AI校对

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是一些常见的用于文档编辑校对的工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台包括： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，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，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，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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 这些工具涵盖了文档编辑校对的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。您可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。但使用时需注意结合自己的写作风格和需求，同时对生成的内容仔细甄别。

以下是关于文稿校对的相关内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的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，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 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。 橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品。它集专业知识检索和问答、超长图文理解和生成、深度编辑和整理、跨模态自由创作于一身，旨在满足用户在科研、学术等领域的查阅、创作、编辑等全链路需求。其功能包括新建、文件、历史、社区、橙篇、文件、网址、图片整理、长文写作、资料搜索、亿级专业资料库、全文校正、文本校对纠错、制作图表、数据可视化、论文格式整理、文档总结、查重、生成参考文献、翻译、中英双语互译等。

以下是关于 AI 校对助手的相关信息： 相关文章： 《》由 Laurence Holt 撰写，介绍了 AI 在 K12 教育中的应用现状，自 2023 年 6 月首次发布以来，地图新增了 90 多个标志和 11 个领域，反映了教育技术的最新进展。文章讨论了 AI 如何辅助教学、提供个性化反馈、支持特殊需求学生等，并强调了 AI 作为教师助手的潜力。 《》探讨了新科技带来的信息频次跃迁对生活的影响，以及世界是否变得更难、时间流速是否更快等问题，张津剑在这期内容里给出了系统性的答案。 《》，萨尔・可汗的《勇敢新语》一书，描述了 AI 在教育领域的创新应用，展望了个性化学习、支持和指导的未来。通过 AI 辅导员，学生可以获得个性化的学习体验，帮助他们更好地理解知识。比尔·盖茨说：“AI 工具和辅导员永远不能，也不应该取代教师。AI 应该做的是支持和赋能教师。” 文章润色工具： 常见的文章润色 AI 工具有： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 AI 赋能教学相关： 张翼然的《AI 赋能教学，创新引领未来.pdf》中提到： 配置一个 AI 助理，就能反复快速使用，还能逐步调整优化。语言模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能力，设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体。 作为高校教师为工作生活创建/改编的 AI 助理，用 AI 赋能教学，从易到难的学习路径是：1.了解 AI 工作原理；2.尝试各种 AI 工具；3.学会优化提示词；4.生成课程资源；5.解决教学场景；6.课上师生机共学；7.促学生正确使用；8.提升人机共创力。 目录包括：AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践；AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力；大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得；AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景；AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力；一线教师的 AI 需求与高效工具推荐；AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用；解码 AI 教学案例：创新与实践。 教学主要负担分析：备课压力（编写教案、制作课件、设计教学方案），适应新课标（跟进教育改革、更新教学内容）。

以下是一些常见的 AI 校对工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关医学课题的修改意见。 以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 在论文写作领域，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，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，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，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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别，并根据自身需求选择合适的工具。

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。

大模型可以完成文字校对工作。 通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 但大模型也存在一些问题，比如基于概率生成下一个字，如果对于没学过的问题，仍会基于概率生成，可能会“一本正经的胡说八道”，这种现象被称为“幻觉”。 在使用大模型进行文字校对时，模型的选择很重要。模型之间能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选择适合的模型。文风与语言能力是挑选模型的重要指标，要避免出现“AI 味”，比如常见的套话。