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AI 阅读

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以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容：

  1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到：
    • AWPortrait 1.3 人像模型更新，优化了棚拍质感、皮肤肌理，增强户外场景优化，提高对面部表情的识别。
    • Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法，自生成训练数据，在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。
    • 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具，能创造 AI 生成故事，通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。
    • Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具，包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。
    • KREA AI 实时生图有新功能，提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具，可实时生成图像提高创作便捷性。
    • 推荐开源知识库程序 Outline，其特点为美观、实时协作、功能丰富，支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。
  2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到：挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域（LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调）的论文/模型/博客。如果从零开始，可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结，因开办论文俱乐部的文章，多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「1月19日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?️AWPortrait 1.3人像模型更新：-优化了棚拍质感和皮肤肌理。-增强户外场景优化。-提高对面部表情的识别，包括微笑、大笑等。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2⃣️?Meta AI的自奖励语言模型：-新型训练方法：模型自生成训练数据。-在AlpacaEval 2.0排行榜上表现优异。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3⃣️?微软推出AI阅读教练工具：-为学生设计，创造AI生成故事。-通过语音转文本AI分析阅读流利性。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4⃣️?Stefano Rivera的AI交互式“MR木偶秀”：-利用多种AI工具，如ChatGPT、Dall-E 3。-包括3D渲染、场景构建、音乐和语音技术。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5⃣️?KREA AI实时生图新功能：-提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具。-实时生成图像，提高创作便捷性。体验地址：https://krea.ai/apps/image/realtime?https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6⃣️?推荐开源知识库程序：Outline-特点：美观、实时协作、功能丰富。-支持Markdown、即时搜索、与Slack集成等GitHub：https://github.com/outline/outline

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「1月19日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?️AWPortrait 1.3人像模型更新：-优化了棚拍质感和皮肤肌理。-增强户外场景优化。-提高对面部表情的识别，包括微笑、大笑等。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2⃣️?Meta AI的自奖励语言模型：-新型训练方法：模型自生成训练数据。-在AlpacaEval 2.0排行榜上表现优异。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3⃣️?微软推出AI阅读教练工具：-为学生设计，创造AI生成故事。-通过语音转文本AI分析阅读流利性。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4⃣️?Stefano Rivera的AI交互式“MR木偶秀”：-利用多种AI工具，如ChatGPT、Dall-E 3。-包括3D渲染、场景构建、音乐和语音技术。?https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5⃣️?KREA AI实时生图新功能：-提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具。-实时生成图像，提高创作便捷性。体验地址：https://krea.ai/apps/image/realtime?https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6⃣️?推荐开源知识库程序：Outline-特点：美观、实时协作、功能丰富。-支持Markdown、即时搜索、与Slack集成等GitHub：https://github.com/outline/outline

GPT1到Deepseek R1所有公开论文The 2025 AI Engineer Reading List

We picked 50 paper/models/blogs across 10 fields in AI Eng:LLMs,Benchmarks,Prompting,RAG,Agents,CodeGen,Vision,Voice,Diffusion,Finetuning.If you're starting from scratch,start here.我们挑选了50篇论文/模型/博客，涉及人工智能工程的10个领域：LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始，请从这里开始。The picks from all the speakers in our[Best of 2024 series](https://www.youtube.com/watch?v=wT636THdZZo&list=PLWEAb1SXhjlfG63F03R52DZXpHzVB1_5j)catches you up for 2024,but since we wrote about running[Paper Clubs](https://www.latent.space/p/paperclub),we’ve been asked many times for a reading list to recommend for those starting from scratch at work or with friends.We started with[the 2023 a16z Canon](https://a16z.com/ai-canon/),but it needs a 2025 update and a practical focus.我们的"2024年度最佳"系列中所有演讲者的精选文章为您的2024年划上了句号，但自从我们写了关于开办论文俱乐部的文章后，我们多次被要求为那些在工作中或与朋友一起从零开始的人推荐一份阅读清单。我们从2023年的a16z Canon开始，但它需要2025年的更新和实用重点。Here we curate“required reads”for the AI engineer.Our design goals are:在这里，我们为人工智能工程师策划了"必读书目"。我们的设计目标是：

