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怎么做一个ai软件?

Answer

要制作一个 AI 软件,通常需要关注以下几个方面:

  1. 架构方面:
    • 前端页面:用于用户进行文字输入或图片上传等操作。
    • 数据处理端:处理前端页面用户输入或上传的数据,可能是工作流或插件。
    • 数据处理完成后的路径:将处理结果展示在前端页面供用户查看,或保存在数据库/知识库中供额外查询。
  2. 构建时的关键问题:
    • 前端页面的构建,包括布局、组件构成及它们之间的关系。
    • 前端页面如何将数据传递给工作流或插件。
    • 工作流/插件处理完成后的数据如何返回前端页面展示。
  3. 案例学习:
    • 如 AI 翻译应用,掌握前端的基本结构、组件上的事件(如表单数据提交)、表单向工作流传递数据以及工作流数据返回前端组件展示等。
    • 以证件照应用为例,先梳理业务背景与逻辑,再按照步骤创建 AI 应用。
    • 在与 AI 共舞时,了解 AI 编程的边界和限制,遵循能不编尽量不编的准则,优先寻找线上工具、插件、本地应用、开源工具、付费服务等现成方案,最后才考虑自己编程,并以终为始,聚焦目标。
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References

【90分钟视频教程】全网最详细的Coze AI应用教学

其实Coze的AI应用跟网页应用是非常类似的架构:1.Coze的AI应用也有一个前端页面:用来让用户进行文字输入或者图片上传等工作。2.Coze的AI应用也有一个数据处理端,将前端页面用户写入的文字或者上传的图片进行处理。这个数据处理端就是:工作流或者插件1.当工作流或者插件将数据处理完成后,有两种路径:将处理完成的数据展示在前端页面,供用户查看将处理完成的数据保存在数据库/知识库中,供用户额外查询所以在搭建Coze的AI应用的时候,我们只需要关注3个方面:1.Coze AI应用的前端页面怎么构建,布局是怎样?页面有哪些组件构成?以及他们之间的关系2.Coze AI应用的前端页面应该如何将页面数据(输入的文字或者上传的图片)传递给工作流或插件3.工作流/插件处理完成后输出的数据应该如何返回给前端页面展示下面你会发现,我们在构建任何AI应用时,都在解决这三个问题,下面我开始通过多个官方案例来学习如何构建一个完整的Coze AI应用![heading1]案例1:AI翻译应用[content]AI翻译应用是官方提供的最基本的AI应用,我们通过这个案例把AI应用的基础打牢!这个应用中我们应该掌握以下几点内容:1.AI应用前端的基本结构:页面(Page)组件(Component)Form表单Div容器文本框......事件(组件上绑定事件)1.Form表单的数据提交2.表单如何向工作流传递数据3.工作流产生的数据如何返回给前端组件展示

韦恩:扣子"AI应用"入门,带你搭建价值千元的证件照应用

背景:最近发生的事,我决定开始做这个AI应用原流程:一张图用ps需要操作3轮,且需要ps技术,且一次就是3次5分钟,(10人需要150min)现流程:一人3图仅需30秒,这个应用即使只服务10人,仅需5分钟,成本:60-90min,仅服务10人的情况下已节约55-85min[heading2]2、创建AI应用[content]按照如下步骤创建AI应用

放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档

在许多情况下,我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求,并让我们获得正反馈之后,我们的期待也会不断提高,希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候,我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条:能不编,尽量不编[content]随着IT技术的发展,各种基础设施和工具越来越多,大多数需求都能找到现成的软件解决方案,只需权衡投入产出,进行评估即可。[搜索技巧的逆袭:在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具:例如制作白底图等功能,如果线上有现成的工具那最好。其次找插件:基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用:当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具,GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案,才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,何必为难自己呢?如果真的需要动手编写,也要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。

