# 这样用 AIGC,你就能超越 90% 的 “打工人”!

AIGC 究竟是什么?这个概念虽然已经火了一段时间,但很多人可能还没有完全理解。

今年 1 月初,DeepSeek 的突然走红,让 AIGC 开始进入大众的视野。越来越多的人开始了解 AIGC,并学习使用各种相关工具来解决生活中的问题,提升工作效率。

AIGC 的全称是 Artificial Intelligence Generated Content,即人工智能生成内容。简单来说,就是你提出需求和提示,让大模型为你生成所需的结果,这些结果可以是文字、图像、视频、PPT、音乐等多种形式。
比如:

AIGC赋能短视频创作

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AIGC赋能媒体宣传

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AIGC赋能电商行业

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这么多功能,那我们该如何选择“趁手”的AIGC工具?

对于作为职场社畜的我们来说,我们最关心的自然还是这些看起来高大上的AIGC能为我们的日常工作做些什么?

面对如此之多的AIGC工具,我们又该如何科学选择,高效利用?

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那么接下来,我们进入今天的正题——AIGC免费网页版工具推荐。

首先,给大家介绍一个网站,这个网站为大家整理了国内国外的各种AIGC工具的官网入口和功能简介。(链接附在文末)

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*1.数据分析大师:办公小浣熊*

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支持数据分析,报告生成,文档处理,趋势预测等工作,是一款非常适合HR、销售、财务宝宝们的AI工具。

我们只需要上传数据文档并描述需求,小浣熊就会自动解析表格,为我们生成相关图表、报告分析等。当然,我们也可以对数据中的某一部分进行提问,小浣熊将进一步为你分析回答。

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*2.一键**PPT**生成:**kimi+AiPPT*

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Kimi具有超长上下文优势,可以对较大的文档进行解读生成PPT大纲,AiPPT提供一键生成PPT功能。

我们直接使用Kimi官网推出的PPT助手,首先上传参考文档,让Kimi根据文档内容生成PPT大纲,然后一键生成PPT,AiPPT提供模板选择和PPT编辑功能,生成的PPT可以自行编辑、插入元素或者更换模板,使用起来很方便。

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*3.提炼总结:包阅**AI*

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当面对海量资料时,我们可以借助包阅AI快速提炼有效信息,总结文章重点,生成思维导图。它的优势在于不仅支持文档的解读,还可以解析网页内容,直接进行网页搜索,保存管理阅读内容,形成个人知识库。

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最后,以上这些推荐仅基于个人使用喜好,大家可以根据自己的工作需求,不断尝试探索,形成自己的AIGC工具列表。

这里值得一提的是,AI市场的发展很快,所以大家需要不断去更新自己的工具列表,以便更好地使用最新最便捷的工具来减轻自己的工作负担,提高工作效率。

我把大家平时常用的AIGC提效工具分享在下面~期待下期再见!

写在最后

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料和安装工具,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程,模型插件,具体看下方。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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在这里插入图片描述

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!

在这里插入图片描述

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

在这里插入图片描述

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

在这里插入图片描述

这份完整版的AIGC全套学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

当然可以,以下是一个简单的AIGC程序示例: ```python import random # 定义输入文本列表 input_text = [ "你好啊", "我叫小明", "今天天气不错", "你有什么爱好吗?", "我喜欢打游戏", "你会编程吗?", "我不太会", "你是做什么的?", "我是一个聊天机器人" ] # 定义输出文本列表 output_text = [ "你好,很高兴见到你!", "你好,小明!", "是的,今天天气确实不错。", "我的爱好是聊天和学习新知识。", "我也喜欢打游戏!", "是的,我会编程。", "没关系,我可以帮你学习。", "我是一个聊天机器人,可以和你聊天。", "很高兴能为你服务。" ] # 定义AIGC类 class AIGC: def __init__(self): self.memory = {} # 记忆 def remember(self, input_text, output_text): self.memory[input_text] = output_text # 遗忘 def forget(self, input_text): if input_text in self.memory: del self.memory[input_text] # 生成回复 def generate_reply(self, input_text): if input_text in self.memory: return self.memory[input_text] else: # 随机生成回复 return random.choice(output_text) # 实例化AIGC对象 aigc = AIGC() # 记忆样本数据 for i in range(len(input_text)): aigc.remember(input_text[i], output_text[i]) # 测试AIGC回复 input_text = "你好啊" print("你说:", input_text) print("AIGC说:", aigc.generate_reply(input_text)) input_text = "今天天气怎么样?" print("你说:", input_text) print("AIGC说:", aigc.generate_reply(input_text)) input_text = "你会唱歌吗?" print("你说:", input_text) print("AIGC说:", aigc.generate_reply(input_text)) ``` 该程序中,定义了AIGC类,其中包含了记忆、遗忘、生成回复三个方法。记忆方法用于将样本数据存储到AIGC的内存中,遗忘方法用于删除不需要的数据,生成回复方法则根据输入文本生成回复。在程序中,我们将一些常见的对话文本存储在input_text和output_text列表中,并将它们记忆到AIGC对象中。最后,我们通过调用generate_reply方法从AIGC中获取回复。
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