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介绍一下flowith

Answer

Flowith 是一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具:

  • 基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。
  • 作为一款出海应用,上周发布了 2.0 版本,展现出成为订阅制 AI 知识社区的野心。
    • 具备 Refly 几乎所有功能,并有独特设计,如允许自行上传制作并发布知识库,还能自由添加或购买他人的知识库,这是 AI 付费订阅知识社区的雏形。
    • 内容编辑器有多种模式,包括 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等。
    • 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,强化了 Agent 功能,包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等,对话模式也依旧流畅酷炫,包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等。
    • 支持团队协作,可邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:AI 搜索引擎

以下是一些推荐的AI搜索引擎:1.秘塔AI搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,旨在提升用户的搜索效率和体验。2.Perplexity:一款聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式AI技术从各种来源收集信息并给出答案。3.360AI搜索:360公司推出的AI搜索引擎,通过AI分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。4.天工AI搜索:昆仑万维推出的搜索引擎,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。5.Flowith:一款创新的AI交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种AI模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。6.Devv:面向程序员的AI搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。7.Phind:专为开发者设计的AI搜索引擎,利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案,特别擅长处理编程和技术问题。这些AI搜索引擎通过不同的技术和功能,为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

ShowMeAI周刊 No.15 | 上周最有讨论度的6个AI话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…

flowith是一款出海应用,上周发布了最新的flowith 2.0版本,并彰显了更大的野心——成为订阅制AI知识社区。这就使得flowith在具备Refly几乎所有功能的基础上,还有很多「别出心裁」的设计:✦知识库(Knowledge Garden)允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库。这是AI付费订阅知识社区最基本的雏形。✦内容编辑器(AI Composers)有Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式。✦继承并优化了flowith 1.0版本的交互设计,尤其是Agent功能设计(包括Project功能、Oracle模式、Agent Community等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等)。✦团队协作允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前Flow。FunBlocks AIFlowFunBlocks是一个效率工具集成平台,集成了AI Graphics(绘图)、AI Mindmap(思维导图)、AI Slides(演示文稿)、AI Youtube Summarizer(视频总结)等等多款AI应用。FunBlocks AIFlow是平台内一款自由画布类工具,近期更新后变得更加好用了!输入探索主题后,AI会将其自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑(包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等)。而且!FunBlocks AIFlow还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式,对于多模态交互需求非常友好~

ShowMeAI周刊 No.15 | 上周最有讨论度的6个AI话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…

自由画布,是一类AIGC创作工具的统称:它们都有一个高度自由的创作平台,允许上传/拖拽/组合等自由的创作方式,整体上基于AI构建WorkFlow并生成内容(图文、音乐、设计、虚拟世界、运行程序等)。ChatGPT问世之后,人类与LLM的交互长时间被约束在一维的、线性的文本对话框里,直到「自由画布」工具的出现让我们眼前一亮。ShowMeAI周刊整理了近期发布(更新)的一批「自由画布」类创作工具,并从中感受到了全球开发团队的敏锐嗅觉。ReflyRefly是一款国产应用,集成了「知识库+自由画布+AI搜索+内容编辑」等功能,可以覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。而且,画布中的每个内容节点,都有丰富的编辑功能,比如复制、添加为上下文、问答、节点选中功能等等。而且,节点内容可以一键复制到右侧的在线文档里,并支持继续进行编辑和文本优化。这都是Refly显著差异化之处。也就是说,Refly是一个全站式的文本创作工具。平时,借助AI写点东西,需要在多款工具之间来回切换,比如用「秘塔」搜索、用「Kimi」优化,最后复制到「飞书」文档里。而现在,Refly这一个工具就同时满足了所有需求。flowith 2.0

