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介绍一下manus

Answer

Manus 是由 Monica 团队发布的真正自主的 AI 代理，具有以下核心亮点：

  1. 自主执行：能够直接执行任务，而非仅提供建议。
  2. 类人工作模式：可以解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。
  3. 云端异步运行：在后台执行任务，完成后自动通知用户。
  4. 持续学习与记忆：能从用户反馈中学习，提高未来任务的准确性。
  5. “心智与手”理念：象征着 AI 实际执行能力。

其任务示例包括但不限于自动分析和执行任务，并直接交付最终结果。您可以通过以下链接查看演示视频和详细介绍：[https://x.com/op7418/status/1897324392419614947]

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

References

3月6日 社区动态速览

1⃣️?Manus：真正自主的AI代理！Monica团队发布Manus，区别于传统AI助手，它能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果！✨核心亮点：✅自主执行：AI可直接执行任务，而不仅仅是提供建议。✅类人工作模式：可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。✅云端异步运行：后台执行任务，完成后自动通知用户。✅持续学习&记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务准确性。✅“心智与手”理念：Mens et Manus（拉丁语），象征AI实际执行能力。?️演示视频&详细介绍??[查看详情](https://x.com/op7418/status/1897324392419614947)2⃣️?用Claude生成更漂亮的UI界面，关键技巧来了！很多人问：为什么Claude生成的界面不好看？其实，只要用对技巧，你也能用Claude生成精美UI！?关键技巧&提示词?完整教程（不想等施工可直接看）?[教程详情](https://mp.weixin.qq.com/s/tUOAfd4OI56QxD94-0PPKw)?[推文](https://x.com/op7418/status/1897219906229383456)3⃣️?Andrej Karpathy：如何高效使用LLM！这次不是讲AI原理，而是实用指南，人人都能看懂！?️LLM的核心用法：✅内容总结：快速理解书籍、论文、长文档的要点。✅Python解释器：直接运行代码并获得反馈。✅Claude Artifacts/Cursor/NotebookLM：各种AI辅助工具的应用。✅图片&视频生成：如何用AI生成创意内容。

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「3月5日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?20000美金一个月！OpenAI继续涨价OpenAI计划推出三种不同级别的AI代理服务，针对不同用户群体和需求：$2000/月：面向“高收入知识工作者”的代理，适用于一般知识型任务。$10000/月：面向软件开发的代理，能够自动化编码工作。$20000/月：具备“博士级”研究能力的顶级代理，可执行复杂的分析和研究任务。这一定价远超ChatGPT Plus订阅（$20/月）或ChatGPT Team（$25/月），显示OpenAI对其AI代理能力的高度自信。此外，OpenAI预计这些代理产品未来可能占公司收入的20-25%。?[https://x.com/imxiaohu/status/1897337835197530530](https://x.com/imxiaohu/status/1897337835197530530)?报道链接：[https://www.theinformation.com/articles/openai-plots-charging-20-000-a-month-for-phd-level-agents](https://www.theinformation.com/articles/openai-plots-charging-20-000-a-month-for-phd-level-agents)2⃣️?Manus：一个真正能完成任务的AI代理Manus不仅可以解答问题，还能自动分析并执行任务，直接交付最终结果！?任务示例：

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「3月5日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?20000美金一个月！OpenAI继续涨价OpenAI计划推出三种不同级别的AI代理服务，针对不同用户群体和需求：$2000/月：面向“高收入知识工作者”的代理，适用于一般知识型任务。$10000/月：面向软件开发的代理，能够自动化编码工作。$20000/月：具备“博士级”研究能力的顶级代理，可执行复杂的分析和研究任务。这一定价远超ChatGPT Plus订阅（$20/月）或ChatGPT Team（$25/月），显示OpenAI对其AI代理能力的高度自信。此外，OpenAI预计这些代理产品未来可能占公司收入的20-25%。?[https://x.com/imxiaohu/status/1897337835197530530](https://x.com/imxiaohu/status/1897337835197530530)?报道链接：[https://www.theinformation.com/articles/openai-plots-charging-20-000-a-month-for-phd-level-agents](https://www.theinformation.com/articles/openai-plots-charging-20-000-a-month-for-phd-level-agents)2⃣️?Manus：一个真正能完成任务的AI代理Manus不仅可以解答问题，还能自动分析并执行任务，直接交付最终结果！?任务示例：

