以下是关于 Copilot 相关产品和市场的介绍： Copilot 相关产品： SciSpace Copilot：由印度论文服务平台 SciSpace 开发，用于以问答形式解释科学文献中的文本、数字和表格。该公司成立于 2015 年，拥有大量论文数据积累和处理经验，并针对主流学术论文发布平台数据进行了优化，输出内容更精确。在更新版本中，支持解释专业词汇、深入研究、多语言互译、添加 URL 书签等功能，网址：https://typeset.io/ GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，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。 GPT Code Copilot：您的人工智能软件开发助手，通过精确的分步指导和定制的代码解决方案提升编码之旅，网址：https://chat.openai.com/g/g2DQzU5UZlgptcodecopilot 市场情况： AIPRM for ChatGPT 是一款 SEO Prompt 模板插件，于 1 月 8 日上线，目前用户已超百万，Prompt Template 使用次数超过五千万次，B 端客户包括迪士尼、Adobe、Intel、微软、康泰纳仕，收费标准可参考：https://www.aiprm.com/ Teamsmart 是一款有趣的文档助手，功能与其他文字处理类插件类似，根据不同职业/技能提供一系列能力点不同的机器人，网址：https://www.teamsmart.ai/ Boring Report 是应对标题党的神器，可去除文章中的夸张表述，仅保留客观事实。 以上工具在功能和适用场景上可能有所不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65

具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：通过具身智能，能够预测机器故障，避免工厂停机，保障生产的连续性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量，减少次品率。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率，降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如，日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有不断的更新和发展。

以下是一些常见的 AI 扩图工具： 图片放大工具： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可以增加更多细节 开源工作流： 开源工作流： stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先：https://magnific.ai/ Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/ 视频放大工具： https://www.topazlabs.com/topazvideoai 【超级会员 V6】通过百度网盘分享的文件：Topaz 全家桶... 链接：https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 提取码：16d1 Kraken.io：主要用于图像压缩，但也提供了一个免费的图像放大功能。不仅能够放大图像，还能保证图像的细节清晰度。 Deep Art Effects：是一款强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果。它支持多种滤镜和风格，让您的图像更加独特。 RealESRGAN https://replicate.com/nightmareai/realesrgan （这个用几次要收费） 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下是使用 AI 制作 PPT 的相关信息： 卓 sir 分享了自己用 AI 完成 PPT 作业的经历，用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。 熊猫 Jay 因企业内部要求编写了相关文章，介绍了通过 AI 工具高效制作 PPT 的思路，并提到了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。还因该培训材料获得 1000 元红包奖励。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路通常是：AI 生成 PPT 大纲，手动优化大纲，导入工具生成 PPT，优化整体结构。 同时为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考：《》。 市面上的 AI 制作 PPT 产品众多，您可以根据自身需求和喜好选择合适的工具。

以下是一些关于使用 ChatGPT 进行网络搜索的信息： GPTs 中有一些与网络相关的应用，如小红书写作专家，其直达链接为。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网。 像 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为 AI 助手，可简化在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

使用 ChatGPT 搜索外部信息的方法如下： 1. 可以像 Andrej Karpathy 所做的那样，向 ChatGPT 提出收集特定信息并整理成表格的请求，例如有关规模人工智能及其创始轮次的信息。ChatGPT 会理解请求，并通过特殊方式发出搜索指令，类似于人类使用浏览器搜索。然后接受该查询并转到 Bing 搜索，查找结果，将文本返回给语言模型，让其基于那段文本生成响应。 2. 对于程序开发人员，可利用基于嵌入的搜索实现高效的知识检索。这需要以下步骤： 选择文本嵌入工具，如 Word2Vec、BERT、FastText 等，将文本转化为向量。 构建包含详细信息的数据库，如电影数据库，可以是简单的文本文件或复杂的数据库系统。 对数据库中的信息进行预处理和嵌入，得到向量表示并存储。 当用户提出查询时，将查询进行文本嵌入得到查询向量。 使用快速的向量搜索算法（如余弦相似度、KNN 搜索等）在数据库中找到最接近的向量。 根据找到的向量从数据库中检索相关信息并返回给用户。 还可以将上述步骤封装成 API 或函数，在 ChatGPT 的对话逻辑中调用，当用户提出相关查询时，ChatGPT 调用并返回相关信息。但实际实现可能涉及更多细节和技术挑战。

