AI 工具集

Author: Chimy

  • Kimi PPT助手 – Kimi联合AiPPT推出一键生成PPT服务

    Kimi PPT助手是什么

    Kimi PPT助手是月之暗面联合AiPPT推出的一键生成PPT服务。用户只需通过语音或文字指令，Kimi就能理解需求，自动生成幻灯片，提供布局和色彩搭配建议，帮助用户快速创建和设计PPT。Kimi还能根据用户反馈进行多轮对话，优化演示内容，确保PPT既专业又个性化。使用Kimi PPT助手，用户可以节省大量时间，同时提高演示的专业度和吸引力。

    Kimi PPT助手

    Kimi PPT助手的主要功能

    • 内容生成：Kimi PPT助手具备一键自动生成PPT内容的能力，包括文本、图表和图像等。
    • 模板应用：Kimi PPT助手提供多种PPT模板，用户可根据需要选择合适的模板快速制作演示文稿。
    • 智能排版：Kimi PPT助手具备智能排版功能，帮助用户优化页面布局，PPT看起来更加专业和美观。

    Kimi PPT助手

    如何使用Kimi PPT助手

    • 访问官网：打开Kimi官网（kimi.moonshot.cn），注册登录账号。
    • 找到PPT助手：在Kimi+中可以看到PPT助手或者直接在对话框中 @PPT助手 唤起。
    • 生成PPT大纲：按照需求输入你想要的PPT内容，Kimi自动帮你构思整理好PPT大纲。
    • 一键生成PPT：Kimi生成好完整大纲之后，点击一键生成PPT就开始调用AiPPT服务快速生成，整个过程大概1-2分钟。

    Kimi PPT助手的适用人群

    • 学生：学生在准备学术报告、课堂演讲或项目展示时，可以使用Kimi PPT助手来快速制作专业且有吸引力的PPT。
    • 教师：教师在准备教学课件时，可以利用Kimi PPT助手的智能排版和内容生成功能，提高课件制作效率。
    • 商务人士：商务人士在准备商业计划书、市场分析报告或产品演示时，Kimi PPT助手可以帮助他们制作更具说服力的演示文稿。
    • PPT小白用户：对于不擅长使用复杂PPT软件的用户，Kimi PPT助手可以简化制作过程，让他们也能制作出高质量的演示文稿。

  • 智谱清影 – 智谱推出的免费AI视频生成工具

    智谱清影是什么

    智谱清影是智谱AI推出的免费AI视频生成工具，用户只需输入文本或上传图片，30秒内即可生成10秒、4K、60帧视频。支持多种风格和背景音乐，适用于个人创作和专业制作。清影基于CogVideoX模型，融合文本、时间、空间，提升视频连贯性和逻辑一致性。目前免费开放，支持API调用。

    智谱清影已升级至：清影2.0，一手实测体验请看：清影2.0评测

    智谱清影

    智谱清影的主要功能

    • AI文生视频：用户输入文本描述，清影根据描述自动生成相应内容的视频。
    • AI图生视频：用户上传图片，清影分析图像内容后，生成动态视频。
    • 风格选择：提供多种视频风格选项，如卡通3D、黑白、油画、电影感等。
    • 背景音乐：允许用户为生成的视频添加不同风格的背景音乐，清影提供了安静、轻松欢快、伤感、史诗、搞怪几种类型背景音乐
    • 老照片动起来：通过“老照片动起来”小程序，让静态的老照片通过AI技术动起来。
    • API支持：企业和开发者可以通过API调用清影的功能，实现文生视频和图生视频的生成。
    • 快速生成：10秒视频的生成时间仅需30秒，满足用户对效率的需求。

    如何使用智谱清影

    • 访问官网：打开智谱清言官网 chatglm.cn/video ，注册登录账号。
    • 打开清影智能体：找到清影-AI生视频，进入视频生成页面。
    • AI视频生成：在清影智能体中选择AI文生视频/AI图生视频功能，输入你想要生成视频的指令。
    • 设置视频参数：主要包括 视频风格、情感氛围、运镜方式，支持自定义调整。
    • 生成视频：点击生成视频预计1分钟左右，即可获得AI生成视频结果。

