通过AIGC编程制作玩具

目前尚未有专门用于自动降低文章 AIGC 率的中文工具。但您可以通过人工修改、调整表述方式、增加独特的观点和内容等方法来降低文章的 AIGC 特征。

以下是一些能够自动检测并降低文章 AIGC 率的工具： 1. Turnitin： 功能：是广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络以查找相似或重复的内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进的算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

要降低文章的 AIGC 率，可以从以下几个方面入手： 1. 注重个人创作和思考：在写作过程中，充分发挥自己的知识、经验和创造力，减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 深入研究和理解主题：通过广泛阅读相关资料，深入了解文章主题，从而能够以独特的视角和观点进行阐述。 3. 独特的表达风格：培养自己独特的语言表达风格，包括词汇运用、句式结构等，使文章具有鲜明的个人特色。 4. 增加细节和实例：通过详细描述具体的案例、经历或数据，丰富文章内容，使其更具真实性和可信度。 5. 人工审核和修改：在完成初稿后，仔细检查和修改，确保文章的逻辑、语言和内容均符合个人的创作思路。 此外，在学术研究和写作中，还可以使用一些 AIGC 论文检测网站和工具来辅助判断文章中是否存在 AI 生成的内容，例如： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文后，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

以下是一些免费的 AIGC 检测网站： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，能识别文本是否由 AI 生成。使用方法是将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，在学术研究和写作中，还有一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具： 1. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

以下是关于 Deepseek 降低论文 AIGC 率的一些指令和方法： 1. 模糊指令优化： 对于宽泛需求，可添加维度约束，例如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”。 对于主观表述，可量化标准，比如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容。 特征强化：请加强第三段的技术细节描述。 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分。 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 3. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 4. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 5. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 此外，还有一些相关的提示词方法论，如文风转换矩阵、领域穿透技术、场景化实战策略、效能增强技巧、特殊场景解决方案等，可能对您降低论文 AIGC 率也有所帮助。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 其中，SD 是 Stable Diffusion 的简称。是它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 aigc（心想事成的魔法施与）。

以下是关于 AI 编程的相关内容： Trae 国内版 Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具，可让用户通过自然语言编写出网页、软件。它具有以下特性： 1. 对国内用户友好，有中国官网、中文界面、国内模型，稳定且快速。 2. 使用完全免费，无需折腾会员，下载后可直接使用，支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件，写完代码一键运行，所见即所得。 新手入门 AI 编程的建议 1. 打通学习与反馈循环，从验证环境、建立信心、理解基本概念开始，实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）。 3. 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 5. 遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 1. 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 2. 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块，便于 AI 高效处理。 3. 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 4. 具备调试能力，快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。 Trae 国内版的网址为：Trae.com.cn ，或点击文末【阅读原文】直接访问。

以下是关于如何用 AI 编程的相关内容： Trae 编程助手 Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，具有以下特点和功能： 1. 提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，通过自然语言对话实现代码编写。 2. 除传统 IDE 功能外，还具备智能问答、实时代码建议、代码片段生成和从 0 到 1 开发项目等功能。 3. 下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 4. 使用方法： 安装：下载完成后按界面提示安装。 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，若无账号需先注册。登录时可能因地区限制需开启科学上网，登录成功后可关闭，再点击中间大按钮。 使用 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 1. 准确描述需求：清晰表达目标和问题。 2. 架构能力：将复杂系统拆解为松耦合的模块，便于 AI 高效处理。 3. 专业编程能力：具备判断 AI 生成代码优劣的能力。 4. 调试能力：快速定位问题并解决，独立或借助 AI 完成调试。 Cursor 的上手步骤 1. 分辨两个模式：Chat 模式可与大模型对话，Composer 模式能即时反馈，直接创建文件和填写代码。 2. 例如在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，它会生成相关文件。 3. 若环境报错，可截图在 Composer 对话框中询问解决方法。

以下是关于智能编程的相关信息： Trae 智能编程助手 Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 功能包括传统的 IDE 功能（代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等），以及智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目等。 下载地址：官网 https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 使用方法：下载完成后按界面提示安装，安装完成后登录，若没有账号需先注册。登录时可能会遇到“App Unavailable”提示，此时需要开启科学上网，网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间按钮。 0 基础跨界 AI 编程共学 重点讨论了用户提示词的写法，如模仿特定风格输出标题内容，用特殊字符区分相关内容，用少量样本提示等。 围绕图像上传试运行展开，提到图像理解时出现的问题及解决方式。 包括模仿推文生成内容的尝试。 GPT4 在编程方面 展示了高水平的编程能力，能处理各种编程任务，包括根据指令编写代码、理解现有代码、推理代码执行等。 在编写只依赖现有公共库的专注程序方面有优势，但也存在不完美之处，如产生语法或语义不正确的代码，有时无法理解或遵循说明。 能够通过响应人类反馈和编译器/终端错误来改进代码。

