校对文章是确保内容质量的重要环节。虽然 AI 在生成文本方面已经相当精确，但人工校对仍然是不可或缺的。以下是校对过程中需要注意的几个关键点： 1. 内容准确性：核实文章中的信息和数据是否准确无误，引用的来源是否可靠。对于科技资讯类文章，这一点尤为重要，因为错误的信息可能会误导读者。 2. 表达清晰：检查文章是否流畅易读，语言是否清晰。确保专业术语和概念对目标读者群体来说是易于理解的。 3. 逻辑连贯：确保文章的结构合理，论点和论据之间的逻辑关系清晰，避免出现逻辑跳跃或混乱。 4. 客观公正：保持中立的立场，避免偏见和主观臆断。资讯类文章应以事实为基础，提供多角度的视角。 5. 风格一致：确保文章的语气和风格与公众号的整体风格保持一致，这有助于建立品牌形象。 如果在阅读过程中发现任何问题，可以指导 AI 进行相应的修改。这个过程可能需要反复几次，直到文章达到满意的标准。记住，高质量的内容是吸引和保持读者关注的关键。通过细致的校对和不断的优化，您的文章将更加值得信赖，从而在竞争激烈的资讯领域中脱颖而出。 此外，在中考英语学习方面，AI 也能发挥辅助作用。例如，以冠词修饰词为例讲解纠错过程，AI 能解释知识点、展开补充；可通过交互对话解决疑惑，还能生成专项训练题目，适合老师辅助教学及学生自我提升，有助于考后深入理解和掌握知识点。考后无电子版题目时，可用拍照上传图片给 AI 获取试题内容及识别准确性判断方法。在处理相关文字稿时，先确认结尾准确，中间内容可随机或明确核对，据经验开头结尾无误则中间一般没问题。接着要复制内容到新文字稿，删除有问题部分，留下无误内容，还可截取 22 到 25 部分内容粘贴并复用指令，等待完整内容给出。同时，还可利用 OCR 和 AI 解决英语学习问题及辅助翻译。

围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面： 首先，通过集成收集 AI 反馈（AIF）聊天模型完成情况，然后利用 GPT4（UltraFeedback）进行评分并二值化为偏好。其中，Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay，通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中，用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据（tokens）序列组织构象上存在差异，这是一种 Synthetic Data 的路径，关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲，当一个答案是好的答案时，模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率；当一个答案是差的答案时，模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索，接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀，回归第一性原理进行更进一步的本质探寻，以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。

以下是一些学习 Stable Diffusion（SD）的教程资源：

以下是关于如何用 AI 写发明专利的相关知识： 在专利法律框架下，人工智能具有以下 3 种存在形式： 1. 专利法所保护的客体，即人工智能“本身”作为专利法保护的发明。在这种情况下发生专利侵权时，关于侵权的认定以及责任的界定与传统的专利侵权并无差别。 2. 发明创造的“辅助工具”，即人工智能作为人类进行发明创造活动所依赖的辅助性技术研发的工具。人工智能作为其本身作为一种技术方案并不侵权，但是其为了完成人类交付的任务或者是程序设定的任务而实施的技术方案则可能构成侵权。在数据收集和算法学习阶段，有可能因未经许可使用他人现有的专利作为其研发工具而构成侵权。在生成阶段，人工智能利用文字处理、同义替换等方式来规避现有的技术权利要求，从而生成大量的与现有技术实质相似的技术方案，但实质上并未改进智力成果，因此也可能存在潜在的专利侵权风险。从理论上讲，在设计人工智能系统时，人类可以提前干预将仍处于保护期内的专利技术信息排除在训练数据库之外，从而防止专利侵权的情形。但是当下的技术水平并不足以支撑此种需求，在对人工智能模型进行训练时仍需要将人类科技应用领域中最具创造力的结果纳入其中，在满足此种需求的前提下要求完全防止专利侵权并不现实。其次是人工智能生成物侵犯专利权从结果上来说具有不可预测性，即便是人类提前介入干预，也并不能保证人工智能是否会从其他专利技术中组合、转换甚至开拓出的技术方案不侵犯专利权。 3. 发明创造活动的主体，即完全脱离人类的干预和控制，自主进行发明创造活动的人工智能。就目前而言，这种情况很难实现，尤其是在实行实质审查制度的我国。2018 年，有研发者就 DABUS，一个模拟人脑运行进行内容输出的 AI 系统向美国、欧洲、英国等多国专利部门提交了 DABUS 为发明人的专利申请。绝大多数专利部门都认为，从文义本身出发进行解释，立法者并不打算允许非人类作为发明人，从而拒绝了其专利申请。有趣的是，澳大利亚联邦法院在审理中推翻了该国知识产权局驳回 DABUS 专利申请的决定，并指出：发明人（inventor）一词是表示动作的代理名词，表示执行“发明”这一动作的实体，并未将非人类发明者排除在外，只有这样才能与专利法“鼓励技术创新、通过创新及技术的传播来促进经济福祉”的目标保持一致。虽然这一判决最终又被上诉法院驳回，但对于我们理解人工智能专利权的问题，仍有一定参考价值。 近年来，人工智能（AI）在专利审查领域得到了广泛应用。以下是一些具体的 AI 应用和平台，它们在专利审查过程中发挥了重要作用： 1. 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台：Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台：TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台：Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台：Aulive、AIpowered image recognition tools。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白，以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 在线课程：推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程，了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读：可以阅读《人工智能：一种现代方法》《机器学习》等入门书籍，建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言：这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程（如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程）学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch：这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手，学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛，积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程，需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利！