    智谱清影

    智谱清影的适用人群

    • 内容创作者：视频博主、自媒体作者等，需要快速生成视频内容的个人或团队。
    • 广告和营销专业人士：需要制作广告视频或营销材料的企业或个人。
    • 教育工作者：利用视频作为教学辅助材料的教师或教育机构。
    • 影视制作人员：电影、电视剧或短片制作中的导演、编剧等专业人士。
    • 设计师和艺术家：需要将创意视觉化，进行艺术表达的设计师和艺术家。

  • PixVerse V2 – 爱诗科技最新发布的AI视频大模型

    PixVerse V2是什么

    PixVerse V2是爱诗科技最新发布的AI视频生成产品，基于Diffusion+Transformer（DiT）架构，提供更长、更一致、更有趣的视频生成体验。引入自研时空注意力机制，增强空间和时间感知，实现文本与视频信息的精准对齐。用户可一键生成1-5段主题一致的视频片段，支持二次编辑，灵活调整视频内容。PixVerse V2助力提升AI视频创作生产力，让创意表达更加便捷。

    PixVerse V2

    PixVerse V2的主要功能

    • 长视频生成：PixVerse V2能够生成更长的视频内容，单片段可达8秒，多片段则可达到40秒。
    • 一致性保持：支持一键生成1-5段连续视频，保证片段间的主体形象、画面风格和场景元素的一致性。
    • 技术创新：采用Diffusion+Transformer（DiT）基础架构，引入自研的时空注意力机制，提升对复杂场景的处理能力。
    • 文本理解强化：利用多模态模型提取文本信息，实现文本与视频信息的精准对齐，增强模型的理解和表达能力。
    • 二次编辑功能：用户可以对生成的视频进行智能识别和自动联想的二次编辑，灵活替换调整视频内容。
    • 训练效率优化：通过加权损失优化传统flow模型，提升模型训练效率和收敛速度。

    如何使用PixVerse V2

    详见：如何使用PixVerse生成视频

    PixVerse V2的适用人群

    • 创意专业人士：如视频制作人、广告创意师、动画师等，可以用PixVerse V2快速生成创意视频内容。
    • 社交媒体用户：希望在社交平台上分享有趣或个性化视频内容的个人用户。
    • 企业营销人员：需要制作产品介绍、广告宣传片等营销材料的企业市场部门。
    • 独立艺术家：进行艺术创作，需要视频元素来丰富其艺术表达。
    • 内容创作者：如博主、Vlogger等，可以用AI生成的视频内容来增加自己作品的多样性。

  • Llama3.1 – Meta最新发布的最强开源AI模型

    Llama3.1是什么

    Llama 3.1是Meta最新发布的开源AI模型，包括8B、70B和405B三个版本，其中405B版本以其4050亿参数量成为目前最大的开源模型之一。Llama 3.1支持128K的上下文长度，能够处理长文本并具备多语言翻译能力。在多个AI基准测试中表现卓越，尤其在数学、推理和长文本处理方面，与市场上顶尖的闭源模型如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相媲美。此外，Meta还提供了Llama Stack API和安全工具，推动了AI创新应用的开发。

    Llama 3.1

    Llama3.1的功能特色

    • 上下文长度：Llama 3.1支持高达128K的上下文长度，能够处理和理解更长的文本信息，对于长文本摘要和多语言对话等高级应用非常有利。
    • 多语言能力：模型支持八种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，在多语言翻译和跨文化交流中表现出色。
    • 数学和推理能力：在GSM8K和ARC Challenge等数学和推理测试中，Llama 3.1的得分非常高，在解决复杂数学问题和逻辑推理方面有非常强大的能力。
    • 长文本处理：在ZeroSCROLLS/QuALITY测试中，Llama 3.1的得分与GPT-4持平，优于其他模型，在长文本理解方面具有很强的能力。
    • 工具使用：Llama 3.1在BFCL测试中得分较高，在使用工具和执行编程任务方面能力很强。
    • 特殊测试：在NIH/Multi-needle测试中，Llama 3.1的得分接近满分，在特定领域的高度专业化能力非常突出。
    • 量化优化：为了支持大规模推理，Llama 3.1的模型从BF16量化到FP8，有效减少了计算资源需求，使得模型能够在更广泛的硬件上运行。

    Llama3.1的性能表现

    Meta 评估了超过了 150 个基准数据集的性能，比较了 Llama 3.1 与其他模型在现实情况下的能力表现，405B 模型在包括 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 在内的一系列任务中与领先的基础模型具有竞争力。此外，较小模型与具有相似参数数量的封闭和开放模型具有竞争力。

