以下是关于 AI 视频尾帧转场的相关内容： 在即梦 AI 视频生成中： 1. 在【图生视频】面板内，勾选【使用尾帧】可开启「首尾帧」功能。此功能基于用户输入的「首帧图片」、「尾帧图片」以及 prompt（强烈建议填写）来生成完整的过渡效果。 2. 「首尾帧」能通过用户输入的「首帧」和「尾帧」图片，更好地保持主体的一致性。其中，「首帧」是视频的第一帧，即开头的图片；「尾帧」是视频的最后一帧，即结尾的图片。 3. 「Prompt/文字指令」用于简单明了地告诉模型您希望【什么主体】在【什么场景下】进行【怎样的过渡】。了解更多「Prompt」教程： 4. 「时长选择」：可根据首尾帧的过渡时长预期，选择 3s 12s 的时长。 以宇航员案例拆解为例： 1. MJ 生成宇航员近照。 2. 截取头盔中反射的宇航员作为第 3 步垫图和 sref 使用。 3. 生成与头盔中宇航员接近的半身像。 4. 打开即梦，选择使用尾帧。重点：一般情况可不选择运镜控制，但此案例需要选择变焦推进，控制镜头推进到头盔里，否则 AI 会自己选择更容易实现的后拉运镜。 5. 得到相应结果。 6. 同样的做法得到尾帧回到首帧的视频，再用剪映拼接一下两段视频即可得到在他人与自己中无限轮回（有时起始或结束有停顿，保证整条视频衔接流畅可掐掉）。 本期活动参赛作品：

智能体可以通过多种方式套用到其他工具，以下为您详细介绍： 全模态智能体：它将成为我们和所有智能设备的新交互界面。例如，能让多年前的 Google Glass 复活，使手机设计进化，家庭和办公环境的电子设备联网后可成为其感知器或终端，并结合具身智能技术实现现实版的“Ghost in the shell”。 智能体的定义：智能体是一种自主系统，通过感知环境并采取行动来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当大脑，并包括规划、子目标分解、反思完善、记忆（短期和长期）、工具使用等关键组成部分。 以扣子为例：插件就像工具箱，可包含一个或多个 API，平台上有多种类型插件，还可自制插件。工作流则像可视化拼图游戏，能将插件、大语言模型、代码块等功能组合，形成复杂稳定的业务流程，由多个基本单元（如大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等）组成。

目前在分析某一领域的最新技术趋势和技术洞察方面，常见且有效的工具包括： 1. Gartner 魔力象限：提供对特定技术领域供应商的评估和分析。 2. Forrester 研究报告：涵盖了各种技术领域的趋势洞察。 3. 行业专业数据库，如 IEEE Xplore、Web of Science 等，可获取最新的研究文献。 但具体选择哪种工具，取决于您所关注的领域以及具体的需求。

AI 是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它的生态位是一种似人而非人的存在，就像传统道教中的驱神役鬼拘灵遣将，通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成预设的效果。 AI 技术已经渗透到各行各业，应用场景广泛，例如： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价等方面。 即使 AI 技术不断发展，其似人而非人的本质不会改变。

以下是一些辅助学术研究的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：结合百度自然语言处理和大数据分析技术，可快速找资料、提供推荐、整合及趋势分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作，如研究报告等。 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： Scite.ai：创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 AI 文章排版工具： Grammarly：不仅检查语法拼写，还具排版功能，改进整体风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动，改进文本清晰度和流畅性。 Latex：常用于学术论文排版，有 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供模板和协作工具，适合学术写作和排版。

要将飞书知识库转化为大模型本地知识库，您可以参考以下步骤： 一、了解 RAG 技术 因为利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用，所以在进行本地知识库的搭建实操之前，需要先对 RAG 有一个大概的了解。 大模型的训练数据是有截止日期的，当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，实现这一点的主要方法就是通过检索增强生成 RAG（Retrieval Augmented Generation）。在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 一个 RAG 的应用可以抽象为以下 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 在内的非结构化的数据、SQL 在内的结构化的数据，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：存储涉及到两个环节，分别是将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：一旦数据进入向量数据库，通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 二、本地知识库进阶 AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。具体步骤如下： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式：Chat 模式，大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案；Query 模式，大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。当上述配置完成之后，就可以跟大模型进行对话了。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相应网址。打开页面时会要求登陆，随便使用一个邮箱注册一个账号即可。 2. 登陆成功后，可以和本地大模型进行对话。Open WebUI 一般有两种使用方式：第一种是聊天对话；第二种是 RAG 能力，也就是可以让模型根据文档内容来回答问题，这种能力是构建知识库的基础之一。 如果您的要求不高，此时已经搭建了一个本地大模型，并且通过 Web UI 实现了和大模型进行对话的功能。ChatGPT 的访问速度比我们自己的要快，而且回答效果要好，原因有两个：快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高；好是因为 GPT 大模型的训练参数多，数据更优以及训练算法更好。如果您想要更加灵活的掌握您的知识库，请接着按照上述步骤操作。