以下是一些免费的编程助手： 1. Google 免费 AI 编程助手 Gemini Code Assist：每月免费提供 180,000 次代码补全，支持 Python、Java、Go、Rust 等全部语言，具备强大代码审查和智能聊天助手功能，兼容 VS Code 与 JetBrains IDE，拥有 128k 超长上下文窗口，能精准理解大型本地代码库。详细内容： 2. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 3. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 4. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 5. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 6. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 7. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 8. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。

以下是一些针对编程的免费的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更高效、更少错误地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 此外，字节的 Trae 也是一款不错的 AI 编程工具，具有以下特点： 全中文界面，跨平台支持，操作界面简洁直观，即使是技术小白也能快速上手。 内置 Claude3.5 和 GPT4o 两大顶尖 AI 模型，完全免费且不限使用次数。 零门槛智能开发，不懂编程也能通过中文对话让 AI 生成所需代码，系统还能自动识别和解决代码错误。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。

以下是为您整理的关于 AI 和硬件结合的相关内容： AI 技术的学习路径： 偏向技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：涉及图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 AI 硬件的发展趋势： 在端到端算法的时代，不应该继续使用冯诺依曼架构。 在存算一体（在存储单元里做计算）的芯片之上，一定会诞生一种全新的算法。对比人脑，使用存算一体的方式是未来 AI 硬件下一步的发展趋势，运行一个几百亿个参数的大模型最好的架构一定是存算一体的架构，因为它避免了所有的数据的搬运。 大模型与私域知识结合的方法： 按对模型改造侵入性划分，从左到右分为：重新训练、微调、RAG、关键词工程。 重新训练：拿私域数据重新训练大模型。 微调：拿私有数据 finetuning 大模型。 RAG：将知识库里的知识搜索送进大模型。 关键词工程：写好提示词。 加长 Context：当 Context 能无限长的时候，理论上讲可以把关于您的知识和记忆都 prefill 到 Context 里边去。 学术界中，做深度学习的人偏向于用 RAG，以前做过搜索的人偏向于用 Long Context。

以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容： 2025 年 1 月 2 日，“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄，反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新，推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年，AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上，智能玩具的拟人化特征将提升互动体验，吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景，推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的，且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手，儿童陪伴场景用户容忍度更高，且 AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，几乎没有市场教育成本。近年来，毛绒玩具市场快速增长，中国玩具品牌分散，全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中，人机 AI 采用 Unity 的 ml agent，通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，AI 可控。为让输入向量等长，对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模，再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合，对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。

以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息： 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队，将大模型装进毛绒玩具里，赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想，源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好，直到 ChatGPT 出现，他们确定将大模型和毛绒玩具结合，做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词，认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性，相较于音箱、故事机、机器人、平板等，毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后，团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外，也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果，不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别，但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多，它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离，团队做了很多让家长有安全感的工作，比如家长可通过 App 查看聊天记录，危险话题会推送预警信息，还能从聊天记录了解孩子真实喜好，AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。

目前可能没有专门针对玩具行业流行趋势分析的特定 AI 工具。但您可以考虑使用一些通用的数据分析和市场研究工具，结合相关数据来进行分析。例如，利用大数据分析平台获取市场数据，或者使用一些具有数据挖掘和分析功能的软件，对玩具行业的销售数据、消费者评价等进行综合分析，以推断流行趋势。同时，也可以关注一些行业报告和专业的市场研究机构发布的信息。

以下是一些擅长根据描述给出玩具图片的工具： 1. Niji V5：能生成可动人偶、玩具和人偶等逼真照片，例如输入“玩具人物，日本动漫女孩角色，蓝色可爱魔法少女连衣裙”等描述。 2. DiT：不仅能生成全新的图像，还能在图像修复方面表现出色。比如输入“一只毛茸茸的棕色小猫，有着明亮的蓝色眼睛”，就能生成符合要求的小猫图片。 3. DALL·E：OpenAI 推出的文生图工具，可根据文本描述生成逼真图片。 4. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 5. MidJourney：图像生成效果高质量，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

