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我想知道关于ai写代码的软件有哪些
以下是一些可以帮助您写代码或辅助编程的 AI 软件: 1. 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,帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议,能扫描安全漏洞并提供修复建议,遵循最佳安全实践。 4. 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,可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,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。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,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提高编程效率和准确性。 此外,还有 Wing Python IDE Pro 专为 Python 编程设计,集成多种功能;Smol Developer 是开源的 AI 开发助手,能根据产品需求生成完整代码库。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。
2024-11-11
AI工具
以下是一些常见的 AI 工具: 在软件架构设计中,用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放轻松创建架构图。 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 工具配合可创建相关视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 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(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,可通过编写描述生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 9. Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具例如: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载建筑大模型。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 与思维导图相关的 AI 工具如下: 1. GitMind:免费跨平台,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具。 3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的助手,可一键拓展思路生成大纲。 5. TreeMind:输入需求自动生成思维导图。 6. EdrawMind:提供包括头脑风暴等 AI 功能。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别,且每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-11-11
有没有国内网络能打开的免费好用的美术类AI工具?
以下为您推荐国内网络能打开的免费好用的美术类 AI 工具: 1. 扣子 + ByteArtist 网址:https://www.coze.cn/home 优点:不需要翻墙,无收费,可以直接生成 注册:手机号、抖音号或飞书号 操作步骤:需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件 时间:5min 2. 无界 AI 网址:https://www.wujieai.cc/ 优点:国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用 希望这些工具能满足您的需求。
2024-11-11
如何快速转行入AI
以下是快速转行入 AI 的一些建议: 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,找到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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程会感到困难,各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,拥有一个装满各种道具的百宝袋,即标准库,遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用,还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 另外,关于如何防止 AI 取代人类思考一切,原文提到:认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中,我们需要意识到认知萎缩的危险,以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去,我们需要记住城市的布局和路线,而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。
2024-11-11
AI在产品经理岗位上的应用
AI 在产品经理岗位上有以下应用: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计与整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 此外,还有以下相关内容: 写完 PRD 后,可让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现自己产品逻辑表达问题,也方便以后 QA 同学测试。 创业团队的产品经理身兼数职,在做产品、营销推广、写脚本、数据分析等方面都能用到 AI,语言不再是障碍,有利于做出海产品。 作为产品经理,可以使用如 PMAI 这样的工具,它是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。还可以参考作者 nimbus 关于用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手效果平替 PMAI 的相关内容,飞书原文:https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink ,微信公众号原文:https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg 。
2024-11-11
AI发展史
AI(人工智能)的发展有着悠久的历史,其起源最早可追溯到上世纪: 1. 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落: 1. 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):包括专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 过去的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,而生成式 AI 的诞生让人们看到其在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的创作交流能力。
2024-11-11
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
AI男友
以下是为您提供的关于“AI 男友”相关的信息: 首先,为您介绍一个开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建的可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇(mylover),它实现了稳定人设、无限上下文、永久记忆、无缝联动 SD 绘图等功能,并且适合没有代码基础的小伙伴们复现和按自己想法修改。 另外,为您讲解一下 AI Agent 方面的知识。网络上对 AI Agent 的介绍往往晦涩难懂,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等内容都仿佛笼罩在神秘面纱之下。AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,具备许多人类特有的属性,因为这些学科大多以人为研究对象,致力于探索人类内在的本质。
2024-11-11
帮我写一个出现爱心的代码
以下是为您提供的一段包含爱心相关描述的代码示例,但它并非是直接生成爱心图案的代码,而是与爱心相关的歌词描述: ``` [ "In the symphony of codes,we'll write our names," ] ``` 如果您想要生成爱心图案的代码,需要明确您使用的编程语言,比如 Python 语言可以通过图形库(如 `turtle` 库)来实现绘制爱心图案。以下是一个简单的示例代码: ```python import turtle def draw_heart: turtle.pensize turtle.color turtle.fillcolor turtle.begin_fill turtle.left turtle.forward turtle.circle turtle.left turtle.circle turtle.forward turtle.end_fill draw_heart turtle.done ``` 希望上述内容对您有所帮助。如果您还有其他需求,请进一步明确说明。
2024-11-11
chatgpt
ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本进行训练,训练神经网络生成“类似”的文本。它能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”(无循环等)。 尽管这个过程简单,但其生成的文本不仅连贯,还能遵循提示并利用所读内容。不过,它并非总是说出“全局意义上的话”,只是根据训练材料中的“声音类似”的东西说出“听起来正确”的东西。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色,接近人类所产生的。但其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型,与大脑工作方式有相似之处,但在训练“硬件”和算法上与大脑存在差异,且内部没有“循环”或“重新计算数据”,限制了计算能力。 目前尚不清楚如何解决此问题以让其能做更多“类似于大脑的事情”,但 ChatGPT 已取得的成果令人兴奋,为更好理解人类语言和思维过程提供了动力。 此外,还可参考“10 分钟手搓一个 ChatGPT 语音对话机器人 https://b23.tv/JffIir4 ”。
2024-11-11