股市选股公式编写的最好用AI

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。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。

以下是关于如何用 AI 帮助选股的一些信息： 可以将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。例如，借助 AI 分析行情，期望在不熟悉的市场中找到合适的进场点，提高资金使用效率。多种策略配合可能提高理论上的胜率。 有一些相关的投资服务，如 Stocked AI，它提供每日股票推荐，推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 同时，在写作选题等方面，也可以类比 AI 的学习过程。如同大语言模型通过监督学习从优秀文本示例中学习，我们在公众号创作中也需要通过学习优秀的文章来提升自己的写作能力，包括选题、结构等方面。但要注意学习不等于照搬，而是要融会贯通形成自己的风格。在选股时，也可以借鉴这种思路，分析相关的成功案例和模式。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

目前 AI 技术在生成选股软件方面还面临诸多挑战和限制，尚未有成熟且直接可用的通用方法。但一般来说，要通过 AI 生成选股软件，可能需要以下步骤： 1. 数据收集：收集大量的股票市场数据，包括历史价格、成交量、财务报表等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有意义的特征，例如技术指标、基本面指标等。 3. 选择算法：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的 AI 算法，如机器学习中的决策树、随机森林、神经网络等，或者深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 训练模型：使用历史数据对选定的算法进行训练，以学习股票价格的模式和规律。 5. 模型评估：使用测试数据评估训练好的模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。 6. 优化调整：根据评估结果对模型进行优化和调整，例如调整参数、增加数据量、改进特征工程等。 7. 集成和部署：将训练好的模型集成到软件中，并进行部署和测试。 需要注意的是，股票市场是复杂多变的，AI 生成的选股软件并不能保证绝对的准确性和盈利性，投资决策仍需要综合多方面的因素进行考虑。

以下是关于 AI 选股的相关内容： 1. 有文章提到投资 10 万让 AI 买股票的情况，同时提到了 AI 财务分析。 2. 指出 AI 不仅能革新机器人领域，还能推动多个行业发展，如智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等，其广泛应用预计对全球 GDP 产生巨大影响，能帮助美国解决债务问题，为美国经济带来转机。 3. 介绍了近期热门融资的 AI 产品，如 You.com 是多种搜索模式且重隐私的搜索引擎，Genspark 通过 Sparkpages 满足用户个性化搜索需求，Rockset 是刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司，Butterflies AI 是人类与 AI 共存的社交软件，MeetRecord 是可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手。这些产品的发展显示了 AI 技术在信息检索和处理方面的提升，可能对选股有所帮助。

AI选股通常指的是利用人工智能技术，特别是机器学习和数据挖掘技术，来分析大量的市场数据，预测股票走势，并选择潜在的投资机会。以下是AI选股的一些常见方法和步骤： 1. 数据收集：AI系统会收集各种数据，包括历史股价、交易量、公司财报、新闻报道、社交媒体情绪等。 2. 特征工程：从收集的数据中提取有用的特征，这些特征可能对预测股票价格有影响。 3. 模型训练：使用机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络等）来训练模型，使其能够识别数据中的模式和趋势。 4. 风险管理：AI系统还会评估投资组合的风险，确保投资符合特定的风险偏好。 5. 回测：在历史数据上测试AI模型的表现，以评估其有效性。 6. 实时监控：AI系统可以实时监控市场数据，快速响应市场变化。 7. 决策支持：AI提供选股建议，但最终的决策可能还需要结合人类专家的判断。 关于AI选股是否靠谱，这取决于多种因素： 数据质量：AI模型的准确性很大程度上取决于输入数据的质量和相关性。 模型性能：不同的机器学习模型可能有不同的预测能力，需要不断优化和调整。 市场变化：股市是非常复杂的系统，受到许多不可预测因素的影响，如政治事件、自然灾害等。 过度拟合：如果AI模型过度拟合历史数据，可能在实际应用中表现不佳。 监管合规：AI选股需要遵守相关的金融法规和道德标准。 透明度和可解释性：AI模型的决策过程应该是透明的，以便投资者理解其背后的逻辑。 人为因素：AI选股通常作为辅助工具，最终的投资决策可能还需要结合投资者的经验和直觉。 总的来说，AI选股可以作为一个有用的工具，帮助投资者发现潜在的投资机会和风险，但它不应该被视为唯一的决策依据。投资者在使用AI选股时应谨慎，并结合其他分析方法和市场信息。

