以下是一些可以生成 logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，利用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多种设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，能根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 使用这些工具时，用户通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得系列设计方案，并进一步定制优化至满意。另外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 即梦生图 2.1 版本上线，为海报创作带来变革，只需简单提示词就能智能生成融合图片内容与中英文文本的海报。其应用场景包括 LOGO 设计、表情包生成、节日与节气海报制作等。 此外，还有通过三步用 AI 制作任意公司周边图片的方法，流程包括获取 Logo 图片描述、生成图片提示词、输入 Comfyui 工作生成。

以下是一些 AI 写作相关的应用推荐： 在论文写作领域： 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 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 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；Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化论文内容。 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，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式：LaTeX 结合了自动化和模板，可高效处理论文格式和数学公式；Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 是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。 通用写作领域： Grammarly、秘塔写作猫：AI 智能写作助手，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。Grammarly 可检查语法、拼写错误并提供改进建议，秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助。 Muse：专门为小说创作训练的 AI 模型工具，可实现在线的小说续写修改，创意头脑风暴以及同时基于画布形式的故事创作，可免费试用。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是关于 AI 写作方面的知识： 1. 陈财猫的观点： AI+内容创作是现阶段最好的赛道，具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且天花板高。 AI 写作的实践成果包括营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 好文字能引起人的生理共鸣与情绪，AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣，从而写出好文字。 用 AI 写出好文字的方法包括选好模型，评估模型的文风和语言能力等；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 对 AI 创作的看法是 AI 创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂；有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活，或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升，改变每个人的生活。 2. 利用 AI 写课题的步骤和建议： 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。 收集背景资料，使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关研究文献和资料。 分析和总结信息，利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 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。 撰写文献综述，利用 AI 工具确保内容的准确性和完整性。 构建方法论，根据研究需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析，如果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。 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。 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。 审阅和修改，利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 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，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 3. 吴恩达关于生成式 AI 的观点： 生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定了基础。生成文本会使用到大语言模型，其通过不断预测下一个词语来生成新的文本内容。 大语言模型是思考的朋友，运用大语言模型写故事、修改文本非常有用，但大语言模型会编造故事产生错误信息，需要鉴别信息准确。 人工智能是一种通用技术，有大量运用空间，如基于网络界面应用和基于软件程序应用。 使用 LLM 来写作，集思广益、头脑风暴将非常有用。使用网页版的聊天信息时，提供更多的信息。翻译也可以使用 LLM，翻译效果可能比机器翻译更好，但网络文本较少时效果不太好，可以让 LLM 将内容翻译成为海盗英语进行测试翻译准确度。

以下是关于 AI 编程的相关信息： Trae 国内版： 是国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址为 Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，包括验证环境、建立信心、理解基本概念等。 建议使用流行语言和框架，先运行再优化，小步迭代，借助 AI 生成代码后请求注释或解释，遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 AI 编程的本质： 传统编程是指令驱动模式，程序员需将需求分解为精确指令。 AI 编程正朝目标驱动模式转变，可向 AI 系统描述目标和期望，让其自动生成或优化程序。 这种转变的根本原因在于 AI 擅长从海量数据中学习规律、进行模式识别和预测，能处理传统编程的短板领域。 AI 编程的核心挑战是如何定义问题让 AI 理解并解决，而非侧重代码生成和技术实现。

以下是制作 AI 数字人视频且不想真人出镜的方法： 1. 在显示区域，拖动背景图的一个角，将图片放大到适合的尺寸，比如覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适的位置。 2. 增加字幕：点击文本 智能字幕 识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 3. 至此，数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮，导出视频以作备用。 4. 如果希望数字人换成自己希望的面孔，需要用另一个工具来进行换脸。 此外，还有以下相关信息： 无需真人模特，只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000+多国家数字人模特，覆盖全球 28+种语言，快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。测试视频效果已接近成熟，嘴型部分仍需微调。在线体验： HeyGen 与 Sora 集成推出全新数字人技术，利用 AI 创建完全虚拟的数字人，动作、表情灵活可调，无需真人模特和重复拍摄，适配无限时长视频制作。

目前暂时没有直接通过描述就能快速生成时序图的通用工具。但在 AI 领域，有一些相关的绘图软件和在线平台，例如 Visio、Lucidchart 等，它们可以辅助您创建时序图，但仍需要您进行一定的手动操作和设置。

AI 数字人是通过人工智能技术创建的虚拟人物形象。 目前市面上常见的生成数字人的 AI 工具及相关信息如下： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 网址： 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加自己的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 网址： 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。 此外，还有开源且适合小白用户的数字人工具，如： 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 网址： GitHub： 官网： 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。

如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型，有以下两种常见的技术方案： 1. 训练专有大模型： 优点：效果最好。 缺点：成本高，训练和维护需要大量计算资源和专业知识；更新模型知识难度大，需要重新训练或微调，过程复杂耗时。 2. 利用 RAG（检索增强生成）技术： 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集，根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度；显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小，训练时间少则几小时，多则几天。 此外，还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中，老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片，在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具，建立植物分类模型，加入大量数据集进行训练，再用图像化编程将其套在程序里，形成简单的识别工具。在这个过程中，老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理，学生从体验到实践操作，在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型，并了解模型训练准确度与数据的关系。

以下是关于录音转文字的相关内容： 办公场景： 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可实现录音转文字。以钉钉闪记为例，操作步骤如下： 1. 第一步打开钉钉闪记。 2. 结束录音后点击“智能识别”。 3. 点击智能摘要，即可获得本次会议的纪要。 4. 如果需要更多内容，可复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 2、地点：XXXX 3、参与人员：XXX、XXX 4、会议主题：XXXX 5、讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 提问模板： 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 1、会议补充信息：XXXX 2、修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 提问模板： 1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整 外语学习场景（雅思口语急速备考）： 如果时间充裕，建议把每个 topic 的问题喂给 GPT，让它一道道问您，您回答（可用苹果自带的录音转文字）。转成文本后能知道自己发音的问题。然后让它对您的内容执行 correct 或者 another native answer 两个指令。前者可基于您的内容做修正，后者是在自己没思路时让它给出答案。 对语料进行归纳分类，如按照教育、工作、购物、科技、消费分成几大类，再弄吃、环保、交通、历史等专题。考前 1 小时，拿着整理好的资料再顺一遍，重点看关键表达。 此外，在“张翼然：用 AI 为教师减负（3H）.pdf_”中也提到了录音转文字相关内容，如用通义听悟整理录音笔记，可通过进行操作。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 其秘方具有硅谷风格： 不是“中国式创新”的产物，不能简单地将其比喻成“AI 界的拼多多”或认为其秘方只是多快好省。 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轰动。 是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷风格。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提示词 HiDeepSeek： 效果对比：可通过 Coze 做小测试并对比。 使用方法：包括搜索网站、点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式开始对话等步骤。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担，实现联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定等。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。