以下为您介绍一些 AI 搜索引擎： 1. 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，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，支持自然语言提问，运用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 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。 5. Flowith：创新的 AI 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。 6. Devv：面向程序员，专注提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. 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。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面有帮助： 1. 对于在校学生，能快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力论文和报告撰写，且支持查看来源出处，参考价值高。 2. 对于教育教师群体，可获取丰富教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学准备效率。 3. 对于职场办公人群，能高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 对于学术研究人员，能提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。 存在能联网检索的 AI，例如： 1. ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎功能，可指定希望聊天机器人在响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot 作为 AI 助手，能简化在线查询和浏览活动。 4. 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，并保持用户数据私密性。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您介绍一些提示词优化助手之类的工具： PromptPerfect：能够帮您自动优化提示词，您可以看到优化前后的对比。网址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，能帮助您快速找到所需的 prompt。网址： Prompt网站精选： Learning Prompt：授人以渔，有非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney。网址： FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容全面且更新快。网址： LangChain Hub：LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理工具。网址： 微软 Prompt Flow：微软发布的开源 LLM 开发工具集，简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期，对简单工作流实用。网址： ChatGPT Shortcut：提供了非常多的 ChatGPT 使用模板，简单修改即可指定输出。网址： ClickPrompt：能轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与他人分享。网址： Prompt Extend：让 AI 帮您自动拓展 Prompt。网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers。网址： 此外，在写提示词时还有一些原则和技巧： 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果，保障视频生成质量。 写提示词时，首先要明确场景中的人物和冲突，其次对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围，第三要加强镜头语言，如推、拉、摇、移、升、降等，提示词要具体明确且符合物理规律，使用简单清晰的语言。

要将模糊图片变清晰，整个流程主要分为以下三个部分： 1. 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率的图片，因为图片分辨率越大，处理时间越长。 2. 图像高清修复： 使用 Checkpoint 大模型 Iceclear/StableSR，这是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率的新颖方法。 搭配 Stable SR Upscaler 模型，推理图片每个噪点以还原图像。 提示词部分应包含想要达到的目的内容，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear）；反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）。 全程采取两次高清修复，第一次修复原始图像分辨率并放大。 3. 图像高清放大： 针对第一次放大修复后的图像进行二次修复，realisticVision 底膜在重绘扩图放大等领域效果非常好。 使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型对图像进行二次放大。 在进行图像高清修复和放大时，需要注意以下几点： 修复必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 对于老照片，还可以将照片放入到后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。

以下是关于学习 AI 的一些建议和相关信息： 学习 AI 的步骤： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时，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，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 AI 在医疗保健领域的应用与学习： AI 将不可逆转地改变医疗保健领域，如医生可将文档工作交给 AI 书记员，初级医疗服务提供者可依赖聊天机器人进行分诊等。但为了在医疗保健中产生真正的改变，应投资于创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为医疗领域顶尖人才通常需要多年的密集信息输入和实践，AI 也应如此。当前的先进神经网络架构通过研究大量标记过的数据点来学习，但应通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，例如先训练生物学的模型，然后是化学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制，将创造一个学习的飞轮，专家 AI 未来可能成为下一代专家的教师。

人机交互方面的知识如下： 具身智能：是人工智能的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来展现智能。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，涉及多个学科，在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用，但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在不同模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式：包括以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）；人和大模型协同工作（embedding 阶段）；人指挥大模型工作（数字员工阶段）。当下应努力让大模型深度融入工作流，数字员工阶段尚不成熟。

人机交互方面的知识如下： 具身智能：是人工智能的一个子领域，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。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，涉及多个学科，在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用，但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式：包括以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段）；人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段）；人指挥大模型工作（数字员工阶段）。当下应努力让大模型深度融入工作流，数字员工阶段尚不成熟。

