以下是一些常见的文本优化的 AI 工具： 文章润色工具： 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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 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，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。网站：https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。网站：http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。网站：https://prowritingaid.com/ Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。网站：https://writesonic.com/ Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 AI 文章排版工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，帮助改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 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。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 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 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些 AI 产品经理的培训课程： 1. 《AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会》：课程对 AI 产品经理进行了个人划分，包括入门级、研究级和落地应用级，并指出对 AI 产品经理要求懂得技术框架，关注场景、痛点、价值。 2. 《谷歌 Gemini 多模态提示词培训课——Part3》：介绍了函数调用的应用，展示了 Gemini 在数字营销、教学总结和视频答中的辅助作用，以及自定义函数在处理金融信息时的有效性。 3. 《2 万字长文，如何成为一个“懂”AI 的产品经理？》：讨论了如何成为一名“懂 AI”的产品经理，强调理解 AI 产品的工程化过程和大模型的局限性，产品经理需关注大模型 API 与产品之间的转化等问题。

智能体是在现代计算机科学和人工智能领域中一个基础且重要的概念。 智能体的应用领域广泛，包括： 1. 自动驾驶：汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法根据市场数据做决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确智能体要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过多种模态与用户交互，具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品，其三要素为本体、智能、环境，高度耦合是高级智能的基础。不同环境有不同形态的硬件本体适应，如室内平地适用轮式机器人，崎岖地面适用四足机器人。具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力，执行能力是技术难点，涉及硬件设计，可泛化的通用执行能力是短板。LLM 为具身智能热潮来临提供了机会，其强泛化能力和 zeroshot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。

以下是关于让提示词具有追问能力的方法和相关知识： 让提示词具有追问能力可以通过以下方式实现： 1. 给予模型思考时间 美国康奈尔大学的研究报告显示，在提示词中让大模型“深呼吸（take a deep breath）”，让其“慢些思考”“不着急回复”，能在一定程度上提升回复质量。 “Take a deep breath and work on this problem stepbystep”“Let’s think step by step”也是有用的提示词口令。 实施技巧包括： 指导模型在匆忙下结论之前先找出自己的解决方案。例如，在解答有关中国五千年历史的复杂问题之前，请先分阶段梳理历史线索；在对“一带一路”倡议的经济影响进行分析之前，请先详细考察相关的经济数据和政策背景。 使用内部独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。例如，在分析古诗词的意境和语言特色之前，请先逐句解读其含义；在预测明年的股市走势之前，请先回顾并总结过去一年的重大财经事件。 询问模型是否在之前的尝试中遗漏了什么。例如，在列出适合春节期间旅游的目的地之后，请检查是否有遗漏的重要景点或考虑因素；在分析一部电影的主题和风格之后，请回顾是否有未涉及的重要镜头或细节。 2. 了解提示词的概念和作用 提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出，发挥“提示”模型应做什么的作用。 设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 3. 结合大语言模型和知识库 大语言模型像全知全能的人，擅长公共知识、学识技能、日常聊天，但在工作场景下需提示词指定角色和专注技能。 知识库则像工作手册，为模型提供特定的工作信息。 通过以上方法，允许模型有更多时间推理和处理信息，可提高回答的准确性和可靠性，使模型应用更高效和精准。同时，要了解大模型的特性，具备清晰表述需求和任务的能力，才能用好提示词这个工具。

以下是一些可以用于制作恶搞图片的 AI 软件： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格可选，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传照片转换为芭比风格，效果很好。 此外，还有一些关于用 AI 制作图片的相关信息： 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片：获取 Logo 图片的描述，根据描述和生成意图生成图片提示词，将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 用 AI 绘制示意图的步骤：选择工具（根据需求），创建账户，选择模板，添加内容（利用 AI 自动布局优化），协作和分享（如有需要）。 部分 AI 软件在使用中可能存在性能不稳定、生成内容不当等问题，使用时请留意。

稳定扩散（Stable Diffusion）的运作方式如下： 消除图像中的噪点：拍照太暗时会产生噪点，稳定扩散用于生成艺术作品，其本质是“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并以此指导噪点消除过程。例如，就像艺术家利用对特定风格和世界的了解来清理图像一样，稳定扩散也在做类似的事情。 “推理步骤”：稳定扩散是逐步去除噪点的。 编写稳定扩散程序：初始噪声和文本描述作为输入，还有一组不变的约 10 亿个参数。输入图像由约 79 万个值表示，提示中的 33 个“tokens”由约 2.5 万个值表示。这 10 亿个参数分布在约 1100 个不同大小的矩阵中，每个矩阵在数学运算的不同阶段被使用。 概述：稳定扩散是一个巨大的神经网络，是纯粹的数学，我们并不完全知道它在做什么，但它能工作是因为经过了训练。先从高层次解释，再展示其内部运作方式。 原文地址：https://mccormickml.com/2022/12/21/howstablediffusionworks/ 作者：Chris McCormick（斯坦福大学毕业，一直从事计算机视觉、机器学习和 NLP 领域工作） 发表时间：2022 年 12 月 21 日 译者：通往 AGI 之路 《》入门第五篇

以下是为新手提供的 AI 入门学习指南： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您将找到一系列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，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于强化学习的入门，您可以参考以下内容： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 。在学习之前先明确目的，比如以搞懂 DQN 算法作为入门目标，并制定学习计划。 如果您不会代码，想在 20 分钟上手 Python + AI，可以参考以下内容： 在深入学习 AI 时，编程可能会让您感到困难，但这份简明入门旨在让您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 拥有一个百宝袋，即标准库，遇到问题时可直接使用。 若标准库不够用，可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码的平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务。

目前比较成熟的图生图 AI 软件主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 这些 AI 模型通过组合如扩散模型、大型视觉转换器等技术，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出，但也存在一些局限，比如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是 18 种提示词框架的相关介绍： 1. ICIP 框架：包括指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）四个部分。 2. BROKE 框架：着重于背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）五个方面。 3. CRISPE 框架：分为上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）六个部分。 4. 情境框架：基础且简单，易于入手。 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色。他们不仅要编写 Prompt，还需进行测试和优化以确保输出质量。善于发现需求、解析需求并写成专业的 Prompt 以解决问题。 标识符如、<>等，以及属性词如 Role、Profile、Initialization 等，有助于控制内容层级和标识语义结构。 结构化提示词框架可视为提示词的标准格式，在不了解如何开始设计提示词时可作为通用标准使用，其在行业内应用广泛且成熟度较高。 您可以在 AGI 的相关板块看到优秀的结构化 Prompt 示例。如果觉得某些例子复杂，可结合自身生活或工作场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等，选择一个适合的提示词框架开启首次编写。

AI 智能体（AI Agent）大多建立在大模型之上，其发展是从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的 AI 智能体具有以下特点： 1. 强大的学习能力：能通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性：可适应不同任务和环境，表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力：能够将学到的知识泛化到新的情境中，解决未见过的类似问题。 AI 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计。 在基于 LLM 的 AI 智能体中： 理解工具方面：有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法，可利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力获取工具知识。 使用工具方面：学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习，根据环境和人类反馈做出调整。 在追求人工通用智能（AGI）的过程中，具身智能成为核心研究范式，具身 Agent 强调与物理世界紧密结合，其设计灵感源于人类智能发展，认为智能更多来自与环境的持续互动和反馈。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解所在物理环境并互动，利用内部知识库进行决策和产生行动，改变环境，这被称为“具身行动”。