以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。网址：https://scite.ai/ 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址：https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。网址：https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 VI 设计方面，有一些常用的 AI 软件，比如 Adobe Illustrator ，它具有强大的绘图和编辑功能，能够满足您对高质量图形设计的需求；还有 Sketch ，其界面简洁，操作相对便捷。不过，具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。

如果 AI 文档中的表格不被识别，您可以参考以下内容： 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确，但是又需要保留存档，可以在文档总标题里加上关键字眼，避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。 当前文档里插入的表格（包括普通表格、电子表格、多维表格）内容虽然已经能被 AI 识别，但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答，现阶段为了保证更好的问答效果，可以尽量都使用普通文本描述，避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型，这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。

以下是通过 AI 辅助创作小程序的步骤： 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，从而学会必备的调试技能。 如果使用 o1mini，可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本（Windows 机器则是 create.cmd），运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本”，勤勉的 o1mini 会为您生成代码并给出提示，复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话，逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 案例参考 您可以参考以下案例获取更多灵感和方法： 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频：这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入，但可以使用视觉和新的 128 K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。 开发：GLM 等大模型外接数据库：可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服、上传经典 Case 充当律师助手、上传医院百科全书充当在线问诊医生。 开发：微信小程序：手把手教如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建，包括注册和开发上线。 开发：知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 。 需要注意的是，在开发过程中可能会遇到挫折，如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等。小白最好通过 AI 能直接搞定的小项目先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目，同时最好有人类导师将任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时帮助解决问题。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信的领域。它希望机器能具备像人一样的语言理解能力。 “自然语言”是人类发展过程中形成的信息交流方式，包括各种语种。“处理”包含对自然语言的形、音、义等信息进行理解、转化、生成等操作和加工，如对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等。 NLP 的用途广泛，如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到相关技术。 其技术原理按照内容构成的层次，可分成 5 个层次： 1. 词法分析：找到词汇的各个词素，获取语言学信息。 2. 句法分析：分析句子和短语的结构，找出词、短语等的相互关系及在句中的作用。 3. 语义分析：确定词义、结构意义及其结合意义，明确语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析：分析篇章结构，识别不同部分之间的语义联系，结合内外部信息整体理解篇章。 5. 内容生成 在人工智能学科下，自然语言处理（NLP）包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 1. NLP：涉及各种技术和方法，使计算机能够分析、理解和生成人类语言，实现人机交互的自然化。 2. NLU：专注于让计算机理解人类语言的含义，能够识别文本中的情感、意图和实体，并转化为结构化信息。 3. NLG：专注于让计算机生成人类可以理解的语言，将结构化数据转化为自然语言文本，能根据不同需求和场景生成不同风格和语气的文本。 在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding 是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量，目的是降低数据的抽象和复杂性，帮助模型理解语义关系。例如在电影推荐系统和文本分类中都有应用。

在应用 AI 进行文学写作和剧本创作方面，您可以学习以下几个重要的方面： 1. 自然语言处理（NLP）基础：了解语言的结构、语法和语义，这对于与 AI 工具进行有效的交互和理解其输出至关重要。 2. 机器学习和深度学习概念：掌握这些原理有助于理解 AI 如何学习和生成文本。 3. 创意写作理论：包括故事结构、人物塑造、情节发展等，以便能够结合 AI 的输出进行优化和创新。 4. 数据分析和挖掘：有助于从大量的文本数据中提取有价值的信息和模式，为创作提供灵感。 5. 了解常见的 AI 写作工具和平台：熟悉它们的功能和特点，学会如何有效地利用它们来辅助创作。 6. 版权和伦理知识：在使用 AI 生成的内容时，要清楚相关的法律和道德规范。

AI 目前的最新发展包括以下几个方面： 1. 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 2. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化： 从通用能力到专业化细分：如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理（各种 AI 配音、音乐生成工具）等，每个细分领域的产品都在不断提升核心能力，为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新：ToB 市场的深耕（如针对内容创作者的 ReadPo）、新型广告模式（如天宫搜索的“宝典彩页”）等，从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外，AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流来保持对最新发展的了解。

以下是为您整理的关于产品经理功能设计的相关 prompt： 创建客户旅程：帮您写一段客户旅程，该产品功能为{功能描述}，用户画像是{用户特征描述，如年龄、性别等}；为{具有功能的产品}创建针对{受众人口统计，如性别、年龄组等}的客户旅程。客户旅程应该包括用户角色、场景、目标和期望，以及接触点的体验。此外，提供有助于改善客户旅程的机会和问题等见解。 竞争对手分析：帮您分析几个竞争对手，可以列出产品名字；通过研究提供类似产品或功能的公司，分析{产品/功能}的竞争对手。使用表格格式组织调查结果：公司名称|资金来源|投资者|客户|目标市场。 API 集成问题：帮您确定需要哪些 API 来实现以下的功能；请提供在将第三方 API 集成到此特定功能的{产品}中时需要询问的技术问题列表。 用户测试问题：帮您编写一份用户测试问题，实现以下的功能；编写{产品/功能}的用户测试说明，用用户目标和目的代替逐步指导。用相关问题总结说明，以收集用户的反馈。 商业计划书：您的商业目标是{……}，为您撰写一份商业计划书，包括想法名称、简短的一句话、目标用户角色、用户要解决的痛点、主要价值主张、销售和营销渠道、收入来源、成本结构、关键活动、关键资源、关键合作伙伴、想法验证步骤、估计的第一年运营成本，以及需要寻找的潜在业务挑战。将结果以 Markdown 形式写在表格中。 写 PRD：您作为一名产品经理，根据{具体需求}撰写一份 PRD。包括主题、介绍、问题陈述、目标和目的、用户故事、技术要求、好处、关键绩效指标、开发风险、结论。 行业洞察分析：对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 方法论专家：精通各类管理和研发方法论，能根据具体情况选择和应用最佳方法。 头脑风暴：团队成员自由提出各种想法和见解，快速产出创意解决方案。 需求文档设计：根据产品特性和用户需求，设计产品需求文档。 功能价值分析：评估产品各项功能的重要性和价值，辅助优化资源配置。 竞品分析报告：对竞争对手的产品进行全面的分析比较，找出优劣势。 流程图/图表设计：直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 周报生成器：自动化生成工作周报，提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考：https://www.promptingguide.ai/zh

以下是 AI 在营销获客方面的落地应用： 1. 医疗行业： 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成，可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例： 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景，增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展，如 AI 扮演客户进行销售对练。

对于大学生想要通过大模型参加项目，以下是一些方向和相关知识： 大模型的概念： 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练： 一般训练会有 3 个步骤，每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分，中间可能有分隔符。还有对齐过程，通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调： 在人工智能领域，通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等，通过训练获得广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。