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有哪些信息采集的AI

Answer

以下是一些信息采集的 AI：

  • 在欧盟相关法规中，提到了由委员会或市场监督机构根据《AI 法案》（特别是第 62 条）或其他相关文书收集的信息，以及支持评估《AI 法案》和相关报告的信息和分析。
  • 4 月动态中提到的新产品：
    • JamGPT AI Debug 小助手，网址：https://jam.dev/jamgpt
    • ChatGPT-2D 用于生成二维知识图谱，网址：https://www.superusapp.com/chatgpt2d/
    • Motörhead by metal 用于 LLM 的开源内存和信息检索服务器，网址：https://github.com/getmetal/motorhead
    • 网页抓取工具：Hexomatic 网址：https://hexomatic.com/ ；WebscrapeAI 网址：https://webscrapeai.com/ ；Kadoa 网址：https://www.kadoa.com/
    • 个人数据处理工具：非结构化数据处理 - Bloks 网址：https://www.bloks.app/ ；文本处理 - Lettria 网址：https://www.lettria.com/ ；数据处理 - Quadratic 网址：https://www.quadratichq.com/?ref=producthunt
  • 能联网检索的 AI 有：ChatGPT Plus（开启 web browsing 功能）、Perplexity、Bing Copilot、You.com、Neeva AI 等。这些 AI 搜索工具结合了 AI 技术和搜索引擎，提升了数据集命中预期，为信息检索带来更多可能性。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【立法提案】《欧盟人工智能责任指令》.pdf

[heading1](AI Liability Directive)[heading2](Text with EEA relevance)[heading3]entirely.8[content][heading4](Article 21).[content]– information collected by the Commission or market surveillance authoritiesunder the AI Act(in particular Article 62)or other relevant instruments;– information and analyses supporting the evaluation of the AI Act and thereports to be prepared by the Commission on implementation of that Act;– information and analyses supporting the assessment of relevant future policy

4月动态｜78个AI新产品

? JamGPTAI Debug小助手。? https://jam.dev/jamgpt? ChatGPT-2D使用ChatGPT生成二维知识图谱。? https://www.superusapp.com/chatgpt2d/? Motörhead by metal.用于LLM的开源内存和信息检索服务器。? https://github.com/getmetal/motorhead网页抓取过去两周，冒出了许多AI驱动的网页信息自动抓取工具，虽然当前用Gen AI做网页抓取并非主流技术方案，但其优势也是显而易见的，例如，可以更好地理解分析非结构化数据，实现更精准的抓取。以下是三个比较受欢迎的AI网页抓取小工具：✅ Hexomatic ? https://hexomatic.com/✅ WebscrapeAI ? https://webscrapeai.com/✅ Kadoa ? https://www.kadoa.com/[heading4]个人数据[heading5]✅非结构化数据处理- Bloks[content]个人笔记、任务列表和会议记录自动处理。? https://www.bloks.app/[heading5]✅文本处理- Lettria[content]个人文本材料处理。? https://www.lettria.com/[heading5]✅数据处理- Quadratic[content]使用AI、Python、SQL和公式分析个人数据。? https://www.quadratichq.com/?ref=producthunt

