以下是关于 Java 相关的 AI 的一些信息： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发的可行性分析：建议优化方面，要强调组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。经验分享方面，在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 后端 Java 程序员转向 LLM 方向的行动建议：借助 AI 编程（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

Trae 是一款与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具，对中文用户更加友好。其特点和用途包括： 1. Trae Windows 版本已于 2 月 17 日 9:00 全量上线，即日起全系统可用。 2. 标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，而竞品工具同一模型每月 140 大洋且限量使用 500 次。 3. 编辑器所有功能原生支持中文，上手门槛大大降低。 4. 相比 IDE 插件类的 AI 代码助手，Trae 这样 AI 原生的 IDE 有两个跨越式的突破： 补全不局限于向后追加，而是可以删除代码，多行全方位的自动补全。 具备 Agent 的能力，无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。 使用方面，例如： 1. 生成一个任务清单应用，在输入框中输入相关描述即可。 2. 根据 UI 设计图自动生成项目代码，可对生成效果进行调整。 从实际体验来看，Trae 高效的代码生成能力，对多技术栈的支持以及动态调整的潜力表现可圈可点。

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的免费 AI 工具推荐： 1. 让 AI 帮您写 Excel 宏函数，适用于几乎所有主流 AI。 2. Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。 3. Excel Labs：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。 4. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 5. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 6. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能执行公式生成、文本内容生成、情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的 AI 工具和方法： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持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，能进行公式生成、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。 此外，还可以通过让 AI 帮您写 Excel 宏函数来处理数据，对于数据分析，推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，并可上传 CSV 进行可视化分析。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于利用模型写论文的信息： 可以向 LLM 寻求写作建议，甚至直接要求它帮您写论文。例如提供关于个人背景的信息，让其生成大学申请论文。但需要注意，这种方式可能存在道德问题。 可以直接给模型相关论文，让其完成任务，如写出论文中的例子。模型能够理解复杂的信息，不需要过度简化。 例如用 ChatGPT 撰写“宇宙类比大规模语言模型”的论文时，可以给出相关提示词，从宏观天文学、微观量子力学、哲学等角度展开讨论，并明确探讨方向。

以下是一些可用于将小说制作成视频的 AI 工具及制作流程： AI 工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，以“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”为例，选用视频制作工具时，如使用可灵 AI，可参考以下步骤： 1. 打开可灵 AI，网址：https://klingai.kuaishou.com/ ，点击图生视频，上传第一张图片。输入提示词时一定需要加“固定镜头”。 2. 按照上述做法制作第二张图片的动态效果，得到两段视频。 视频剪辑方面（以 PC 端为例）： 1. 右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 打开剪映，导入需要的三段素材。 5. 把带绿幕的素材和下方黑色咖啡的素材合成一个片段。 6. 点击新建的复合片段，调整对应的参数，最后完成。

学习开发 AI 的第一步包括以下几个方面： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时浏览入门文章，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，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。

搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程： 1. 基于 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能，需创建包含大量文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建： 收集知识：确认知识库支持的数据类型，通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档（通过链接访问）、互联网公开内容（可安装 Coze 提供的插件采集）等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流： 思考整个流程，包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始，可定义输入变量，如 question，由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为用户的查询 Query，输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略，如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点：具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

以下是为您整理的相关内容： 首先使用 Fanbook 中的 niji6 模型及sref 指令，并确定视频尺寸为 16:9。 根据丝绸之路的古风主题确定风格和时长，然后设定故事主线和镜头。 基于故事剧本和相关资料扩充每一个画面，参考分镜头基本格式要求，按场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度填充。画面数量与台词长短有关，要精简人物对话。 若对某句台词缺乏画面灵感，可借助语言大模型，如与 Kimi 交流，让其帮忙写画面描述甚至加上音效需求。大模型能提供灵感，可多提问尝试，但最终画面的选取和平衡需进一步思考，在 AI 辅助下完成分镜头剧本。

目前在编写炒股公式方面，没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素，包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。