Others are asking
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用多种 Agent 技术平台,所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示。该比赛联合多个平台面向全球创作者开放,设有丰厚奖金,第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时获奖作品有机会获得流量支持。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量关注和报道,还获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠,已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数超百万。 其相关信息如下: 学习资料: 报名链接: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 此外,有人使用 Flowith 解决了拆解/统筹能力方面的问题,比如在写文章时,其基于画布式的交互像增添了一个外挂大脑。Flowith 的比较模式可以让用户不用做选择,比如要求多个主流模型输出大纲,然后根据结果决定使用哪个模型继续任务。
2025-03-30
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,参赛者可使用多种 Agent 技术平台,包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等,截止时间为 3 月 28 日。比赛面向全球创作者开放,联合了微博、小红书、即刻等平台,所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,获奖作品有机会与顶尖 AI 公司和投资机构直接对话,并有丰厚的奖金,第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠,已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超百万。 其相关信息如下: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 此外,有人在使用 Flowith 时发现,它基于画布式的交互,能像外挂大脑一样解决拆解/统筹能力方面的问题。比如在写文章时,其比较模式能让用户不用在多个大模型中做选择,可让多个主流模型输出内容后再决定使用哪个模型继续工作,如在 O1、Deepseek R1、Claude 3.5 和 3.7 中选择适合传播的 Deepseek R1 来继续创作。
2025-03-28
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
flowith知识库的用法
Flowith 知识库的用法包括以下方面: 1. 拆解创作任务: 将复杂的创作任务拆解到合适的颗粒度,为 AI 提供指导,例如拆解创作“科幻预见未来”的步骤。 明确关键任务节点和围绕其展开的主线任务。 2. 建立定向知识库: 将相关内容导入到 flowith 的知识花园中作为 AI 可调用的知识库,例如将《梦想与颠覆》卡牌的相关内容转化为文字上传。 打开智能拆分模式,让 AI 自动分析和优化拆分逻辑,形成知识“种子”。 激活知识库后,AI 会启用知识关联功能,使输出内容更具针对性。 可以发布或分享自己的知识库,也可在知识市场中使用他人的。 3. 构建知识库: 选择“Manage Your Knowledge Base”进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,并起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 处理文件。 4. 选择知识库提问: 在页面左侧可看到检索资料的来源,并可点击显示按钮展现所有原始信息。 Flowith 可以进行“可视化”的追问,能明确看到问答之间的序列关系。 可以在画布上平行提问,默认延续前面的问题,鼠标点击画布其他部分可新开问题。 不同的提示词面对同样的上下文会有不同结果,详细和强化的提示词能使答案更聚焦、详细。
2025-03-26
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等任何 Agent 技术平台。所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,联合微博、小红书、即刻等多个平台面向全球创作者开放。比赛奖金设置为:第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 在 24 年初公测发布时,Flowith 获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时,夺得 Product Hunt 榜单桂冠。已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超过百万。 更多信息: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 使用指南方面,创建多线程任务流时,首先需选择合适的 AI 模式,一般任务常规模式即可,针对复杂任务有 Oracle(先知)模式。Oracle 模式会根据提示词理解目的,自动拆分子任务,并让用户介入每个任务提供引导或确认产出,类似 AI 驱动的人机共创模式。在起始的提示词中需讲明创作目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式。以分析《少数派报告》为例,确定驱动力等任务节点后,可新建对应节点并给出明确提示词展开主线任务。
2025-03-25
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等任何 Agent 技术平台。所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,联合微博、小红书、即刻等多个平台面向全球创作者开放。比赛奖金设置为:第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠。已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超过百万。 更多信息: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 在使用方面,创建多线程任务流时,首先要选择合适的 AI 模式,一般任务常规模式即可,针对复杂任务有 Oracle(先知)模式。Oracle 模式会根据提示词理解目的,自动拆分子任务,并会主动让用户介入到每个任务之中,提供引导或是确认产出,类似 AI 驱动的人机共创模式。在创作过程中,要明确创作目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式等。
2025-03-21
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
rag介绍
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 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”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以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一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
介绍下即梦3.0的模型,为什么很多人说它好用
即梦 3.0 模型具有以下显著特点,这也是很多人认为它好用的原因: 1. 超真实: 质感提升:图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”,皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位:人物表情不再僵硬或眼神空洞,能表现出更细腻、更有感染力的情绪,如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清:默认能生成 1K 分辨率图片,还支持到 2K,画面更清晰,结构更准确。 3. 超专业: 影像大师:能更精准地理解电影类型(如恐怖片、爱情片、公路片)和镜头语言(如大特写、鱼眼镜头、俯视视角)。 动漫高手:动漫风格更多元(日漫、国漫、皮克斯风等),细节更丰富,色彩更统一,告别“抠图感”。 文字设计:不仅能准确生成大字、小字,还支持超多字体(细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等),排版更专业、更有设计感。 4. 超智能:能更好地理解自然语言描述,简单的指令也能出好图,支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外,即梦 3.0 在文字处理方面表现出色,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下,在中文场景中,其他模型可能存在一些局限性,如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型,在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。
2025-04-14
