以下是一些可以精细实现图片转 Word 文档的工具： 1. Adobe Acrobat 提供强大的 OCR 识别功能，可以准确转换图片中的表格信息到 Word 文档 2. 迅捷 OCR 文字识别软件 支持多种图片格式，可以一键识别并转换为可编辑的 Word 文档 支持设置转换参数，如导出格式、识别模式等 3. ABBYY FineReader 专业的 OCR 软件，可以对复杂的图片进行深度识别并转换为 Word 文档 4. SmallPDF 在线转换工具，可以将图片上传后转换为 Word 文档 转换过程简单快捷 总的来说，这些工具都能够较为精细地实现图片到 Word 文档的转换，支持多种图片格式、保留原有格式、提供灵活的转换设置等功能，满足不同用户的需求。其中 Adobe Acrobat、迅捷 OCR 和 ABBYY FineReader 等专业软件的识别精度和转换效果更加出色。

大模型评测 benchmark 中的 5shot 和 0shot 是指在进行评测时使用的不同设置。具体来说： 5shot 是指在进行评测时，模型可以访问 5 个示例输入和相应的输出，以帮助模型更好地理解任务并生成更准确的输出。 0shot 是指在进行评测时，模型没有访问任何示例输入和输出，需要完全依靠自己的知识和能力来生成输出。 在大模型评测中，5shot 和 0shot 通常用于评估模型的语言生成能力和知识迁移能力。通过比较模型在不同 shot 数量下的表现，可以更好地了解模型的性能和局限性。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）

在使用AI绘画工具，如DALLE，创作人物画像时，可以通过提供详细的提示词来引导AI创作出更符合期望的作品。以下是一些关于人物的AI绘画提示词，适用于DALLE等AI艺术生成工具： 1. 风格和流派： 写实主义：一个真实的人物画像，细节丰富，栩栩如生。 表现主义：强调色彩和形式的夸张，以表达人物情感和内心世界。 抽象艺术：用几何形状和色彩块来表现人物，忽略具体细节。 漫画风格：具有漫画特点的人物，线条简洁，色彩鲜明。 油画风格：模仿古典油画技法的细腻笔触和色彩渐变。 2. 人物特征： 年龄：儿童、青少年、成年人、老人。 性别：男性、女性、非二元性别。 职业：医生、教师、艺术家、科学家。 民族和文化背景：亚洲、非洲、欧洲、美洲原住民特征。 3. 表情和情感： 快乐：面带微笑，眼神明亮。 悲伤：眼含泪水，嘴角下垂。 愤怒：眉头紧锁，嘴巴紧闭。 惊讶：眼睛睁大，嘴巴张开。 4. 场景和环境： 室内：办公室、家庭房间、咖啡厅、图书馆。 室外：城市街道、乡村田野、海滩、山脉。 季节：春天的花海、夏天的阳光、秋天的落叶、冬天的雪景。 5. 服装和配饰： 时尚：流行的服装款式和颜色搭配。 传统：特定文化或历史时期的服装。 职业装：医生的白大褂、律师的西装。 运动装：跑步鞋、运动服、球类装备。 6. 艺术家的风格： 比如提及梵高、毕加索、莫奈等艺术家的风格，让AI在创作时借鉴。 7. 光线和色彩： 明亮：高饱和度，明亮的色调。 暗调：低饱和度，暗淡的色调。 暖色：红色、橙色、黄色调。 冷色：蓝色、绿色、紫色调。 在使用这些提示词时，可以组合和调整它们以获得不同的创作效果。例如，您可以要求AI创作一幅“写实主义风格的医生画像，男性，中年，穿着白大褂，站在充满医疗器械的办公室里，面带微笑，眼神温暖”。通过这样的详细描述，AI将更有可能生成符合您期望的图像。

