AI儿童科普演讲大纲

以下是关于学习 AI 提示词的建议： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据兴趣选择特定模块，比如一定要掌握提示词的技巧，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，在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 明确任务目标，用简洁准确的语言描述，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，如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 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，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 9. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 10. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速等。 然而，AI 的发展并非一帆风顺，20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”，因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，在过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

作为一名会计从业者，您可以通过以下方式利用 AI 赚钱： 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化；发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项，并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外，您还可以研究 Prompt 提示词，例如像雪梅 May 那样，尝试不同的方法，让 AI 识别会计分类，训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。

当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。

制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤： 方式： 1. Prompttuning：通过 Prompt 来构建大脑模块，但一般适合拟人化不是很重的情况，其缺点是使用的 Prompt 越长，消耗的 Token 越多，推理成本较高。 2. Finetuning：针对“有趣的灵魂”，通过微调一个定向模型来实现，能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中，提高信息提取效率，减少处理数据量，优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning：对于复杂情况，一般是两种方式结合。 步骤（以工作流驱动的 Agent 为例）： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

目前 AI 的发展现状呈现出以下特点： 1. 持续学习和跟进是关键：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体，加入社群和组织，参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布：从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势，基于长期理解和积淀，持续跟踪领域创新、洗牌和动态，并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但不能掉以轻心。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金，各方势力竞相角逐，像一场激动人心的 UFC 比赛。

通往 AGI 之路的相关内容如下： 上篇文章主要介绍了 WaytoAGI 和为什么要学习研究 AI，解决了 Why 的问题。此次旨在解决 What 和 How 的问题，作者虽不专业，但重点推荐了两个对其个人有重大帮助的视频，并附上了链接。 1. （女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. ，某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，此链接为第二期，两期内容都值得观看，访谈非常硬核。

很抱歉，目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章： 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响，包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题，以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。

图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。

以下是关于 AIGC 的科普资料： AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。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。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 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。 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。 相关概念包括： 人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，简称 AI。 生成式人工智能 GenAI：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容，Generative AI 简称 GenAI。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络 非常大量参数的函数。 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。 ChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT 会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。 ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例，它代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。AGI、GenAI、AIGC 几个概念存在一定的区别。

以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验： 在问答行业： Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术，将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询，使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF（ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题，以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型，对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练，并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型，形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式，大幅提升了目标文档的召回率，达到 95%。 在医疗行业： 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如，麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用它们训练 AI 学习分子特点，总结规律，再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析，最终成功识别出有效分子，且实验证明效果良好。 在模型架构方面： 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表，众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大，往往来自互联网上的多种来源，且参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。

以下是关于人工智能的科普内容： 一、人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情的科学。最初，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，由于我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 二、人工智能简史 早期的程序如，基于简单语法规则，将输入句子重新表述为问题。现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手等是混合系统，使用神经网络将语音转换成文本并识别意图，再采用推理或明确算法执行操作。未来有望出现完整基于神经网络的模型独立处理对话，如最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络在这方面取得了巨大成功。 三、新手学习 AI 的方法 学习人工智能是既刺激又富有挑战的旅程。 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 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，按自己节奏学习并获取证书。 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），可根据兴趣选择特定模块深入学习。

以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲： 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人（ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等） 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求，帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。

以下是一份学习 AI 的大纲： 一、基础概念 1. 了解人工智能的定义、发展历程和应用领域。 2. 熟悉常见的 AI 技术和术语，如 Transformer 和 Latent Diffusion 模型。 二、技术学习资源 1. 学习相关的数学知识，如线性代数、概率论、统计学等。 2. 掌握编程语言，如 Python。 3. 学习机器学习和深度学习的基本理论和算法。 三、大型语言模型（LLMs） 1. 了解 LLMs 的原理和架构。 2. 学习如何训练和优化 LLMs。 四、AI 市场分析 1. 研究 AI 市场的现状和趋势。 2. 了解 AI 产品和服务的商业应用。 五、实际应用 1. 确定研究课题主题，明确研究兴趣和目标。 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。 3. 分析和总结信息，利用 AI 文本分析工具提取关键信息。 4. 生成大纲，使用 AI 写作助手规划课题结构。 5. 撰写文献综述，借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论，根据研究需求采用 AI 建议的方法和技术。 7. 进行数据分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑，利用 AI 写作工具完成各部分内容，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献，使用 AI 文献管理工具规范格式。 10. 审阅和修改，借助 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性。 11. 提交前检查，使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，并调整格式。 需要注意的是，在使用 AI 工具辅助学习和研究时，应保持批判性思维，不能完全依赖，要确保研究的质量和学术诚信。

以下是对大纲提示词相关内容的总结： 1. 学校通用场景中，作为豆瓣书评人，需按特定格式输出书籍的重点内容，包括标题、作者、时间、问题、总结、观点、金句和案例等。 2. 在并行任务方面，有关于概念的文章大纲编写，包括用 XML 标签标记大纲、扩展大纲中的句子，并考虑读者年龄段。 3. 胡凯翔提出构建提示词的方法，包括充分描述任务、标注提示词不同部分、添加示例（可选）、描述踩坑点（可选），以构建 GPT 能听懂并执行的清晰明确命令。

