Flowith.io 初探:DeepSeek-R1免费用,用画布式 AI 提升效率和创意

摘要

介绍了 Flowith.io,一款创新的画布式 AI 平台,旨在提升效率和创意。它通过独特的画布交互、Oracle AI 系统、知识花园和丰富的模型选择,为用户提供全新的 AI 体验。画布交互打破线性思维,Oracle AI 帮助任务拆解与执行,知识花园构建知识图谱,多种 AI 模型满足不同需求。Flowith.io 适用于内容创作、学术研究、团队协作等多种场景。新手可享受免费试用和T-2模型免费使用。 Flowith.io 代表了 AI 交互的新方向,值得探索。

Flowith.io 初探:DeepSeek、免费用,用画布式 AI 提升效率和创意

一、引言:拥抱 AI 新方式 - 不再是简单的对话

随着人工智能技术的飞速发展,我们与 AI 的交互方式也在不断进化。不再局限于你问我答的简单对话,AI 正逐渐融入我们的工作流程,成为提升效率和激发创意的强大助手。今天,我想和大家分享一款让我眼前一亮的 AI 平台——Flowith.io,它以独特的画布式交互方式,为我们带来了全新的 AI 体验。

二、Flowith.io 的核心功能:告别线性思维

Flowith.io 最吸引我的地方在于其创新的画布式交互界面。传统的 AI 聊天窗口往往是线性的,你一句我一句,很容易迷失在信息流中。而 Flowith.io 则将 AI 互动搬到了一个无限延伸的画布上,让我们能够更直观地组织信息,理清思路。

  • 画布式交互: 想象一下,你面前有一块巨大的白板,你可以随意放置想法、图片、链接,并且随时调整它们之间的关系。Flowith.io 的画布式交互就是这样一种体验。你可以同时与多个 AI 模型互动,比较它们给出的答案,或者将它们生成的不同内容组合在一起,形成最终的作品。

    • 多线程交互: 相比于线性的对话,Flowith.io 的多线程交互更适合长内容生成和对比分析。你可以针对一个主题开启多个分支,每个分支都可以由不同的 AI 模型进行处理。最终,你可以将这些分支上的内容整合起来,得到更全面、更完善的结果。
  • Oracle AI 系统: Flowith.io 的核心驱动力是其自主研发的 Oracle AI 系统。它不仅仅是一个简单的 AI 模型,而是一个智能的任务管理和执行系统。

    • 任务自主规划与拆分: 无论你的目标多么宏大,Oracle AI 都能帮你将其拆解成一系列可执行的小步骤。它会根据你的目标,自动规划任务流程,并逐一完成。我试用了一个社区贡献的示例:AI 公司的策略分析:他讲需求拆解为多个步骤,调用不同的工具来执行。
      在这里插入图片描述
      最终得到一份图文并茂的的结论
      在这里插入图片描述

    • 无限工具调用: Oracle AI 还可以调用无限数量的外部工具,例如搜索引擎、数据库、图像处理软件等。这使得它能够处理各种复杂的任务,而不仅仅局限于文本生成。
      在这里插入图片描述
      支持的工具类型一览:

