我想借助AI帮我理解学术名词，需要如何操作？

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。

以下是一些常见的 AI 名词解释： Compute：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN：卷积神经网络，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents：智能体，一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI：人工超级智能，尽管存在争议，但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention：在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP：对比语言图像预训练，由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 TPU：张量处理单元，谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data：用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。 Knowledge Distillation：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG：检索增强生成。

以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍： 基本名词： 1. 过拟合&欠拟合：过拟合和欠拟合都是不好的现象，需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等，过拟合可减少训练集素材量，欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性：泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性，解决办法与过拟合和欠拟合类似，从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化：是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段，给模型加规则和约束，限制优化参数，有效防止过拟合，提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法： 1. 全面充分采集训练素材：例如在角色训练素材中，应包含各种角度、表情、光线等情况的素材，确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优：尽量将训练时长控制在半小时左右，过长易导致过拟合，通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线：通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型，观察过拟合和欠拟合问题，进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外，在模型训练中还需注意： 1. 数据集获取渠道：可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是根据生成图的需求找对应数据集，要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词：可自定义，完整形式可以是一句话，建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技 3D 天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核：让 GPT 按要求描述，人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数，新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词设定要避免概念混乱。

以下是一些常见的 AI 名词： ModelBased Iterative Reconstruction：基于模型的迭代重建 ModelConstruction：模型构建 Modelling Scenario：建模场景 Molecular Graph Theory：分子图论 Molecular Modelling：分子建模 Monte Carlo Tree Search：蒙特卡洛树搜索 Moore’S Law：摩尔定律 msQSBEREL Model：基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型 MultiAgent Control System：多智能体控制系统 MultiCore Desktop Computer：多核台式计算机 MultiDimensional Big Data Analysis：多维度大数据分析 Agnostic PAC Learnable：不可知 PAC 可学习 Algorithm：算法 Almost Everywhere：几乎处处 Almost Sure：几乎必然 Almost Sure Convergence：几乎必然收敛 AlphaBeta Pruning：αβ修剪法 Alternative Splicing Dataset：选择性剪接数据集 Ambiguity：分歧 Analytic Gradient：解析梯度 Ancestral Sampling：原始采样 Annealed Importance Sampling：退火重要采样 Anomaly Detection：异常检测 Bayesian Mcmc Methods：贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法 Bayesian Methods：贝叶斯方法 Bayesian Molecular：贝叶斯分子（设计方法） Bayesian Prior：贝叶斯先验 Bayesian Program Learning：贝叶斯程序学习 Bayesian Regularized Neural Network：贝叶斯正则化神经网络 BeamScanning：波束扫描 Best Separates：最优分离 Biased Dataset：有偏数据集 Bit Collisions：字节碰撞/冲突 Black Box：黑盒

以下是为您改写的内容： AI 在工作场景中的应用：如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之，其最核心的部分在于两个目标。其一，生成满足要求的单词卡内容；其二，依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里，首先提供一个基础示例，这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地，对于第二部分，也给出了一段基础的自然语言描述，并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词，能够实现同时解析，但效果部分稍差，或许主要是由于所给的方法不够完善，不过大体格式符合要求。关于第二部分，如下图所示：可以看到，其按照要求将内容填入了对应的空格，但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题，但不影响使用，简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来，复制填好的表格，粘贴至我们的表格中。（由于要多次使用，记得留存原 Excel 的备份文件。）注意这里需要上传的是压缩文件，所以先进行压缩。（rar 格式的文件，尝试后上传时无法看见，不知是何问题。） 三、批量产出 上传压缩文件，上传成功后，如图中 1 所示，然后点击 2 完成套版。随后，便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性，而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确，并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间所选择的属性，着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时，才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形，请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述，涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过谨慎选择一些最小的修改，以替代所引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： // 对这样的提示进行修改，即便您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写有误（例如，“Barake Obema”） // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不进行修改。 // 在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会暴露人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%；字符。

