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口语转书面文字的提示词
以下是关于口语转书面文字的提示词相关内容: 音乐相关: Soulful:富有灵魂感的,指音乐中充满情感和灵魂的表现,通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格,编曲技巧包括使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 Soulful bridge:富有灵魂感的桥段,指在歌曲中间部分或过渡部分充满情感和灵魂的旋律或和声,能增强音乐的情感深度和结构变化,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格。 Spoken:口语,指在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演,而不是唱歌,能增加音乐的叙述性和亲密感,强调歌词的内容和表达,适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格,编曲技巧是在适当段落使用口语表演。 Spoken word:口语诗,指在音乐中使用诗歌或散文的形式,通过口语表演来传达信息和情感,能增加音乐的文学性和情感深度,适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格,编曲技巧是结合背景音乐或简单的和声进行口语表演。 办公通用场景: 编辑写作助手:编辑以下段落,提高其整体清晰度和连贯性。 语法纠正助手:纠正以下语法错误。 头脑风暴助手:帮我想一些不同的想法,围绕这样的话题。 翻译助手:将以下内容翻译成指定语言。 总结助手:请帮我总结以下文章。 Prompt 技巧: 数据:鼓励使用统计数据或数据支持主张。 个性化:根据用户偏好或特点要求个性化。 背景:无具体说明。 输入:无具体说明。 输出:无具体说明。 语气:指定所需语气(如正式、随意、信息性、说服性)。 格式:定义格式或结构(如论文、要点、大纲、对话)。 限制:指定约束条件,如字数或字符数限制。 引用:要求包含引用或来源以支持信息。 语言:如果与提示不同,请指明回应的语言。 反驳:要求解决潜在的反驳论点。 术语:指定要使用或避免的行业特定或技术术语。 类比:要求 AI 用类比或示例阐明概念。
2024-10-25
搭建本地AI
以下是关于搭建本地 AI 的相关信息: 对于期望在本地环境利用 AI 技术搭建 RAG 系统的用户,有参考方案可供选择。 目前市面上的 AI 分为线上和线下本地部署两种。线上的优势在于出图速度快,对本地显卡配置要求低,无需下载大型模型,还能查看其他创作者的作品,但出图尺寸有限制。线下部署的优势是可以添加插件,出图质量高,但使用时电脑可能宕机,配置不高还可能爆显存导致出图失败。可以充分发挥线上和线下平台的优势,线上用于找参考和测试模型,线下作为主要出图工具。例如,在线上绘图网站发现想要的画风,多批次、多数量尝试不同画风,得出符合需求的模型和组合,然后在相关网站下载对应模型到本地加载部署即可生图。 对于 AI 换脸,有开源、免费的解决方案 facefusion。本机解决方案需要 Python 环境和安装多个依赖软件,对编程知识有一定要求,且运行推理计算速度依赖 GPU,本地计算机配置不足时不推荐本地化安装。云服务解决方案可利用云厂商提供的大模型运行环境和计算能力,如阿里云的 PAI 和 AutoDL,其中 AutoDL 可在其官网注册后,在算力市场选择合适的算力服务器,并通过模型镜像启动 GPU 服务器。
2024-10-25
作为新手,我该如何学习AI技术
作为新手学习 AI 技术,可以从以下两个方向入手: 偏向技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:涉及语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:掌握 Python、C++等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:做好数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:关注模型优化、模型服务等。 行业实践:参与项目实战、案例分析等。 同时,数学和编程基础是必不可少的。还需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 以下是一些关于 AI 技术原理的基础知识: 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,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,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。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。 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 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-25
请你描述一下AI的发展情况
AI 的发展情况如下: AI 技术的发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、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广泛应用。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 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:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、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:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的重大突破: 1. 1956 年人工智能被提出。 2. 1997 年深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 3. 2016 年 AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 4. 2020 年 GPT3 发布。 5. 2022 年 DALLE 发布。 6. 2023 年 GPT4 发布。 从图灵测试之后,科学家们就努力让机器变得更聪明。人工智能从一个小小的想法发展至今,已经能帮人们做很多事情,技术的变革也越来越快。
2024-10-25
我想快速的了解 AGI的概念
