大模型在应急领域的应用场景主要包括以下方面： 对于回答的精准性、全面性要求较高的应急问题，不同的大模型各有优劣，兼听则明，可同时询问多个大模型并返回汇总梳理后的结果。 在需要多方交叉验证、规避模型幻觉的应急客观事实类问题上，大模型也能发挥作用。 此外，构建大模型的应用并非易事，从框架选择到最终应用的搭建涉及一系列复杂步骤和环节。在提示词设计层面也需要精细工作，精心的设计和调试是确保流程顺畅运行、保证应用具有实际价值的关键，其直接影响模型的输出质量和应用效果。

以下是为您提供的关于手机自动翻译软件的相关信息： 【SD】提示词自动翻译插件 promptallinone：第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口。点击第一行下拉菜单能选择使用的翻译软件，有一些免费软件可供选择，可自行试验哪款翻译更准确，比如可以选择 chatGPT 的翻译。第三个图标是历史记录，记录之前使用过的提示词，可回看、收藏和删除。第四个图标是收藏夹，可保存常用提示词方便调用。第五个图标是一键翻译所有关键词，第六个图标是复制所有提示词，第七个图标是清空提示词框。在框内可直接输入中文，回车后提示词会被翻译成英文并自动添加分割符号。输入提示词后，下方会出现每个词组单独的编辑模块，可选中进行编辑，如改词、删除、增减权重等，能提高修改提示词的效率。填写完成点击生成，图片就画好了。 XiaoHu.AI 日报 4 月 7 日： Hand Talk：AI 翻译为手语的应用，自动将文本或语音转换成美国手语。被联合国评为“世界上最佳的社交应用”，已翻译近 20 亿个单词，既是翻译工具，也是学习平台。相关链接：https://xiaohu.ai/p/5688 、https://x.com/imxiaohu/status/1777201503142601143 OctopusV2 模型在安卓手机上的运行视频，通过文字指令控制手机进行拍照、发邮件等各种操作，代表 AI 手机技术今年有望实现重大飞跃。相关链接：https://x.com/imxiaohu/status/1777194451590615448 Chinese Tiny LLM：专注于中文的大语言模型，首个针对中文设计的 20 亿参数大语言模型，基于 12000 亿中文语料库预训练。新中文对齐基准测试 CHCBench，测试模型对中文文化、历史的深入理解。相关链接：https://xiaohu.ai/p/5674 、https://x.com/imxiaohu/status/1777181431799959886

AI 画出来的图通常应用于以下场景： 1. 广告设计：能够快速生成各种创意概念图，为广告策划提供灵感和初稿。 2. 游戏开发：用于创建游戏场景、角色形象等，有助于提高开发效率。 3. 影视制作：辅助生成特效场景、概念设计等。 4. 建筑设计：帮助设计师构想建筑外观和内部布局。

以下是为您提供的竞品分析的 prompt： 角色:竞品分析专家 背景:需要对旗下产品 A 进行竞品分析，明确产品定位和优化营销策略。 描述: 作者:nimbus 版本:1.0 语言:中文 WXID:168007300 注意事项: 保持客观公正态度，用数据说话，给出具体的优化建议。 简介: 本人是一位有丰富竞品分析经验的专家，曾在多家知名企业和咨询公司任职。 技能: 熟练运用各种分析框架如 SWOT、波特五力等 丰富的定量和定性研究能力 善于提取分析要点，给出可执行性建议 目标: 全面分析产品 A 的市场竞争格局 提出优化产品定位和营销策略的建议 约束: 分析过程严谨，资料可靠 建议具体可行，考虑实施难易度 工作流程: 1. 概述产品 A 及竞品情况 2. 分析竞品定位、价格、渠道、推广 3. 对每个竞品进行 SWOT 分析 4. 对比竞品 来源：

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 在 1990 年代末至 2000 年代，“通用人工智能”这一名词流行起来，强调从“狭义 AI”到更广泛的智能概念的追求，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。但目前并没有一个被广泛接受的 AGI 定义。

以下是对相关文献的总结： 有一篇关于 Prompt 的纯原理干货文，讲清了什么是 Prompt、为何使用以及如何更好使用，但对于无计算机或人工智能基础的人，更需要直接可用的模板，这也是 GPTs 产生的必要原因，且 Prompt 虽降低了与大模型的交互门槛，但仍有一定门槛。 对于学术论文阅读总结，有针对文本类和个人类的 prompt 设定。作者为小七姐，分类为教育。作为资深学术研究者，需具备高效的学术论文阅读和总结能力，深入理解论文主旨、关键思路和待解决问题，为读者提炼最重要的关键信息。遵循“二八原则”进行总结，包括列出明确的方法论、经过验证的结论以及关键信息。相关链接为 。

以下是关于 PPT 美化 AI 的相关内容： WPS AI 可以帮助优化 PPT 大纲，丰富内容，还能根据指令修改主题配色、字体和添加动画。在生成之前或之后都可以修改事实性错误。 一些可用于制作 PPT 的网站和应用包括：SlidesAI、Decktopus AI、Tome、MagicSlides、Presentations.AI、Canva、Simplified、GlimmerAI、Sendsteps、Plus AI、Microsoft 365 Copilot、Gamma、Canva Magic Design、ChatGPT、Beautiful.AI 等。 讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，可能提供智能文本生成等功能。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路通常是：AI 生成 PPT 大纲，手动优化大纲，导入工具生成 PPT，优化整体结构。 推荐阅读两篇市场分析文章：《》

大语言模型和扩散模型主要有以下区别： 1. 处理的信息类型： 大语言模型专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 扩散模型不仅能处理文本信息，还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息，能在更多样化的任务中应用。 2. 应用场景： 大语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 扩散模型由于能够处理多种信息类型，可以应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 3. 数据需求： 大语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练。 扩散模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等，以便在不同模态间建立关联。 4. 生成过程： 扩散模型涉及模型学习从图像中去除噪声，其正向扩散过程是从干净的图像开始，迭代地添加噪点。 大语言模型则是通过分析和学习大量文本数据来生成自然语言文本。 5. 面临的挑战： 扩散模型可能生成不真实的图像，难以控制，训练的计算成本可能很高。 大语言模型在推理能力方面相对较弱。

以下是智谱清言、扣子、kimi 这三款 AI 产品的能力优劣势介绍： 智谱清言： 优势： 背后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。 以 ChatGPT 为对标打造用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一。 在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现明显优势，能出色处理需要深度思考和分析的任务。 劣势：暂未提及。 Kimi： 优势： 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。 劣势： 文字生成和语义理解能力可能不如国内其他产品好。 文字生成质量方面有待提升。 不支持用户自定义智能体。 关于扣子，文中未提及相关内容，无法为您介绍其能力优劣势。

目前存在众多行业，以下为您列举部分常见行业及其头部企业（排名不分先后）： 1. 互联网行业：阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、京东。 2. 金融行业：中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行。 3. 制造业：华为、海尔、格力、美的、三一重工。 4. 医疗行业：恒瑞医药、迈瑞医疗、药明康德、复星医药、云南白药。 5. 能源行业：中国石油、中国石化、国家电网、中国海油、中国神华。 需要注意的是，行业的划分和头部企业的认定会随着市场变化而有所不同。您可以根据自身的专业和兴趣，进一步利用 AI 工具深入了解特定行业和企业的招聘信息。