用什么AI工具能帮助撰写专利

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。

以下是关于如何用 AI 写发明专利的相关知识： 在专利法律框架下，人工智能具有以下 3 种存在形式： 1. 专利法所保护的客体，即人工智能“本身”作为专利法保护的发明。在这种情况下发生专利侵权时，关于侵权的认定以及责任的界定与传统的专利侵权并无差别。 2. 发明创造的“辅助工具”，即人工智能作为人类进行发明创造活动所依赖的辅助性技术研发的工具。人工智能作为其本身作为一种技术方案并不侵权，但是其为了完成人类交付的任务或者是程序设定的任务而实施的技术方案则可能构成侵权。在数据收集和算法学习阶段，有可能因未经许可使用他人现有的专利作为其研发工具而构成侵权。在生成阶段，人工智能利用文字处理、同义替换等方式来规避现有的技术权利要求，从而生成大量的与现有技术实质相似的技术方案，但实质上并未改进智力成果，因此也可能存在潜在的专利侵权风险。从理论上讲，在设计人工智能系统时，人类可以提前干预将仍处于保护期内的专利技术信息排除在训练数据库之外，从而防止专利侵权的情形。但是当下的技术水平并不足以支撑此种需求，在对人工智能模型进行训练时仍需要将人类科技应用领域中最具创造力的结果纳入其中，在满足此种需求的前提下要求完全防止专利侵权并不现实。其次是人工智能生成物侵犯专利权从结果上来说具有不可预测性，即便是人类提前介入干预，也并不能保证人工智能是否会从其他专利技术中组合、转换甚至开拓出的技术方案不侵犯专利权。 3. 发明创造活动的主体，即完全脱离人类的干预和控制，自主进行发明创造活动的人工智能。就目前而言，这种情况很难实现，尤其是在实行实质审查制度的我国。2018 年，有研发者就 DABUS，一个模拟人脑运行进行内容输出的 AI 系统向美国、欧洲、英国等多国专利部门提交了 DABUS 为发明人的专利申请。绝大多数专利部门都认为，从文义本身出发进行解释，立法者并不打算允许非人类作为发明人，从而拒绝了其专利申请。有趣的是，澳大利亚联邦法院在审理中推翻了该国知识产权局驳回 DABUS 专利申请的决定，并指出：发明人（inventor）一词是表示动作的代理名词，表示执行“发明”这一动作的实体，并未将非人类发明者排除在外，只有这样才能与专利法“鼓励技术创新、通过创新及技术的传播来促进经济福祉”的目标保持一致。虽然这一判决最终又被上诉法院驳回，但对于我们理解人工智能专利权的问题，仍有一定参考价值。 近年来，人工智能（AI）在专利审查领域得到了广泛应用。以下是一些具体的 AI 应用和平台，它们在专利审查过程中发挥了重要作用： 1. 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台：Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台：TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台：Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台：Aulive、AIpowered image recognition tools。

以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。

以下是关于 AI 辅助写专利交底书和课题以及在写作中的应用的相关内容： AI 辅助写专利交底书： 近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用，能帮助专利审查员更高效地处理任务。具体应用包括： 1. 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。 2. 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等。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，如 Aulive、AIpowered image recognition tools 等平台。 利用 AI 写课题： 利用 AI 技术辅助写作课题可按以下步骤和建议进行： 1. 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。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若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。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 AI 在写作中的正确应用： AI 虽能写出文章，但不应完全依赖它来写作。写作是思考过程，能锻炼思维能力，对于想做 IP 账号的人，个人特色很重要。不过，AI 可成为写作中的得力助手： 1. 头脑风暴：写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 2. 查找资料：快速汇总主题相关信息，节省查阅资料时间。 3. 优化表达：写完初稿后让 AI 检查语法、改善表达。 4. 拓展思路：卡壳时询问 AI 开拓新思路。

以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时，仍需仔细甄别结果。

以下是一些可以自动生成专利申请文件的平台： 1. Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，能提高专利申请的效率。 2. PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，可减少人工工作量。 在专利小助手中，还有以下插件可用于相关工作： 1. Kimi：可以用于自动生成专利申请文档的草稿、摘要或专利描述，提高文档撰写效率。 2. TreeMind 树图：可以用来创建专利结构的思维导图，帮助用户理解专利的组成部分和它们之间的关系。 3. ProcessOn 流程图：可以用于设计和展示专利申请和管理的详细流程，帮助用户理解每一步的操作和所需材料。 4. Word 文档：可以用来处理专利申请文件、专利描述、权利要求书等文档。 使用这些平台通常需要以下步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。

