以下是关于 GPT 最佳实践的内容： 1. 提供参考文本： 要求 GPT 按阅读材料作答，不开放答。指示模型使用参考文本中的信息来组成回答，如果原文里找不到对应的信息，就让 GPT 说不知道，以避免瞎编。 为 GPT 提供参考文本可以帮助它以较少的虚构进行回答，减少错误，特别是当被询问奇特的话题、引用和网址时。 指示模型使用参考文本中的引用进行回答，可通过在所提供的文档中进行字符串匹配来编程验证输出中的引文。 2. 编写清晰的说明： 在询问中包含详细信息，多说一些内容，多提供一些信息，以获得更多相关答复，提高大模型回复的质量和丰富性。例如在请求列举思维模型、记忆抽象概念、了解提示词等场景中，提供更多细节和特定情景能得到更符合期望的回答。

语音识别（Automatic Speech Recognition）是 AI 领域的一项重要技术，旨在让机器能够理解人类的语音。 技术原理包括： 1. 输入：语音识别输入的是声音，声音作为一种波，属于计算机无法直接处理的模拟信号。 2. 编码：将模拟信号转变为数字信号，并提取其中的特征进行处理。包括声音分帧，通过移动窗函数把声音切成小段，每小段为一帧，帧与帧之间通常有交叠；以及通过某种规则（如依照人耳听声特点提出的 MFCC 规则），将每一帧波形变成多维向量。 3. 解码：把帧识别成状态，把状态组合成音素，再把音素组合成单词。 4. 输出 在算法驱动的数字人中，语音识别也是核心算法之一。它能将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应，从而实现和人类以对话为主的交互。 参考资料： 1. 2.

Trea 与 Cursor 对比的优缺点如下： 优点： 1. 专为中文开发者量身定制，充分考虑了中文开发者的实际需求，如界面语言全面中文化、对代码注释的友好支持等，让开发者感受到“母语级”的顺畅体验。 2. 集成了国外主流的大模型 Claude 3.5 和 GPT4o，为开发者提供智能代码生成和逻辑优化功能。 3. 在 AI Chat 功能中，使用快捷键 Cmd+u 时的 Context 引用功能比 Cursor 方便好用，可引用 Code（当前选中文件的某个代码块）、File（指定文件的文件名）、Folder（指定文件夹的文件名）、Workspace（当前项目的所有文件）进行对话。 缺点： 1. 在使用快捷键 Cmd+i 进行代码更新时，不像 Cursor 一样可以追问问题以获得想要的代码，而是每次基于摘取的上下文重新回答，且回滚后不能撤销回滚。 2. 目前和 Cursor 一样，不能撤回基于 AI 回答修改过的代码内容，只能人工逐个校验撤回。

Trae 作为一款直接对标 Cursor 和 Windsurf 的全新 AI IDE，具有以下特点和优势： 目标：弥补其他工具在中文开发者体验上的短板，成为中文开发者的首选。 意义：代表了技术与文化的融合，为中文开发者提供更高效、友好的编程环境，为全球开发工具本地化进程提供参考。 针对中文优化：从底层设计充分考虑中文开发者实际需求，如界面语言全面中文化、对代码注释的友好支持，让开发者感受“母语级”顺畅体验。 集成主流模型：集成了 Claude 3.5 和 GPT4o，提供智能代码生成和逻辑优化功能。 Chat 功能：在某些方面和 Cursor 用法相似，如 Code 功能可指定引用当前代码中的函数代码块。但在处理多个代码位置或文件的修改时，不像 Cursor 能一键全部应用，需要人工逐个 review 并记录到全部应用计数中。目前 AI Chat 不支持直接读取外网链接交互回答。 然而，Trae 也存在一些需要留意的点，如在处理多个代码修改时的操作方式和不支持直接读取外网链接交互回答。但总体来说，Trae 为中文开发者带来了新的选择和体验。

以下是一些能够辅助文献阅读并对文献内容进行整理的 AI 模型和工具： 1. 智谱 AI 大模型开放平台： 场景介绍：大模型技术能快速总结论文内容、进行精准翻译，节省研究者阅读和整理文献的时间，帮助聚焦核心问题。其通用性可适应不同学科和复杂文本，提炼核心观点，为研究工作提速。 论文处理全景图：包括文献预处理和 LLM 内容处理。海量文献需转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容提取。将文件内容自动化提取并结合大模型可进行批量分析或任务处理。 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，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料，使用学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关文献和资料。 分析和总结信息，利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲，使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述，利用工具确保内容准确完整。 构建方法论，根据需求设计研究方法。 数据分析，使用工具处理和解释数据。 撰写和编辑，利用写作工具撰写并检查语法和风格。 生成参考文献，使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改，利用审阅工具检查逻辑性和一致性并修改。 提交前检查，确保原创性和格式调整。 3. 论文写作中常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息管理参考文献；Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助提高语言质量；Quillbot 可重写和摘要优化内容。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究便于数据分析和可视化；Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式和数学公式；Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭确保原创性。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应结合自身需求和写作风格，仔细甄别。

