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本地化的AI助手有哪些

Answer

以下是一些本地化的 AI 助手：

  • 在移动端，人工智能助手 Luzia 首次亮相排名第 25 位，该公司声称在全球拥有 4500 万用户，主要为西班牙语使用者。Luzia 最初是基于 WhatsApp 的聊天机器人，于 2023 年 12 月推出了独立的移动应用程序。
  • 字节跳动的产品：
    • 教育科技平台 Gauth，排名第 44 位。
    • 机器人构建器 Coze，排名第 45 位。
    • 通用助手豆包，在移动榜单上排名第 26 位，其网站为 doubao.com 。
    • 照片和视频编辑器 Hypic，第 19 名。
    • 助手 Cici，第 34 名，在移动端是豆包的英文版。

此外，还有一些与编程相关的 AI 工具：

  • 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。
  • 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。
  • 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。
  • CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。
  • 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。
  • 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。
  • Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在提高编程效率和准确性。

更多辅助编程 AI 产品，可查看：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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Top100 AI 消费者应用（第三版）

在移动端，人工智能助手[Luzia](https://apps.apple.com/us/app/luzia-your-ai-assistant/id6472703434)首次亮相排名第25位——该公司[声称](https://jobs.lever.co/luzia/fbc75db6-d0b4-4507-a9cc-151a99c0a7ef)在全球拥有4500万用户，主要为西班牙语使用者。Luzia[最初是](https://techcrunch.com/2023/10/20/luzia-lands-10-million-in-funding-to-expand-its-whatsapp-based-chatbot/)基于WhatsApp的聊天机器人，但于2023年12月推出了一款独立的移动应用程序。TikTok的母公司字节跳动正在进军基于Web的AI产品。该公司的三款应用首次出现在我们的榜单上：教育科技平台[Gauth](http://gauthmath.com/)（排名第44位）、机器人构建器[Coze](http://coze.com/)（排名第45位）和通用助手[豆包](http://doubao.com/)（排名第47位）。[豆包](https://apps.apple.com/cn/app/%E8%B1%86%E5%8C%85-%E6%8A%96%E9%9F%B3%E6%97%97%E4%B8%8B-ai-%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8A%A9%E6%89%8B/id6459478672)也首次出现在移动榜单上，排名第26位。除了豆包，照片和视频编辑器Hypic（第19名）和助手Cici（第34名）也是字节跳动的产品，在两个榜单上共占据6个席位。这些应用针对不同的地理市场；在移动端，Cici是豆包的英文版。

问：AI 怎么和宠物结合？

我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径：1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉，可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议：1.掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术2.了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识3.关注业内先进的AI+宠物应用案例，学习其技术实现4.尝试开发简单的AI宠物应用原型，并不断迭代优化总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合AI技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

问： 有没有写代码或辅助编程的 AI 产品？

当然有，以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具：1.GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。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，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。3.CodeWhisperer：亚马逊AWS团队推出的AI编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX：智谱AI推出的开源的免费AI编程助手，该工具基于130亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。5.Cody：代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手，该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。6.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，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium：一个由AI驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助！

