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我要如何将一个pdf或者txt里面的内容,非人工地整理成表格或者按照文件里面的标题整理入notion的知识库里面?
要将 PDF 或 TXT 里的内容非人工地整理成表格或按照文件里的标题整理入 Notion 的知识库,可以按照以下步骤进行操作: Notion 上传方式: 1. 在文本格式页签下,选择 Notion,然后单击下一步。 2. 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时,需要进行授权。 在弹出的页面完成登录,并选择要导入的页面。 选择要导入的数据,然后单击下一步。 3. 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符:选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则: 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 4. 单击下一步完成内容上传和分片。 自定义上传方式: 1. 在文本格式页签下,选择自定义,然后单击下一步。 2. 输入单元名称,然后单击确认。 3. 单击创建分段,然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。 4. 单击保存。
2024-10-04
有什么工具,可以将上传图片上的文字全部翻译成另一种语言,并且生成将原图文字变成翻译结果的新图片
以下为您推荐一些能够将上传图片上的文字翻译成另一种语言,并生成新图片的工具: 1. OpenAI 的 DALL·E :通过图像生成端点可以创建原始图像,编辑端点可以编辑和扩展图像。但主要侧重于图像的生成和编辑,对于图片文字翻译和生成新图片的针对性功能可能不太突出。 2. Reccloud :免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频进行精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。 3. 绘影字幕 :一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持多种语言,准确率高,还能自定义字幕样式。 4. Arctime :对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持主流平台和多种字幕功能。 5. 网易见外 :国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-04
如何通过AI进行财富的原始积累
以下是一些利用 AI 进行财富原始积累的途径和相关工具: 1. 创作成为 AI 博主:可以使用以下工具获取素材,如月赚 5 万的 48 个 AI 工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman。 市场营销。 2. 参考 Sam Altman 关于智能时代的观点:智能时代的到来是一个重大的发展,虽然会逐步发生,但有着巨大的繁荣前景。例如解决气候问题、建立太空殖民地、发现所有物理学等惊人的成就最终将变得司空见惯。凭借几乎无限的智能和丰富的能源,即产生伟大想法的能力和实现这些想法的能力,我们可以做很多事情。但要注意,利用 AI 进行财富积累并非一蹴而就,需要不断学习和实践,并结合自身的优势和市场需求来选择合适的方向和工具。
2024-10-04
OpenAI发布新交互界面Canvas
OpenAI 于 10 月 4 日发布了新交互界面 Canvas。该界面旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验,允许用户实时编辑和反馈,提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能,并且能根据任务复杂性自动启用,以提升交互质量与工作效率。 此外,OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资,估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展,服务超过 2.5 亿用户。近期,核心技术人员变动,研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业,Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面,OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者,是新的全模态模型。该模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似,能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自其内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,于 2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2024-10-04
OpenAI发布新交互界面Canvas
OpenAI 于 10 月 4 日推出了新功能 Canvas,旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验。该界面允许用户实时编辑和反馈,提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能,能根据任务复杂性自动启用,提升交互质量与工作效率。 此外,OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资,估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展,服务超过 2.5 亿用户。近期,核心技术人员变动,研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业,Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面,OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者,是一种全模态模型(Omnimoda Model)。新模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,而非常用的工程手段。其对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似,能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的任何技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2024-10-04
怎么搭建AI Agent
