以下是关于动漫风格数字人的相关信息： 构建动漫风格数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，在日本、东南亚等国家比较受欢迎，也深受年轻人喜欢，能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。代表如 Live2D Cubism（https://www.live2d.com/）。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高。代表有 UE（Unreal Engine）、Unity，虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去了建模流程，直接生成数字人的展示图片，但算法生成的数字人很难保持 ID 一致性，帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。典型的项目有 wav2lip（https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip）、videoretalking（https://github.com/OpenTalker/videoretalking）等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2D/3D 引擎的模型，但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面（Live2D 就提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署，最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 另外，【SD】一键切换不同画风中也包含动漫风格，例如“花丛中的小猫”。

设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件，您可以考虑以下几个关键方面： 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统，如关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra），以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构，包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等，确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面，方便用户录入知识，支持多种格式，如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能，允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系，让用户能够将知识分类存放，便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签，提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能，支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法，确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型，如自然语言处理模型，用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化，使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别，如管理员、普通用户等，控制用户对知识库的操作权限，保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据，以防止数据丢失。 提供数据恢复功能，确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面，提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则，使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化，确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况，不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助，祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件！

通过 waytoAGI，您可以实现以下功能： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，并对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 此外，在 WaytoAGI 网站上，您还可以： 1. 和 AI 知识库对话，询问任何关于 AI 的问题。 2. 浏览集合的精选 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. 查看集合的精选提示词，并复制到 AI 对话网站使用。 4. 了解知识库精选内容，获取每天知识库的精华。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库各自独立又相互关联，旨在成为您学习 AI 路上的好助手。

以下是在 Coze 上创建工作流的步骤和所需工具： 1. 进入 Coze 平台，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后，整个编辑视图与功能如下： 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。例如涉及思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。例如中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 4. 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 此外，在扣子平台上，插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者多个工具，称为 API。目前扣子平台已有很多不同类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等，还有一些能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自己制作插件并加入所需的 API。工作流就像可视化的拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等，开始和结束都有特定的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作，信息包括引用前面小块块给出的和自己设定的。

以下是关于成语接龙的相关内容： 景淮制作了成语小游戏，包括成语接龙、看图猜成语、成语接龙+看图猜成语、成语查询模式。 成语接龙模式：常规的成语接龙，用户可直接给出或由 GPT 生成第一个成语，然后用户接龙，GPT 回复时会用孩子能听懂的方式解释成语。 看图猜成语模式：GPT 随机生成成语绘图，用户猜测，猜对给出解释和新图片，猜错按规则给出提示。 成语接龙+看图猜成语模式：用户输入第一个成语，GPT 根据最后一字绘图，用户猜测，猜错按规则提示，猜对继续接龙。 成语查询模式：用户输入成语第一个字、拼音（带声调或不带声调），以数字列表形式展示查询结果。 需求分析：今天使用的两种小游戏是成语接龙和看图猜成语。 什么是成语接龙：是一种以成语为基础的文字游戏，多人参与，一方说成语，下一方用前一成语最后一字开头说新成语，目标是长时间维持且不重复。对孩子有诸多好处，如提高语言能力、增强记忆力、培养逻辑思维、了解文化知识、增进社交技能、锻炼反应速度、提高学习兴趣等。 GPTs 使用链接：https://chat.openai.com/g/gFmXhWqboichengyuxiaoyouxi 。但使用时需注意，整体玩起来较流畅，但 Web 插件有时不触发，给出内容不够准确。

人工智能的核心技术主要包括以下几个方面： 1. 架构：当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大的支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及其收购的英国公司 DeepMind 培养了一批杰出的领军人物，这些人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 此外，人工智能的“智能”特质体现在以下几个方面： 1. 定义和特点：涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力，表现为能从经验中学习、理解复杂概念、处理和分析大量数据以及执行复杂任务，具有算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及在特定任务中的高效性和准确性等关键特点。 2. 行为模式： 信息处理：通过先进的算法和计算模型处理信息，从大量数据输入中学习规律、做出预测并决策。 环境互动：能够适应操作环境，在特定环境中高效工作并对新情况做出适应。 能量聚焦：执行设计任务时展现出极高效率，持续工作不受疲劳影响。 深度与专注：采用深度学习技术的 AI 系统能对特定领域数据进行深入分析，识别复杂模式和关系。

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI ，可以将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。AI 的生态位是一种似人而非人的存在，即使技术再进步，这个生态位也不会改变。 最初，计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确大脑完成的具体步骤，也就无法编写明确程序让计算机完成，这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。常见的健身 AI 产品有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。

以下是一些可以生成表格或流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 注册并登录： 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. Microsoft Visio： 简介：Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能： 集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作。 丰富的图表类型和模板。 支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网： 3. ： 简介： 是一个免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能： 支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）。 多种图形和模板，易于创建和分享图表。 可与多种第三方工具集成。 官网： 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在审计行业，以下是一些可以使用的 AI 应用： 1. 自动化文档处理：利用 AI 技术自动处理和分析大量的审计文档，提高工作效率。 2. 数据分析与预测：通过 AI 对财务数据进行深入分析，发现潜在的风险和趋势，辅助做出更准确的审计判断。 3. 智能检索与分类：借助自然语言处理和机器学习算法，对相关资料进行高效检索和分类。 在专利审查方面，AI 也得到了广泛应用： 1. 专利检索与分类：AI 能够进行高效的专利检索和分类，例如通过 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台，利用自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。 2. 专利分析和评估：可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间，如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析：利用 Aulive 等平台的 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 在金融服务业中，生成式 AI 也发挥了重要作用： 1. 更动态的预测：帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化，发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 2. 报告：自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整此类报告。 3. 会计和税务：综合、总结税法相关内容，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

以下是一些与审计行业和 AI 相关的产品和文章： 1. 案例方面： “AI 产品案例和投稿”中提到了七大行业的商业化应用，包括企业运营（如日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人等）、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等领域的应用。您可以通过查看详情。 2. 应用方面： 100 个 AI 应用涵盖了辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如图像识别商品推荐、旅游行程规划器等）、监控与预警（如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等）、优化与管理（如办公自动化工具、物流路径优化工具等）、销售与交易（如 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等）等多个方面。 3. 研究报告方面： 2023 年 11 月 15 日更新了一批 AI 相关的研究报告，特别推荐的有《红杉中国：2023 企业数字化年度指南》（基于对 235 家企业数字化负责人的调研，63.5％的企业已把 AIGC 列入企业发展战略）、《华为：加速行业智能化白皮书》（结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望，与各界进行万场以上座谈研讨）。如需下载，可访问我们的知识星球。此外，还有《一文带你了解提示攻击！》这篇文章，带您从零开始了解越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。