以下是一些可以生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，还有一些相关的新产品，如 ChatMind，是利用 AI 自动生成思维导图的在线工具，输入问题、文章、数据即可，还能获取答案并导出图片与 Markdown 文档两种格式。其网址为：https://www.chatmind.tech/

DeepSeek 与普通的 AI 大模型相比具有以下优势： 1. 强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。 2. 以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 3. 创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。 4. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。 5. 其深度思考版本 DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量。 6. 在中国 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。

以下是一些图片生成提示词的网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便您快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供您选择，网址：

抖音内部使用的大模型包括月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言。 关于模型的特点和选择： Dify 是开源的，有直观界面和多种功能，社区活跃；Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务，其插件能力丰富、搭建效率高。 豆包的 function call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出较擅长；MiniMax 处理文字速度快；GLM 对用户提示词理解较好。模型选用需根据习惯、响应速度、生成质量、调用费用等综合考虑，且各模型在不断迭代。 需要注意的是，以上回答由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在论文写作中，以下是一些常用的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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，方便进行数据分析和可视化。 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。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能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，简化论文编写。 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，对于帮助学生做好组会准备，Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版方面，一些流行的工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等更适用。

AGI 指通用人工智能，是一种能够像人类一样执行各种智能任务的人工智能。 AIGC 是人工智能生成内容的缩写，在公众传播层面，最初指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字生成（如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业人士或机构生成内容）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容，内容丰富多样，反映用户真实想法和创意，适用于互动性强的平台。PGC 由专业团队或机构根据特定标准和流程创作高质量内容，适用于需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。

DeepSeek 相比普通的 AI 大模型具有以下优势： 1. 强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。 2. 以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 3. 创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。 4. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。 5. 在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。在推理过程中，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，模拟人类的深度思考。

以下是与 Deepseek 高效对话的五个黄金法则： 1. 像教实习生：别指望它读心术，要给明确“操作手册”。 亮身份（就像相亲自我介绍）：说清角色（新人/专家）、处境（紧急任务/长期规划）、特殊需求（老板的喜好/公司制度）。例如，错误示范是“帮我写个方案”，正确示范是“我是刚入职的行政专员，要给 50 人团队策划元旦团建，预算人均 200 元”。 派任务（像教小朋友做家务）：明确要做什么、范围多大、重点在哪、要几个结果。例如，错误示范是“分析下市场”，正确示范是“请对比蜜雪冰城和茶百道最近 3 个月的新品策略，找出年轻人最爱的 3 个创新点”。 立规矩（像点菜提要求）：包括时间限制、资源条件、雷区预警、特殊偏好。例如，请 AI 当健身教练，正确示范是“我是 996 上班族，每天最多锻炼 30 分钟，家里只有瑜伽垫，帮我制定减脂计划，不要深蹲伤膝盖”。 定格式（像下单选规格）：根据需求选择文档类（PPT 页数、报告部分）、数据类（表格或图表）、创意类（小红书风格或知乎体）等格式。例如，做会议纪要，正确示范是“用表格呈现，左边列讨论主题，右边分决策事项/负责人/截止时间三栏，最后用红色标出待确认事项”。 2. 像拼乐高：复杂任务拆成小模块，逐个击破。 3. 像打乒乓球：有来有往多回合，好答案都是改出来的。 4. 下次和 AI 对话前，先花 30 秒填这个 checklist： 我说清自己身份了吗？ 任务目标够具体吗？ 特殊要求列全了吗？ 要什么格式交代了吗？ 留好修改的余地了吗？ 5. 一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 是项目最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 掌握这套方法，您会突然发现：原来 AI 这么听话！从此刻开始，告别无效对话，让您的每个问题都换来实实在在的干货。

以下是关于 AI 实践的相关内容： 社区 AI 讲师招募 招募要求： 具有丰富的企业端 AI 实践经验，涵盖以下场景之一或多个： AI 生成爆款内容，如借助 AI 分析挖掘同品类爆款，利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等。 公域阵地场景，基于视频号、抖音、小红书、公众号等平台搭建企业营销推广能力，包括矩阵号和 IP 号，通过短视频、直播等方式获取 leads，涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 私域阵地场景，如朋友圈、小红书、社群、个人 IP 的获客转化，使用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复。 服务自动化工具，包括数据监控和预警、流程优化、自动运营等。 快速搭建数据分析看板。 跨境电商场景，如 tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播（数字人直播）等。 具备良好的表达能力，能清晰阐述技术和业务方面的沉淀。 招募流程：感兴趣的小伙伴提交个人简历（包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验，以及 AI 企业端的案例），填写问卷，预约电话面谈，面谈通过后进行公开课试讲。 陈财猫：如何用 AI 写出比人更好的文字？ AI+内容创作是现阶段的优质赛道，具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且发展上限高。 AI 写作的实践成果包括营销、小说和短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，推出小财鼠程序版 agent。 好文字能引发人的生理共鸣与情绪，AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣从而写出好文字。 用 AI 写出好文字的方法：选择合适的模型，评估模型的文风、语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 对 AI 创作的看法：AI 创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂；有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活或自身是受害者，作者期望 AI 能力进一步提升以改变每个人的生活。 熊猫 Jay：用 AI+思维模型探索问题的全新解答 案例实践：利用 AI+六顶思考帽做个人 IP 定位。 推荐使用 GPT4，效果更稳定，内容质量更高。包括初始化提示词、回答每顶帽子对应的问题，最终得到答案和建议。 文心 4.0 同样包括初始化提示词、回答每顶帽子对应的问题，并得到答案和建议。 小结：该案例借助六顶思考帽提供不同思考维度，引导全面思考问题。当把思考后的信息输入给 AI 后，能总结出满意的答案和建议。开头提到人的惰性问题，借助 AI 可以更全面剖析个人决策或团队会议中的问题，找到更正确的决策方式。之后，大家可用六顶思考帽+AI 解决困扰自己的问题，无论是个人决策还是团队讨论。

以下是关于 fp8 混合模型的相关信息： 在 ComfyUI FLUX 模型的安装部署方面： 模型：FLUX.1 有多种版本可选，如 dev 版。显卡较好可用 fp16，显卡不足可选 fp8。下载后的模型文件应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，可在“UNET 加载器”节点中将 weight_dtype 设置为 fp8，能降低显存使用量但可能稍降质量，默认的 weight_type 显存使用较大。 CLIP：t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 应放在 ComfyUI/models/clip/文件夹中，也可使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率，若内存超过 32GB 建议使用 fp16。 Vae：下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 关于 T5（/t5xxl_fp16.safetensors）的 clip，原本有输入输出，可能会导致提示词被吞，短提示效果差，训练 flux 或 sd3 时应尽量用长提示词或自然语言。 在 LLM 模型量化世界观中： FP8 量化：在做 allreduce 之前，会得到各个卡的梯度和对应的系数，选择最小系数进行重新归一化，最后做 FP8 的 allreduce，最终系数为 N·s_g。 FP8 优化器：在 BF16 混合精度训练中，优化器一般选用 Adam，包含 master weight 和一阶、二阶统计量。在 FP8 训练场景中，master weight 需高精度，gradient 可用 FP8 分布式通信方式存储，Adam 中的一阶统计量用 FP8，二阶统计量用 FP16。 FP8 分布式策略：分布式策略包括常见的 4D 并行，即 DP/TP/PP 和 SP，其中 DP 和 PP 在 FP8 下与原来的混合精度方案无差别，TP 和 SP 有所不同。 此外，在宝玉日报 1 月 27 日的内容中，也有关于 DeepSeek 的研究和思考涉及到 FP8 混合精度训练的相关讨论。