工具名称工具作用
analyze_website_traffic分析特定网站流量;获取网站指标;检查网站参与度
ask_user_more请求用户输入更多信息
deep_thinking对主题进行深入分析
gen_webpage生成网页,创建网站,设计用户界面,构建在线平台,开发Web应用程序,打造数字存在,制作互联网门户,生产基于网络的解决方案,创建PPT演示文稿,设计信息图,生成图表和图形,可视化数据,创建思维导图和流程图。
generate_image生成图像;绘制图像;文本转图像生成;画一只可爱的猫
generate_python帮助用户运行Python代码,代码解释器;执行复杂的数学运算;做数据可视化;运行Python代码
online_search通过Google搜索实时信息
read_website阅读网站内容;抓取网站信息;检索在线文章
search_google_scholar搜索学术论文;查找学术文章
search_imagesGoogle图片搜索
search_jobs搜索工作
search_linkedin_company在LinkedIn上搜索公司
search_linkedin_people在LinkedIn上搜索人员,查找LinkedIn个人资料
search_patents搜索专利,查找发明信息
search_products搜索产品,查找购买项,比较价格,购物信息
search_reddit_posts搜索Reddit帖子
search_stackexchange_question搜索Stack Overflow帖子
search_twitter搜索推文,查找Twitter帖子
search_videos搜索YouTube视频,视频搜索
search_websites搜索网站,查找链接,Google搜索
search_xiaohongshu_notes搜索小红书帖子
send_email发送电子邮件,发送邮件,Gmail,通过电子邮件联系人
send_rapid_email发送电子邮件;快速邮件投递
summarize_and_decide总结内容并决策
translate_text翻译用户提供的内容
  • 知识花园: Flowith.io 引入了 “知识花园” 的概念,这是一种将你的个人知识库与 AI 相结合的创新方式。
    * 将文件转化为 AI 可理解的知识单元: 你的文件、笔记、网页链接,都可以被 Flowith.io 转化为 AI 可理解的 “Seeds” (种子)。
    * 智能关联: AI 会自动分析这些 “Seeds” 之间的关系,建立知识图谱。当你与 AI 互动时,它可以根据你的提问,快速检索相关知识,并给出更准确、更相关的回答。

  • 丰富的模型选择: Flowith.io 提供了多种强大的 AI 模型供用户选择,满足不同的需求。
    * 支持的模型: 例如 GPT-4o、Claude 3.5 等领先的语言模型,能够生成高质量的文本内容。
    * 图文生成模型: Flowith.io 还支持 DALL·E 3、Ideogram 等图像生成模型,可以让你轻松创作出各种精美的图片。
    * 支持的模型一览

类别模型名称
T2 ModelsGPT-4o mini
DeepSeek V3
DeepSeek R1
Claude 3.5 Haiku
LLAMA 3.2 11b
LLAMA 3.2 90b
Gemini 2.0 Flash
T1 ModelsOpenai | o1
Openai | o3 mini
GPT-4o
Claude 3.5 Sonnet
Gemini 2.0 Pro
图文方面DALL·E 3
ldeogram Generate v2 Turbo
Flux 1.1 Pro
Recraft v3
Kling Video Text-to-video
Haiper Video V2
  • 一键对比多个大模型的回答: 针对同一个问题,你可以同时让多个 AI 模型给出答案,然后一键对比它们的结果,选择最适合你的方案。如下图所示,我同时使用了DeepSeek-R1、DeePseek v3、GPT-4o mini、Gemini 2.0 Flash、o3 mini、o1、Gemini 2.0 Pro、Claude 3.5 Sonnet等多个大模型一键比较结果。
    多个大模型通过画布的形式一键比较

三、Flowith.io 的应用场景:让 AI 成为你的助手

Flowith.io 的应用场景非常广泛,可以帮助我们提升工作效率,激发创意灵感。

  • 内容创作: 无论是撰写文章、报告,还是进行创意写作,Flowith.io 都能为你提供强大的支持。它可以帮助你快速生成初稿、润色文字、寻找灵感,让你摆脱写作瓶颈。
  • 学术研究: 对于研究人员来说,Flowith.io 的知识花园功能可以大大提高文献整理和检索的效率。你可以将相关的论文、报告、书籍导入到知识花园中,让 AI 帮你建立知识图谱,快速找到所需的信息。
  • 团队协作: Flowith.io 的画布式交互支持多人实时协作。团队成员可以共享画布,共同编辑内容,进行集体创作和讨论。
  • 插件介绍: 通过安装插件,你可以为 Flowith.io 扩展更多功能,例如连接到外部数据库、集成到其他应用程序等。
  • Oracle 模式介绍: 在 Flowith.io 社区中,你可以找到许多优秀的 Oracle 模式示例。通过学习这些示例,你可以掌握更高级的使用技巧,让 AI 更好地为你服务。

四、新手福利:低门槛体验 Flowith.io

为了让更多用户体验到 Flowith.io 的魅力,平台也提供了友好的新手政策。

  • 免费试用: 新用户可以免费体验 Flowith.io 的部分功能,感受画布式 AI 的独特魅力。
  • T-2 级别模型免费使用: 你可以免费使用 Flowith.io 提供的 T-2 级别模型,体验基础的 AI 功能,而无需支付任何费用。