Others are asking
大学生怎样用AI帮助自己学习?
以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法: 1. 要求 AI 解释概念:可以向 AI 提问,让其解释各种学习中的概念,以获得良好的结果。例如,可参考。但要注意,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习:如 CFU 大师(Check for Understanding),基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论,设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如,其关于被动语态的提问非常精妙,能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划:AI 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,理解其独特需求,并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目:有一些应用可以指导学生解决数学问题,如。 5. 提升写作水平:借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容:使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来,可了解。
2025-02-06
多模态是什么?如何使用多模态模型构建 AI 智能体
多模态是指对同一概念的多维度理解,例如人类可以边看、边交谈,还能同时听着背景音乐和察觉危险,而仅靠语言来描述和理解世界是远远不够的。拥有多模态能力的模型可以更全面地学习世界,理解人类的行为和需求,提高任务解决能力,并克服单一模态的局限性,是让 AI 能在现实世界中运行极为重要的一环。 2023 年 9 月 GPT4v 的发布把大语言模型的竞赛带入了多模态模型(LMM Large Multimodal Models)的时代,如 ChatGPT 可以看图说话,还能通过内置的 DallE 3 直接画图;几个月后 Google 的 Gemini 正式推出,直接支持了文本、视频和声音多种模态。今年 5 月,OpenAI 完成了 GPT4 的实时听说和视频模态输入,发布了 GPT4o,向智能体方向迈进了一大步。 多模态大模型由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。其架构基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。 在应用方面,多模态模型有着广泛的用途。例如 Stable Diffusion 模型可用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力。 关于模型训练,需要大量图像数据和标签化处理。AI 视频生成原理主要基于特定架构,如基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音,可替换视频中的物体和人脸,其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构,基于 LLAMA3 训练,与 diffusion 在 CLIP 等方面有区别。 要使用多模态模型构建 AI 智能体,需要考虑实时性,保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能,最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。同时,让科技变简单,设计出从未有过的硬件产品或重新设计现有的产品,以适应这种毫无机械感、完全类人化的交互方式。
2025-02-06
批改作文时使用什么ai
在批改作文时,可以利用以下 AI 技术和方案: 1. 抓取错词错句: 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力,精确定位每一个错误,并在理解上下文的基础上提出修改建议。 具备深层次语义理解,能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。 基于大规模数据识别,辨别出罕见的词汇或句子搭配。 能够基于上下文相关性评估,有效识别语法正确但语境不适宜的用词。 吸收众多语法规则知识,检测句子是否遵守语法标准。 2. 好词好句识别评测: 模型能模拟一定水平的文学素养,辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧,挑选出提升文章感染力的佳词妙句。 能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。 3. 作文综合评价评分: 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面细致的评价。 按照预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,进行客观评分。 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。 保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。
2025-02-06
作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM4Plus 模型能够识别并评估论点的合理性,确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。具有以下特点: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
怎么开始学习AI使用课程?
以下是关于如何开始学习 AI 使用课程的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 微软相关课程: 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。 人工智能的商业应用案例方面,可以学习《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 经典机器学习可参考《》。 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用,可从《》等微软课程开始学习。
2025-02-06
免费的文案转视频软件
以下是一些免费的文案转视频软件: 1. Pika:一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Kaiber:这是一款视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外,更多的文生视频的网站可以查看这里: 通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。区别于专业剪辑软件复杂的操作页面,这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。 还有一些相关的工具和平台: 1. CogVideoX:开源文本转视频生成模型,专注于根据提示创建更连贯的视频。 2. Morph Studio:人工智能驱动的视频创作平台,允许用户从文本、图像或其他视频制作视频。 3. Domo AI:人工智能视频生成工具,可以改变视频风格、生成图像并根据文本动画图像。 4. Haiper AI:视频和图像人工智能平台,正在构建自己强大的基础模型。 5. Pony Diffusion V6 by Purple Smart:能够根据简单的自然语言提示生成各种角色及其互动的惊人视觉效果。 6. Leonardo AI:一套人工智能优先的工具,用于创意工作流程。
