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笔记类ai

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以下是关于笔记类 AI 的相关信息：

主流 AI 笔记本电脑推荐： 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括：

  1. 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro
  2. 微星（MSI）Creator/Workstation 系列
  3. 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列
  4. 戴尔（Dell）Precision 移动工作站
  5. 惠普（HP）ZBook 移动工作站
  6. 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列

这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。

会议总结类 AI 工具：

  1. 团队会议总结 Vowel
  2. Personalized AI,Everywhere.
  3. Noty 会议总结为待办事项
  4. The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024[Updated]
  5. The smartest AI team assistant - Sembly AI
  6. Briefly:AI meeting summary & email follow up - Chrome 应用商店
  7. Welcome - fireflies.ai
  8. Noota - Screen Recorder & Meeting Assistant - Chrome 应用商店
  9. Read - Meeting Reports
  10. Read - Create Workspace
  11. 10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds - Geekflare

学习笔记：AI for everyone 吴恩达：

  1. 机械学习：学习输入输出，从 A 到 B 的映射。所以一般都有个运行的 AI 系统，即输入 A 必然会输出 B 的软件。更系统的定义是，让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。（1959，Arthur Samuel）
  2. 数据科学：分析数据集，从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解，输出结果往往是 slide desk，如结论，PPT，项目结果。
  3. 神经网络/深度学习：有输入层，输出层，中间层（隐藏层）
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：目前有什么主流AI笔记本电脑推荐？

截止2024年5月，主流的AI笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备了强大的GPU（如NVIDIA RTX系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足AI模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的AI笔记本包括：1.微软（Microsoft）第11代Surface Pro2.微星（MSI）Creator/Workstation系列3.技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus系列4.戴尔（Dell）Precision移动工作站5.惠普（HP）ZBook移动工作站6.联想（Lenovo）ThinkPad P系列这些笔记本一般采用英特尔酷睿或AMD Ryzen的高端移动CPU，配备NVIDIA RTX 30/40系列或AMD Radeon Pro专业级GPU。同时也提供了大容量内存（32GB以上）和高速NVMe SSD存储选配。除了硬件配置，这些AI笔记本还通常预装了NVIDIA CUDA、cuDNN等深度学习框架，以及各种AI开发工具，为用户提供了开箱即用的AI开发环境。当然，这类高端AI笔记本价格也相对较高，通常在2000美元以上。用户可以根据自身的AI应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

AI与创意设计知识库共建

[团队会议总结Vowel](https://www.vowel.com/)[Personalized AI,Everywhere.](https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=this-ai-can-hack-interviews)[Noty会议总结为待办事项](https://noty.ai/)[The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024[Updated]](https://www.meetjamie.ai/blog/the-6-best-ai-meeting-tools)[The smartest AI team assistant - Sembly AI](https://www.sembly.ai/)[Briefly:AI meeting summary & email follow up - Chrome应用商店](https://chrome.google.com/webstore/detail/briefly-ai-meeting-summar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk)[Welcome - fireflies.ai](https://app.fireflies.ai/)[Noota - Screen Recorder & Meeting Assistant - Chrome应用商店](https://chrome.google.com/webstore/detail/noota-screen-recorder-mee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh)[Read - Meeting Reports](https://app.read.ai/analytics/meetings)[Read - Create Workspace](https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new)[10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds - Geekflare](https://geekflare.com/ai-notes-taking-tools/)

学习笔记：AI for everyone吴恩达

机械学习：学习输入输出，从A到B的映射。所以一般都有个运行的AI系统，即输入A必然会输出B的软件。更系统的定义是，让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。（1959，Arthur Samuel）数据科学：分析数据集，从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解，输出结果往往是slide desk，如结论，PPT，项目结果。神经网络/深度学习：有输入层，输出层，中间层（隐藏层）