    Llama 3.1

    Llama 3.1

    Llama 3.1

    8B 和 70B 模型在基准测试中取得了显著进步：Llama 3.1 在基准测试中表现优异。8B 模型在 MMLU 测试中从 65 分提升到 73 分（提高 8 分），70B 模型从 81 分提升到 86 分（提高 5 分）。在 MATH (数学问题解决) 测试中，8B 模型的得分从 29 分大幅提升到 52 分（提高 23 分）。

    Llama 3.1 405B 在通用任务、知识推理、阅读理解上创下最新纪录。尤其在，MMLU、SQuAD 细分基准上，提升最为明显。Llama 3.1 8B 和 70B 参数版本，相较于 Llama 3，得到了细微地改善。Llama 3.1 405B 比预训练模型更强。在推理、代码、数学、工具使用、多语言基准上，纷纷碾压微调后的 8B 和 70B 版本。

    Llama 3.1的项目地址

  • LivePortrait – 快手推出的开源人像动画生成框架

    LivePortrait是什么

    LivePortrait是快手推出的开源人像动画生成框架，专注于高效、可控地将驱动视频的表情和姿态迁移至静态或动态人像，创造出富有表现力的视频。该技术通过隐式关键点框架实现，利用大规模高质量训练数据和混合训练策略，提升了模型的泛化能力和动作控制精度。LivePortrait在RTX 4090 GPU上的单帧生成速度极快，达到12.8毫秒，且具有进一步优化潜力。开源社区对其反响热烈，LivePortrait的GitHub页面提供了详细的使用指南和资源。

    LivePortrait

    LivePortrait的主要功能

    • 表情和姿态迁移：LivePortrait能够将驱动视频中的表情和姿态实时迁移到静态或动态人像上，生成具有丰富表情的视频。
    • 高效率：该框架在RTX 4090 GPU上单帧生成速度可达12.8毫秒，展现出极高的处理速度。
    • 泛化能力：通过视频-图片混合训练策略和大规模高质量训练数据，LivePortrait具备良好的泛化性，能够适应不同风格和身份的人像。
    • 可控性：利用隐式关键点和轻量级MLP网络，LivePortrait增强了对动画生成过程的控制能力。
    • 多风格支持：LivePortrait能够处理多种风格的人像，包括真人和风格化（如动漫）人像。
    • 高分辨率动画生成：LivePortrait支持生成高分辨率的动画，提供更清晰的视觉效果。
    • 贴合和重定向模块：设计了贴合模块和眼部、嘴部重定向模块，以适应裁切、多人合照等复杂场景，避免像素错位。

    LivePortrait的技术原理

    • 基础模型训练：在第一阶段，主要对外观提取器、运动提取器、扭曲模块和解码器进行优化，模型都是从头开始训练的。
    • 拼接和重定向模块训练：在第一阶段训练好基础模型后，会冻结外观提取器、运动提取器、扭曲模块和解码器，在第二阶段保持不变。在第二阶段，仅对拼接模块和重定向模块进行优化。
    • 视频-图像混合训练：LivePortrait 将每张图片视为一帧视频片段，并同时在视频和图片上训练模型，提升模型的泛化能力。
    • 升级的网络结构：LivePortrait 将规范隐式关键点估计网络、头部姿态估计网络和表情变形估计网络统一为一个单一模型，并采用ConvNeXt-V2-Tiny为其结构，直接估计输入图片的规范隐式关键点、头部姿态和表情变形。
    • 关键点引导的隐式关键点优化：引入2D关键点来捕捉微表情，用关键点引导的损失作为隐式关键点优化的引导。
    • 级联损失函数：采用face vid2vid的隐式关键点不变损失、关键点先验损失、头部姿态损失和变形先验损失，并施加感知和GAN损失，提升纹理质量。

    LivePortrait

    LivePortrait的项目地址

    LivePortrait的应用场景

    • 社交媒体内容创作：用户可将自己的照片或视频转换成动态内容，用于社交媒体平台，增加互动性和吸引力。
    • 虚拟主播和直播：用LivePortrait技术，可以创建虚拟形象进行直播或视频制作，无需真人出镜，适用于游戏直播、教育讲解等场景。
    • 影视和动画制作：在影视后期制作中，LivePortrait可用于角色的表情捕捉和动画生成，提高制作效率，降低成本。
    • 广告和营销：企业可以用LivePortrait技术制作吸引人的广告视频，动态的人物形象来吸引潜在客户的注意力。

