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关于deep search和deep research有哪些好的AI应用或工具

Answer

以下是关于 deep search 和 deep research 的一些 AI 应用或工具：

  1. OpenAI Deep Research：提供多语言搜索、精准信息提炼和专业写作，适用于学术研究、SEO 和产品策划，但存在信息滞后与混乱的问题，无法完全取代人类的深度思考。详细体验链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN 详情：https://x.com/dotey/status/1886671986559967734
  2. Google Gemini 的 Deep Research：是一款智能信息检索与分析工具，可以基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，并支持导出为 Google Docs 文档格式。特别适合学术研究、内容创作、行业分析等需求场景。工具核心亮点是充分整合了 Google 核心数据源（Google Search、Google Scholar、Google Books、YouTube 等），再结合 Gemini 1.5 模型的多模态处理能力，可处理高达 100 万 tokens 的上下文信息，实现深度信息挖掘与分析。测评长文：https://mp.weixin.qq.com/s/Xn8ZwF40dDUDJv_6RU4JQA 产品入口：Deep Search 已经上线 Gemini Advanced（Gemini 付费版 https://gemini.google.com）
  3. 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具：这是一款基于人工智能技术的全能搜索助手，能够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。用户可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，无需精确关键字，工具支持实时预览搜索结果。官方演示：https://mp.weixin.qq.com/s/0-1vVRWy-oXlSvI7McaY_g 工具处于 Beta 版测试阶段，使用方式和具体定价尚未公布。
  4. Deep Research 还可利用 DeepSeek-R1 大模型对复杂问题进行多角度分析，以豆包 1.5 模型辅助总结互联网资料，可快速生成最合适用户的解决方案，无论在学术研究、企业决策还是产品调研上，都能够有效地协助用户深入挖掘，提出切实可行的解决策略。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2月5日 社区动态速览

5⃣️?AI搜索进化：深度体验OpenAI Deep Research Deep Research提供多语言搜索、精准信息提炼和专业写作，适用于学术研究、SEO和产品策划，但仍存在信息滞后与混乱的问题，无法完全取代人类的深度思考。?[详细体验](https://mp.weixin.qq.com/s/_4UZrJuI42PuyTD5s5mVZg?token=1639803888&lang=zh_CN)丨?[详情](https://x.com/dotey/status/1886671986559967734)6⃣️?Deep Research搜索验证AI应用质量的观点通过Deep Research搜索网友观点并生成报告，发现其在某些信息上仍表现出滞后性，提示在实时性方面还有提升空间。?[详细报告](https://mp.weixin.qq.com/s/TojnJ8kMRxtznmnnMO6dfw?token=1639803888&lang=zh_CN)7⃣️?o1 Pro编程使用建议由于o1 Pro无法直接读取本地代码，建议手动提供完整代码或使用Repo Prompt选取相关代码进行粘贴，并建议代码长度控制在10K Tokens以内以保持性能。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886587848624681119)

赛博月刊@24年12月：AI行业大事记

Deep Research是一款智能信息检索与分析工具，可以基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，并支持导出为Google Docs文档格式。该工具特别适合学术研究、内容创作、行业分析等需求场景。工具核心亮点是充分整合了Google核心数据源（Google Search、Google Scholar、Google Books、YouTube等），再结合Gemini 1.5模型的多模态处理能力，可处理高达100万tokens的上下文信息，实现深度信息挖掘与分析[?测评长文](https://mp.weixin.qq.com/s/Xn8ZwF40dDUDJv_6RU4JQA)产品入口：Deep Search已经上线Gemini Advanced（Gemini付费版https://gemini.google.com）。https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research[heading4]【应用】第四范式●发布桌面端AI搜索工具[content]这是一款基于人工智能技术的全能搜索助手，能够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。用户可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，无需精确关键字，工具支持实时预览搜索结果[?官方演示](https://mp.weixin.qq.com/s/0-1vVRWy-oXlSvI7McaY_g)使用入口：工具处于Beta版测试阶段，使用方式和具体定价尚未公布。