以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。

利用 AI 大模型撰写政研文章可以参考以下方法： 一、了解大模型的热门应用场景 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域有出色表现，以下是一些热门应用场景： 1. 文本生成和内容创作：可用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：能开发与人类自然对话的工具，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：实现代码自动补全、bug 修复和代码解释，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验：用于创建游戏角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 需要注意的是，随着技术进步和模型优化，大模型未来可能拓展到更多领域，同时也要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 二、利用 AI 辅助写作政研文章的步骤和建议 1. 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。 2. 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搜集相关研究文献和资料。 3. 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。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成政研文章的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 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。 7. 数据分析：若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。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写文章各部分，并检查语法和风格。 9. 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。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查文章的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保文章的原创性，并进行最后的格式调整。 请记住，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。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 三、Flowith 模型的优势 Flowith 模型具有以下优势： 1. 充分利用已有知识：可快速检索高质量的“存量知识”，将分散内容重新提炼、整合并利用，避免重复劳动。 2. 提高回答的准确性和完整度：基于检索与引用的方法，通过引用已有文章的论证、数据或实例，为回答提供更扎实依据，使观点更系统、逻辑更完整。 3. 节省时间，提升效率：面临类似或相关问题时，无需从头构思或反复写作，AI 大模型利用已有输出内容提供启发，减少精神内耗，避免拖延。 4. 方便追溯与验证：所有信息来自已发布文章，读者可查看完整上下文，保证回答的透明度和可信度，也为已发布文章提供二次曝光机会。

以下是关于用 DeepSeek 撰写小说大纲后，如何给提示词让其一章一章生成的相关建议： 1. 模仿小说家写作：在提示词中描述特定小说家的文风特征，如鲁迅的文风特点等。 2. 控制创作字数：使用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 3. 考虑引起共鸣和关注人类共性：用 DeepSeek 写小说要注重这方面，让好文字能引起生理和情绪共鸣。 4. 优化提示词： 模糊指令优化：如将宽泛需求“写小说”修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；将主观表述“写得专业些”修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后进行特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 5. 结合其他模型：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 需要注意的是，DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。

在撰写毕业论文时，以下是一些好用的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，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：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能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，对于论文排版，以下 AI 工具可供选择： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还具备一定排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能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简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，利用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适用于商业和技术文档。 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。 选择工具时应根据具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一份关于 Lisp 语法风格提示词的教程： Lisp 是一门“古老”的编程语言，其语法核心是 List 结构，也叫“S 表达式”，典型特征是用一对括号把元素括起来，并且 List 结构里可以嵌套 List，使得程序呈现出多层括号嵌套的样子。Lisp 语法简洁且优美，具有很强的表达能力。 在提示词编程方面，李继刚写的提示词有用 Lisp 语言编写的例子。用 Lisp 写提示词具有一些特点和优势： 1. SVG 图形的丰富度和表现力可能优于 Markdown 版本。 2. 执行过程会输出中间“思考”过程，方便调试优化流程，能看到哪些步骤生成有用信息，哪些无用，还可能从中获得新灵感。 但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法，它简单且大语言模型能很好“理解”。对比两者，在多数场景下，从文本处理后的输出结果可能看不出太大差异，但逐步思考有正向收益。 在“情绪价值营销”中，可以用 Lisp 构建 prompt，让 Claude 直接根据用户输入输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言在 prompt 圈曾被带火，其更为凝练和简洁。当然，用 Markdown 格式写 prompt 效果也一样。 使用 Lisp 格式 prompt 时（Claude 专用），需要注意一些事项。例如，对于 GPT 等模型在卡片生成这步需要进行一些调整，不稳定，最好自定义 html/css 样式来进行强约束。使用时，直接打开 Claude 首页，发送上述提示词进行初始化，然后即可使用。

以下是关于文本撰写的相关内容： 论文写作的 AI 产品： 在论文写作领域，AI 技术应用发展迅速，提供多方面辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析等。常用的工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，助于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：通过 AI 技术提供文本校对、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，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，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，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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，要结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。 情侣之间甜蜜时光记录小助手 GPT 辅助制作： 需求分析中的构思部分，文案编写使用的方法论与昨天相同。利用 Python 执行以下操作： 1. 拼接图片：在生成的图片下面添加一个背景为纯白色、高度为 512px 的图片。 2. 文本定位： 文本在新创建的空白区域内水平和垂直居中。计算文本行的累积高度以及行间距，确定文本起始垂直位置（y 坐标）。 对于水平居中，计算每行宽度，使文本中心与图像中心对齐。确保每行“代码”之间的行间距为 15px。 文本使用上传的字体，若未上传字体，提醒用户上传中文字体，字体大小设置为 55px。 为用户提供最后生成图片的下载链接。 为 Generate video（beta）编写有效的文本提示： 1. 镜头类型描述：明确摄像机视角及移动方式，例如“一个缓慢放大的特写镜头”。 2. 角色描述：包括角色身份、外貌、穿着、情绪等，例如“一只有着亮白色皮毛的大型北极熊，看起来沉思着”。 3. 动作：描述角色在场景中的行为，例如“北极熊正在轻柔而自信地走向它之前在冰上打开的洞，以便在冰面下觅食”。 4. 位置：说明角色所在地点、天气和地形，例如“该位置贫瘠且白雪皑皑；灰色的云朵在远处缓慢移动”。 5. 美学：描述镜头类型、氛围和景深等，例如“电影，35 毫米胶片，高度详细，浅景深，散景”。

以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme

如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。

以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。

以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。