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推荐一个能读取视频并总结出视频内容的ai

Answer

以下为您推荐能读取视频并总结视频内容的 AI 工具及方法：

  1. GPT 系列：
    • 对于 B 站等有字幕的视频，若视频栏下有字幕按钮，可通过安装油猴脚本Bilibili CC 字幕工具获取字幕，将字幕复制发送给 GPT 进行总结。
    • 有开发者利用 OpenAI 升级的 API 对足球比赛视频进行全 AI 解说，具体步骤包括提取视频帧（如使用 OpenCV 初始化视频文件读取，遍历视频逐帧处理并编码为 base64 格式）、构建描述提示（创建结构化提示，定义 GPT 请求参数）、发送 GPT 请求。
  2. 视频内容分析模型：可在https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila上传视频后生成视频内容的文本描述。

您可以根据实际需求选择使用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

夙愿：AI 快速总结群聊消息

除了聊天内容之外，我们还能让AI总结整理各种文章（文章不超过2w字，否则就超出token了）例如，我复制了我的一篇文章给它总结：打开后直接全选复制全文，然后粘贴发送给GPTs，它就开始总结了，很方便，GPT4它能识别出哪些部分属于重点内容。[heading3]2、B站视频[content]你可能会疑惑，GPT不是无法处理视频内容吗，这是怎么做到的？答案是视频字幕。我用这个视频举例：https://www.bilibili.com/video/BV1VL411U7MU/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e05ea46c768d112737bc19e721da8967打开这个视频，如果你能在视频栏下面有一个字幕按钮，说明这个视频作者已经上传了字幕或者后台适配了AI字幕。那我们把这些字幕弄下来，再发给AI执行内容总结任务，是不是就达到了总结视频的效果？是的，目前大部分用AI总结视频的工具/插件/应用都是这么干的。那接下来的卡点就是，怎么把字幕文字内容给提取出来，用语音转文字？不，效率太低了。像这种有字幕的视频，我们可以装一个油猴脚本：[Bilibili CC字幕工具](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/378513-bilibili-cc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7)安装之后，刷新浏览器，点击字幕，你会看到多出一个“下载”按钮点击下载按钮，会弹出下面这个窗口，你可以选择多种字幕格式，带时间的或者不带时间的：接下来，还是老办法，将字文字内容全选复制发送给GPTs即可。当然，总结完视频内容之后你继续向AI提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。

AIGC Weekly #03

视频内容分析模型，上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源：[https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila](https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila)适用于Google表格的无代码机器学习插件。来源：[https://twitter.com/CyrusShepard/status/1601303833518317569](https://twitter.com/CyrusShepard/status/1601303833518317569)对Chat GPT二次封装的产品，可以访问互联网数据以及支持直接生成图片。来源：[https://writesonic.com/chat](https://writesonic.com/chat)Luma Imagine 3D-一种用文本创建3D的新方法。来源：[https://captures.lumalabs.ai/imagine](https://captures.lumalabs.ai/imagine)一个浏览器插件，可以用AI读取你的邮件内容并帮你生成回复。来源：[https://twitter.com/saviomartin7/status/1602544503335837698](https://twitter.com/saviomartin7/status/1602544503335837698)Luma Imagine 3D-通过文本创建3D模型。来源：[https://captures.lumalabs.ai/imagine](https://captures.lumalabs.ai/imagine)RF Diffusion模型，帮助设计蛋白质结构的扩散模型。来源：[https://stephanheijl.com/rfdiffusion.html](https://stephanheijl.com/rfdiffusion.html)PubMed GPT：生物医学文本的特定领域大型语言模型。来源：[https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt](https://www.mosaicml.com/blog/introducing-pubmed-gpt)