如果您想使用 Kimi 有效地分析上市公司财报，可以尝试以下步骤： 1. 明确分析目标：首先，您需要明确您的分析目标。例如，您可能想了解公司的财务健康状况、盈利能力、偿债能力等方面的信息。 2. 收集财报数据：收集您想要分析的公司的财报数据。您可以从公司的官方网站、证券交易所、财经新闻网站等渠道获取财报数据。 3. 导入财报数据：将收集到的财报数据导入到 Kimi 中。您可以使用 Kimi 的数据导入功能，将财报数据转换为 Kimi 可以识别的格式。 4. 使用 Kimi 进行分析：使用 Kimi 的分析功能，对财报数据进行分析。例如，您可以使用 Kimi 的财务比率分析功能，计算公司的各种财务比率，如流动比率、速动比率、资产负债率等。 5. 解读分析结果：解读 Kimi 的分析结果，了解公司的财务状况。您可以使用 Kimi 的图表功能，将分析结果以图表的形式展示出来，以便更好地理解分析结果。 6. 综合分析：除了对财报数据进行分析外，您还可以结合公司的其他信息，如公司的业务模式、市场竞争情况、行业发展趋势等，进行综合分析。 7. 得出结论：根据分析结果，得出结论。您可以使用 Kimi 的报告功能，将分析结果和结论生成报告，以便更好地与他人分享您的分析结果。 需要注意的是，Kimi 是一个人工智能，它的分析结果仅供参考。在进行财报分析时，您还需要结合自己的专业知识和经验，进行综合判断。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）

在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度（Centralized Scheduling） 在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度（Distributed Scheduling） 每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度（MarketDriven Scheduling） 智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling） 将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度（Organizational Structuring） 根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度（Normbased Scheduling） 定义一组协议规范来约束智能体的行为，并由规范引擎统一调度和裁决。适用于开放、异构的多智能体系统。 这些调度模式各有利弊，实际应用时需要根据系统的特点、约束和目标进行选择和设计。同时也可以采用混合模式，结合不同模式的优点。调度质量和系统性能是评价标准。

AIGC（AI 生成性内容）在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作 AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统 基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎 借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成 AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化 AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成 AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析 AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 总的来说，AIGC 为 CRM 系统带来了自动化内容生成、智能交互和个性化服务的能力，有望显著提升营销效率和客户体验。不过在应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。

目前，有几款比较成熟的通过图片生成视频的AI平台，但是否提供API服务还需到官网确认，随着时间推进也有不同进展。以下是一些值得关注的平台： 1. Runway：Runway是一家文生视频公司，发布了Gen2，能够快速生成高质量的短视频。 2. Stability AI：该公司开源了文生视频的扩散模型Stable Video Diffusion，这是一个先进的模型，可以生成高质量的视频内容。 3. Meta：Meta发布了Emu Video，这是一个专注于视频生成和编辑的平台。 4. Pika Labs：Pika Labs发布了Pika 1.0，虽然目前还在内测阶段，但已经展示出文生视频的新技术水平。 这些平台和模型代表了当前AI视频生成领域的最先进技术。它们通过API提供服务，使得开发者和企业能够利用这些技术来创建和定制视频内容。由于视频生成技术仍在快速发展中，这些平台可能会持续更新和改进其功能。

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式 本地环境部署 云计算平台部署 分布式部署 模型压缩和量化 公共云服务商部署 根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源 3. 选择合适的预训练模型作为基础 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础 也可以自行训练一个基础模型 4. 针对目标任务进行模型微调训练 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练 优化模型结构和训练过程以提高性能 5. 部署和调试模型 将训练好的模型部署到生产环境 对部署的模型进行在线调试和性能优化 6. 注意安全性和隐私保护 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别

根据搜索结果，解决 dify 设置 ollama API 时报错的方法如下： 1. 检查 IP 地址和 URL 是否正确 有用户反映，通过修改 IP 地址和 URL 格式解决了类似的问题 确保使用了正确的 IP 地址和完整的 URL 格式 2. 尝试使用 LiteLLM 与 Ollama 有用户建议使用 LiteLLM 与 Ollama 的组合，这似乎是一个可行的解决方案 3. 检查 Ollama 的版本兼容性 有用户提到，Ollama 可能升级了客户端，需要检查与 Dify 的版本兼容性 4. 检查 OpenAI 账户类型和模型权限 确保 OpenAI 账户类型和所选模型（如 GPT4）是否有访问权限 5. 尝试禁用流式传输模式 有用户反映，流式传输可能会导致错误，可以尝试禁用该功能 总之，解决这个问题的关键是确保 Ollama 的 IP 地址、URL 格式、版本兼容性以及 OpenAI 账户权限等都设置正确。如果还有其他问题，可以继续在 Dify 的 GitHub 仓库中寻找相关的讨论和解决方案。

目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。