以下是关于如何通过 AI 实现自动化办公的相关内容： 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型以实现自动化办公，可从以下方面着手： 1. 采用 RPA（机器人流程自动化）技术：RPA 是一种能模仿人类在电脑上执行重复性任务的软件技术。它可在不改变现有系统架构的情况下工作，部署成本效益高，能用于自动化数据录入、文件处理等标准化、规则性任务。在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件，根据工作流程进行配置，初期实施后进行测试和优化。 2. 确定具体目标并观察记录工作流程：明确如提高效率、减少错误率、优化工作流程等目标。观察和记录员工日常工作，覆盖不同部门和职位，通过直接观察或使用工作跟踪工具记录耗时、重复性高的任务，如数据输入、文件整理等，分析收集的数据，确定可优化的任务，制定行动计划并引入新工具、重新设计工作流程或提供培训，持续监测效果。 3. 引入自动化工具：根据企业需求和预算选择合适的自动化工具处理重复性任务。 在商业和社会中的生成式人工智能方面： 有种能衡量工作被 AI 取代可能性的经济模型。需要认识到 AI 可以将任务自动化处理，但不是将工作自动化处理，基本所有的工作都是由大量任务集合而成，比如客服工作包含检查订单、记录互动、评估客户投诉等。将不同工作进行评估，找到最频繁且技术可实现的任务来替代。 在使用 AI 时，存在优化和自动化两种方式： 1. 优化工作：如生成与推荐客户回复内容再由客服决定是否发送，或者让 AI 转录和总结与顾客的沟通记录，以增加效率。 2. 自动化工作：在初期可以使用 AI 优化工作，当员工对 AI 建立信心与信任，再推动 AI 将工作任务自动化。 评估 AI 潜力的模型：AI 优化或自动化任务主要取决于技术可行性与业务价值，即这个任务 AI 能否完成，成本是否太过昂贵以及使用 AI 后带来的经济价值。

大模型的基础能力主要包括语言模型应有的能力，即语言（文本）生成和语言理解。具体表现为以下方面： 1. 常识类问题回答：旨在测试模型的基本语言理解能力，例如回答“什么是人类”等问题。 2. 分词类问题处理：旨在测试模型的基本语言处理能力，例如给出“我爱北京天安门”这句话的分词结果。 在大型语言模型中，Encoder（编码器）是模型的重要组成部分，具有以下关键作用： 1. 词嵌入：将词语映射为低维密集向量表示，作为模型的输入。 2. 位置编码：引入序列中每个位置的位置信息，使模型能捕捉输入序列的顺序特征。 3. 注意力机制：通过自注意力层计算输入序列中每个词与其他词的关系，捕捉长程依赖关系。 4. 层叠编码：通过多层 Transformer Encoder 块的堆叠，对输入序列进行深度的特征提取和语义建模。 5. 上下文建模：整合输入序列中每个位置词的全局上下文信息，形成其语义表示。 此外，提示词可用于完成不同的任务，如文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成等。

大模型的基础能力通常包括以下方面： 1. 专业与技能：具备特定领域的专业知识和技能，能够处理和解决相关问题。 2. 语言与知识：拥有丰富的语言理解和表达能力，以及广泛的知识储备（不包括角色扮演）。 3. 传统安全：在数据处理和应用中保障安全性。 例如，通义千问大模型的持续优化和进步依赖强大的大模型研发能力、领先的基础设施能力以及开源社区的充分支持。像 CPMBee 这样的模型采用 Transformer 自回归架构，在超万亿高质量语料上进行预训练，从而拥有强大的基础能力。还有像 TigerBot 这样的多语言多任务大规模语言模型，以及商汤科技等发布的千亿级参数大语言模型“书生·浦语”，都是基于大量数据训练而成，具备出色的基础能力。

以下是为您生成的关于开发者 API 接入的推广文本： 曾经，我们在做设计时幻想能用嘴完成设计，随便说几句话电脑就能帮忙画出。随着 AI 的出现，各种提示词插件应运而生。而现在，开发者带来了更强大的功能——提示词都由 AI 自动写好！比如 One Button Prompt 脚本。 安装方式便捷，在扩展面板中搜索 One Button Prompt 可直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，在脚本下拉菜单中就能找到该插件。 使用时，先体验一下。根据官方建议，大模型选择“deliberate”，采样方法设为“DPM++ SDE Karras”，采样步骤设为“25”，并将 CFG 比例降低到“6”。随机等级设为 5，下面还有分别定义主题类型、艺术类型和图像类型的三个下拉选项。您可以选择全随机试试手气，也能加一点自定义条件，比如让它画一幅动物主题的摄影作品。将模型换成“realisticVisionV20”，主题换成人物，再次生成。快来体验这便捷高效的开发者 API 接入吧！