如何使用AI撰写毕业论文

以下是为您整理的关于 AI 社交陪伴产品的相关信息： Butterflies AI： 公司简介：成立仅半年的初创公司，专注于开发人类与 AI 共存的社交软件，成功融资 480 万美元。 产品特点：推出“人类与 AI 共存”的社交平台，界面类似 Instagram。用户可创建具有独特个性的 AI 朋友“蝴蝶”，通过设定参数展现不同社交行为。依赖公共 AI 模型及公司自有技术，能在几分钟内创建 AI 朋友。虚拟角色有完整资料、背景故事等，并会自动发布内容与用户和其他 AI 互动。公司长期目标是提升 AI 真实感。 市场反响：用户喜欢产品概念，但也有更多期待。 其他相关信息： 2023 年，除了 ChatGPT 外，其他应用表现一般。文生图产品在颠覆创意设计行业，但存在废图多、细节修改靠人、付费有限等问题。AI 陪聊（AI 男女朋友）类陪伴型聊天产品是 2023 年唯一实现突破的 2C 产品，具有巨大潜力。AI 法律文书是 2023 年在 2B 行业唯一基本成熟的应用。 2023 年，互联网大厂中有多家已入局 AI 赛道，推出多款产品及功能服务，如腾讯音乐的“未伴”APP、腾讯阅文的“筑梦岛”APP、抖音的“抖音心晴”等。大模型在招投标市场预算规模集中在 10 万 500 万区间，需求两极分化明显，下半年平均项目预算呈上升趋势。

以下是一些设计名片的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 此外，一泽 Eze 提出通过 1 句提示词和 1 个品牌 Logo 即可利用 Claude Artifacts（非 AIGC 文生图产品）生成超级符合品牌调性的创意名片，整个流程简单，生成过程中需注意提示词目的是设计符合品牌调性的创意名片，Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式，若生成结果不符合预期，可尝试让模型重新生成或与 AI 对话提出修改意见。 以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过回答系列问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户选择不同元素和风格，AI 生成设计方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，利用 AI 辅助设计建议创建品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：

以下是关于所使用的 AI 模型的相关信息： 我使用的是 GPT4，其他模型的效果不太好。如果您使用 GPT4 总结的内容质量不行，可以点击“重试”按钮让其重新总结。 默认情况下，Cursor Chat 将 OpenAI 的 GPT4（具体为 GPT4Turbo 实例）用于其 AI 模型，您可以通过选择喜欢的 AI 模型，且为 Chat 选择的模型会保存供未来使用。 有实例中使用的是阿里千问模型。

以下是新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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，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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 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。 探索一些面向中学生的 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 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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 AI 发展的前沿动态： 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于学习 AI 生成装修方案的一些建议和资源： 1. 学术方面： 搜索相关学术论文，了解 AI 在装修设计领域的应用和研究成果。可通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 书籍方面： 查找与 AI 在装修设计领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和装修设计相关课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在装修设计中的应用。 4. 技术论坛和社区： 加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的相关板块，与其他专业人士交流和学习。 关注 AI 和装修设计相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库： 探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和装修设计相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究： 研究 AI 在装修设计领域应用的企业案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 7. 具体案例： 整个装修方案流程可由 GPT4 生成，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。 此外，谷歌还有生成式 AI 课程，学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。链接为：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 ，其中包含 10 个独立课程。

搭建 AI 工作流可以参考以下步骤： 1. 搭建 AI 工作流的三种能力： 熟悉各种 AI 工具：了解多个不同 AI 工具的特点和用途，根据具体细分任务选择合适的工具。例如，写标题可用 ChatGPT，写文章可用 Claude，检查文本中的错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。 编写提示词：搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”，用 AI 能听懂的语言清晰说明需求、任务内容和步骤。 搭建 AI 智能体。 2. 搭建 AI 工作流的工作流： 找到一个工作场景：选择熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程：将工作拆解成几个小步骤，如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等。 给每一个步骤嵌入工具：针对每个小步骤，思考有无 AI 工具可帮忙，若想不到可参考他人做法，注意灵活选择最优解，目的是提高工作效率而非增加工作的含 AI 量。 此外，在搭建工作流时还需注意： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，可找到 Comfyui LLM party 的目录，学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流，或直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 若 ollama 连接不上，可能是代理服务器的问题，需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！

