目前飞书中可能没有直接将一段话批量翻译成不同国家语言的内置功能。但您可以借助一些第三方的翻译工具或软件来实现，比如谷歌翻译、百度翻译等。您将需要翻译的段落复制到这些工具中，然后选择您想要翻译的目标语言进行批量翻译。

目前可以通过 Coze 平台来实现让 AI 机器人自动回复您的抖音新消息。以下是相关信息： 微信的不同功能与 Coze 平台对接情况： 个人微信/微信群：之前 Coze 平台不支持直接对接，但国内版已正式发布 API 接口功能，直接对接成为可能。 微信公众号：Coze 平台支持对接，AI 机器人可自动回复用户消息。 微信服务号：Coze 平台支持对接，能提升服务效率。 微信客服：Coze 平台支持对接，可自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 配置 AI 微信聊天机器人的步骤： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，能看到机器人正常回复。 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 此后进行任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 然后，在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录”。 关于添加插件，可参考。 疑问解答： 放行端口：类似于给房子安装门铃，通过放行特定端口（如 8888 端口）可通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。 Bot ID：是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将微信号与特定机器人关联。 微信账号被封：若因使用机器人被封，可尝试联系客服说明情况。建议使用专门微信号作为机器人账号，并遵守微信使用规范。 服务器：需要一直开着，以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程：完全可以配置，按照教程一步一步操作即可。 配置问题：检查每步是否按教程操作，特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确。无法解决可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。

部署大模型的一体机具有以下优势： 1. 语言翻译方面： 语境理解与适配：能够通过深度的上下文分析，理解语言背后的真正含义，避免词不达意和语境脱节的问题，尤其在处理隐喻、习语或文化特征的文本时，能更精准地捕捉并传达原文意图。 流畅自然的翻译输出：通过对大量自然语言数据的学习，能够生成更加流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平，保持原文的语言风格和情感色彩。 灵活性与多场景适应：强大的适应性，能够根据不同的翻译场景灵活调整策略，在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。 文化适配与行业专用翻译：能够深入理解语言背后的文化内涵，避免因文化差异导致的误解或偏差，在专业领域能提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。 2. 模型部署方面： 内存优化：由于大模型参数众多，内存需求大，在实际部署时会进行模型压缩，使用内存占用更小的数据类型，如 16 位的浮点数，可直接减少内存使用。 解决传输瓶颈：在训练大模型中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点。 3. 硬件架构方面： 存算一体架构：运行几百亿个参数的大模型，存算一体架构是最佳选择，可避免数据搬运。 4. 知识结合方面： 大模型在通用知识方面表现出色，但对专业领域知识了解有限。将领域知识结合进大模型的方法包括重新训练、微调、RAG、关键词工程和加长 Context 等。目前在学术界，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。

以下是关于数据集的相关信息： 厚德云创建数据集及 Lora 训练： 创建数据集： 进入厚德云模型训练数据集，在数据集一栏中点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片没有打标文件（之后可在 C 站使用自动打标功能），建议提前把图片和标签打包成 zip 上传，Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后就会上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词，模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条，训练完成的会显示出每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面，点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 中文数据集： |ID|标题|更新日期|数据集提供者|许可|说明|关键字|类别|论文地址|备注| ||||||||||| |1||42856|北京极目云健康科技有限公司||数据来源于其云医院平台的真实电子病历数据，共计 800 条（单个病人单次就诊记录），经脱敏处理|电子病历|命名实体识别|\\|中文| |2||2018 年|医渡云（北京）技术有限公司||CCKS2018 的电子病历命名实体识别的评测任务提供了 600 份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体|电子病历|命名实体识别|\\|中文| |3||\\|MSRA||数据来源于 MSRA，标注形式为 BIO，共有 46365 条语料|Msra|命名实体识别|\\|中文| |4||35796|人民日报||数据来源为 98 年人民日报，标注形式为 BIO，共有 23061 条语料|98 人民日报|命名实体识别|\\|中文| |5||\\|玻森数据||数据来源为 Boson，标注形式为 BMEO,共有 2000 条语料|Boson|命名实体识别|\\|中文| Llama3 数据集： 大模型微调需要数据集，其意义在于让大模型学习新的知识。数据集的获取以及简单的原理可以参考文档： 。有了数据集，就可以使用代码进行微调，首先把数据集上传到服务器，然后编写微调代码、执行微调代码，大概 15 分钟左右微调完成。

