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  • 青梧字幕 – 开源AI字幕提取工具,自动生成时间轴精准的字幕

    青梧字幕是什么

    青梧字幕是基于Whisper的AI字幕提取工具。基于先进的语音识别技术,快速准确地从视频中提取语音内容,生成时间轴精准的字幕。青梧字幕支持多种字幕格式(如.srt、.vtt、.lrc等),能连接翻译平台实现多语种翻译,满足不同平台的发布需求。软件完全本地化,数据存储于本地,无需联网,保护用户隐私。青梧字幕适合个人用户和字幕制作团队,能有效提升字幕制作效率,节省时间和精力。

    qingwuzimu

    青梧字幕的主要功能

    • 智能字幕提取:基于AI语音识别技术,快速准确地从视频中提取语音内容,自动生成时间轴精准的字幕文本。支持多种语言的语音识别,确保高精度提取。
    • 字幕编辑与校对:提取后的字幕能自由编辑和校对,用户能调整字幕内容、时间轴或格式,满足个性化需求。
    • 高质量翻译:集成多个专业翻译平台,支持多语种翻译,将提取的字幕翻译成不同语言,方便视频国际化传播。
    • 多格式导出:支持多种主流字幕格式(如.srt、.vtt、.lrc、.txt等),能灵活组合单语或双语字幕,满足不同平台的发布需求。
    • 本地化与隐私保护:所有数据处理均在本地完成,无需联网,数据存储在本地,确保用户隐私安全。
    • 跨平台支持:支持Windows和macOS(包括M系列和Intel处理器),兼容性良好,用户可以在不同操作系统上使用。

    如何使用青梧字幕

    • 下载与安装
      • 访问官网:访问青梧字幕的官方网站,根据操作系统的版本(Windows、MacOS)进行下载。
      • 开源版本:访问GitHub仓库,按照项目说明安装依赖并编译运行。
    • 启动程序:打开青梧字幕应用。官网版本,根据提示完成登录(开源版本无需登录)。三、字幕提取
    • 导入视频:点击“导入视频”按钮,选择需要提取字幕的视频文件。
    • 选择语言:在提取前,选择视频中的语音语言(如中文、英语等)。
    • 字幕编辑与校对:提取完成后,检查每行字幕对应视频中的时间轴,确保字幕与语音同步。
    • 编辑字幕:如果字幕有错误或需要调整,直接在编辑面板中修改字幕内容,或调整时间轴,确保字幕显示时间更精准。
    • 字幕翻译(可选):如果需要将字幕翻译成其他语言,连接第三方翻译平台(如百度翻译、有道翻译等)。
    • 字幕导出:选择导出格式,根据需求选择合适的格式,将字幕文件保存到本地。

    青梧字幕的产品定价

    • 专业版:免费试用,提供所有功能,新账户赠送3天免费试用,每个账户可以定期申请延长试用。
    • 专业版VIP – 1年:¥79,提供所有功能,VIP会员期内无任何使用限制。
    • 专业版VIP – 1天:¥1.4,提供所有功能,适合临时救急使用。
    • 专业版VIP – 7天:¥5.9,提供所有功能,适合短时项目使用。

    青梧字幕的应用场景

    • 视频创作者:快速为自制视频添加精准字幕,提高内容可读性和观众体验,尤其适合自媒体、Vlog和教学视频制作。
    • 外语学习者:提取外语视频字幕并翻译,辅助语言学习,帮助理解视频内容,提升听力和阅读能力。
    • 字幕翻译团队:高效提取原始字幕并进行翻译,支持多语种和多种格式导出,提升字幕制作效率,节省时间和人力成本。
    • 影视爱好者:为无字幕的影视作品快速生成字幕,提升观影体验,尤其适合小众或自制影视内容。
    • 企业与机构:用在制作宣传视频、产品介绍视频的字幕,支持多语言翻译,助力内容国际化传播,拓展全球受众。
  • ImageRAG – 基于检索增强生成的图像生成技术

    ImageRAG是什么

    ImageRAG 是基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的图像生成技术,通过动态检索相关图像来提升文本到图像(T2I)模型生成罕见或未见概念的能力。基于现有的图像条件模型,无需特定的 RAG 训练,可改善生成图像的真实度和相关性。

    ImageRAG

    ImageRAG的主要功能

    • 动态图像检索:根据文本提示动态检索与之相关的图像,作为上下文提供给基础 T2I 模型,引导生成过程。
    • 提升罕见概念生成:通过检索相关图像作为参考,解决传统模型在生成罕见概念时的困难。
    • 多模态生成能力:结合文本和图像数据,生成更符合上下文的图像。
    • 个性化生成支持:支持个性化生成,例如将用户提供的图像与检索到的参考图像结合,生成特定场景。
    • 提升图像生成的真实度:基于海量图像资源,ImageRAG 通过检索增强技术使 AI 生成的图像更真实、细腻,避免了传统生成模型中的“幻觉”问题。
    • 灵活性和可扩展性:ImageRAG 的框架设计具有高度的灵活性和可扩展性,根据需求对各个模块进行扩展或升级。