OpenAI 首届开发者大会11月7日

/1721781704845914459|文本|标签|备注|附件||-|-|-|-||体育解说||足球比赛的AI全解说。当很多人还沉浸在OpenAI DevDay带来的兴奋总结发布会亮点时，有开发者已经利用此次升级的API做了个足球比赛视频的全Al解说。解说词可不是人写的，而是AI自己看视频总结出来的。<br><br>1、提取视频帧：<br><br>•使用OpenCV初始化视频文件的读取。<br>•遍历视频，逐帧处理，并将每一帧编码为base64格式以供处理。<br><br>2、构建描述提示：<br><br>•创建一个结构化的提示，角色为“用户”，包含视频描述的请求，并包括一部分编码的base64视频帧（例如，每十帧取一帧）。<br>•定义GPT请求的参数，如模型（“gpt-4-vision-preview”），提示信息，API密钥和最大令牌限制。<br><br>3、发送GPT请求：<br><br>•使用定义的参||分享并发现OpenAI提供的最佳G

Others are asking
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
ai视频教学
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
2025-04-20
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。
2025-04-14
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写程序
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。
2025-04-19
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选，提取某些数据值后，再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选，并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格，可参考以下步骤： 1. 关于扣子：“”（Coze）是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台，也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台，其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后，在左侧功能列表的工作空间中，点击右上角“+字段”创建工作流，自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后，逐步拆解每个节点的配置： 开始节点：此节点不需要做任何配置，没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点：点击开始节点后面的“+”，搜索“飞书多维表格”，选择“search_record”功能。添加后，点击该节点的配置，在界面右侧的参数框中，需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件，没有筛选需求可直接忽略。其中，app_token 是多维表格的唯一标识符，即表格 URL 中的一段；field_names 则是要读取的具体字段，比如“标题”、“内容”，以作为后续操作的输入。该节点运行后，就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
哪些 ai 可以读取视频内容
以下是一些可以读取视频内容的 AI： 1. 视频内容分析模型：上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源： 2. XiaoHu.AI：支持多场景，从图像识别到视频理解，可解析超过 1 小时视频内容并秒级定位事件。广泛识别常见物体、文档结构化解析（发票、表单等），适用于金融与商业领域。支持不同尺寸图像处理，保留高分辨率；精准物体定位与属性分析。多模态 AI 代理具备手机、电脑执行复杂任务的能力。详细介绍：
2025-03-30
dify 读取飞书文档
以下是关于使用扣子读取飞书文档的详细步骤： 扣子是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台，也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台，其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 登录后，在左侧功能列表中的工作空间，点击右上角“+字段”创建工作流，名称和描述自行输入。 关于读取飞书表格内容的配置： 1. 点击开始节点后面的“+”，搜索“飞书多维表格”，选择“search_record”功能。 2. 添加后，点击该节点的配置，在界面右侧的参数框中，需要填写 app_token 和 field_names。filter 是对数据的筛选条件，没有筛选需求可直接忽略。 app_token：多维表格的唯一标识符，即表格 URL 中的一段。 field_names：要读取的具体字段，这里需要的是“标题”、“内容”，作为海报的输入。 该节点运行后，就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-03-27
剧本分析（NLP）：AI 读取剧本，分析情节、角色发展，甚至预测观众反应。
以下是关于剧本分析（NLP）中 AI 读取剧本并进行相关处理的一些信息： 人物剧本与角色状态： 对人物如李洛云进行“剧本推演”，每天生成 20 40 个时间段剧本，依据人物背景和增长记忆体生成。 可使用 LLM 生成英文提示词用于 Stable Diffusion 出图，图存于“手机相册”用于对话多模态中的图片回复。 选择剧本和图片生成朋友圈文案。 拟人行为： 反感度系统：通过 LLM 分析对话判断角色是否产生反感度。 延迟回复：根据状态忙闲或是否睡觉决定回复时间。 接受多轮输入，一并回复：避免每一条输入回复一句，不像真人。 响应拆分与响应延迟：将一大段响应文本拆分成多段，模拟人类打字速度（3 5 字/秒），回复时概率性使用表情包，有概率主动聊天（与亲密度正相关）。 微信朋友圈：根据每天人物剧本挑选 1 2 个发布朋友圈并配图，目前内容由 AI 生成但手工发布。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：用 AI 图像生成工具创建图像。 4. 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成。 7. 后期处理：剪辑、添加特效和转场提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 Inworld AI： Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司，开发了 Inworld 的 AI 角色引擎，可将游戏 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越大语言模型，增加可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。其角色引擎可创建具有独特个性和上下文意识的角色，无缝集成到实时应用中，内置优化规模和性能的功能。Character Brain（性格大脑）引擎使 AI NPC 能够学习和适应，具有情绪智能的关系导航能力、记忆和回忆能力，并能自主发起目标、执行动作并遵循动机。功能包括目标和行动、长期记忆、个性、情绪等。
2025-03-20
哪个AI工具能读取word
以下是一些常见的能够处理 word 相关任务的 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章处理的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-07
