分析某一领域的最新技术趋势，技术洞察，是否有合适的工具？

AI 能够为咨询顾问在数转政策洞察方面提供多方面的赋能： 1. 决策辅助：AGI 时代，政治决策过程可借助 AI 的分析和建议。例如，领导人能咨询几乎无所不知的 AI 顾问，获取全面且即时的政策选项评估，提升决策质量和效率，使政策更具科学性和数据驱动性。 2. 外部专业知识整合：政府在履行监管核心职能和监督框架时，可从外部专家那里收集行业、学术界和公民社会的见解和建议。 3. 紧跟研究前沿：政府需要与 AI 研究社区密切合作，利用其研究成果和见解来完善监管框架。例如，了解开发者在基础模型中探索嵌入对齐理论的方式。 4. 能力建设：英国致力于构建在基础模型方面的能力，通过相关任务组支持政府提升能力，确保充分利用新兴技术带来的益处。 然而，在运用 AI 时也需注意： 1. 领导者应具备新素质，包括理解 AI 基本原理、识别算法偏见和局限的能力、跨学科知识以及对人类价值的坚守。 2. 领导者要善用 AI 但不盲从，将其视为辅佐决策的工具而非替代决策者本身。 3. 政治领导者需在大众面前解释 AI 决策，为 AI 的参与背书，确保民主过程的透明度和问责。

AI 可以通过以下方式赋能咨询顾问进行行业洞察： 1. 学习优秀行业调研报告：让 AI 阅读并总结其中的方法论，输出研究方法和操作框架。 2. 数据收集咨询：询问 AI 文章在收集行业数据时使用的一手和二手数据，并获取靠谱的行业资料收集网站。 3. 报告框架与资源推荐：要求 AI 作为专家，推荐 10 个相关行业信息网站和 5 个研究微信公众号，并输出行业调研报告框架。 4. 丰富章节内容：请 AI 针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。之后可根据需求进一步完善内容，并结合自身经验和知识进行润色调整。 要使行业洞察有深度，可以通过以下两个路径： 1. 自身对行业有深入了解，整理深度洞察和见解。 2. 逐步深度咨询 AI，借助其海量知识，边学习、边研究、边洞察总结，从而加速学习和研究能力。 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容： 在人工智能迅速发展的当下，提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性，无法满足复杂商业需求，因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧，能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时，需考虑以下关键要素和框架： 对于市场洞察： 1. 目标市场：定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求：列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，确定差异化策略。 对于战略研究： 1. 产品定位：明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求：描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求：包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划： 1. 市场趋势：考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标：与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配：规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估：识别可能的风险和应对策略。 此外，以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例，可将任务细分，为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时，Prompt 工程是快速发展的领域，需不断学习和实验，包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系，如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等，以不断优化 Prompt 设计技巧。

以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告： 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后，有以下感受： 1. 深度思考过程展示：将如何写白皮书的思考过程全程展示，与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同，这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版： 有引用链接：答案的每一句话都标注了引用的网站，方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献：直接在文末列出参考的白皮书，为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量：质量不错，没有明显的 AI 痕迹。 二、华尔街分析师的反应 DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点，Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 三、实际使用表现 1. 文字能力：在中文场景中高度符合日常和写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力：经过优化，表现不错。 3. 编程能力：略逊于 GPT，据用户反馈。 4. 技术创新：采用 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。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。

以下是对 AI 未来发展的洞察： 在 2024 年，人工智能领域呈现出以下特点和趋势： 1. 资金投入：预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响：虽尚未成真，但仍需警惕。 4. 引领新服务模式：如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域：企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资，机器人行业投资额超过企业软件，有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，加速行业发展。 7. 企业竞争策略：分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸：OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望： 1. 提示词工程重要性凸显，带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来发展前景激动人心，同时也复杂多元。

以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容： User Evaluation： 这是一个利用人工智能（AI）来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括： AI 驱动的转录：支持 57 种以上语言的转录功能，能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察：从数据中快速生成有用的洞察，每个洞察都附有数据来源。 集合管理：使用直观的看板（Kanban）板来组织和分享洞察，添加标签和笔记。 AI 生成报告：生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿：一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源：分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板：提供多种洞察模板，帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析：解释音频和视频文件中的客户情感，识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote： 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有： 用户投票板：用户可以发布和投票他们希望看到的功能，企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置：只需 2 分钟即可完成设置，并提供免费计划。 无缝集成：可以将投票小部件无缝添加到应用中，用户无需再次登录即可发布和投票，减少摩擦并增加反馈。 定制化：支持内置的浅色/深色模式，用户识别和配置。 透明度和信任：通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能（AI）进行转型： 在数据驱动决策方面，特别是数据分析和洞察部分： 目标是通过使用人工智能（AI）工具来分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 首先，利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具，如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据，进行分析，识别模式、趋势和相关性。 其次，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略，如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议，将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略，实施后持续监控效果并收集数据，反馈到 AI 分析中形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告： 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面，高质量显示被提及 44 次等；劣势方面，兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。

