
2025-03-21
声音克隆软件推荐!
以下是为您推荐的声音克隆软件: Fish Audio: 操作步骤: 1. 准备一段需要克隆的音频(可以是类似屈原的古风声音,或自行录制一段)。 2. 打开网站:https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 3. 上传准备好的音频,按照指引完成声音克隆。 4. 进入声音库选择需要使用的声音,将第一步生成的文案输入,使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 5. 下载生成的音频文件备用。 开源软件: 1. GPTSoVITS:https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS ,对中、英、日语言支持良好,需要 10 分钟左右干素材,瞬时 clone 功能未开放。 2. OpenVoice:https://github.com/myshellai/OpenVoice ,对中文支持较好,主打瞬时 clone,发展势头良好,一个月前测试时中文声音 clone 有英语味道。 商业产品: 1. ElevenLab:https://elevenlabs.io ,支持最多语言种类,支持瞬时 clone,综合效果最好。 2. Reecho:https://reecho.ai ,中国团队,支持长音频和瞬时声音 clone,据说与火山引擎的声音 clone 技术同源。 3. 自得语音:https://zideai.com ,中国团队,支持瞬时声音 clone 和声音定制。
2025-03-21
比较分析目前市面上的所有 AI软件
以下是对目前市面上部分 AI 软件的比较分析: 摄影相关: AI 摄影参数调整助手:使用图像识别和数据分析技术,常见于摄影 APP 中,能根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 500px 摄影社区:拥有 AI 摄影比赛平台,运用图像识别和数据分析技术,举办各种主题的摄影比赛,市场规模达数亿美元。 音乐相关: AI 音乐情感分析平台:采用机器学习和音频处理技术,有音乐情感分析软件,市场规模达数亿美元,可分析音乐的情感表达。 Logic Pro X 教学软件:借助机器学习和音频处理技术,是 AI 音乐制作教学平台,市场规模达数亿美元,能为用户提供个性化教学服务。 家居相关: AI 家居智能照明系统:结合物联网技术和机器学习,如小米智能照明系统,市场规模达数十亿美元,可实现家居照明的智能化控制。 鲁班到家 APP:运用数据分析和自然语言处理技术,是 AI 家居维修服务平台,市场规模达数亿美元,能为用户推荐附近的专业维修人员。 金融相关: AI 金融风险预警平台:使用数据分析和机器学习技术,有金融风险预警软件,市场规模达数十亿美元,可提前预警金融风险。 雪球财经 APP:利用数据分析和自然语言处理技术,是 AI 金融投资教育平台,市场规模达数亿美元,能为用户提供个性化的金融投资教育服务。 其他领域: AI 菜谱口味调整工具:运用自然语言处理和数据分析技术,如下厨房口味调整功能,市场规模达数亿美元,能根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台:采用自然语言处理和机器学习技术,如英语流利说纠错功能,市场规模达数十亿美元,可帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统:借助数据分析和自然语言处理技术,如豆瓣电影剧情分析工具,市场规模达数亿美元,能分析电影剧情并提供深度解读。 AI 办公文件分类系统:结合数据分析和机器学习技术,如腾讯文档分类功能,市场规模达数亿美元,可自动分类办公文件。 AI 美容护肤方案定制平台:使用图像识别和数据分析技术,如美丽修行定制方案功能,市场规模达数亿美元,能根据用户肤质定制护肤方案。
2025-03-21
图片转3D建模的软件有哪些
以下是一些图片转 3D 建模的软件: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,基于数十亿参数级别的 3D 大模型,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型,实现快速的 2D 到 3D 转换,并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy:功能全面,不仅支持文本生成 3D,还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述材质和风格生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能够将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 6. Polycam:只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型,支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间只需要大约 1 2 分钟。 这些工具通常具有用户友好的界面,允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型,无需专业的 3D 建模技能。它们可以广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。
2025-03-21
如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容?
