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LLM模型响应时间较长，如何处理超时时间问题

Answer

处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题，可以考虑以下方法：

  1. 参数有效调整：这是一种新颖的微调方法，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。
  2. 优化提示设计：采用合适的提示方法，如零样本提示、一次性提示、Few-shot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示；一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例；Few-shot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时，可以使用结构化模式设计提示，包含上下文、问题示例及相应答案等组件，以指示模型应如何响应。
  3. 避免频繁调整某些参数：尤其是 Top K 和 Top P，不需要经常对其进行调整。
  4. 关注模型响应质量：即使有良好的提示设计，模型输出仍可能不稳定，需要持续关注和优化。
  5. 考虑成本和时间：微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本，需要综合评估和优化。
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References

9. 生成式 AI Studio 简介

不需要经常调整这些参数，尤其是Top K和Top P。1.创建对话[heading4]a.指定对话上下文[content]上下文指示模型应如何响应，例如指定模型可以或不能使用的词，要关注或避免的主题，或特定的响应格式。[heading4]b.示例[content]例如，您可以定义一个场景，如一个IT部门的技术支持人员，设置该人物只以特定方式回应任何查询。[heading4]c.测试对话[content]您可以在聊天框中键入请求，例如“我的电脑速度很慢”，然后按回车键，查看AI如何响应。1.集成到您的应用程序[heading4]a.API和SDK[content]Google提供了API和SDK，以便您可以将这些功能集成到您自己的应用程序中。[heading4]b.如何使用[content]首先，您需要下载适合您的编程语言（例如Python或Curl）的Vertex AI SDK。然后，您可以按照示例代码和API文档，将代码插入到您的应用程序中。[heading3]调整大型语言模型(LLM)的挑战与解决方案[heading4]挑战：[content]1.微小的措辞或词序变化可能影响模型结果模型的响应可能不完全可预测。2.模型响应质量不一即使有了一个良好的提示设计，模型的输出可能仍然不稳定。3.微调大型模型可能耗时且成本高LLM通常很大，因此更新权重可能需要长时间的训练。为这样的大模型提供服务可能涉及到额外的麻烦和成本。[heading4]解决方案：参数有效调整[content]参数有效调整是一种新颖的微调方法，旨在通过仅训练一部分参数来减轻微调LLM的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数。例如，可能会向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。

9. 生成式 AI Studio 简介

04:13而且……您可以看到该模型输出了一个有用的项目列表，我们不想在没有这些项目的情况下露营。这种编写单个命令的方法使LLM可以采用某种行为，04:23称为零镜头提示。通常，您可以使用3种方法以您想要的方式塑造模型的响应。零样本提示-是一种方法，在这种方法中，LLM没有得到关于特定的额外数据04:35它被要求执行的任务。相反，它只会给出描述任务的提示。比如你想让LLM回答一个问题，你只要提示“what is prompt04:46设计？”。一次性提示-是一种方法，其中LLM被要求执行任务的单个示例。例如，如果您希望LLM写一首诗，您可以提供一个示例04:58诗。Few-shot prompting-是一种方法，其中LLM被要求执行任务的少量示例。比如你想让LLM写一篇新闻文章，你可能给它几个新闻05:11文章阅读。您可以使用结构化模式通过为模型提供上下文和其他示例来设计小样本提示。结构化提示包含几个不同的组件：05:24首先我们有上下文，它指示模型应该如何响应。您可以指定模型可以或不能使用的词、要关注或避免的主题，或者特定的05:33响应格式。每次您向模型发送请求时，上下文都会应用。假设我们想使用LLM来回答基于一些背景文本的问题。05:42在这种情况下，描述亚马逊热带雨林植被变化的段落。我们可以粘贴背景文本作为上下文。然后，我们添加一些可以从这篇文章中回答的问题示例05:55比如LGM代表什么？或者沉积物沉积物的分析表明了什么？我们需要添加这些问题的相应答案，以展示我们如何06:05想要模型做出回应。然后，我们可以通过发送一个新问题作为输入来测试我们设计的提示。到此为止，您已经基于背景文本制作了一个问答系统的原型

