请给我推荐一些中国能用（不需要翻墙）的信息检索AI

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。

AI 在信息检索领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为，AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前，在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词，甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题，很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代，AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中，有多种在信息检索方面表现出色的，比如： You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些专攻信息检索的 AI： 1. ChatGPT Plus：用户可以开启 web browsing 功能，实现联网检索。 2. Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot：作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI：提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 5. Dot：能够联网搜索信息，并根据用户的偏好将信息呈现和检索出来。 6. MiniAGI：基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理，可执行多种任务，如创建游戏、分析股票价格等，但没有长时记忆。 7. Embra AI Agents：面向企业和个人，是首个可通过 Mac App 访问的 AI 代理中心。 8. Height Copilot by Height：使工作流的管理更加自动化，帮助团队构建更好的产品。 9. Aomni：专用于信息检索而非内容生成的 AI 代理，能够在互联网上找到、提取和处理数据，无需 API，采用 AutoGPT 架构来智能规划查询，并确保正确的数据来源和多样化的结果。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些国内可替代外网需要翻墙的 AI 产品： 1. Kimi 智能助手： 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得较好。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 302.ai：如果不想折腾，尤其推荐国内用户使用。 3. XiaoHu.AI： 适合编程小白，对新手友好。 深度理解中国开发场景和技术生态。 完全免费，无需翻墙，流畅稳定。 具备完整 IDE 功能（代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等）。 网址：

目前国内不需要翻墙的 AI 编程开发工具主要有以下几种： 1. Trae 国内版：这是字节跳动旗下的国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型，具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性，网址为 Trae.com.cn。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供多种编程辅助能力。 3. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 此外，还有一些其他的相关工具，如 GitHub Copilot（需注意可能存在使用限制）、CodeWhisperer、CodeGeeX、Cody、Codeium 等，但这些工具的使用情况可能因地区和具体场景有所不同。您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看 https://www.waytoagi.com/category/65 。

以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具： 1. Mistral 发布的全新聊天应用：基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址： 。 2. 亚马逊实验环境平台：安全性和体验不错，在国内不用翻墙就可体验，对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型，无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时，您可以利用 AI 进行信息收集，例如与权威网站结合获取关键数据，辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，不过最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。

以下是一些不翻墙就可以使用的用于写亚马逊产品文案的 AI 工具： 1. Jasper.ai：这是一个商业文案写作平台。使用过程为：先选择文案的使用场景，Jasper.ai 会加载对应的模板，然后跟着模板步骤填写文案信息，最后生成完整文案并进行局部调整。 2. 目前市面上还没有专门针对亚马逊产品文案的特定 AI 工具，但一些通用的 AI 写作工具可能会有所帮助，比如利用 AI 进行市场分析、关键词优化、内容生成等方面来辅助撰写亚马逊产品文案。例如，利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，获取关键信息；通过 AI 推荐高流量、高转化的关键词来优化产品标题和描述；使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案等。

以下是一些不翻墙就可以使用的与文案创作相关的 AI 工具： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，旨在提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 需要注意的是，目前市面上大多数 AI 生成 PPT 都是按照如下的思路来完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 另外，为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》

在国内不翻墙无法直接使用 ChatGPT 。 ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型，是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，一个是 GPT3.5，一个是 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号就能使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月，还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 使用 ChatGPT 建议注册的账号： 1. 苹果用户：ChatGPT 账号、美区 AppleID、谷歌账号。 2. 安卓用户：ChatGPT 账号、下载 GooglePlay、谷歌账号。 国外很多软件支持谷歌账号一键登录，ChatGPT 也可以用谷歌账号登录，非常方便。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程也非常简单。但使用以上软件需要会科学上网。

党媒平台在以下方面可以利用 AI ： 1. 生成广告语：输入品牌信息，即可一键生成广告语及进行 AI 评分，生成质量高，内置联网搜索和 RAG 检索增强，生成符合分众的高质量广告语。 2. 创意设计： 基于分众广告海报和视频案例，利用 AIGC 的多模态能力进行批量高效的广告图生成、设计、编辑。 包含 AI 设计，通过对话方式表达设计需求，一键生成可编辑的图文音视频的多模态创意。 具备 AI 生图能力，利用文生图/图生图能力，并集成了 AI 抠图、扩图、改图、商品图等能力，解决各类营销场景素材生成需求。 拥有模板中心，基于广告营销的各类场景，内置数十万精选模板并支持强大易用的在线拖拽模式，极大降低了创意制作门槛。

Grok API 可以用在以下软件上： 1. 扣子工作流：可以用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，还能参考相关教程将扣子接入微信机器人，但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译：由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景，比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP：比如通过快捷方式接入 Siri。 此外，xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本，如 grok3beta、mini、fast 等，满足不同场景需求，上下文窗口达 131K，支持图像输入输出，但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。

以下是您可以利用 AI 使自己更强大的一些方面： 1. 学习：通过全面系统、易于理解的 AI 学习路径，了解 AI 从概念到应用等各方面知识。 2. 实践：例如尝试撰写结构化 prompt，进行 AI 绘画，实操相关案例等。 3. 关注动态：阅读通往 AGI 之路知识库，获取每日小互的推特阅读最新动态。 4. 探索创新：欣赏生成式视频案例，有机会自己动手制作视频。 您可以通过《通往 AGI 之路》知识库获取更详细的内容和指导，其涵盖了知识库及社群介绍、直播回放、课后作业等丰富资源。同时，您还可以关注相关的社交媒体账号，如 Twitter、小红书等，获取最新的信息和案例。

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。

以下是关于如何用好 AI 的一些建议： 1. 认识 AI ：将 AI 视为一个黑箱，只需要知道它是能理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是似人而非人的存在。当想让其实现愿望时，基于其“非人”一面，要尽可能通过语言文字压缩其自由度，清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法和所需的正确知识。 2. 针对不同场景的处理 ： 数据分析 ：将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 复杂问题 ：采用逐步深化和细化的方式提问，先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化。 3. 提供参考和学习内容 ：为 AI 系统提供大量数据和示例，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识。 4. 利用专业术语引导 ：在 Prompt 中使用专业领域术语，如法律术语，引导 AI 的回答方向。 5. 验证与反馈 ：对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确，符合相关要求。 6. 写作相关技巧 ： 显式归纳与列出想要的文本特征 ：在调试过程中逐步增加对文本特征的条件或描述，把握增加与删除的度。 通过描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本 ：直接点出所需文本类型常常出现的地方和类别。

大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下，APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计，以满足特定的用户需求；传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域，技术的突破和创新是关键，需要投入大量资源进行研发，并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之，不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。