以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容： Midjourney Bot 的 Prompt 类型： 基本 Prompts：可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts：包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中，图片 URL 始终位于 prompt 的最前面，以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述，精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式，需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频： 生成图片：提示词告诉 flux 生成一张技术草图，如 CAD。 绘制的视频：在 runway 里面，使用提示词从空白页面开始逐行创建，并把生成的图片作为尾帧。 草图上色：使用 flux 的 controlNet，depth 固定，目前 Union 版本不建议权重调太高，结束时间也需注意。 Prompt engineering（提示工程）： 开发测试用例：定义任务和成功标准后，创建多样化的测试用例，包括典型示例和边界情况，以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示：制定初步提示，概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文，添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入，评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性，使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。

学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。

以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其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。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。

当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势，并取得了一系列新技术和成果： 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视和直播带货，其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向： B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏，结合 AI 技术满足放松和社交需求，专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年，AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口，提前布局有潜力的赛道可迎接机遇，但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望： 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路，数字人的核心在于 Agent 即灵魂，如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，AI 既能提供高质量信息，也能关注用户情绪。

要在 AI 应用主界面设置点击某一图片组件触发另一个工作流的入参，具体步骤如下： 1. 工作流的入参设置为 File>Image。 2. 入参配置为 {{ImageUpload1.value}}是获取图片上传组件的第一张图片，因为组件可以上传多张图片，所以需要通过下标数来获取，数组的下标从 0 开始。 3. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 4. 当用户上传图片点击按钮时会进入加载状态，加载状态通过 {{psy_ai.loading}} 控制。提交按钮配置中，属性设置包括宽度百分比 95%、高度固定 50px、颜色填充 295DC1、圆角 12、加载状态 {{psy_ai.loading}}。事件配置为事件类型 点击时，执行动作 调用工作流，WorkFlow（工作流） psy_ai，失败提示 工作流调用失败，原因：{{psy_ai.error}}。 5. 当工作流运行时，右边的内容显示容器包含两个组件，图片组件显示加载中的 gif 图片（默认隐藏），其来源为本地上传加载中 gif 图，尺寸为宽度百分比 100%，高度适应内容，可见性隐藏根据 {{!psy_ai.loading}}，即当 loading 为 true 时隐藏，前面加「!」取反，工作流运行中显示。Markdown 组件显示分析内容，内容显示是 psy_ai 工作流输出的结果，隐藏根据 {{psy_ai.loading}}，psy_ai 工作流运行完显示。 至此，页面所有的布局和数据交互就全部完成了。

以下是关于如何用结构化提示词生成具体某一页 PPT 的相关内容： 一、熊猫 Jay 的思路和指南 1. AI 生成 PPT 的主要思路 利用 AI 生成 PPT 大纲 培训文档助手提供核心提示词（仅供参考，可在此基础上丰富） 本章节结合 ChatGPT GPT4 模型生成大纲，也可利用其他 AIGC 工具 结构化提示词模版大多以 Markdown 语法构建，“”代表一级标题，“”代表二级标题，“”代表无序列表 输入关键信息生成大纲，包括针对不同人群的受众分析 2. 注意事项 提示词是利用 LangGPT 生成的基本提示词 语法的详细用法可自行了解 二、Kimi 的 15 款官方提示词 1. 【PPT 精炼】整理各种课程 PPT，输出结构明晰、易于理解内容文档 2. 【?爆款文案】生成高质量的爆款网络文案 3. 【?影剧推荐】根据喜好推荐影视，提供保姆级资源渠道 4. 【?影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 5. 【?职业导航】私人职业路径规划顾问，综合考虑个人特质、就业市场和发展前景 6. 【?营销策划】为产品或服务提供定制化营销活动策划 7. 【?面试模拟】私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试 8. 【?宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号 9. 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 10. 【?诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 11. 【?推闻快写】专业微信公众号新闻小编，兼顾视觉排版和内容质量，生成吸睛内容 12. 【?要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 13. 【?短剧脚本】创作定制化短视频脚本，包含拍摄要求和分镜细节 14. 【?美文排版】使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号优化文字排版，提供良好阅读体验 整理收录：小七姐 Prompt 星球：https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7 三、甲木的方法 1. 让 Claude 帮做「古诗词卡片」 语文老师 PPT 配图有救了 主题+方向=符合诗词原意调性的古诗词名片 流程简单：输入 Prompt，用户输入主题、风格，AI 输出最终结果 获取提示词：第一版规定 AI 排版，固定输出；第二版释放 AI 创意，自由发挥，不受拘束 开源了提示词，可直接获取，关注、点赞、转发更佳 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息： 一、关键词相关 在生成图片时，图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片，以下几个方面很重要： 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免用长串文字，以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 某些材质的关键词使用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、工具 Ideogram 2.0 相关 1. 特点 设计能力强，文字生成效果好且准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。 2. 基本操作界面 3. 示例 磨铁文化 Xiron 的字体设计 字体版权：AI 生成文字并非使用真实字体，而是基于学习创造类似风格的文字。 字体生成错误：可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。