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

自动规划的 prompt 设计编写可以参考以下要点： 对于简单任务场景： 设定人物：描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程：明确 Bot 的功能和工作流程，约定在不同场景下的回答方式，可通过自然语言强调调用工具以提升约束力，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答：明确告知回答与不回答的内容。 对于复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，使用 Markdown 语法，增强可读性和对 Bot 的约束力。扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，您可直接使用或修改。 此外，PromptAgent 是一种将提示词优化视为策略性规划问题的方法，采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法，策略性地导航专家级提示词空间。它通过反思模型错误并生成建设性反馈，诱导出精确的专家级见解和深入指令，能高效制定专家级、详细且富有领域洞察力的提示词。 同时，当您理解 chatGPT 如何理解人类语言和文明后，有助于解决 prompt 编写中遇到的问题。比如，找到真正的需求来开始第一个 prompt 编写，这需要一定的洞察能力，可采用“如果某事重复做了三遍，就要思考如何将它自动化”的方法论。例如，若多次在群里发同样的自我介绍，可编写自动优化排版的 Prompt。

以下是一些与投标书编写相关的免费 AI 工具： 1. AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，可帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。自成立不到一年已获 28 个客户，能将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。网址：https://autogenai.com 。 此外，还有一些用于 AIGC 相关检测的网站： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。使用方法为将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero：专门用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告显示是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。

AI 自动编写测试用例可以通过以下几种方式实现： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您编写的 Suno 创作提示词模板的相关内容： 在“离谱村”的案例中，首先收到台词素材和配音，确定“童趣”“欢乐”的风格，将相关描述投喂给 GPT4 生成音乐脚本，再输入给 SunoBeats 生成提示词。但初始提示词过长，后参考论坛网友分享的格式，通过调式变化和情节描述，使用和弦进展推动故事情节发展，这种格式的提示词质量和利用率更好。 在“博物馆文物玩法”的案例中，创作思路是给文物上色，参考攻略玩过变形，利用泼洒颜料玩法为雕像上色并使过程有趣。选择首尾帧模式，尾帧基于文物原图重绘为偏写实形象，通过可灵实现人物漂浮效果。涉及工具包括即梦、可灵、Runway、Suno、剪映，各有其优势。步骤为使用即梦图片生成功能上传图片，选择边缘轮廓或人物姿势，不添加景深，提升精细度并选择竖版切割。使用 GPTs 写 Runway 提示词。 希望以上内容对您有所帮助！

目前在编写炒股公式方面，没有特定被认定为“最好”的 AI 。编写炒股公式需要综合考虑多种因素，包括数据准确性、算法有效性、市场动态适应性等。不同的 AI 工具和技术在不同的应用场景中可能会表现出不同的效果。

以下是为您整合的相关内容： 北京具有丰富多样的特色元素，包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等，见证了历史变迁；宜居生活方面，有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面，以及充满京腔的日常生活；潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等；未来科技方面，有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面，若对 AI 回答有疑问可再搜索确认，对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用；兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用，金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列，先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道，若做系列海报，围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时，如制作北京地标糖葫芦风格海报，可用集梦 2.1 模型，以天坛等建筑为画面中心，注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO，您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素（如几何图形、数学公式、数学符号等）和 AI 元素（如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等）相结合。例如，以房山区的著名建筑为主体，融入数学图形进行变形设计，同时添加一些代表 AI 的线条或图案，以生动诠释“数学 + AI=？”的主题内涵。

以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结： 对于英语试题类的任务，如语法选择题： 步骤 1：提供清晰完整的试题图片。 步骤 2：下达指令，例如“这是一篇英语试题，给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题： 指令：将英语正文翻译为准确流畅的中文，并提供中英文对照。

DeepSeek 公式的发展历程如下： 2025 年 2 月 9 日，陈财猫分享提示词及小说创作心得，提到 DeepSeek 热度极高，微信指数达 10 亿多次，并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。

AI 图片生成视频的提示词公式如下： 1. 基础公式：主体+主体描述+运动+环境。例如：“一艘白色邮轮缓缓驶过海面。（A white cruise ship sails slowly across the sea.）” 2. 进阶技巧：对各部分进行详细描述，如“一只金色毛发的狗（描述主体）悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲(详细描述环境和动作）。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。（进一步描述主体动作细节）远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围。（描述环境氛围）（A goldenhaired dog strolls leisurely across a sunlit grassy field,the blades of grass bending gently under its paws.A soft breeze passes by,causing its fur to sway,and it occasionally lowers its head to sniff the ground.In the distance,the setting sun casts long shadows,creating a peaceful and serene atmosphere.）”这样可以使生成的视频更稳定、提升美感。 3. 语法方面： 注意权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，语法为：例如“alandscape”，在一开始，读入的提示词为：the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后，提示词将被替换为：a cyberpunk landscape，它将继续在之前的图像上计算。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 4. 其他方面： 指令参数：一般包括视频时长、分辨率、帧率等细节。PixVerse 默认生成 4s 时长的视频（会在后续更新中增加更长视频的生成），分辨率 1408×768。升级（Upscale）后，分辨率可以达到 4k，会导致生成所花费的时间比普通生成更长。 情感氛围：描述视频的情感基调或氛围，可用于人物的表情、环境氛围等的控制。 参考风格：可以输入参考的艺术风格等。

关于 WPS 表格公式的 AI 功能，目前有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。