利用 AI 写作研究成果总结类文章可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 另外，关于总结类文章，AI 很有可能不会读完整个文章，而只是头尾读一下，中间随机读。使用 Python 的 request 库读取网页速度不快，很多大语言模型实际上也没有真去搜索网页，这更像是大语言模型开发商的“狡猾”，用“AI 幻觉”背锅了。 除了聊天内容，还能让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），例如复制文章给 GPTs 让其总结。对于 B 站视频，若有字幕，可安装油猴脚本获取字幕，将其复制给 AI 执行内容总结任务，总结完还可继续提问或探讨细节。

以下是关于大模型生态的相关信息： Qwen 系列开源模型表现出色，是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。其在相关榜单中多次上榜，得分不断提高，累计下载量突破 1600 万，国内外有大量开发者基于其开发模型和应用，尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 AI 大模型是全球数字技术体系的竞争，包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等。基础大模型决定产业智能化的天花板等，开源生态在竞争中至关重要。 在 100 基础训练大模型中，Lora 生图环节有诸多设置，如模型强度调节、添加 lora 文件、输入正向提示词、选择生成图片数量和尺寸、调整采样器和调度器等。设置完成后点击开始生成，若对生成结果满意可复制随机种子用于下次近似生成，也可进行高清修复和放大。今日作业要求按照比赛要求收集主题素材并训练提交 lora 模型与案例图像。 奇绩创坛潜空间分享会中，杨植麟提到大模型公司倾向面向生产力场景，目前业界卡在数据方面，应用公司在非生产力场景投入产出比更高，大模型开发者生态差是因为不具备高替换成本和规模效应等条件，做事应遵循寻找梯度最大方向并优化的原则。

AI 提示词是用于向语言模型传递指令、问题或其他详细信息，以指导模型生成更好的结果。其质量与提供的信息数量和完善度有关。 在使用 OpenAI 的 gpt4 或者 gpt3.5turbo 等聊天模型时，可以使用三个不同的角色来构建 prompt：system、user 和 assistant。其中，system 不是必需的，但有助于设定 assistant 的整体行为，帮助模型了解用户的需求，并根据这些需求提供相应的响应。user 代表用户传递给模型的消息，而 assistant 的消息则是模型给出的响应。 提示工程（Prompt Engineering）就是探讨如何设计出最佳提示词，用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。例如，可以通过改进提示词来获得更符合需求的输出结果。语言模型能够基于给出的上下文内容进行续写，但输出结果可能出人意料，通过优化提示词可改善。 此外，从提示词的视角看大模型的输出，可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，这三段内容是连续的。攻击者可能通过操纵模型输出获取系统提示词，而系统提示词包含应用的原信息、功能设定、产品设定以及 AI 应用的逻辑等。

以下是关于 AI 编程产品经理的相关内容： AI 对产品经理工作流程的改变： 辅助精读论文：能帮翻译、拆解公式，分析代码等。工具：https://scispace.com 写一些小脚本：写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 调研问卷设计/整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等。 解释专业名词：很多垂直领域，都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤： 将相关图片丢进聊天，指出不对的地方让其修改。AI 能立刻改并告知修改之处，但要做好需求提出并不容易，可能需要反复对话和互相“PUA”。 北京分队中相关人员情况： 枫 share：产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过 SD、MJ 但有待深入学习，用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频。正在找 AI 方向的产品岗位，坐标海淀（北五环）。 行远：产品经理，熟悉 prompt，部署过大模型、绘图项目，使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具。期待学习和实战案例应用，坐标朝阳。 管子：数据科学家，熟悉 prompt 创作，midjourney,runway,正在学习 stable diffusion。期待学习、打磨作品，坐标朝阳（望京和国贸）。 猫先生：算法技术出身，2022 年开始持续关注并学习 AIGC 方向，部署过大模型、绘图、视频生成等项目。熟悉 pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui 等工具，坐标海淀。 Andy：技术出身，刚开始学习 AIGC，部署过大模型、SD 等，写过代码调用 API，熟悉使用 ChatGPT、Kimi、coze 等。关于 AI 在教育领域的应用，坐标通州。

