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AI产品在教育方面

Answer

以下是关于 AI 产品在教育方面的相关信息：

在教育领域，学生们在作业中利用 AI 助手，如 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具来克服写作难题并提升写作水平。处理其他形式内容的产品，如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿，也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎。

教育科技长期存在有效性和规模的权衡问题，但有了 AI 这种状况得以改变。现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供“口袋里的老师”，例如像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的产品。我们还看到了教授新概念或帮助学习者解决问题的产品，如 Photomath 和 Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。

以下是教育领域的 AI 产品数据排行（4 月访问量及相对 3 月变化）： |排名|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |-|-|-|-|-| |1|Q-Chat|教育|14220|0.068| |2|CheggMate|教育|4906|0.042| |3|Khanmigo|教育|4570|0.015| |4|Brainly:AI Homework Helper|教育|3102|0.023| |5|Turnitin|教育|1677|0.149| |6|WolframAlpha|教育|983|0.054| |7|gauthmath|教育|656|0.558| |8|Socratic by Google|教育|467|-0.037| |9|Aistote|教育|321|0.207| |10|PTE APEUni|教育|321|0.198|

了解更多关于AI 时代学习的未来。

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References

生成式 AI：下一个消费者平台

除了学习特定的科目，学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如，[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

生成式 AI：下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。

教育 Top10

|AI产品数据教育_排行|AI产品数据教育_产品名|AI产品数据教育_分类aiwatch.ai|AI产品数据教育_4月访问量（万Visit）|相对3月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|1|Q-Chat|教育|14220|0.068|<br>|2|CheggMate|教育|4906|0.042|<br>|3|Khanmigo|教育|4570|0.015|<br>|4|Brainly:AI Homework Helper|教育|3102|0.023|<br>|5|Turnitin|教育|1677|0.149|<br>|6|WolframAlpha|教育|983|0.054|<br>|7|gauthmath|教育|656|0.558|<br>|8|Socratic by Google|教育|467|-0.037|<br>|9|Aistote|教育|321|0.207|<br>|10|PTE APEUni|教育|321|0.198|