Others are asking
LLM应用可观测性
LLM 应用的可观测性主要体现在以下方面： LangChain：借助 LangSmith 提供更好的日志、可视化、播放和跟踪功能，以便监控和调试 LLM 应用。LangSmith 是基于 Web 的工具，能查看和分析细化到 class 的输入和输出，还提供跟踪功能，用于记录和展示 LLM 应用的执行过程和状态，以及 LLM 的内部信息和统计数据。 Langfuse：为大模型应用提供开源可观测性和分析功能，在可视化界面中可探索和调试复杂的日志和追踪，并使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 此外，微软（中国）的《面向大模型的新编程范式》报告中也强调了在线监控和可观测性的重要性。
2025-04-11
除了LLM，就没有AI模型了吗？
除了 LLM ，还有很多其他类型的 AI 模型。以下为您详细介绍： 1. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 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。 3. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 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。 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（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC 。
2025-04-11
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27
anythingLLM本地部署
以下是关于本地部署大模型以及搭建个人知识库的相关内容： 一、引言 作者是大圣，一个致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。本文将分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，读完可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。 五、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更灵活掌控，需要额外软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有 Workspace 概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案）。 配置完成后可进行测试对话。 六、写在最后 作者推崇“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。 本文思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-26
LLM的原理
LLM（大语言模型）的工作原理如下： 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对其加入更多信息补充，如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等，这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层，层与层之间，哪些信息补充、保留、传递，由模型自主学习，最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说，就像人阅读文章时的连贯性注意力过程，在阅读理解时，脑子里会消化吸收记忆，记忆的不是点状知识，而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的关系网存储，接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复，是一个字一个字流式输出的，因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想，根据输入的单个字推测下一个字，加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题：一是全量数据计算算力吃不消，二是仅算字的概率易被不相干信息干扰，此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外，RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，分为参数化知识（模型训练中学习得到，隐式储存在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。
2025-03-25
notebookllm
NotebookLM 是谷歌推出的一款工具，具有以下特点和用途： 有人称它为笔记工具，有人说它是 AI 学习工具，还有人认为它是播客生成器。 只要上传文档、音频或感兴趣的网页链接，如 YouTube 等，就能轻松生成专业的播客。播客中两个主持人的对话生动自然，包含各种人类的语气和行为。 是 Google AI Lab 开发的笔记应用，基于 Gemini 1.5 Pro 的长文本理解和多模态能力。用户可通过上传文件或链接快速生成笔记和音频内容，适合教育和研究等场景。尽管产品界面设计一般，但其强大的文本理解能力在处理复杂内容时表现突出。支持协作，适合整理公众号文章、编写书稿等多种用途。 体验地址：https://notebooklm.google/
2025-03-22
怎么写系统提示词让大模型记住人设、当前时间等预置内容
以下是关于如何写系统提示词让大模型记住人设、当前时间等预置内容的相关信息： 对于让大模型记住当前时间等预置内容： 1. 时间锚定：明确当前日期和知识更新时间，让模型始终了解“现在”是何时。 2. 知识边界：设定可靠信息的截止日期，避免使用过时信息，明确知识局限性。 3. 时间适应性：指导回答不同时期事件的方法。 4. 透明度：允许说明知识局限性，在面对超出知识范围的问题时能够坦诚相告。 对于让大模型记住人设： 在输入防护提示词框架中融入人格设定元素，赋予模型拟人化特征。在整个提示词结构中，将人格设定放置在尾部，利用大型模型的注意力机制，使模型能够更加关注其人格设定以及头部的内容（头部内容主要描述了整个工作流程），从而加固输入防护的审核能力以及人格设定的稳定性。 此外，在提示词落地案例中，输入环节的设计构建了全面的提示词框架，包含伦理审查以及针对不同类型攻击的审查规则。随着时间推移和不断迭代，审查系统可能会扩展到更多类别。
2025-04-16
如何写chatbot的系统提示词，让大模型记住人设、当前时间等预置内容
以下是关于如何写 chatbot 系统提示词，让大模型记住人设、当前时间等预置内容的一些方法和要点： 1. 时间认知体系： 时间锚定：明确当前日期和知识更新时间，让模型始终了解“现在”是何时。 知识边界：设定可靠信息的截止日期，避免使用过时信息，明确知识局限性。 时间适应性：指导回答不同时期事件的方法。 透明度：允许说明知识局限性，在面对超出知识范围的问题时能够坦诚相告。 2. 模型人设信息：通过提示词为模型设定清晰的人设。 3. 能力范围：明确模型的服务能力场景，可用于回答用户“模型能做什么”的疑问。 4. 链接与媒体处理限制： 能力限制：明确模型无法直接访问外部链接和媒体。 交互指导：引导模型在遇到相关请求时做出适当解释。 替代方案：出现对应情况时，要求用户直接提供相关内容。 5. 大模型节点配置： 系统提示词：为对话提供系统级指导，如设定人设和回复逻辑。 用户提示词：向模型提供用户指令，如查询或任何基于文本输入的提问。 输出：支持指定输出格式，包括文本、Markdown 和 JSON。同时，可增加文本处理，让大模型输出的内容更符合人类聊天习惯。例如将一整段文本处理成结构化数据，使其更接近人类的交流方式。
2025-04-16
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
AI技术发展时间线，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？