大模型的核心能力主要包括以下几个方面： 1. 泛化能力：指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力，通俗来说就是“举一反三”的能力。人类具有较强的泛化能力，无需见过世界上的每一只猫就能认识猫的概念。 2. 多模态：指多数据类型交互，能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 3. 对齐能力：指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。但目前在“和谁对齐”的问题上存在争议，同时也存在通过提示词注入绕过限制的情况。 在大型语言模型中，Encoder（编码器）是模型的核心部分，具有以下关键作用： 1. 词嵌入：将词语映射为低维密集向量表示，作为模型的输入。 2. 位置编码：引入序列中每个位置的位置信息，使模型能捕捉输入序列的顺序特征。 3. 注意力机制：通过自注意力层计算输入序列中每个词与其他词的关系，捕捉长程依赖关系。 4. 层叠编码：通过多层 Transformer Encoder 块的堆叠，对输入序列进行深度的特征提取和语义建模。 5. 上下文建模：整合输入序列中每个位置词的全局上下文信息，形成其语义表示。 基于多模态大模型的应用具有以下优点： 1. 适应性极好，通过提示词工程，方便“适应各种奇葩需求”。 2. 对算法的要求降低，大部分功能由大模型提供，特别是非结构化信息的处理。 3. 大模型的 API 访问方式简化了边缘设备的要求，在多种操作系统或嵌入式设备上都能方便适配。 但也存在以下缺点： 1. 大模型的推理时长目前仍是最大的障碍，传统目标检测或人脸识别优化后能达到 100 300ms，而大模型动则需要 10 秒的延时，限制了许多场景。 2. 模型的幻象和错误率仍然较高，导致上述推理时长问题，在多链路的复杂应用中迅速变得不可行。 3. 在大多数生产模式下，仍然需要使用云服务数据中心，提交的画面不可避免地涉及到隐私问题。 4. 商业私有化部署是刚需，当下的开源模型与 GPT4 代差在半年以上，技术人员任重道远。

以下是 chatgptonwechat 接入 coze 的相关教程： 1. 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 现实运行成功。 点击容器后，可以看到运行的是两个服务，因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示，需要手动刷新一下。点击“刷新日志”，如果看到 WeChat login success，就成功将 Bot 接入微信中了。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版。 无备注干净版。 将上面编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。 3. 注意事项： 该教程默认您已经掌握通过 COW 接入微信机器人的方式了。如需补课请先前往：【共学最全版本】微信机器人跟学教程。 在 chatgptonwechat 中 config.json 中配置您自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 coze_api_key:“您创建的 Coze API Key”。 coze_bot_id:“您对应微信 Bot 的 Coze Bot 的 id”。

目前有使用 Gemini 1.5 Pro 来分析和拆解腾讯视频的工具。以下是一些相关信息： 大家可以放自己的案例，本文档可编辑。 郑跃葵：拿个库布里克的电影来分析，连大师手法都学会了。 大峰 AI 绘画：太酷啦又多了一个 AI 视频创作助手。 Jones：b 站大学复习有救了。 对！：拉片太方便了。 Shock：而且可以干掉人工标注了，安徽那边数据标注众包要失业了。 清慎：1. 影视二创长剪短，一键生成小帅、小美、大壮、丧彪的故事；2. 警察叔叔查监控，一句话找出监控中的可疑现象；3. 替代 Opus 等长剪短工具。 测试者阿强：好用，准确度很高，把前几天用 AI 做的功夫熊猫之离谱村版丢进去分析，效果很好。拆解作品。 测试者张余和 Ling、洋洋也有拆解结果，Gemini 1.5 Pro 给出了全文。 您可以尝试使用 Gemini 1.5 Pro 来满足您对腾讯视频的分析拆解需求。

以下是关于能设计微信小程序的 AI 的相关信息： 有案例介绍了如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建，包括注册小程序和开发上线的步骤。 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人时，确定功能范围包括支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”、能回答 AI 相关知识（优先以“我的知识库”回答，不足时调用 AI 大模型并在答案末尾添加相关信息）、能发布在微信公众号上作为“微信客服助手”。要实现此功能，需要准备的内容有：根据 Bot 目的和核心能力编写 prompt 提示词；整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系；创建自己的知识库；创建工作流来控制 AI 按要求处理信息；准备好微信公众号。并且还展示了“AI 前线”Bot 的最终效果界面。

以下是关于 Coze 的使用方法： 1. 先跑起来，创建第一个 bot： 打开 coze.cn/home，点击创建 Bot。 输入随便的信息，如“尝试联网”。 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？可能答不出。 引入联网插件 WebPilot：插件> + >选择 WebPilot，重新尝试联网，再次询问上述问题，可能成功。 2. 为 Bot 添加技能： 设定 Bot 的人设与回复逻辑后，为 Bot 配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。 以获取 AI 新闻的 Bot 为例，添加一个搜索新闻的接口来获取 AI 相关的新闻。 在 Bot 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 （可选）为 Bot 添加开场白，目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 3. 测试你的 Bot： 配置好 Bot 后，在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 4. 发布你的 Bot： 在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法： 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结，提取主要观点，并用项目符号列出要点，总结文章中的论点，甚至可以请求它提供可能的反驳观点，或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档，如一本书，需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结，然后将这些段落的总结连接在一起，形成整体的总结。这个过程可以重复进行，直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解，在总结后面部分的时候，可以在查询中包含之前已经总结过的内容，以帮助模型更好地理解整个文档。例如，对于一本 300 页关于人工智能历史的书，可先将书分为章节，为每一章生成一个摘要，再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要，若章节之间有关联或依赖关系，在总结后续章节时可包含前面章节的摘要，以确保摘要的准确性和连贯性。