  • DCLM-7B – 苹果公司与合作团队推出的开源小模型

    DCLM-7B 是什么

    DCLM-7B是由苹果公司联合研究团队推出的70亿参数开源小模型，性能超越Mistral-7B，接近Llama 3和Gemma。最近，苹果公司作为 DataComp-LM（DCLM）项目的研究机构之一，在 Hugging Face 上发布了 DCLM-7B 开源模型。该模型基于240T Common Crawl数据，通过标准化的DCLM-POOL和OpenLM框架预训练，实现了64%的5-shot MMLU准确率，训练效率显著。DCLM-7B的开源包括权重、训练代码和数据集，推动了LLM开源社区的发展，提供了高质量数据集DCLM-BASELINE，为数据驱动的模型研究设立了新基准。

    DCLM-7B

    DCLM-7B 的技术原理

    • 大规模数据集：DCLM-7B使用了从Common Crawl中提取的240万亿个令牌构成的标准化语料库，为模型提供了丰富的训练数据。
    • 数据筛选：通过模型基础的过滤方法，从大规模数据集中筛选出高质量的训练数据，是构建DCLM-7B的关键步骤。
    • OpenLM框架：基于OpenLM框架，DCLM-7B采用了有效的预训练方案，提供了标准化的训练流程和超参数设置。
    • 标准化评估：DCLM-7B在53个下游任务上进行了标准化评估，有助于量化训练集的优势和局限性。
    • 模型架构：DCLM-7B采用的是decoder-only的Transformer模型架构，是一种常用于语言模型的深度学习架构。
    • 训练优化：在训练过程中，DCLM-7B使用了特定的优化技术，如z-loss，以保持输出logit的数值稳定性。
    • 多尺度训练：DCLM-7B在不同的计算规模上进行了训练，从412M到7B参数的模型，有助于理解不同训练规模对模型性能的影响。

    DCLM-7B 的项目地址

    DCLM-7B 的适用人群

    • AI研究人员：专注于自然语言处理和机器学习领域的科学家和学者。
    • 软件开发者：集成高级语言处理能力到应用程序中的技术人员。
    • 数据分析师：处理和分析大量文本数据以获取洞察力的专业人士。
    • 教育技术专家：开发教育工具和交互式学习体验的教育工作者。
    • 企业决策者：利用AI优化业务流程和增强客户服务的商业领袖。

  • STORM AI – 斯坦福大学推出的开源AI写作工具

    STORM AI 是什么

    STORM AI 是斯坦福大学推出的开源AI写作工具，可在几秒钟内将一个主题转换为长篇文章/研究论文，完全免费，是 Perplexity Pages 的一种 替代品 。STORM AI 利用大语言模型（LLM）进行多角度提问和模拟专家对话，生成深入且准确的内容。STORM AI 特别适合需要大量研究和引用的写作任务，可以自动收集资料、生成大纲，并最终形成完整的文章。用户可通过STORM AI 的网站免费体验服务，或者使用API密钥在本地部署，享受便捷的自动化写作辅助。

    Storm

    STORM AI 的主要功能

    • 基于互联网搜索撰写文章：STORM AI 能利用互联网上的资源，从零开始撰写详细的文章，类似维基百科的条目。
    • 多角度提问：STORM AI 通过分析类似主题的现有文章，发现不同视角，自动生成深入的问题。
    • 模拟专家对话：STORM AI 模拟维基百科作者与主题专家之间的对话，能更新对主题的理解并提出跟进问题。
    • 生成研究大纲：在写作前阶段，STORM AI 会基于收集的资料生成文章大纲。
    • 引用和参考资料：在生成文章的过程中，STORM AI 会引用多个来源，并在文章中标注参考资料。
    • 自动化研究过程：STORM AI 自动化地进行研究，收集和整理信息，为写作阶段提供支持。