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
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。
2025-05-09
围棋AI
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。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
学AI上钉钉
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。
2025-04-19
AI术语解释
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。
2025-04-18
如何训练一个AI 阅读教练
训练一个 AI 可以类比为培养一位职场新人，主要包括以下三个阶段： 1. 规划阶段：明确目标 确定 AI 的具体任务，比如结构化外文精读等。 将任务拆解为可管理的子任务。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段：实战指导 搭建工作流程。 为每个子任务设置清晰的操作指南。 像指导新员工一样，手把手引导 AI 完成任务，并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段：持续改进 通过反复测试和调整，不断优化 AI 的性能。 调整工作流程和 Prompt 配置，直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 当前大模型在处理多步骤复杂任务时存在明显局限，比如在“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等任务中，仅依靠单一 Prompt 指令难以稳定执行，现阶段的 AI 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人，需要遵循指引和给定的流程才能完成特定任务。如果您已经完全了解上述内容，不妨自己设定一个任务目标，动手构建一个专属于自己的 AI 。
2025-04-11
有哪些论文阅读助手相关的预置提示词
以下是一些论文阅读助手相关的预置提示词： 论文内容总结方面：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高梳理效率。例如：阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容，而大模型可以结合有效的提示词，迅速总结概括文档，从而节省时间。 论文内容翻译方面：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色方面：精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。比如针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 此外，还有以下相关提示词： Claude2 中文精读方面：零提示生成直接引用，如提示以获取相关引语。文档摘要或文本+直接引语通常能使答案更准确。 小七姐的教程中提到：比如让 AI 帮阅读文档时，可以写如“于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！”的提示词。还可以选择如“情境:”这样的基础提示词框架入手。
2025-04-08
AI阅读习惯养成APP
以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。
2025-03-28
基于AI技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件有哪些。
以下是一些基于 AI 技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可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 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化内容。 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 笔记相关： Obsidian：可搭配浏览器剪藏插件，一些 AI 插件能实现内置助手功能，如检索笔记、基于笔记生成新内容等。 Cursor：能帮助用模糊问题检索笔记库，基于笔记库进行研究，生成和修改笔记。 使用这些软件时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。需注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-28
ai 阅读器
以下是为您整理的关于 AI 阅读器的相关信息： 360AI 浏览器 作为“阅读器”，早期以新闻资讯为主，如今随着专业长文和视频增加，用户浏览消耗时间逐渐增加，浏览提效需求迫切。 功能 1：看长视频，敲黑板划重点。能帮用户观看 B 站的字幕视频，短短几秒总结概要生成脑图，告知重点和高潮剧情，还能对英文字幕进行翻译，通过 AI 助手对话就视频内容进行追问和扩展提问。 功能 2：阅读国内外长论文和著作，自动翻译自动提炼，3 分钟获取要点。支持 360k 长文本阅读，以《三体》为例，可呈现完整故事框架并生成思维导图。 官网地址：ai.se.360.cn 智谱●智谱清流 专为企业 AI 应用落地打造的 AI 智能体开发平台，提供 Agents、Workflow、知识管理、批量效果调优等能力，支持 API、SDK、URL 三种集成方式。 网址：https://bigmodel.cn/agent 会读 ReadFlow X 知我 AI 会读 ReadFlow 是一款 AI 阅读工具，核心功能是通过微信对话发送文章链接，直接生成摘要，后续增加了小报、归档、标签等新功能。会读用户已迁移至同类型产品知我 AI。 知我 AI 网址：https://knowme.xiaoduoai.com ReadAgent 由 Google 开发的阅读代理，模仿人类阅读方式处理长文本，采用忘记具体信息但保留要点的策略提高理解效率。 网址：https://readagent.github.io
2025-03-24
1. 利用AI完成技术论文的学习阅读； 2. 结合相关知识体系解读论文，并制作成学习分享PPT。
以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读，并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议： 在技术论文学习阅读方面： 可以借助 AI 工具，如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理，可以利用思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 检索增强生成（RAG）能将外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型（PAL）在 2022 年的论文中被提出，对于语言模型的计算问题，可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面： 可以先对论文进行深入理解，提取关键信息，包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具，如 Gamma.app。 需要注意的是，小白直接看技术论文有难度，需要一定的知识储备。同时，Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来 10 年、20 年可能不再被使用。
2025-03-24