为什么要做AIGC培训

以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。

以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐： ：归臧整理的 AIGC 周刊，关注 AI 的朋友每周必读。 ：连续创业者，Prompt 版块共建者。 。 ：“互联网的那点事”，微博互联网观察家。 ZHO：建筑师｜ComfyUI 设计师。 ：AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心：最新最快的 AI 资讯，作者大聪明。 张蔚：华兴资本经理，架构和投资版块共建者。 ：热爱分享，永远好奇，AI 高质量社群组织者。 汗青：产品经理｜AI 设计师。 此外，还有北京分队中的一些相关人士： Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年+，目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，目前一只 20 人+AI 项目团队，终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目，包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔：目前抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱，俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam：做技术行业，热爱互联网和 AI 技术。 海地老师：AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim：自由体验设计师，前保利威设计负责人，先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣，目前在做 AI 口语教育类产品（上线了），和 web3 相关设计，以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔：国企工作 10 余年，后沉迷 AI 提示词研究编写，小七姐第一期课程毕业生，微软、讯飞认证提示词工程师，曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练，共创有约 10 万字 AI+教育手册，使用 AI 辅助阅读和开智，标书、论文的写作，玄学取名和头像设计，目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin：目前在家科技公司从事产品工作，主要和 Ai，3D 视觉内容+数字人相关；有过知识付费和海外教育的创业经历。

以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容： 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用，但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使，主要原因包括：详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题，可设计新的提示词结构，基础结构如下： 1. 符合角色扮演的，基于 html 标签语法编写格式，好处是不用再学 Markdown 语法，降低学习门槛，有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套，但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重，初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown，只要抽象出来的元素不瞎换位置就行，因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时，还有关于 AIGC 其他方面的内容，如： 1. AI 将使任何人都能够创建游戏，包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险，如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等，服务提供者应遵循相关规定，采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。

以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站： 降低 AIGC 比例的方法：需要您更多地进行自主思考、研究和创作，减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站： Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。

以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容： 1. 利用连锁密度法撰写摘要：来自相关文章，您向其索取一篇文章后，需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循一系列原则，如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等，最终以 JSON 格式回答，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词：结构化提示词对整理逻辑内容有帮助，当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等，应设计新的提示词结构，如基于 html 标签语法的编写格式，其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处，也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程（二）中的安全与防护实践：文章最初发表于 LangGPT 社区，融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题，展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况，强调对于生产级应用，安全是第一位的，在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括但不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言等。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。

如果您作为新手，想做智能体＋短视频/直播的培训但不懂搭建智能体，可以从以下几个方面开始学习： 1. 按照“五津:DeepSeek+扣子：1分钟生成小红书爆款单词视频”中的指导，创建智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后自行输入使用，然后再发布。 2. 参考“元子：WayToAGI 知识库究竟咋用？”中的内容，对于完全没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白，可以从工具入门篇（AI Agent）中的“Agent 工具小白的 Coze 之旅”开始，了解相关搭建平台。 3. 学习“智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理”中的教程，包括注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台（https://bigmodel.cn/），获取资源包（新注册用户注册即送 2000 万 Tokens，或通过充值/购买多种模型的低价福利资源包，如语言资源包、多模态资源包等，所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ），然后进入【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，再进入智能体中心我的智能体开始创建智能体。

以下是关于教师 AI 应用培训的相关内容： 一、培训经历 有人积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。培训内容主要包括： 1. 人工智能基础理论：涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 2. AI 教育应用场景分析：通过案例研究，探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 3. 教学设计与实施：学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动，并有效应用于课堂教学中。 在培训中，个人在专业知识、技能方面有所提升，对教学理念、方法有了新的认识或改变，并且在实际工作中开始应用学到的知识和技术。同时，也会遇到一些困难和挑战，并通过相应的方法克服。 二、相关资料和资源 1. 深圳市福田区 AI 先锋队的相关信息。 2. 教师 AI 应用手册。 3. 清华大学 104 页《Deepseek 从入门到精通》的更新内容。 4. 热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知的更新。 5. 爱好者交流 g 群和微信群的更新。 6. 案例 24、25、26 的更新。 三、课程示例 1. AI 辅助下的“科技伦理”主题研讨课： 课程目标：思维激发，利用 AI 生成开放性问题，引发对技术发展伦理问题的深度思考；多维分析，通过 AI 提供的多维数据，全面分析技术发展的潜在风险和社会影响；批判思考，培养学生的批判性思维能力，建立负责任的科技使用态度。 课程实施流程：AI 生成开放性问题，如自动驾驶事故责任归属、社交媒体算法影响、AI 就业影响等；多维数据分析，整合新闻报道、学术论文、社会调查、法律法规等多源数据；课堂辩论，基于数据支持的小组辩论与交流；反思总结，梳理 AI 技术机遇与挑战，形成负责任使用态度。 案例亮点：问题导向，AI 生成的开放性问题激发深度思考，避免表面化讨论确保讨论主题的时效性和挑战性；数据支持，多维数据分析支持全面客观的判断，避免片面和主观的决策倾向；能力培养，通过辩论提升批判性思维和表达能力，促进深层次的思想碰撞和交流。 四、适合对象和活动 1. 适合对象：初次接触 AI，期待掌握 AI 基本对话方式，借助相关工具提高效率的教师。 2. 活动： 12 月 9 日星期六 10:00 12:00，“人人都是 AI 高手——藏在手机 APP 里的 AI”，挖掘每天使用的淘宝、B 站等 APP 里藏着的人工智能，想象让教育和 AI 融合的另一种可能性。 “AI 基础工作坊——用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解 AI 的优势短板，学习如何写好提示词去获得更高质量的内容；同时基于一线教师工作场景，分享优秀提示词与 AI 工具，帮您解决日常工作、育人以及教学中的常见问题，提高工作效率，刷新你的工作流。