以下是为您改写后的内容： 1. 1 月 24 日社区动态速览 社区日报更新? 日报作者： 1⃣️ 越狱提示词的趣味玩法 案例分享：通过构建“平行世界”的假设，让大模型严格执行命令以避免“危险”，从而“越狱”。 亮点：探索提示词在趣味性与潜力方面的新场景应用。? 2⃣️ ?️ UITARS：字节跳动的 GUI 智能体模型 核心能力： 感知：界面识别与元素定位。 行动：执行操作指令。 推理：多步任务规划能力。 记忆：记录并优化操作流程。 优势：实现端到端学习，支持“直觉式”反应（System1）与深度思考（System2）。? 3⃣️ ? 提示词优化翻译效果 技巧：用“重写”替代“翻译”，让表达更自然流畅。 应用案例：星际之门公告用中文重写更贴合阅读习惯。 推荐提示词：“请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：” 扩展场景：学术论文翻译、上下文优化、特定词汇规则支持等。? 更多详细内容查看 2. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示 翻译： //明确指定这些属性，而非抽象引用它们。属性应以最小的方式指定，并且应当直接描述它们的物理形式。 //您的选择应基于现实。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间选择的属性，重点创建多样化、包容性和探索性的场景。有时做出一些有洞察力或独特的选择。 //仅当描述涉及 3 人以上的团体时，才使用“各种”或“多样化”。不要更改原始描述中请求的人数。 //不要改变模因、虚构角色的起源或看不见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 //不要创建任何具有攻击性的图像。 //对于传统上存在偏见的情况，请确保以无偏见的方式指定性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 //八.悄悄地修改描述，包括姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过仔细选择一些最小的修改，以替代引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即使说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： //修改这样的提示，即使您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写错误（例如，“Barake Obema”） //如果对人物的引用在图像中仅显示为 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不修改它。 //在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会给予人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”；等 3. OpenAI2Claude 转换器 功能 OpenAI Prompt Claude Prompt 贡献者 语法纠正 You will be provided with statements,and your task is to convert them to standard English Your task is to take the text provided and rewrite it into a clear,grammatically correct version while preserving the original meaning as closely as possible.Correct any spelling mistakes,punctuation errors,verb tense issues,word choice problems,and other grammatical mistakes. 卡尔 机场代码提取器 You will be provided with a text,and your task is to extract the airport codes from it. Your task is to analyze the provided text and identify any airport codes mentioned within it.Present these airport codes as a list in the order they appear in the text.If no airport codes are found,return an empty list. 卡尔 心情与颜色 You will be provided with a description of a mood,and your task is to generate the CSS code for a color that matches it.Write your output in json with a single key called"css_code". Your task is to take the provided text description of a mood or emotion and generate a HEX color code that visually represents that mood.Use color psychology principles and common associations to determine the most appropriate color for the given mood.If the text description is unclear,ambiguous,or does not provide enough information to determine a suitable color,respond with"Unable to determine a HEX color code for the given mood." 卡尔

以下是一些关于学术写作的 AI 提示词相关内容： 可以向 LLM 寻求写作建议，例如：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 对于“AI 写论文有前景吗”这一问题，可以使用 SPAH 框架优化为：“考虑到人工智能在内容创作方面的进步，请问 AI 在学术论文写作领域的应用前景如何，特别是其潜在能力、面临的限制和未来发展挑战是什么？” 要认识到 AI 存在“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词应是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生。

以下是一些学术 AI 工具： AI4Science：包括 txyz.ai（https://www.txyz.ai/）、BioGPT（https://github.com/microsoft/BioGPT）、ScienceQA（https://scienceqa.github.io/）、Devin（https://www.cognitionlabs.com/introducingdevin）、Poe（https://poe.com/）、学术 AI（https://chat.uaskgpt.com/）、DeepMath（http://www.deepmath.cn/）、MethGPTPro（https://www.mathgptpro.com/）、RxInfer（https://rxinfer.ml/）、XwinMath（https://github.com/XwinLM/XwinLM/）、LeanDojo（https://leandojo.org/）等。 论文写作方面： 文献管理和搜索：Zotero（结合 AI 技术，可自动提取文献信息）、Semantic Scholar（AI 驱动的学术搜索引擎）。 内容生成和辅助写作：Grammarly（提供文本校对、语法修正和写作风格建议）、Quillbot（基于 AI 的重写和摘要工具）。 研究和数据分析：Google Colab（提供基于云的 Jupyter 笔记本环境）、Knitro（用于数学建模和优化）。 论文结构和格式：LaTeX（结合自动化和模板处理论文格式和数学公式）、Overleaf（在线 LaTeX 编辑器）。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin（抄袭检测工具）、Crossref Similarity Check（检测潜在抄袭问题）。 对于医学课题需要修改意见的情况，可以考虑使用 Scite.ai（https://scite.ai/）、Scholarcy（https://www.scholarcy.com/）、ChatGPT（https://chat.openai.com/）。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些文学院硕士论文学术写作的 AI 提示词： 1. 论文内容总结： 请对这篇论文进行全面总结，提取核心观点和关键信息。 概括这篇论文的主要内容和研究成果。 2. 论文内容翻译： 请将这篇论文从。 准确翻译这篇论文中的专业术语和复杂句子。 3. 论文内容扩写润色： 将这篇论文的语言表达进行优化，使其更流畅、生动。 把这篇论文的学术语言转化为通俗易懂、适合大众阅读的表达方式。 按照小红书的风格，对这篇论文的结论部分进行润色，使其更具吸引力。 此外，在写作论文时，还可以参考以下提示词： 1. 指令+输入：根据以下关于我的背景信息，写一篇论文。例如：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 2. 基础材料改写： 以权威教育性语气改写这份基础材料。 运用专业法律术语和结构化内容组织方式改写基础材料。 按照规定概述内容解读结语结构改写基础材料，并结合实际案例和潜在挑战。 在改写中融入餐饮行业的商业术语。 为基础材料生成一个开门见山、切中要害，用疑问句引起目标群体悬念的标题。