    ImageRAG的技术原理

    • 动态图像检索引导生成:ImageRAG 根据给定的文本提示,动态检索与之相关的图像,将这些图像作为上下文提供给基础的 T2I 模型,引导生成过程。基于外部图像作为参考,帮助模型更好地理解并生成目标概念。
    • 识别缺失概念:使用视觉语言模型(VLM)判断初始生成图像是否与文本提示匹配。如果存在偏差,VLM 会识别出缺失的概念,生成详细的检索描述(caption),用于后续的图像检索。
    • 图像检索与引导生成:基于生成的检索描述,从外部数据库(如 LAION)中检索与描述最相似的图像。检索到的图像作为参考提供给 T2I 模型,帮助其生成更符合文本提示的图像。
    • 无需额外训练:ImageRAG 不需要对基础模型进行专门的 RAG 训练,直接用现有图像条件模型的能力,具有高度的适应性,可以应用于多种 T2I 模型(如 SDXL 和 OmniGen)。

    ImageRAG的项目地址

    ImageRAG的应用场景

    • 创意设计与内容创作:ImageRAG 可以帮助设计师和创意工作者快速生成符合特定概念的图像,例如生成带有特定风格或场景的插画、海报或广告素材。
    • 个性化图像生成:通过结合用户提供的图像和个人概念,ImageRAG 能生成个性化的图像组合。例如,将用户的宠物生成在不同的创意场景中,如印在马克杯上、乐高模型中,或者在教室里给狗狗上课。
    • 品牌推广与营销:企业可以用 ImageRAG 生成与品牌形象一致的视觉内容,快速适应不同的市场活动和广告需求。
    • 教育与培训材料:在教育领域,ImageRAG 可以生成用于教学的图像,例如科学插图、历史场景重现或虚拟实验室环境,帮助学生更好地理解和记忆。
    • 影视与娱乐:电影、电视剧和游戏制作中可以用 ImageRAG 快速生成概念图、角色设计或场景背景,加速创意流程。
  • 腾讯混元T1 – 腾讯混元推出的最新深度思考模型

    T1是什么

    T1(Thinker)是腾讯混元推出的最新深度思考模型,已正式上线接入腾讯元宝。模型专注于逻辑推理和深度思考,支持联网搜索功能,能从互联网信源、微信公众号、视频号等腾讯生态内容中获取信息,确保回答的时新性和权威性。采用创新的Hybrid-Mamba-Transformer架构,吐字速度可达60至80 token/s,能秒回用户问题,擅长处理超长文本,解决长文推理中的上下文丢失问题。 在性能方面,混元T1在MMLU-PRO等基准测试中成绩优异,达到业界领先水平。具备强大的任务适应性,能应对多种对齐任务和指令跟随任务。模型文风简洁,复杂指令跟随准确,摘要幻觉低。

    腾讯混元T1

    T1的主要功能

    • 深度逻辑推理:专注于复杂问题的逻辑推理和深度思考,能提供更精准、更深入的回答。
    • 联网搜索能力:支持从互联网信源、微信公众号、视频号等腾讯生态内容中获取信息,确保回答的时新性和权威性。
    • 高速吐字:混元T1的吐字速度可达60至80 token/s,能秒回用户问题,显著提升交互效率。
    • 长文本处理:特别擅长处理超长文本,有效解决长文推理中常见的上下文丢失和长距离信息依赖问题。
    • 多领域推理:通过大规模强化学习和专项优化,混元T1在数学、逻辑推理、科学和代码等理科难题上表现出色。
    • 多样任务适应性:混元T1能适应多种对齐任务、指令跟随任务以及工具使用任务。
    • 简洁文风:输出文风简洁,复杂指令跟随准确,摘要幻觉低。

    >T1的技术原理

    • 创新的架构设计:混元T1沿用了混元Turbo S的创新架构,采用Hybrid-Mamba-Transformer融合模式。是工业界首次将混合Mamba架构无损应用于超大型推理模型。架构通过优化传统Transformer结构,降低了计算复杂度和KV-Cache的内存占用,显著降低了训练和推理成本。
    • 高效的长文本处理能力:混元T1在超长文本推理领域表现出独特优势。混合Mamba架构针对长序列处理进行了专项优化,能有效解决长文推理中常见的上下文丢失和长距离信息依赖问题。在相近的激活参数量下,解码速度提升至原来的两倍。

    如何使用T1

    • 打开腾讯元宝:T1已接入腾讯元宝,用户可以通过腾讯元宝的对话界面直接使用。
    • 切换模型:在腾讯元宝的对话界面中,可以选择深度思考T1模型,与其他模型(如DeepSeek-R1)进行对比使用。
    • 使用联网搜索功能:T1支持联网搜索,能从互联网信源、微信公众号、视频号等腾讯生态内容中获取信息,确保回答的时新性和权威性。
    • 提问与交互:用户可以通过文本输入向T1提问,模型会基于其深度思考和逻辑推理能力生成回答。

