以下是一些与表格和数据处理相关的 AI 工具： 1. Excel 相关： Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 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。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了多种办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，用户可自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 2. 绘图相关： PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 3. 钉钉 AI 助理：可帮助洞察数据，智能生成透视表、图表，无需写函数即可完成数据运算。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助处理相关工作，但它们不都是完全基于 AI 的。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。且以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于扣子工作流搭建的相关视频内容： 景淮的视频： 主题：利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》（内涵 Coze 搭建视频教程） 内容： 上一周写的复刻和模仿《小林漫画》的帖子反响很好，很多朋友询问批量生产和制作的方法，以及国内没有 GPT 和 Claude 时的玩法。 带着大家搭建一个扣子（Coze）工作流来直接生成文字和图片。 本文会按照以下内容顺序进行：需求分析、扣子搭建、扣子使用链接分享、批量生产图片、总结。 需求分析方面，主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流解决此问题，批量生产可能需要牺牲一定质量的文案和图片效果。 【保姆级教程】白嫖 Groq 平台算力（无需魔法，写在扣子收费前)的视频： 详细教程（动手动手~） 落地应用： 接入扣子工作流： 扣子工作流的搭建细节本篇不详细叙述，请移步 WaytoAGI 自学。 建立工作流，只需要一个代码节点，具体操作包括 Copy 以下代码进入代码节点，配置输入引用和输出等。 测试工作流，保证代码块有正常输出。 可以建立一个 Bot，来仅仅调用该工作流，建议不要发布，否则您的 Deno 代理流量可能被其他人用。 其他可自行发挥，如接入微信等。

语音唤醒速度主要与以下几个方面有关： 1. 硬件性能：包括处理器的运算能力、麦克风的质量和灵敏度等。 2. 算法优化：语音识别和唤醒算法的效率和准确性对速度有重要影响。 3. 声学模型：其准确性和适应性会影响语音唤醒的速度。 4. 网络环境：如果涉及云端处理，网络的稳定性和速度也会产生作用。 5. 语音特征提取：提取语音特征的方法和精度会影响唤醒的速度。 6. 模型训练数据：数据的质量、数量和多样性会影响模型的性能和唤醒速度。 7. 系统资源占用：其他正在运行的程序占用的系统资源多少会对语音唤醒速度产生影响。

语音识别速度主要与以下因素有关： 1. 算法和模型：神经网络等先进的算法和模型能够提高识别速度和准确性。 2. 计算资源：包括硬件性能如 CPU、GPU 等，强大的计算能力有助于加快处理速度。 3. 数据量和质量：丰富且高质量的训练数据能优化模型，从而提升识别速度。 4. 预处理工作：有效的预处理可以减少后续计算量，加快识别过程。 5. 模型的优化程度：例如参数调整、结构精简等。 在语音识别的发展历程中，早期的方法涉及大量预处理、高斯混合模型和隐式马尔科夫模型，而现在几乎完全被神经网络替代。1970 年代 DARPA 赞助的比赛中，基于统计的方法战胜了基于人类知识的方法，这导致自然语言处理领域向依赖统计和计算的方向转变。深度学习的兴起进一步提升了语音识别系统的性能，减少了对人类知识的依赖，加大了对计算资源的利用。

车载语音唤醒技术原理： 出门问问的语音合成（TTS）技术可以应用于车载导航语音合成的个性化语音播报等场景。其接口请求域名是 https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 ，接口请求频率限制为 5 次/秒。该技术可以将任意文本转化为语音，实现让机器和应用张口说话。它提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面，HTTP Method 支持 POST 请求，并具有相应的调用参数及说明。

对于流量低、转化表现较好、客单低的产品，可以从以下几个方面进行优化： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提升转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：运用 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 同时，还可以参考以下经验： 重视用户体验，从包装设计、口感、便捷性等多方面入手，提升产品的用户体验，增加复购率。 对现有的销售数据进行深入分析，找出销量低迷的原因，例如分析各个销售渠道的表现，找出转化率低的环节，进行有针对性的优化。 利用数据分析工具预测未来的市场趋势，调整产品策略和市场策略，例如通过大数据分析，预测未来的热门口味或成分，提前布局。 分析消费者的购买行为和习惯，找到影响转化率的关键因素，例如分析消费者在购买过程中的痛点，优化购买流程，提高转化率。 在小红书流量方面，可以： 1. 确定目标用户需求：避免自上而下输出自认为有价值的内容，要匹配目标用户的实际需求。 2. 分析高转化内容：通过数据分析筛选出行业内头部账号信息，计算单篇内容转粉率，找出转粉率最高的内容方向。 3. 定位目标用户群体：明确目标用户，例如想学习、想面试的大学生群体。 4. 产出针对性内容：根据目标用户产出识字科普、面试问题解析等内容。 5. 保持内容更新：每天定时输出新内容，给用户形成稳定的预期。 6. 保持互动率：例如装小白提问，增加内容互动量，提升曝光，回答中夹带产品推广。

大模型在媒体文章写作方面有多种应用方式和场景： 工作流思路：可以将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容，比如搞笑、严肃、中二风格等，甚至加入个人元素，防止别人无脑拷贝。 应用场景： 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的文本，用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：开发能够与人类进行自然对话的聊天机器人，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释，帮助开发者提高编程效率。 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 此外，大模型的发展并非只有越做越大这一条路，还能越做越专，例如采用多个专家小模型混合的 MoE 架构。

以下是关于 AI 写作的相关信息： 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 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，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手，适用于心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和多种语言，网站：https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，网站：http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站：https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，网站：https://writesonic.com/ 。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 利用 AI 写课题：AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。使用时应保持批判性思维，确保研究的质量和学术诚信。

学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握相关技巧和工具： 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 5. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 6. 参与实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 7. 关注前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。在理论学习之后，通过实践巩固知识，不断尝试和体验新的 AI 产品，并持续学习和跟进领域的最新发展。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。