以下是一些可以帮助您快速了解 AI 的资料： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 在不同领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 的理论和应用案例。 3. 在线课程和教程：在 Coursera、edX、Udacity 等平台参加 AI 相关课程，在 YouTube 等视频平台查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际效果。 对于入门经典必读，您可以参考作者为 的相关内容，原文地址为 https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。 如果您不会代码，想在 20 分钟上手 Python + AI，您可以先了解以下基础内容： AI 背景知识： 基础理论：明确人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论：了解基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：熟悉线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：了解聚类、降维等算法。 强化学习：知晓其基本概念。 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是关于 AI 办公提效方面的提示词的相关知识： 提示词工程： 简单来说，是使用特定指令或提示词指导人工智能模型生成期望内容，主要应用于大型语言模型如 ChatGPT。 例如，生成关于夏季旅游的文章，有效的提示词可以是“写一篇关于夏季旅游的文章，重点介绍海滩活动和美食”，明确具体的提示词有助于 AI 生成符合要求的文本。 还包括一些高级技巧，如使用不同角色视角、提供示例、试验不同提示词等，能提高文本生成质量和效果。掌握提示词工程技巧对有效利用大型语言模型至关重要，适用于各种场景。 学习提示词的原因： 首先要了解大模型的特性，包括能做什么、不擅长做什么和完全无法做什么。 要求具备写好清晰表述自己需求和任务的能力（brief）。两者兼具，才能用好这个工具。 提示词对于个人、企业和组织的价值： 是 AI 在组织内落地的一把钥匙，新工具落地时生产者易产生怀疑和抵触，提示词能让大家迅速意识到工具在帮忙干活。 是提取和复用业务方法论的有效工具，例如编写职场英语助理提示词，可将方法论封装成直接使用的工具。 是碾压式的组织学习利器，基于 Johari 沟通视窗模型，在拓展认知的四个象限中有很好的阐述式或启发式应用方法，能优化传统组织学习模式。 写好提示词的方法： 清晰的表明需求：告诉对方要完成什么样的工作，有具体目标和方向。如案例中对设计风格、用户体验、价格等有明确要求，对项目报告内容有具体规定。 向对方提出要求：希望对方遵循某种规则或限定完成工作，如使用统一模板、确保数据准确无误、规定时间提交初稿等。 尽可能多的提供相关信息：包括词汇的具体定义、事情的背景介绍等。如明确“老客户”的定义。

目前没有明确的“最好”用 AI 写公众号的工具，不过可以通过以下方式利用 AI 来创作公众号文章： 1. 设计明确且具有指导性的提示词：例如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导，并设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要进行微调，以符合预期和公众号风格。 2. 校对文章：虽然 AI 生成文本已相当精确，但人工校对仍不可或缺。在校对过程中，需注意内容准确性，核实信息和数据是否准确无误，引用来源是否可靠；确保表达清晰，检查文章是否流畅易读，语言是否清晰，专业术语和概念对目标读者群体是否易于理解；保证逻辑连贯，确保文章结构合理，论点和论据逻辑关系清晰，避免逻辑跳跃或混乱。 3. 利用 AI 找配图：让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片，提高配图效率，避免版权风险。

以下是关于文本转语音的相关信息： 一、TTS 简介 Text to Speech（TTS）是一种人机交互技术，将文本转换为自然的语音输出。通过该技术，计算机可模拟人类语音与用户交互，实现语音提示、导航、有声读物等功能，在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。 二、在线 TTS 工具推荐 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，可作为多种应用程序使用。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 三、语音合成技术原理 传统的语音合成技术一般经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息，然后提取文本的特征，生成特征向量。 2. 声学处理：通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成：使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形，然后依次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中，可以调整参数，改变合成语音的音色、语调、语速等。 四、StyleTTS 2 介绍 StyleTTS 2 是一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，能够结合文本角色内容和场景音快速生成有声小说。其具有多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成、适应不同说话者等特点。工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成，采用非自回归架构，通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量生成适合文本的风格，无需参考语音，实现高效潜在扩散。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。