有哪些AI工具可以辅助技术趋势研究和技术洞察

以下是一些自动生成宣传海报的 AI 工具及相关方法： 1. 某些活动中开发的 AI 可以在提供配方的同时自动生成海报，例如鸡尾酒配方搭配生成的私人订制海报。 2. 国内的 AIGC 绘图平台，如无界 AI 可以用于快速制作海报底图并完成主题海报排版。大致流程如下： 确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 3. 在无界 AI 中，还可以通过图生图的方式生成海报。首先准备一张真实照片作为样图，然后找到图生图功能，添加关键词，如果要改变画面内容，可调整相关参数和增加修饰词。

以下是一些好用的 AI 生成海报工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个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即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的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的人工智能技术，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/ 这是一个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，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 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，大大简化设计流程。 另外，使用无界 AI 也可以快速生成海报。网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 用 AI 快速做一张满意的海报，大致流程如下： 1. 需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为避免网上图片质量差、易撞图等问题，可自己制作。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 在使用无界 AI 生成海报时，例如制作朋友圈 po 图，画幅比例可选择 1:1，使用皮克斯卡通模型，关键词类别可包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等方面。

以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容： 1. 架构方面： Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 Encoderdecoder：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是谷歌的 T5。 Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构，如 ChatGPT。 2. 规模方面： 预训练数据量大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值，就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时，就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面： 在 LLM 中，Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多，如 GPT2 有 1.5B 参数，每个参数用 float32 表示需 6GB 内存，更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存（还不考虑词汇表）。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，核心数反而不是大问题，减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式，如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下是一些常见的 AI 排版应用： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：常用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，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：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 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 AI 排版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 是受欢迎的选择，对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 此外，在配图方面，AI 能够给出配图的建议。您可以让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片，这样不仅提高了配图效率，还能避免版权风险。

OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷： 1. 具有滞后性，在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题，无法完全替代人类的深度思考。

对于新手学习 AI，以下是一份详细的学习路径指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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自己的作品。 在知识库中有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，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。 此外，还可以通过以下方式辅助学习： 了解 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 参考经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 查看历史脉络类资料，如整理的 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。

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。

以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）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 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，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。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。

目前有多种与用户画像洞察相关的 AI 工具。例如，钉钉 AI 助理基于云雀模型开发，具有语音识别和自然语言处理能力，支持多种交互方式，能理解用户指令并回答问题。在目标市场分析方面，可使用能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，对包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等广泛的市场数据进行分析，以准确识别和细分目标客户群体。但关于专门针对用户画像洞察的特定 AI 工具，上述内容中未明确提及。

利用 AI 技术挣钱的方式主要有以下几种： 1. 从 GPTs/GLMs 角度： 作为 AI 产品经理，以最俗气的“钱”的角度复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。 参考 BeBeGPTs 收录的 GPTs 数据，但要注意数据可能存在少量错误和不完整。 2. 写作方面： 项目启动：确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等，并选择合适的 AI 写作工具。 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，构建团队。 商业模式构建：确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务，制定质量控制标准。 运营与推广：在淘宝等电商平台开设店铺，建立写作培训社群，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设，与其他团队合作。 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展，根据市场需求拓展新服务和产品，收集客户反馈优化服务。 3. 韦恩的“AI 应用”进阶： 变现方式：在公司给自己贴 AI 大神标签，在社交网络进行分享扩大影响力，承接项目开发。 二创方向：增加画板节点，结合公司 Logo 生成一系列公司主题的产品邮票，承接类似需求扩充工作流，修改提示词调整生图内容方向。 总之，技术很关键，创意更重要，好技术加上好创意才能成就好产品，祝您在 AI 应用之路越走越远，增加自己的收入。

很抱歉，目前没有关于以 DeepSeek 技术专题为核心设计面向青少年的 AI 课程大纲的相关内容。但我可以为您提供一个通用的以技术到应用为思路的 AI 课程大纲框架供您参考： 一、课程简介 介绍课程的目标、重要性以及学习 AI 对青少年的益处。 二、基础知识 1. 什么是 AI 及其发展历程 2. 常见的 AI 应用领域 三、DeepSeek 技术基础 1. DeepSeek 技术的原理 2. 相关算法和模型 四、技术应用实践 1. 利用 DeepSeek 技术进行图像识别项目 2. 基于 DeepSeek 的自然语言处理应用 五、案例分析 1. 成功运用 DeepSeek 技术的实际案例 2. 案例中的创新点和可借鉴之处 六、创新与拓展 1. 鼓励学生提出基于 DeepSeek 技术的新应用想法 2. 小组讨论和展示 七、课程总结与回顾 复习重点知识，总结学习成果。 您可以根据实际需求和教学条件对上述大纲进行调整和完善。

目前存在一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，特别是在设计和工程领域。以下为您列举部分相关工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于用户创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，能够帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

