智能表格分析、可视化的工具有哪些？

以下是一些可以允许您上传数据并进行多种多样数据可视化的 AI 工具： 1. GPT4 的代码解释器模式：您可以将文件上传到 AI，允许 AI 编写和运行代码，并下载 AI 提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析，创建各种文件、网页甚至游戏。您还可以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。 2. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 3. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 4. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建模型。 5. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 6. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 7. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 8. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 9. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 10. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 11. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，ChatGPT 在数据分析领域也有应用，在个性化分析中可以处理假数据，包括游戏流水数据、产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。但在实际业务中处理大量数据时，需要结合实际需求和场景审慎评估其适用性，并进行数据校验。

光流是指图像中像素点的运动速度和方向。它描述了图像中物体或场景在连续帧之间的运动情况。 计算光流的方法有多种，常见的包括基于梯度的方法、基于区域匹配的方法和基于相位的方法等。基于梯度的方法通过计算图像灰度的梯度来估计光流；基于区域匹配的方法则是在相邻帧中寻找相似的区域来确定光流；基于相位的方法利用图像的相位信息来计算光流。 光流的可视化表达方法通常有以下几种： 1. 向量场表示：用箭头来表示每个像素点的运动方向和速度大小。 2. 颜色编码：通过不同的颜色来表示光流的方向和速度。 3. 流线图：将光流轨迹以流线的形式展示。

以下是关于您提到的“可视化 AI 学习”的相关内容： 在数学学习方面： 1. 自适应学习系统：如 Khan Academy 结合 AI 技术，能提供个性化学习路径和练习题，精准推荐符合您能力和需求的内容。 2. 智能题库和作业辅助：像 Photomath 利用图像识别和数学推理技术，为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：例如 Socratic 借助 AI 技术，能解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，助您理解和掌握知识。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 关于 AI 的技术历史和发展方向以及当前最前沿的技术点： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：像元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涵盖模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 关于接入 OpenAI 的视觉模型 GPT4V： GPT4 Vision（通常缩写为 GPT4V）是 OpenAI 高级模型 GPT4 的创新功能，于 2023 年 9 月推出，能解释视觉内容和文本。它使用带有预训练组件的视觉编码器进行视觉感知，将编码的视觉特征与语言模型对齐，建立在复杂的深度学习算法之上，能有效处理复杂视觉数据。用户可以上传图像作为输入并询问有关图像的问题，这种任务类型称为视觉问答（VQA）。

以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的智能代码可视化工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，其提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建上述视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 另外，ChatGPT 的代码解释器插件在数据分析与可视化方面也有出色表现。在现代企业和研究环境中，它通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib，极大简化了数据分析和可视化过程。用户能以自然语言请求指导其进行数据操作和生成图表。例如，市场分析师可分析产品销售数据并展示不同地区销售表现，环境科学家能分析气温变化数据等。但存在中文图示可能无法显示且需上传字体文件的问题，目前暂未解决。

以下是一些可以用于数据结构代码可视化的工具： 字节 Coze 本质上是「AIfirst aPaaS」，Bot Builder 属于此类，它把实现一个应用所需的不同类型代码（如数据、状态、API 调用、逻辑、UI 等）用不同的可视化工具来实现，生成的是「配置」，创建的「应用」一部分作为「配置」存储和运行在 Bot Builder 平台自身，一部分存储和运行在各种 Chatbot 平台（如 ChatGPT）。 在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，有拖放界面。 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（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。