推荐一个能读取视频的ai
以下为您推荐能读取视频的 AI 相关工具： 1. 视频内容分析模型：上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源： 2. SD 的分支版本 CONTROLNET 大佬开发的 Forge：支持图生视频、图生 SD，对低端显卡支持良好。下载地址： 。解压后，优先运行 update.bat 进行升级，然后再运行 run.bat 。其核心区别在于 FORGE 增加了 2 个王炸功能，SVD【图生视频】和 Z123【图生 3D】。
2025-02-24
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结： 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格，如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子，例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法，包括个性化的风格（Personality）、给参考或一定的逻辑结构（Example Inquiry）、从多个角度思考（Multiple Angles）、总结概括（Summarize）、使用区分符号（Separator）、明确能力或者角色（Capacity and Role）。 4. 对于大多数实际应用，建议专注于经过调整的指令语言模型，使用时要给清晰的指令，如指定文本的语气、要求集中讨论的内容，甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文，如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文，但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容： 在智能纪要方面，AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有相关版块、挑战、分享会和教程，可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术，常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面，如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结（https://b.jimmylv.cn/）、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具（https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/）、summarize.tech:AIpowered video summaries（https://www.summarize.tech/）。 在生成式 AI 季度数据报告中，会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加，Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月，赛道月访问总量有变化，如 2023 年 4 月约 1314.6 万，2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据，如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我现在想做一个总结我每日复盘的智能体
以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息： 智普工作流功能及创建流程： 新用户资源包：新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买，能满足使用需求。 工作流功能：具备文章、文件、网页总结，生成图片、视频和文字版日报等功能，通过意图识别跳转节点，使用多个 agent。 工作流创建：在控制台的自动体中心，右键创建智能体，可选择对话型或文本型，对话型多用于多 agent 协作等场景，创建后在空旷画布的左下角添加节点，节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等，agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互，LM 通过工作流连线执行功能。 文档获取：文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取，飞书群也可获取。 版本选择：接入微信时，有云服务器和本地电脑两种版本，可按需选择。 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论： 工作流节点与 agent：工作流中节点和 agent 的连接方式，agent 具有意图识别和跳出条件，可实现任务跳转，所有 agent 平级可互相跳转。 文本存储问题：姿谱清流本身无存储功能，需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。 模型配置与调试：介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法，包括角色名称、背景、人格等设置，以及单节点调试功能和用户配置。 意图识别与冲突：意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳，识别准确率相对较准。 多智能体的记忆：多智能体之间存在记忆，后续会讲到相关参数的使用。 在 cos 主页有新手教程文档，可据此构建智能体。工作流偏向节点调用，可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件，可添加图像流、触发器和知识库，知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。
2025-04-10
我想寻找一个AI模型，能快速读懂视频，并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站： 百炼大模型平台：其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，可生成爆款文案，还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等，Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用，但生成过程较缓慢。 应用场景：包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力，AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印，其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用：有开源地址，可下载到本地，配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景，运行项目需特定 Python 包和依赖，可新建应用获取 appid，拍照时需设置 API key。 此外，关于 AI 技术原理与框架的相关知识： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 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。 技术里程碑：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处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
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