2025-02-06
哪个软件免费文案转视频
以下是一些免费的文案转视频软件: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Kaiber:这是一款视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. 腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能,区别于专业剪辑软件复杂的操作页面,让普罗大众生产视频更轻松上手。 另外,更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
据文本自动生成思维导图的软件
以下是一些可以根据文本自动生成思维导图的软件: 1. GPTs 结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台,可以利用 Actions 调取其提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。 2. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 3. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,能利用 AI 生成思维导图。 4. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 5. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 6. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 7. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。 此外,以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,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,支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 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。 需要注意的是,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
推荐可以生成3D模型的ai软件
以下是一些可以生成 3D 模型的 AI 软件: 1. CADtools 12:这是 Adobe Illustrator 的插件,为其添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件,集成了 AI 功能,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 对于图片生成 3D 建模的工具: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域。 5. VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 此外,还有一些从文本生成 3D 的工具: 1. CSM_ai:能将文本、图像或草图转换为 3D 素材,可直接应用于游戏中,无需后期处理。体验地址:https://cube.csm.ai 2. Move AI 推出的 Move API:从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址:https://move.ai/api 3. ComfyUI 3D Pack:快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。网址:https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用:将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉,提高手术精度,支持 3D 模型的放大、缩小、旋转,精确手术计划。网址:https://t.co/3tUvxB0L4I
2025-02-06
哪款AI软件,逻辑性最强,知识点最全面
目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例: 医渡云病历分析系统:使用数据分析和自然语言处理技术,能够分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议,市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能:运用自然语言处理和机器学习技术,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能:借助自然语言处理和机器学习,帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习,市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能:通过数据分析和机器学习,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP:利用图像识别和数据分析,根据用户肤质提供美容护肤建议,市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版:采用自然语言处理和机器学习,为儿童生成有趣故事,激发想象力,市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP:使用数据分析和机器学习,快速诊断汽车故障,提供维修建议,市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP:凭借数据分析和机器学习,优化物流配送路径,提高物流效率,市场规模达数十亿美元。
2025-02-06
大学老师可以使用哪些人工智能软件帮助提升教学效率
以下是一些大学老师可以使用来提升教学效率的人工智能软件和相关应用: 1. 个性化学习计划方面:能够分析学生表现,根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸方面:包括生成模型生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。例如可以想象与牛顿本人讨论牛顿第三定律,或者在亚利桑那州立大学的 VR 实验室中学习生物学。 3. 社会互动/沟通方面:与新的 AI 工具(如口语形式的 GPT4o)结合学习,可以为学生提供更好的准备工具,以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 4. 备课助手方面:如星火教师助手、知网备课助手。 5. 作文批改评分方面:BigModel 智谱 AI 大模型开放平台可以凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力,为教师提供帮助。 6. 语言学习方面:像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用可以作为 AI 驱动的语言老师,能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 7. 数学学习方面:Photomath 和 Mathly 这样的应用可以指导学生解决数学问题。 8. 历史学习方面:PeopleAI 和 Historical Figures 可以通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 9. 写作方面:Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题,并提升写作水平。 10. 演示文稿制作方面:Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。