Others are asking
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件： 1. Same.dev：像素级 UI 还原，自动生成对应代码，云端运行，支持自定义编码，但免费额度使用快，需输入 API，目前网站被标记危险。相关链接： 2. Genspark Super Agent：作为世界上首个 MixtureofAgents 系统，集多种功能于一体，能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus，具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统，利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务，比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11
OpenManus
以下是关于 OpenManus 的相关信息： 比赛说明： 赛道一 OpenManus 效果 规则：自由修改代码，复现 Manus 原版某一方面的效果，可参考 12 个精选 Case。可以选择优化某类任务下执行的效果、优化前端页面或复刻宣传效果等，方向不限。 规模：队伍规模在 1 3 人之间。 评判：由组委会评委与大众人气投票热度评分，比例 8:2。 奖项：一、二、三等奖。 赛道二 OpenManus 创意 规则：自由修改代码，通过任何手段或工具，使用 OpenManus 得到有趣效果，完成有趣任务。 规模：队伍规模在 1 3 人之间。 评选规则：由组委会评委与大众人气投票热度评分，比例 2:8。 奖项：一、二等奖。 时间表： 线上启动：2025 年 3 月 21 日，线上启动会。 报名时间：3 月 20 日 3 月 28 日。 比赛阶段：3 月 21 日 4 月 3 日。 提交截止：4 月 3 日 23:59。 人气评审阶段：4 月 4 日 4 月 8 日 23:59，作品线上展示，大众投票。 结果公布&颁奖：4 月 10 日。 趋势研究： Manus 注重实用性和用户体验，目前虽为内测阶段但已计划开源部分模型以构建生态影响力。受其启发，开源社区涌现了如 OpenManus、OWL 等快速复刻的项目。多智能体的协作机制成为业界热点，通过让不同专长的 Agent 各司其职、相互通信，一个 AI 系统可以具备更大的灵活性和扩展性。例如，复杂业务流程中的不同环节可由不同 Agent 完成，再由调度 Agent 统筹协调。这种架构在一定程度上模拟了人类团队协作的问题求解方式，被认为是迈向更通用智能的重要路径。Anthropic 也在其 Agent 研发中引入类似理念，区分“Workflow”（固定流程）和“Agent”（自主决策流程）的概念，指出当任务复杂度和不确定性较高时，应让 LLM 自行规划调用工具，而非预设流水线。总之，多 Agent 系统通过模块化分工+自主协调，提升了大型任务的可管理性和成功率，已成为 2025 年 Agent 系统设计的主流思路之一。 开发进展： 距离 OpenManus 开源第一天已过去 12 天，收获了大量关注和 37k stars。在此期间不断完善和优化，包括修复已知 bug、兼容不同 LLM 调用方式、优化基础 Manus 的各类工具等，现已迭代完成基础稳定版的开发，并举办了 OpenManus Hackathon 比赛，邀请充满好奇心的小伙伴参加，展示创造力和想象力。
2025-04-11
genspark怎么样？和cursor、manus等相比如何？
Genspark 是一款功能强大的通用智能体，具有以下特点和优势： 1. 功能集成：集 AI 聊天、图片工作室、视频生成、深度研究等多种功能于一体。 2. 任务处理能力：能够自动完成复杂任务，如自主规划、深入研究、预定外部服务、进行数据搜索和事实核查等。 3. 工具和数据集：世界上首个 MixtureofAgents 系统，利用最佳模型、工具和数据集来执行不同任务。 4. 性能表现：在 GAIA 基准测试的三个级别（Level 1、Level 2、Level 3）中得分均最高，显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势，能更准确地反映用户与 AI 助手互动对话的需求。 5. 速度和可靠性：近乎即时的结果，执行过程中的错误和幻觉显著减少，让用户能够掌控和优化输出。 与 Manus 相比，Genspark 更加快速和可靠，表现更为成熟与稳定。 您可以通过 https://www.genspark.ai/ 直接使用，不过注意第一个问题可以稍微思考下再提问，因为可能提一个问题之后就要收费啦。其两位创始人是明星创业者，联合创始人景鲲之前是小度科技的 CEO，联合创始人兼 CTO 朱凯华则是小度科技的 CTO。相关媒体报道可参考： 1. 特工宇宙：超越 Manus？华人创业产品 Genspark 推出通用 Agent（附实测效果） https://mp.weixin.qq.com/s/S2NCd3ySZyaRtjwC6BSG6Q 2. MAX：用过最新的 Genspark 后，我已经准备去摆摊了。 https://mp.weixin.qq.com/s/mK1Y7kmIqW56FkrJd64Vtw
2025-04-09
如何综合运用插件、工作流、知识库，搭建满足各种需求的智能体，尤其是调用多个智能体，组成像Manus这样的工具？
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体，尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具，需要了解以下内容： 插件：插件如同一个工具箱，里面可放置一个或多个工具，称为 API。扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求，还可自行制作添加所需 API。 工作流：工作流类似可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成，开始和结束节点有特殊作用，不同节点可能需要不同信息，包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库：可上传私有文件作为回答参考。 智能体：智能体是对自定义操作的封装，用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例，包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如，在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时，输入人设等信息，并配置工作流。但需注意，如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时，不能直接发布，可将其作为工作流开始的输入，由用户购买后输入使用再发布。 此外，在 AI 搜索中，可预置 after_answer 钩子，将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点，多个插件构成可插拔架构，常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程，还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29
