以下是为您找到的小红书视频生成工具相关信息： 生成式 AI 视频挑战赛中，视频工具建议使用 Dreamina、HeyGen 等 Talking Photo/LipSync 工具。 小红书加微引导图生成器，针对小红书的封锁问题，生成乱码微信号图片绕过平台屏蔽，是解决小红书导流难题的实用工具。传送门：

要快速学会运用 AGI 并非一蹴而就，以下是一些建议： 1. 理解相关概念：首先要清晰地理解人工智能（AI）、生成式人工智能（GenAI）、机器学习、深度学习、大语言模型等基础概念，以及它们之间的关系。 2. 学习 AIGC 知识：了解 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括其在文本、图像、音频和视频等方面的应用。 3. 研究应用实例：以 ChatGPT 为例，了解其工作原理和应用场景。 4. 参考多模型：可以向 Kimi、通义千问、文心一言等大模型请教更多概念和知识。 5. 实践与探索：通过实际操作和项目实践，不断积累经验，加深对 AGI 的理解和运用能力。 需要注意的是，AGI 是一个不断发展和演进的领域，持续学习和跟进最新的研究成果和技术动态是非常重要的。

以下是关于提示词的全面介绍： 一、什么是提示词 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 3. 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 可以调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词能帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，还能对已有的提示词权重进行编辑。 4. 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 三、提示词要素 提示词可以包含以下任意要素： 1. 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 2. 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。 3. 输入数据：用户输入的内容或问题。 4. 输出指示：指定输出的类型或格式。 四、提示工程与提示词的区别 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念，它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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目前市面上较为好用的能够校对中文文档拼音的 AI 校对工具相对较少。一些常见的文字处理软件如 WPS 可能具备一定的拼音校对功能，但在专业性和准确性上可能存在不足。建议您持续关注相关领域的发展，以获取最新、更优质的工具信息。

以下为您介绍一些好用的 AI 校对工具： 对于建筑设计师审核规划平面图，有以下工具： HDAidMaster：云端工具，建筑师能使用主流 AIGC 功能进行方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 对于医学课题需要修改意见，可考虑以下工具： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供医学课题修改意见。 常见的文章润色工具包括： 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，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

大语言模型的架构主要包括以下几个部分： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑，如 A100、数据服务器等，以及数据支持。 2. 数据层：分为静态的知识库和动态的三方数据集。这里的数据层并非指用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型），一般使用 Transformer 算法实现，例如 GPT；还有多模态模型，如文生图、图生图等的模型，其训练所用的数据与 llm 不同，采用图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层：例如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到和使用的地方。 此外，大语言模型的架构还具有以下特点： Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，于 2017 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 不同类型：包括 encoderonly 模型，适用于自然语言理解任务；encoderdecoder 模型，同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容；decoderonly 模型，更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都采用这种结构。 规模特点：预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，通常是 TB 级别的数据。参数也非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。

以下是关于 AI 校对的相关内容： 校对文章是确保内容质量的重要环节。尽管 AI 生成文本已相当精确，人工校对仍不可或缺。在校对过程中，需注意以下几个关键点： 1. 内容准确性：核实文章中的信息和数据准确无误，引用来源可靠。对于科技资讯类文章，此点尤为重要，以防错误信息误导读者。 2. 表达清晰：检查文章是否流畅易读，语言清晰。确保专业术语和概念对目标读者群体易于理解。 3. 逻辑连贯：保证文章结构合理，论点和论据逻辑关系清晰，避免逻辑跳跃或混乱。 4. 客观公正：保持中立立场，避免偏见和主观臆断。资讯类文章应以事实为基础，提供多角度视角。 5. 风格一致：确保文章语气和风格与公众号整体风格一致，有助于建立品牌形象。 如果在阅读中发现问题，可指导 AI 进行相应修改。此过程可能需反复多次，直至文章达到满意标准。高质量内容是吸引和保持读者关注的关键，通过细致校对和不断优化，文章将更值得信赖，在竞争激烈的资讯领域中脱颖而出。 另外，在“2025AI 春晚”的计划排期中，也包含了审核校对环节，如穿搭板、审核校对、直播准备等工作安排在 1 月进行。

以下为您提供几种一键生成流程图的方法： 1. 借助图像流生成扣子 Bot： 需求分析：在上次文章发布后，有朋友询问能否一键生成，答案是可以的。之前的方式无法直接生成图片，此次使用图片流处理图片，整个工作流程为用户输入关键词，大模型制作金句，生成画面描述，结合描述和关键词使用插件生成图片，再用图像流结合金句和图片。 扣子搭建：未详细提及。 使用链接：未详细提及。 总结：未详细提及。 2. 使用 ChatGPT 生成： 生成流程图有两种方式： 可视化拖拽：代表产品有 processon（web 工具）、visio（本地软件）。优点是直观，缺点是需花时间在布局上。 语法渲染成图形：代表语法为 Mermaid。优点是只用关注逻辑，文本即图形，方便嵌入 markdown 文件，且不同渲染引擎可渲染成多种样式；缺点是有点抽象。 3. 利用 Lucidchart 生成项目管理流程图： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能优化外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。

在 Jupyter Notebook 中，将文档保存为 PDF 格式通常可以通过以下步骤实现： 首先，确保您已经安装了必要的依赖库，如 `nbconvert` 。 然后，在 Jupyter Notebook 界面中，选择“File”（文件）菜单，接着选择“Download as”（下载为）选项，在弹出的子菜单中，您可能会看到“PDF via LaTeX”（通过 LaTeX 生成 PDF）的选项，选择它即可将您的文档保存为 PDF 格式。 需要注意的是，这个过程可能会因为您的文档内容和系统环境的不同而有所差异。如果遇到问题，可能需要检查相关的错误提示并进行相应的调整。