以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等实现数据可视化的 AI 工具和传统工具： 1. PlantUML：通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，辅助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 5. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，如逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 6. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 7. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 8. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 9. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 10. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些可以智能处理 Excel 表格数据的网站和工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如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，用户可通过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，除公式生成外，还可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。 另外，关于使用 coze 做智能报表助手的实现过程：用户上传 excel 后，在工作流中拿到 excel 连接，写插件通过 url 下载当前 excel 并读取数据。起初打算把解析出来的 excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出错。后改为把 excel 转换为数据表，用大模型把用户问题转换为 sql，准确率高。coze 不能动态创建表，所以写服务在动作流里调用，根据 excel 的 url 动态创建表并插入数据，把表名存到 coze 数据库。再根据数据库表字段信息，用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。拿到 sql 后，用插件动态执行查询数据，根据标题和数据用大模型转换为绘制 echarts 图表的参数。绘制图表时，官方插件生成的图表有点模糊，可自己写插件，放大图片提高清晰度。

以下是智能识别图片或文本内容并格式化录入表格的方法： 1. 可以使用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记进行录音转文字，以钉钉闪记为例： 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要，获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 2. 该场景对应的关键词库（12 个）：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 3. 提问模板（3 个）： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整

以下是一些可用于生成表格的 AI 工具： GPT3.5 Tableinator：输入主题，它将生成带有维基百科链接的信息表，但需要使用自己的 Open AI API key。来源： Excel Labs：Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，以聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、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 中以提高效率和智能化水平。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，暂时没有关于将表格导入 Jupyter Notebook 并画图的相关内容。您可以通过以下一般步骤来实现：首先，确保您的表格数据格式是常见的格式，如 CSV 等。然后，使用 Python 的相关库，如 Pandas 来读取表格数据。接着，根据您想要绘制的图形类型，选择合适的绘图库，如 Matplotlib 或 Seaborn 等，并按照相应的语法和参数进行图形绘制。

在 Jupyter Notebook 中，要将一个表格导入并制作成折线图，您可以按照以下步骤进行操作： 首先，确保您已经安装了所需的库，如 `pandas` 和 `matplotlib` 。 然后，使用 `pandas` 库读取表格数据。假设您的表格文件是 CSV 格式，您可以使用以下代码： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv ``` 接下来，使用 `matplotlib` 库绘制折线图。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot 'x_column' 和 'y_column' 是您表格中用于绘制折线图的列名 plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show ``` 请将 `'your_file.csv'` 替换为您实际的文件路径，将 `'x_column'` 和 `'y_column'` 替换为您表格中对应的列名。

要将 PDF 或 TXT 里的内容非人工地整理成表格或按照文件里的标题整理入 Notion 的知识库，可以按照以下步骤进行操作： Notion 上传方式： 1. 在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。 2. 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。 在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。 选择要导入的数据，然后单击下一步。 3. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 4. 单击下一步完成内容上传和分片。 自定义上传方式： 1. 在文本格式页签下，选择自定义，然后单击下一步。 2. 输入单元名称，然后单击确认。 3. 单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。 4. 单击保存。

生成式人工智能在义务教育阶段的应用较为广泛，以下为您详细介绍： 教学方面： 自适应学习：可根据学生的学习情况调整教学进度和内容。 智慧课程：例如清华的相关探索。 AI 助教：能够精准回答学生问题，协助教师工作。 为教师提供数字资源。 教育的不同时代特点： 口传时代：通过口诀、歌谣、神话故事等在生活场景、部落仪式中，以口耳相传、身体力行示范等方式传授生存技能和传承部落文化。 手抄时代：借助私塾、官学、书院等，通过手抄本，以背诵领会、注疏评点等方式掌握典籍知识。 印刷时代：在学校、课堂、图书馆等场所，利用印刷书籍，通过讲授说理、考试评价等方式进行启蒙教育和专业教育。 电子媒体时代：在课堂、演播室等，通过广播电视教材、函授讲义等，开展基础教育、职业教育等。 数字媒体时代：利用互联网等进行教学。 技术相关： API 方式比网页版 ChatGPT 可控性更高，可控制候选词汇数量等。 预训练内容包括编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等，但不包括期刊论文数据库。 Transformer 是一种机器学习模型，可并行计算、压缩知识。 随着大语言模型规模增大，会展现出如推理、跨任务泛化等复杂能力。 高等教育领域的影响： 生成式人工智能对高等教育的影响大于基础教育，因其可能出现“幻觉”，成人更具判断能力。 典型应用场景包括让学生分析整理人工智能生成的答案以训练批判性思维，或让其扮演辩论对手以建立全面认识。 可能改变学校教育培养目标，如减少对事实性知识的学习，更注重方法论等元认知策略。但过度依赖机器可能带来人类被自然淘汰的风险，高等教育需关注在科技进步中保持和发展人类智慧。 需要注意的是，目前生成式人工智能在义务教育阶段的应用仍需谨慎，充分考虑其可能带来的影响，并合理引导学生正确使用。

