GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用方法： 特点： 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感，模仿出来的声音更接近原声且自然。 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，可直接下载使用。 使用方法： 前置数据获取处理：选择音频，开启切割；有噪音时，进行降噪处理；降噪处理完成，开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS：训练集格式化，开启一键三连，耐心等待；微调训练，开启 SoVITS 训练和 GPT 训练；推理时，开始推理、刷新模型、选择微调后的模型。 声音复刻：实现跨多语种语言的声音。 注册 colab，启动准备：点击进入按照步骤注册，新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行。运行成功后会出现 public URL，还需准备训练音频并上传。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 开源项目：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS colab 注册及启动：https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 实践的样本： AIyoyo 普通话 满江红： AIyoyo 粤语版 满江红：

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可接入抖音评论区，帮您自动回复用户评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章 。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台能力搭建的记账应用，您可以直接和 coze 说您的收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片可体验记账管家。

以下是关于生图评测的相关内容： 评价维度： 提示词响应程度：包括语义理解，是否准确理解提示词含义并完整呈现内容；细节遵循，在细节上是否遵循提示词要求，如颜色、数量、位置等。 真实感与逼真度：物理规律是否符合，如光照、重力等；人体结构是否准确，无明显错误。 风格化能力：风格理解，是否准确理解提示词所要求的风格；风格多样性，能否生成不同风格的图片。 创意性与艺术性：美感是否符合美学原则，如构图、色彩搭配等；想象力是否能给出出乎意料的作品。 图像质量：清晰度与细节，图片是否清晰、细节是否丰富，有无模糊、噪点等影响观感的瑕疵；分辨率是否足够，是否适合不同应用场景。 案例分析： 阿强的功夫熊猫版如来神掌的 Midjourney 词力测试：目的是测词，看模型是否将功夫熊猫训练进去，并测试其角色、风格的一致性情况。不同的提示词组合产生了不同的效果，如“DreamWorks Animation,A Po Panda”词力强，动作可控；“Po Panda”有 1/4 概率出阿宝，动作自然可控等。在写绘画 prompt 时，遵循“若无必要，勿增实体”的理念，提前测试“词力”，用迭代思维写 prompt 有助于提高生图效率。 Midjourney 与 Google Imagen3 的对比测试：在画面控制力上，通过复杂的人物主体和画面要求进行测试。Imagen3 在某些场景（如充满神秘感的图书馆中女性取书的细节）的表现令人震惊，能完整还原画面内容、服饰、姿势，并兼顾构图。而 Midjourney 在多主体人物和描述词下，画面质量下降明显，如女性身材比例被压缩，某些细节未出现。

图像放大主要通过以下几种方式实现： 1. 图像高清修复流程： 输入原始图像：添加Load Image节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。 图像高清修复：使用Iceclear/StableSR等模型进行修复并2倍放大，搭配Stable SR Upscaler模型和合适的提示词，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）等。 图像高清放大：对第一次放大修复后的图像进行二次修复，使用realisticVision底膜，搭配tile ControlNet提升画面细节感，选择合适的高清放大模型。 2. 利用插件和脚本： Tiled Diffusion中的MultiDiffusion方案适合图像的重绘、风格迁移和放大等功能，其中的滑块可调节分块大小、重叠像素和同时处理的分块数量。 Tiled VAE可降低VAE编解码大图所需的显存字节，分块大小可根据电脑情况调节。 3. 辅助工具： 本地工具：https://www.upscayl.org/download SD放大：扩散模型可增加更多细节 开源工作流： 相关网站： stability.ai的https://clipdrop.co/tools 画质增强magnific遥遥领先：https://magnific.ai/ Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯ARChttps://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN，在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/

以下是为您提供的一些论文相关的 AI 提示词示例： 1. 对于法律文章写作： 敕令法律文章撰写 author:叁随道人 version:1.0（20240626） language:中文 2. 对于一般性的论文写作： 这意味着您不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到您一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。您要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在你们的对话中产生，您也需要在对话中来限缩自己思维中的模糊地带。 现在大多数人（包括各个大厂的提示词工程师们）基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。对于想要尝试 AI 的朋友们，建议多给到 AI 几轮对话修正的余地，不要期望输入一次提示词 AI 就能给到您想要的东西，毕竟很多时候其实您自己刚开始也不知道自己想要什么。 3. 对于文生图相关的论文： 英文为:,drawing,paintbrush 。括号和:1.2,都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw,,(toomany finger

