以下是国内可用于财务数据分析的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 需要注意的是，这些工具并非专门针对财务数据分析，但在某些情况下可能对财务数据的整理和分析有所帮助。在选择工具时，您应根据具体需求，考虑其是否支持所需的功能、与其他相关软件的兼容性等因素。

以下是一些可用于分析财务数据的 AI 工具： 1. tipranks.com：提供财务相关的服务。 2. Lemon Squeezy：属于财务类工具。 3. Alpha：具有财务问答功能。 4. Trendspider：财务交易工具。 5. Composer Your AI Copilot for Trading：财务相关。 6. Shufti Pro：财务类工具。 7. Tradytics：财务相关。 8. DexCheck：财务领域。 9. Finchat.io：用于股市分析等财务方面。 10. Rose AI：财务相关。 此外，生成式 AI 不仅能回答财务问题，还能帮助金融服务团队改进内部流程，如从更多数据源获取数据，自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，发现数据模式，为预测建议输入并提供适应模型的建议。

以下为您推荐一些可以选择风格的图生图 AI 工具： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：是一款 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 腾讯混元的“绘画”工具也已上线，在聊天之外的“灵感”栏目中，点开“绘画”工具，有 20 种可靠的 AI 绘画风格，如【赛博朋克风】、【日漫动画风】、【梵高画风】、【扁平插画风】、【像素插画风】、【马赛克风格】、【粘土手办风格】、【油画风格】、【黑白漫画风格】、【动漫风格】、【乐高风格】、【莫奈风格】、【古埃及风格】、【Q 版 3D 风格】、【Logo 创作风格】、【儿童绘本风格】、【毕加索风格】、【青花瓷风格】、【3D 渲染风格】、【漫画风格】。 另外，Tusiart 也有简易的上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照您需要的主题，找内容贴近的 checkpoint。一般可以选择模型大佬麦橘、墨幽的系列模型，比如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，效果不错。 3. 选择 lora：在您想要生成的内容基础上，寻找内容重叠的 lora，帮助您控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子里面，他们都在用什么 lora。 4. ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法也不要写长句，仅使用单词和短语的组合去表达您的需求。单词、短语之间用英文半角逗号隔开即可。 但需要注意的是，这些 AI 模型仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是一些可用于分析 Excel 数据的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地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。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想生成一个兔子跳跃的动画，可以考虑使用以下工具： 1. LiveSketch：能够将单一主题的静态素描转换成动画。用户只需提供描述所需动作（如兔子跳跃）的文本提示，系统就会生成短动画。它适用于多种场景，为用户提供了一种简单直观的方法使素描变得生动活泼。其官方网站可获取更多信息。 2. Midjourney：但需要注意的是，Midjourney在生成时存在一定局限性，比如角色不易多、动作幅度小。如果想让角色做出较大动作，现有的技术可能无法很好满足，需要更先进的技术、更丰富的数据和更强大的计算能力。在使用时，尽量规避制作需要大动作表现的视频，若无法避免，可尝试制作只涉及小动作的场景来增强表现力。

以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验： 在问答行业： Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术，将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询，使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF（ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题，以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型，对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练，并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型，形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式，大幅提升了目标文档的召回率，达到 95%。 在医疗行业： 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如，麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用它们训练 AI 学习分子特点，总结规律，再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析，最终成功识别出有效分子，且实验证明效果良好。 在模型架构方面： 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表，众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大，往往来自互联网上的多种来源，且参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。

以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结： 大模型技术体系： Embedding（嵌入）：是一个浮点数的向量，用于度量相关性，有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值，可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构：多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分，不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程：包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类：如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 擅长自然语言生成任务。 大模型的特点： 预训练数据量大，来自互联网上的多种来源，如论文、代码、公开网页等，通常以 TB 级别计。 参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究： 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比，总结提升模型效果的重要训练方法，并探讨未来发展的 5 大方向，包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。

对于小白了解 AI ，以下是一些关键的知识点： 编码器和解码器：不止一个，都有多头注意力层，且解码器与编码器的多头注意力层不同（带掩码的多头自注意力）。解码器还包含线性层和 Softmax 层，其作用是将解码器的输出转化为词汇表的概率分布，代表下一个被生成 token 的概率。 后续变种： 仅编码器，如 BRET 模型，用于理解语言，如掩码语言建模、情感分析等。 仅解码器，如文本生成。 编码器 解码器，如 T5、BART 模型，用于翻译、总结等。 其他概念科普： SFT 模型：监督微调（Supervised Finetuning）。 奖励模型：基于 3H 原则打分。 小样本提示：提示词给出样例样本。 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG：检索增强生成 RetrievalAugmented Generation，外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。

以下为您推荐一些免费的穿搭设计 AI 工具： 1. InterAlia（https://interalia.vcflab.org/）：可以帮助您搭配服装。 2. Creatie（https://creatie.ai/）：这是一个加上了 AI 功能的 UI 设计工具，在穿搭设计方面可能有所帮助，并且全部免费，AI 能力较强。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。