五、总结与展望:Flowith.io 的潜力与价值

Flowith.io 代表了一种全新的 AI 交互方式,它通过创新的画布式界面和强大的 AI 功能,旨在帮助用户更高效地管理知识和创作内容。 它不仅仅是一个工具,更是一个可以激发创意、拓展思维的平台。我相信,随着 Flowith.io 的不断发展和完善,它将会在未来的工作中扮演越来越重要的角色。

如果你对 Flowith.io 感兴趣,不妨访问官方文档 https://doc.flowith.io/cn 进一步了解。希望我的分享能帮助你更好地了解这款 AI 平台,并找到适合自己的使用方式。快来试试 Flowith.io,开启你的 AI 探索之旅吧!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/19817.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

JavaEE-SpringBoot快速入门

文章目录 本节目标Maven什么是Maven创建一个Maven项目maven项目功能maven的依赖管理全球仓库, 私服, 本地服务器, 配置国内镜像 第一个SpringBoot项目创建项目运行SpringBoot程序 SpringBoot原理初步Web服务器 总结 本节目标 了解什么是maven, 配置国内源使用Springboot创建项…

Win11配置wsl、ubuntu、docker

系统要求 安装WSL。 开通虚拟化: 准备工作 dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestartdism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestartwsl --set-default-versi…

数据结构 day02

3. 线性表 3.1. 顺序表 3.1.3. 顺序表编程实现 操作:增删改查 .h 文件 #ifndef __SEQLIST_H__ #define __SEQLIST_H__ #define N 10 typedef struct seqlist {int data[N];int last; //代表数组中最后一个有效元素的下标 } seqlist_t;//1.创建一个空的顺序表 seq…

C# 两种方案实现调用 DeepSeek API

目录 序 开发运行环境 访问API的一个通用方法 原生官网实现 申请 API key 调用实现 调用示例 腾讯云知识引擎原子调用 申请 API key 调用示例 小结 序 DeepSeek(深度求索) 最近可谓火爆的一塌糊涂,具体的介绍这里不再赘述&#x…

23. AI-大语言模型

文章目录 前言一、LLM1. 简介2. 工作原理和结构3. 应用场景4. 最新研究进展5. 比较 二、Transformer架构1. 简介2. 基本原理和结构3. 应用场景4. 最新进展 三、开源1. 开源概念2. 开源模式3. 模型权重 四、再谈DeepSeek 前言 AI‌ 一、LLM LLM(Large Language Mod…

web前端第三次作业:登录窗口拖动效果

<!DOCTYPE html> <html lang"zh"> <head> <meta charset"UTF-8"> <meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"> <title>登录窗口拖动效果</title> <style>…

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 1.1 -- PCI 设备访问方法】

文章目录 CPU 地址空间与PCI 地址空间PCI 地址空间CPU 地址空间Host Bridge PCI 设备连接框图PCI 硬件信号Configuration Commands CPU 地址空间与PCI 地址空间 PCI 地址空间 PCI总线具有32位数据/地址复用总线&#xff0c;所以其存储地址空间为2的32次方4GB。也就是PCI上的所…

CentOS 7超详细安装教程(含镜像)

1. 安装前准备 1.1 CentOS简介 CentOS&#xff08;Community Enterprise Operating System&#xff0c;中文意思是&#xff1a;社区企业操作系统&#xff09;是一种基于 Red Hat Enterprise Linux&#xff08;RHEL&#xff09;源代码构建的免费开源操作系统。它在稳定性、安全…

【Linux】详谈 进程控制

目录 一、进程是什么 二、task_struct 三、查看进程 四、创建进程 4.1 fork函数的认识 4.2 2. fork函数的返回值 五、进程终止 5.1. 进程退出的场景 5.2. 进程常见的退出方法 5.2.1 从main返回 5.2.1.1 错误码 5.2.2 exit函数 5.2.3 _exit函数 5.2.4 缓冲区问题补…

音视频入门基础:RTP专题(9)——FFmpeg接收RTP流的原理和内部实现

一、引言 由《音视频入门基础&#xff1a;RTP专题&#xff08;2&#xff09;——使用FFmpeg命令生成RTP流》可以知道&#xff0c;推流端通过下面FFmpeg命令可以将一个媒体文件转推RTP&#xff0c;生成RTP流&#xff1a; ffmpeg -re -stream_loop -1 -i input.mp4 -vcodec cop…

