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给我推荐一个处理表格的智能体

Answer

以下为您推荐一些处理表格的智能体:

  • 阿里云百炼:
    • 表格格式要求:表格的第一行应为表头,不要将表格名称作为表格的第一行内容。
    • 表格结构说明:对于表格结构没有特别的要求,可以根据内容的需要自由设计列和行。
    • 保持样式简洁:建议去除所有不必要的格式,如背景色、字体样式等。表格线条应保持清晰,使用默认的线条样式。
    • 企业标准版,由于表格处理能力仍在持续优化,建议在文档中尽量减少表格,或考虑比如文本列表等替代方式来展示表格数据。
    • 企业专属版与私有化版本,通义灵码已经具备了更高级的表格处理能力,可确保表格数据的准确性。
  • Coze 智能体:
    • 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。
    • 编排对话流,点击创建新的对话流(记得要和智能体关联)。
    • 进行数据处理时,注意代码节点输出的配置格式。
    • 工作流的结束节点,选择使用代码的返回数据。
    • 发布时,只选择多维表格,注意输出类型选文本,输入类型选字段选择器。完善上架信息,选发布范围时,可选仅自己可用以加快审核。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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文档中关于表格的处理:表格格式要求:表格的第一行应为表头,不要将表格名称作为表格的第一行内容。表格结构说明:对于表格结构没有特别的要求。可以根据内容的需要自由设计列和行。保持样式简洁:建议去除所有不必要的格式,如背景色、字体样式等。表格线条应保持清晰,使用默认的线条样式。补充说明:企业标准版,由于表格处理能力仍在持续优化,建议在文档中尽量减少表格,或考虑比如文本列表等替代方式来展示表格数据。企业专属版与私有化版本,通义灵码已经具备了更高级的表格处理能力,可确保表格数据的准确性。文档中关于图片的处理:优先使用文字:尽可能地使用文字表达信息,如果图像中的文字比较少且包含重要信息,建议将信息转录成文字的形式。添加图示说明:确保所有核心图都有图示说明(即图解或说明),图示说明应清晰地解释图中的主题。其他通用注意事项:特殊字符:避免包含表情包的特殊字符,以免造成解析问题。页眉页脚、水印、批注:避免包含批注、页眉、页脚或水印,以免造成不必要的干扰。文档背景:文档每页尽可能无背景,复杂背景容易造成干扰。统一文字方向:确保文档中所有文字的方向一致。音视频:避免包含音视频等多媒体内容。不同类型文档的处理准则

一枚扣子:Coze应用+多维表格的高速数据分析

第一步,要创建一个智能体,使用单Agent对话流模式,[heading4]编排对话流[content]点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排如下:这个工作流没有什么特别需要注意的地方,两个小红书插件,大家可以在插件市场找到。按着配置,(cookie如何找?教程暴多),在获取笔记详情节点和笔记评论节点,分别配置cookie,note_link使用开始节点的USER_INPUT然后,我们会使用代码节点,将两个插件获取的结果进行一次数据处理(代码节点通常都会在这个场景下出现)。具体代码如下:在这里要注意代码节点输出的配置格式。工作流的结束节点,选择使用代码的返回数据。配置如下[heading4]测试[content]最后一步,测试。找到一篇小红书笔记,然后,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,当你看到数据,那就是成功了。回到智能体的编排页面,同样的方式,也测试一下。确保对话流执行成功。[heading4]发布[content]接下来是最重要的步骤:发布!点发布后,只选择多维表格,然后,点配置点击后,会打开配置页面。1.是输出类型(选文本就行了)2.是输入类型,切记要选择字段选择器1.要去完善上架信息。填个表格。表格本身没什么特点,在选发布范围的时候,可以选仅自己可用,否则审核时间就比较慢!提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成!那么,就可以完成最终的提交了。嗯,配置比写工作流还烦!