以下是为您推荐的文献阅读总结工具： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 支持阅读本地 PDF 等，是实用的英文资料和网页翻译插件。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）： 地址：https://monica.im/ 集成了 GPT 的功能，可对网页文字进行翻译。 3. 利用 GPT 辅助阅读：能从英译中到中译中，帮助理解文档内容。 4. Afforai： 是为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人。 提供上传和管理研究论文、注释和笔记、管理引用和元数据等工具。 支持多种文档格式和三种搜索模式。 5. Recall： 提供新型知识管理方法，能自动总结多种在线内容并保存到知识库。 知识库自动组织和分类内容，通过知识图谱技术发现信息联系，还提供间隔重复学习功能。 此外，在学术场景中，GLM4Plus 结合良好的提示词可帮助快速总结、翻译和润色论文内容。例如： 论文总结提示词：结合良好提示词能迅速总结概括文档。 论文内容翻译提示词：结合良好提示词能快速翻译论文内容。 论文内容扩写润色提示词：精心设计的提示词可根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书的口语化、轻松愉快风格。

以下是为您推荐的文献阅读工具： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 。它支持阅读本地 PDF 等，是非常实用的英文资料和网页翻译插件，适合英文阅读吃力的小伙伴。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）： 地址：https://monica.im/ 。使用后随意刷住任意一段文字会出现翻译选项。此工具集成了 GPT 的功能，相当于网页版挂载了一个 GPT+notion，更多用法可查询官网。 3. 利用 GPT 辅助阅读：能从英译中到中译中，帮助真正理解文档内容，但阅读体验不够连续。 4. Afforai： 是一个为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人，提供一系列工具简化研究流程。支持多种文档格式，提供三种不同搜索模式，包括文档检索模式、学术搜索模式和谷歌搜索模式。 5. Recall： 提供新型知识管理方法，能自动总结用户在线遇到的各种内容，如播客、YouTube 视频、新闻文章、PDF 等，并将其保存到用户的知识库中。还提供间隔重复学习功能。 此外，在论文写作领域，也有一些相关的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：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。 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。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于学习 AI 知识的建议： 了解基本概念： 建议阅读「」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。同时，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。 开始学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（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。 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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 对于中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是新手还是中学生，都可以从多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。

AI 与律师的结合具有多方面的特点和协同方式： 律师擅长的方面： 1. 具备深厚的法律专业知识，能够提供专业的法律分析和建议，例如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 律师不擅长的方面： 1. 处理大量信息和数据时，人工效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其是在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时，可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 AI 大模型擅长的方面： 1. 信息检索与整理，能迅速从大量数据中检索相关信息，如法律法规和案例的检索，提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测，通过导入历史数据和参考信息，设定指令，可以预测案件的可能结果，辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理，能够自动生成和修改标准化文本与合同，减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力，可以同时处理多个任务，不受时间和体力的限制，对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面： 1. 法律解释与推理，难以像专业的法律人一样，推演复杂的法律解释和论证，特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时。 2. 理解道德和情感，难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务，难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务。 律师与 AI 协同的方式和技巧： 1. 律师在运用大模型时，要根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。 2. 在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。 3. 当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。 4. 例如在使用 AI 进行数据分析时，将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 的性能，同时也便于发现和修正问题。 5. 针对复杂的问题，律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题，然后根据 AI 的回答进一步细化或深化问题。 6. 给 AI 提供参考和学习的内容，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识（knowhow）。 7. 在 Prompt 中使用法律术语来引导 AI 的回答方向。 8. 大模型的语料存在一定滞后性，在使用 AI 的回答后，律师一定要对内容进行交叉验证，确保信息的准确性。同时，律师在使用 AI 时，还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对 AI 的回答进行筛选和判断，确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。

以下是关于如何用好 Cursor 的相关内容： 1. 应用方面： 在我们的中阅读更多关于如何构建即时申请的信息。 Cursor 的 Apply 允许您将聊天中的代码块建议快速集成到您的代码中。要应用代码块建议，可以按每个聊天代码块右上角的播放按钮。这将编辑您的文件以合并 Chat 生成的代码。由于在 Chat 中可以添加最多的上下文并与模型进行最多的来回交流，因此对于更复杂的 AI 驱动的代码更改，建议使用 Chat+Apply。 应用代码块后，可以浏览差异并接受或拒绝更改。也可以点击聊天代码块右上角的“接受”或“拒绝”按钮。按 Ctrl/⌘Enter 键接受，Ctrl/⌘Backspace 键拒绝。 2. 介绍视频方面： Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。 您可以观看相关视频了解 Cursor 的实际操作，如。 它能够从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。 3. 用法方面： 您可以在页面上检查您的使用情况。您也可以在 Cursor 应用程序中访问此页面，在 Cursor Settings>General>Account 下，然后按“Manage Subscription”（管理订阅）（专业用户）或“Manage”（管理）（对于商业用户）。游标使用情况会根据您的订阅开始日期每月重置一次。