    T1的模型价格

    • 混元T1已上线腾讯云,API输入价格为1元/百万tokens,输出价格为4元/百万tokens。

    T1的应用场景

    • 个性化学习辅导:T1能根据学生的学习进度和理解能力提供个性化的学习建议和辅导。
    • 智能问答系统:在教育平台上,学生可以通过T1提出问题,模型将提供详细的解答,增强学习体验。
    • 辅助诊断:T1可以辅助医生进行疾病诊断,通过分析病历和症状提供可能的诊断结果。
    • 市场分析:T1可以分析市场趋势,为企业提供市场进入和扩张的策略建议。
  • 厦门大学《大模型概念、技术与应用实践》(PPT文件) – AI教程资料

    《大模型概念、技术与应用实践》由厦门大学大数据教学团队制作,科普大模型技术及其在各领域的应用。强调其在大数据教学领域的影响力。回顾人工智能发展简史,引出大模型的定义、特点和分类,详细阐述了在自然语言处理、计算机视觉语音识别等领域的广泛应用,以及对工作和生活的深远影响。介绍了AIGC(人工智能生成内容)技术,包括文本、图片、语音、视频生成辅助编程等应用实践案例,展示了大模型在内容创作、智能办公、AI搜索等方面的强大能力。是一份全面、深入且通俗易懂的大模型科普资料,适合对人工智能和大模型技术感兴趣的读者学习和参考。

    获取《大模型概念、技术与应用实践》 PPT原文件,扫码关注回复: 20250217

    厦门大学大数据教学团队介绍

    厦门大学大数据教学团队是国内高校大数据教学的重要贡献者,团队以林子雨副教授为核心,成员平均年龄46岁以下,结构合理,涵盖教学型、科研型和实验工程师。团队自2013年起专注于大数据教学,具有前瞻性和强大的执行力,在教材编写、MOOC课程、师资培养等方面取得了显著成就。

    林子雨是厦门大学计算机科学与技术系副教授,以第一作者编著出版了15本大数据系列教材,被国内1000余所高校采用。曾获得多项教学成果奖,入选多个国家级教学项目,被授予“教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”等荣誉。他的个人主页提供了丰富的教学资源和联系方式。

    林子雨编著的《数字素养通识教程——大数据与人工智能时代的计算机通识教育》是面向大一新生的教材,旨在重构大学计算机公共课知识体系,培养学生计算思维、数据思维和AI思维。教材官网提供了讲义PPT、MOOC视频、案例视频、上机实验、教学大纲等丰富资源,供师生使用。

    人工智能发展简史

    人工智能的发展历程可以追溯到1950年图灵测试的提出。1956年,达特茅斯会议标志着人工智能学科的正式诞生。此后,人工智能经历了萌芽期(1950-2005)、沉淀期(2006-2019)和爆发期(2020-至今)。从早期的CNN到Transformer架构,再到GPT系列和多模态大模型的出现,人工智能技术不断演进,推动了自然语言处理、计算机视觉等领域的快速发展。

    人工智能思维

    人工智能思维强调对人工智能运行模式的理解,包括:
    • 了解:掌握AI的基础原理。
    • 区分:明确人类能力和机器能力的差异。
    • 协作:学会与AI系统协同工作,提升效率。
    这种思维模式有助于人们更好地适应数字化时代的需求。

    大模型:人工智能的前沿

    • 大模型的概念
      • 大模型是基于深度学习技术的超大规模人工智能模型,具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力。其“大”的特点体现在参数数量庞大、训练数据量大和计算资源需求高。例如,GPT-3参数规模达1750亿,而GPT-4的参数规模超过1.8万亿。

    • 大模型的发展历程:大模型的发展经历了三个阶段:
      • 萌芽期(1950-2005):以CNN为代表的神经网络模型。
      • 沉淀期(2006-2019):以Transformer架构为代表的模型。
      • 爆发期(2020-至今):以GPT系列为代表的预训练大模型。
    • 人工智能与大模型的关系
      • 大模型是人工智能领域的前沿技术,属于预训练模型的一种。它通过大规模数据训练,具备强大的语言生成、逻辑推理和多模态处理能力,是推动AI技术发展的关键力量。

    • 大模型产品:国内外主要的大模型产品,包括:
      • 国外产品:如OpenAI的ChatGPT、Gemini,以及Sora等。
      • 国内产品:如DeepSeek、通义千问、豆包、文心一言等。
      • 这些产品在自然语言处理、多模态理解和生成等领域表现出色,广泛应用于智能客服、内容创作、代码生成等场景。

