以下是谷歌浏览器中一些常见的免费网页 AI 相关信息： 大语言模型方面： OpenAI 有 3.5 和 4 两个主要模型。3.5 模型于 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型在春季首次发布，功能更强大。新的变种使用插件可连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个强大的 ChatGPT 版本，能运行 Python 程序。若未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 模型。除插件变种和暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本外，这些模型未连接到互联网。 微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，例如能创建和查看图像，且能在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其特点是有非常大的上下文窗口。 PDF 翻译方面： DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具。它具有以下能力和特点： 提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力，为开发者带来智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。 AI 编码从片段级到多文件级：智能编码从片段级生成，升级为可完成涉及工程内多文件级的编码任务，如需求实现、问题修复、批量单测生成等。 AI 协同完成复杂编码任务：新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力，开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务。 多文件代码 Diff 生成和审查：自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成，并提供多文件的变更审查视图，高效完成 AI 生成代码的确认。 面向任务的多轮对话迭代编程：构建人机协同工作流，通过多轮对话逐步完成编码任务，产生多个快照版本，可任意切换、回退。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 中有关于通义灵码的共学直播，在 2 月 21 日 09:30 12:30 有通义灵码 0 基础应用开发的相关内容。阿里云 AI 实训营携手 WaytoAGI 讲师走进 GDC 全球开发者先锋大会，线下活动地点在上海徐汇西岸艺术中心 B 馆（BW01）。

以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！

在代数领域，分类思想有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面： 1. 线性代数：是机器学习中常用的数学主题，在基本的模型分类、聚类、回归任务中，如线性回归、SVM、KNN、随机森林等算法中都有极高的可用性。对于数据集中存在的每个特征，通常都有大量样本，考虑具有 n 个数据样本的特征向量，它将是一个 n 维向量，了解 n 维向量的属性（如点积、叉积、加法和减法）至关重要。 2. 向量之间的距离：在机器学习中，每个特征都被视为一维，通常数据集包含大量特征。首先计算两个特征之间的距离来观察它们的相似性，因此，计算两个 n 维向量之间的距离的知识至关重要。距离计算的直接用例可以在 KNN 和 KMeans 算法中找到。 3. 超平面投影：在 SVM 中，尝试找到 n 维样本与 n 维平面之间的距离，通常会将该样本投影到超平面上，因此平面投影的概念和超平面的知识至关重要。 此外，在解决数学问题时，如陶哲轩解决新问题时，会用到多种方法，包括理解问题、简化表达、使用归纳法、利用生成函数、进行渐近分析、收集数值证据、寻找类似问题以及寻求反馈和合作等。 在神经网络和深度学习中，当函数的输出值是一个有限集时（例如逻辑函数），给带权重的和设置阈值是没问题的，问题在于对输入数据做好合适的标签（分类问题）。例如感知机可以用来学习对 20×20 像素输入中的简单形状进行正确分类。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、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，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，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的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，还可以向 LLM 寻求写作建议，让其帮忙写论文，但需注意这并非道德的使用方式。使用 AI 写作时，可草拟初稿，如博客文章、论文等，还能将文本粘贴进去让其改进，或要求以不同风格创建草稿，用它来激发自己做得更好，也可像使用实习生一样让其帮忙写邮件、创建销售模板等。但使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是借助 AI 学习法语的一些方法和推荐的工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 来个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。

以下是关于检测图片造假的相关内容： 胶囊网络（CapsNets）能够有效检测图片造假，减少过拟合，提高检测精度，对不良数据适应力更强，还能适应输入数据的仿射变换，但在大数据集和背景复杂的输入图像等领域运作不太理想，需要进一步研究和改进。 对于判断一张图片是否为 AI 生成，可通过以下方式： 培养自己的鉴赏能力，训练大脑模型。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），但此类网站的鉴定逻辑算法可能存在不足，如将结构严谨的真实摄影作品误判为 AI 作图。 依赖艺术知识储备，了解名画风格、画质与笔触表现力等。 注重细节，如人物肢体是否异常、背景花纹和底纹文字信息等。

很抱歉，目前知识库中没有关于视频硬字幕提取的相关内容。但一般来说，视频硬字幕提取可以通过一些专业的视频处理软件来实现，例如 Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro 等。您也可以尝试使用一些在线工具，如 Kapwing 等。在提取过程中，可能需要考虑字幕的格式、视频的编码等因素。

关于 DeepSeek 的提问格式，以下为您提供相关信息： 在“五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频”中，包括整理数组、输出内容、问答等步骤。在问答环节，让用户确认单词是否满意，若满意则进入下一步，不满意或输入其他内容则到结束节点，结束节点会增加一个“bumanyi”变量，并提示若不满意可重新制作。 在“宝玉日报”中，提到 Deep Research 与 DeepSeek 的区别，如 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 具备 UI 交互、搜索等功能，DeepSeek 是品牌名称需加上具体模型名，还提到人工智能与人类智能的关系的官方文件译文及相关链接，以及 Deep Research 前置模型提示词泄露。 在“Deepseek‘4+1’黄金提问法——目标导向”中，包括明确身份（角色、专业背景、现有资源、决策权限）、具体任务（工作内容、执行步骤、优先级别、交付物）、细节约束（时间限制、资源限制、技术要求、禁区提示）、输出格式（文档类型、结构要求、重点内容、展示方式）等支撑要素。

以下是一些利用 AI 帮助优化宣传片拍摄工作流的方法： 1. 创作策略方面： 明确主题，聚焦文旅融合，突出两会对文化旅游行业的重视及其在推动经济社会发展中的作用，结合 AI 技术展示中国文化旅游的创新发展和未来趋势。 展示地域文化多样性，运用 AI 技术精心挑选代表中国各地文化特色的景点或文化活动，展现中国丰富多彩的地域文化和旅游资源，增强宣传片的吸引力和传播效果。 融合现代科技，创新表现形式，运用 AI 技术创造新颖的视觉效果和互动体验，使宣传片更加生动、有趣。 讲好中国故事，传递正能量，紧扣“祖国好风光”的核心要求，展示社会主义核心价值观在文旅领域的生动实践，传递积极向上的社会主义文化旅游新风尚。 鼓励互动与参与，通过社交媒体平台鼓励目标观众参与宣传片的互动和讨论，增加宣传片的参与度和影响力。 2. 技术应用方面： 可以参考“0 基础手搓 AI 拍立得”的相关经验，例如通过简化操作流程，提升效率。如用户选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈，避免繁琐的额外操作。 实现图片转成文本的功能，用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本，核心在于图片理解和文本整理润色，可应用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等场景。 实现图片转绘图片的功能，用户上传图片后，大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，核心在于图片风格化滤镜，例如生成图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 为简化流程，可以选择 Coze 平台实现零代码版本的工作流，搭建流程时关注上传图片、插件封装等步骤，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用。