提供prompt和微调相关的参考资料

以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容： 对于儿童故事读物，通常需要具备以下特点： 1. 语言简单易懂，使用简洁的语言和短句子，便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力，充满奇幻和想象，带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界，激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义，常包含道德教训或生活启示，帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色，包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等，以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言，增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性，许多儿童故事设计为互动式，鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构，故事情节简单明了，有清晰的开始、发展和结局，方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画，增强视觉吸引力，帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时，需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt，例如生成「漫画小书虫📚🐛」的相关故事，并按照格式返回文本内容，以方便后续对数据解析、配图。 此外，小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt，原始设计思路包括： 1. 作为家长，获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后，设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务，包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中，提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本，通常以问题或指示的形式出现，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。

Prompt 是您给 AI（如 Claude）的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如：“Why is the sky blue?” 它是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持的语言为英语，emoji 也可以用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，改变 tag 权重有两种写法，还可以进行 tag 的步数控制。此外，prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，然后后续对话会按照这个设定展开，还能在 prompt 的设定中要求模型按照一定的思路逻辑回答，如思维链（cot），也能让模型按照特定格式（如 json）输出，将模型变成输出器。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过两种写法设置权重。 ：数值从 0.1 到 100，默认状态是 1，低于 1 就是减弱，大于 1 就是加强。 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。 本文阅读时长大约 30 分钟，建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。如果有地方觉得写得不够清晰，请在评论区激情发言，或者添加微信 designurlife1st 直接沟通（记得备注来意：ai 绘图交流）。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。它类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。Prompt 在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重： ：数值从 0.1 到 100，默认状态是 1，低于 1 就是减弱，大于 1 就是加强。 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。 本文阅读时长大约 30 分钟，建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。如果有地方觉得写得不够清晰，请在评论区激情发言，或者添加微信 designurlife1st 直接沟通（记得备注来意：ai 绘图交流）。

以下是关于 prompt 教程的详细内容： 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述描述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 Prompt 的专场教程 基础篇： 什么是 prompt（提示词）：一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言：支持英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。 建议打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。如果有地方觉得写得不够清晰，请在评论区激情发言，或者添加微信 designurlife1st 直接沟通（记得备注来意：ai 绘图交流）。本文阅读时长大约 30 分钟。

以下是关于模型微调的知识： 介绍：微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练更多示例改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后，无需在提示中提供示例，可节省成本并降低延迟。在高层次上，微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调：微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据，无需从头开始。 微调的概念和意义：在人工智能领域，通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调，通过在特定领域数据上训练，优化所有层参数，提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发：除了调用 ChatGPT 之外，还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中，程序读取结构化数据，如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数（如温度 Temperature 等）来让 ChatGPT 保持稳定输出。

做大模型的云端部署与微调，主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式： 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源： 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础： 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练： 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型： 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护： 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 例如，对于 SDXL 的大模型，本地部署时要注意模型分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型，需将其放入对应文件夹，并在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。而对于 Llama3 的部署和微调，实操分两部分，包括本地部署并通过 webdemo 对话，以及使用特定数据集进行微调，具体流程为购买服务器、安装代码环境、下载通用模型和数据集、挑选微调框架、编写微调程序和验证结果。 总的来说，部署和微调大模型需要综合考虑多方面因素，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

使用主模型及微调模型进行图像生成的过程通常包括以下步骤： 1. 对于像 Video LDM 这样的模型，首先训练一个 LDM（隐扩散模型）图像生成器。 2. 以 OpenAI 的文本到图像模型为例，在大量由图像和描述图像的文本组成的数据集上进行训练。训练时，先将字符串用分词器分解为离散的 token，通过最大化似然函数构建文本语言模型，然后对图像进行调整将其转换为描述生成器。 3. 为改进在图像生成数据集上的描述效果，对描述生成器进行微调。例如，OpenAI 构建小规模描述数据集来描述图像主对象，诱导模型偏向于描述主对象，此为“短合成描述”；或者创建更长、更丰富的文本数据集来描述图像内容。 4. 对于视频生成，如 Video LDM 向解码器添加额外的时间层，并使用用 3D 卷积构建的逐块时间判别器在视频数据上进行微调，同时编码器保持不变，以实现时间上一致的重建。类似于 Video LDM，Stable Video Diffusion（SVD）也是基于 LDM，在每一个空间卷积和注意力层之后插入时间层，并在整个模型层面上执行微调。 5. 在视频生成的微调过程中，长度为 T 的输入序列会被解释成用于基础图像模型的一批图像，然后再调整为用于时间层的视频格式。其中有 skip 连接通过学习到的融合参数导向时间层输出和空间输出的组合。在实践中，实现的时间混合层有时间注意力和基于 3D 卷积的残差模块等。但 LDM 的预训练自动编码器存在只能看见图像、永远看不见视频的问题，直接用于生成视频会产生闪动伪影和时间一致性差的情况，所以需要进行上述微调操作。