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类型:推荐使用Markdown或Excel表格的格式。相较于Word和PDF,我们推荐使用Markdown/Excel格式以获得更佳的文档处理效果。编码:推荐使用UTF-8编码,以确保字符兼容性最佳。文档命名:文档名用词简洁明了,不同命名之间应有明显差异,便于模型理解。避免使用含义不明的英文缩写、数字或符号。|反例|正例||-|-||《编码规范》、《安全规范1》、《安全规范2》、《SR3》这些命名缺乏具体性,不易区分,且可能造成混淆。|《Java语言编程规范》:明确指出了编程语言和文档性质。<br>《API数据安全管理规范》:指出了文档内容和目的。<br>《云账号安全使用管理规范》:清晰地表达了文档的主题和适用范围。|文档结构层级结构:需采用多级标题来组织文档内容,避免将信息堆砌在单一段落。特别是对于专有名词的释义,每个专有名词建议单独成行。各级标题:各层级标题含义清晰用词简洁明了,不同标题之间有明显差异。避免使用含义不明的英文缩写、数字或符号。避免罗列文章关键词,会对模型造成干扰。文档章节和段落

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ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
处理 excel 表格 的 AI 工具
以下是一些可用于处理 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成任务,如数据分析或格式创建。 3. 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。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能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。 5. Ajelix:可处理 Excel 和 Google Sheets 表格的 AI 工具,链接为。 6. FormX.ai:能够自动从表格和文档中提取数据的 AI 工具,链接为。 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。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-11
飞书多维表格+deepseek可以干什么
飞书多维表格和 DeepSeek 结合可以实现以下功能: 1. 打造专属的好文推荐网站:当您阅读到好文章时,可以一键存储到飞书多维表格,经过 AI 处理,自动在您的博客网站上呈现出来。实现该功能需要以下步骤: 创建带有 AI 能力(以 DeepSeek R1 为主)的飞书多维表格。 使用 Trae 生成网页,呈现多维表格的内容。 使用 Trae 生成浏览器插件,一键存入多维表格。 2. 批量处理信息,提升工作效率:用户可以批量转换文风、快速回复消息,甚至利用 AI 生成文案,操作简单、便捷。 3. 为非技术人群提供便捷的 AI 应用:普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-04-10
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
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个拟人化的 bot,比如起名叫青青,设定其为人设是一个可爱有趣的少女,擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格: 输出为文本时,第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单,选择用控件的字段选择器,给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里,可以选择全量发布,也可以选择仅自己可用。为了审核快一些,可以选择仅自己可用。等审核通过之后,就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法(不含 bot),比如直接创建一个多维表格,第一列是几个成语,第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列,比如一列成语,右边配置 AI 字段。 此外,还有一些相关信息供您参考: “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品,如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版:扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新(归档)中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。
2025-04-08
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,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。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,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。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,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。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式: 1. 从 Trae 的插件市场安装: 在左侧导航栏中,点击插件市场图标,界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中,界面上显示该插件的详情窗口,展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装,Trae 开始安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装: 前往。 搜索您想要的插件,例如:Pylance。 在搜索结果中,点击您所需的插件,您会前往该插件的详情页。 在详情页中,点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息,提取出以下信息(以 Pylance 为例): itemName:URL Query 中的 itemName 字段,如截图中的 mspython.vscodepylance,并将小数点(.)前后的内容分成以下两个字段: fieldA:mspython fieldB:vscodepylance version:如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL,然后按下回车键,浏览器开始下载该插件。 下载完成后,返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中,Trae 开始自动安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 此外,如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口,则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History,然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件: 1. 禁用插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件,然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击禁用。 2. 卸载插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件,然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击卸载。
2025-04-19
我想找一个好用的ai绘画,有什么推荐吗
以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台: 1. Midjourney:综合体验较好,尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI:成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI:成熟的综合类工具。 4. Krea:集成平台。 5. MewXAI:操作简单,功能丰富,包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/
2025-04-15
推荐一些 AI 工具
