以下是将 AI 运用到美术鉴赏教学中的一些方法和思路： 1. 在历史课中，学生可以利用 AI 生成图像来制作信息图表，以展示他们对宏观经济原则的理解。但在电影课中，让学生使用 AI 进行视频编辑可能会有作弊的感觉，而在科学课中，AI 生成的跳切可以节省学生制作视频展示学习成果的时间。不过在电影课中，学生亲手学习编辑对于讲故事至关重要。 2. 要培养学生对 AI 作品的鉴赏技能，需要训练他们的大脑模型。对于不善于此的学生，可以利用一些专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）来鉴别图片是否为 AI 生成。但在测试中可能存在一些问题，比如结构严谨的真实摄影作品可能会被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 需要注意的是，AI 在不同课程中的应用效果和适用情况有所不同，教师需要根据具体的教学目标和学生需求进行合理选择和引导。

以下是调用国内 Coze 的 API 的步骤： 1. 进入 Coze 个人空间，选择插件，新建一个插件，起个名字（如 api_1），连描述都可随意填写（如 test）。 2. 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续，若已关闭则需重新操作。 3. 按照 Coze 的指引配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 5. 手捏插件搞定之后，创建一个测试 api 的 bot，将自己创建的插件接进来，在 prompt 里面让其一定要调用创建的插件。 另外，如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api，可直接接上来。需要注意的是，本案例中用的是 coze 国内版，且案例中 Ngrok 仅供娱乐，生产环境中勿用。 此外，还有以下相关接入信息： Glif 接入 Coze：先要创建一个插件，填入插件名、描述，创建方式选择云侧插件，IDE 运行时选择 Python，点击【在 IDE 中创建工具】。创建工具面板里，填入工具名称、介绍。Glif 允许通过 API 调用平台上的应用，去创建一个新的 Token 并复制备用，将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。在 Coze 的 IDE 中引入依赖和编写 handler 方法，代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置，左侧的依赖包添加【requests】，填入测试数据运行，测试通过后即可发布。创建一个 Bot，挂载新创建的插件即可，在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束，最后测试跑通并发布。 微信相关对接：微信公众号、微信服务号、微信客服均支持与 Coze AI 平台对接。最近 Coze 的国内版正式发布了 API 接口功能，直接对接个人微信甚至微信群成为可能，相关部署方法对接国外版或国内版的 Coze 均适用，但对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。

目前大语言模型在法律行业有以下应用情况： LaWGPT： 地址： 简介：在通用中文基座模型基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，通过构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。 LexiLaw： 地址： 简介：基于 ChatGLM6B 微调的中文法律大模型，旨在为法律从业者、学生和普通用户提供准确、可靠的法律咨询服务，包括具体法律问题的咨询，以及对法律条款、案例解析、法规解读等方面的查询。 Lawyer LLaMA： 地址： 简介：开源了一系列法律领域的指令微调数据和基于 LLaMA 训练的中文法律大模型的参数。首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining，借助 ChatGPT 收集数据进行指令微调，让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。 ChatLaw法律大模型： 地址： 简介：由北大开源的一系列法律领域的大模型，包括 ChatLaw13B（基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来），ChatLaw33B（基于 Anima33B 训练而来，逻辑推理能力大幅提升），ChatLawText2Vec（使用 93w 条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型，可将用户提问信息和对应的法条相匹配）。其中 ChatLaw13B 中文各项表现很好，但逻辑复杂的法律问答效果不佳，需要用更大参数的模型来解决；ChatLaw33B 因 Anima 的中文语料过少，导致问答时常会出现英文数据。

AI agent 自动办公化的应用领域广泛，包括但不限于以下方面： 1. 企业内部办公：如 Microsoft 的 Copilot 产品升级，可自动化日常繁杂的会议记录与日程安排，还能设计适合组织内部的自动化流程，帮助访问数据库和自动操作办公软件。 2. 自动驾驶：汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 3. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 4. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 5. 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 6. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 7. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 8. 办公软件：如 WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能，利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作，提高办公效率。 9. 美食领域：豆果美食 APP 可根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 10. 语言学习：沪江开心词场通过 AI 分析用户的学习进度和薄弱环节，为用户推荐合适的单词和学习内容。 11. 电影推荐：爱奇艺利用 AI 算法分析用户的观看历史、评分等数据，为用户推荐符合其口味的电影。