要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索，一般会涉及以下步骤： 1. 文档向量化：知识库中的文档需要被转换成向量形式，以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时，会完成文档的向量化，这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索： 相似性计算：使用相似性度量方法（如余弦相似性）计算问题向量和各个文档向量之间的相似度，以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择：根据相似性得分对所有文档进行排序，通常会选择得分最高的几个文档，认为这些文档与问题最相关。 信息抽取：从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案，可能涉及进一步的文本处理技术，如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段：将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境，为生成回答提供基础。 此外，像生物进化中通过自然选择的方式，从特定规则开始逐步改变（可能随机），在每一步保留最有效的规则并丢弃其他，这种方法不是我们通常定义的“人工智能”（更像是“遗传算法”），但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好，因为维度越多，陷入局部最小值的可能性越小。 同时，给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书，当 AI 遇到不确定问题时，可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，或者利用整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。

以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

目前没有关于如何给 AI 投喂某一专业资料以及投喂顺序的相关内容。但一般来说，要让 AI 成为专业领域的问答机器人，首先需要对专业资料进行整理和分类，使其具有清晰的结构和逻辑。然后，可以逐步将资料输入给 AI ，并通过不断的训练和优化来提高其在该专业领域的回答能力。同时，要注意资料的质量和准确性，以及与 AI 模型的适配性。

以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具： 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式，其他文件格式也可行，但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片，需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片：直接复制图片的 URL，右键图片选择复制 URL，然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片：使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片，生成公链。 3. 插入视频：先将本地视频上传到公网（如 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL，用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址：https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制（相对耗时） 导入方式：复制最终大纲内容到本地 txt 文件，将后缀改为.md（若看不见后缀可自行搜索开启），打开 Xmind 软件导入 md 文件，在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员，可在某宝买一天会员。

对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整，目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能： 1. 利用自然语言处理技术，如使用 ChatGPT 等语言模型，辅助您对教材的文字内容进行分析和比较，但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比，可以尝试使用图像编辑软件，虽然不是专门的 AI 工具，但通过手动操作和一些辅助功能，也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力，可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库，自己开发一个简单的对比工具。 另外，在一些工作场景中，如批量制作单词卡片，可以使用搞定设计来批量产图，并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面，Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。

以下是一些可以帮助您顺会议纪要机器转写文稿的 AI 工具： 1. 百度文心一言：具有强大的语言理解和生成能力，能够对文本进行优化和整理。 2. 阿里通义千问：可以协助处理和优化各类文本内容，包括会议纪要。 3. 字节跳动云雀模型：在自然语言处理方面表现出色，能为您提供相关帮助。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的 AI 工具。

以下是一些适合长论文翻译的 AI 工具： 1. 智谱 AI 大模型开放平台：其 GLM 系列模型凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译。模型通用性强，能适应不同学科和复杂文本，为研究工作提速。在使用前，需将海量文献转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具完成文件内容的提取。 2. 360AI 浏览器：能发挥大模型的优点，把要点、简介、重点提炼出来，而且还能够自动翻译。对于英文不好的用户，还能将很长的英文论文翻译成中文、做提炼甚至改写为中学生作文水平。

在 AI 行业公开场合比较活跃的大佬包括谷歌相关研究人员（提出思维链等）。相关发言视频如林粒粒呀的科普视频、安克创新 CEO 阳萌的访谈视频等。发言切片合适的 tag 可能包括“AI 技术原理”“AI 未来发展”“AI 框架”等。但需要注意的是，目前提供的内容中未明确提及更多活跃大佬及其具体发言视频的详细信息。

以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景