Monica AI 介绍

使用 AI 写毕业论文需要注意以下几点： 1. 虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。 2. 论文写作领域中，AI 技术提供了多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色和数据分析等。常用的工具和平台有： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 3. AI 文章排版工具方面，有以下选择： Grammarly 不仅检查语法拼写，还能改进排版风格。 QuillBot 可改进文本清晰度和流畅性。 Latex 常用于学术论文排版，有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc 是文档自动化平台。 Wordtune 是 AI 写作助手。 Overleaf 是在线 Latex 编辑器，适合学术写作。 选择工具时应根据文档类型、出版标准和个人偏好来决定。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。但使用时要结合自身写作风格和需求，并仔细甄别内容。

以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息： 工具推荐： Runway： 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频、视频生视频；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持多种尺寸，可设置种子值；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频；使用英文提示词。 Stable video： 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 技术差异： 代表产品如 Runway，在端到端视频生成中，涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络：是一种无监督的生成模型框架，能生成视觉逼真度高的视频，但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器：可以学习数据分布，像压缩和解压文件一样重建视频数据，能根据条件输入控制生成过程，但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快，但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制：通过学习视频帧之间的关系，理解视频的长期时间变化和动作过程，对长视频建模更好，时序建模能力强，可实现细粒度语义控制，但计算量大。 当前面临的问题及解决方案： 当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法，上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。 制作技巧： 在镜头衔接上要写运镜提示词，描述多种运镜方式，否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。

以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。

以下是关于 AI 基础的全面介绍： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。

普通人学习 AI 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，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。

以下是关于 AI 基础的知识： 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。

Monica AI 是一款综合性的 AI 助手应用程序，具有以下特点： 1. 基于先进的 AI 模型（如 GPT4、Claude 3、Gemini 等），提供多种功能，包括聊天对话、搜索查询、文本写作、翻译、图像生成、PDF/视频摘要等。 2. 可以在浏览器扩展程序或独立应用程序中使用，支持在 Chrome、Edge 等浏览器中使用，也可以下载独立的 iOS 和 Android 应用程序。 3. 提供免费和付费订阅服务，免费用户每天有 30 次查询限制，付费订阅可以获得无限次数的使用权。 4. 具有“Make It More”等创新功能，可以将图像进一步放大、夸张，生成有趣的视频内容。 其官网地址是：https://monica.im 在 2024 年 12 月 5 日的相关报道中： 《》提到 OpenAI 自成立以来经历了显著变革，从非营利转向营利，吸引了大量人才，但也伴随人才流失。尽管 ChatGPT 上线带来了巨额收入和市值，组织内部因追求增长与安全优先的矛盾引发动荡。 《》指出 OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。与此同时，DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 《》中，真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。 此外，在 ShowMeAI 周刊 No.11 中提到：Monica 印象里还只是一款出海的浏览器插件，把套壳做到极致，曾豪掷百万美金收购插件，数据增长亮眼。如今，Monica.im 不仅从浏览器插件拓展到了桌面应用，还把工具覆盖到了图片、视频、PDF、网页、智能体、翻译、总结、思维导图等等众多最受欢迎的使用场景。Claude 发布后被各家纷纷借鉴的 Artifacts 功能，Monica.im 也有。近期还发布了 VSCode 编程助手——Monica Code 插件，据说还要发布自己版本的 Cursor。

以下是为您整合的关于 AI 的相关内容： 一、AI 工具在组会准备中的应用 1. 使用了 Claude 和 Gamma.app 两个工具，能够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。 2. Claude 可解决学术网站条件搜索问题，如搜索营销领域权威期刊及其中关于 chatgpt 的最新论文，并进行相关内容的摘要和介绍。 3. 询问了哪些 AI 工具能快速制作 PPT 以及如何使用 gamma app 制作 PPT。 二、与 AI 交流的技巧 1. 给 AI 设定角色，蕴含角色背景和输出要求，让其更明确如何应对问题。 2. 举例子，能使 AI 更准确了解要求。 3. 连续提问，根据回复不断细化要求，帮助清晰想法和找到有用答案。 4. 当不知如何提问时，可先问 AI 如何提问，再用其产生的问题问它。 三、AI 发展的相关情况 1. OpenAI 公司不断推进技术路线，为人类打开新世界大门。 2. AI 发展不仅依赖软件，还需要相配的芯片算力支持。GPU 厂商在算力提升方面表现出色，其强大之处在于并行性，与 AI 人工神经网络计算原理匹配。 3. 目前大模型采用文字接龙的生成方法。 以上内容部分来源于台大李宏毅老师的人工智能课程。

很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。

以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 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。

“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。 社区由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 品牌 VI 方面，融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具，拥有丰富多样的技术活动、学习资源和大量的社区成员。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 社区定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过众多公司/产品，如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。

DeepSeek 的发展现状如下： 1. 训练成本方面：远高于传闻的 600 万美元，总计约 13 亿美元。定价低于实际成本，导致高额亏损。MixtureofExpert 方法虽降低计算需求，但大规模内存使用可能增加总成本。 2. 竞争优势方面：以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超，DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 市场表现方面：展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 4. 实际使用体验方面：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力略逊于 GPT。GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 5. 热度方面：微信指数达 10 亿多次，陈财猫将分享提示词及小说创作心得。

AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM（语言模型）或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架，将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如，给大模型提供长期记忆，相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息；规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计，如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度，Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导，身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析，还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域，Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统，能够自动执行任务，如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。