Prompt 是您给大模型的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。它可以是一套与大模型交互的语言模板，通过这个模板，您可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应该做什么、完成什么任务以及如何处理具体任务，并最终获得期望的结果。大模型的本质是基于语言的概率模型，没有 Prompt 时，大模型随机给出答案，有了 Prompt 则相当于给了一个包含对模型要求、输入和输出限制的模板，让大模型在限制下得到概率最大的答案。此外，Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能帮助模型更好地理解用户需求并按特定模式或规则进行响应。例如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，后续对话会按此设定展开，还能在设定中要求模型按一定思路逻辑回答，如思维链（cot），也能让模型按特定格式（如 json）输出，使模型成为输出器。

以下是一些可以直接制作 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. GPTExcel：在相关排行中有所体现。 6. SheetGod：在相关排行中有所体现。 7. 酷表 ChatExcel：在相关排行中有所体现。 8. GPT Workspace：在相关排行中有所体现。 9. OpenAI in Spreadsheet：在相关排行中有所体现。 10. Ajelix AI Excel Tools：在相关排行中有所体现。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI： 1. AlphaFold：由 DeepMind 开发，在蛋白质结构预测方面表现出色，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold（Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型）：截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统：利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion：基于 DALLE 的人工智能系统，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo：基于神经网络的新工具，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统：用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外，ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用，也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治（如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等）、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如： 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html

以下是关于 AI 生成配图及相关内容的信息： 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，关于 Runway 生成 AI 动画，可以使用图片+文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，输入 Runway，同时增加镜头变换的设置（具体教程看）。悦音 AI 配音具有旁白质感，如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来。

以下是关于如何用 AI 提高学习效率的方法： 一、学习外语 1. 语言学习应用 Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手 ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 二、英语学习 1. 智能辅助工具：利用 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用 Duolingo 利用 AI 量身定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 三、数学学习 1. 自适应学习系统：使用 Khan Academy 结合 AI 提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 进行数学建模和问题求解。 四、未来教育中 AI 的应用 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径，预测学习难点并提供解决方案，提升学习效率。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获取 AI 反馈。

以下是为您提供的关于爬虫的指导： 如果您不会代码但想要完成一个爬虫应用，可以参考以下步骤： 1. 已知文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 。 2. 已知 ChatGPT 很会写程序，并且使用 Colab 。 3. 得出结论：让 ChatGPT 帮我们写抓取该文章正文内容的程序，然后在 Colab 里运行。 在许多情况下，对于爬虫任务，我们需要明确以下几点： 1. 当有简单需求时，给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。 2. 当 AI 满足简单需求并获得正反馈后，期待会提高，但需要了解 AI 编程的边界和限制。 3. 对于大多数需求，应优先寻找现成的软件解决方案，遵循以下顺序： 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，如果线上有现成的工具那最好。 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。 4. 对于 API 功能： 先找现成的开源工具，GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 5. 如果都找不到现成的方案，才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下为您介绍一些 AI 绘画软件： MewXAI：这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画（拥有众多超火模型和上百种风格，支持文生图、图生图）、MX Cute（自研的可爱风动漫大模型）、MJ 绘画（创意度和想象力极高，适用于多种设计）、边缘检测（对草图上色，有多种渲染风格）、室内设计（上传空间图可完成多种风格设计）、姿态检测（精准控制人物动作）、AI 艺术二维码（创建艺术二维码）、AI 艺术字（融入光影文字等）。访问地址：https://www.mewxai.cn/ 辅助绘制 CAD 图的 AI 工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）的生成设计工具。 以下是一些 AI 绘画软件的教程链接： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为新手提供的学习 AI 的方法和建议： 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，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，了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI，建议如下： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 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，都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是为新手学习 AI 提供的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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。 二、开始 AI 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。 三、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。 四、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。 五、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 ，还有以下建议： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 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 可以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，新手和中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。