以下是一些适合做大学工科 PPT 的 AI 软件： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，可提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可帮助完成 PPT 制作。 3. Tome 和 Beautiful.ai：协助创建演示文稿。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐阅读以下市场分析文章： 1. 《》 2. 《》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的 AI PPT 工具，以提高工作效率和演示效果。

百川大模型在国内的表现较为出色。 百川智能于 6 月 15 日开源 Baichuan1、9 月 6 日开源 Baichuan2，10 月 31 日发布 Baichuan2192K，是中文开源模型的主导力量。 Baichuan213BChat 在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一，其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型，生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。但在计算和代码能力上有一定优化空间。综合来看，在同等量级开源模型中非常有竞争力。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告中，虽然与国外顶尖模型仍有差距，但过去 1 年国内大模型已有长足进步，百川大模型也是表现较好的模型之一。 百川大模型可应用的场景相对广泛且可以私有化部署，重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景。同时，它可以部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，也可部署在低算力终端处理基础智能任务。 8 月正式上线的国内大模型中，百川智能的百川大模型位列其中，其网址为：https://www.baichuanai.com/

以下是一些类似 Perplexity 的 AI 工具： 1. ChatGPT Plus：用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Bing Copilot：作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动。 3. You.com 和 Neeva AI：搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 此外，在移动设备上，美图秀秀（https://apps.apple.com/us/app/meituphotoeditoraiart/id416048305）、SNOW（https://apps.apple.com/us/app/snowaiprofile/id1022267439）和 Adobe Express（https://apps.apple.com/us/app/adobeexpressaiphotovideo/id1051937863）也是相关的应用。Perplexity AI 是一款人工智能教育应用程序，可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用，其创始人曾在 Google AI 工作，于 2022 年 8 月创立该公司。它专注于提供简明、实时和准确的查询答案，并引用来源，在访问时长方面略胜于 ChatGPT，用户参与度很高。

以下是一些可用于英语作文批改的 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 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，可帮助用户在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，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 此外，在英语学习方面，还可以利用以下 AI 工具和方式： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：如 Duolingo 利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 关于 Rewriteit AI： 优势：提供了一个简单且强大的工具，可以帮助用户改进写作技巧并更有效地沟通。 局限：由于使用 AI 技术，可能无法完美处理特定领域或特定类型的写作内容。 注意事项：在使用 Rewriteit AI 进行改写时，用户应该审查和修正结果，以确保符合自己的意图和风格。

以下是为新手提供的学习 AI 的方法： 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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 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。 6. 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。 7. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要注意的是，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。

目前常见的设计有机化学分子的软件有 Gaussian、Schrödinger、ChemDraw 等。Gaussian 是一款功能强大的量子化学计算软件；Schrödinger 提供了一系列用于药物设计和分子模拟的工具；ChemDraw 则常用于绘制和编辑化学结构。

MoE（Mixture of Experts）架构是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大的、复杂的任务拆分成多个小的、简单的任务，并让不同的专家网络负责处理不同的任务。 MoE 架构的实现通常需要以下几个步骤： 1. 定义专家网络：首先需要定义多个专家网络，每个专家网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据对每个专家网络进行训练，以获得每个专家网络的权重和参数。 3. 分配数据：在训练过程中，需要将输入数据分配给不同的专家网络进行处理。分配数据的方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：将每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终的输出结果。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，以获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都有广泛的应用。它可以提高模型的灵活性和可扩展性，同时也可以减少模型的参数量和计算量，从而提高模型的效率和泛化能力。

目前在设计新的化合物分子方面，常用的软件有 Schrödinger、MOE（Molecular Operating Environment）、Gaussian 等。这些软件具有强大的功能和算法，能够帮助科研人员和相关专业人士进行化合物分子的设计和模拟。

Coscientist 是一个用于自动化化学研究的人工智能系统，其工作流程如下： 1. 文献搜索：当被问及能否合成某个分子 A 时，Coscientist 首先会在互联网上搜索相关的合成路线。 2. 协议选择：接着，根据搜索结果制定实验协议。 3. 翻译成代码：然后，将实验协议写成代码，以指导自动化实验设备。 4. 实验：最后，机器人根据代码执行实验任务。 这个过程是可迭代的，意味着 Coscientist 可以根据实验结果调整协议，以改进实验并实现预期目标。该系统利用大型语言模型来规划和实施化学任务，展示了人工智能在化学研究中的应用潜力。其价值在于能够提高化学研究的效率和创新性。

Coscientist 是一个用于自动化化学研究的人工智能系统，其工作流程如下： 1. 文献搜索：当被问及能否合成某个分子 A 时，Coscientist 首先会在互联网上搜索相关的合成路线。 2. 协议选择：接着，根据搜索结果制定实验协议。 3. 翻译成代码：然后，将实验协议写成代码，以指导自动化实验设备。 4. 实验：最后，机器人根据代码执行实验任务。 这个过程是可迭代的，意味着 Coscientist 可以根据实验结果调整协议，以改进实验并实现预期目标。该系统利用大型语言模型来规划和实施化学任务，展示了人工智能在化学研究中的应用潜力。您可以通过以下论文获取更详细的信息：https://www.nature.com/articles/s41586023067920