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,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. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,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(Organizations):最高级别的 AI,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。 在人工智能领域,存在弱人工智能与强人工智能的区分。弱人工智能指针对特定任务或范围较小的任务设计和训练的 AI 系统,如 Siri 或 Alexa 等虚拟助手、流媒体服务的推荐算法、特定客服任务的对话机器人等。这些系统高度专业化,不具备像人类一样的认知能力,无法超出设定范围解决一般问题。强人工智能,即 AGI,是具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统,有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识,但目前还只是一个理论概念,尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 更多信息请见(AGI)。
2024-10-25
ai做表格
以下是关于 AI 做表格和文章排版的相关信息: AI 做表格: 目前有几种不同的工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力: 1. Excel Labs:是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成任务,包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 AI 文章排版: AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式,特别是处理学术论文和专业文档。以下是一些流行的工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-24
你好我需要一个AI对话总结撰写文字的AI,要求必须超长文本理解,文笔很棒
以下为您推荐两款具备超长文本理解能力且文笔不错的 AI 对话产品: 1. Kimi: 显著特点是拥有超长上下文能力,最初支持 20 万字上下文,现已提升至 200 万字。对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势,能帮助从事文案工作、处理大量文字或文件的用户更有效地处理和分析信息,提高工作效率,对需要长期记忆或参考大量背景信息的任务尤其有用。 不足之处在于文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好,且不支持用户自定义智能体。但仍推荐给刚入门 AI 的朋友。 2. 智谱清言: 其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 产品设计对标 ChatGPT,努力打造类似用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一,在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-10-24
如何用AI做图表
以下是关于如何用 AI 做图表的详细介绍: 一、推荐的 AI 绘图工具和平台 1. Creately 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网:https://creately.com/ 2. Whimsical 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网:https://whimsical.com/ 3. Miro 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网:https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介: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:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介: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:https://www.diagrams.net/ 二、使用 AI 绘制示意图的步骤 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例:假设需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 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。 利用这些 AI 工具,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。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-24
有没有 ai 甘特图工具
以下是一些可以用于绘制甘特图的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括甘特图。用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Microsoft Project:功能强大,提供全面的项目管理和甘特图绘制功能。 3. Asana:不仅能创建甘特图,还具备项目协作和任务管理功能。 需要注意的是,这些工具的使用可能需要一定的学习和适应过程。
2024-10-24
我想要替换图片里的文字,怎么弄
以下是几种替换图片里文字的方法: 1. 使用 DALL·E 的编辑功能: 可以进行添加耳机、去掉错误文字、添加正确文字等操作。但对于添加较多区域小的文字识别可能不太好。 还可以修改鹿角等元素。 给定原始图片后可直接要求修改画幅以及分辨率,如修改为 16:9 4K 高清,然后圈中想要修改的画面细节进行二次修改。 2. 利用 ideogram 平台: 这是一个海外生图平台,早期以能够准确生成图片中的文字而出名,目前仍有大量创作者生成各类创意 Logo,对英文字母的生成非常友好,也支持中文。 最简单的方法是在首页信息流中找到中意的 Logo 款式,点进去 retry,替换掉提示词中字母的部分。目前支持主流的图片比例,输入框下方有一些主流风格可以选择。 3. 通过特定的工作流: 如 liblib 及 esheep 在线工作流,很方便,适合没有强悍本地主机的朋友。包括极简 Logo、毛绒风格 Logo、夏日冰冰凉风格 Logo 等。 4. 利用 SD 相关技术: 先在 ps 中做一张任意文字的图片,黑底白字,文字可做任意变形处理,完成之后适当虚化,让边缘不至于很生硬。 将图片放入 controlnet 中,预处理器选择 inpaint_global_harmonious 全局重绘,模型选择 lightingBasedPicture。 控制权重、介入时机和终止时机等参数来控制文字在画面中的显眼程度,融合要自然,可能需要反复调试。 大模型使用 majicmixRealistic,设定好尺寸开始刷图。
2024-10-24