FAQ
企业 AI 落地常见问题
企业在规划、开发、接入和运营 AI 应用时常问的问题，一问一答。
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2025年出的模型有哪些
以下是 2025 年可能出现的一些模型： DeepSeek 发布了最新模型 V3 与 R1，采用混合专家（MoE）架构，V3 引入多头潜注意力（MLA），R1 通过强化学习激活推理能力。；字节跳动推出新技术 OmniHuman，利用单张图片和音频生成生动的视频。；OpenAI 发布新模型 o1，基于思维链和强化学习的新训练和推理方法，展现出明显超出 GPT-…
查看全文我们是做小红书笔记的，目前有没有哪个软件可以把我们上千篇以往人工写的笔记，投喂给它，训练出一个能按照以往风格来写笔记的呢？比如扣子或者钉钉，可以吗
目前市面上常见的软件中，豆包暂时未获取到扣子或钉钉有此功能的相关信息。不过，像一些专门的自然语言处理和机器学习平台，如 OpenAI 的 GPT 系列、百度的文心一言等，在一定的技术支持和合规操作下，有可能实现您的需求。但需要注意的是，将大量以往的笔记用于训练模型可能涉及数据隐私和版权等问题，需要谨慎处理。
查看全文如何用自己的形象做卡通数字人？
以下是用自己的形象做卡通数字人的方法： 简单提示词方法： 在聊天窗口输入/imainge找到/imagine prompt，然后把刚才的链接放进去，然后空格。；加一些提示词，这些提示词以英文逗号分隔，最后再加上设置参数。；设置参数：；--iw 1.5是设置参考图片的权重，数值越高与参考的图片越接近，默认是0.5，最大是2，可选择中间的某个值并调整。；--s …
查看全文我们是做小红书笔记的，目前有没有哪个软件可以把我们上千篇以往人工写的笔记，投喂给它，训练出一个能按照以往风格来写笔记的呢
目前市面上还没有专门针对小红书笔记且能完全满足您需求的成熟软件。一般来说，使用现有的自然语言处理模型进行这样的训练存在诸多限制和法律风险。小红书对于内容的原创性和合规性有严格要求，使用以往的笔记进行训练可能违反平台规定。但您可以通过学习和借鉴以往笔记的写作风格、结构和主题，人工创作出新的优质笔记。
查看全文什么是数据集？
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。 它具有以下特点： 是用来让大模型重新学习的知识。；通常以表格形式出现，每一列代表一个特定变量，每一行对应于某一成员的数据集的问题。；包括结构化数据（可放在巨大的表格中）和非结构化数据（如图片、视频、文本，机器处理起来更难）。 获取数据集的方式有：手动标注、观察行为、网络下载。 使用数据集的…
查看全文擅长文字处理，主要是小说的AI有哪些，推荐一下
以下是一些擅长文字处理，尤其是小说创作的 AI 工具： Novel.ai：AI 写小说领域的头部应用，是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单，包括利用续写能力将写作改造成交互式文本生成，渐进式生成小段并允许用户更改或继续生成，基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt，交互式、渐进式的 Prom…
查看全文什么是tokens
在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同的语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词，或者是一个句子。在英文中，一个 Token 通常是一个词或者是标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Token 可能是一个字，也可能是一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。 在深度学习的语言模型中，如 Transformer…
查看全文什么是知识蒸馏？
知识蒸馏是一种模型压缩和训练的方法。在训练中，大模型作为教师模型，轻量级模型作为学生模型，学生模型不仅学习任务的真实标签，还学习教师模型生成的软标签，从而能够“站在巨人的肩膀上”学习。例如，NVIDIA 技术博客介绍了通过剪枝和知识蒸馏将 Llama-3.1 8B 模型缩减为 Llama-3.1-Minitron 4B 模型的方法。剪枝通过移除模型中的一些参…
查看全文能介绍AI的历史和一些关键名词吗？
以下是关于 AI 的历史和一些关键名词的介绍： AI 的历史： 始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展。；20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”，因从专家提取知识等任务复杂且成本高。；随着计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 关键名词： 机…
查看全文如何写中医养生账号的prompt提示词
以下是为您提供的关于写中医养生账号 prompt 提示词的一些参考： 角色设定：您可以设定自己为一名资深的中医养生专家，拥有丰富的临床经验和深厚的中医理论知识。 背景：您面对的是一群对中医养生感兴趣，但可能缺乏专业知识的普通大众。他们希望通过您的指导，改善自己的健康状况，预防疾病。；任务：首先，热情地欢迎用户，并强调中医养生对健康的重要性。然后，详细询问用户…
查看全文deepseek的使用方法有哪些？
