如果把紫微斗数喂给ai，能出一个算命程序吗

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。

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。

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。

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。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

以下是一些新出现的 AI 工具和功能： 游戏方面： Unity 推出了两款 AI 工具。其中，新 Copliot 工具可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如一键生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作，还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。Muse Chat 现已经开放 Waiting list，可通过 https://create.unity.com/aibeta 申请加入，官方提示这个暑假会进一步开放。 Unity Sentis 是第一个将 AI 模型嵌入到实时 3D 引擎中的跨平台解决方案，能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强游戏玩法和其他功能，目前还在封测阶段。 AI 智能体方面： 企业自动化出现新架构，工具使用或函数调用被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了新层。一些流行的原语如网页浏览、代码解释和授权+认证已经出现，使 LLMs 能够执行特定操作。 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI Infra 类别： Langfuse 是大模型应用的开源追踪和分析工具，提供开源可观测性和分析功能，包括可观测性的可视化界面探索和调试复杂的日志和追踪，以及分析的使用直观仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 Eden AI 可将顶尖 AI API 融合为一，能为每项 AI 任务选择正确的 AI API 来提高准确性和降低成本，集中管理使用限制和成本监测，并探索新兴的 AI 能力。 Langdock 能在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件，将 API 连接到 Langdock 并作为插件部署到多个大模型应用中，然后使用内置测试功能确保正常工作并进行监控。 LLM Spark 是用于构建生产就绪大模型应用的开发平台。

AI 现在可以出试卷，但仍存在一些局限性。以下是 AI 应用于试卷生成的一些情况和特点： 1. 语言类考试：AI 已经可以在语言类考试中生成试卷，如英语、中文等。这些 AI 系统通常基于深度学习技术，能够根据给定的题目要求和标准答案，自动生成符合语法、词汇和语义规则的题目。 2. 数学和科学类考试：对于数学和科学类考试，AI 可以生成一些基础的题目，但对于复杂的问题，仍然需要人类出题者的参与。这是因为这些问题可能需要更深入的知识和逻辑推理，而 AI 目前还无法完全理解和处理这些复杂的概念。 3. 试卷评估：AI 可以用于试卷评估，帮助教师或考试机构快速、准确地批改试卷。一些 AI 系统可以识别手写或打印的文字，并根据标准答案进行自动评分。 4. 个性化试卷：AI 可以根据学生的学习进度和能力水平，生成个性化的试卷。这种试卷可以更好地满足学生的需求，提高学习效果。 需要注意的是，虽然 AI 可以在试卷生成方面提供帮助，但它并不能完全取代人类出题者。AI 生成的试卷可能存在一些局限性，如题目类型不够多样化、难度不适合学生水平等。因此，在使用 AI 生成试卷时，仍然需要人类出题者的参与和审核，以确保试卷的质量和有效性。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）

以下是捏制一个满足您需求的 AI Agent 的操作步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 AI Agent 相关概念： AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 常见的 AI Agent 类型包括： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。

以下是为您提供的关于捏制 AI Agent 的相关知识： 一、手捏 AI Agent 的思路 在 Coze 中创建工作流驱动的 AI Agent，简单情况可分为 3 个步骤： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 二、AI Agent 的概念 AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 同时，需要三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 三、Agent 的“明斯基时刻” 心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。 其特点包括： 1. 多重层次：心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。 2. 功能模块：每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。 3. 分布式智能：智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。 同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能： 专家 Agent：拥有特定领域知识和技能的 Agent，负责处理复杂的任务和解决特定问题。 管理 Agent：协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行。 学习 Agent：通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力。

当喂给模型的数据样本量太少时，可以考虑以下方法： 1. 利用零样本提示：如今经过大量数据训练并调整指令的 LLM 能够执行零样本任务。指令调整已被证明可以改善零样本学习，如 Wei 等人（2022）所指出。此外，RLHF（来自人类反馈的强化学习）已被采用以扩展指令调整，推动了像 ChatGPT 这样的模型。当零样本不起作用时，建议在提示中提供演示或示例，这就引出了少样本提示。 2. 采用少样本提示：在机器学习和人工智能领域中，少样本提示是指当只有很少数量的标记样本可用于训练模型时，通过巧妙设计任务描述、提供相关背景知识或利用预训练模型等方法，引导模型在有限样本条件下更好地理解和解决任务。少样本提示对格式有很好的限定和约束作用，但推理问题响应稳定性差。 细节的格式限定： 字数限制：限制 ChatGPT 输出的文本长度，以避免输出过长或不合适的回复。可以设置最大字符数或最大字数来控制输出长度。 形式限定：限定输出内容的形式，比如回复领导邮件、工作周报等形式。 细节限制：对文本的格式进行优化，如标题使用斜体、语料使用引用格式、供给读者使用的文字使用代码格式、数据对比使用表格展示、流程化步骤使用流程表格式等。 需要注意的是，这些方法虽然能在一定程度上缓解样本量少的问题，但对于推理、计算等问题，可能需要进一步使用其他方法。

以下是一些可以先喂给数据文本然后进行分析的 AI 示例： DeepSeek R1：理论上适合大多数 AI，尤其是有推理模型。您可以找出最喜欢的文章投喂给它，并进行多次询问，如从写作角度、读者角度分析文章，指出文章的缺点和不足以及改善提升的空间，还可以对作者进行侧写，分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 此外，OpenAI 的 GPT 系列模型也是不错的选择。OpenAI 研究团队收集了海量的文本数据，涵盖各种内容，基于 Transformer 架构进行实验，在自然语言处理领域取得了显著成果。

目前市面上常见的软件中，豆包暂时未获取到扣子或钉钉有此功能的相关信息。不过，像一些专门的自然语言处理和机器学习平台，如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，在一定的技术支持和合规操作下，有可能实现您的需求。但需要注意的是，将大量以往的笔记用于训练模型可能涉及到数据隐私和版权等问题，需要谨慎处理。

目前市面上还没有专门针对小红书笔记且能完全满足您需求的成熟软件。一般来说，使用现有的自然语言处理模型进行这样的训练存在诸多限制和法律风险。小红书对于内容的原创性和合规性有严格要求，使用以往的笔记进行训练可能违反平台规定。但您可以通过学习和借鉴以往笔记的写作风格、结构和主题，人工创作出新的优质笔记。