以下是关于测试大模型工具的相关内容： 使用 Coze IDE 创建插件： 网页搜索工具的元数据配置说明： 名称：建议输入清晰易理解的名称，便于后续大语言模型搜索与使用工具。 描述：用于记录当前工具的用途。 启用：若工具未开发测试完成，建议先禁用；若需下线某一工具，可将其设置为禁用，或删除插件等。 输入参数：准确、清晰易理解的参数名称等信息，可让大语言模型更准确使用工具。 输出参数：准确、清晰易理解的参数名称等信息，可让大语言模型更准确使用工具。 操作步骤：在页面右侧单击测试代码图标并输入所需参数，然后单击 Run 测试工具。若在元数据设置了输入参数，可单击自动生成图标，由 IDE 生成模拟数据，调整参数值即可进行测试。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 可使用网页聊天和测试等方式。 例如用“2024 年高考全国甲卷理科数学”压轴题测试火山引擎的 DeepSeekR1 的速度，其推理速度比官方版本快，接口延迟低，回复迅速。 无需微调，仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能： 绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能，现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计，即可让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力，使用多个不具备该功能的 LLM 作为测试模型，在多个工具调用任务上实验成功率为 100%，基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何识别视频链接并转为文字稿的相关内容。但一般来说，您可以尝试使用以下几种方法： 1. 利用在线视频转文字工具：在网上有许多专门的工具和服务，您可以通过搜索引擎查找并选择可靠的工具来进行转换。 2. 手动听录：如果视频较短或对准确性要求较高，您可以自己通过聆听视频内容并手动记录为文字稿。 3. 借助语音识别软件：部分语音识别软件可能支持对视频中的声音进行识别并转换为文字。 希望这些建议对您有所帮助。

AI 幻觉是指 AI 在生成内容时出现的错误或与现实世界不符的情况。以下是关于 AI 幻觉的一些重要方面： 在写东西方面： AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能完全错误的内容，需要对其生成的所有内容进行检查。 对于要求提供参考、引用、引文和信息（对于未连接到互联网的模型）的情况尤其危险。 AI 不会真正解释自己，对其思考过程的回答可能是完全编造的。 使用 AI 工具的输出需要承担责任。 在艺术创作方面： 许多 AI 工具会出现幻觉，如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间长。 对于试图通过内容实现盈利的用户可能更加令人沮丧。 从技术真相与应对策略角度： 本质：AI 幻觉是模型对训练数据中统计模式的过度依赖，导致无法准确理解和生成新情况的信息，从而输出与现实不符的内容，类似于人类认知偏差中大脑为节省认知资源对信息的扭曲。 表现形式：多种多样且难以察觉，如生成不存在的人物、地点、事件，或对已知事实错误描述；类似于人类的确认偏误、可得性偏差、锚定效应等。 产生原因：都与经验和知识有关，人类受个人成长经历、文化背景、知识结构等影响，而 AI 与训练数据质量、模型结构和训练策略有关，若训练数据有偏差或错误，模型会学习并体现在生成内容中。 影响：可能导致错误决策，如人类在生活中做出错误判断和选择，投资者受可得性偏差影响做出错误投资决策；AI 幻觉可能误导用户、传播虚假信息，甚至在医疗诊断等领域引发安全事故。 目前还没有完全消除 AI 幻觉的方法，但可以通过一些措施来降低其影响。

AI 的幻觉问题主要体现在以下几个方面： 1. 可能编造不存在的 API 或错误代码，需要人工严格审查。 2. 在处理复杂项目时，难以设计架构和模块化，难以完全掌握项目需求，也难以独立完成编译、部署、调试等复杂任务。 3. 许多 AI 工具在艺术创作中会出现幻觉，例如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间过长。 4. 当用户追问时，AI 可能会钻牛角尖，给出越来越离谱的答复，还可能不懂装懂，提供错误知识。 针对模型幻觉问题，一些解决技巧包括： 1. 新建一个会话窗口重新提问。 2. 告诉 AI 忘掉之前的所有内容，重新交流。 3. 让 AI 退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 4. 当 AI 猜测并修改问题时，可提供日志让其依据判断问题所在。

数字人是运用数字技术创造出来的人，目前业界还没有一个关于数字人的准确定义，但一般可根据技术栈的不同分为两类：一类是由真人驱动的数字人，重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，不过随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果；另一类是由算法驱动的数字人。 制作数字人的工具主要有： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人自动转换成语音，合成逼真会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 以下是每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 数字人视频的方法： 在显示区域，拖动背景图的一个角，将图片放大到适合尺寸，比如覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适位置。 增加字幕，点击文本 智能字幕 识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 至此，数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮，导出视频以作备用。如果希望数字人换成自己希望的面孔，就需要用另一个工具来进行换脸。

Fliki 是一款其他视频生成类的 AI 产品。以下是其相关数据： 6 月访问量（万 Visit）为 245，相对 5 月变化为 0.065。 4 月访问量（万 Visit）为 237，相对 3 月变化为 0.165。