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如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、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；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
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
基于多维评价数据，使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗？
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
AI怎么影响家庭教育
AI 对家庭教育有着重要的影响。郝景芳认为，AI 类似于给孩子的大脑进行微调。家长的作用并非教会孩子所有知识，而是提供真实数据，让孩子自行确认大脑模型计算的正确性。家庭教育的重点在于引导孩子通过观察、尝试、反馈和修正，优化自身的先天大模型。 在 AI 时代，家长应关注如何让孩子学会通过真实数据验证和调整思维模式。每个孩子生来就自带大模型，具有超强的数据处理能力，家庭教育是让孩子的大模型“本地化”，家长对孩子的教育是一种大模型的微调，应顺势而为，使孩子的先天大模型发挥最佳作用。 此外，培养下一代时可以用 AI 辅助教育。比如在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后，搭建 bot 帮助孩子的学习提效。对 AI 家庭教育感兴趣，还可以在 WaytoAGI 找到 MQ 老师交流。
2025-03-28
ai教育相关产品
以下是一些与 AI 教育相关的产品信息： 文章《Koji：当大家反对用 AI 育儿时，它却“救”了我两次！》中提到了 Khanmigo AI 这款产品，它能够引导学生自己寻找答案，培养批判性思维能力。 在【已结束】AI 创客松中，有以下与儿童教育相关的小组和想法： 智慧启蒙家小组，计划开发针对儿童的 AI 教育游戏、创建 AI 驱动的儿童教育平台、设计儿童心理健康监测和干预系统。 多元探索者小组，打算开发基于 multiagent 生态的游戏化 AI 学习平台、创造模拟真实世界交互的 multiagent 系统、设计创新 AI 商业模型。 教育领域的 Top10 AI 产品数据如下： QChat，4 月访问量 14220 万次，相对 3 月变化 0.068。 CheggMate，4 月访问量 4906 万次，相对 3 月变化 0.042。 Khanmigo，4 月访问量 4570 万次，相对 3 月变化 0.015。 Brainly:AI Homework Helper，4 月访问量 3102 万次，相对 3 月变化 0.023。 Turnitin，4 月访问量 1677 万次，相对 3 月变化 0.149。 WolframAlpha，4 月访问量 983 万次，相对 3 月变化 0.054。 gauthmath，4 月访问量 656 万次，相对 3 月变化 0.558。 Socratic by Google，4 月访问量 467 万次，相对 3 月变化 0.037。 Aistote，4 月访问量 321 万次，相对 3 月变化 0.207。 PTE APEUni，4 月访问量 321 万次，相对 3 月变化 0.198。
2025-03-28
AI如何做教育相关的智能体
以下是关于 AI 如何做教育相关智能体的一些信息： 一分钟提升认知系统： 项目概述：这是一个致力于成为用户知识源泉和全方位学习伙伴的 AI 智能体，通过提供丰富资源和个性化指导，帮助用户快速提升认知水平和激发学习兴趣，运用费曼学习法让用户更好理解。 核心功能： 欢迎与引导：以友好方式欢迎用户，明确自身定位。 多领域知识覆盖：涵盖科学、文学、技术、艺术、思维、创意等领域。 个性化学习支持：通过询问用户的学习目标、兴趣、进度和困难，提供定制化帮助。 项目亮点： 高效学习，提升效率。 广泛知识覆盖，满足多样化需求。 个性化互动，提供定制体验。 问题解决导向，关注困难并提供帮助。 双系统引导回复问题，包括启发式和引导式提问。 应用场景： 自主学习，帮助学生、职场人士等。 兴趣探索，引导发现新兴趣。 问题解决，提供实时指导。 教育辅助，作为教师工具提供个性化支持。 会议记录： 与教育结合是理想方向。 展示 AI 的能力边界。 实现办公提效。 提前收集教育领域需求，针对性做产品和服务，包括办公提效具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、孩子成长体系记录、成长游戏、朗读评判、文生图和视频在备课中的应用、学科教育辅助、分析学生行为、教师模拟培训等。 企业方面，可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、图书、学习机、飞书多维表格、蚂蚁智能体、Coze 智能体、云平台、大模型、编程辅助等。 张翼然：用 AI 为教师减负（3H）.pdf_： 教师使用 AI 小技巧，如提示词设计公式之——RTFC。 应用场景包括个性化教学、提供实时反馈和策略知识支持，学生评估（如模仿各类考试题型、生成主观反馈和报告），深度学习场景（如学习学生心理支持），专业成长（如论文写作辅助、行政工作等）。 涉及的工具和功能包括 OpenCat 能实现随便聊聊、翻译、生成图片、对话搜索、内容摘要和亮点扩展等，还有课堂语言分析师、播客总结、课程计划等。
2025-03-24
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值，主要体现在以下几个方面： 1. 为教师减负：通过复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，创造新的原创内容，帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式：例如让历史人物亲自授课，知识获取不再受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，满足学生学习需求，提高学习成果，缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长：人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴，给予孩子社会奖励，促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
AI+教育的产品有哪些
以下是一些 AI+教育的产品： 1. Khanmigo：由可汗学院出品，接入 4.0 的 API。采用苏格拉底式教学法，不直接给答案，而是引导学生思考，可全科目随问随答，涵盖数学等科目，一个月 88 元。 2. 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月中的相关教育产品：可通过网址 aiwatch.ai 查看，包含教育工具图谱等信息。 3. 对于不同岗位和背景的人员，如张浩普（产品经理）、夙愿（学生）等，“AI+教育”相关主题适合参与自动化作业批改、语言学习工具等项目的开发。
2025-03-21
AI产品经理招聘
以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息： 特看科技： 岗位要求： 负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6P8 区间。 您能得到： 确定性的商业化应用场景，已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队，将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式：欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队： 工作地点：北京 职位要求： 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式：欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他： 职责描述： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
AI生成产品原型 html