心理学专业对从事 AI 行业有以下几方面的帮助： 1. 跨学科背景优势：多样化的学科背景，如心理学，能使从业者在 AI 与行业应用的结合上更具多样性。 2. 知识调用：在 AI 时代，需要了解各个领域的知识并在恰当的时候调用，心理学知识看似现在用不到，但很可能在未来某个时刻发挥巨大作用。 3. 拓展知识边界：对心理学等人文科学的广泛兴趣，展示出开放与包容的学习态度，有助于从多个角度拓展知识边界。 4. 学习机制研究：鉴于 AI 依赖的神经网络基础，心理学知识有助于研究 AI 的学习机制，如元学习，推动其更快地获得知识并进步。 5. 教育与指导：专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家（包括人类和 AI）的教师，心理学知识在教育和指导方面能发挥作用。

以下是关于两张图片转场提示词的相关内容： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，如“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”；DeepBooru 能反推出关键词组，如“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息，调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 在美女转绘中，推荐使用麦?的写实模型和墨幽人造人模型，提示词不推荐使用质量词，先使用 Deepbooru 反推，借助提示词插件删除无用词，保留与画面主体相关的提示词，如正向提示词“1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink”，负向提示词“NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy”。使用皮肤类型的 Lora 是因为很多素材中小姐姐的皮肤磨皮严重，缺乏质感。 在镜头转场方面，包括蒙太奇镜头（用于传达信息、情感或表现时间流逝）、镜头切换（打破时间或空间连续性，营造紧张或错乱效果）、转场镜头（用于平滑过渡）、错位镜头（挑战观众预期，增加神秘感）、渐隐镜头（用于场景转换或时间过渡，营造柔和节奏）、碎片化镜头（表现混乱心境或复杂叙事结构）、无缝过渡镜头（增强影片流畅性）、交错镜头（展示同时发生的事件或加强对比）等。

在论文写作中，常用的 AI 工具和平台如下： 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。 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。 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，助力复杂数据分析和模型构建。 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。 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。 常见的文章润色 AI 工具包括： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前的头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，生成符合要求的学术论文。 流行的 AI 文章排版工具有： 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。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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，适合商业和技术文档。 Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。

以下是关于微信机器人的相关内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器，配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置，串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊时，最好加上特定前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，群聊中对应 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人： 1. 优势：具有相对更高的稳定性和安全性，更简单，易上手。 2. 劣势：目前插件相对较少，且仅支持 Windows 系统。 3. 部署项目： 若已有 FastGPT 或 OpenAI 的 key ，可将 Ai_Lock 修改成“1”，在 OpenAI 处添加模型 key ，格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 为 0 。 修改后点击保存，返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件双击运行。 运行后会弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，参考解决方法）。 进入微信后系统自动初始化必备文件，运行成功后用“大号”给机器人发消息，获取 wxid 并替换。 建议使用小号登录，用大号对小号发号施令，可尝试发送如“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”等指令。 此机器人还具有基于知识库的 AI 回复、支持积分系统、支持自动拉人、检测广告、自动群发等功能，以及安全新闻定时推送等有趣的小功能。

以下是一些可以生成 UI 界面的 AI 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 4. Midjourney：目前较容易上手，能通过输入特定指令生成 UI 设计图，如用「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」的指令模板，并替换“类型”为产品关键词描述（英文）。还可通过添加页面指令描述生成指定页面，如“landing page、Profile Page”。但目前其产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，直接落地开发仍有距离。

Chat GPT 创建的 AI 智能体是具有特定功能和特点的人工智能实体。 与直接与 Chat GPT 聊天的区别在于： 1. 侧重点不同：例如 Character.ai 更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求；而 Chat GPT 注重提高效率和解放生产力。 2. 功能拓展：随着技术发展，Chat GPT 能够访问图像等多模态信息，并实现语音到语音的通信，如在 iOS 应用程序中，用户可激活模式与 Chat GPT 进行类似电影《她》中的直接对话。