    • 大模型原理
      • 大模型基于Transformer架构,通过编码器-解码器结构和自注意力机制,能够处理和生成自然语言文本。其核心能力在于捕捉单词之间的复杂关系,实现高效的文本生成和理解。
    • 大模型特点:大模型具有以下特点:
      • 巨大规模:参数数量庞大,模型体积大。
      • 涌现能力:在大规模数据训练下展现出复杂能力。
      • 多任务学习:能够处理多种任务,具备泛化能力。
      • 大数据训练:需要海量数据支持。
      • 强大计算资源:依赖GPU/TPU等硬件加速。
      • 迁移学习和预训练:通过预训练和微调适应不同任务。
    • 大模型分类
      • 大模型按照应用领域可分为L0、L1、L2三个层级,覆盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

    • 大模型应用领域:大模型在多个领域有广泛应用,包括但不限于:
      • 自然语言处理:文本生成、翻译、问答系统等。
      • 计算机视觉:图像分类、目标检测、医学影像分析等。
      • 语音识别:语音合成、语音翻译等。
      • 推荐系统:个性化推荐、广告投放等。
      • 医疗健康:辅助诊断、药物研发等。
      • 金融风控:风险评估、欺诈检测等。
    • 大模型对工作和生活的影响:大模型对工作和生活产生了深远影响:
      • 工作:提高了工作效率,推动了自动化办公和智能客服的发展。
      • 生活:改变了内容消费方式,提供了个性化服务。
    • 本地部署大模型
      • 介绍了本地部署大模型的优势,包括数据隐私保护、避免使用限制、定制化灵活性、成本优化和离线高效使用。以Ollama和DeepSeek R1为例,展示了本地部署的具体方法。
    • 基于大模型的智能体
      • 基于大模型的智能体能够模拟人类智能行为,具备自主性和交互性。例如,OpenAI的Operator和Deep Research能够完成复杂任务,提供高效、个性化的服务。

    AIGC应用与实践

    • AIGC概述
      • AIGC(人工智能生成内容)是利用AI技术生成文本、图像、音频、视频等内容的新方式。它基于生成对抗网络(GAN)、预训练模型等技术,能够根据用户输入生成高质量内容,广泛应用于创意设计、教育、娱乐等领域。

    • 文本类AIGC应用实践
      • 介绍了文本生成工具(如DeepSeek、文心一言)的使用方法和技巧。这些工具能够根据用户提示生成文章、诗歌、代码等,并支持多轮对话和文档处理功能。

    • 图片类AIGC应用实践
      • 图片类AIGC利用深度学习生成图像,应用场景包括图像生成、修复、风格转换等。以百度文心一格为例,展示了如何通过输入提示词生成高质量图片。

    • 语音类AIGC应用实践
      • 语音类AIGC能够实现语音识别、语音合成和情感分析等功能,广泛应用于智能语音助手和客服领域。以豆包和讯飞智作为例,展示了语音类AIGC的使用方法。

    • 视频类AIGC应用实践
      • 视频类AIGC能够根据文本或图像生成视频内容,应用场景包括广告制作、影视特效等。以腾讯智影为例,展示了如何生成数字人播报视频。

    • AIGC在辅助编程中的应用
      • AIGC能够自动生成代码,提高编程效率。以豆包为例,展示了如何通过AI生成Python代码。

    • AI搜索
      • AI搜索利用自然语言处理和机器学习技术,提供更精准的搜索结果。以360的纳米AI搜索为例,展示了其多模态搜索和智能工具集成的特点。

    • AI智能办公
      • AI智能办公通过文档处理、数据分析和智能助手等功能,提升办公效率。例如,AI能够生成文档初稿、自动排版、总结文档内容和辅助数据分析。

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  • 如何使用DeepSeek-R1搭建个人知识库,3个免费教程

    最近经常有朋友问:

    如何让DeepSeek结合我们企业的内部知识生成回答?

    如何让DeepSeek根据小红书的爆款笔记,生成内容?

    想让AI结合本地信息,每次创建会话时都要上传文件,还限制文件大小,太麻烦了,有没有方法优化?

    我的回答是:搭建个人知识库!

    1.搭建个人知识库,就可以让DeepSeek更好、更准确地为你生成回答。

    2.可以随时增减更新,不用频繁上传参考文件,无需任何代码知识,使用起来简单又高效。

    01

    什么是个人知识库

    什么是个人知识库,它是怎么起作用的呢?