目前没有关于如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容的相关知识。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的方法: 1. 使用网络爬虫工具,但需要注意遵守相关法律法规和网站的使用规则。 2. 利用一些现有的数据采集服务平台,它们可能提供针对自媒体内容的采集功能。 3. 尝试开发自定义的脚本或程序,通过调用自媒体平台的 API(如果有的话)来获取所需内容。但这通常需要一定的技术知识和开发能力。
2025-03-13
数据收集
以下是关于数据收集的相关内容: AIGC 服务提供者的数据收集是创建 AIGC 的源头,用于训练 AI 模型以提高其功能性和准确性。数据来源主要包括:提供者自身持有的数据集、已合法公开的各类数据、通过网络爬虫等形式抓取的数据、通过用户交互而获取的数据、其他由相关方提供的数据。 已生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据采集有明确规定: 1. 使用具有合法来源的数据和基础模型。 2. 涉及知识产权的,不得侵害他人依法享有的知识产权。 3. 涉及个人信息的,应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。 4. 采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。 5. 遵守《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。 在数据收集过程中可能涉及的法律风险有: 1. 采取网络爬虫等技术收集数据的法律风险。 2. 直接收集合法公开数据的法律风险。 《个人信息保护法》确立的数据收集基本原则有: 1. 合法正当,不得窃取或以其他非法方式收集数据,个人信息的收集需取得规定的合法性基础(告知、同意等)。 2. 公开透明,数据处理应遵循公开、透明原则,公开个人信息处理规则,明示处理的目的、方式和范围。 3. 最小必要,只应收集满足个人信息主体授权同意范围内的最少类型和数量的个人信息,不应收集与其提供的服务无直接或无合理关联的个人信息。 在欧盟 GDPR 合规体系中,数据收集是企业进行数据处理活动的起始环节。企业在对特定领域业务中涉及到数据收集的环节进行风险梳理时,重点比照 GDPR 中的要求,如数据收集前是否进行充分告知,包括数据控制者、数据处理者以及二者的数据保护官(DPO,如有)的身份和联系方式,数据收集的目的、种类、数量、范围等。
2025-03-09
做一个每日收集兴趣信息的工具,如收集agent,从微信公众号上收集,应该怎么做
以下是一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具: 1. 安装 Docker(假设已经装上) 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口) 点开后,输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号 然后在公众号源上,点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个),然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作,所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一:通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力,开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束,建议不要同时处理太多文章(如 6 篇左右)。这样执行后,将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot:最后可以通过 Coze,建定时任务,执行工作流二,并添加其他如分析文章和搜索文章的能力,即可变成一个消息情报官的 Agent,我们即可以获得想要的领域或行业情报,也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台,如:Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等,即可使用。可以构建多个分身,就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。
2025-03-08
关于制作资讯信息收集类的智能体,有什么好的建议?
以下是关于制作资讯信息收集类智能体的一些建议: 1. 对于 Coze 的“用户界面”创建: 页面引导能力强,应用提供的“按键式”交互界面有很强的用户引导能力。 降低了网页制作门槛,拖拉拽式的网页制作让没有前端代码经验的同学看到希望。 上手有门槛,需要有基本的前端开发概念,传递参数和文件传递较难,调查问题基本靠猜。 真的想自己手搓应用界面的同学,建议“让子弹飞一会儿”,等待优化易用性;从智能体的卡片开始上手,卡片相对简单容易;直接套 coze 官方给的应用模板,能少改就少改。 2. 以颖子团队的智能体为例: 智能体名称为“市场分析报告”。 智能体简介为品牌营销公司在用的生成智能体,输入行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告,数据化呈现更具真实性,附带信息来源网址便于源信息校正,可帮助相关人员减少信息收集时间,聚焦决策判断。 目标人群包括企业管理层、投资者、创业者、营销人员等,解决了信息收集时间长、报告真实性验证、现有市场报告不实用等痛点,应用价值在于减少信息收集时间、真实可验证、聚焦决策判断。 智能体主要功能是根据用户要求或指定行业、产品,搜索网络信息生成市场调研报告,用数据支撑并附引用链接。 3. 以 Bot 智能体为例: 创意构思是让每个人拥有专属的市场和资讯助手,以最快最好的方式整理呈现最新一手资讯,精准筛选有价值信息。通过 coze 这样的 AI agent 流程,获取最新资讯信息,并以多模态形式自动推送到不同平台。以扣子为中心平台,通过自研插件、工作流和 Coze API 链接微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格,实现不同平台信息传递与流通。可根据用户定制化检索需求,自动化抓取热点资讯,做信息分析处理,整合成资讯文档返回 bot 对话界面,同步自动发送 markdown 文字和文档到不同平台。 效果呈现包括 Coze Bot 的调试与预览,通过不同提问触发不同检索功能,企业微信群自动同步获得资讯检索结果,实现多平台联动,获取资讯文档具体内容,Coze 与企业微信群信息同步联动,Coze Bot 获取到飞书云文档多维表格中的用户需求,Coze API 接入微信,在微信群聊中可调用 Coze Bot 进行对话交互检索相关需求信息。
2025-03-04
我已收集了论文相关的数据,可以让ai帮我勾勒出来吗?
