以下是一些适合用 AI 写研究报告的产品及相关案例： 在教育领域： 学习：用 AI 做播客笔记。 教学：帮助学生做好组会准备。 做调研：用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告。 做调研：用 ChatGPT 做调研。 在区域经济报告方面： 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 此外，还有一些其他的预测和应用，如在未来一年可能出现主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上需国家安全审查，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红等。同时，Mistral 发布了全新聊天应用，功能强大且免费，基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。

AI 存在多种风险，以下为您详细介绍： 在招聘领域： AI 偏见：AI 训练依赖大量数据，若数据存在对特定社会群体或性别的偏见，可能会在高风险应用场景如执法、医疗保健和就业领域复制甚至加剧这些偏见。 数据隐私：AI 招聘系统通常需收集大量个人数据，如候选人的简历、教育背景和工作经历，若数据被滥用，可能侵犯候选人隐私。 算法偏见：AI 系统基于数据集训练，若数据集存在偏差，系统也会有偏差，可能导致无意的歧视，给公司带来法律责任。 对残疾申请人：雇主使用 AI 招聘工具时，需为残疾申请人提供合理便利，确保不会无意或故意排除该群体。 种族和性别影响：AI 在招聘和晋升过程中可能无意中歧视某些种族和性别群体。 欧盟《人工智能法案》将对人们的健康、安全、基本权利或环境造成重大损害的人工智能系统，以及用于影响选民和选举结果的人工智能系统、社交媒体平台（拥有超过 4500 万用户）使用的推荐系统等添加到高风险列表中。 针对这些风险，企业在招聘中可采取以下应对策略： 更新人力资源程序，限制潜在的不同影响。 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障信息透明度。 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 企业在采用 AI 辅助招聘工具时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的招聘环境，同时遵守相关的法律法规。通过综合策略和审慎的方法，企业可以有效利用 AI 的优势，同时规避潜在的风险。

以下是关于优化原图并加入妆容、不修改五官的一些方法和步骤： 1. 在放大算法方面，Latent 在许多情况下效果不错，但重绘幅度小于 0.5 后不甚理想。ESRGAN_4x、SwinR 4x 对 0.5 以下的重绘幅度有较好支持。 2. Hires step 表示进行这一步时计算的步数。 3. Denoising strength 字面翻译是降噪强度，表现为最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。一般阈值是 0.7 左右，超过 0.7 和原图基本上无关，0.3 以下是稍微改一些。实际执行中，具体步骤为 Denoising strength Sampling Steps。 4. 面部修复可修复画面中人物的面部，但非写实风格人物开启面部修复可能导致面部崩坏。 5. 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。可参考文章——。但此步骤无法将照片中头发、衣服等元素变清晰。 6. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。 7. 在星流一站式 AI 设计工具中，点击生成器下方的切换按钮可切换到高级模式。基础模型允许使用更多微调大模型，图片参考允许使用更多图像控制功能。星流基础大模型下，增加了 tile 分块与 softedge 线稿。切换不同系列的基础模型可使用与之配套的图像控制功能，包括基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5。高清分辨率修复利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大（目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型）。放大算法影响图像放大后的质量，建议默认。重绘幅度与初步生成的图像的相似度有关。采样器方面，有些在细节处理上表现更佳如 DPM++ 2M，有些生成速度更快如 Euler。采样步数一般越多，模型对图像的生成和优化越充分，但会增加生成时间。随机种子是文生图的随机数种子，通过设置相同的随机数种子，在相同参数配置下可生成相同图像。CFG Scale 控制生成图像与提示词一致性。脸部/手部修复利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。

以下是一些查询论文 AI 率（检测论文中由 AI 生成内容的比例）的网站和工具： 1. Turnitin： 功能：广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统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。 2. Copyscape： 功能：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，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly： 功能：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。 使用方法：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。 4. Unicheck： 功能：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。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：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。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。 6. Writer.com： 功能：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：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。 7. GPTZero： 功能：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。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale： 功能：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。 使用方法：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。

