以下是一些教育和 AI 结合的产品： 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等，它们提供实时交流并对发音或措辞给予反馈。 数学学习方面：Photomath、Mathly 等应用指导学生解决数学问题。 写作辅助方面：Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 内容创作方面：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 播客笔记方面：有学习用 AI 做播客笔记的相关产品。 组会准备方面：有帮助学生做好组会准备的产品。 调研方面：如做调研用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告、用 ChatGPT 做调研等。 书籍推荐方面：有推荐三本神经科学书籍的相关内容。 教师赋能方面：有 AI 赋能教师全场景的相关产品。 化学研究方面：有使用大型语言模型进行自主化学研究的相关内容。

提示词的规范写法如下： 1. 按照想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角逗号“,”分隔。例如：“masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer”。一般来说，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的。大致顺序为：（画面质量提示词）、（画面主题内容）（风格）、（相关艺术家）、（其他细节）。 2. 每个词语在模型中的自带权重可能不同。模型训练集中较多出现的关键词，输入一个词可能就极大影响画面；反之，输入多个相关词汇可能影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词应具有特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 3. 可以使用括号人工修改提示词的权重，例如：“”字符。 写提示词（prompt）是关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是编写 prompt 的一些建议： 1. 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。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在 prompt 中提供。 3. 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中指明。 5. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：简洁明了，过多信息可能使模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt，可能需多次迭代。

以下是一些可以根据论文内容生成 PPT 的 AI 网站： Kimi.ai：可以将思维导图图片转成 PPT。 tome、gamma：配图可由 GenAI 根据页面内容生成。 付费工具百度文库：可以自定义格式模板，实现格式自动调整。 AI 辅助生成 PPT 的原理和作用通常包括： 1. 减轻排版工作的压力。 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表。 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 在特定的场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT。 其流程一般为： 1. 用户输入。 2. AI 输出。 3. 排版。网站往往提供了各种形状和样式，把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版。

意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如，在一个客服场景中，用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习，模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题，以及相应的准确回答。 总的来说，意图训练更注重对用户目的的分类和理解，而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。

意图和 FAQ 最明显的区别在于：意图通常指的是用户行为背后的目的或期望，它更侧重于理解用户的深层需求和动机。而 FAQ（常见问题解答）则是预先准备好的一系列常见问题及其对应的标准答案，主要用于快速回答用户可能提出的一般性问题。 总的来说，意图关注的是挖掘用户潜在的想法和目标，FAQ 则是针对常见问题提供现成的解答。

AI 大模型是一个复杂的体系，具有以下特点和组成部分： 1. 整体架构： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集，是企业根据自身特性维护的垂域数据。 模型层：包含 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。 2. 运作原理：以 LLm 为例，大模型在回复时是一个字一个字地推理生成内容，类似于输入法的输入联想逻辑。但存在计算量和干扰信息的问题，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 3. 带来的变革：大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。NLU 是通过规则、分词策略等训练而成，运作逻辑可观测，具有 ifelse 式逻辑性；大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 层面。此次 AI 变革量级可能与移动互联网同级，甚至可能达到蒸汽机出现的级别。

以下是一些通用且高级的提示词相关信息： 提示词是一段简短的文本短语，用于让机器人解释并生成图像。 基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号，应使用简单简短的句子描述想要看到的内容，避免长长的请求列表。 高级提示可以包括一个或多个图像 URL（如：https://docs.midjourney.com/imageprompts）、多个文本短语（如：https://docs.midjourney.com/multiprompts）以及一个或多个参数（如：https://docs.midjourney.com/parameterlist）。 图像 URL 始终出现在提示的前面，以影响最终结果的样式和内容。 提示文字是对希望生成的图像的文本描述，精心编写有助于生成令人惊叹的图像。 参数可以改变图像的生成方式，如纵横比、模型、放大器等，位于提示符末尾。

以下是两种使用 AI 工具生成 PPT 的方法： 方法一： 工具：闪击 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 步骤： 选择模版。 输入大纲和要点，若语法有偏差可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650，将准备的大纲转换成适配闪击的语法。 生成 PPT，点击文本转 PPT 并在提示框中选择确定。 在线编辑。 导出，但有一些限制，PPT 需要会员才能导出。 方法二： 工具：WPS AI 流程： 让 GPT4 生成 PPT 大纲。 将大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。 另外还有 Process ON 工具： 网址：https://www.processon.com/ 步骤： 输入大纲和要点，有两种方式： 导入大纲和要点，包括手动复制（较耗时间）和导入方式（将大纲内容复制到本地 txt 文件并改为.md 后缀，用 Xmind 软件导入 md 文件，再在 Process ON 中导入 Xmind 文件）。 输入主题自动生成大纲和要求，新增思维导图，输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT，点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版再点击下载。若喜欢使用 Process ON 且没有会员，可在某宝买个一天会员。

以下是一些可以用于搭建微信小程序的 AI 相关工具和方法： 1. 通过 Zion 可以以 API 形式链接并搭建，相关教程可参考： 自定义配置方面，变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。支付相关可参考： Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建预计 2025 上线。 2. Coze 变现模板正在全新升级，微信小程序变现模版正在开发中，12 月将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建，可参考 API 形式。同时有△AI 变现的小程序端案例。

以下是一些能在浏览器端运行的 AI 代码工具： 1. Bolt․new：这是一款终极写代码工具，AI 能帮您自动写代码、自动运行并自动部署，全部在浏览器中完成。您只需撰写简单提示，它就能自动编写代码，并支持一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。它依托于 WebContainers 技术，支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js。但需注意，该功能处于 alpha 测试阶段，可能会有问题，目前仅支持小到中型仓库，且不支持分叉或提交。您可以通过在 GitHub URL 前添加 2. 对于处理文档和数据： 对于数据（以及您对代码的任何奇思妙想）：代码解释器。 对于大型文档或同时处理多个文档：Claude 2。 对于较小的文档和网页：Bing 侧边栏（Edge 浏览器的一部分，可以“查看”浏览器中的内容，让 Bing 处理该信息，尽管上下文窗口的大小有限）。