AI 可以帮助您处理已收集的论文相关数据。以下是一些相关的信息和建议: 有一些 AI 工具可以辅助您,例如 Claude 和 Gamma.app。Claude 可以帮助您快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,还能帮您找到适合的 PPT 制作工具并教会您使用。您可以向 Claude 提出如搜索特定领域权威期刊、筛选相关论文、提取论文摘要等问题。 利用 AI 写课题时,可按以下步骤:确定课题主题、收集背景资料、分析和总结信息、生成大纲、撰写文献综述、构建方法论、数据分析、撰写和编辑、生成参考文献、审阅和修改、提交前的检查。但要记住,AI 是辅助,不能替代您的专业判断和创造性思维。 论文写作中常用的 AI 工具和平台包括: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持数据分析,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 使用这些工具时,应结合自身需求和写作风格选择合适的辅助工具。
2025-02-28
帮我收集deepseek的使用资料
以下是关于 DeepSeek 的使用资料: 相关文章: 南瓜博士的《当你惊呼 DeepSeek 成精时,请警惕前方的陷阱》,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ppt89GozeYo7hR99pEFrkA 南瓜博士的《让 DeepSeek 成为全家人的脑洞外挂》,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/BBh8GTrdhb8Qyqgz8SufwQ 奥的《让 DeepSeek 进行脱口秀创作,幽默程度虽然大幅提升,但仍有进步空间》,链接:https://mp.weixin.qq.com/s/3nZERD5H5wPCGCT1_A46Sw DeepSeek 最新文章观点学术报告及业界评论:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg 社区动态: 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应:DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局,降低 AI 行业的进入门槛。详情:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek DeepSeek 的实际使用体验:中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息:https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ,GRPO 详情:https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 工具使用: 网址:https://www.deepseek.com/zh ,新手推荐,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。使用时点击开始对话,左边选择代码助手。 在生成 2048 游戏上,DeepSeek 和晓颖 AI 助手更为简便准确。
2025-02-05
ai相关信息很多,如果只推荐一种信息来源,你会推荐什么
如果只推荐一种 AI 信息来源,以下是一些选择: 对于初学者,推荐看 Open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译。 从简报方面,TLDR AI()等是不错的选择。 播客方面,No Priors podcast hosted by Sarah Guo and 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 等值得关注。 会议方面,工业界的 World AI Cannes Festival、Gen AI conference()等都是获取 AI 信息的重要渠道。 此外,还可以通过赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等订阅获取最新信息,也可以参考通往 AGI 之路知识库中的相关内容,如 AI 相关名词解释、经典必读文章、历史脉络类资料等。
2025-03-21
我要从哪里了解特定领域的agent发布的信息
以下是一些了解特定领域 agent 发布信息的途径: 1. 飞书:可以在飞书上建机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,通过获取机器人的 app_id 和 app_secret 获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。然后通过 Coze 搭建定时任务,执行工作流,添加分析文章和搜索文章等能力,变成消息情报官的 Agent,并发布到飞书等平台使用。 2. 微信:可以通过微信公众号、微信小程序等渠道获取特定领域 agent 发布的信息。 3. Coze 商店:特定领域的 agent 可能会在 Coze 商店发布相关信息。 4. 相关比赛网站:例如 2025AGENT 智能体全球创作大赛网站(http://agentga.me),可以了解比赛报名、作品提交、奖项设置等信息,还能获取关于参赛作品知识产权归属等常见问题的解答。 此外,如果您对特定领域 agent 相关的招聘信息感兴趣,可关注序智科技的招聘信息,如算法/后端/前端正式&实习岗位,了解其职责和要求等。
2025-03-20
我想了解MCP相关信息
模型上下文协议(MCP)是一种全新的开放协议,用于标准化地为大语言模型(LLMs)提供应用场景和数据背景。 MCP 的特点和优势包括: 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 实时互动:长连接保证数据实时更新。 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 与传统 API 的区别在于: 传统 API 通常需要单独整合多个不同的 API,每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护,极大地增加了开发复杂度。 传统 API 就像不同的门,每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则。 MCP 由 Anthropic 公司最早开发,现已成为一个开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用。 在某些情况下,传统 API 更适合,如应用场景需要精准且严格受控的交互方式,包括需要细粒度控制、功能严格限制,更偏好紧耦合以提升性能,希望最大化交互的可预测性。 开始使用 MCP 的步骤包括: 1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 例如,Claude 可以通过简单的 MCP 集成直接连接到 GitHub、创建新存储库并创建 PR。
2025-03-19
根据图片场景和文案信息,自主制作视频的AI工具
