以下是一些常见的用 AI 润色修改论文初稿的方法和工具： 1. 工具选择： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 2. 实战经验： 当文章扩展到接近 5000 字时，可与 AI 合作讨论标题选项，并让 AI 对整篇文章进行最后的评估，指出语法错误和表达不一致的地方，据此做最后的修改。 整个过程中，通过与 AI 的持续互动，文章的深度和广度都能得到显著提升。 3. 学术场景数据处理： 可以利用 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台，其凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译，减轻文献处理的负担。 海量文献通常以多种格式存储，在使用大模型处理前，需要将其转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具高效完成文件内容的提取。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

以下是一些常见的 AI 工具： 1. 创作方面： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 2. 去水印方面： AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，操作简单，还提供其他功能。 Vmake：可上传最多 10 张图片，适合快速去水印及社交媒体分享图片。 AI 改图神器：支持一键去除图片中多余物体、人物或水印，可粘贴或上传手机图像。 3. 思维导图方面： GitMind：免费跨平台，支持多种模式。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具。 AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：基于 GPT，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：输入需求由 AI 自动生成思维导图。 EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴等功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

利用 AI 辅助写论文可以参考以下步骤和方法： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，可运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 同时，在论文写作领域，有以下常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助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。 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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，优化论文内容。 研究和数据分析： 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 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。 此外，还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库中关于学术论文辅助创作GPT4 的方法：作为资深研究者和教授，先请求数据集和研究领域，分析数据后制定至少三个研究假设，进行文献综述并修正假设，使用 Code Interpreter 技术进行假设检验，最后撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文并以 Word 文档形式提交。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，它决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：简洁明了，过多信息可能使模型困惑导致不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 希望这些建议能帮助您更好地编写提示词。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些文本转 Markdown 的工具： ShowMeAI 周刊提到的好用的转换工具，但未具体指明。 XiaoHu.AI 日报中提到的 Zerox OCR 工具，它是开源的 GPT OCR 工具，支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown，可并发处理，还能选择特定页面及模型选项。详细介绍可参考：

以下是一些能够帮助自动剪口播的软件： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外，剪映也可用于制作数字人口播。剪映作为字节跳动旗下产品，在抖音平台被广泛应用于短视频创作和编辑。其具有声音克隆和公模数字人等能力，搭配 facefusion 的换脸技术，能实现零成本的口播数字人。制作流程如下：首先打开剪映，添加文本到文字轨道并修改好朗读文字；然后点击朗读进行声音克隆，剪映的声音克隆现在念一句话即可完成；克隆完成后，选择喜欢的数字人形象并换上克隆音色；最后一键智能生成字幕，自行调整文字样式并校准即可。 剪映下载地址： 。 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。使用时请遵守相关使用条款和隐私政策，并注意对生成内容的版权和伦理责任。

以下是使用 AI 工具快速读一本书的几种方法： 1. 使用 NotebookLM： 上传书籍（如《马斯克传》）到 NotebookLM ，Gemini 模型会对内容进行预处理并生成笔记本指南。 指南包含文章摘要，可了解核心内容。 有建议问题，可直接点击获取初步了解。 可利用“帮我创建”中的“简报”和“常见问题解答”（Q&A）形成完整性框架。 2. 使用 ChatGPT： 运用一系列 Prompt ，如“Please summarize ”总结书籍。 询问书籍的章节。 在最佳章节中，了解关于特定学习目标的重要内容。 将关键内容转化为故事和隐喻帮助记忆。 可根据需求生成行动清单应用所学。 3. 使用 kimi： kimi 支持超长上下文，能输入长达 20 万字，可一口气吞下整本书。 能梳理全书，与目录对照。 可针对具体章节或知识点展开讲解。 能出题测试对知识点的掌握程度。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

自己训练 AI 通常包括以下主要步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求来选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。 在独立游戏开发中，如《玩具帝国》的人机 AI 采用 Unity 的 mlagent 进行训练，有以下经验： 选择自己开发 AI 是因为游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，无法使用线上接口。 通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，可改变 AI 的决策倾向。 为让每次输入的向量等长，对观察的内容进行处理。 先训练掌握基本规则的底模，再在此基础上做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。 为避免过拟合，在每个 Episode 前对初始条件进行随机，决策时对 AI 的可选项进行随机 Dropout。 关于判断一张图片是否为 AI 生成，目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。

目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在弱人工智能（ANI）方面取得了巨大进展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等，这些应用只专注于特定任务。 2. 通用人工智能（AGI）尚未取得巨大突破，但一直在努力发展。AGI 被分为五个等级： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 3. 机器学习方面，监督学习因数据增长、神经网络规模发展以及算力提升而快速发展。 4. 数据方面，数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时，数据处理中会面临不正确、缺少数据等问题，需要有效处理。 5. 大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识不足的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识融入。