可以做到。您请给出新的主题，我会按照要求进行模仿创作。

以下是构建新闻收集的 Agent 工具的相关内容： 1. 可以通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加分析文章和搜索文章等能力，变成一个消息情报官的 Agent，能够获得想要的领域或行业情报，还能深入挖掘相关情报信息。然后发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等平台即可使用。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 2. 最近 wiseflow 首席情报官很火，但几乎没有教程和搭建成功案例，其代码存在问题且依赖收费的 OpenAI API。可行的 Free 方案是通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。 3. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom 来获取更新的公众号。在公众号订阅不多时，建议使用分析 XML 页面。由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，可以选择使用多维表格及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。在多维表格中设置状态转换，以了解文章是否已被解读和推送。

语音转文本（Speech to text）： 介绍：语音转文本 API 提供了两个端点，基于最先进的开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译，可用于将音频转录为任何语言，将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，支持的输入文件类型包括 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 推荐：OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 ；语音转文字：一分钟搞定的~ 23 分钟的音频，相关链接：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 快速入门 转录：转录 API 的输入是要进行转录的音频文件以及所需输出格式的音频文字稿，目前支持多种输入和输出文件格式。默认情况下，响应类型将是包含原始文本的 JSON。要在请求中设置其他参数，可以添加更多带有相关选项的form 行。例如，若想将输出格式设置为文本，应添加相关行。

以下是一些能帮助撰写专利的 AI 工具： 1. 专利检索与分类：AI 可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，帮助进行高效的专利检索和分类，自动识别和分类专利文献。 2. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。

以下是为您提供的 AI 基础知识资料： 新手学习 AI 的路径： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 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，您可以找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 入门经典必读： 1. 基础学习：神经网络、反向传播和嵌入 ：这是 Nvidia 的四部分系列文章，介绍了 2015 年实践中的深度学习基础，对于刚开始学习 AI 的人来说是一个很好的资源。 翻译： 翻译： 翻译： 翻译： ：通过实用的例子和代码，解释了 AI 基础知识的全面、免费的课程。 ：对嵌入和令牌的简单介绍，它们是 LLM（和所有语言模型）的构建块。 翻译： 中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的 AI 工具简介： 思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴等功能，提升生产力。 可绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，可拖放界面创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载建筑大模型。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据需求生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可引入标准和规范约束设计结果。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手入手 AI 的详细指南： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您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。 三、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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 四、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 五、对于希望继续精进的学习者 1. 属性和方法 学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 2. 继承和多态 了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 3. 异常处理 理解异常，学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 4. 文件操作 学习文件读写，包括如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 对于 AI，可以尝试了解以下内容，作为基础： 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 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：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。

以下是关于学习 AI 绘画知识的一些建议： 首先，您可以借助《AI 绘画助手》，它是一位专业且贴心的学习导师。对于初涉 AI 绘画领域的新手或进阶爱好者，都能提供优质实用的指导。在原理讲解上，它能用通俗易懂的语言解释复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识，助您理解背后的神秘机制。同时，它对市面上流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等了如指掌，能详尽介绍使用步骤和独特之处，帮您找到适合自己的工具。在技术应用方面，擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法，并传授关键要点和操作技巧。它还拥有丰富的实战案例经验，能引领您从零基础起步创作。遇到难题时，会为您答疑解惑并规划清晰的学习路径。 其次，对于新手，有从 0 入门的 AI 绘画视频教程。比如： 1. 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，弄明白您的 AI 绘画“咒语”。 2. 第三节课：打破次元壁，用 AI“重绘”照片和 CG。 3. 第四节课：了解 AI 绘画模型，实现“画风”自由切换。 4. 第五节课：掌握提高 AI 绘画分辨率的方式。 5. 第六节课：LoRa | Hypernetwork 概念简析。 6. 第七节课：定向修手修脸，学会玩转局部重绘。 7. 第八节课：提示词补全翻译反推，了解“终极”放大脚本与细节优化插件。 8. 第九节课：LoRA 从原理到实践。 9. 第十节课：零基础掌握 ControlNet。 另外，还有 SD 绘画学社。比如关键词学社（AI 绘画），只要有 Midjourney 账号，喜欢 AI 绘画即可加入。进群请加大狐，把您拉进群。或者 SD 学社（AI 绘画），学习 Stable diffusion 的相关操作和每周两个案例实操，申请链接 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnen6cWr7yUM2xZ1hCFSUjZe 。添加左侧微信备注相应学社名称即可。

以下是为您整理的关于 ChatGPT prompt 的相关内容： 1. 阅读相关： Prompt 1: Please summarize Prompt 2: What are all of the chapters in the book? 这本书的章节都有哪些？（注意，在这里，可以根据想学的内容，挑选出对应的最佳章节） Prompt 3: In 最重要的 20%是什么，这将帮助我理解其中的 80% Prompt 4: Convert those key lessons from the chapter into engaging stories and metaphors to aid my memorization. 将本章中的关键内容转化为引人入胜的故事和隐喻，以帮助我记忆 Optional Prompt 5: Write me an action list of how I can apply （注意！这里可以提供有价值的领域背景知识） 评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言，分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读。 2. 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 基础描述：基于 GPT4 架构的 ChatGPT 模型，知识库截止日期是 2022 年 1 月，当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 工具描述：名为“dalle”的工具，用于根据图像描述创建图像，并将提示总结为纯文本。 策略与指导：包括翻译非英文描述、生成图像数量不超过 4 张、不制作关于政治家或公众人物的图像、不模仿近 100 年内创作的艺术家风格、先提图像类型、明确人物性别和族裔、修改特定人名或名人暗示的描述、描述要详细具体且超过 3 句话。 图像生成的接口：提供名为 text2im 的接口，包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 3. 文本类提示词： 自动优化 Prompt：您是一名优秀的 Prompt 工程师（提示词工程师），熟悉的转化步骤包括思考 chatGPT 最适合扮演的角色、问题的原因背景上下文、需要提给 chatGPT 的任务清单。

支持向量机（SVM）是一种重要的机器学习算法。 在深度学习的发展历程中，尽管取得了一些进展，但在特定时期，如人工智能寒冬期间，用于神经网络研究的资金很少，人工智能领域发展受到一定限制。在此期间，Cortes 和 Vapnik 于 1995 年开发的支持向量机表现突出，使得一些重要进展如 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年为递归神经网络开发的长短期记忆（LSTM）被忽视。后来随着计算机性能提升，神经网络逐渐与支持向量机相竞争，且在相同数据量下能获得更好结果，同时神经网络在有更多训练数据时会持续改进。 在算法学习中，支持向量机属于强学习器。强学习器通常具有高准确率，能很好地泛化到新数据上，例如深度神经网络或支持向量机，能够捕捉数据中的复杂模式。而弱学习器准确率仅略高于随机猜测，通常是简单的模型，如决策树桩。