如何利用AI工具帮助单词记忆

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。

Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。

AGI 是通用人工智能（Artificial General Intelligence）的缩写。通常来说，它指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统，能够像人类一样思考、学习和执行多种任务。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级，分别为： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

AGI 是“Artificial General Intelligence”的缩写，意思是通用人工智能，指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。目前 AI 分为 ANI 和 AGI，ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）得到巨大发展，但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等，而 AGI 能做任何人类可以做的事。部分人觉得 LLM 具有 AGI 潜力，LeCun 反对。在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。

以下是一些利用 AI 工具进行单词学习的方法： 1. 利用智给猜词功能，通过意思提示、漫画等方式猜测单词，让学习变得趣味盎然。例如，根据给出的四格漫画猜测单词，或者根据首字母提示猜测单词。 2. 借助一些 AI 网站，如 NotionAI/ChatGPT 等，进行单词学习。 3. 对于学习英语单词，可以使用 FluentU 平台，它使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言后观看视频并完成相关练习，以积累词汇和提升听力理解能力。 4. Memrise 结合了 AI 技术，会根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言后使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 希望这些方法对您的单词学习有所帮助。

以下为您推荐几种适合生成适合初中生个性化英语单词清单的工具： 1. DeepSeek：您可以输入单词主题、图片风格、单词数量等，它会为您输出指定数量的相关单词，并以数组形式呈现，包括单词、中文、美式音标以及相关的英文句子和中文翻译。 2. Claude：您可以输入任意三个中文词语或一个主题让其随机生成 Word Search 表格，有助于提升初中生的语言能力、专注力、认知能力等。 3. 利用搞定设计结合 ChatGPT：通过搞定设计制作单词卡模板，然后使用 ChatGPT 生成单词内容并整理放入 Excel 文件中，实现批量制作单词卡片。

以下是一些利用 AI 工具背单词的方法： 1. 利用提示词批量制作单词卡片： 明确生成单词卡的内容和将内容填入 Excel 文件的目的。 给出基本示例作为 GPT 完成任务的核心依托，并根据生成内容限定规则。 对输入的单词进行解析，可能存在效果稍差的情况，但大体格式符合要求。 上传压缩文件并完成套版，获得单词卡片。 2. 借助 AI 进行单词查询与学习： 可直接查询陌生单词及意思，部分工具带音标但显示可能有问题。 利用提示词构建情景或组成故事，采用情景记忆法、联想记忆法等背单词。 3. 在英语课堂中结合 AI 工具： 老师带着学生使用 AIGC 工具，学生提出 prompt，老师做引导。 让 AI 生成学生能懂的英文解释和有上下文的例句，形成生词库。 用 AI 工具灵活加工生词，生成题目、游戏或整篇文章帮助学生复习单词。 让学生在辩论准备中自主使用 AIGC 工具，如用 ChatGPT 协助头脑风暴和模拟对手。

长短期记忆（LSTM）是一种用于解决循环神经网络（RNN）难以处理长序列中长程依赖问题的方法。 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）构建了长短期记忆网络。LSTM 单元使用具有自连接的线性单元，其恒定权重为 1.0，这使得流入该自循环单元的值或梯度可以无限期地保留，以便在需要时准确检索，从而为处理长序列提供了强大的能力，例如对于文本数据，LSTM 单元可以存储前一段中包含的信息并将其应用于当前段落中的句子。 此外，深度网络中常见的“梯度消失”问题在 LSTM 中得到解决。借助 LSTM 中的存储单元，拥有连续的梯度流，能够从数百个时间步长的序列中进行学习。 有时需要丢弃存储单元中的信息，LSTM 单元有一个遗忘门，通过将 0（删除）和 1（保留所有内容）之间的数字乘以存储单元的值来删除自循环单元中的信息，而不将信息释放到网络中。同时，为了保护存储单元中的数据，LSTM 还添加了输入门或写入门，该门可以关闭，以便没有新信息流入存储单元。 在训练长序列的 RNN 中，梯度很容易爆炸或消失，而 LSTM 有效地解决了这一问题。基本上有 4 种有效的方法来学习 RNN，长短期记忆是其中之一，另外还有 Hessian Free 优化、回声状态网络、利用动量进行良好的初始化。

大模型的记忆功能实现方式较为复杂，不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中，大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色，其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是，对于 ChatGPT 这类模型，实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容，是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现，而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长，可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据，通常只能进行总结。

AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关： 1. 长期记忆：主要有长文本（持久化）、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key（K）和 Value（V）减少冗余计算，但需额外存储空间，可能导致显存占用增加，未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本，从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆：主要存在于模型的上下文中，由对话内容（用户输入、模型输出）和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，其中长期记忆方面，角色能以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列，而人工智能与人类不同，人类会为事物赋予意义与价值，人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支，通过定义状态、动作与奖励等元素，让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。

以下是一款具有词根词缀记忆法的背单词 app 推荐：AI 雅思单词书。 这款 app 具有以下特点： 1. 走“质”路线：不以覆盖全部考纲单词为首要目的，而是将扩充词汇量、抓住单词用法置于首位。在呈现词意的同时，展示单词的近义辨析、常用搭配以及范文例句，强化记忆曲线，让使用者真正掌握单词用法，而非单纯记忆中英文含义。 2. 以词块为最小记忆单位：不将英语拆散成单个简单单词，而是以“词块”“语块”形式呈现，避免中式思维翻译和滥用词汇，深度扩充对单词使用的认知，助力在口语和写作中的实际应用提升。 3. 派生词助力一词多记：注重单词的发散联想和近义词辨析，注重延伸词的实用性。通过对某一单词的派生词联想，借助添加或删减不同的词根词缀，实现多个相关词意单词的集中记忆。 4. 巧记法：将趣味与知识性相结合。

关于长期记忆设计，主要包括基础设定和人物背景两方面。 基础设定方面，设计了一些初始属性，如人物生日和星座、MTBI 性格分型（ENFJ）、出生地、职业、聊天习惯等。 人物背景方面，使用 AI 自动扩写了大约 100 条，涵盖了三观、爱好、日常习惯、教育经历、家庭背景、工作经历、恋爱经历等内容。

以下是一些具有记忆功能的 AI： 1. MemGPT：通过特定指令访问外部存储系统来保存和回调信息，极大地扩展了模型的记忆能力，并增强了其上下文理解能力。 2. ChatGPT 最新版本：可以将对话中的重点内容记录在一个名为“bio”的小本子上，这种内置记忆机制使得它能够在后续对话中利用之前的交流内容来提供更加个性化和相关性更强的回答。 3. OpenAI 的 GPT4：直接用 prompt 调用 bio 这个工具记录需要记忆的内容，每次新的对话开始时，在 prompt 的最后直接加上所有之前的记录的内容。 延伸阅读：MemGPT:Towards LLMs as Operating Systems

以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。

以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。