以下是关于 AI 技术发展的相关内容： AI 技术发展时间线： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，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，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，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。 具体的 AI 模型产品： ChatGPT 改变了用户习惯，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。 具体的 AI 技术创新点： 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，推理能力成为皇冠明珠，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。 AI 技术的发展趋势： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变： ChatGPT 使用户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。 在文科白领方面，AI 能完成 80%到 90%的工作，如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领，特别是程序员，AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域，AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI技术发展时间线
AI 技术的发展时间线大致如下： 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 2024 年 AI 关键进展时间线： 2 月：OpenAI 发布视频生成模型 Sora，首次实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。 3 月：Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。 4 月：Meta 发布高性能开源大模型 Llama3，降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月：GPT4 发布。 5 月：RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万。 5 月：字节上线即梦 AI。 6 月：快手发布可灵。 6 月：Apple Intelligence 发布。 9 月：OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月：Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖；约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖；Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月：OpenAI 发布 o3 系列模型。 当前 AI 前沿技术点包括： 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 学习路径方面： 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。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-31
不懂得提问ai，得出的答案总是不满意，又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议： 1. 避免追问 AI，因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能，保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时，可以告诉它退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计，以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题，可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户，很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题，而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整，把要求解释清楚，包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息，即说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，赋予 AI 明确的角色，如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的，例如律师在处理交通事故案件时，清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题，使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 的工作原理和限制，以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
我想要AI工具帮我快速梳理出这10个左右PDF文档/PDF文档链接中我想要的关键信息，并且整理成表格，请推荐可以实现相关功能、支持自主阅读多个篇幅10页以上文档并且能快速响应的工具给我
以下是一些可以帮助您快速梳理 PDF 文档关键信息并整理成表格的工具推荐： 1. Inhai: Agentic Workflow：能够重塑获取信息的方式，辅助高效处理信息，实现信息表达更简便。 2. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档并翻译，但有免费次数限制且进阶功能需付费。 3. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击相关操作可进行翻译。 4. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传相应格式文件即可。 5. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后按相关操作进行。 6. Calibre（电子书管理应用）：，下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 7. 谷歌翻译（网页）：，需先将 PDF 转成 Word 再上传。 8. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」上传相应格式文件，支持选择领域和导出格式，但进阶功能基本需付费。
2024-09-25
请问大家使用过AI工具一次性阅读10个左右的PDF文档/PDF文档链接吗？针对篇幅较大的说明书，哪些工具、以及如何使用工具辅助阅读整理信息效果响应会比较好
目前在 AI 领域，能够一次性阅读 10 个左右 PDF 文档并辅助整理信息的工具包括但不限于： 1. ChatPDF：您可以将多个 PDF 文档上传至该平台，然后通过提问获取文档中的关键信息和总结。 2. Adobe Acrobat Pro：具有强大的文档处理和阅读功能，能帮助您标记、注释和整理文档内容。 使用这些工具时，一般步骤如下： 1. 注册并登录相关工具的账号。 2. 按照工具的指引上传您的 PDF 文档。 3. 输入您想要获取的信息或提出整理要求，等待工具处理并给出结果。 需要注意的是，不同工具的具体操作和效果可能会有所差异，您可以根据自己的需求和文档特点选择合适的工具。
2024-09-25
AI应用于信息展示除了以下这段还能写啥？人工智能对演示文稿、网页、微信公众号和Markdown工具都有影响，正重塑信息展示领域。例如，AI可以简化演示文稿设计布局的调整；通过AI能分析用户行为，优化网页内容和结构；在微信公众号利用AI实现个性化推送和智能回复，提升响应和互动质量。Markdown也可利用AI实现智能化编辑和检查。
以下是 AI 应用于信息展示的其他方面： 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览，基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成，使效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面，可综合应用 AI 工具，如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面，AI 可用于草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本，以不同风格创建草稿，激发作者创作出更好的作品，以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。
2024-08-15