跟我介绍一下 coze

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。

以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。

如果您想要系统学习 Coze，可以参考以下安排： 第一期共学回放 5 月 7 号（） 大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号（） 大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号（） 艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号（） 罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号（） Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一，搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT：“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白，一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. LLM 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。

即梦 3.0 模型具有以下显著特点，这也是很多人认为它好用的原因： 1. 超真实： 质感提升：图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”，皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位：人物表情不再僵硬或眼神空洞，能表现出更细腻、更有感染力的情绪，如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清：默认能生成 1K 分辨率图片，还支持到 2K，画面更清晰，结构更准确。 3. 超专业： 影像大师：能更精准地理解电影类型（如恐怖片、爱情片、公路片）和镜头语言（如大特写、鱼眼镜头、俯视视角）。 动漫高手：动漫风格更多元（日漫、国漫、皮克斯风等），细节更丰富，色彩更统一，告别“抠图感”。 文字设计：不仅能准确生成大字、小字，还支持超多字体（细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等），排版更专业、更有设计感。 4. 超智能：能更好地理解自然语言描述，简单的指令也能出好图，支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外，即梦 3.0 在文字处理方面表现出色，不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度，还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下，在中文场景中，其他模型可能存在一些局限性，如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型，在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。

“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台： 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素： 选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体，强调信息传达的清晰度和直接性。 此外，WaytoAGI 里有个离谱村： 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具： 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件，您可以参考： 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器，用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标：推荐 2. 在可穿戴方面，以 GenAI 硬件为例，Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息，比如： ，该榜单包含多个分类，数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。

以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 此外，还有 NotebookLlama：Meta 的播客生成教程，它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本，生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录，创造富有创意的内容，对转录进行戏剧化处理，提高互动性和吸引力，最终将文本转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：

以下是关于 AI 视频的基础知识： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI：即人工智能。 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习：一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因层数多而称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM：大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下为您介绍一些翻译插件和方法： 1. 提示词翻译副本 Alekpet： 插件地址：安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入，连接翻译文本节点即可使用。 链接：https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English： 用的百度翻译 API 方法如下： 下载节点压缩包，并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址：https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑，填您的 secretKey 在引号的 secretKey =""，保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法： DeepL（网站）： 点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 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」。 calibre（电子书管理应用）： 下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 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。 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）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、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）。 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。 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。

以下是一些免费好用的制作数字人短视频的软件及相关介绍： 1. 剪映： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。选择数字人形象时会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，软件会生成对应音视频并添加到轨道中。左下角会提示渲染完成时间，可点击预览查看效果。 为让视频更美观，可删除先前导入的文本内容，通过点击左上角“媒体”菜单并“导入”按钮选择本地图片作为背景，将图片添加到视频轨道上，并将轨道右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 2. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片，上传后效果在My Avatar处显示，点开大图后，点击Create with AI Studio进入制作，写上视频文案并选择配音音色，也可自行上传音频，最后点击Submit得到数字人视频。 3. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：免费版下载后有水印。 使用方法：点击网址，点击右上角Create vedio，选择人物形象，可点击ADD添加照片或使用给出的形象，配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频，最后点击Generate vedio生成视频，打开生成的视频可下载或分享。 4. KreadoAI： 优点：免费，功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击网址注册后获得120免费k币，选择“照片数字人口播”功能，点击开始创作，选择自定义照片，配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频，打开绿幕按钮，点击背景添加背景图，最后点击生成视频。

以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息： 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 集合 Deepseek 提示词方法论： DeepSeek R1 提示词系统完全指南： 核心原理认知： AI 特性定位：多模态理解，支持文本/代码/数学公式混合输入；动态上下文，对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）；任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别 + 内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 四要素模板。 格式控制语法：强制结构，使用```包裹格式要求；占位符标记，用{{}}标注需填充内容；优先级符号，>表示关键要求，!表示禁止项。 2 月 5 日社区动态速览： Deep Research 与 DeepSeek 区别解析：Deep Research 基于 GPT 4o 和 o3，具备 UI 交互和搜索功能，更擅长生成专业报告；而 DeepSeek 只是品牌名称，需搭配具体模型（如 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1），其集成搜索效果尚不及 Deep Research。 人工智能与人类智能的关系（官方文件译文）：该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布，探讨 AI 与人类智能的关系，提供了英文原文及中文译文，便于不同语言背景的读者理解。 Deep Research 前置模型提示词泄露：Deep Research 在任务前通过微调的 GPT 4o 交互并调用 research_kickoff_tool 补充上下文，用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。 Anthropic 禁止用 AI 写求职申请：Anthropic 要求求职者在申请过程中不得使用 AI 生成答案，以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。