作为传统的 B 端产品经理，入门 AI 产品可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级：有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用：这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 总结来说，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 也是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，还可以了解一些相关的技术原理和框架，比如： 1. 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 2. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI；可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出；比如对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 4. ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结：看很多大佬的发言，都说要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理，也需要懂技术脉络。而小白直接看技术论文还是有难度，虽然现在可以让 AI 辅助阅读，不过还是要完成一定的知识储备。而林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。

以下是关于秋叶 ComfyUI 安装包的相关信息： 秋叶整合包：通过网盘分享，链接为 https://pan.baidu.com/s/18hSRDLgxm5N0ZHtuRQLrAQ?pwd=6666 ，提取码: 6666 。 麦橘老师模型：通过网盘分享，链接为 https://pan.baidu.com/s/14Z6KohbJ1TxlI7bJ7wg?pwd=6666 ，提取码: 6666 ，模型存放路径为 ComfyUIakiv1.3\\models\\checkpoints 。 提示词在线地址：https://www.liblib.art/modelinfo/bced6d7ec1460ac7b923fc5bc95c4540?from=search 。 通往 AGI 之路天命人整合包：通过网盘分享，链接为 https://pan.baidu.com/s/14OD0Fcfmd58eOS7qZPVPQ?pwd=6666 ，提取码: 6666 。 二狗子老师黑猴子流原理：【ComfyUI 开源社区共学天命人黑猴子（黑神话悟空）工作流讲解】https://www.bilibili.com/video/BV1agWaefENA/?share_source=copy_web&vd_source=08f1807fea192b97f4e9389bd8eaa1eb 。 更多课程欢迎来 waitoagi 社区一起共学：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QxIBwmsWQiEbz3kHii1cFu6XnBc 。 ComfyUI 的本地部署： 下载 github 链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUIinstalling ，也可以去作者的网盘里下载一键启动压缩包。 下载完后，将文件解压到一个没有中文的路径下。 安装过程中的代码操作： I:\\ComfyUIaki\\python\\python.exe m pip install huggingface_hub U 。 过程中若有爆红部分让更新对应包到指定版本或“>=”的版本，可通过 pip install 包名==x.x.x（版本号）操作。 例如：I:\\ComfyUIaki\\python\\python.exe m pip install gradio==3.23 。 依次安装更新这些包完成后，再次执行 I:\\ComfyUIaki\\python\\python.exe m pip install huggingface_hub U ，即可重启。

以下是关于 AI 设计图标的相关内容： Midjourney 商业实战案例 UI 设计篇 1. 直播礼物风格图标 关键词：喂图 + （Gift icon）,cartoon style,solid color background luminous effect,3d –iw 1 –v 5 –q 2 特点：卡通风格，纯色背景发光效果，3d。您需要在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给机器人，并打上关键词。（Gift icon）是可替换的关键词，比如（beer icon）啤酒图标、（Headphone icon）耳机图标等。一般这种图标会用在直播的礼物场景中。 2. 主题应用 icons 关键词：icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta–q 2–v 4 生成的素材可用于参考。 3. B 端图标 关键词：喂图 + A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k 质感不错，建议多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法中参考图影响最大。 4. 音乐软件 UI 设计 关键词：music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta–q 2–v 4 UI 设计不规范，文字乱，MJ 在这块只能作为风格参考。 Bard 的 prompt 使用技巧 Bard 建议使用“给 AI 下具体设计任务”的方式，而不是简单地“要求 AI 直接输出内容”。例如，设计 AI 网站的 logo 时，应遵循以下 tips： 1. 保持简洁易记。即使在小尺寸或不同情境下使用，也应易于记忆和识别。 2. 使用相关的符号或图标。有助于传达品牌意义，使 logo 更具视觉吸引力。 3. 选择与技术和信任相关的颜色。如蓝色、绿色和白色等。 4. 使用一致的字体。应与网站的整体品牌一致。 5. 从他人处获取反馈。设计几个 logo 后，征求他人意见，看他们更喜欢哪个。

目前，在仿写试题方面，只要提示词到位、示例清晰，AI 表现出色。例如，GPT 4.0 可以模仿中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等试题，模仿得有模有样。对于高学段理科试题的仿写可能还有所不足。此外，文心一言或者 Kimi 等国产大模型在英语和语文学科的选词填空出题方面也有不错的表现。总的来说，不同的 AI 模型在仿写试题方面各有特点，具体哪个最好可能取决于您的具体需求和使用场景。