大模型Deepseek的使用_基于阿里云百炼和Chatbox

目录 前言1. 云服务商2. ChatBox参考 前言 上篇博文中探索了&#xff08;本地&#xff09;部署大语言模型&#xff0c;适合微调、数据高隐私性等场景。随着Deepseek-R1的发布&#xff0c;大语言模型的可及性得到极大提升&#xff0c;应用场景不断增加&#xff0c;对高可用的方…

zookeeper watch

目录 回顾回调&观察者模式&发布订阅模式Zookeeper 客户端/ 服务端 watchgetChildren 为例最后归纳 回顾回调&观察者模式&发布订阅模式 回调的思想 类A的a()方法调用类B的b()方法类B的b()方法执行完毕主动调用类A的callback()方法 回调分为同步回调和异步回调…

PAT乙组(1016 部分A+B 1017 A除以B)C语言超详细

文章目录 1016 部分AB1017 A除以B 1016 部分AB 输入样例 1&#xff1a; 3862767 6 13530293 3输出样例 1&#xff1a; 399输入样例 2&#xff1a; 3862767 1 13530293 8输出样例 2&#xff1a; 0代码长度限制 16 KB 时间限制 150 ms 内存限制 64 MB 栈限制 8192 KB 思路解析…

论文笔记:Multi-Head Mixture-of-Experts

2024 neurips 1 背景 稀疏混合专家&#xff08;SMoE&#xff09;可在不显著增加训练和推理成本的前提下提升模型的能力【比如Mixtral 8*7B&#xff0c;表现可以媲美LLaMA-2 70B】 但它也有两个问题 专家激活率低&#xff08;下图左&#xff09; 在优化时只有一小部分专家会被…

【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (11) -- UC搭建

本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。 本文属于【Azure Databricks】系列。 接上文 【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (10) – UC 使用 前言 由于ADB 的更新速度很快&#xff0c;在几个月之后重新搭建ADB 时发现UC 已经更新了很多&#xff0c;为了后续做ADB 的功…

解锁养生秘籍,拥抱健康生活

在这个快节奏的时代&#xff0c;人们行色匆匆&#xff0c;常常在忙碌中忽略了健康。其实&#xff0c;养生并非遥不可及&#xff0c;它就藏在生活的细微之处&#xff0c;等待我们去发现和实践。 规律作息是健康的基础。日出而作&#xff0c;日落而息&#xff0c;顺应自然规律&am…

动手学Agent——Day2

文章目录 一、用 Llama-index 创建 Agent1. 测试模型2. 自定义一个接口类3. 使用 ReActAgent & FunctionTool 构建 Agent 二、数据库对话 Agent1. SQLite 数据库1.1 创建数据库 & 连接1.2 创建、插入、查询、更新、删除数据1.3 关闭连接建立数据库 2. ollama3. 配置对话…

最新国内 ChatGPT Plus/Pro 获取教程

最后更新版本&#xff1a;20250202 教程介绍&#xff1a; 本文将详细介绍如何快速获取一张虚拟信用卡&#xff0c;并通过该卡来获取ChatGPT Plus和ChatGPT Pro。 # 教程全程约15分钟开通ChatGPT Plus会员帐号前准备工作 一个尚未升级的ChatGPT帐号&#xff01;一张虚拟信用卡…

Redis哈希槽机制的实现

Redis哈希槽机制的实现 Redis集群使用哈希槽&#xff08;Hash Slot&#xff09;来管理数据分布&#xff0c;整个集群被划分为固定的16384个哈希槽。当我们在集群中存储一个键时&#xff0c;Redis会先对键进行哈希运算&#xff0c;得到一个哈希值。然后&#xff0c;Redis将该哈…

下载安装运行测试开源vision-language-action(VLA)模型OpenVLA

1. 安装 项目官网OpenVLA 首先按照官网提示的以下代码&#xff0c;执行创建环境->安装最小依赖->git克隆项目等 # Create and activate conda environment conda create -n openvla python3.10 -y conda activate openvla# Install PyTorch. Below is a sample comma…