2025-02-06
我想要搭建一个可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体
以下是为您提供的关于搭建可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体的相关信息: 目前有一种技术叫 PixelLLM,它是由 Google 开发的新型视觉语言模型。其完善后在弱视(眼疾)用户方面会有较好的应用场景。这个模型不仅能够对图片进行详细描述,还能精确指出图片中每个词汇对应的具体位置。例如,若图片中有一只猫和一只狗,PixelLLM 不仅能识别出“猫”和“狗”,还能指出它们在图片中的具体位置。这种能力使得模型在处理需要图像和文字紧密结合的任务时表现出色,比如在一张图片中找到特定的物体或区域,并对其进行描述。 主要特点包括: 1. 像素级词汇对齐:不仅能告知图片里有什么,还能准确指出这些东西在图片的具体位置。 2. 多种功能:具备多种处理图像和文字结合任务的能力。 您可以考虑基于类似的技术来搭建您所需的智能体。
2025-02-06
如何在DEEPSEEK里创建一个专门用于”爆款文案二创“的智能体?
在 DEEPSEEK 里创建一个专门用于“爆款文案二创”的智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 添加工作流:将已经发布的工作流添加到创建好的智能体。 2. 设定人设与回复逻辑:设定与“爆款文案二创”相关的人设和回复逻辑。 3. 测试:对设定好的智能体进行测试。 4. 发布智能体:选择右上角,填写发布信息,选择发布渠道,确认发布,等待审核完成,发布成功。发布成功之后,点击分享,复制访问链接给朋友。 需要注意的是,以上步骤仅供参考,具体操作可能因 DEEPSEEK 平台的更新而有所变化。
2025-02-06
我想要搭建一个能够帮我阅读并总结提炼,同时能在我提出问题时,随时在我给他提供的知识库中检索的AI Agent,如何用Coze搭建?
搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行: 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 关于一些其他问题: 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流? 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent,还算 AI Agent 吗? 算。详见
2025-02-06
为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字
DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头,原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益,在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力,能够突破传统思维,专注于技术研发和创新,不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样,凭借独特的理念和专注的投入,实现了令人瞩目的成果。
2025-02-06
如何把拍照头像生成一个卡通头像logo
以下是将拍照头像生成卡通头像 logo 的方法: 1. 复杂提示词: 如果觉得简单提示词不够好,可以使用更复杂的提示词,例如:“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 效果示例: 不同照片生成:如果对照片风格不满意,可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整:如果觉得 Disney 风格太过卡通,可以把提示词里的“Disney”换成“Pixar”;如果是女孩,可以把“boy”换成“girl”。每次会生成 4 张图片,对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图,对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 2. 操作步骤: 准备工作:如果还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作,可以参考之前的教程,如“”。 上传图片:在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”,然后点击上传文件,选取图片,在聊天框发送(记得点击回车或发送按钮)。然后图片会上传到服务器并生成唯一链接,点击图片,在浏览器中打开,复制浏览器上方的链接。 输入提示词:在聊天窗口输入“/imainge”找到“/imagine prompt”,把刚才的链接放进去,然后空格,加一些提示词(以英文逗号分隔),最后再加上设置参数。 设置参数: “iw 1.5”设置参考图片的权重,数值越高与参考图片越接近,默认是 0.5,最大是 2,可选择中间值调整。 “s 500”设置风格强度,个性化,艺术性,数字越大,更有创造力和想象力,可设置为 0 1000 间任意整数。 “v 5”指用 Midjourney 的第 5 代版本,这一代最真实,目前 v5 需要订阅付费,不想付费可以使用“v 4”。 “no glasses”指不戴眼镜,如果不喜欢戴眼镜的图片,可以加上这个设置。 完整的提示词示例(替换您的 png 图片地址):“simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5”。如果对生成效果不满意,可以调整“s”和“iw”的值进行多次尝试。 您还可以参考“科技小飞哥”的通俗易懂的教程,原文链接:https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/
2025-02-06
我想做一个关于类似塔罗牌或者欧卡牌的AI应用,请指点迷津
要开发一个类似塔罗牌或欧卡牌的 AI 应用,以下是一些建议: 1. 数据收集与准备:收集大量与塔罗牌和欧卡牌相关的解释、象征意义、牌面图案等数据,为 AI 模型的训练提供丰富的素材。 2. 模型选择与训练:可以考虑使用自然语言处理模型,如 Transformer 架构的模型,对收集到的数据进行训练,以让 AI 学习理解和生成与卡牌相关的解释和预测。 3. 交互设计:设计一个直观且吸引人的用户界面,方便用户与 AI 进行交互,例如选择牌、提出问题等。 4. 个性化体验:根据用户的历史交互和偏好,为用户提供个性化的卡牌解读和建议。 5. 准确性与可靠性:不断优化模型,提高解读的准确性和可靠性,避免给出模糊或误导性的回答。 6. 伦理和法律考虑:确保应用的使用符合伦理和法律规范,不涉及欺骗或有害的内容。 7. 测试与优化:在推出应用前,进行充分的测试,收集用户反馈,不断优化应用的性能和用户体验。
2025-02-06