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台: 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,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。 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。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素: 选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿,与“路”谐音,象征着通往 AGI 未来的道路,寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体,强调信息传达的清晰度和直接性。 此外,WaytoAGI 里有个离谱村: 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下,比如鼠标,眼镜,耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具: 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件,您可以参考: 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器,用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标:推荐 2. 在可穿戴方面,以 GenAI 硬件为例,Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息,比如: ,该榜单包含多个分类,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
推荐一下从文本生成播客音频的AI 工具
以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具: :为所有人提供开放的语音技术。 :基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 :基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台,内置数百种 AI 声音。 :使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 :为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 :Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 :基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 :从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 此外,还有 NotebookLlama:Meta 的播客生成教程,它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本,生成干净的.txt 文件,转化文本为播客转录,创造富有创意的内容,对转录进行戏剧化处理,提高互动性和吸引力,最终将文本转换为播客音频,支持多种 TTS 模型。详细介绍:
2025-04-12
介绍一下AI视频的基础知识
以下是关于 AI 视频的基础知识: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI:即人工智能。 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习:一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因层数多而称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM:大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-04-12
找一下翻译插件
以下为您介绍一些翻译插件和方法: 1. 提示词翻译副本 Alekpet: 插件地址:安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入,连接翻译文本节点即可使用。 链接:https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English: 用的百度翻译 API 方法如下: 下载节点压缩包,并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址:https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑,填您的 secretKey 在引号的 secretKey ="",保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法: DeepL(网站): 点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译(浏览器插件): 安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 calibre(电子书管理应用): 下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译(网页): 使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译(网页): 点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。
2025-04-08
有哪些免费好用的制作数字人短视频的软件?推荐一下
以下是一些免费好用的制作数字人短视频的软件及相关介绍: 1. 剪映: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。选择数字人形象时会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中,软件会生成对应音视频并添加到轨道中。左下角会提示渲染完成时间,可点击预览查看效果。 为让视频更美观,可删除先前导入的文本内容,通过点击左上角“媒体”菜单并“导入”按钮选择本地图片作为背景,将图片添加到视频轨道上,并将轨道右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 2. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文人声选择较少。 使用方法:点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片,上传后效果在My Avatar处显示,点开大图后,点击Create with AI Studio进入制作,写上视频文案并选择配音音色,也可自行上传音频,最后点击Submit得到数字人视频。 3. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:免费版下载后有水印。 使用方法:点击网址,点击右上角Create vedio,选择人物形象,可点击ADD添加照片或使用给出的形象,配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频,最后点击Generate vedio生成视频,打开生成的视频可下载或分享。 4. KreadoAI: 优点:免费,功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法:点击网址注册后获得120免费k币,选择“照片数字人口播”功能,点击开始创作,选择自定义照片,配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频,打开绿幕按钮,点击背景添加背景图,最后点击生成视频。
2025-04-01
帮我查一下关于deep research的prompt
以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息: 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼: 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看。 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 完整提示词:v 1.3。 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 集合 Deepseek 提示词方法论: DeepSeek R1 提示词系统完全指南: 核心原理认知: AI 特性定位:多模态理解,支持文本/代码/数学公式混合输入;动态上下文,对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右);任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别 + 内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 基础指令框架:如果不知道如何表达,可套用框架指令。 四要素模板。 格式控制语法:强制结构,使用```包裹格式要求;占位符标记,用{{}}标注需填充内容;优先级符号,>表示关键要求,!表示禁止项。 2 月 5 日社区动态速览: Deep Research 与 DeepSeek 区别解析:Deep Research 基于 GPT 4o 和 o3,具备 UI 交互和搜索功能,更擅长生成专业报告;而 DeepSeek 只是品牌名称,需搭配具体模型(如 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1),其集成搜索效果尚不及 Deep Research。 人工智能与人类智能的关系(官方文件译文):该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布,探讨 AI 与人类智能的关系,提供了英文原文及中文译文,便于不同语言背景的读者理解。 Deep Research 前置模型提示词泄露:Deep Research 在任务前通过微调的 GPT 4o 交互并调用 research_kickoff_tool 补充上下文,用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。 Anthropic 禁止用 AI 写求职申请:Anthropic 要求求职者在申请过程中不得使用 AI 生成答案,以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。
2025-04-01