以下为一些文字生成语音的免费网站： XiaoHu.AI：通过 250,000 小时的中英双语数据训练，仅需 15 秒的声音即可完美克隆，包括音色和情感。基于 LLaMA 模型，支持从文本生成语音，或基于语音提示生成目标语音（保留情感特征）。 参数规模： Llasa1B：轻量级，适合资源受限硬件部署。链接： Llasa3B：更高性能，提供更复杂的语音生成。链接： 详细介绍：

DeepSeek 是一家具有独特特点的公司。 首先，DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，其论文也在 AI 研究界被广泛分享和讨论。当时在国内舆论场，DeepSeek 被描摹成“大模型价格战的发起者”，形成平行时空的感觉。这表明 DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的。 其次，如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来的发展无人知晓，但有趣的事还在后头。DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 此外，DeepSeek 在输出结果方面有一些神来之笔，如在独白文本中“自作主张”地加入括号中的场景描述，增强画面感，还能预判用户需求。例如对于“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”的提示词，能给出符合预期且具有文学性的输出。但值得商榷的是，根据史实，魏征是在玄武门之变之后才见到李世民。

Dify 可以接入企业微信，以下是接入的步骤： 1. 创建聊天助手应用：在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信：创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat

以下是利用这个网站学习 AI 的方法： 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，找到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。 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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 这个网站的功能包括： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获得实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），获得量身定制的学习计划和个性化的学习内容及练习。 4. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），获得个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手（如 Socratic），获得数学问题的解答、教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。

以下是一些常用于制作 AI 广告的工具： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从众多 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：专注于营销内容创作的 AI 写作助手，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 此外，分众传媒携手阿里通义大模型，开拓了品牌广告 AI 营销新模式，具有以下价值： 1. 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术，进行品牌定位分析并制定品牌营销策略，在存量博弈的市场快速找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 2. 降低营销门槛：降低中小广告主的投放门槛，通过一键生成广告语，一键 AI 设计等 AI 应用，帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 3. 业务价值回报：众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 同时还有相关的应用，如： 1. AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式，进行品牌洞察分析和营销策略制定的应用。基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户的具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 2. AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和广告语方法论，模拟营销专家的创作思路搭建的 Agent 生成应用。 如果您想制作商业级的 AI 视频广告，在脚本和分镜创作方面，需要注意以下几点： 1. 写脚本：确定广告的总时长，内容包括开场白、汽车的基本介绍、展示车辆和服务的亮点、客户证言或推荐以及最后的呼吁行动。同时要选择合适的背景音乐，编写吸引人的台词，准备所需的道具，设计不同的镜头景别，规划镜头的运动方式。 2. 对于奔驰 GLE300L 广告脚本，如果需要，可使用 Claude 生成，并根据不满意的地方要求其进行修改。

以下是一些可以帮助您编程、生成代码、debug 的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助您提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 对于更有经验的程序员来说，他们的关注点可能不仅限于代码的正确性，还包括整体代码质量。如的 Jeremy Howard 所解释的，关于 OpenAI Codex 模型的最新版本，“它编写冗长的代码，因为它生成的是平均水平的代码。对我来说，将平均水平的代码转化为我喜欢且知道是正确的代码，比从头开始编写它（至少在我熟悉的语言中）要慢得多。” 因此，虽然显然生成性编程是开发人员生产力的一个重要步骤，但目前还不清楚这种改进是否显著地不同于我们以前所看到的。生成式 AI 使程序员更优秀，但他们仍然必须编程。 简而言之，在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 都将日益流行起来。当我们考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，会发现很多令人兴奋的机会。长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为越来越明显：当我们某天要开发通用人工智能（AGI）时，一定是使用软件 2.0。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 下载途径：DeepSeek 可通过其网址 https://www.deepseek.com/zh 进行访问，目前国内能访问，网页登录方便且完全免费。您可以点击开始对话，左边选择代码助手直接使用。 特点优势： 可能是国运级别的科技成果，由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 同时做到了强大（比肩 O1 的推理能力）、便宜（参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级）、开源（任何人均可自行下载与部署，提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至提供了可以运行在手机上的 mini 模型）、免费（官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用）、联网（暂时唯一支持联网搜索的推理模型）、本土这六条。 使用方法： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek，认真阅读开场白之后，正式开始对话。 相关测试及设计思路： 用 Coze 做了效果对比测试。 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向，Thinking Claude 是设计 HiDeepSeek 的灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。

AI SFT 即监督微调（Supervised Finetuning）。它是一种在人工智能领域中的技术。例如在自然语言处理中，通过使用有监督的数据对预训练的模型进行微调，以使其更好地适应特定的任务和领域。在一些研究和应用中，如会话式医疗诊断人工智能应用 AMIE 中，SFT 被用于弥补真实世界数据样本的充分性、全面性、深刻性和洞察性。同时，在 Transformer 等模型的发展和应用中，SFT 也发挥着重要作用。

以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的经验： 流程：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。 难点：让 GPT4 写出符合要求的大纲最花时间，因题目抽象难以理解，后借助 GPT4 明确主题为结合具体电商网站研究 5 种不同电商模式。 雪梅 May 的体验： 体验了 gamma、AIPPT、islide AI 等生成 PPT 的产品，认为 gamma 最好用，只要提供内容框架，生成的 PPT/网页审美水平最高。 熊猫 Jay 的思路和指南： 主要思路：以爱设计为例，基于 Markdown 语法的内容生成 PPT，其他工具操作方式大同小异。 优化：可按照公司要求自行优化字体、图片等元素，对下载后的 PPT 删改内容。

大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先，了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力，在多个领域有热门应用场景： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：进行自然对话，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助：自动补全、修复 bug 和解释代码，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体等中的文本，为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，依赖大量文本数据训练；大型多模态模型能处理多种信息类型，应用更广泛，需要多种类型数据训练。 相对大模型，也有所谓的“小模型”，它们通常是为完成特定任务而设计。