以下是一些关于 AI 搜索引擎的相关信息： 推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，以提升用户搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许自然语言提问，用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理答案，支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 Flowith：创新的交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员，专注于编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 Inhai:Agentic Workflow 中提到近期的 AI 搜索引擎如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等不断颠覆传统搜索引擎，能辅助高效处理信息，如智能摘要可快速筛选信息，还能降低创作门槛和周期，改变产品设计方式。建议先摸清自己日常工作流，再找适合的工具提升工作效率。 有人选择做 AI 搜索引擎的原因可能包括对其感兴趣、产品有价值能带来成就感、在自身能力范围内。例如有人研究贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码后，认为底层技术是“RAG”（检索增强生成），包括检索、增强、生成三个步骤，于是决定在这个领域尝试，并将产品取名为“ThinkAny”。

以下是关于多模图生文评测集的相关信息： 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。在 KolorsPrompts 上，收集了 Kolors 与市面上常见的 SOTA 级别的开源/闭源系统的文生图结果，并进行了人工评测和机器评测。 人工评测方面，邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估，衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。 Kolors 开源模型相关： 2024.07.03，Kolors 在智源研究院评测中取得第二名，其中中文主观质量、英文主观质量两个单项排名第一。 2024.07.02，祝贺，可图项目组提出的可控视频生成方法被 ECCV 2024 接收。 2024.02.08，祝贺，可图项目组提出的生成模型评估方法被 CVPR 2024 接收。 多模态大模型入门指南： 训练过程： 预训练阶段：通常利用 XText 的数据集，来训练输入、输出的 Projector。通过优化损失函数来实现不同模态的对齐。PEFT 有时候用于 LLM Backbone。X文本数据集包含图像文本、视频文本和音频文本，其中图像文本有两种类型：图像文本对（即<img1><txt1>）和交错图像文本语料库（即，txt1><img1><txt2><txt3><img2><txt4>）。这些 XText 数据集的详细统计数据如附录 F 的表 3 所示。 多模态微调：对满足指令微调格式的一系列数据集对预训练好的多模态大模型进行微调。通过这种微调，MMLLM 可以遵循新的指令泛化到没有见过的任务，增强 zeroshot 的能力。MM IT 包括监督微调（SFT）和 RLHF 两部分，目的是为了使得模型符合人类的意图或者偏好，并且增强 MMLLMs 的交互能力。SFT 将 PT 阶段的数据转换为指令aware 的格式，使用 QA 任务作为例子。可以采用各种模板。优化目标和预训练相同，SFT 数据可以构造为单轮的 QA 或者多轮的 QA。常用的 SFT 和 RLHF 的数据集见表 4。

以下是关于图生文评测集的相关内容： 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在相关基准评测中，Kolors 表现有竞争力，达业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。在 KolorsPrompts 上，收集了 Kolors 与常见 SOTA 级别开源/闭源系统的文生图结果，并进行人工评测和机器评测。 人工评测方面，邀请 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型生成结果对比评估，衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度。Kolors 在整体满意度方面最优，画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下： |模型|整体满意度平均分|画面质量平均分|图文相关性平均分| ||||| |AdobeFirefly|3.03|3.46|3.84| |Stable Diffusion 3|3.26|3.5|4.2| |DALLE 3|3.32|3.54|4.22| |Midjourneyv5|3.32|3.68|4.02| |Playgroundv2.5|3.37|3.73|4.04| |Midjourneyv6|3.58|3.92|4.18| |Kolors|3.59|3.99|4.17| 此外，还有关于 Vidu 大家测试和 Tusiart 简易上手教程的相关信息： Vidu 全球上线，注册即刻体验。Web 端访问：https://www.vidu.studio/ ，具有极速生成（实测 30 秒最快推理速度）、动漫风格、角色可控、精准理解、大片质感等特点。同时提供了“文生视频”“图生视频（用作起始帧）”“参考人物角色生成视频”的使用指南及相关视频链接。 Tusiart 简易上手教程中，文生图的相关要点包括：提示词相关性（数字在 5 15 之间为宜）、随机种子、ADetailer（面部修复插件）、CLIP skip（设成 2 ）。

以下是为您生成的俄罗斯方块的提示词示例： 色彩鲜艳的俄罗斯方块不断下落，组成完美的线条和图案。 经典的俄罗斯方块游戏场景，方块快速落下，挑战高分。 充满活力的俄罗斯方块世界，各种形状的方块有序排列。

以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议： 对于技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor，从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块，与开发者交流，了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发简单的聊天机器人或图像识别应用，深入理解实际应用过程。 对于内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始，逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO，根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看： 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮，尤其在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化（装上“记忆”成为工作助理或陪伴者）和场景化（装上“手”和“眼睛”）方向发展。 从 AI 创业者的情况来看： 1. 如天涯，具备软件开发经验和连续创业经历，可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理，可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础，可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water? 可凭借与高校教授的联系，考虑科研方向转化。 总之，AI 创业要注重技术驱动和产品定义，用好市面上的 AI 工具，从效率和变革角度组织公司架构。同时，把握好融资节奏，在实践中有效迭代。