AutoGPT 是一个基于 GPT4 语言模型的开源应用程序。 它能做的事情包括： 当用户输入一个目标后，自主执行任务。 递归地开发和调试代码。 自动化任务，如帮助发展市场、制定营销策略、建立网站等。 创建自主的 AI 代理，如聊天机器人和流程自动化。 完成各种任务，如生成新任务、完成复杂任务、自我改进等。 根据代码仓库以及公开的代码仓库提示可能的输入，增强 IDE 的补全功能。 其工作原理主要为：分解用户提供的任务，选择需要使用的工具，执行任务，整合结果。您可以通过以下地址访问：

Way to AGI 近期更新如下： 3 月 8 日： 《》：专为 AI 小白打造的实用指南，涵盖基础概念、30 分钟 AI 工具速成体验、Deepseek 使用指南、WayToAGI 知识库导航、Coze 智能体搭建等核心内容，适合多种人群，强调实践、通俗易懂、循序渐进，并融入社区互动。 《》：Manus 是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机&浏览器，能运行终端命令、访问网页、调用 API，适用于自动化办公、数据分析等任务，但有一定限制，基于 8 小时直播测试深入体验其能力、限制与未来可能性。 3 月 7 日： 《》：作者夙愿学长介绍 2025 年必用的十大 AI 工具和工作流，涵盖写作、搜索、语音与视频处理等领域，推荐工具如 Claude、Gemini 和 Gamma。 《》：6 号晚的 WaytoAGI 直播中，Manus 展示强大智能，引发 3 万人围观，参与者分享趣味案例，显示 AI 在代理任务中的潜力与挑战。 《》：与传统 AI 不同，“Manus”能完成复杂任务，成为用户在数字世界的“代理人”，创始人强调未来成功关键在于主动寻找和解决问题的能力，AI 将是放大器，创业者应从小目标出发抓住市场红利，核心壁垒在于对动态机会的把握。 此外，还有以下近期活动： ：由中国科学技术馆和网易新闻发起，WaytoAGI 作为特别支持社区，即日起向全球征集 AI 音乐歌曲作品，通过专业评审评选出 10 首歌曲，将在 9 月下旬进行线下汇演。 8 月 1 日更新： 【线上⬆️】：Agent 共学活动新一期“谁是人类”全新开启，获得阿里云☁️百炼和通义千问大模型的支持，准备了丰厚奖品，活动时间为 2024 年 7 月 24 日8 月 8 日。 【线下⬇️】

以下是一些使用 AI 创建自己网站的建议和推荐： Bard 建议使用“给 AI 下具体设计任务”的方式，而不是简单地“要求 AI 直接输出内容”。这可以让 AI 更好地发挥创造力，同时也便于人类对最终输出进行检查和修改。 设计网站 logo 时，应保持简单易记，使用相关符号或图标，选择与技术和信任相关的颜色（如蓝色、绿色、白色），使用一致的字体，并获取他人的反馈。 利用 AI 创建网站时，通过与 AI 交互输入需求可快速创建网站，发布后会获得网址。 代码下载后可能复制容易但修改不易，有的工具可选中特定版块修改，有的则需整体重写。 网站修改的方法如通过浏览器开发者工具修改 logo，可替换图片或删除后上传同名图片。 推荐的网页原型图生成工具包括： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 Wix： ，是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 与 SaaS 的结合具有以下特点和影响： 1. 像 Microsoft 推出的 Copilot 产品升级，如 Copilot Team 与 Studio，能让 Agent 融入企业内部，实现自动化的会议记录和日程安排，还能设计组织内部自动化流程，帮助操作办公软件。这表明软件应用范式已转移，AI Agent 成为新 SaaS。 2. 对于生成式 AI 对 SaaS 生态的影响，起初认为大公司不会受到太大冲击，因为初创公司和大公司各有优势，初创公司机会在于瞄准可自动化工作领域。但现在不确定是否低估了“AI 原生”的巨大潜力。 3. 二十年前传统软件公司对 SaaS 崛起的态度与如今对 AI 变革的态度可能类似。SaaS 带来了业务模式的全面变革，包括开发方式、市场策略和商业模式的转变，只有极少数传统公司成功转型。 4. OpenAI 的目标明确为 all in AGI，商业模式为 SaaS，直接提供 API，接口设计内部决定，按使用付费。其在一些产品上如 ChatGPT Plus、与第三方插件结合等方面的处理方式较为简单直接。

企业级 RAG 系统开发框架如下： 首先，通过数据预处理引擎（如 Unstructured）将企业无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件）从数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion）加载、转换为 LLM 可查询格式，并将这些文件“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，然后作为向量嵌入和存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，概括起来是知识检索+内容生成，主要组成包括数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于： 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时，RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时，通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括： 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性：企业重视数据安全，不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。