以下是一些比较厉害的 AI 培训课程： B 站 up 主的课程：每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。 由白马老师和麦菊老师带领的 AI 星图及相关创作课程，包括毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师会带领的炼丹操作课程，炼丹需提前准备一些图，老师会提前发布内容让大家准备。 关于 AI 文旅视频的课程，几位老师带来了干货课程，工作流开源，学习后可制作类似视频。 高效 PB 及相关案例课程，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动的新的 AI 视频主题课程。 AI 音乐相关课程，有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，格林同学做了翻译。 以下是一些其他的课程资源： 一位投资人推荐的课程： MIT Deep Learning： Stanford CS 324Advances in Foundational Models： The Full Stack LLM Bootcamp： 野菩萨的课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得野菩萨的课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。

以下是关于 AI 培训的相关内容： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新，工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供相关服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开的公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容为企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类的科普分享，目的是建立与企业渠道之间的信任，构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建、企业客服机器人搭建、企业端内容分析智能体搭建、企业运营数据大盘搭建、无人直播/数字人直播间搭建等。 提示词培训课——Part3： 为每个环节选择合适的模型并调整模型参数，推荐使用最新版本的模型，重点调整温度参数（控制文本随机性，一般设为 0.5 左右）和最大标记数参数（影响输出内容长度，建议设为最大值）。 对分类器进行内容编排，将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类，设定最终的分类条件，避免处理不明确的指令。 为每个指令编写具体内容，通过变量引用的方式将用户输入的原始文本引入指令，系统会将相应的值赋给变量并传递给模型进行推理形成最终的提示词。 对每个分支的结果进行最终输出。 张翼然：AI 赋能教学，创新引领未来.pdf_： 为提升自身在 AI 教育应用方面的能力，积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。 培训内容概述： 人工智能基础理论：涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 AI 教育应用场景分析：通过案例研究，探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 教学设计与实施：学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动，并有效应用于课堂教学中。 个人收获与感悟：包括在专业知识、技能方面的提升，对教学理念、方法的新认识或改变，以及在实际工作中是否应用学到的知识和技术等。 遇到的问题及解决方案：包括学习过程中遇到的困难或挑战，以及如何克服这些困难。 建议与展望：包括对未来培训的建议，对自己今后工作或学习的规划。

以下是一些能够将 PRD 文档转化成产品培训文档的 AI 工具： Tome：于 3 月 23 日推出了第一个基于文档的 AI 演示工具，基于 GPT4，能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。链接：https://beta.tome.app/ Gamma：上周五推出了文生演示文稿工具。 ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw：可以通过人类语言描述想要的产品，得到 80%的完成稿，然后进行修改和发布。

以下是为您设计企业内销售培训智能体的一些建议： 首先，了解多智能体模式的设置。它包括全局设置和多个代理之间的编排协调两个核心部分。全局设置涵盖角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等，其中人物设定与回复逻辑应侧重于角色塑造。在智能体的交互流程设计上，要形成完整的互动链条，当用户意图未满足跳转条件时，保持与当前智能体的沟通。设计多轮协作的智能体时，应将其交互设计为闭环结构，以确保用户能自由切换。 其次，动手实践制作智能体。对于 Chat GPT 版本，可按以下步骤：点击“浏览 GPTs”按钮，点击“Create”按钮创建，使用自然语言对话或手工设置进行具体配置，然后调试并发布。对于 Chat GLM 版本，点击“创建智能体”按钮，输入智能体描述，可粘贴准备好的提示词模板，其配置可自动生成，可根据需求调整并上传本地文件作为知识库。 然后，考虑多智能体协同的概念。在处理复杂任务时，单智能体可能面临提示词修改和逻辑不清晰的问题。多智能体协作如吴恩达所举例，每个智能体被赋予不同身份，互相合作对话，能模拟现实工作场景，成为复杂系统，但可能存在效率不高的情况。 最后，您可以根据实际情况选择是采用 RAG 还是多智能体协同。如果任务相对简单，RAG 可能足够；若任务复杂，涉及多个环节和角色的协作，多智能体协同可能更合适。您还可以通过具体的例子，如旅游场景中负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体，来更好地理解和设计。