Aigc科普资料

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。

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。

以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容： 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白： 现有常见 AI 工具小白扫盲：（1 小时 32 分开始）。 AI 常见名词、缩写解释： 。 新手学习 AI 的步骤： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 入门经典必读：作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，对于初学者来说跟上新发布的内容很难，因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。

以下为一些不错的 AI 科普文章： 通识篇： 现有常见 AI 工具小白扫盲： AI 常见名词、缩写解释： AIGC Weekly19： 开源图像模型 Stable Diffusion 入门手册 腾讯：介绍了 Stable Diffusion 的使用入门指南，包括硬件需求、安装 Python 和 Git、装配模型以及图像生成等内容。 AIGC 之我见 马丁的面包屑：产品经理、独立开发者马丁整理的自己关于 AIGC 的一些碎片化思考。 多邻国创始人 Luis von Ahn 专访：介绍了 Luis von Ahn 创建多邻国的过程和对 AI 的一些思考，特别是 AI 对教育的影响。 自监督学习 CookBook Mate：Meta AI 发布的为 AI 研究人员和从业者提供使用 SSL 方法的实用指南。 大语言模型发展历程：回顾了大语言模型的发展历程，介绍了历代先驱者的研究成果。 入门经典必读： 软件 2.0：Andrej Karpathy 是最早清楚解释为什么新的 AI 浪潮真正重要的人之一。 GPT 的现状：Andrej Karpathy 对 ChatGPT/GPT 模型一般如何工作、如何使用以及研发可能采取的方向的解释。 ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？：计算机科学家和企业家 Stephen Wolfram 从一开始的原理解释了现代 AI 模型的工作原理。 解析 Transformer 模型：理解 GPT3、BERT 和 T5 背后的模型：对“什么是 LLM，它是如何工作的？”这个问题的更短、更直接的回答。

以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景

以下为您推荐两本关于机器学习的科普书： 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络效果很好，可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由：了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说，神经网络架构可分为三类：前馈神经网络（是实际应用中最常见的类型，若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络）、循环网络（连接图中定向了循环，动态复杂，更具生物真实性）。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例，如反向传播（相关参考阅读：、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf）、更好的初始化网络参数（初始化策略需根据所使用的激活函数选择）。

制作科普视频可以参考以下步骤和方法： 一、想出点子 1. 最佳免费选项： 2. 付费选项：4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好 3. 尽管（或者事实上，由于）它所有的限制和怪异，人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法，而人工智能擅长数量。有了正确的提示，您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术，如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略，并应用它们。或者要求一些奇怪的东西，比如受随机专利启发的想法，或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆： 3. 现在，生成一个完全由人工智能生成的角色的视频，阅读完全由人工智能编写的脚本，用人工智能制作的声音说话，由人工智能制作动画，这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示，但如果您想了解这个领域的未来发展，值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库（13 个）：目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板（3 个）： 第一步，分析不同目标用户对于科普内容的需求（具体解决生活中的什么问题） 第二步，针对某一类人群所偏好的科普内容主题，进行内容撰写。 第三步，根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径： 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装，若想了解命令的含义，可直接询问 AI 。 2. 微信文章： ，该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服，即使是非技术人员也能操作。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 在人力资源中的实践应用资料： 在人力资源管理领域，AI 的应用覆盖了多个环节，显著提高了工作效率。 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 在员工绩效评估中，AI 能够分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 在员工培训与发展方面，AI 也能发挥作用。 相关报告推荐： 《》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 此外，在全行业中，基础办公提效如 ppt、excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。

以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划： 学习路径： 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状，包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面，包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识，了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划： 1. 资料获取途径：可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐： “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包含智能纪要和智能章节，详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 （筹划中）「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中，建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面，按照资料中的步骤逐步实践，遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利！

很抱歉，目前没有为您找到五份关于基础 AI 或者大数据学习的具体资料。但您可以通过以下途径获取相关资料： 1. 在线教育平台，如 Coursera、EdX 等，上面有许多关于 AI 和大数据的基础课程。 2. 相关的专业书籍，例如《人工智能：一种现代方法》《大数据时代》等。 3. 学术期刊网站，如 IEEE Xplore、ScienceDirect 等，能获取最新的研究成果和技术报告。 4. 知名科技公司的技术博客，如谷歌、微软等，它们会分享一些实用的技术见解和案例。 5. 相关的开源项目网站，如 GitHub，从中可以了解实际的项目代码和实现方法。

MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的一项创新标准。它旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接，通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务，让 AI 模型获取更丰富的上下文信息，从而生成更加精准、相关的智能回答。 Lark 认为，用一句话概括，MCP 是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释：MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式，可以将其想象成 AI 应用程序的 USBC 接口。 此外，还有文章介绍了如何通过 MCP 连接 Claude 3.7 与 Blender，实现一句话生成 3D 场景的功能。随着 MCP 的崛起，AI 不再是数据孤岛，未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务，开启创作的新纪元。

以下是关于四轮腿机器人的相关资料： 宇树科技在该领域的情况： 推动了 AI + 机器人技术的标准化、模块化、智能化，实现快速、低成本落地。 基于企业训练数据完善深度学习训练模型及预测代码，通过四足机器人完成救援场景任务执行。 其四足机器人产品能力出众，多场景头部客户落地验证。 发布了 Aliengo 四足机器人，采用全新设计的动力系统，更轻量集成，一体化机身设计。 其 CEO 王兴兴在硕士期间独立开发了低成本外转子无刷电机驱动的高性能四足机器人 Xdog，开创了全球低成本高性能四足机器人方案的技术先河，并于 2016 年创立宇树科技。 2021 年 6 月发布伴随仿生机器人 Go1，以超低价格和优秀的感知运动能力，成为人类科技史上首款真正走入大众生活的移动机器人。2022 年 2 月“泰哥”亮相，2022 年 4 月推出 PUMP 健身泵。2023 年 4 月发布仿生 4D 激光雷达 L1。未来还将推出 Go 1 升级版、行业版、人形机器人等产品。 具身智能方面： 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”使用大模型通过网页端、手机 APP 与用户进行交互，具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上，通过机器配备的传感器与人类交流，强调智能体与物理环境之间的交互。通俗讲就是给人工智能装上“身体”，人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础，不同环境下会有不同形态的硬件本体适应环境，比如室内平地适用轮式机器人，崎岖不平地面适用四足机器人。 具身智能的行动分为“感知 决策 行动 反馈”四个步骤，分别由四个模块完成，并形成一个闭环。