    如果把DeepSeek比作我们的大脑,对话就是考试,DeepSeek的回答就是基于我们学过的知识(用于训练的数据)。

    个人知识库,相当于把考试变成了开卷考。在知识库内容里“学一学“、“找一找”,生成的回答就更准确。

    比如当我让DeepSeek-R1推荐黑神话悟空相关景点,搭配小红书热门旅游攻略的知识库之后,它的回答是这样的:

    不仅答复内容参考了知识库资料,就连内容的结构排版也差不多,生成的回答基本可以直接使用。

    这篇文章,教大家搭建个人知识库的三种方式,满足大家不同场景下的需求:

    1.本地部署DeepSeek+搭建知识库

    优点:无需联网,数据隐私性强,完全免费;

    缺点:对配置有一定的要求,基本上用不了DeepSeek-R1满血版;

    适合对数据隐私需求比较高的企业;

    2.API调用DeepSeek+搭建知识库

    优点:方便,支持DeepSeek-R1满血版,可用大模型非常多;

    缺点:需要消耗Tokens,长期使用会产生一定的费用;

    3.直接使用DeepSeek+知识库一站式工具

    优点:使用简单,支持DeepSeek-R1满血版,可以使用其他人共享的知识库;

    缺点:PC端仅支持上传本地文件;

    适合小白用户,不需要本地部署,就能快速拥有一个个人知识库,还完全免费。

    02

    本地部署DeepSeek搭建知识库

    Ollama+AnythingLLM

    本地部署DeepSeek搭建知识库,需要用到Ollama和AnythingLLM。

    我们需要用Ollama下载DeepSeek,不会的同学可以参考前面本地部署DeepSeek的教程。

    DeepSeek本地部署保姆级教程,0基础有手就会!

    下载好DeepSeek后,我们进入系统的环境变量设置。(路径:右键单击我的电脑-高级系统设置)

    在WIN的用户变量里,点击新建。

    输入变量名:OLLAMA_HOST

    变量值:0.0.0.0:11434

    点击确定。

    注意:搭建知识库以及后续使用时,都需要让Ollama是运行的状态,不要退出!!

    如果不小心关闭了Ollama,可以在任务栏搜索PowerShell,单击打开。

    打开AnythingLLM官网,选择对应的系统版本进行下载。

    官网下载比较慢的友友,也可以直接用我打包好的安装包。

    获取《AnythingLLM安装包》 ,扫码关注回复: AnythingLLM

    下载完成之后直接安装。

    接下来就是创建个人知识库的重点了!我们点开设置图标。

    在人工智能提供商-LLM首选项里,选择Ollama作为LLM提供商,在Ollama Base URL里输入http://0.0.0.0:11434

    就可以在图示的位置选择本地的DeepSeek大模型,点击右上角的保存。

    返回首页,点击+新工作区

    接下来我们就可以在知识库里上传内容了。

    支持上传本地文件,也可以输入网页链接上传,所以不管是我们总结内化的文件,还是在网上刷到的有用的信息,都可以用来丰富知识库。

    上传之后的文件会先到左边的暂存区域(所有知识库共用,所以在有多个知识库的情况下,我们最好在暂存区建文件夹分别管理)。

    右方工作区就是知识库的全部内容,可以随时新增或者删减来优化它。

    我们在对话界面,选择工作区,DeepSeek就会根据里面的文档内容生成更精确的回答。

    03

    硅基流动API+Cherry Studio

    搭建知识库

    个人配置不够,但是又想用DeepSeek-R1满血版+知识库,怎么办呢?

    可以通过API调用DeepSeek,再搭建知识库,在搭建知识库的时候,还需要选择嵌入模型。

    我们来到硅基流动的官网,点击API密钥。

    新建API密钥,单击复制密钥备用。

    打开Cherry Studio官网,下载应用。

    安装完成后进入应用,点击左下角的设置。

    在模型服务里选择硅基流动,输入我们刚才新建的密钥,点击检查。

    检查一下DeepSeek-R1,弹出连接成功的提醒,就说明可以正常使用DeepSeek-R1满血版对话啦。

    如果不成功,需要点击页面中的管理,手动添加一下DeepSeek-R1模型。

    我们还需要回到硅基流动的官网,去配置一个嵌入模型。

    嵌入模型可以将我们上传的文件转换成计算机容易理解的数字,然后储存到它的向量数据库中。我们在向它提问时,它就会通过RAG技术,在数据库中搜索相关的答案,最终输出给我们。