ManusAI核心技术解读
Manus AI 的核心技术包括以下几个方面： 1. 代理功能：能够自动完成任务并交付完整结果。最终交付的结果形式多样，如文档、交互网页、播客、视频、图表等，使用户能更直观地获取信息。 2. 充分利用 AI 能力：不仅进行推理和任务规划，还结合代码能力生成最终结果。 3. 云端自动运行：AI 在云端电脑上完成包括数据收集、内容撰写、代码生成等任务。其体验特点是任务运行时间较长，但最终交付的结果超出预期。 您可以通过以下链接获取更多详细信息： 体验报告：
2025-03-22
对manus启发最大的论文
以下是对 Manus 启发较大的两篇论文： 1. 《MCP 协议详解：复刻 Manus 全靠它，为什么说 MCP 是 Agent 进化的一大步？》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki）：该论文聚焦于智能体技术的最新风口，深入剖析了 MCP 协议如何重构 AI 与工具、数据交互的方式，使 AI 真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念，极大简化了 AI 助手与外部系统的对接流程，为 AI 生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。 2. 《屏蔽噪音，Manus 给我的 3 个启发》（https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q）：本文探讨了 AI 产品 Manus 给产品经理的三大启发，包括展示过程、允许干预，确保用户理解 AI 的操作与结果；信任机器，减少人为干预，让 AI 自行探索与生成任务；关注用户体验，特别是付费用户对效果的期待。
2025-03-21
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
rag介绍
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. LLM 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
介绍下即梦3.0的模型，为什么很多人说它好用
即梦 3.0 模型具有以下显著特点，这也是很多人认为它好用的原因： 1. 超真实： 质感提升：图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”，皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位：人物表情不再僵硬或眼神空洞，能表现出更细腻、更有感染力的情绪，如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清：默认能生成 1K 分辨率图片，还支持到 2K，画面更清晰，结构更准确。 3. 超专业： 影像大师：能更精准地理解电影类型（如恐怖片、爱情片、公路片）和镜头语言（如大特写、鱼眼镜头、俯视视角）。 动漫高手：动漫风格更多元（日漫、国漫、皮克斯风等），细节更丰富，色彩更统一，告别“抠图感”。 文字设计：不仅能准确生成大字、小字，还支持超多字体（细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等），排版更专业、更有设计感。 4. 超智能：能更好地理解自然语言描述，简单的指令也能出好图，支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外，即梦 3.0 在文字处理方面表现出色，不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度，还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下，在中文场景中，其他模型可能存在一些局限性，如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型，在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。
2025-04-14
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台： 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素： 选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体，强调信息传达的清晰度和直接性。 此外，WaytoAGI 里有个离谱村： 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下，比如鼠标，眼镜，耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具： 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件，您可以参考： 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器，用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标：推荐 2. 在可穿戴方面，以 GenAI 硬件为例，Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息，比如： ，该榜单包含多个分类，数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
推荐一下从文本生成播客音频的AI 工具
以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 此外，还有 NotebookLlama：Meta 的播客生成教程，它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本，生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录，创造富有创意的内容，对转录进行戏剧化处理，提高互动性和吸引力，最终将文本转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：
2025-04-12
介绍一下AI视频的基础知识