【保姆级】做视频有嘴就行！AI一键生成视频和自动剪辑保姆级教程

基于豆包-视觉理解模型实现的具有视频通话功能的应用。它能够对摄像头传输的实时画面进行分析，精准理解画面中的关键信息，包括图表论文人物表情、动作细节、场景环境等。同时支持高清流畅的视频通话，实现和大模型面对面的即时交流体验。[vlm.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/BOVHbW5Droq0X0xjjCUcO4vtniI?allow_redirect=1)甚至还有Deep Research，去尝试完成GPT200刀的/月的高级功能。Deep Research利用DeepSeek-R1大模型对复杂问题进行多角度分析，以豆包1.5模型辅助总结互联网资料，可快速生成最合适用户的解决方案，无论在学术研究、企业决策还是产品调研上，Deep Research都能够有效地协助用户深入挖掘，提出切实可行的解决策略。这些项目哪个单拎出来看，在以前可能都是需要一个团队才能完成的事情，但现在任何一个开发者都可以通过访问开源地址仓库，根据Readme进行本地部署甚至在进行一定的优化后，提供更加详细的教程能让所有的小白也能享受到AI的乐趣，完成AI应用的开发。而且有了AI编程工具的加持，哪怕是小白，我们也可以在开源项目的基础上进行更加符合我们自身需求的更改，完成一个大型的项目。

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
如何使用deepseek写论文？
使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点： 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间，避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势，导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现，利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法，例如收集信息、重新定义问题等，以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验，如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是，虽然 DeepSeek 能提供帮助，但仍需您对生成的内容进行审核和修改，以确保论文的质量和准确性。
2025-04-13
deepseek v3微调
以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息： 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3，效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接：。横版为 1080 x 800 卡片提示词，竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件，打开后才能查看真实效果，平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor，使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本），Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 关于智能纪要，会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。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。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调，DeepSeekV3 降至原价的 50%。
2025-04-12
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：核心是推理型，无需用户提供详细步骤指令，通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话：能理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧请查看 3. 在 AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场中，分享了以下使用方法技巧： 分享使用 DeepSeek 在工作生活上的案例。 分享 DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景。 分享别人使用的案例。 方法论碰撞，如使用 DeepSeek 的技巧、与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、获取流量/客户等。 在 Workshop 自由探讨环节，参与者可自由组队，确定围绕 DeepSeek 应用的项目方向，进行头脑风暴和制定落地方案，并提交项目初稿。推荐使用 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子等工具。若讨论无方向，可设定标准问题引导；分组混乱，可预设热门主题让参与者自行加入。
2025-04-12
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
openai deep research使用技巧
OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息，进行复杂的信息查询与分析，并生成专业水准的报告，同时详细展示思考和搜索过程。目前，该功能仅支持文本输出，未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式，输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后，Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research，能自主浏览网页、滚动页面、处理文件，以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站（opendeepresearch.vercel.app）体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务，快速分析海量信息并生成专业报告，具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型，结合网络浏览和 Python 分析能力，实现高效研究，适用于科学、政策、工程等高强度知识工作，也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用，后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。
2025-03-08
请给我找一个安装ollama-deep-researcher的完整教程，用于windows上。
很抱歉，目前没有关于在 Windows 上安装 ollamadeepresearcher 的完整教程。建议您通过以下途径获取相关信息： 1. 官方网站：访问 ollamadeepresearcher 的官方网站，查找针对 Windows 系统的安装指南。 2. 相关技术论坛：在专业的技术论坛上搜索相关主题，可能会有其他用户分享的安装经验和教程。 3. 视频平台：部分视频平台上可能有关于此软件在 Windows 上安装的演示视频。
2025-03-06
openAI的deep research有哪些缺陷
OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷： 1. 具有滞后性，在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题，无法完全替代人类的深度思考。
2025-03-03
如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情，帮助学生找工作的整个流程，从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪，后续的复盘，得到面试经验
搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤： 1. 规划 总结任务目标与执行形式，明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务，例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等，并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法，比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台（如 Coze 等）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，例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化工作流，直至达到预期效果，例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外，在技术实现方面，例如实现无代码开发和工具调用，您可以参考以下操作： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的工作流，也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
2025-02-27
Deep Research应用
Deep Research 是一款让 AI 自动完成多步骤研究的产品，能够快速分析海量信息并生成专业报告。它具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 等推理模型，结合了 UI 交互、搜索引擎等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。 此外，关于 Deep Research 还有前置模型提示词泄露的情况。
2025-02-12
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
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答： 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如，DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构，这将加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平，例如可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下，人工智能将改变生活的各个方面，刺激经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答： Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍，英文描述一遍
中文描述： 用户询问：人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用，以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。 英文描述： Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation. 以下是为您找到的相关内容： 1. 人工智能（AI）已经在带来广泛的社会效益，从医疗进步到缓解气候变化。例如，DeepMind（一家英国企业）开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发，已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。 2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一，并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下，AI 将改变生活的所有领域，并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发，包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
2024-08-26