以下是利用 AI 生成产品原型 HTML 的相关内容： 1. 网页上与 AI 交互编程的一般流程： 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。 2. 项目开发案例： Trae 生成天气 HTML 项目：通过复制粘贴等操作利用 Trae 生成天气相关的 HTML 项目，可调整背景颜色等，生成后可在文件夹中打开并用浏览器查看。 开发游戏案例：直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素，生成 HTML 大框架并验证元素摆放位置，对生成的 CSS 结构中的 position 定位模式进行人工调整。 3. 项目开发与部署流程： 初始化设计文档，用脚本生成项目目录，让 Trae 生成代码，提交代码到 GitHub，打包镜像部署到服务器。 需要注意的是，AI 生成的内容可能有 90%能用，但剩下的 10%可能需要有经验的人或专家进行人工调整。AI 只是辅助，自身学习还是很有必要的。
2025-04-12
我想要自学AI相关的知识，但不知道从哪里开始，需要一个行动方案，我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。
2025-04-12
数字人讲解产品
以下是关于数字人讲解产品的相关内容： 电商方面： 1. 添加产品/介绍背景：若有自己的视频/图片素材可用，若无，可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映中把数字人扣下，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能抠像，调整大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索或手动添加喜欢的音乐。最终形成所需视频，可用于带货或讲解产品，也能应用于直播（直播可能收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版）。 XiaoHu.AI 日报 1 月 14 日相关： 1. 无需真人模特，上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。 2. 支持语音和口型同步，动作、姿势可定制，提供 1000+多国家数字人模特。 3. 覆盖全球 28+种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。测试视频效果接近成熟，嘴型部分仍需微调。在线体验：
2025-04-11
目前AI Excel数据分析有哪些产品
目前在 AI Excel 数据分析方面，以下是一些相关的产品： 1. 宝玉日报中提到，让 AI 帮写 Excel 宏函数适用于几乎所有主流 AI。数据分析推荐 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。链接：https://x.com/dotey/status/1895319207413170354 2. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 自动完成任务，如数据分析或格式创建。 4. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 6. 表格 Top10 中的相关产品有：Highcharts、Fillout.com、Coefficient、Numerous.ai、SheetGod、GPTExcel、酷表 ChatExcel、GPT Workspace、OpenAI in Spreadsheet、Ajelix AI Excel Tools 。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2025-04-10
如果你是一个AI领域的专家，我有个问题关于应用AI来学习的：假设我有一个网上的课程，然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来，然后输入给AI，让AI来学习，如果以后我问AI关于这方面的问题的话，AI能像课程老师一样思考，来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
有没有很对汽车三维建模方面的AI应用 介绍介绍
以下是一些与汽车三维建模相关的 AI 应用： Vibe Draw：可以根据草图进行 3D 建模。 PhysTwin：能够通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight：用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。
2025-04-11
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2025-04-11
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中，对于文本处理和写作方面，以下是一些相关信息： 生成式人工智能的工作原理：在整体的人工智能领域，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起，强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建，大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本，这需要大量数据。 大语言模型的应用：运用大语言模型写故事、修改文本很有用，但它可能编造故事产生错误信息，需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源，大语言模型能提供建议与策略。 写作方面：使用大模型工具如 LLM 来写作，集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息，翻译也可使用 LLM，但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具：chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具：除了 Snapbox 外，还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具，如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等，以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等，并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看，不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点，难以简单地确定哪一个最强、最像人，具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
minimax侧重在哪些方面
MiniMax 侧重在以下几个方面： 1. 语音技术： 快速克隆：仅需 10 秒音频即可克隆语音，智能情感系统精准捕捉细腻情感变化。 多维预置语音：提供 300+语音选项，支持 17 种语言（不断扩展），涵盖口音、性别、年龄、风格等。 专业音效：支持房间音效、电话滤镜，输出接近录音室级别。 2. 通用人工智能： 成立于 2021 年 12 月，是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。 拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路。 自研了整套端到端 AGI 引擎系统。 3. 团队组成：核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司，拥有世界顶尖自然语言处理、语音、计算机视觉、计算机图形学等工业界和学术界经验，拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果，具有上百个全球发明专利，1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位。 相关链接： 免费试用： API 平台：
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28