能帮我做职业探索的ai

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 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。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具： 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，可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的软件，有助于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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 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，可用于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，可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。 在 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：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 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，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：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。 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。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择；对于一般文章和商业文档，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。

以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日： 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日： 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日： 《 Fastdata 极数：《》 《》 清华大学五道口金融学院：《》 国盛证券：《》 托尼·布莱尔全球变化研究所：《》 腾讯云：《》 您可以在以下链接查看更多详细内容：

以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容： 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，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成果。 9. 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，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。

以下是一些帮助成人学习和探索各种学科知识的 AI 工具： 英语学习： 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，提升表达和写作能力。 语音识别和发音练习：如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 自适应学习平台：如 Duolingo，利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能导师和对话机器人：如 ChatGPT，进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术解答数学问题和提供解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 综合学科学习： 教育科技平台：如 Speak、Quazel、Lingostar 等，提供语言学习服务，实时交流并给予反馈。 学科应用：如 Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 作业辅助工具：如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 内容创作工具：如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 此外，阅读相关学科的权威、成体系且好读的书籍也是学习的重要途径。

Kimi 探索版的技术原理如下： 工作流方面：通过工作流输出的卡片绑定和多轮输出推动剧情发展，其中相对复杂的技术实现是工作流中嵌套的图像流。但此 bot 未涉及自有 plugin、数据库、用户状态、外部系统交互等技术组件。 模型选择：选用 kimi 的 32k 模型，可选模型有 GLM4、Moonshot、MinMax 和百川，不确定作者选定此模型的具体理由，个人倾向于通义，底模决定了 bot 的能力。 历史更新：2024 年 10 月 11 日，Kimi 和智谱同时发布了深度推理的功能。相关共学课程的课件和回放已发布。此外，还有关于转变对 AI 态度的相关论述，强调将 AI 作为协作伙伴，通过对话式编程提升工作效率，解锁其创造力。

Runway 是一个针对视频创作者需求，提供 AI 辅助工具的平台，如视频编辑、绿幕移除、图像修复和运动跟踪等。目前尚未看到针对游戏领域类似 Runway 的套件出现，但此领域正在积极开发中。此外，关于华人数学家陶哲轩在天空之城的探索模式，他详细记录了使用 Blueprint 在 Lean4 中形式化证明的过程，强调了正确使用 AI 工具的重要性。利用 Blueprint 工具，陶哲轩团队分解证明过程，通过众多贡献者并行工作成功形式化了 PFR 猜想。陶哲轩认为形式化证明的主流化或创造既人类可读又机器可解的证明，将数学演变成一种高效的编程。2000 多年来，欧几里得的文本一直是数学论证和推理的范式，到 20 世纪以后，数学家们开发了正式的系统，最近，开源证明助手系统 Lean 再次引发大量关注，陶哲轩成功地用 AI 工具完成了形式化多项式 FreimanRuzsa 猜想证明过程的工作，并再次呼吁数学研究者学会正确利用 AI 工具。

AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示： 在职业规划方面： 1. 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化建议。 4. 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面： 1. 掌握基本概念和潜在影响：对于生成式人工智能，应迅速了解其基本概念和潜在影响，无需深入技术细节，重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具：深入了解市场上的人工智能产品和工具，并积极应用于实际工作，通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术：掌握提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体：构建智能体，赋予其特定角色和任务，协同工作，提高工作效率和创新能力。 总之，AI 智能体为个人提供了提效的可能，如同拥有数字员工，在职业规划和工作中都能发挥重要作用。

以下是关于构建自己的 AI 职业的一些建议： 1. 掌握 Prompt 工程：了解 Claude 的 5 层 Prompt 体系，将其应用到日常工作中，如市场研究、写作、数据分析等项目，以提升驾驭 AI 的能力。 2. 借助元学习：鉴于人工智能依赖的神经网络基础，通过元学习让 AI 更快地获得知识，与人类共同进步。 3. 实践打造微信 AI 机器人： 确定功能范围，如支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”，回答 AI 相关知识，作为微信客服助手发布在微信公众号上。 准备实现所需的内容，包括编写 prompt 提示词，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，创建知识库、工作流，准备微信公众号。