以下是一些根据图片场景和文案信息自主制作视频的 AI 工具及相关流程: 一、将小说制作成视频的流程 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。 请注意,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。 二、制作“古人骂人”视频的步骤 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作: 打开 DeepSeek 网站:https://chat.deepseek.com/ 输入提示词,示例:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’” 可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。 点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。 从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作: 打开即梦 AI 网站:https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词 调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。 预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。 下载最终的人物形象图。 三、“AI 拍立得” 1. 背景 为简化使用大模型工具时的繁琐流程,提升效率,萌生了“AI 拍立得”的概念,即拍即得,让操作更直观、高效。 2. 在线体验 名称:Pailido(拍立得的谐音) 微信小程序搜索:Pailido,可丰富场景自由切换,快速生成闲鱼文案、外卖/大众点评等。 3. 交互逻辑 用户可以选择拍摄场景类型,并立即拍照,AI 会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则,迅速生成符合情境的反馈,避免繁琐的额外操作。 4. 实现场景 图片转成文本 逻辑:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。 核心:图片理解和文本整理润色。 场景:生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片 逻辑:用户上传图片后,大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求。 核心:图片风格化滤镜。 场景:图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。
2025-03-19
阅读大量特定网页并提取信息的大模型推荐
以下为您推荐几款能够阅读大量特定网页并提取信息的大模型: 1. 一款 AI 浏览器插件: 其 idea 来自早先挖的坑,在词生卡刚火时,想进一步发挥大模型对话产品的能力,做一个真正的提示词智能体。 目标是输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。 为达到这一效果,大模型对话产品需完成关键步骤:自行访问链接并解析网页内容、根据提示词要求提炼标题等信息、利用 qrcode.js 库生成二维码图片、基于特定模板设计要求生成卡片样式。 编写的「网页分享卡片生成」词生卡 Prompt 有新的组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”等独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性的优势。 2. 本地部署资讯问答机器人: 导入依赖库,包括 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 从订阅源获取内容,通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,将长文本拆分成较小的块并附带相关元数据,最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3,其具有支持多语言等特点。从 hf 下载好模型后,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 3. 伊登: 工作流程包括内容获取,只需输入新闻链接,系统就能自动提取核心内容。 开始节点输入新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件获取图片,使用链接读取节点提取文字内容,利用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。
2025-03-18
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息,请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试,发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致,这个问题又该如何解决呢?
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题,您可以参考以下内容: 对于指令编写: 虽然 R1 推理能力较强,但您想表达的不一定完全与模型吻合,因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面,比如对于宽泛需求可添加维度约束,如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;对于主观表述可量化标准,如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化(如加强第三段的技术细节描述)、风格调整(如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)。 对于提取信息不一致的问题: 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法。 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证。 另外,关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 5. 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面,复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制,没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面: 第一步是内容获取,输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点,将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点,用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征,可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18