以下是知识库中与用 AI 做学术相关的案例和信息： B 站 up 主的课程：每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。 炼丹操作：16 号晚上中老师会带大家动手炼丹，炼丹需提前准备一些图，会让老师提前发布内容让大家准备。 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 6 月 29 日更新：翻译完 a16z 推荐的 AI 典藏文章其中两篇：。

以下是一些较好的 AI 学术文献搜索软件： 1. Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 2. Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 此外，在论文写作和课题研究中，还可以利用其他 AI 工具辅助，如： 1. 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对、语法修正和写作风格建议；Quillbot 可进行重写和摘要。 2. 数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化；Knitro 用于数学建模和优化。 在教学中，Claude 和 Gamma.app 这两个工具可以帮助学生做好组会准备，如快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。使用 Claude 时，可以通过对话解决如学术网站条件搜索等问题。

要让 AI 帮您完成一篇查重率不高、用语严谨有力且符合学术规范的论文，您可以参考以下内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，为您提供了多方面的辅助。以下是一些常用的工具和方法： 论文写作工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助您进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 是受欢迎的选择，它们提供强大的排版功能和广泛的学术支持。对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 使用这些工具时，重要的是结合自己的写作风格和需求，同时注意仔细甄别 AI 生成的内容。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何借助 AI 帮助自己通过职称考试的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下几种方式利用 AI 来辅助备考： 1. 使用智能学习工具，如具有个性化学习计划制定功能的 APP，根据您的知识水平和考试要求为您生成专属的学习路径。 2. 借助语言模型类的 AI 工具，如 ChatGPT 等，向其咨询考试重点、难点，获取学习建议和解题思路。 3. 利用 AI 智能题库，进行有针对性的刷题练习，通过智能分析您的答题情况，找出薄弱环节进行强化。 4. 运用 AI 辅助的笔记整理工具，帮助您更高效地梳理知识点，形成系统的知识体系。 希望以上建议对您有所帮助。

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。

以下是借助 AI 学习法语的一些方法和推荐的工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 来个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。

借助 DeepSeek 快速读完一本书可以参考以下方法： 1. 让 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读：例如在读项飚的《跨越边界的社区》时，可让 DeepSeek 解释作者的写作意图和思路。 2. 利用提示词提升 DeepSeek 的能力： 进行效果对比，如用 Coze 做小测试。 按照以下步骤使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量等。 3. 用 DeepSeek 翻译一本原版书： 运行逻辑：以 PDF 格式文件为样本，以标点符号和换行符为依据获得完整句子和段落。 前期准备： 安装依赖，如 Python 及一些相关依赖。 准备 API，可参考相关教程获取字节火山 DeepSeek 系列 API。 注意事项：原版书可能涉及敏感内容，国内大模型有过滤机制，部分内容 DeepSeek 处理不了，可转移去其他模型。

您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去建模流程直接生成数字人的展示图片，但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高，可以使用，典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向，但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以通过添加摄像头数据获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流时不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度也很高，对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量，现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量的开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。此外，数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展，比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意： 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。

以下是一些可以帮助您实现将 PDF 文档与 Word 文档进行核对和修正工作的 AI 工具及方法： 1. DeepL（网站）：访问，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：在安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：在下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再在点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：在点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。