以下是 DeepSeek 的使用方法： 访问网址：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。；操作步骤： 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。 特点与优势： 核心是推理型大模型，不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。；能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习…
查看全文ai在零售领域有哪些应用？
AI 在零售领域的应用包括以下方面： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。；药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。；药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI…
查看全文ai在电商领域有哪些应用？
AI 在电商领域有以下应用： 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。；搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。；动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。；聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。；生成式 AI 应用： 帮助品牌创建引人注目的产品照片，如将静态照片变成动态形象，预期未来会极度个性化，如展示沙发在…
查看全文deepseek与其他大模型有什么区别
DeepSeek 与其他大模型的区别主要体现在以下几个方面： 模型类型：DeepSeek 是推理型大模型，与指令型大模型不同，不需要用户提供详细步骤指令，而是通过理解用户真实需求和场景提供答案。；语言理解：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。；思考深度：在回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。；文风转换：可以模仿不同…
查看全文coze上的工作流是怎么运行的
Coze 上的工作流运行主要包括以下步骤： 梳理工作流：明确工作流的核心，如对于类似秘塔搜索的 Bot，要清楚其主要能力，包括使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等，从而形成创建 Bot 的思路。；创建工作流： 任务处理阶段：将开始节点输入的用户指令配置给模型，保证指令顺利进入大模型组件中处理。；最终阶段：将任务处理的输出内容配置到结…
查看全文如何做个数字人
以下是制作数字人的方法和相关工具： 方法：；打开剪映右侧窗口顶部的“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉-青春”。软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，左下角会提示渲染完成时间，之后可点击预览查看效果。；可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并“导入”，选择本地图片上传，将…
查看全文论文辅助AI有哪些？
以下是关于论文辅助 AI 的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术提供了多方面的辅助，包括文献管理和搜索、内容生成和辅助写作、研究和数据分析、论文结构和格式、研究伦理和抄袭检测等。 常用的论文写作 AI 工具和平台有： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。；Semantic Scholar：AI 驱动的…
查看全文有什么好用的平面排版类AI吗？用于杂志设计
目前在平面排版领域，有一些表现不错的 AI 工具，例如 Canva 中的智能排版功能，它可以根据您输入的内容和设计需求，自动生成较为美观的排版方案。还有 Adobe InDesign 中的一些智能化辅助排版工具，能帮助您提高排版效率。不过，不同的工具在功能和特点上可能会有所差异，您可以根据具体的杂志设计需求和使用习惯来选择适合您的工具。
查看全文如何上传图片并通过AI生成提示词？
以下是一些关于上传图片通过 AI 生成提示词的信息： Freepik 推出了 Reimagine AI 工具，用户上传图片可自动生成提示词，无需输入文字，能实时提供无限滚动结果展示，边操作边生成图像，还可通过调整提示词实时修改图片细节，支持多种风格切换。相关链接：https://freepik.com/pikaso/reimagine 、https://x.…
查看全文如何打造自己的智能体
打造自己的智能体可以参考以下步骤和要点： 了解智能体的概念： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。；基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。；智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计直接影响其表现和输出结果。 选择开发平台和工具： 可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT…
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