以下是为您提供的人工智能不能超越人类智能的二辩稿子： 虽然 GPT4 等技术代表了向通用人工智能（AGI）的进展，但仍存在诸多局限性。例如，GPT4 在智能的某些衡量标准如规划方面不太清晰，缺少“快速学习和从经验中学习”的部分，且存在幻觉问题、基本算术错误等已知缺陷。尽管它在许多任务上达到或超过人类水平，但其智能模式显然不像人类。 生成式 AI 的革命带来了大语言模型，然而人类面对这种人造智能时会产生警觉，关于如何使用和控制这些黑箱模型存在激烈争论。目前科技公司研发的方向是训练辅助人类的超级智能助手，而非自我改进升级的超级自能体，以实现 AI 渐进式融入社会。 总之，当前的技术表明，人工智能在很多方面仍无法超越人类智能，且在未来的发展中需要受到合理的约束和引导。

欧盟《人工智能法案》相关内容如下： 内容全文：全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务；ChatGPT 等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的；用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统被视为高风险；规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用，并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 谈判通过：2023 年 12 月 8 日，欧盟 27 个成员国的谈判代表通过了该法案，仍需经历 12 24 个月的立法程序方可生效。 要点解读： 风险等级与分级管理：开创性地提出“分级管理”，将 AI 产品划分为不可接受的风险（完全禁止）、高风险（投放前严格管控，履行安全评估义务，活动记录可追溯）、有限风险（透明义务）、极低风险（不做干预）四个等级。 通用模型限制与开源模型豁免：对大型、强大的通用模型有部分限制，同时通过了对于开源模型的广泛豁免。 责任主体的细分：将“经营者”拆分为“提供者、授权代表、分销商、进口商、部署商”等主体，明确不同风险下各类经营者的义务。 高额罚款：不遵守规定的公司，将被处以最高 3500 万欧元或全球营业额 7%的罚款。 主要分歧点：是否应允许执法部门使用面部识别或其它类型的生物识别技术来实时/回顾性地识别人员身份，该条款因打击儿童性犯罪与恐怖袭击等恶性案件的理由而得到部分豁免。

具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。 具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜： |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量（万）|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量（万）|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。

以下是关于您需求的相关内容： 生成式人工智能能够生成文本和图像，涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术品等。它使用复杂的机器学习模型根据先前的单词序列或图像描述预测下一个单词或图像。例如，GPT3 用于文本，DALLE2 用于图像。 生成式人工智能模型多样化，可以接收图像、较长文本格式、电子邮件、社交媒体内容、录音、程序代码和结构化数据等，并输出新内容、翻译、问题答案、情感分析、摘要甚至视频。 像 Midjourney 这样的工具，杰森·艾伦使用它花了 80 多个小时制作 900 多个版本的艺术作品，并通过多种手段改进结果。 此外，Butterflies AI 是一款人类与 AI 共存的社交软件，具有独特的特点，如可以使用图像生成、创建角色容易等，但也存在一些问题，如部分角色外观不一致等。

以下是关于智能体搭建的教程： 智能体的基本概念： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计直接影响其表现和输出结果。 动手实践： 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）开发智能体。 步骤： 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 开始调试智能体并发布。 以扣子（Coze）为例： 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建各类问答 Bot。 开发步骤： 为 Bot 设定人设与回复逻辑。 为 Bot 添加技能，如为获取 AI 新闻的 Bot 添加搜索新闻的接口。 测试 Bot 是否符合预期，可在预览与调试区域进行，可清除对话记录。 完成测试后发布 Bot，在编排页面右上角单击发布，输入发布记录并勾选发布渠道。 更多内容可访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