小红书爆款笔记的创作教程 作者：Jason 《小红书笔记》 功能：创作爆款小红书笔记文案，也可以用于抖音图文带货文案创作。 划重点：可以根据你上传的产品图片内容创作小红书笔记文案。 GPTs 地址：

以下是制作简易智能体的相关内容： 使用扣子制作智能体： 插件：扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可自定义插件添加所需 API，使智能体更强大。 工作流：工作流如同可视化拼图，能将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成，包括起始和结束节点，不同节点可能需要不同信息，有引用前面节点信息和自行设定信息两种。 知识库：智能体包含知识库。 创建步骤：起一个智能体的名称，写一段智能体的简单介绍，使用 AI 创建一个头像。 智谱 BigModel 共学营第二期： 课程教程：手把手编辑完成一个简单智能体的搭建，此智能体具有文章总结、文件总结、网页总结、生图与生成视频、文字版日报生成等功能，分别使用到了代码模块、分支判断模块、网页解析插件、自动 Prompt、网页读取插件、Agent 功能、意图调用、联网插件等。 版本创建和发布：发布后可分享链接给他人使用，但他人使用会消耗您的 Token 额度，需保存智能体 ID 和申请 API key。 原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510 作者:法医 扣子官网：

以下是从零基础系统学习 AI 类工具并熟练制作 AI 视频的步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，在使用 AI 工具时，以下是一些相关的资源和建议： 想出点子：最佳免费选项为4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好。 制作视频：最佳动画工具为用于在视频中为人脸制作动画的。 同时，要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。

以下是一些可以将一张图重新制作成另一张图的 AI 工具和相关知识： 1. Stable Diffusion： 图生图功能：上传图片后，它会根据您的图片、选择的模型、输入的 prompt 等信息进行重绘。重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。 尺寸：需注意选择合适的图片生成尺寸，太小可能导致 AI 生成内容有限，太大则可能使 AI 失控。 采样算法：决定了 AI 用何种算法生图。 采样次数：调整图片内容的次数，并非越多越好，过多可能效果提升不明显且耗时增加。 提示词相关性：影响图像与 prompt 的匹配程度，过高可能导致图像质量下降。 随机种子 seed：固定种子可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无需设置。 Clip Skip：一般设为 2，早期无需过多关注。 ENSD：eta 噪声种子增量，默认设为 0 即可。 例如，将一幅图再次放入以图生图中，通过 DeepBooru 反推关键词，并使用新的大模型和 LORA 进行重新生成，可以改变图片风格。但生成的图可能存在细节瑕疵，需要不断调整参数或借助 PS 修补。 此外，在全国首例 AI 生成图片著作权案例中，法官认定利用 Stable Diffusion 等工具，根据使用者输入的提示词、增删修改相关参数生成的具有独创性和智力投入的图片属于美术作品，受到著作权保护，使用者享有生成图片的著作权。

以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读，并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议： 在技术论文学习阅读方面： 可以借助 AI 工具，如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理，可以利用思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 检索增强生成（RAG）能将外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型（PAL）在 2022 年的论文中被提出，对于语言模型的计算问题，可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面： 可以先对论文进行深入理解，提取关键信息，包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具，如 Gamma.app。 需要注意的是，小白直接看技术论文有难度，需要一定的知识储备。同时，Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来 10 年、20 年可能不再被使用。

以下是关于 AI 视频制作的教程： 让古画动起来的步骤： 1. 对于简单的图，找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图，需把长图分多个模块。 2. 智能抠图，去除要动的内容，用 AI 生成图片部分。若有水印，可把图片向下拓展一部分再截掉。 3. 将拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或画的背景颜色，导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等，不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，通过色度抠图调整去掉视频背景。多个视频放在背景图片，一起动即可。 把小说做成视频的流程： 1. 用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出最终视频，并在所需平台上分享。 制作 AI 视频短片的技巧： 基于大语言模型和绘图模型，以一带一路背景下丝绸之路为创作故事。选择大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图用 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映。部分音效在网上无版权下载或使用剪映自带音效。确立时长为 1 分钟左右的 AI 生成画面，加上闭幕不超过 2 分钟，风格大致定义为中国风，并进行风格测试对比。

以下是一些可用于制作研究论文摘要图的 AI 工具： 1. Claude：能帮助快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，并找到适合的 PPT 制作工具及教会使用。 2. Gamma.app：可用于将相关内容制作成 PPT。 在论文写作领域，还有以下相关的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：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：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行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，提供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：检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，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，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可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，帮助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，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 您可以根据自身需求选择合适的工具。