    在模型广场,选择嵌入。

    点击复制模型名称:BAAI/bge-m3

    回到Cherry Studio界面,点击管理。

    点击+号,添加嵌入模型。

    然后我们进入知识库,点击添加。

    填写知识库名称并选择嵌入模型为BAAI/bge-m3,点击确定。

    上传文件的页面,它支持文件形式非常多。

    支持在知识库内搜索,并且会显示内容占比。方便我们随时查看知识库的内容。

    我们回到对话界面,在最下方的对话框选择DeepSeek-R1模型和刚才创建好的知识库,就可以开始使用了。

    生成的回答会在最后显示引用内容以及具体引用的文档信息。

    04

    ima.copilot

    一站式使用R1+知识库

    如果你是0基础,觉得前面的本地部署、API调用看起来还是比较复杂,那么最后这个工具就更适合你。

    用ima.copilot一键创建知识库,界面简洁,操作简单,还完全免费。

    不需要多种工具搭配使用,直接对话DeepSeek-R1满血版。

    我们需要下载ima.copilot的客户端。打开后,点击首页的知识库。

    点击创建知识库。

    输入知识库名称和描述。

    点击上传文件。

    ima.copilot很方便的一点是,它可以和小程序端通用。

    当我在手机上看到一篇特别好的公众号时,可以点击右上角的”…”选择更多打开方式,一键存入我的知识库。

    在知识库的界面,我们可以直接和DeepSeek-R1满血版开始对话。

    ima.copilot最强大的地方在于,就算你不懂得搭建知识库,你也可以使用别人共享给你的知识库。

    搭建个人知识库是一个非常棒的学习习惯。

    我们平常看到好的内容,放入知识库,它能快速提取文档核心观点,节省90%信息整理时间

    碎片信息转化为结构化知识体系,不断迭代更新,通过标签、双向链接构建“DeepSeek最强外挂”。

    不需要复杂指令,不懂代码、0基础也能生成精准的内容,可以快速打造“AI+垂直领域”差异化专业壁垒。

    这三种搭建知识库的方法,你觉得哪种更适合你呢?赶快用起来~

    本文涉及的所有工具:

    Ollamahttps://ai-bot.cn/sites/5973.html
    AnythingLLMhttps://ai-bot.cn/anythingllm/
    SiliconFlowhttps://ai-bot.cn/sites/35828.html
    Cherry Studiohttps://ai-bot.cn/cherry-studio/
    ima.copilothttps://ai-bot.cn/sites/26420.html
    原文链接:DeepSeek最强外挂!用知识库给AI喂数据,让它更懂你
  • 浙江大学推出DeepSeek系列专题线上公开课

    近日,DeepSeek风靡全球,其对算法、模型和系统等进行的系统级协同创新,通过众智和众力相互叠加成就了精彩成果,为迈向通用人工智能(AGI)的技术突破与挑战带来无限遐想,以开源开放加快了迈向全社会分享的普遍智能的步伐。

    为了系统解析DeepSeek在技术、应用与伦理交织演进下的革新性探索,带领大家深入了解DeepSeek的“破圈”与“扎根”。浙江大学人工智能科研团队推出DeepSeek系列专题线上公开课,自2025年2月17日起每周一晚上19:30面向全校师生及社会公众在线直播分享。深入揭示DeepSeek如何突破算力与泛化天花板;探讨当机器开始理解物理规律、掌握社会协作时,人类应如何构建与之共生的新型文明契约……解码DeepSeek“破圈”之力,探索人工智能技术明日世界!

    开课时间与形式

    • 时间:自2025年2月17日起每周一晚上19:30。
    • 形式:面向全校师生及社会公众在线直播分享。

    第一期课程安排(2025年2月17日)

    报告一:《回望AI三大主义与加强通识教育》

    • 报告嘉宾:吴飞教授(浙江大学本科生院院长、计算机科学与技术学院和软件学院党委书记,人工智能研究所所长、人工智能教育教学研究中心主任)。
    • 报告摘要
      • 从符号主义、连接主义和行为主义三大主义介绍人工智能算法的历史发展,分析三大主义的优劣互补。
      • 针对生成式人工智能的热点,介绍ChatGPT、Sora和DeepSeek之间的联系,强调DeepSeek的系统级协同创新。
      • 介绍浙江大学正在开展的人工智能通识教育,提出体系化知识、构建式能力、创造性价值和人本型伦理构成的有机整体是人工智能时代的基本素养。

    报告二:《Chatting or Acting?——DeepSeek的突破边界与“浙大先生”的未来图景》

    • 报告嘉宾:陈文智教授(浙江大学信息技术中心主任、人工智能教育教学研究中心副主任)。
    • 报告摘要
      • 浅析DeepSeek的技术突破,阐释强化学习对模型认知跃迁的推动作用。
      • 提出“大模型提供认知底座,智能体实现价值闭环”的双螺旋智能演进观点,探索其对教育范式变革的推动作用。
      • 介绍“浙大先生+DeepSeek+CARSI”落地高校场景,展示未来教育“处处用AI,人人会AI”的美好图景。

    组织单位

    • 浙江大学人工智能教育教学研究中心
    • 浙江大学信息技术中心
    • 全民数字素养与技能培训基地(浙江大学)

  • 有一云AI – AI内容创作平台,一键生成高质量文案、自动关联热点话题

    有一云AI是什么

    有一云AI是专注于新媒体内容创作的智能平台,依托大数据分析和AI算法,为创作者提供高效的内容生成、排版和优化服务。有一云AI支持一键生成高质量文案、标题、短视频脚本,能自动关联热点话题,提升内容曝光率。有一云AI具备智能排版功能,能快速生成美观的公众号文章页面,适配国内12大主流新媒体平台,方便作品管理和发布。有一云AI提供热点监测、关键词分析和360+款AI写作应用,覆盖多种创作场景,帮助创作者提升效率和内容传播力,是自媒体创作者、新媒体运营者和企业营销人员的得力助手。