    如何使用 STORM AI

    • 访问官方网站：首先，需要访问 STORM AI 的官方网站（storm.genie.stanford.edu）。
    • 注册账户：如果需要保存使用记录或体验个性化功能，需要注册一个账户。
    • 输入主题：在提供的界面中输入您想要生成文章的主题或关键词。
    • 生成大纲：STORM AI 将基于输入的主题自动进行研究，并生成一个包含关键点的大纲。
    • 细化问题：STORM AI 会提示您提出更具体的问题或提供更多的指导，更精确地定位研究的方向。
    • 生成文章：根据大纲和问题，STORM AI 开始撰写文章。这个过程包括从互联网上抓取信息、整合资料和引用来源。

    STROM AI 的适用人群

    • 研究人员：需要撰写学术论文或进行深入研究的学者，使用 STORM AI 快速收集资料和生成初稿。
    • 作家和编辑：从事写作和编辑工作的人员，可用 STORM AI 辅助创作，提高工作效率。
    • 维基百科编辑：维基百科的编辑者用 STORM AI 收集资料和撰写条目，确保内容的准确性和全面性。
    • 学生：需要撰写论文或进行学术研究的学生，可通过 STORM AI 获取参考资料和撰写初稿。

  • 盘盘单词 – 百度网盘推出的AI英语学习小程序

    盘盘单词是什么

    盘盘单词是百度网盘推出的AI英语学习微信小程序。采用生成式AI技术，分析用户百度网盘的照片，提取关键元素，自动生成与用户生活紧密相关的英语单词和例句，帮助加深记忆。应用提供个性化学习路径、名人语音智能体、智能复习计划等功能，云端存储影像资料，不占手机内存。普通用户每日可使用20张照片，会员则无限制，月卡9.9元，年卡39.9元。”盘盘单词”通过创新方式提升用户学习英语的生动性、趣味性和效率。

    盘盘单词

    盘盘单词的功能特色

    • 个性化学习：根据用户百度网盘的影像资料，AI技术提取关键元素，生成与用户生活紧密相关的英语单词和例句。
    • 名人带学：开发了语音智能体，包括多位知名人物的语音，为用户带来独特的语言学习体验。
    • 智能复习：根据用户的学习进度和反馈，动态调整复习计划和背词模式，确保学习效率和效果。
    • 云端学习：所有学习资料存储在云端，不占用手机存储空间，随时随地进行学习。

    如何使用盘盘单词

    • 微信小程序搜索：打开微信，使用搜索功能输入“盘盘单词”，找到对应的小程序。
    • 授权登录：进入小程序后，根据提示进行授权登录，以便应用访问你的百度网盘账户。
    • 上传或选择照片：根据需要，你可以上传新的照片到百度网盘，或者从已有的网盘照片中选择。
    • AI分析生成：应用会利用AI技术分析你的照片，提取关键元素，并自动生成相关的英语单词和例句。
    • 个性化学习：根据生成的单词和例句，你可以开始个性化的学习过程，将单词与实际生活场景联系起来，加深记忆。
    • 使用语音智能体：选择你喜欢的名人语音智能体，跟随其语音进行学习。

    盘盘单词的适用人群

    • 英语学习者：所有希望提高英语词汇量和语言能力的人士，无论是初学者还是进阶学习者。
    • 学生群体：小学生、中学生、大学生等，他们可以通过这个工具来增强记忆和学习效率。
    • 职场人士：需要在工作中使用英语或希望提升职业竞争力的职场人士。
    • 语言爱好者：对英语或其他外语有浓厚兴趣，希望以新颖方式学习语言的人群。
    • 备考人士：准备参加各类英语考试，如雅思、托福、GRE等的考生。

  • Mem0 – 一款开源的大语言模型记忆增强工具

    Mem0 是什么

    Mem0 是一款开源的大语言模型记忆增强工具，能够让 AI 拥有长期、适应性强的记忆。通过自适应记忆系统，AI能实现跨应用记住用户的偏好和交互，提供连贯且不断进化的响应。Mem0的关键特性包括多层次记忆保留、自适应个性化、开发者友好的API以及跨平台一致性。还提供集中式记忆管理，简化了开发过程，开发者能够轻松构建具有高级个性化功能的AI应用。

