以下是一些可用于快速生成 app 原型的 AI 工具： 1. Anifusion： 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 功能：基于人工智能，用户输入文本描述可生成漫画页面或动漫图像。具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 使用案例：独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等。 优点：非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需安装额外软件，具有快速迭代和原型设计能力，拥有创作的全部商业权利。 2. Imagic： 网址：https://get.imagica.ai/s 特点：用自然语言快速生成可以使用的应用程序，支持 Airtable 等产品直接当作数据库使用，支持多模态输入输出，包括文本、图片、3D 和视频，创建出来的应用立刻就能使用和发布。 3. Create： 网址：https://www. 特点：在几分钟内获得自动设计、构建和部署的 Web 应用程序，在 20 周内完成 10 周的项目以便更快进入市场，创作者构建自定义用户体验，拥有最终代码库，能快速生成产品的第一个版本，并为常见功能请求提供生成器。 4. 吴恩达分享的技术栈： Web API：Python + FastAPI 后端测试：Uvicorn 部署：Heroku（小型应用）或 AWS Elastic Beanstalk（大型应用） 数据库：MongoDB（快速开发阶段） AI 工具：OpenAI o1、Anthropic Claude 3.5 Sonnet（编程辅助） 借助这些工具和技术栈，能够大幅提升原型开发的效率。

以下是一些用于写论文的 AI 网站和工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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：检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是几种在抖音上利用 AI 做成一个号的方法： 1. 剪映数字人“个性化”： 尽管剪映有很多公模数字人，但私模数字人更受欢迎。您可以用 AI 换脸软件完成最后一步。 操作步骤： 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进入程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”，无需安装和付费。点击红框对应的 URL 打开操作界面。 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”生成。 第三步：等待专属数字人视频出炉。 有关数字人使用问题，欢迎在底部评论区留言交流。对数字人课程感兴趣，可查看《克隆你自己》课程： ，在线观看第一节：https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0 。 2. DIN：全程白嫖 拥有一个 AI 大模型的微信助手 搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建 ，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完即可使用，它也有问答界面。 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 3. 制作专属艺术二维码 今天带来的是 ComfyUI 工作流系列：AI 创意艺术二维码的制作。 第一步：优化二维码 找一个想要的二维码或链接，通过以下网站进行优化： 草料，可进行微信二维码解码、生成 QRL 链接、二维码美化等。 ，整体用法和草料差不多，定位点花样更多，还可给二维码做拓展。

以下是一些在抖音使用 AI 赚钱的方式： 1. 借助抖音平台对实体商家的流量扶持，开发 AI 抖音发广告的软件并出售给实体商家，每年基础曝光量达 100 多万，售价 3000 元、9000 元、10800 元不等。此方式需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 软件为不同商家自动跟进/培育客户，即 AI 私域做客户培育/用户旅程。此方式也需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉微信。 3. 开发 AI 绘本，为 2 4 岁儿童提供图文结合的睡前故事，并以幼儿理解的方式表达。 4. 通过 Bot 实现自动化流程，例如 Al + 绘本 + 视频，用于 3 10 岁儿童阅读教育。 另外，还有以下相关信息供您参考： 1. 艺术创作方面，目前许多 AI 工具存在幻觉或处理请求时间长的问题，为满足高级用户需求，预计许多公司将推出“专业版”套餐。 2. 在 AI 数字人直播方面： 盈利方式：直接卖数字人工具软件，分实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动价格一年 4 6 万往上，非实时一个月 600 元但效果差；提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景：适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品如门票优惠券等，店播效果较好，不适用于促销场景。 壁垒和未来市场格局：目前有技术门槛，长期看技术上无壁垒；不会一家独大，可能 4 5 家一线效果公司；能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值；有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击。

AI 具有广泛的应用场景，包括但不限于以下方面： 1. 专利审查： 专利检索与分类：通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。例如 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。如 Specifio、PatentPal 等平台。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。如 Aulive、AIpowered image recognition tools 等平台。 2. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 3. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 4. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题和解决问题。 5. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：提高生产效率。 6. 交通运输： 自动驾驶：提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和流量缓解拥堵。 物流和配送：优化路线和计划降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 7. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用提高效率。 需要注意的是，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 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，找到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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，如果希望继续精进，对于不会代码的新手，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是新手入门 AI 的建议： 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，找到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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验，如系统性的学习，打好基础，加入 AI 社区（如）获取新手指引等。

李飞飞提出的核心观点包括： 人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型，强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性，计算机需要具备空间智能，能够建模、推理并在三维空间中互动。 通过空间智能，AI 将理解真实世界，能够处理视觉数据，做出预测并根据这些预测采取行动。空间智能使机器不仅能够相互交互，还能与人类以及真实或虚拟的三维世界进行交互。

智能体（AI Agent）对比大模型在应用中的优势主要包括以下方面： 1. 能够回答私有领域问题，例如公司制度、人员信息等，而大模型存在无法回答此类问题的局限性。 2. 可以及时获取最新信息，如实时天气、比赛结果等，大模型在这方面有所不足。 3. 能准确回答专业问题，如复杂数学计算、图像生成等，大模型在这些方面表现欠佳。 4. 适用于多种客户场景，如有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务的场景，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 5. 基于大模型，通过集成特定的外部能力，弥补大模型的不足。例如集成实时信息获取、回答私有领域问题等外部能力。 6. 典型场景丰富，包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。如私有领域知识问答，只需准备好相关知识库文件，就可在百炼控制台快速创建应用；个性化聊天机器人可通过长期记忆保存关键历史对话信息，并集成夸克搜索和图像生成等插件扩展功能；智能助手可引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能提升工作效率。 在基准测评方面，AI Agent 智能体正在最大程度释放 LLM 潜能，逐渐成为通向 AGI 的技术共识。现有关于 Agent 能力的测评，主要在英文场景或任务，目前还没有一个在中文任务和场景上针对中文大模型的全面测评。通过测评结果发现，在 Agent 核心基础能力上，国内模型已经较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 从原理上看，智能体中间的“智能体”就是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接，在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。

以下是关于提示词的相关信息： 艺术字生成： 模型选择图片 2.1，输入提示词（可参考案例提示词）。 案例参考： 金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风。 巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”。 巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 提示词相关： 什么是提示词：用于描绘画面，支持中英文输入，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发）。启用提示词优化后，可扩展提示词，更生动地描述画面内容。 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：翻译功能可一键将提示词翻译成英文；删除所有提示词可清空提示词框；会员加速可加速图像生图速度，提升效率。 提示词要素： 提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 示例：在文本分类任务的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”，输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。