问：有没有能联网检索的AI？

是的，存在能联网检索的AI。这些AI通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，以提供给用户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，它结合了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，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。这些AI搜索工具的出现，标志着在信息检索领域的一个重要发展，它们通过结合AI技术和搜索引擎，大幅提升了数据集命中预期，并为实际应用带来了更多可能性。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
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。
2025-05-09
围棋AI
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。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
学AI上钉钉
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。
2025-04-19
AI术语解释
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。
2025-04-18
如何用coze创建工作流 采集生成视频号内容
以下是使用 Coze 创建工作流采集生成视频号内容的步骤： 1. 安装 Coze Scraper 扩展程序至浏览器，完成安装后可手动采集要上传到扣子知识库的内容。更多关于知识库的内容，详情请参考。 登录。 在左侧菜单栏，选择一个工作区。 在工作区内，单击知识库页签。 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 在知识库页面，单击新增单元。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 2. 创建工作流： 登录到您的 Coze 账户，导航至个人空间页面。 在个人空间页面上，点击“工作流”按钮，系统会展示之前创建的工作流列表。 在页面的右上角，点击“创建工作流”按钮，打开创建工作流的界面。 在创建工作流的页面上，填写工作流的名称（必须使用英文字符）和描述（一段简洁的文本，帮助模型理解工作流的功能和用途以及触发情境）。 完成必填项后，系统将自动跳转到工作流的编辑页面，其中预设并配置了开始节点和结束节点。开始节点是用户输入内容的起点，结束节点是收尾角色，无论工作流中进行了哪些操作，最终都必须通过结束节点来完成。系统强制要求在工作流的最后步骤中包含结束节点，只有当整个流程的最终动作指向结束节点时，工作流才能够进行试运行和正式发布。 在工作流编辑页面的左侧，有组件库，包括大模型组件（用于执行复杂的数据处理任务）、代码组件（允许运行自定义代码段）、消息组件（用于发送或接收消息）、数据库组件（与数据库交互，执行查询或更新操作）、选择器组件（用于在工作流中进行条件判断和分支选择）。
2025-03-25
数据采集 存储规范
以下是关于数据采集和存储的规范： 风险评估：GDPR 规定数据控制者或处理者所进行的数据处理应当符合初始收集时的目的。企业在核查目标业务领域的数据使用和处理环节时，要比较数据使用和处理的目的、范围、主体等内容相对于初始收集时是否有变化。若有变化，需在使用和处理数据前对数据主体重新告知并取得合法有效同意。 遵循准确、必要、及时原则：数据处理应遵循准确、必要、及时的原则，并以相关、必要为限度。企业在核查时，要判断数据处理与收集目的的相关性、发生时间以及是否为实现收集目的所必要。 确保数据主体限制数据处理的权利：GDPR 明确数据主体有权限制数据控制者或处理者对其数据的处理活动。企业要核查是否建立特定机制或提供途径，确保数据主体在特定情形（如质疑数据准确性、数据处理非法且反对删除数据等）下可限制处理。 确保数据主体反对特定数据处理的权利：GDPR 明确数据主体有权反对数据控制者或处理者的特定数据处理活动。企业要核查是否建立特定机制或提供途径，确保数据主体在特定情形（如直接营销、数据画像等）下有权反对特定数据处理。 数据的存储：需遵循相关法规和标准进行规范存储。
2025-03-25
如何基于你的模型对一台工业设备（钢板划线印字装备）进行故障诊断和预测性维护，从以下几个方面进行分析 1.技术栈：数据采集与通讯，数据库，算法，前端，微服务、应用等，并进行软件选型 2.硬件选型：工业设备、边缘计算设备，软件部署硬件，分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性：要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性：考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性，若以此进行招标，如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
用cursor做网页采集文章插件总是报错怎么办
当使用 Cursor 做网页采集文章插件总是报错时，您可以参考以下内容： 1. 技术架构方面： 采用前后端分离架构，后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑，前端为 Chrome 浏览器插件，提供轻量级交互界面。 2. 工作流搭建方面： 配置核心组件，包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版（注意 markdown 里图片的渲染格式），注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 3. 可视化界面和 chrome 插件开发方面： 使用 Cursor 开发时，要有架构思维，懂得如何向 AI 描述想要的东西，在实践中学习。 对于 Coze 关键数据，要获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。查看 Coze 的 api 开发文档，查看执行工作流的实例，需要两个关键参数，即令牌密钥和工作流开发代码。在工作流界面获取工作流 id，让 Cursor 根据相关内容写一个调用 Coze 工作流的服务，注意声明入参为 article_url 以及让 Cursor 注意中文编码。 4. 报错处理方面： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，查看报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-06
数据采集的AI工具
以下是为您整理的关于数据采集的 AI 工具的相关信息： 宝玉日报：数据收集采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合，并结构化提取数据。报告拆分按任务需求分步完成，使用 Excel 等工具进行数据处理。分析与写作中，AI 辅助分析并提供初步文字撰写，但需人工主导校验关键内容。亮点在于把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。相关链接：https://baoyu.io/blog/aiwriteprofessionalregionaleconomicreport Istra 发布的 Pixtral Large 124B 聊天应用：特点是免费使用的大型多模态模型，支持网络搜索、写作画布、Flux Pro 画图。亮点是网络搜索和画图功能实用且强大，适合多场景需求。相关链接：http://chat.mistral.ai 、https://chat.mistral.ai 、https://x.com/dotey/status/1858644663046930601 RPA+财务税务问答机器人：以在京东查询感冒灵并采集价格为例，通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤，采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。
2024-12-22
从网站、公众号等做数据的采集能否用大模型进行接卸搞定
数据采集可以通过大模型来辅助，但要完全依靠大模型来解决所有问题可能并不现实。大模型通常用于处理自然语言理解、文本生成、图像识别等任务，在数据采集方面可以发挥以下作用： 1. 内容抽取和识别：大模型可以帮助识别网页、公众号文章等的关键内容，提取需要的信息，例如标题、摘要、正文内容等。 2. 语义理解：大模型可以帮助理解文本内容的含义，从而更准确地判断网页或文章的相关性、质量等，有助于筛选出更有价值的数据。 3. 图像识别：如果涉及到图像数据的采集，大模型可以用于识别图像内容，从而帮助自动化地筛选出符合要求的图像数据。 4. 数据清洗和预处理：大模型可以用于自动化地清洗和预处理采集到的数据，例如去除重复内容、规范化格式、纠正错误等。 但需要注意的是，虽然大模型在某些方面可以提高数据采集的效率和准确性，但在实际应用中可能还需要结合其他技术和手段，例如规则引擎、数据抓取工具、人工审核等，才能更好地完成数据采集任务。此外，数据采集涉及到的网站、公众号等也可能会有反爬虫机制，需要针对性地处理和应对。因此，综合利用大模型和其他工具技术，可能更有利于完成复杂的数据采集任务。