以下是关于提示词撰写方法的详细介绍： 1. 明确任务：清晰地定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 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。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，还有一些具体的提示词句式，如： “我想了解xxxx，我应该向你问哪些问题？” “请给我列出xxx领域/行业相关的，最常用的50个概念，并做简单解释。如果有英文缩写，请给出完整的英文解释。” “请详细介绍一下elon musk的主要生平事迹。请详细介绍一下tesla这家企业的发展历程。” 等。 在星流一站式AI设计工具中： 提示词用于描绘画面。 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，基础模型1.5使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词的方法包括： 预设词组，小白用户可点击官方预设词组生图，提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词，帮助AI理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能，让AI明白重点内容，可对已有提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译、删除所有提示词、会员加速等。

在论文写作方面，AI 可以提供帮助。例如，如果向 LLM 提供背景信息和指令，它可以帮您写论文，比如：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 在论文写作领域，有一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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的软件，可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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需要注意，虽然可以用生成模型做某件事，但不意味着这是正确的事情。如果您是接收方，最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是，对于像上述例子中概述的情况，已经有努力正在进行以检测 AI 生成的内容。 此外，提示词是通过结合指令、问题、输入数据和示例来构建的。为了得到结果，必须包含指令或问题，其他元素则是可选的。更高级的提示词可能包括一些关于模型应如何回答问题的指令，例如询问如何撰写大学入学申请论文，同时提出希望在答案中听到的不同方面的建议。

以下是一些利用 AI 帮忙撰写产品需求文档的工具和方法： 1. ：可以生成产品需求文档（PRD）的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等，还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能的价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等工具：可以通过人类语言描述想要的产品，得到 80%的完成稿，然后进行修改和发布。 3. 产品经理还可以借助一些其他相关的 AI 工具，如： ：用于个性化调色。 ：将博客文章转化为播客。 ：高效存储和检索图片。 此外，Lenny 认为人工智能（AI）将对产品管理的高级技能产生影响，如在产品塑造工作方面，AI 可通过分析市场、数据、客户需求和未来的见解制定超级智能的计划，产品经理则要擅长选择合适的数据和提出正确问题。在目标设定和跟踪方面，AI 工具能基于战略、业务要求和限制智能地建议应优化的目标，产品经理成为超级智能建议的编辑者。 同时，还有一些针对产品经理的其他 AI 工具集，如： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（） 会议信息：AskFred（） 团队知识库：Sense（） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

以下是关于如何撰写提示词（prompt）的全面指导： 一、提示词的重要性 写提示词是一个关键步骤，它决定了 AI 模型如何理解并生成文本，一个好的提示词能帮助模型更好地理解任务要求，生成更符合预期的文本。 二、编写提示词的建议 1. 明确任务 清晰定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够的上下文，如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰的语言 尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 若任务有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 提示词简洁明了，过多信息可能使模型困惑导致不准确结果。 7. 使用关键词和标签 有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达满意结果。 三、在 AI 绘画中的提示词 1. 提示词语法 根据想画的内容写提示词，多个提示词间用英文半角符号。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的，大致顺序为：。 每个词语在模型中的自带权重可能不同，可使用括号人工修改权重。 关键词应具特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 2. 特定工具中的提示词 如在星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词包括内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；可利用预设词组，调整负面提示词，使用“加权重”功能突出重点内容，还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 希望以上内容能帮助您更好地撰写提示词。

以下是一些优秀的智能体提示词案例和相关学习建议： 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片： 整个流程分为三个部分：获取 Logo 图片的描述；根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词；将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 提示词示例：“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment; this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate” 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究：关注最新研究成果和方法论。 相关网站分享： Learn Prompting：https://learnprompting.org/docs/intro AI Short：https://www.aishort.top/en/ AIPRM：https://www.aiprm.com/prompts/ Prompt Library：https://promptlibrary.org/

以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 大模型安全： 1. 通过对齐（指令调优）使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）情况，导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点： 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大，来自互联网，参数多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务，ChatGPT 则通过对话完成任务，二者在形式和安全性上有差别。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

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。

在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。

以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/

以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：包括作家风格移植（如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”）、文体杂交（如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”）、学术口语化（如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”）。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定（“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对不同问题类型进行修正，如过度抽象（“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”）、信息过载（“用电梯演讲格式重新组织结论”）、风格偏移（“回归商务报告语气，删除比喻修辞”）。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作：如分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）、逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 敏感内容处理：如概念脱敏法（“用经济学原理类比说明网络审查机制”）、场景移植法（“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧： 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件，例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构，例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧：获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词：您是一名顶尖的提示词优化专家，请按以下步骤优化下方提示： 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于，重构提示结构（可参考 CRISPE/BROKE 框架）。 生成 3 个优化版本，并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用，一直崩溃，可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读，有直播视频回放和相关论文下载，如。