    uecloud

    有一云AI的主要功能

    • AI写作
      • 一键生成文案:输入关键词或主题,快速生成高质量的文案、文章、标题等。
      • 内容扩写与润色:帮助创作者丰富内容,提升文案的吸引力和可读性。
      • 热点关联:自动关联热门话题,增加内容的曝光机会。
    • 公众号排版
      • 智能排版引擎:一键生成美观的公众号文章页面,提升视觉效果。
      • 适配多种平台:支持国内12大主流新媒体平台,方便创作者管理和发布作品。
    • 文章配图:根据文章内容自动生成或推荐相关图片,提升文章吸引力。
    • 热点挖掘与关键词分析
      • 实时热点监测:通过大数据分析捕捉热点趋势,生成贴合热点的内容。
      • 关键词优化:分析搜索引擎数据和用户搜索习惯,挖掘高热度关键词,助力内容引流。
    • 多场景创作支持:包含360+款AI应用,覆盖常见写作场景,满足多样化创作需求。

    如何使用有一云AI

    • 注册与登录:访问有一云AI官方网站,根据需求选择网页版、手机版、客户端使用,按照提示完成注册和登录。
    • 选择功能模块
      • AI写作:生成文案、文章、标题等。
      • 公众号排版:编辑和美化公众号文章。
      • 配图助手:为文章生成或推荐配图。
      • 热点挖掘:获取热门话题和关键词。
    • 输入需求
      • 在对应的模块中输入关键词、主题或具体需求。例如:
      • 在AI写作模块中输入“春节促销文案”。
      • 在公众号排版模块中选择文章模板并输入文章内容。
    • 生成内容:点击“生成”按钮,平台根据输入的需求快速生成内容。
    • 编辑与优化:生成的内容需要进一步编辑和优化。例如,调整文案的语气、修改排版样式或替换配图。
    • 发布与管理:将生成的内容发布到目标平台(如公众号、小红书、今日头条等)。有一云AI支持多平台管理和发布,方便创作者批量操作。
    • 热点与关键词
      • 用平台的热点挖掘功能,获取热门话题和关键词。
      • 将热点话题融入内容中,提升内容的吸引力和曝光率。
    • 探索更多功能
      • 有一云AI提供360+款AI应用,覆盖多种创作场景。
      • 用户根据需求探索更多功能,如视频脚本生成、问答生成等。

    有一云AI的应用场景

    • 公众号内容创作:快速生成文章、标题,润色优化,提升阅读量。
    • 小红书笔记生成:创作爆款标题和笔记,优化风格,增强用户互动。
    • 短视频脚本创作:生成抖音等平台脚本,提升视频吸引力和传播力。
    • 电商文案生成:创作商品标题和描述,优化文案,提高点击率和转化率。
    • 多平台文案优化:生成朋友圈、微信群等文案,满足多平台需求。
  • Cline – AI编程助手,集成于 VSCode 实时检查语法错误

    Cline是什么

    Cline 是集成于 VSCode 的 AI 编程助手,通过智能化手段提升开发效率。具备强大的代码生成与编辑能力,能根据用户需求快速创建或修改代码文件,实时检查语法错误。Cline 支持在终端执行命令,帮助开发者完成诸如安装依赖、运行脚本等操作。 对于 Web 开发,Cline 可以通过无头浏览器启动网站,进行交互操作并捕获日志,助力调试和优化。支持多语言模型,根据需求选择免费或付费的模型,如 Google Gemini、DeepSeek Chat 等。

    Cline

    Cline的主要功能

    • 代码生成与编辑:Cline 能根据用户描述快速生成代码,支持多种编程语言。可以直接在 VSCode 中编辑现有代码文件,帮助开发者优化代码结构或修复问题。
    • 终端命令执行:Cline 可以在 VSCode 的终端中执行命令,例如安装依赖、运行脚本、构建项目等,简化了开发流程。
    • Web 开发支持:可以通过无头浏览器启动网站,进行交互操作(如点击、输入、滚动),捕获截图或控制台日志,帮助开发者调试和优化 Web 应用。
    • 多语言模型支持:Cline 支持多种语言模型,包括免费的 Google Gemini、DeepSeek Chat,高性能的付费模型,用户可以根据需求灵活选择。
    • 安全交互:所有文件更改和终端命令都需要用户授权,确保操作的安全性和透明性。
    • 扩展能力:通过 Model Context Protocol (MCP),Cline 可以连接外部服务(如 GitHub)、控制浏览器、访问数据库等,进一步扩展其功能。
    • 项目理解与任务执行:Cline 能分析项目结构,根据用户输入的任务描述,自动完成复杂的编程任务,提升开发效率。

    Cline的技术原理

    • 上下文管理与代码分析:Cline 通过管理上下文信息,能处理大型复杂项目。基于抽象语法树(AST)分析源代码结构,通过正则表达式搜索和读取相关文件,快速理解项目。Cline 支持通过 @url@problems@file@folder 等指令添加上下文信息,进一步优化任务处理。
    • 无头浏览器与网页开发辅助:Cline 基于无头浏览器技术启动网站,进行交互操作(如点击、输入、滚动),捕获屏幕截图和控制台日志。可以帮助开发者修复运行时错误和视觉问题。