以下是关于 AI 视频的基础知识： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI：即人工智能。 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：使用有标签的训练数据，算法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，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习：一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因层数多而称为深度，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：大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；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。 3. 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（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-04-12
找一下翻译插件
以下为您介绍一些翻译插件和方法： 1. 提示词翻译副本 Alekpet： 插件地址：安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入，连接翻译文本节点即可使用。 链接：https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English： 用的百度翻译 API 方法如下： 下载节点压缩包，并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址：https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑，填您的 secretKey 在引号的 secretKey =""，保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法： DeepL（网站）： 点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）： 安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 calibre（电子书管理应用）： 下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）： 使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）： 点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。
2025-04-08
有哪些免费好用的制作数字人短视频的软件？推荐一下
以下是一些免费好用的制作数字人短视频的软件及相关介绍： 1. 剪映： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择数字人形象时会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，软件会生成对应音视频并添加到轨道中。左下角会提示渲染完成时间，可点击预览查看效果。 为让视频更美观，可删除先前导入的文本内容，通过点击左上角“媒体”菜单并“导入”按钮选择本地图片作为背景，将图片添加到视频轨道上，并将轨道右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 2. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片，上传后效果在My Avatar处显示，点开大图后，点击Create with AI Studio进入制作，写上视频文案并选择配音音色，也可自行上传音频，最后点击Submit得到数字人视频。 3. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：免费版下载后有水印。 使用方法：点击网址，点击右上角Create vedio，选择人物形象，可点击ADD添加照片或使用给出的形象，配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频，最后点击Generate vedio生成视频，打开生成的视频可下载或分享。 4. KreadoAI： 优点：免费，功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击网址注册后获得120免费k币，选择“照片数字人口播”功能，点击开始创作，选择自定义照片，配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频，打开绿幕按钮，点击背景添加背景图，最后点击生成视频。
2025-04-01
帮我查一下关于deep research的prompt
以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 集合 Deepseek 提示词方法论： DeepSeek R1 提示词系统完全指南： 核心原理认知： AI 特性定位：多模态理解，支持文本/代码/数学公式混合输入；动态上下文，对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）；任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别 + 内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 四要素模板。 格式控制语法：强制结构，使用```包裹格式要求；占位符标记，用{{}}标注需填充内容；优先级符号，>表示关键要求，!表示禁止项。 2 月 5 日社区动态速览： Deep Research 与 DeepSeek 区别解析：Deep Research 基于 GPT 4o 和 o3，具备 UI 交互和搜索功能，更擅长生成专业报告；而 DeepSeek 只是品牌名称，需搭配具体模型（如 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1），其集成搜索效果尚不及 Deep Research。 人工智能与人类智能的关系（官方文件译文）：该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布，探讨 AI 与人类智能的关系，提供了英文原文及中文译文，便于不同语言背景的读者理解。 Deep Research 前置模型提示词泄露：Deep Research 在任务前通过微调的 GPT 4o 交互并调用 research_kickoff_tool 补充上下文，用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。 Anthropic 禁止用 AI 写求职申请：Anthropic 要求求职者在申请过程中不得使用 AI 生成答案，以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。
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