2024-04-16
我想了解最新的ai的即时信息（最新资讯与ai工具）
以下是为您提供的最新 AI 即时信息和工具： 4 月 1 日 AI 资讯： 【AI 模型及应用】 OpenAI：将会开源一个推理模型，ChatGPT 即将推出推理强度控制选项，Gpt4o 生图能力面向免费用户。 Gemini 2.5 Pro：免费使用，任何人都可以使用 Canvas 进行编码和创作。 【AI 视频】 Higgsfield：发布 50 多个电影级摄影机动作预设，提升动态镜头表现力。 luma：为 Ray 2 引入摄像机运动概念，可基于预设镜头并组合编辑。 Remakes：支持基于用户上传图像直接编辑，并融合 Remade 视频特效，简化创意流程。 Meta：宣布推出 MoCha 系统，实现电影级说话角色合成效果。 【AI 3D】 HSMR：推出从单张图像重建人体 3D 骨骼和网格模型的系统。 krea：引入 AI 3D 生成能力，扩展其创意工具的功能范围。 PGC：推出基于物理的单一姿势高斯布料模拟技术，提升数字服装的真实感。 【AI 音频】 MiniMax Audio：发布全新 Speech02 语音模型，提升语音合成质量。 3 月 19 日 AI 资讯： 【AI 模型】 英伟达：发布全球首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1 及相关 GTC 信息。 谷歌 Gemini：放出了两个功能 Canvas 和 Audio Overview。 【AI 视频】 STAbility AI：发布 Stable Virtual Camera，2D 图像转化 3D 视频。 Domo AI：推出“图片说话”功能，带口型匹配。 【AI 3D】 Roblox：推出 AI 3D 技术 Cube 3D。 Claude MCP Unity 版本推出。 【AI 音乐】 AI 音乐工具 Udio：推出 v1.5 Allegro。 LVAS Agent：基于多智能体协作的长视频音频合成。 获取 AI 资讯的渠道： 公众号：超时空视角、AI 替代人类。 小红书/抖音：EverAI。 B 站：Ever AI 酱（这里会有教程及 AI 工具界面操作）。 关于“通往 AGI 之路”知识库和社区平台： WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 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。 社区定期组织活动，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。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目前合作过的公司/产品包括阿里云，通义千问，淘宝，智谱，支付宝，豆包，火山引擎，marscode，coze，堆友，即梦，可灵，MiniMax 海螺 AI，阶跃星辰，百度，Kimi，吐司，liblib，华硕，美团，美的，360，伊利，魔搭，央视频，Civitai，Openart，Tripo3D，青椒云等。
2025-04-10
如果面试AI产品经理岗位，我的简历应该如何介绍对应的AI项目？目前我在做的是一个AI深度解读的功能，用户通过报告页面进行深度解读，进入后触发AI与用户的沟通，根据沟通信息，将用户的一些情况写在病历信息中，最终发给医生
以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！
2025-04-01
扣子设置了微信客服机器人，如何实现机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息。
要实现微信客服机器人按时自动向微信群发布图片或文档等信息，您可以按照以下步骤进行操作： 前提条件： 1. 已开通了。 2. 已搭建了 Bot。 步骤一：获取微信客服配置信息 1. 登录平台。 2. 单击企业信息，然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置，然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后，先不要关闭该页面。 步骤二：在扣子中配置微信客服信息 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 找到微信客服渠道，然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID，然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey，然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后，先不要关闭该配置窗口。 步骤三：配置回调地址 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面，输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格，空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面，复制 secret。 3. 单击客服账号，复制账号。 步骤四：发布 Bot 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面，输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息，然后勾选微信客服渠道，再单击发布。 4. 发布完成后，单击立即对话登录微信客服，体验 Bot 效果。 常见问题： 1. 收不到机器人回复消息怎么办？ 可尝试通过以下方法解决： 查看微信客服的启用状态：登录，在应用管理页面，点击微信客服。确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能，需要关闭。关闭后，该应用在工作台入口将被隐藏，员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题，可以发送邮件至 [email protected] 反馈。
2025-03-30
问题定义： 1. 核心问题陈述：创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息：公司举办AI创新大赛，个人参赛，主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能，公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定：聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求： 1. 内容范围： - 必须包含：整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
推荐一些优质AI信息源，X上的
以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源： 1. 在，Grok 能通过 X 平台实时了解世界，还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，独具幽默回答模式，可避免恶意提问，留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版，这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外，AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-28
图片信息提取
图片信息提取主要包括以下几个方面： 1. 实现工作流： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 零代码版本：选择 Coze 平台，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，封装图片理解大模型和图片 OCR 为工作流插件。 2. 银海的工程视角 TrickleOnWeChat 方案： 设计信息整合和提炼的 Prompt 提示词，将 OCR 文本信息与图片识别信息关联整合，按信息分类分析方法整理并按指定格式输出，增加标签分类。 3. 星流一站式 AI 设计工具： 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能包括推荐（根据生图参数推荐）、热门（推荐浏览量最高的图片）、搜索（输入描述进行图像搜索）。 图像调取包括点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”，生图参数调取包括整体调取（点击“发送到生成器”调取全部参数）和单个调取（点击右侧单独的发动键调取单个参数）。
2025-03-24