将扣子生成的 BOT 发布到微信主要有两种方式：发布到微信订阅号和发布到微信客服。 发布到微信订阅号： 使用限制： 一个 Bot 只能发布到一个微信订阅号。 支持在回复订阅号时上传图片，但图片大小不能超过 10MB。 每次回复消息时，只能回复一张图片。 如果模型返回的是图文混排的内容，则直接返回完整的 Markdown 内容。 如果模型生成了多张 Markdown 语法的图片内容，最终会解析返回第一张图片，多余图片会被丢弃。 前提条件： 已经创建了微信订阅号。 已经配置了 Bot。 步骤： 获取微信订阅号的开发者 ID： 1. 访问并登录您的订阅号。 2. 在设置与开发>基本配置页面，获取开发者 ID。 在扣子中配置并发布 Bot： 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 在发布页面，找到微信公众号（订阅号）发布渠道，单击配置。 4. 在 AppID 输入框内，填写微信订阅号的开发者 ID，并单击保存。 5. 跳转到公众平台账号授权页面，使用公众平台绑定的管理员个人微信号扫描二维码。 6. 在微信移动端，根据页面提示选择订阅号并确认授权。 7. 授权成功的页面提示如下： 8. 返回 Bot 发布页面，选中微信公众号（订阅号）发布平台，并设置发布记录后，单击页面右上角的发布。 成功发布后，您可以前往微信订阅号与 Bot 对话。 发布到微信客服： 支持在回复微信客服时上传图片，但图片大小不能超过 10MB。 确保已经完成了企业认证。 前提条件： 已开通了。 已搭建了 Bot。 步骤： 获取微信客服配置信息： 1. 登录平台。 2. 单击企业信息，然后复制企业 ID。 3. 单击开发配置，然后再单击开始使用。 4. 单击随机获取按钮分别生成并保存 Token 和 EncodingAESKey。复制 Token 和 EncodingAESKey 后，先不要关闭该页面。 在扣子中配置微信客服信息： 1. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 2. 在 Bot 编排页面，单击发布。 3. 找到微信客服渠道，然后单击配置。 4. 输入步骤一中复制的企业 ID，然后单击下一步。 5. 输入步骤一中复制的 Token 和 EncodingAESKey，然后单击下一步。 6. 复制 webhook 地址。复制 webhook 地址后，先不要关闭该配置窗口。 配置回调地址： 1. 回到步骤一中的开始企业接入页面，输入上一步中复制的 webhook 地址。单击完成。确保粘贴回调地址时没有引入空格，空格会导致校验失败。 2. 在开发配置页面，复制 secret。 3. 单击客服账号，复制账号。 发布 Bot： 1. 回到扣子平台的微信客服渠道配置页面，输入复制的 secret 和客服名称。 2. 单击保存。 3. 在发布记录中输入发布信息，然后勾选微信客服渠道，再单击发布。 4. 发布完成后，单击立即对话登录微信客服，体验 Bot 效果。 常见问题： 如果收不到机器人回复消息，可尝试通过以下方法解决： 查看微信客服的启用状态： 1. 登录，在应用管理页面，点击微信客服。 2. 确保没有启用微信客服功能。如果已经开启了微信客服功能，需要关闭。关闭后，该应用在工作台入口将被隐藏，员工不可使用。请谨慎评估。 检查近期是否有登录企业微信应用。 确保企业至少有一个成员通过手机号验证/微信授权登录过企业微信应用。 如果还是有问题，可以发送邮件至 feedback@coze.cn 反馈。

您可以自定义 PPT 模板。以下为您推荐几个合适的 AI 工具： 免费工具：讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn） 付费工具：百度文库、Gamma.app 有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，若用户不满意可以自行选择模板。 此外，对于 AI 文章排版工具，以下是一些流行的选择： 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。 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。 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。 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。 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。 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 排版工具取决于您的具体需求，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，因其提供强大排版功能和广泛学术支持。对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是使用 AI 修复照片的详细步骤： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章——。此步骤可重绘五官，但无法使头发、衣服等元素变清晰。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 3. 修复时必须使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时将图片放大到足够倍数。 5. 对于复杂照片，可在 PS 里进行角度调整和照片裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。例如加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后进行脸部修复和放大。

以下是关于如何使用 AI 回复 WhatsApp 消息的相关内容： 1. 您可以参考张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教您把 AI 接入微信的方法。登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，就可以看到机器人的正常回复。若想为这个 AI 赋予提示词，可以返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。此后进行任何更改，都需要“返回首页右上角点击重启，重启一下服务器”，然后在“文件”的【终端】里，直接输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录即可。添加插件的部分，讲解得非常清晰。 2. 关于 AI Agent：它是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。包括以下概念： Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，一个 Chain 视作一个步骤，可接受输入变量并产生输出变量，大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：可以使用一些判定（甚至可用 LLM 来判定），让 Agent 走向不同的 Chain，例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用，例如对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来需要三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。