以下是为您推荐的一些 AI 工具: 辅助编程的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody:Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可根据需求选择。 内容仿写的 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写等功能,并智能分析文章属性。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是得力的智能写作助手,支持多种写作类型的一键改写/续写/扩写等。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费跨平台,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
图生图网站排名推荐
以下是为您推荐的图生图网站排名: 1. 文生图: Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 Luma:影视感强,但风格单一,糊。 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 SD 3.5 Large:崩。 2. 图生视频: pd 2.0 pro:即梦生成的画面有点颗粒感,p2.0 模型还是很能打的,很适合做一些二次元动漫特效,理解能力更强,更适合连续运镜。 luma 1.6:画面质量挺好,但是太贵了。 可灵 1.6 高品质:YYDS! 海螺01live:文生视频比图生视频更有创意,图生也还可以,但是有时候大幅度动作下手部会出现模糊的情况,整体素质不错,就是太贵了。 runway:我的快乐老家,画面质量不算差,适合做一些超现实主义的特效、经特殊就容镜头的。 智谱 2.0:做的一些画面特效挺出圈的,适合整过,但是整体镜头素质还差点,好处就是便宜,量大,管饱,还能给视频加音效。 vidu1.5:二维平面动画的快乐老家,适合做特效类镜头,单镜头也很惊艳,大范围运镜首尾帧 yyds!就是太贵了!!!!! seaweed 2.0 pro:s2.0 适合动态相对小的,更适合环绕旋转运镜动作小的。 pixverse v3 高品质:pincerse 的首尾帧还是非常能打的,就是画面美学风格还有待提升的空间。 sora:不好用,文生视频挺强的,但是最需要的图生视频抽象镜头太多,半成品都算不上,避雷避雷避雷,浪费时间。 3. 小白也能使用的国内外 AI 生图网站: 可灵可图 1.5:https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new 通义万相(每日有免费额度):https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation 文心一言:https://yiyan.baidu.com/ 星流(每日有免费额度):https://www.xingliu.art/ Libiblib(每日有免费额度但等待较久):https://www.liblib.art/
2025-04-13
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
LLM模型响应时间较长,如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题,可以考虑以下方法: 1. 参数有效调整:这是一种新颖的微调方法,通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集,或者是一组全新的参数,例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计:采用合适的提示方法,如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示;一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例;Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时,可以使用结构化模式设计提示,包含上下文、问题示例及相应答案等组件,以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数:尤其是 Top K 和 Top P,不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量:即使有良好的提示设计,模型输出仍可能不稳定,需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间:微调大型模型可能耗时且成本高,为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本,需要综合评估和优化。
2025-04-11
cursor 长文档处理长文档
以下是关于 Cursor 长文档处理的相关信息: UI 用户界面: 当 Cursor 仅添加其他文本时,补全将显示为灰色文本。如果建议修改了现有代码,它将在当前行的右侧显示为 diff 弹出窗口。 您可以通过按 Tab 键接受建议,也可以通过按 Esc 键拒绝建议。要逐字部分接受建议,请按 Ctrl/⌘→。要拒绝建议,只需继续输入,或使用 Escape 取消/隐藏建议。 每次击键或光标移动时,Cursor 都会尝试根据您最近的更改提出建议。但是,Cursor 不会始终显示建议;有时,模型预测不会做出任何更改。 Cursor 可以从当前行上方的一行更改为当前行下方的两行。 切换: 要打开或关闭该功能,请将鼠标悬停在应用程序右下角状态栏上的“光标选项卡”图标上。 @Docs: Cursor 附带一组第三方文档,这些文档已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引,可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后,将显示相应模式。然后 Cursor 将索引并学习文档,您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下,您可以管理已添加的文档,包括编辑、删除或添加新文档。 @Files: 在 AI 输入框中(如 Cursor Chat 和 Cmd K),可以使用@Files 引用整个文件。如果继续在@后键入,将在策略之后看到文件搜索结果。 为确保引用的文件正确,Cursor 会显示文件路径的预览,这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。 在 Cursor 的聊天中,如果文件内容太长,Cursor 会将文件分块为较小的块,并根据与查询的相关性对它们进行重新排序。
2025-04-10
关于处理法律事务的提示词
以下是关于处理法律事务的提示词相关内容: 1. 陶力文律师观点:不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应将提示词视为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就得到想要的东西。陶律师习惯用的大模型是 KIMI,也可使用 GPT、文心一言、豆包等。其个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】,库里每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。【箓】描述符箓整体所属、版本,【符】关键,涉及具体操作步骤和方法,开头赋予 AI 身份划定边界。 2. 潘帅观点:律师常用 Prompt 场景包括案例检索和类案检索。案例检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在问题。案例检索的 Prompt 指令词结构为【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】,并列举了多个具体例子,如商标侵权案件中“混淆可能性”标准的判例检索等。
2025-04-03
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
长文本处理
以下是关于长文本处理的相关信息: 通义千问发布了一个模型并开源了两个模型,其中一个在长文本处理方面有显著提升。 开源的 Qwen2.51M 大模型推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速,首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息,仅有 7B 模型出现少量错误。对于更复杂的长上下文理解任务,通义官方选择了等测试集。 Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本,特别是在处理超过 64K 长度的任务时表现出色。Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo,还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini,可作为现有长上下文模型的优秀开源替代。 此外,还有关于利用 Langchain+Ollama+RSSHub 实现本地部署资讯问答机器人的内容,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。其中使用了 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,文本向量模型 bgem3 具有支持多语言、长文本输入、集成多种检索能力等特点。
2025-03-31