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2025-05-09
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2025-05-08
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2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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2025-04-20
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以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
雪梅may的100天AI学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容： 作者介绍： 适合人群：适合纯 AI 小白，可参考日记了解学习路径。 学习模式：输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 学习内容：日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间：在半年多时间跨度中，有空时学习，并非每天依次进行。 学习状态：2024 年保持较好状态，不仅学 AI，还看了 33 本书。 费用情况：学习资源免费开源。 第九阶段：学以致用，开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记，有很棒的发现。 学习路径：迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式，但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信，写学习日记和感受已是分享，后续会有更多分享。 第十一阶段：寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月，学完 100 天，仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈，需找正反馈，开源学习日记获加油是一种方式，还需更好的正反馈继续坚持。
2025-04-08
基于AI技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件有哪些。
以下是一些基于 AI 技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化内容。 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 笔记相关： Obsidian：可搭配浏览器剪藏插件，一些 AI 插件能实现内置助手功能，如检索笔记、基于笔记生成新内容等。 Cursor：能帮助用模糊问题检索笔记库，基于笔记库进行研究，生成和修改笔记。 使用这些软件时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。需注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-28
我是一位程序开发小白，不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑，配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型＋智能体＋知识库。我要怎么样才能实现无代码部署，请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
使用ai绘图实现小红书笔记图片批量生成
以下是关于使用 AI 绘图实现小红书笔记图片批量生成的相关知识： Liblibai 简易上手教程： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步骤越多，调整越精密，出图效果理论上更好，但生图耗时越长，且效果提升并非线性，过多可能导致效果增长曲线放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限，太大则可能放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成的批次数。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示，但过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，固定种子后可对图片进行“控制变量”操作，如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子。 7. ADetailer：面部修复插件，可治愈脸部崩坏，为高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，用于控制人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，也是高阶技能。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 1. 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流，可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：一次性生成的句子都进行生成图片处理，建议一次不要生成太多，如设置一次生成五句。 3. 句子提取：把生成的句子逐个提取，针对每个句子绘图。 4. 图片生成：根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流支持 Python 代码，但环境缺少画图、图片处理所需包，可替换成搞定设计的方式处理图片，会用 PS 脚本效果也不错。 此外，还有一些人员在不同领域涉及 AI 绘图相关工作，如韩君奇从事批量出图和小红书种草工作。
2025-03-18
飞书多维表格生成小红书图文笔记
以下是关于使用飞书多维表格生成小红书图文笔记的相关内容： 一、Coze 应用+多维表格的高速数据分析 1. 动手实践 Coze 应用 创建应用：打开 Coze，可选择 PC 模式，需要几个参数，包括多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址，界面设计为三个输入框和一个按钮。 开发工作流：包括读取博主笔记列表的工作流，工作流实际上只有三步，读取、转换、写入。开始节点设置三个参数，分别代表多维表格地址，表名称，博主首页地址。第二步的节点需要把数据转换为符合多维表格插件接收的数据格式，需添加一个代码节点并复制代码。在插件市场搜索官方的多维表格插件，选择 add_records 并分配配置参数。结束节点配置一个值即可。 Coze 智能体（字段捷径）获取笔记+评论信息 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：创建新的对话流并与智能体关联，配置两个小红书插件，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据，回到智能体的编排页面同样测试，确保对话流执行成功。 发布：点发布后选择多维表格，进行配置，包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器，完善上架信息，选发布范围，提交上架信息。 二、办公提效神器：飞书多维表格字段插件 1. 工作紧任务重 第一步，用 AI 插件理解图片：上传参考的海报图片，用 AI 内容生成插件理解。创建表格列时，选择字段捷径，在 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件，配置提示文本、上传图片所在列和模型。 第二步，生成视频的指令：用飞书自带的插件总结宣语，生成视频的 prompt 指令。自定义总结要求，生成宣传语后再使用飞书自带的自定义 AI 插件生成视频所需的 prompt 指令。
2025-03-13
卡片笔记生产AI工具有哪些
以下是一些卡片笔记生产的 AI 工具及相关介绍： 1. 利用 ChatGPT 辅助完成单词卡片制作： 可以生成对应的单词内容，并整理好放入 Excel 文件中。 利用搞定设计批量产图，步骤包括点击右上角三个点、选择批量套版、按照步骤依次点击、保留要替换的部分等。 2. 以 Trae 为代表的自然语言交互式 AI 编程工具：能让程序小白迈出创造的第一步，只要有清晰需求和创意，就能将想法转化为实际产品。 3. 利用 AI 快速总结群聊消息制作笔记卡片： 方法是文字原文+提示词+AI 大模型+小卡片软件。 先将微信聊天内容批量复制，如多选想要复制的内容转发到群里或文件传输助手，收藏并转存为笔记后全选复制。还可使用能让电脑和手机设备剪切板共享的工具。
2025-03-06