以下是关于智能体嵌入课件的相关内容： 在提示词培训课中： 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述，如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成，默认勾选增强能力，可根据实际需求调整，也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中： 以可视化方式讲解 Transformer 架构，单词先拆分再嵌入（embedding），为保证语序不乱会做位置编码标记，嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体：企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中： 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意，由于最近盗版事件频发，需要课件的扫群主二维码获取。

以下是基于您的需求，对于大数据平台后端开发与搭建的建议： 1. 首先搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），它能够汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信使用，搭建到这里就可以，因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号，以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步，整个项目就算基本完成。

国内有类似于 Kimi 的 AI 产品，例如智谱清言。 Kimi 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现在已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，在产品设计方面对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。 此外，Kimi 智能助手还被推荐为新手入门学习和体验 AI 的工具，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。

在图像创作中，倒推图像关键词有以下几种方式和相关要点： 对于图生图功能，除了文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入后，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，DeepBooru 能反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。补充后调整宽度和高度，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。 关键词接龙时，将润色后的关键词组合起来形成完整的图像描述，确保每个关键词都能在最终图像中得到体现。 在视频转绘制作中，因为要对所有图片进行转换，关键词编写尽可能描述大概画面即可，推荐的公式是质量词+人物描述+环境描述+Lora。例如赛博风格转绘用到的正向提示词和反向提示词。

以下是使用大模型进行图片转文字的相关方法： 选择 ControlNet 模型： 将字体参考图放进 ControlNet 中，预处理器选择 invert（from white bg&black line)，控制类型不要选择预设的。invert 比较适合完全还原字体的细节，若字形本身识别度很高，也可使用 Canny 等模型。选好预处理后点击?按钮预览。 然后选择 Control 模型，如 Depth 景深模型或 Scribble 涂鸦模型，使用 Canny 描边的预处理也可用 Canny 模型，但控制力稍差。选择好之后，记得点击启用，开启 ControlNet。 选择生图大模型： 大模型决定最终的风格，如真实系、动画二次元等。生成真实场景下的字体时，经过尝试可选择真人效果卓绝的大模型 lofi.v2，不同的大模型对 ControlNet 模型的控制力有不同的适应度，需要微调参数。 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，如作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词 Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率建议 1024 以上，步数：29 60。 此外，可图大模型是由快手可图团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。Kolors 在数十亿图文对下进行训练，在视觉质量、复杂语义理解、文字生成（中英文字符）等方面有优势，支持中英双语，在中文特色内容理解方面更具竞争力。更多信息可查看其技术报告。 相关教程： Nenly 同学的视频教程：【“牛逼”的教程来了！一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成，绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学！AI 绘画进阶应用 哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 群友根据教程制作的视频教程也很详细。 另外，https://firefly.adobe.com/也可以实现类似功能，但 Stable Diffusion 的可操控性更强，尤其是中文字体。

以下是关于如何使用提示词的相关内容： 提示词的作用：向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中获取。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注最新的研究成果和方法论。 编写提示词（prompt）的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格等特定要求。 使用示例：提供期望结果的示例。 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 使用关键词和标签：帮助模型理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。

向 AI 提问可以参考以下方法： 1. 放下执念，相信 AI 的能力。例如在将 PPT 转化为网站遇到困惑时，尝试让 AI 主导给出建议，可能会带来惊喜。 2. 对于复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。比如在处理知识产权侵权案件时，先问被告是否构成侵权，再根据回答进一步询问侵权类型和程度。 3. 给 AI 提供参考和学习的内容，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细的流程和知识（knowhow）。 4. 在 Prompt 中使用专业领域的术语引导，如在处理合同纠纷时使用法律术语提示从特定方面分析合同履行情况。 此外，在使用 AI 进行数据分析时，可将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，以优化性能和便于发现修正问题。

以下是使用 AI 进行英语学习的一些方法和建议： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，提升英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用像 Call Annie 这样的语音识别应用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：例如 Duolingo 这样的自适应学习平台，能利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：借助如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 此外，9 月 2 日徐阳谈辅助英语学习时提到： 学英语要根据个人目的和需求来选择学习路径。多邻国激励反馈好，但产品形式和内容更适合 B2 以下水平。Call Annie 或 PI 练口语存在学习反馈不足、对话偏正式、难找到可持续交流话题等问题。目前的 AI 口语练习工具只是 AI buddy，发展成 AI tutor 可能需要半年以上时间。英语学习重点是“有效输入”，然后是理解后输出。后续可以尝试不开字幕听感兴趣的优质播客，如 Lex Fridman 等，每天熟读并背诵一篇 100 字短文。 另外，关于如何用 AI 学习一门外语的通用建议： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习英语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

市场上存在一些能够模拟心理咨询对话的 AI 产品，例如： 1. Woebot：这是一个基于聊天机器人的心理健康平台，通过对话方式帮助用户探索和处理情绪问题，使用认知行为疗法（CBT）原理引导用户进行自我反思和情绪管理。 2. Replika：AI 驱动的个人 AI 朋友，通过日常对话提供情感支持和心理健康指导。 3. Talkspace：在线心理咨询平台，提供与专业心理咨询师进行视频、音频或文本会话的服务，也使用 AI 技术匹配用户与适合的咨询师。 4. Wysa：AI 心理健康应用，提供情绪管理和心理健康支持，结合了 AI 聊天机器人和人类专家的支持。 5. Moodfit：心理健康和情绪跟踪应用，使用 AI 算法分析用户情绪模式，并提供个性化建议和干预措施。 6. Youper：结合了 AI 和虚拟现实（VR）的心理健康平台，通过沉浸式体验和 AI 辅助对话改善用户情绪和心理健康。 需要注意的是，虽然这些 AI 可以提供初步支持和建议，但对于严重的心理健康问题，仍需寻求专业心理咨询师或医生的帮助。此外，AI 心理咨询产品应作为传统心理咨询的补充，而非替代品。在使用时，用户应保持谨慎，并确保其使用符合当地法律和伦理标准。早期研究发现，像 Woebot 和 Wysa 这样的产品在治疗心理健康问题方面可能有效，且已获得相关认证。在成年人心理健康状况不容乐观且治疗师存在全国性短缺的情况下，聊天机器人可能是部分非急性病例的可行解决方案。

以下是关于能否有替代高中老师的 AI 的相关信息： 生成式人工智能在教学中的应用可以帮助编写代码、学习使用 Github 管理代码以及进行项目任务拆解等。但学校的人才培养功能是不可替代的，新技术的加入不会改变学校在人才培养中的中心位置。人类教师具有人性化互动、实时适应性和价值观引导等独特价值。现阶段 AI 能力有限，只能作为“副驾”，例如解决 AI 系统的局限性、持续优化系统、把控伦理和价值观以保障教学安全。 可汗学院创始人兼 CEO 萨尔·汗在他的新书中指出，几千年来，一对一教学是最好的学习方式，而 AI 导师一对一教学正在崛起。 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并可能成为下一代专家（无论是人类还是 AI）的教师。 在不同的课程中，对于 AI 的使用有不同的情况。例如在艺术课可能不希望使用 AI 生成的图像，而在历史课制作信息图表时可能会接受；在电影课使用 AI 进行视频编辑可能感觉像作弊，但在科学课中为展示学习成果的视频里，AI 生成的跳切能节省时间。同时，有些学生所学的知识可能会过时。