要比较顺畅地使用目前 AI 领域的大部分工具，以下是一些电脑配置方面的建议： 笔记本电脑方面： 主流的 AI 笔记本电脑通常是专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。 这类笔记本一般配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘。 知名品牌包括微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro、微星（MSI）Creator/Workstation 系列、技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列、戴尔（Dell）Precision 移动工作站、惠普（HP）ZBook 移动工作站、联想（Lenovo）ThinkPad P 系列。 通常采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。 同时也预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。 但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身的 AI 应用需求和预算情况选择合适的型号，同时关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 另外，在硬件组装方面，如果是组装具身对话机器人，需要准备的工具包括： 一台电脑和一台 iPhone（安卓目前不支持）。 剪刀、钳子、小十字螺丝刀。 单面胶、双面胶。 优先推荐双头 TYPEC 数据线连接电脑和 arduino，其次是 USB TYPEC 数据线，多备几条，注意充电线不一定是数据线，要确保可传输数据。

以下是一些可以将网页中视频内容摘取下来的方法和工具： 1. 对于 B 站有字幕的视频： 安装油猴脚本：。 安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，包括带时间和不带时间的。 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 2. 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用，都是通过获取视频字幕来实现的。 另外，为您补充一些相关信息： 文字生成视频的 AI 产品有：Pika、SVD（Stable Diffusion 的插件）、Runway（收费）、Kaiber、Sora 等。更多的文生视频的网站可以查看。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

目前常见的可以提取视频文案与台词的 AI 工具或平台有： 1. 剪映：不仅是一款视频编辑软件，也具备一定的视频内容识别和提取文字的功能。 2. 网易见外工作台：提供视频转写等服务。 但需要注意的是，不同工具或平台的提取效果和准确性可能会有所差异，您可以根据自己的需求进行选择和尝试。

以下是一些可以提高 AI 代码编写效率的工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，还有以下工具在代码相关方面具有特定功能： 1. Cursor：AI 增强的代码编辑器，通过对话式 AI 和自然语言命令提升开发者效率，包括 Copilot++功能，可预测下一个代码编辑，并允许通过 CmdK 命令快速修改代码。您可以免费试用：https://www.cursor.com/pricing 。 2. Warp：基于 Rust 的现代终端，内置 AI 功能。可通过自然语言描述运行命令，智能加载 AI 命令建议，简化命令行操作。Warp AI 每月提供 100 次免费请求，升级至团队计划后可解锁更多请求次数。了解更多信息，请访问定价页面：https://codesubmit.io/blog/aicodetools/warp.dev/pricing 。 在软件架构设计中，用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持创建逻辑视图。 4. 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。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。

以下是一些能够直接生成前端代码的工具： 1. Vercel v0：已向所有人开放，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。例如，群友“嘴替笔记苏谨深”试用后效果不错，可生成标准安卓的天气预报截图，且输出代码有 react 和 html 两种格式。您可以通过 https://v0.dev/ 了解更多。 2. ChatGPT + 云原生服务 Laf：Laf 是一个 Serverless 框架，提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。搭建步骤包括添加环境变量输入您的 apikeys（apikeys 获取地址：https://platform.openai.com/ ），注意免费流量和是否过期。上传打包后的前端静态资料代码，上传后直接访问右侧的域名即可。详情可参考：https://laf.dev/ 。 此外，Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev，通过语言描述生成界面代码，可直接预览和调整生成的代码，完成后能复制或在 Vercel 上面部署。目前只能生成 React 和 HTML，由的能力组成，目前需要加入等待列表。

以下是一些做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 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，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下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 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，有人使用 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 这 3 个工具完成了 PPT 制作。