目前全球范围内，在通用 AI 大模型方面，OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。 ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点，是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注，众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。 不过，国内的通义千问系列模型，如 Qwen 也表现出色。Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型，在一些榜单中多次上榜，其开源模型的累计下载量突破了 1600 万，受到国内外开发者的欢迎。 需要注意的是，对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对，还会受到不同应用场景和需求的影响。

以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容： 在测评机制方面，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮，如第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力，按提供的长文本进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 的显著特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，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。 在丰富大模型生成的尝试中，利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱，如在对 KimiChat 的测试中，使用详细度 Prompt 后字符数有所增加，但效果不显著。

Kimi 在长文本分析方面具有显著优势，其最突出的特点是拥有超长上下文能力。最初支持 20 万字的上下文，如今已提升至 200 万字，这对于处理长文本或大量信息的任务极为有利。比如从事文案工作，需要处理大量文字或文件时，Kimi 能帮助更有效地处理和分析大量信息，提高工作效率。对于需要长期记忆或参考大量背景信息的任务，Kimi 的这一特性也很有用。 使用 Kimi Chat 查询问题时，它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。 但 Kimi 也存在一些不足，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。

Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点： 1. 自注意力机制：能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，而非像循环神经网络或卷积神经网络那样逐个位置处理。通过该机制，模型可根据输入序列中不同位置的重要程度，动态分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码：由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息，为使模型能够区分不同位置的词语，引入了位置编码。位置编码是一种特殊向量，与输入词向量相加，用于表示词语在序列中的位置信息，通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量，帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制：通过引入多头注意力机制，可以并行地学习多个注意力表示，从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量，并计算注意力分数，然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化：在每个子层（SelfAttention 层和前馈神经网络层）的输入和输出之间都引入了残差连接，并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使模型更易训练和优化；层归一化能加速训练过程，并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络：在每个注意力子层之后，Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络，它是一个两层的全连接前馈神经网络，用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算，提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点，Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。类似问题：Transformer 是什么？

以下为一些能够帮助总结论文的 AI 工具： 1. Claude + Gamma.app：Claude 可用于快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，还能帮助找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. 文献管理和搜索方面： 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。 3. 内容生成和辅助写作方面： 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。 4. 研究和数据分析方面： 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，有助于复杂的数据分析和模型构建。 5. 论文结构和格式方面： 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，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 6. 研究伦理和抄袭检测方面： 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。 7. GitHubDaily 开源项目中的相关工具： ：利用 ChatGPT 进行论文全文总结、专业翻译、润色、审稿、审稿回复。 ：可直接基于文本，快速生成与编辑视频。 ：一分钟内创建自己的 AI 应用，零代码、实时数据、多模态、响应快速。 ：能与 ChatGPT 进行语音聊天的网站。 ：实现数十种编程语言互相切换，支持 GPT3.5 和 GPT4。 ：支持一键免费部署私人 ChatGPT 网页应用。 ：从 20 秒音频中快速生成克隆语音，并自动转换为英语。 ：利用 AI 辅助编程的代码编辑器。 ：基于 ChatGPT 能力，几秒内找到聊天记录、文档或代码片段。 ：同时与多个 AI 机器人实时聊天，支持多种主流 AI 聊天机器人。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是关于生成图片的 AI 工具的相关介绍： 文生图工具： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面用户友好，在创意设计人群中流行。您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格。 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像快速生成高质量 3D 模型。 Meshy：支持文本和图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能可通过手绘草图实时设计 3D 形象。 Sudo AI：适用于游戏领域的模型生成，可通过文本和图像生成 3D 模型。 VoxCraft：免费工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，无需专业 3D 建模技能即可操作，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于系统学习 AI 的建议： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：体验如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，探索面向中学生的教育平台，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），学习其在教育、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，尝试用 AI 技术解决生活中的实际问题，锻炼动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及相互联系，浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入钻研，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品创作作品，在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用体验，激发对 AI 潜力的认识。

AI 视频具有广泛的应用场景，主要包括以下几个方面： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）： AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感。 低成本动捕大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。 目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者： 对于科技、财经、资讯类重脚本内容的视频，可帮助解决花费大量时间寻找视频素材及视频版权问题。 实现文章高效转 PPT 并结合相关产品的能力快速转化为视频内容。 解决同一个素材在不同平台分发导致制作成本升高的问题，如通过长视频转短视频。 3. 企业客户： 对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以大幅缩减成本。 近半年来，AI 视频除传统的文生视频、图生视频能力迭代外，主要技术发展还围绕着以下方向： 1. 服务头部创作者方面，逐渐转向编辑器能力增强，强化视频细节可控性，并将剪辑、音效生成匹配等后期制作任务智能化。 2. 影视后期方向，未来可以将动捕演员的表演直接转化为虚拟角色，提高特效制作效率。 3. 专业领域，创作者未来可以快速通过草图分镜验证效果。 4. 随着实时生成能力的进一步提升，生成成本的下降，AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将会增多。 5. 在 C 端大众消费侧，看好在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力；人物识别和替换也可以衍生电商平台虚拟试衣间能力。 6. 相关产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中，可能会带来短视频平台效果模板新的爆发周期。 从交互方式来看，当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像，然后构建为视频序列。也存在直接端到端生成视频的技术，无需进行多阶段处理即可生成视频，如基于 GAN、VAE、Transformer 的方法。

AI 绘画的应用广泛且多样，主要包括以下方面： 在艺术创作中，从生成艺术作品到辅助艺术创作，改变了传统艺术的面貌，推动了传统艺术的数字化和普及化。但也引发了一系列讨论和争议，如人们对 AI 生成艺术品的接受程度、艺术家对其的复杂态度，以及对文化创意领域从业者职业安全和侵权问题的担忧。 具体的场景应用有： 广告设计，可快速生成各种创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发，用于创建游戏场景、角色形象等，提高开发效率。 影视制作，辅助生成特效场景、概念设计等。 建筑设计，帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 个体应用方面： 成为自媒体博主。 个体商户应用。 实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）。 AI 摄影。 设计接单。 AI 定制萌娃头像。 电商商品。 自媒体素材。 AI 服装预售。 AI 视频接单。 成为培训老师。 公司方面： 提升设计质量和效率。 进行 AI 绘画相关应用开发。 在 CV 方面应用算法。

以下为一些看图片识别的 AI 网站： ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试中可能存在将结构严谨的真实摄影作品误判为 AI 作图的情况，这是由于鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合常规逻辑的表现。 在判断图片是否为 AI 生成方面，我们曾在小红书、B 站等自媒体平台以真迹混同 AI 仿品的形式让大家判别，发现大家对此有近乎直觉的感受，但往往难以迅速说出判断的章程。 另外，从神经网络角度来看，如果识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库对比得出结论。但这种方法存在局限性，神经网络则专门处理未知规则的情况，其发展得益于生物学研究，在数学上提供了新方向，能处理如手写体识别等未知情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书。