以下是一些受到 AI 影响较大的职业： 1. 编程领域：传统的程序员岗位面临巨大挑战，如软件工程和算法开发等领域，随着 AI 的进步，可能会有更多程序员岗位被自动化技术取代。 2. 高薪工作：OpenAI 和宾夕法尼亚大学 Eloundou 等人的研究发现，生成式 AI 对高薪工作的影响更大。 3. 商业和社会中的一些职能角色： 软件工程师：负责编写软件应用程序并确保稳健运行。 机器学习工程师：负责实现人工智能，熟悉大模型、RAG、finetuning。 产品经理：负责识别和界定项目，确保项目对用户有用。 提示词工程师：被认为是炒作的职位，实际可能担任了机器学习工程师的部分职责。 其他岗位如数据工程师、数据科学家、项目主管、机器学习研究员等。 4. 销售、市场营销、用户运营、客户服务等岗位：麦肯锡研究了这些岗位将受到 AI 的影响。 5. 知识型工作：生成式 AI 将会对知识型工作产生更大的影响。 需要注意的是，虽然某些职业受到较大影响，但劳动力可能不容易被完全取代，更专业的服务将加速出现，熟练 AI 的专业人员能够产生高附加值。

以下是为您规划使用 AI 开展第二职业的一些建议： 1. 深入了解 AI 领域：明确自己的兴趣点，比如是对 AI 提示词、AI 绘画、AI 智能体还是其他方面感兴趣。 2. 评估自身技能：确定自己现有的技能与 AI 领域的结合点，以及还需要提升哪些技能。 3. 学习与提升：根据职业目标，获取个性化的学习建议和资源，提升在 AI 领域的专业技能。 4. 选择研究课题：有意识地选择有潜力和市场需求的研究方向。 5. 宣传工作成果：让更多人了解您在 AI 领域的工作和成果。 6. 合作与交流：与能力强且您钦佩的人合作，学习他们的研究品味和思考方式。 7. 关注行业趋势：了解 AI 领域的最新发展和未来方向，比如更事实性不会产生幻觉的语言模型、可以使用工具与世界进行交互的多模态模型等。 8. 制定职业规划：明确短期和长期的职业目标，制定详细的发展计划。 同时，您可以利用一些职业规划服务产品，比如： 1. 对于学生和应届毕业生，可以通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划，根据职业目标获取个性化学习建议和资源提升技能。 2. 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标，获取职业转型支持和必要技能培训资源。 3. 对于企业，可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 4. 对于教育机构，可将产品作为学生职业指导一部分，帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径，优化课程设置提供针对性培训。 5. 对于职业咨询师，可将产品作为辅助工具为客户提供更精准规划建议和技能评估，基于产品数据提供更全面前瞻性指导。

以下是关于使用 AI 开展第二职业的规划实施建议： 1. 努力工作：不仅要增加工作时间，还要提升专注程度。可以有意识地与能力强且令人钦佩的人合作，学习他们的研究品味和思考方式。 2. 研究本身及周期：涉及研究课题的选择、研究工作的开展以及成果的宣传等所有部分。 3. 了解模型：深入了解 AI 模型的行为和局限性，以便更好地引导研究方向和做出正确决策。 4. 评估能力：明确语言模型在各种任务中的评价指标，这是研究人员需要优化的目标函数。 5. 针对自身情况： 学生和应届毕业生：通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定详细规划；根据职业目标获得个性化学习建议和资源，提升 AI 领域技能。 职场新人和职业转换者：职场新人根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标；职业转型者可获取详细转型路径和必要技能培训资源。 企业：利用产品评估应聘者 AI 技能水平，为现有员工制定个性化职业发展计划，提供持续指导和培训。 教育机构：将相关产品作为学生职业指导一部分，优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 职业咨询师：使用产品为客户提供更精准规划建议和技能评估，基于市场数据和趋势分析提供全面前瞻性指导。

目前在处理职业教育教材方面，以下是一些相关的 AI 信息： 在医疗保健领域，为使 AI 产生真正改变，应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。顶尖人才的培养通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者处学习，获得处理复杂情况的直觉。对于 AI 而言，应改变当前学习方式，如通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。 对于处理文档和数据，特别是 PDF 文本，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中获取良好结果，新模型更强大。但需注意这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性需检查结果。 如果您有医学课题需要 AI 给出修改意见，以下是一些专业工具推荐： 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，可简化学术工作。 Scholarcy：能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，可提供医学课题修改意见。 但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。