    Mem0

    Mem0 的主要功能

    • 自适应记忆：Mem0 能根据用户与AI的交互不断学习和适应，从而提供更加个性化的服务。
    • 多层次记忆保留：支持用户、会话和AI代理等不同层面的记忆，确保信息的连贯性和持久性。
    • 集中式记忆管理：通过API，开发者可以轻松地存储和管理个别用户的记忆，实现个性化体验。
    • 开发者友好的API：提供简单易用的API接口，方便开发者快速集成Mem0到自己的AI应用中。
    • 动态更新信息：Mem0 能够根据新的信息和交互动态更新记忆，保持信息的时效性和相关性。
    • 上下文连续性：在多个会话中保留信息，保持对话和交互的连续性，尤其适用于需要长期参与的应用。
    • 自适应学习：根据用户交互和反馈，Mem0 可以改进其个性化服务，使记忆更加贴合个人用户。

    Mem0 的项目地址

    Mem0 的适用人群

    • AI应用开发者：为其应用程序添加记忆功能的开发者，特别是那些期望实现个性化用户体验的AI聊天机器人、虚拟助手或其他交互式AI服务。
    • 数据科学家和机器学习工程师：使用Mem0来改进模型的上下文理解能力，或者在训练和测试大型语言模型时管理记忆数据。
    • AI产品经理：负责AI产品的产品经理使用Mem0来增强产品的个性化特性，提升用户满意度和市场竞争力。
    • 企业IT部门：企业使用Mem0来开发或改进内部使用的AI工具，如客户服务机器人、个性化推荐系统等。
    • 教育技术提供商：使用Mem0的记忆功能来创建能根据学生学习历史和偏好提供定制化内容的个性化学习助手。

  • GPT-4o mini – OpenAI 推出全新 AI 模型替代GPT-3.5

    GPT-4o mini是什么

    GPT-4o mini 是 OpenAI 最新推出的一款AI大模型，提供更高效、更具成本效益的解决方案。这款新模型替代 GPT-3.5，成为市场上最具成本效益的小型模型。GPT-4o mini 在 MMLU 基准测试中取得了 82% 的高分，并且在 LMSYS 的聊天偏好测试中表现优于 GPT-4。这款模型的定价极具竞争力，每百万输入标记仅需 15 美分，每百万输出标记 60 美分，相比之前的前沿模型，价格降低了一个数量级，比 GPT-3.5 Turbo 便宜超过 60%。

    GPT-4omini

    GPT-4o mini 不仅支持文本输入，还支持视觉输入，并计划未来扩展到图像、视频和音频输入输出。该模型拥有 128K 标记的上下文窗口，每次请求最多可处理 16K 的输出标记，知识覆盖范围直至 2023 年 10 月。除此之外，改进的标记器使其在处理非英语文本时更具成本效益。

    在文本智能和多模态推理方面，GPT-4o mini 表现卓越，支持多种语言，并在函数调用、数学推理和编码任务上表现出色。从7月19日起，免费用户、Plus 用户和 Team 用户将能够访问 GPT-4o mini，取代 GPT-3.5，企业用户也将在下周开始体验这款新模型。

    GPT-4o mini的功能特色

    • 文本智能：GPT-4o mini 在文本理解和生成方面表现出色，能处理复杂的文本任务，如自然语言理解、文本摘要、内容创作等。
    • 多模态推理：支持文本和视觉输入，未来将扩展到图像、视频和音频输入输出，模型能理解和处理多种类型的数据。
    • 数学推理：在数学问题解决和逻辑推理方面表现优异，能处理复杂的数学问题和逻辑推理任务。
    • 编码任务：编码性能测试表现出色，能理解和生成代码，辅助软件开发和编程任务。
    • 成本效益：价格极具竞争力，每百万输入标记 15 美分，每百万输出标记 60 美分，降低了 AI 应用的开发和运行成本。
    • 易于访问：免费用户、Plus 用户和 Team 用户均可访问 GPT-4o mini，用户能很方便地使用最先进的 AI 技术。

    如何使用GPT-4o mini

    GPT-4o mini可以免费使用，要使用GPT-4o mini，你只需要访问他们的官方网站（https://chat.openai.com/chat），无需下载但需要魔法，去ChatGPT页面登录即可，你可以选择邮箱注册或用你的谷歌或微软账户登录。

    ChatGPT的网页界面对所有用户来说都很容易使用，显示界面包括一个供用户输入查询的文本框和一个显示结果的区域。输入你的文字提示后，然后你就会收到ChatGPT返回的回应信息。