AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前，AGI 还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标。 例如，像 Siri 或 Alexa 等虚拟助手、流媒体服务所使用的推荐算法、为特定客服任务所设计的对话机器人等属于弱人工智能，它们只擅长执行提前定义好的特定任务，不具备像人类一样的认知能力，也无法超出设定范围解决一般问题。而 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。 AI 分为弱人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI），ANI 得到了巨大发展，但 AGI 尚未取得巨大进展。

以下是为您提供的 AI 音乐调研报告： 一、2.21 资讯 生成式人工智能对音乐领域的影响研究：报告链接为 https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf 。该研究由 GEMA 和 SACEM 委托 Goldmedia 进行，探讨了生成式 AI 在音乐领域的快速发展及其对欧洲创意产业的广泛影响，强调了 AI 对创作者既是竞争源也是创新工具，提出确立可靠法律框架、保护知识产权、加强透明度和监管的必要性。 谷歌推出 MusicRL：生成符合人类偏好的音乐。 使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐。 HyperGANStrument：使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑。 Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型。 二、2.22 资讯 通过音乐 AI 计算捕捉创造力：加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）的 Jacob School of Engineering、音乐系和 Qualcomm 研究所共同发布的研究报告中，展示了通过计算方法捕捉和量化音乐创造力的创新性研究。利用 Multitrack Music Transformer，测量了音乐声部间的互动量，并与专业音乐家的评估对比，验证了量化方法的准确性和有效性，为理解人类与 AI 在音乐创作中的互动提供新视角，为未来音乐 AI 的发展和应用奠定理论基础。 走向音频语言建模——概述。 通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移。 Nendo AI：让人又爱又恨的 AI 音频平台。 RipX DAW：混音师的理想选择。 三、3.4 资讯 接触不同类型的音乐会影响大脑如何解读节奏：研究显示人类大脑听音乐时倾向于识别和产生由简单整数比率组成的节奏，不同社会中偏好的比率大相径庭。该研究基于在 15 个国家进行的大规模研究，涉及 39 组参与者，许多来自传统音乐包含独特节奏模式的社会。研究揭示了音乐节奏感知和产生中存在跨文化的变异性，特定文化中的特定节奏在其音乐心理表征中占据重要地位。链接：https://thedigitalinsider.com/exposuretodifferentkindsofmusicinfluenceshowthebraininterpretsrhythm/

以下是一些可以生成架构图（包括逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 4. 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。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建多种类型图表。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等，辅助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 请注意，这些工具并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 此外，以下是一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）的生成设计工具，可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以帮助看中文论文的 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，助您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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 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。 此外，常见的文章润色 AI 工具还有： 1. 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。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 常用的 AIGC 论文检测网站和工具包括： 1. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。上传论文，系统自动分析并提供报告，标示可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于看论文的 AI 工具： Maimo.ai：可进行参考内容的检索、问答与要点提炼，混合生成新灵感。 Perplexity：能进行概念解释与引用数据核实。 ChatGPT：可帮助整理写作逻辑和部分输出。 此外，还有一些常见的 AI 研究工具，如 Claude、Bing Chat 等也可能在看论文时提供一定的帮助。

在国内的大模型中，对于回答高等数学相关问题，以下几个大模型具有一定的优势： 通义千问（阿里）：在翻译、电商、法律、推理、数学等方面表现较好。 讯飞星火（科大讯飞）：在中小学教育学习、翻译等方面有一定能力。 需要注意的是，不同大模型的表现可能会因具体问题和使用场景而有所差异。您还可以参考第三方基准评测报告： 。但报告内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

不同的大模型在处理高等数学相关问题时的能力有所差异。如果您编写的 AI 项目在处理高等数学问题时结果不如意，反复调试提示词也无明显改善，可以尝试更换大模型。 大型语言模型在处理数学计算，尤其是复杂的数学问题时可能会遇到困难，以下是一些解决办法： 1. 引入编程插件：将数学问题转化为编程问题，并引入编程插件来处理，通过编写代码执行数学计算后将结果返回给语言模型。 2. 教会模型数学法则：像教导小学生学习加法法则一样，让语言模型学习数学计算的规则。 3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板：创建标准的自然数加法计算 prompt 模板，让模型按预定义规则和步骤执行加法计算。 4. 结合图像模型：对于涉及空间概念的数学问题，结合图像模型辅助处理。 5. 提供充足的语料和样本：为语言模型提供充足的数学计算样本和语料，以提高其数学计算能力。 在选择大模型时，如果您是 AI 应用开发者且使用 api，考虑到成本问题，应在工作流设计中，根据不同任务节点选择不同的大模型。基础性工作节点可使用免费或便宜的大模型，如普通的内容总结类工作；高价值性的工作节点则以性能优先，优先选择对应性能最好的大模型。 此外，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互便是最佳方法。您可以在提示词里设定规则，也可临时更改，甚至无需遵循规则，重点是是否达成目的。使用 Markdown 格式清晰表达问题，有助于模型更好地理解您的意图，因其具有结构清晰、格式化强调和适用性广等优点。

大模型是指通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 本地大模型是直接在电脑上运行的大语言模型，免费、无需担心隐私、无需联网，仅消耗本机电脑算力，对电脑内存有一定要求，推荐 16GB 以上，8G 也能跑。 例如从 hard 模式到 easy 模式在电脑上运行本地大模型，Hard 模式如安装 Conda 运行 ChatGLM6B，教程可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/642482701 ，步骤包括安装 Homebrew、git、Conda 以及部署大模型等，但可能会碰到各种问题，且效果可能不佳，如回答一个问题需要 2 分钟。 关于大模型 Embedding 技术，我们认识到 Embedding 是一个浮点数的向量，两个向量之间的距离度量相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。Embedding 有词、句子、文档、图像等分类，在大模型中有重要价值。实战部分包括从数据集中获取 Embedding 结果，并保存为 csv 文件。参考的实战代码是官方最新文档内容加上个人测试阶段的问题和代码注释等。OpenAI 官网文档链接：https://platform.openai.com/docs/introduction 。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。

Fluffy 相关提示词描述如下： 含义：这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体，常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料，美容化妆等多种材料和场景，着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格： 作用： 增强感官体验：Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围：在家居装饰、服装设计等方面，营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意：在广告和视觉艺术中，fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧： 材料选择：纤维结构和化学组成的不同，造就了不同的手感和光泽，比如羊毛和棉花。 毛发渲染：专门用于生成和渲染细长、柔软的物体，如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性：类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用：使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用： 家居和室内设计：Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装：在服装设计中，如毛衣、围巾和冬季外套等，保暖性与时尚感兼顾。 食品工业：在食品制作中，如蛋糕、面包、甜点等，fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品：宠物床垫、玩具等，fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销：使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。

以下是为您提供的 ComfyUI 教程相关信息： 有几个网站提供了关于 ComfyUI 的学习教程： ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：提供了详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程。网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 此外，ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。