对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。

用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。

以下是关于用 AI 辅助成绩分析的相关内容： 数据收集方面：采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合的方式，并结构化提取数据。 报告拆分：按照任务需求分步完成，使用 Excel 等工具进行数据处理。 分析与写作：AI 辅助分析并提供初步文字撰写，但关键内容需人工主导校验。 亮点在于把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。 相关链接：

以下是为您推荐的与 AI 换衣相关的内容： Comfyui_Object_Migration：这是一种一致性换衣模型，能够高精度地将服装样式迁移到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性。它支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可以将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。应用场景包括虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计等。详细介绍及教程： AI 试衣 Outfit Anyone：这是一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。

AI 可以帮助您处理已收集的论文相关数据。以下是一些相关的信息和建议： 有一些 AI 工具可以辅助您，例如 Claude 和 Gamma.app。Claude 可以帮助您快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，还能帮您找到适合的 PPT 制作工具并教会您使用。您可以向 Claude 提出如搜索特定领域权威期刊、筛选相关论文、提取论文摘要等问题。 利用 AI 写课题时，可按以下步骤：确定课题主题、收集背景资料、分析和总结信息、生成大纲、撰写文献综述、构建方法论、数据分析、撰写和编辑、生成参考文献、审阅和修改、提交前的检查。但要记住，AI 是辅助，不能替代您的专业判断和创造性思维。 论文写作中常用的 AI 工具和平台包括： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持数据分析，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。 使用这些工具时，应结合自身需求和写作风格选择合适的辅助工具。

DeepSeek 的提示词具有以下特点： 1. 语气上还原帝王语气，不过分用力，使用相对古典但兼顾可读性的文字，避免傻气的表达。 2. 对历史细节熟悉，这可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关，能准确还原如“太极宫”“甘露殿”“掖庭局”“观音婢”“宫门鱼符”等唐初的历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人细节，行文的隐喻拿捏到位，如“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用‘诛’还是‘戮’，‘迫’还是‘承’。‘只是这次，他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印’”等句子，虽未直接写“愧疚与野心，挣扎与抱负”，但句句体现。 与以往大语言模型的提示词的不同在于：以往模型可能在语气、历史细节和具体细节的处理上不如 DeepSeek 出色。

利用 AI 写本科毕业论文时，以下是一些相关的信息和示例供您参考： 有示例表明，如果向 LLM 提供关于个人背景的信息和指令，比如“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。”，LLM 可以为您生成论文。但需要注意的是，这并非提倡这种方式是道德的使用方式。 在教育领域也有相关例子，比如一位历史老师让 GPT 参与教学。通过不同的提示方式，GPT4 能产生差异较大的结果。例如，让 ChatGPT 扮演“一个经过训练、熟悉获奖研究生和本科生论文的高级语言模型”，并要求其从自我反思和大纲开始，生成的内容质量会更好。但随着学生在优化提示方面变得更擅长，在家完成写作作业时作弊会变得更容易。不过，让 LLM 进行角色扮演也使其成为有趣的教育工具，特别是作为历史模拟器。 需要强调的是，使用 AI 辅助撰写论文时，不能完全依赖其生成的内容，应遵守学术道德和规范，确保论文的原创性和学术诚信。

以下是一些能生成数字人的 AI 网站： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，可以创建逼真的数字人脸和角色。使用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

如果您想用 DeepSeek 写一篇论文，以下是一些建议： 1. 投稿要求： 原创、严谨、有深度。 配图说明更佳。 观点明确，结构清晰。 建议字数 1500 5000 字。 2. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，添加维度约束；对于主观表述，量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后进行特征强化、风格调整和最终校验。 3. 效能监测指标： 首次响应准确率：目标>75%。 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 另外，在使用 DeepSeek 时，虽然其推理能力较强，但有些表达不一定完全与模型吻合，建议多加清晰指令。同时，注意处理可能出现的异常情况，如信息幻觉、格式偏离、深度不足等。 需要注意的是，提交后 2 3 个工作日会有反馈，必要时可能会沟通修改建议。优质内容将有机会收录知识库。

以下是关于如何更好地使用 AI 工具的一些建议： 理解工具： AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后有效地组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 使用工具： AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，了解其行为后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 具身智能： 在追求人工通用智能（AGI）的过程中，具身 Agent 正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。其设计灵感来自人类智能的发展，认为智能更多地来自与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解所在的物理环境并与之互动，利用内部丰富的知识库进行决策并产生行动改变环境，这被称为“具身行动”。 此外，在生成 PPT 方面，市面上有多种受欢迎的 AI 工具，如 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等。每款工具都有独特优势，能帮助您快速、高效地完成 PPT 设计。