搭建 AI Agent 主要包括以下几个方面: 1. AI Agent 的概念:AI Agent 简单来说就是拥有各项能力的“打工人”来帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。 2. 构建数字人灵魂中的 AI Agent 工程实现:所需的记忆模块,工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 3. 驱动躯壳的实现:灵魂部分怎样去驱动躯壳部分,我们可以将灵魂部分的所有接口定义出来,然后躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等等,视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对来说成熟一些,但都是闭源的。 4. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 5. 多元跨模态:仅仅是语音交互的数字人是远远不够的,人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉),听觉只是其中一种,其他的感官可以根据实际需求来做。 6. 拟人化场景:正常和人交流的时候不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景如何通过工程丝滑处理。 7. 制作 AI Agent 的方式:一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。单纯通过 Prompt 来构建大脑模块(Prompttuning),一般适合“无趣的灵魂”,即拟人化不是那么重的情况。针对“有趣的灵魂”,最直接的解决方式就是通过微调一个定向模型来达到上述效果。微调过程本质上是一个信息压缩和整合的过程,它能将例如三万条推特中的零散信息有效地整理并嵌入到大型模型的权重中,且权重占比不到 1%。这种方法不仅提高了信息提取的效率,还减少了每次查询或应用时所需处理的数据量,从而优化了性能和成本。 此外,像字节的扣子就是一个 AI Bot 开发平台,用户无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。创建智能体可以通过简单 3 步,首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。
2024-10-04
AIGC开发学习路线
以下为为您整理的 AIGC 开发学习路线相关内容: YoYo 的学习心得: 学习前状态:不理解 AI 和提示词工程,文科生,不懂代码且英语差,注册尝试各种 AI 工具走了弯路,对 ChatGPT 认识限于日常问答和 SQL 学习交互以支持工作数据提取。 学习后现状:能搓多 Agent 智能体但需进修 Python 搓更多,有营销文案 demo 和 SQL 代码进阶学习应用,创建了 3 个图像流智能体和 2 个 Agent 智能体玩具,在公司实践智能客服从创建到应用,实现企业微信机器人问答基本功能,进行了 Dr.kown 和图像流的尝试以及企业智能体实践。 学习路径:关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”,学习路径如同游戏通关,主线加支线,个人感受学不完,找到适合自己的就好,学以致用,通过学习分享填补知识缝隙成长。 另外,有人分享了最近对 AIGC 的感悟: 参加了 3 场 AI 线下活动,在 AI 社群中活跃,感觉像回到 2014 年移动互联网时代。 感悟包括 AI 领域新名词等众多,AI 知识付费领域鱼龙混杂,AI 发展迅速导致学习 AI 知识很重要。 总结了“AIGC 学习三步法”,但文中未具体提及三步法的内容。
2024-10-04
你认为现在的AI和5年后的AI会有什么区别?AI在生活和工作中可以如何帮助我?什么是AI能替代的,什么是不能替代的?
现在的 AI 和 5 年后的 AI 预计会有显著区别: 目前,AI 可能存在画图构图不佳、语言模型推理不精确等问题。但按照当前的发展速度,5 年后行业将完全不同。函数参数可能超过兆亿级,硅基生物有望理解人类所有行为及背后意义,实现全面超越。 未来的模型有望更符合助理或同事形象,具备主动性,能与人类合作完成项目,而非仅进行一次性问答。 5 年后,LLM 可能成本更低、推理处理速度更快、支持多模态全面接入,更多 AINative 应用将诞生。 AI 在生活和工作中的帮助: 可以作为助手,分享日常工作,跟进长期项目,提醒关键时间节点等。 AI 能替代和不能替代的方面: 能替代的:一些较为标准化、重复性高的工作。 不能替代的:行业的 Knowhow 等固有知识资产,以及很多行业潜规则。
2024-10-04
目前有几个常用的大语言模型产品
目前常用的大语言模型产品包括: OpenAI 的 GPT4,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及专业和创意写作等。 Anthropic 公司的 Claude 3。 谷歌的 Gemini。 百度的文心一言。 阿里巴巴的通义大模型。 在大语言模型提供商方面: 最常用的提供商中,OpenAI 位居首位,AzureOpenAI 紧随其后。 其他提供专有模型的托管服务包括 Anthropic(第 3 名)、Vertex AI(第 4 名)和 Amazon Bedrock(第 8 名)。 在开源模型方面,常用的本地运行选项包括 Hugging Face、LlamaCpp、Ollama 和 GPT4All。提供开源模型 API 访问的提供商中,Fireworks AI 居首,其次是 Replicate、Together 和 Anyscale。 此外,Llama2 70B 模型是 Llama 系列语言模型的第二代产品,拥有 700 亿个参数,可能是目前最强大的开源权重模型。
2024-10-04
AI搜索
以下是关于 AI 搜索的相关信息: 一些推荐的 AI 搜索引擎: 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,能提升搜索效率和体验。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许自然语言提问,用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题生成答案,支持增强模式和智能排序。 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。 Flowith:创新的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。 Devv:面向程序员,专注于编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 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:免费无广告,直达结果。适用于以下场景: 在校学生: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,可查看来源出处。 教师群体:获取教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学准备效率。 职场办公人群: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。 学术研究人员:提供深入的行业分析,整合和总结大量数据,形成研究报告。 从 AI 搜索引出 RAG:AI 大模型擅长语义理解和文本总结,不擅长获取实时信息;搜索引擎擅长获取实时信息但信息分散,需人为总结。AI 与搜索引擎结合,给 AI 配备活字典,可随时查阅。
2024-10-04