以下是为您推荐的国内可以通过对话微调的预训练模型相关信息： 为优化 Llama2 的中文能力，可使用以下数据： 网络数据：互联网上公开的网络数据，包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 ：中文 Wikipedia 的数据。 ：中文悟道开源的 200G 数据。 ：Clue 开放的中文预训练数据，经过清洗后的高质量中文长文本数据。 竞赛数据集：近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集，约 150 个。 ：MNBVC 中清洗出来的部分数据集。 社区提供预训练版本 Atom7B 和基于 Atom7B 进行对话微调的模型参数供开放下载，关于模型的进展详见社区官网 https://llama.family。 另外，关于会话补全（Chat completions）： gpt3.5turbo 和 textdavinci003 两个模型能力相似，但前者价格只是后者的十分之一，在大部分情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。 gpt3.5turbo 模型不支持微调。从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。有关如何使用微调模型的更多细节，请参阅微调指南。 从 2023 年 3 月 1 日起，OpenAI 会将您通过 API 发送的数据保留 30 天但不会使用这些数据来提升模型。 关于安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent（国内版）： 目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数可根据业务需求决定。 在 Bot 编排页面的“技能”区域，可为 Bot 配置所需技能。不懂插件时，可选择区域右上角的“优化”按钮让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，可测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。

以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息： 会话补全（Chat completions）： GPT3.5 系列中，gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力，但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一，在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过，gpt3.5turbo 不支持微调，从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调（Finetuning）： 案例研究： 客户支持聊天机器人：通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息，可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题，建议审查对话样本确保代理消息质量，可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述：将输入数据转换为自然语言很重要，确保完成基于所提供描述，若常查阅外部内容，自动添加此类内容可提高性能，若描述基于图像，提取图像文本描述可能有帮助。 模型（Models）： GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码，其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo，建议使用它而非其他 GPT3.5 模型，因其成本更低。 gpt3.5turbo：功能强大，针对聊天优化，成本低，会使用最新模型迭代更新，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301：2023 年 3 月 1 日的快照，不会更新，仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003：能完成任何语言任务，支持文本中插入补全，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002：与 textdavinci003 类似，使用监督微调而非强化学习训练，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002：针对代码完成任务优化，最大 Token 数 8001，训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意，OpenAI 模型具有不确定性，相同输入可能产生不同输出，将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性，但可能仍有少量可变性。

大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：完成就业指导后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词等，具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面： macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ，首先编译，利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译，然后去下载模型，还提供了 WebUI，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似，用 make 命令编译，去指定地址下载量化好的模型，转换音频，目前只接受 wav 格式，可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作，目标是把微信聊天记录导出，用其微调模型，最终接入微信替你回复消息。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下是一些与英语学习相关的 AI 软件： 对于一般的英语学习： Grammarly：智能写作助手，可进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 Call Annie：通过语音识别进行口语练习和发音纠正，提供实时反馈。 Duolingo：自适应学习平台，量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 ChatGPT：智能对话机器人，用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力。 对于 4 岁儿童练习英语口语： LingoDeer：通过游戏和互动活动教学，有家长仪表板可跟踪进度和设置目标。 Busuu：提供多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能可与亲友一起学习。 Rosetta Stone：采用沉浸式教学，有语音识别功能辅助发音练习。 Duolingo：免费的语言学习应用，游戏化学习方式保持孩子参与度。 对于想求职外企提升口语： Speak：AI 英语学习 APP，提供全面实时反馈和个性化学习体验。 Duolingo：游戏化学习平台，有口语练习功能。 Call Annie：可进行视频或语音英语对话，模拟真人交流。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人交流，同时定期复习和持续实践以提高口语能力。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于 AI 小白的进阶学习，您可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您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。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、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。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，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，简化论文编写。 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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，以下工具可供考虑： 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。 Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面，以下工具较为流行： Grammarly：不仅检查语法拼写，还有排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些和虚拟 AI 伴侣相关的产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可以与数百个 AI 驱动的角色进行信息交流，包括名人、动漫角色等。用户还可以创建自己的角色，并赋予其描述、图像、个性，甚至更高级的特性。 2. Replika：这是一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可以设计理想的伴侣，随着时间的推移，关系会有所发展。它会存储记忆，以便在未来的对话中参考，甚至可以发送照片。 3. Talkie：这是一款主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用。其中设计有大量的 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 都带有自己的剧情体系，在与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. Chai：专门用于与机器人聊天的应用程序。 5. Janitor AI：用于与机器人聊天的应用程序。 6. Chub AI：用于与机器人聊天的应用程序。 7. Charstar：用于与机器人聊天的应用程序。 8. SpicyChat：用于与机器人聊天的应用程序。 每个产品都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的产品。

以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。