在 Coze 中，系统提示（system_prompt）和用户提示（user_prompt）有以下区别： 系统提示：指定 Bot 如何根据设定的角色和逻辑进行回答，确保其回复符合预设的人物特性和行为逻辑。 用户提示：是用户输入的提示词，例如在【引导】节点输入“开始游戏”后的流程中，“USER REQUEST”就是用户在【切换节点设置】界面设置的自定义提示词。 需要注意的是，在 Coze 处理多 Agent 跳转时，系统提示词包含多个部分，如 INSTRUCTION（指令，包含角色设定和简要任务描述）、AGENTS / BOTS LIST（候选的 Agent 列表）、CONSTRAINT（限制条件）、PREVIOUS CONVERSATION HISTORY（之前的对话历史）等。而用户提示词则是用户自定义设置的特定输入。

AI 在特定文本生成上存在以下不足： 1. 像 Ideogram 这样的工具，在生成图像中的文本时，并非使用真实字体，而是基于学习内容创造类似特定风格的文字，可能存在字体版权问题，且有时会出现拼写错误、丢失或多余的单词或字母。可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本、上传包含所需文本的图像等方式纠正。 2. 在写东西方面，AI 容易“产生幻觉”，生成看似合理但实际错误的内容，且可能连续且良好地撒谎，无法完全解释自身，给出的解释可能是编造的，存在理解系统中的偏见的困难，还可能被不道德地利用。 3. 以 Kimi 为例的聊天对话类 AI 产品，在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。

目前人工智能的能力存在一定的边界，主要体现在以下几个方面： 1. 对特定公司的了解程度有限： 不知道公司的主要产品以及产品解决的用户需求。 不了解公司产品的独特之处。 不清楚公司获得的特别认可。 不掌握公司目前依赖的核心渠道。 不了解产品售卖数据体现的核心购买人群。 不知道公司在产品售卖中使用过的营销手段。 不明白公司在新渠道中期望获得的结果。 2. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围。 3. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 然而，人工智能也具有一些优势和能力： 1. 能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。 2. 擅长快速处理和分析数据，从中提取有价值的信息和模式。 3. 拥有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。 4. 可以理解用户提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。 在实际应用中，例如品牌卖点提炼，更适合将智能体作为引导型的助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度，而不能完全依赖其从 0 到 1 找到公司产品的卖点。在企业自动化方面，借助新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展： 在 2024 年，AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面，超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展，有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现，可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平，美国可能出现 GPT5，世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代稍晚）。然而，AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中，有室内装修自动渲染的 HomeByte，生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1，“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面，LLMs 能自动化写代码等流程，交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时，AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之，AI 技术在不断发展的同时，也带来了如诈骗等问题，需要关注和解决。

以下是关于人工智能的最新研究进展及其成果的相关信息： 在医疗领域，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 筛查出高效的抗衰老药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；通过神经网络分析患者体液中的生物标志物帮助早期诊断帕金森。 在 2024 年人工智能发展状况方面，随着 AI 不断发展，新功能带来新漏洞，企业和学者加强了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法，并在 GPT40 Mini 中得到部署。Anthropic 的“警告防御”展现潜力，Gray Swan AI 试用“断路器”，LLM 测试初创公司与 Hugging Face 合作创建红队抵抗组织基准，Scale 推出自己的稳健性排行榜。同时，除了越狱，还存在更隐蔽的攻击，涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 在研究成果方面，许多令人惊奇的 AI 产品源于大公司和顶级大学专家的研究，也有个人和开源社区在流行项目上的卓越工作，如创建自动化代理或将大模型移植到算力更弱的硬件上运行。

以下是为新手提供的入门 AI 课程建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 2. 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。 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。 3. 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。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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。 此外，如果您对云计算中的人工智能主题感兴趣，可以考虑参加《》课程。 对于通过 AI 开发应用的同学，以下课程可供参考： OpenAI API 文档：OpenAI 出品，使用 OpenAI API 开发的同学必读，参考「」。 谷歌生成式 AI 课程：谷歌出品，注：进阶课程请从第 5 节开始阅读，参考「」。