在 Coze 中调用插件并非能 100% 保证成功，以下是一些相关信息： Coze 的工作流中，节点是基本单元，插件节点可用于扩展大语言模型本身的限制，实现特定功能，如抓取网页内容。 加入智能体后，会有调用次数的统计。 即使是官方插件也可能存在不稳定的情况，需要自行尝试找到适合当前场景的插件。 例如在微信图片助手的打造中，有以下操作： 任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等任务与相应插件存在对应关系，已在 Coze 插件商店上架，搜索关联即可。 配置插件时，需准备好 Glif 的 Token，在 Coze 中编辑参数选项填入 Token 并保存，同时关闭对大模型的可见按钮。 通过已有服务 api 创建插件时： 进入 Coze 个人空间选择插件，新建并命名，填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址，配置输出参数，测试后发布。 手捏插件后可创建 bot 并接入插件，在 prompt 中要求调用插件。 需要注意的是，Coze 调用插件有一定随机性，对输入输出内容会有过滤，如果多次尝试不成功，可优化提示词使其更准确识别输入意图，且不要使用违规字词和图片内容。

要 100% 调用 Coze 的工作流或插件，您可以参考以下内容： 实现工作流方面： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 搭建流程时，主要步骤包括上传图片（将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用），以及将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件（若市场中有可直接使用）。 Coze 简介： 插件：Coze 提供丰富的插件选项，允许通过 API 连接集成各种平台和服务，扩展 Bot 功能，可轻松调用或创建定制插件。 工作流：是强大的工具，用于设计和实施复杂的功能逻辑，通过拖拽不同任务节点构建多步骤任务，提高 Bot 处理任务效率。 图像流：提供可视化操作界面，允许灵活添加处理节点，设计图像处理流程。 触发器：允许 Bot 在设定的特定时间或发生特定事件时自动执行任务，是自动化处理的关键组件。 知识库：使您能够添加和利用本地或在线的文本内容和数据表，支持 Bot 提供更准确和实用的回答。 变量：帮助 Bot 存储用户的个人信息，如语言偏好，使回复更加个性化和精准。 数据库：提供简单高效的方式管理和操作结构化数据，支持自然语言的数据插入和查询，还支持多用户模式，提供灵活读写权限控制。 长期记忆：使 Bot 能够形成对用户的个人记忆，基于这些记忆提供个性化回复，提升用户体验。 卡片：允许自定义 Bot 生成内容的格式，以卡片形式展示，增强交互体验。 大模型：通过人设与回复逻辑中的一系列设定，编排 Bot 的具体执行任务和执行逻辑。 此外，判断任务/Prompt 是否需要拆解为工作流时，通常先从当前性能最强的 LLM 着手，用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性，再根据实际情况逐步拆解子任务。对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可预见需要拆解为工作流。鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力时，必然需要通过工作流来调用相应的插件。

以下是一些免费的文生图模型： 1. Kolors：这是最近开源的文生图模型，具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。技术细节可参考其技术报告。它支持 Diffusers、ModelScope、ComfyUI 等。 相关链接： 权重和推理代码：https://github.com/KwaiKolors/Kolors/blob/master/ipadapter 使用方式（Diffusers）：https://huggingface.co/KwaiKolors/Kolorsdiffusers 或 https://github.com/KwaiKolors/Kolors/blob/master/README_CN.mdusingwithdiffusers ModelScope：https://modelscope.cn/models/KwaiKolors/Kolors ComfyUI：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUImanualinstallwindowslinux 2. Comfyui SD 学社相关模型： 黏土头像相关 lora 下载地址： CLAYMATE 黏土 lora：https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248 迪福森博士的黏土动画风格：https://civitai.com/models/181962/doctordiffusionsclaymationstylelora Clay style：https://civitai.com/models/121119/claystyle 大模型下载地址迪士尼真实卡通混合：https://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix

以下为您介绍一些生成证件照的工具： 1. 有一个能将上传照片生成白底、蓝底和红底的证件照生成工具。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具，其中包括（在保留前景的同时删除背景，价格 2 积分）。 此外，还有悠船工具，其基础使用教程如下： 进入官网，可以选择桌面端下载和浏览器使用。若选择浏览器使用，第一次使用需注册，选择企业用户注册，输入对应名称和手机号即可注册成功（目前不需要填写企业信息），注册完成后进入具体操作页面。 基础操作：点击开始想象按钮，粘贴生成的提示词，回车后耐心等待几十秒可生成 4 张图片，可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整：风格化数字越大越艺术；怪异化数字越大越奇怪；多样化数字越大结果越意想不到。建议新手一开始不用怪异和多样化。模式默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好；版本默认最高 V6，二次元可选 NIJI。生成图片速度默认快速，越快对支付套餐要求越高。 图片详情：左侧是提示词，右上可下载对应图片，可进行参数调整，任何点击都会重新生成图片，免费用户可能会提示超出套餐。

目前暂时没有直接将中文 Word 文档转化为英文 Word 文档的通用 AI 工具。但有一些在线翻译平台和软件可以帮助您实现这个需求，例如谷歌翻译、百度翻译等。您可以将中文 Word 中的内容复制粘贴到这些翻译工具中进行翻译，然后再整理到新的 Word 文档中。

在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： 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。 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，助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： 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，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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：检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具方面： 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 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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，适用于商业和技术文档。 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。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑以下工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 选择工具时应根据具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 受欢迎；一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

AI 在初中数学教学中可以提供以下帮助： 1. 学情分析与作业测评： 基于平台数据进行学情智能分析，了解学生的学习情况。 利用 AI 工具生成作业题目，并辅助优化题目质量与难度。 实现主观题 AI 辅助批改，以及人机协同批改的优化策略与实践。 2. 教学内容创新： 以巴以冲突等时事为例，借助 AI 围绕其出相关的数学题。 将泰坦尼克号的史料借助 AI 变成数学课的教案，让学生从生活中学习数学，并融合地理、人文、历史、安全等多学科知识。 3. 教学方法优化： 老师可以将复杂的教学任务拆分成科学合理的步骤，让 AI 基于每个步骤的结果进行预测和辅助，提升教学效果。 让智谱清言出 20 道选择题，配上参考答案和解析，从中挑选可用的题目。 4. 个性化学习： 利用自适应学习系统，如 Khan Academy，为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 借助虚拟教学助手，如 Socratic，为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 此外，还可以参考一些相关的应用，如 Photomath 指导学生解决数学问题。

生成图的方法有多种，以下为您介绍几种常见的方式： 1. ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频： 生成图片：提示词告诉 flux 去生成一张技术草图，如 CAD 等。 绘制视频：在 runway 里面，使用提示词，从空白页面开始逐行创建，并把生成的图片作为尾帧。 草图上色：使用 flux 的 controlNet，depth 固定，注意控制版本和权重。 生成上色后的视频。 2. MJ 应用篇快速给 PPT 配图： 复制图像链接：首先复制图片网址，然后打开 discord，在聊天栏输入/imagine prompt。 复制提示词：回到官网复制图像的提示词，再回 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面并空一格。 生成图像：输入命令等待生成，效果不理想可多反复生成几次。之后可改变比例和镜头拉远，检查构图。 3. 景淮：制作个人日历 GPTs Action 实战： Dalle3 做图：设定喜欢的图片风格，如极简风格插画，根据示例提示词修改后生成图片。 基本日历制作：使用 GPT 生成图片，方便定位对应数字的坐标和位置，包括创建表格、增加星期文字、增加标题以及计算日历中每天位置的坐标等步骤。

以下是关于 AI 抠图的相关信息： 可以直接抠图，也可以安装 PS 里的进行操作。图片上传即可抠图，可用于做一些素材，如叶子飘落、战斗时石头等素材，辅助做一些氛围动画。 有一键抠图的方式，省时省力。操作指引为点击智能抠图卡片，上传需要抠出主体物的图片。 可以使用 Iphone 手机自带的抠图功能、美图秀秀或者在网上找一些网站，如 https://www.remove.bg/zh ，直接上传图片即可。 目前有很多可以自动抠图的软件，无需像以前用 PS 一点一点抠图。

训练 AI 通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：在孩子学习前整理资料，AI 研究人员也需要清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员为 AI 模型设计“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构，擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，这个过程称为“训练”。模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再经过学徒实践，面对面学习获取教科书中未明确的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程开始，药物设计科学家经过多年学习和指导工作，这种方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。 在 AIGC 中，训练是指通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。