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💻吐血整理的107个AI工具,有手就能用!
但问题是这样的软件数量太多,更新频率太快了,导致绝大部分人完全弄不清楚现在都有哪些工具能用,具体能解决自己哪些问题。
1. 💬 聊天/内容生成
- 🌙 Kimi(月之暗面)
- 🤔 通义千问
- 🌀 腾讯混元
- 🎒 抖音豆包
- 🧠 智谱AI
- 🏞️ 百川智能
- 🧱 360智脑
- 🐒 字节小悟空
- 📜 达观数据曹植
- 💬 文心一言
2. 🖥️ AI办公-综合
- 🤖 360数字员工
- 📚 有道AI
3. 📂 AI办公-Office
- 📈 AiPPT
- 🎨 iSlide
- 📝 WPS AI
- 💬 ChatPPT
- 🥤 360苏打办公
- 📊 酷表ChatExcel
- 🐻 商汤办公小浣熊
4. 📝 AI办公-会议纪要
- 🗣️ 讯飞听见
- 🧘‍♂️ 阿里通义听悟
- 📝 飞书妙记
- 🤝 腾讯会议AI
5. 📊 AI办公-脑图
- 🧠 ProcessOn
- 🌐 亿图脑图
- 💡 GitMind思乎
- 🎨 boardmix 博思白板
- 🖼️ 妙办画板
6. 📄 AI办公-文档
- 📃 司马阅AI文档
- 🔍 360AI浏览器
7. ✍️ AI写作
- 📝 有道云笔记AI
- ✍️ 腾讯 Effidit
- 📖 讯飞写作
- 🤯 深言达意
- 🗣️ 阿里悉语
- 🌋 字节火山写作
- 🐱 秘塔写作猫
- ⚡ 光速写作
- 🖋️ 笔灵AI
工具很多,笔记写不下了,选几个使用起来,效率更进一步就好。需要完整版工具清单的话,欢迎关注➕留评。
西园寺言叶 💗🤖
📷 NextChat更新|多模态捷径|拍题般轻松
首先给可能不是很了解NextChat的同学们科普一下,它是一款目前几乎最佳的开源ChatGPT Web UI项目。接入API便可以体验到机会和官网相同的体验👑

最近将自己部署的NextChat更新到了最新的v2.11.3版本,有一个小的UI升级。不过值得吐槽的点是感觉它的icon和整体界面的颜色一点不搭🐕

对我来说,NextChat是一个给我身边很多不会使用GPT的朋友们(比如我爸妈)进行分享的不错途径。这个小小的UI升级其实让我一直手写输入的父母用起来更舒服了null

而且这个支持图片输入输出的模型的资费是GPT4模型的1/4,像我图三图四的问答花费分别大概只需要5分钱到1角钱,如果只是偶尔使用的话,真的比GPT4要便宜不少null
爱吃蛋卷 💙🤖
一张图让你看清Microsoft Copilot
微软service常常有蜜汁service名字变更,
特别是在生成式AI应用加持以后的快速迭代工程中,
Copilot不知道已经变过多少次名字。
刚刚觉得自己搞清楚了,结果产品名字有变了,
文档也是蜜汁看不懂,以至于需要chatgpt来要约。
这次该不会在变化了吧?
月夜巫女橙子 🤖
兑现承诺Grok开源,马斯克和OpenAI的连续剧
😡😡😡继起诉 OpenAI,3月11号说 OpenAI is a lie,这场连续剧迎来后续——马斯克兑现了他的承诺,Grok开源。
GitHub - xai-org/grok-1: Grok open release,目前Grok-1项目收获了10.8k 标星。

🙄 314B参数:Grok开源拥有3140亿参数的混合专家模型,3140亿是一个什么概念呢?简单来说,截止目前参数量最大的开源大语言模型。例如,OpenAI的GPT-3.5的参数量为1750亿,而Grok的参数量几乎是它的两倍。

😳 318.24G:需要有足够GPU和内存的机器才能运行Grok。
🍋 继续硬刚OpenAI:当然,开源以后也要迅速开启针锋相对模式:tell us more about the ”open“ part of OpenAI……🌈🌈🌈
miaowu后援团 🤖
Claude 3虚假宣传
咳,可能有点标题党,但是很显然这回claude和谷歌gemini那个宣传视频一样钻了空子

1.在他们官方的宣传表格中对比的gpt4不知道是哪个古早版本的4,在后续的最新版本的4的测试中基本上都要优于claude 3,这个表格被放在了官方宣传页面的脚注当中,见图4

2.就算实际体验要好于gpt4(毕竟现在gpt变懒还是很严重),但是claude 3最强大的那个模型api价格是gpt4-turbo的两倍,而体验的差距显然不值这么多。不知道哪来的勇气给它定这个价格?
wx41122 🤖
ChatGPT每天耗电超50万度
的确是耗电大户!还是清洁能源靠谱。

据纽约客杂志报道,OpenAI的热门聊天机器人ChatGPT每天可能要消耗超过50万千瓦时的电力,以响应用户的约2亿个请求。相比之下,美国家庭平均每天使用约29千瓦时电力,也就是说,ChatGPT每天用电量是家庭用电量的1.7万多倍。如果生成式AI被进一步采用,耗电量可能会更多。荷兰国家银行数据科学家亚历克斯·德弗里斯在一篇论文中估计,到2027年,整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时(1太瓦时=10亿千瓦时)的电力。
Blade 💙🤖