    Cline的项目地址

    Cline的应用场景

    • 代码生成与补全:Cline 可以根据开发者的输入自动生成代码片段或完整的函数,减少手动编写代码的工作量。
    • 项目管理与自动化任务:Cline 支持直接在 VSCode 终端中执行命令,例如安装依赖、运行脚本、部署应用程序等。
    • 全栈开发支持:Cline 能同时支持前端和后端代码的生成与优化。开发者可以通过自然语言描述需求,Cline 会生成对应的前端界面代码和后端逻辑代码。
  • MatChat AI – 松山湖实验室推出的材料科学AI智能体

    MatChat AI是什么

    MatChat AI 是松山湖材料实验室主导推出的材料科学领域AI工具。MatChat AI基于大语言模型和增强搜索技术,整合超过28万篇材料科学、物理、化学领域的专业论文知识,形成庞大的知识库。用户用对话形式,快速获取精准、专业的材料科学知识和解决方案,且系统提供参考文献,确保信息的可靠性和学术性。MatChat AI 避免通用大语言模型的“幻觉问题”,专注于材料科学的深度应用,为科研人员提供高效的知识支持,推动材料科学研究的智能化发展。

    MatChat AI

    MatChat AI的主要功能

    • 智能问答:基于材料科学领域的专业知识库,回答用户关于材料的性质、制备方法、应用等问题,提供精准可靠的知识支持。
    • 知识溯源:为回答提供参考文献,确保信息的来源可靠,保留学术排版,方便用户进一步查阅和验证。
    • 多格式文献解析:支持多种文献格式的解析,帮助用户快速提取和整合关键信息。
    • 研究数据可视化分析:支持对材料科学数据进行可视化分析,辅助用户更好地理解和展示研究成果。
    • 知识库智能更新:具备自动更新机制,保持知识库的时效性和准确性,确保用户获取最新的科研信息。

    如何使用MatChat AI

    • 注册和登录:访问 MatChat AI的官方网站,按照提示完成注册和登录。
    • 提出问题
      • 在平台的对话框中,直接输入与材料科学相关的问题,例如:
        • “如何制备BaTiO₃?”
        • “有哪些高温超导体材料体系?”
        • “热电应用中有哪些不错的材料体系?”
        • “是否存在一种导电不导热且密度比铁低的材料?”
    • 获取答案:系统根据知识库中的信息,提供精准、专业的回答。

    MatChat AI的应用场景

    • 材料研究与开发:快速获取材料性质、制备方法等信息,加速研发进程。
    • 学术写作与文献调研:辅助文献解析和知识溯源,助力学术论文撰写。
    • 教学与学习辅助:帮助学生理解材料科学概念,解答学习疑问。
    • 实验设计与数据分析:提供实验建议,支持数据可视化分析。
    • 工业应用与技术咨询:为工业生产提供材料选择和技术支持。
  • detangle – AI法律助手,解析复杂法律文件生成摘要

    detangle是什么

    detangle 是基于人工智能的法律助手工具,帮助用户快速理解和解析复杂的法律文件。通过生成简化的法律文件摘要,将晦涩难懂的法律术语转化为通俗易懂的语言,让用户轻松掌握文件的核心要点。detangle 能识别关键条款,如潜在风险、财务条款等,提供音频摘要功能,方便用户随时随地获取信息。

    detangle

    detangle的主要功能

    • 法律文件摘要生成:detangle 能将冗长的法律文件快速转化为简明扼要的摘要,提取关键信息,帮助用户快速掌握文件的核心要点。
    • 简化法律术语:将复杂的法律语言转化为通俗易懂的表述,非专业人士也能轻松理解法律文件的内容,降低理解门槛。
    • 关键条款识别与分析:detangle 能自动识别突出显示文件中的关键条款,例如潜在风险、财务条款、偏向性分析等,帮助用户快速定位重要信息。
    • 音频摘要功能:detangle 提供音频版本的摘要,用户可以将其添加到播客中,方便随时随地收听。
    • 安全性和隐私保护:所有上传的文件和生成的摘要均采用AES加密,文件在上传24小时后自动删除,确保用户数据安全。

    detangle的官网地址

    detangle的应用场景

    • 个人用户:Detangle 可以帮助个人用户快速理解复杂的法律文件,例如租赁合同、雇佣合同或法律通知。
    • 小企业和企业主:对于小企业和企业主,能快速识别潜在问题,分析文件对各方的影响,提取关键的金融条款,帮助企业在签署文件前做出明智决策。
    • 法律专业人士:律师和法务人员可以用 Detangle 快速生成法律文件的摘要,节省审阅时间,提高工作效率。
    • 法律学习者:法学院学生或法律研究者可以用 Detangle 作为学习工具,快速总结法律文件或案例,提取关键信息,更高效地进行学习和研究。