推理模型是一种新的范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。其技术原理主要包括以下方面： 1. 思考输入意图：通过对输入内容的深入理解，明确问题的核心和需求。 2. 逐步提供答案：不像传统模型一次性给出结果，而是分步骤进行推理和回答。 3. 擅长领域：在解谜和高级数学等具有挑战性的任务中表现出色。 4. 与传统模型的区别：传统模型可能更倾向于直接给出结果，而推理模型会通过逐步思考来提供答案。 5. 成本和易错性：推理模型成本高昂且容易出错，适用场景有限。 6. 模型变体：如 DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 7. 思考过程：类似于人类的慢思考过程，结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 8. 运算原理：快思考是概率预测，脱口而出但不一定对；慢思考在概率预测基础上做二层逻辑，即链式思维，展开问题找多条路径并互相验证。 9. 适用场景：指令遵循领域 instruct 模型效果好，推理和创造性问题适合用慢思考的推理模型。

以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议： 首先，参考相关法律法规，如《2020 年国家人工智能倡议法案》，其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持，包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作，可以利用以下方法： 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准，以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持，在正式和非正式的学习环境中，让员工能够使用和与人工智能系统互动，并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目，促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统，培养跨学科的视角和合作，涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是，在实际操作中，应根据港口企业的具体需求和人员特点，有针对性地设计和优化培训课程。

以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。

以下是关于用 AI 辅助成绩分析的相关内容： 数据收集方面：采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合的方式，并结构化提取数据。 报告拆分：按照任务需求分步完成，使用 Excel 等工具进行数据处理。 分析与写作：AI 辅助分析并提供初步文字撰写，但关键内容需人工主导校验。 亮点在于把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。 相关链接：

以下是一些可以辅助学习的 AI 工作： 利用人工智能解释概念，例如可要求其解释学习中的各种概念，能获得较好的结果。您可以参考相关提示，如直接链接激活 ChatGPT 中的导师。但要注意，因人工智能可能产生幻觉，关键数据需依据其他来源仔细核查。 在 Obsidian 中结合 Cursor，利用 Trae 查询笔记内容。例如，若要在笔记库剪藏文件夹中找关于苹果的蒸馏研究，在 Trae 右侧的 Chat 输入框输入“”并选择剪藏文件夹后提问即可。还能对多个不同的笔记文件进行比较或综合整理研究，通过引用指定笔记文件或文件夹进行多轮问答。此外，还可用于学习和复习，如根据笔记生成测验、抽认卡或复习总结来巩固知识，若笔记包含结构化数据，AI 可帮忙分析。 对于英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用（如 Call Annie）练习口语和纠正发音。 借助自适应学习平台（如 Duolingo）获得量身定制的学习计划和个性化内容。 与智能对话机器人（如 ChatGPT）进行会话练习和对话模拟。 对于数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）获取个性化学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）获取数学问题的解答和解题步骤。 借助虚拟教学助手（如 Socratic）解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。

AI 可以辅助写作，但不能完全替代人类写作。原因如下： 写作是思考的过程，亲自动手写作能锻炼思维能力，包括组织语言、梳理逻辑和表达观点。对于想做 IP 账号的人，个人特色、思考角度和见解是吸引读者的关键，全靠 AI 输出会缺乏个人特色。 过度依赖 AI 写作，长期可能导致写作能力下降。 然而，AI 在写作中并非毫无用处，它可以成为得力助手，比如： 头脑风暴：在写作前提供选题建议或内容方向。 查找资料：快速汇总主题相关信息，节省查阅资料时间。 优化表达：检查语法、改善初稿的表达。 拓展思路：在卡壳时提供新的想法。 利用 AI 技术辅助写作课题的步骤和建议包括： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 分析和总结信息：利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据需求利用 AI 建议设计研究方法。 数据分析：涉及数据收集和分析时，使用相关工具处理和解释数据。 撰写和编辑：利用写作工具撰写并检查语法和风格。 生成参考文献：使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改：利用审阅工具检查逻辑性和一致性并修改。 提交前的检查：使用抄袭检测工具确保原创性和进行格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 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 能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可精简优化内容。 研究和数据分析：Google Colab 支持数据分析和可视化，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化处理格式，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。使用时要结合自身需求选择合适工具，并保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是向 DeepSeek 提问来辅助写文献的正确方法： 1. 借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评： 表述为“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写： 表述为“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 此外，还有用 DeepSeek 扮演一本书的作者辅助阅读书籍的案例，比如在读项飚的《跨越边界的社区》时，让 DeepSeek 解释作者为什么这么写，它会从时代背景的张力、浙江村的实践智慧、方法论上的颠覆等层面进行剖析。

利用 AI 辅助文献写作可以按照以下步骤进行： 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：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 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，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各个部分，并检查语法和风格。 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 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，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，应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助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，帮助精简和优化内容。 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：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。 对于孩子使用 AI 辅助写作，若担心其削弱思考力，应正确引导。比如将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，要求孩子对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否清晰指出 AI 作文的优缺点及修改方法。

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。