以下是一些大学生刚需的 AI 工具： 教育方面： 语言学习：像这样的 AI 驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 数学学习：等应用指导学生解决数学问题。 历史学习：通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 写作辅助：Grammarly、等工具帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 内容处理：协助创建演示文稿。 课程设计方面： 设计桌游：可以使用 ChatGPT 和 Midjourney 增强卡牌背面和地图的视觉设计，使用 Kimi 汇总 AI 给出的桌游说明书编写的建议，并辅助编写使用说明书。 留学方面： 智能问答系统：如聊天机器人等，为学生和家长提供 24/7 在线咨询服务，回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 个性化留学规划：利用机器学习和数据分析技术，分析学生背景、兴趣、能力等信息，制定个性化规划和申请策略，包括选择学校、专业、申请时机等。 语言学习辅助：利用 AI 语言学习工具，如语音识别、自然语言处理等技术，提供个性化语言学习辅助和练习。 智能文书起草：利用自然语言生成（NLG）技术，自动生成留学申请文书、个人陈述、推荐信等文件。 数据分析和预测：利用数据分析和预测建模技术，分析历史数据和趋势，预测录取率、就业前景等信息。 虚拟导览和校园参观：利用虚拟现实（VR）技术，提供虚拟校园参观和导览服务。

要保持人物面容不变生成视频，您可以参考以下内容： 1. 在生成视频的过程中，当更改任何设置或提示时，种子将保持不变，这可能会导致生成的人物在种族、民族或肤色方面看起来相似。您可以在“高级设置”下更改种子编号来改变人类的种族、民族或肤色。 2. 在 Midjourney 中，使用 cref 参数可以确保在生成的图像中，角色的外貌特征保持一致，适应不同的场景和环境。同时，cref 参数与角色权重（cw）参数一起使用，cw 100 能让角色尽可能与参考图像一致，确保面部特征、服装和发型保持不变；cw 50 允许一些变化，比如更换角色的衣服或对外观进行轻微调整；cw 0 则只保留基本的面部特征，但允许在其他方面进行显著变化，例如服装、发型或配饰。 3. 在 MorphStudio 中，创建视频时，您可以在“Shot”卡中输入提示并点击蓝色星号图标生成视频，也可以上传图片或视频，并以其他方式生成视频。生成完成后，您可以点击卡片右下角的展开图标来查看生成的照片的信息，包括提示、模型和用于该照片的参数。对于生成的视频，您可以以各种方式重新生成视频，比如重新提示、重试、风格转换等。还可以添加或编辑镜头，当需要添加更多镜头时，点击屏幕左上角的按钮，在时间轴上添加一个镜头。当单击快照卡右上角的“…”图标时，您可以编辑卡的名称、添加说明，或者保存和删除快照。

以下是利用 AI 帮助读文献的一些方法： 1. 使用 TXYZ 网站：这是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容，并在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 2. 优化文档以便 AI 理解： 遵循通用原则：如果一篇文档能很容易被“人”看懂，那么这篇文档对 AI 来说应该也是好理解的。 具体技巧包括：简洁明了，避免使用复杂的词汇和句子，使用简单、清晰的语言表达想法；结构清晰，文档应有明确的结构，包括引言、主体和结论，使用标题和子标题来帮助浏览和理解文档的组织结构；段落分明，每个段落应有一个主题，且主题应在段落的开头或结尾明确表达出来；避免专业术语滥用，必要时提供清晰的定义或上下文；避免歧义，确保表达清晰，不容易被误解，必要时进行澄清，避免留下模棱两可的陈述；定期更新，确保文档信息及时准确。 3. 利用学术场景数据处理工具：如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台，其凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译。在处理文献时，先将海量文献通常以 PDF、Word 或 Excel 等格式存储的文件转换为可供模型解析的文本格式，然后将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

以下是关于 Claude 的相关内容： 1. 一位 17 岁的高中生涂津豪写了个名为 Thinking Claude 的神级 Prompt，将 o1 级别的思维链复刻到了 Claude3.5 里，使其智能程度、成功率、像人的程度大幅提升。强化后的 Claude3.5 能完成诸如制造 flappy bird、德州扑克等任务。您可以在作者的 Github 上查看完整的 Prompt，地址是：https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。 2. 预先填充 Claude 的回答时，在进行 API 请求时在 Assistant 消息中包含所需的初始文本即可。例如：|Role|Good Prompt| ||| |User|Please extract the name,size,price,and color from this product description and output it within a JSON object.<br>请从此产品描述中提取名称、尺寸、价格和颜色，并在 JSON 对象中输出。<br><br><description>The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only$49.99.At just 5 inches wide,it lets you control lights,thermostats,and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home.This affordable little hub brings convenient handsfree control to your smart devices.</description><br><description>SmartHome Mini 是一款紧凑的智能家居助手，有黑色或白色可选，售价仅为$49.99。仅 5 英寸宽，让您可以通过语音或应用程序控制灯光、恒温器和其他连接设备，无论您将其放在家中的哪个位置。这款价格实惠的小中心为您的智能设备带来了便利的免提控制。| |Assistant助手（预先填充）|{ | 在这个例子中，通过以 Assistant 消息开头，限制了 Claude 的输出为所请求的 JSON 模式的其余部分。 3. 与 Claude 互动时，提供清晰直接的指示对于实现最佳结果至关重要。把 Claude 想象成一个聪明但没有上下文的新员工，您解释得越详细、以直接的方式表达想要什么，Claude 的回应就会越好、更准确。

深度学习是一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习没有标签的数据，算法自主发现规律，经典任务如聚类。强化学习是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。所以深度学习与监督学习、无监督学习、强化学习不是并列关系，而是其应用的一种方式。

深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中，深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括： 1. 具有复杂的网络结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

以下是 AI 的子领域： 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括： 1. 监督学习，常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习，如聚类、降维等算法。 3. 强化学习

机器学习和深度学习不是并列的关系，而是包含关系。 机器学习是人工智能的一个子领域，其核心是让计算机通过对数据的学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量数据让机器找出隐藏模式或规律，进而预测新的、未知的数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层，深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 总之，深度学习是机器学习的一个分支，二者存在包含与被包含的关系。

AI 包含以下几个子领域： 1. 机器学习：让计算机通过数据学习来提高性能。 2. 深度学习：模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 3. 自然语言处理：涉及对自然语言的认知、理解和生成。 机器学习包含以下几个子领域： 1. 监督学习：通过有标记的训练数据进行学习和预测。 2. 无监督学习：在无标记的数据中发现模式和结构。 3. 强化学习：通过与环境交互并根据奖励信号来学习最优策略。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。