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
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
AI本地化部署
AI 本地化部署主要包括以下内容： 目前市面上的 AI 有线上和线下本地部署两种方式。线上部署出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，但出图分辨率受限；线下部署可自己添加插件，出图质量高，但使用时电脑易宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 线上和线下平台可结合使用，充分发挥各自优势。线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。具体操作如在在线绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配创作使用的模型、lora 和 tag，截取游戏人物底图将线上算力集中在人物身上，多批次、多数量尝试不同画风得出符合游戏的模型+lora 组合，最后在 C 站下载对应模型到本地加载部署即可生图。 此外，Mistral AI 推出的 Mistral Saba 模型可本地部署，适用于单 GPU，能保障数据隐私。
2025-03-27
我想搭建个人rag知识库，实现本地化部署，可以调用本地大模型去分析知识库的内容进行解答
以下是搭建个人 rag 知识库并实现本地化部署，调用本地大模型分析知识库内容进行解答的详细步骤： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 访问相关网址，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一）。 3. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现与大模型对话。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、本地知识库进阶 1. 若要更灵活掌控知识库，需使用额外软件 AnythingLLM，其包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后进行测试对话。 三、RAG 是什么 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括非结构化、结构化数据及代码等。 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“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题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生成更合理的答案。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中，便于后续处理。
2025-03-25
deepseek本地化部署
DeepSeek 的本地化部署相关内容如下： 拥有云服务器时的本地部署方法及满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 此外，还包括以下相关内容： 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。R1 模型通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。并且 Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 阿里云派平台：以云基础设施和 GPU 算力资源为底层，搭建 AI 框架并做优化，提供一键式快捷部署工具等。与百炼不同，它开放更多自由度，租户数据隔离。很多大模型在此训练，支持多机分布式部署等，既面向企业，也适合个人创业者，不同应用定价有差异。
2025-03-10
进行DeepSeek本地化部署有哪些方法？
进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。
2025-03-08
我想完全本地化部署deepseek，然后，将我的文档，文本，图片等内容丢给它训练，微调。我要完全本地化，因为我的文档设计隐私。我要免费开源流程。如何实现，
要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。
2025-03-04
企业本地化部署AI
企业本地化部署 AI 主要包括以下方面： RPA 与财务税务问答机器人：RPA 与 AI 结合具有多种应用和优势。操作流程简单，无需代码，适合小白和无 IT 经验者。有众多应用案例，如奥康和方太在各部门的订单处理等操作中搭建了大量脚本。封装了众多组件，还可通过触发器设置机器人每天工作。数字化包括标准化、自动化、RPA 加 AI 使机器人更智能三个阶段，交付的是动态能力，让用户自己搭建机器人。产品可本地化私有部署，面向企业有费用，私有化部署能保障数据安全，企业大模型可封装调用。RPA 有容错处理方式，但受多种因素影响。 LangChain 与 NVIDIA：NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。支持广泛的 AI 模型，基于强大的推理引擎和技术构建，提供无缝的 AI 推理体验。其自托管特性可保障数据安全，提供预构建容器，具有可扩展性。开始使用 NIM 可在 NVIDIA API 目录中获取多种 AI 模型，它是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分。 从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人：以 windows10 系统为例，安装环境时先在系统中输入“cmd”打开命令窗口，确认是否有 python 和 pip。若没有则需安装，如安装 python 可下载安装包。部署项目时下载 COW 机器人项目并解压缩。
2025-03-02
我想要一个助手，能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手，可以通过以下步骤实现： 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开提供的函数计算应用模板，参考相关图示选择直接部署，并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，此时网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 此外，零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题，决策链设计包括： 1. 加权得分计算：将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘，然后求和，得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析：考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析：为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析：将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中，包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括： 1. 敏感性分析：通过调整不同因素的权重，检验决策是否稳健。 2. 情感检验：反思个人对每个选项的情感反应，并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议：基于前面的所有分析，提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作： 假设您是一名在职的产品经理，想跳槽并拿到两个不错的 offer，向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题，决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后，决策助手开始定义基本的评估标准，并让您审核，还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后，决策助手对每个选项进行评分，评分采用 1 到 10 分的制度，涵盖所有评估标准。评分完成后，决策助手会整理出一个清晰的表格，包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容： 市面上有很多 Prompt 框架，框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景（所需角色、具备的能力和资源）、问题目标（期望的输出结果和验收标准，如提供商务谈判的完整过程）、提供的资料信息、限制条件（如预算限制等）、角色技能（为目标服务所需调动的技能，如熟悉某个领域的商业案例）和工作流（解决问题时需完成的任务步骤，如信息收集、谈判策略设定等）。细致的内容可能得到更好的结果，但也可能限制可能性，这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面，体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践，写出自己的一条 prompt 及对话分享出来，提交格式为创作思路和目标｜prompt 展示｜输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化，其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，提到了在不同学段和学科的应用场景，以及向 AI 大模型提问的问题设计，还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
有哪些论文阅读助手相关的预置提示词
以下是一些论文阅读助手相关的预置提示词： 论文内容总结方面：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高梳理效率。例如：阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容，而大模型可以结合有效的提示词，迅速总结概括文档，从而节省时间。 论文内容翻译方面：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色方面：精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。比如针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 此外，还有以下相关提示词： Claude2 中文精读方面：零提示生成直接引用，如提示以获取相关引语。文档摘要或文本+直接引语通常能使答案更准确。 小七姐的教程中提到：比如让 AI 帮阅读文档时，可以写如“于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！”的提示词。还可以选择如“情境:”这样的基础提示词框架入手。
2025-04-08
作为财务人员，可以开发什么样的AI助手
作为财务人员，可以开发以下类型的 AI 助手： 1. 税务方面： 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题。 结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。 2. 日常工作方面： RPA 流程自动化机器人，可替代电脑办公中的重复有逻辑工作，如开票、网银流水下载等，为企业降本增效。 财经数据分析助手，能分析和解释财经数据，提供投资建议。 风险评估模型，进行财务风险评估和预测。 自动化金融报告编制，自动化编制和解读财务报告。
2025-04-01
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛，包括但不限于以下几个方面： 1. 教育培训： 数字教师：如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流，不受时空限制，实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴：作为孩子的玩伴，给予赞美等社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析： Google Gemini 的 Deep Research：智能信息检索与分析工具，基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，支持导出为 Google Docs 文档格式，适合学术研究、内容创作、行业分析等场景，整合了 Google 核心数据源，结合模型多模态处理能力，可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具：基于人工智能技术的全能搜索助手，提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验，可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
coze小红书爆款文章生成助手
以下是关于 Coze 小红书爆款文章生成助手的相关内容： 1. 画小二的 Coze 工作流配置：包括抖音热门视频转小红书图文的详细参数配置，如整体结构图、开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 以及输出结果的参数配置。在标题和正文生成方面，有具体的要求和技能，如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性、保证正文口语化且长短在 200 字左右等。 2. 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法：强调精彩的 Prompt 对驱动 AI Agent 稳定运作的重要性，指出高质量 Prompt 依赖用户的逻辑思考和知识经验抽象表达，介绍了通过 12 个初始样例引导 AI 定制完美提示词的方法。 3. 雪梅 May 的 AI 学习日记：记录了对 Coze 的学习过程，包括了解到 Coze 是字节跳动的 AI agent 产品，可用工作流方式制作 AI 智能体，如爸妈防骗助手、热点文章生成器等，并分享了自己对 Coze 的初步理解，认为它能让无技术背景的人实现想法。
2025-03-24