以下是一个用 Markdown 形式写俄罗斯方块的提示词示例： 俄罗斯方块游戏提示词 游戏目标： 玩家需要通过操作方块的下落和旋转，使方块填满一行或多行，消除得分，尽可能地获得高分。 操作说明： 方向键：控制方块的左右移动。 上方向键：控制方块的旋转。 下方向键：加速方块下落。 方块类型： I 型方块 J 型方块 L 型方块 O 型方块 S 型方块 T 型方块 Z 型方块 得分规则： 消除一行得 10 分。 连续消除多行得分翻倍。 游戏结束条件： 方块堆积到顶部，无法再放置新的方块。 希望以上提示词对您有所帮助，您可以根据实际需求进行修改和完善。

以下是与 ChatGPT 高效对话的一些方法和步骤： 1. 利用 ChatGPT 构建自定义聊天机器人： ChatGPT 是一个 Web 界面，可进行会话并有交互式聊天界面。 能使用大型语言模型构建如餐厅 AI 客户服务代理或点餐员等角色的自定义聊天机器人。 需设置 OpenAI Python 包，聊天模型被训练成将一系列消息作为输入并返回生成的消息。 定义辅助函数，如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数，以实现与模型的交互和生成对话。 2. 完成一个 AI 应用： 在微信群中常见自动总结文章的 bot，可通过 OpenAI API 或其他家的 API 实现。 包含获得 API Key（扣费凭证）、获取 API 的示例代码（通常在 Playground 里面）、将必要信息给 ChatGPT 整合等步骤。 以 OpenAI API 为例，可在 https://platform.openai.com/apikeys 获取 API Key，通常需绑定支付方式。 在 https://platform.openai.com/playground 获取 API 调用的示例代码，注意定义 SYSTEM 和 USER 值。 可让 ChatGPT 继续帮忙写代码。 3. 用于英文学习： 推特博主的英语老师制作了 GPT 工作流，基于日常需求生成定制素材。 具体使用方法：把整段 prompt 喂给 ChatGPT 并开新对话学习英文，ChatGPT 会扮演美国好朋友，返回更地道表达，对俚语加粗，举一反三给出更多例子，输入特定内容会输出对话回顾和推荐任务。 建议开窗口复制 prompt，手机端操作，打电话练习口语和听力，结束后看回顾帮助阅读，群友在讯飞上做类似尝试效果不错。

以下是关于做知识库的 AI 的相关信息： 在 AI 领域中，RAG（RetrievalAugmented Generation）是一种涉及知识库的技术。要做 AI 知识库，首先得准备知识库数据，当下技术下 RAG 主要处理文本数据，如 PDF、在线云文档、EXCEL 等。在文本准备时会有文本预处理环节，即数据清洗和去噪，其目的包括清理无效数据以提高检索速度，统一数据格式便于后续处理和检索。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，用户既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区。 知识库对于 AI 来说就像“活字典”，当 AI 遇到不确定的问题时，可以从知识库中检索相关信息从而给出更准确的回答。例如，可以建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，像很火的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，每次被询问时通过搜索引擎获取最新信息。

学习使用 AI 生成分析文章、代码和年度总结报告可以从以下几个方面入手： 1. 基础知识学习：了解 AI 的基本概念、原理和常见的应用场景，为后续的学习打下基础。 2. 选择合适的工具：例如，对于生成文章，可以选择像 ChatGPT 这样的语言模型；对于生成代码，可以尝试使用 GitHub Copilot 等工具；生成年度总结报告可以考虑一些专门的办公软件中的 AI 功能。 3. 学习提示词技巧：掌握如何编写清晰、准确、有针对性的提示词，以便让 AI 更好地理解您的需求。 4. 实践与练习：通过不断地尝试生成不同类型的内容，积累经验，总结规律。 5. 参考案例和教程：在网上查找相关的成功案例和详细的教程，学习他人的经验和方法。 6. 分析生成结果：对 AI 生成的内容进行仔细分析，找出优点和不足，不断改进提示词和方法。 7. 持续学习与更新：AI 技术在不断发展，要保持学习的态度，关注最新的技术和工具。

现在主流的 AI 具备以下能力： 1. 对话能力：如聊天机器人，具备基本对话功能，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理能力：像推理者，具备人类推理水平，能够解决复杂问题，例如 ChatGPT 能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 执行能力：智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，不过目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与。 4. 创新能力：创新者能够协助人类完成新发明，例如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织能力：最高级别的组织能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 AI 的应用场景广泛，包括： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为。 信用评估：帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：向客户推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化：提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 以下是一些辅助写邮件的 AI 工具： 1. Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和语言，网站：https://www.grammarly.com/ 2. Hemingway Editor：简化句子结构提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性，网站：http://www.hemingwayapp.com/ 3. ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，适合专业写作者，网站：https://prowritingaid.com/ 4. Writesonic：基于 AI 生成各种类型文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户，网站：https://writesonic.com/ 5. Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。