以下为您介绍几种可以根据教学大纲生成课程海报的工具及相关操作： 1. COZE 应用： 访问地址：https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 功能包括生成教案、趣味课堂、课后作业、教案 PPT、作业批改等。 教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲，可能需要手动进行少许内容修正。 下载 PPT 可能需要充值。 2. 在线生图定制主题海报： 操作步骤： 选择模型，如例图 4 选择儿童>皮克斯。 输入画面描述，按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词，可使用自选关键词，并用括号强调关键词。 选择画面大小，制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例和 17283072 的分辨率。 进行其他设置，增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报可使用可画（https://www.canva.cn/?displaycomoption=true）在线编辑。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是为您生成的 15 分钟 AI 知识分享专题会大纲和主题内容： 大纲： 1. 开场介绍（2 分钟） 2. 主题分享（8 分钟） 3. 交流互动（3 分钟） 4. 总结结束（2 分钟） 主题内容： 开场介绍（2 分钟）： 简要介绍本次专题会的目的和流程。 主题分享（8 分钟）： 1. 介绍 AI 的基本概念和发展现状。 2. 分享几个 AI 在不同领域的应用案例，如医疗、教育、金融等。 3. 探讨 AI 未来的发展趋势和可能带来的影响。 交流互动（3 分钟）： 鼓励参会者提出问题和分享自己的看法，进行简单的交流。 总结结束（2 分钟）： 总结本次专题会的重点内容，感谢参会者的参与。

利用 AI 生成课题大纲的步骤和建议如下： 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：利用 AI 文本分析工具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：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，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格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，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。 在文章写作中，大纲编写是关键步骤，尤其是对于中长篇文章创作者。这个过程需要多次迭代和深思熟虑，将想法、创意和思路进行系统整理，是反复推敲和不断优化的过程。 采用多 Agent 模式较为合适，不同 Agent 可扮演不同角色，如负责资料搜集、创意构思、逻辑梳理等，协作带来更丰富视角和更深入思考。 大纲写作的流程规划：从捕捉初步想法（背景增强阶段，收集整合主题相关信息知识），到大纲生成（将背景信息转化为大纲草案，包括识别主要论点、安排结构、确定关键内容），生成后进行整合输出，若需修订则继续循环迭代，直至满意。

以下是关于演讲文档整理提示词的相关内容： 金句： 1. 读书多，脑海中有很多方法论，把那些方法论一封装就是一个场景，所以写起来就有源源不断的想法会冒出来。 2. read in.prompt out.因在前边，果在后边。 3. 事物当前的本质，它不是客观的，而是取决于当时的社会的对它的意义的诠释。 4. 提示词写不好就在外边去找，不断地试词，不断地调，那是跑偏了，真正的效果不好的时候，要回退，先回到自己脑海中，去想脑海中那个东西。 5. 虽然只写了这三个字，但是哲学家这三个字是一个大的压缩包。 6. 因为你措辞的足够精准，那个词在大模型向量与 embedding 那个向量空间中足够精准的相当于一支箭直接射在点上。 7. 我觉得写提示词应该是有味道的一件事情，就这个提示词，一看你就这是你的味道。 分享整理稿全文： 作者李继刚在 ChatGPT 最早出来时开始学习使用提示词与大模型交互，学了一两个月，接触到结构化提示词后开始写各种场景下的提示词。因读书多，脑海中有方法论，能封装成场景，所以写提示词时有源源不断的想法。去年写了大概七八十个不同场景的提示词。最近半年有新收获。 学校通用场景示例： 豆瓣书评人：当被告知一本书籍时，按特定格式输出重点内容，包括书籍、作者、时间、问题、总结、观点、金句、案例等。

以下是一些可以通过上传 PPT 生成演讲稿的工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）：这是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务（如自定义模板、字体、动效等）等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。 2. Gamma（https://gamma.app/）：在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 3. 美图 AI PPT（https://www.xdesign.com/ppt/）：通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素。 4. Mindshow（https://www.mindshow.fun/）：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 5. 讯飞智文（https://zhiwen.xfyun.cn/）：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 此外，还有熊猫 Jay 提到的一些工具和思路，如 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等，您可以根据自己的需求选择适合的工具。

以下是关于根据 PPT 生成演讲稿以及相关 AI 产品的信息： 歌者 PPT： 功能： 话题生成：一键生成 PPT 内容。 资料转换：支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持：生成多语言 PPT。 模板和案例：海量模板和案例库。 在线编辑和分享：生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务：自定义模板、字体、动效等。 简介：歌者 PPT（gezhe.com）是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。用户能轻松将任何主题或资料转化为 PPT，并选择应用大量精美的模板。适用于商务演示、教育培训、学术报告等多种领域，操作便捷，智能化体验好，让幻灯片制作更轻松高效。 产品优势： 免费使用：所有功能永久免费。 智能易用：通过 AI 技术简化制作流程，易于上手。 海量案例：大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 专业：支持多种文件格式，转换过程尊重原文内容。 AI 翻译：保持 PPT 原始排版不变，多语言在线即时翻译。 推荐理由： 完全免费，对学生和职场人士是福音。 智能化程度高，通过 AI 技术快速准确生成精美 PPT。 模板和案例库丰富，能满足各种需求。 对多语言支持实用，可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 适合不太擅长制作 PPT 或时间紧张的人群，几乎无需学习成本就能上手。 DID：其有一个 PPT 易用插件，可帮助用户增强培训演示文稿、企业通讯、销售、营销内容等。能让用户轻松在幻灯片上添加虚拟演讲者，创建更具吸引力的演示文稿，操作简单，只需选择演讲者并自定义声音、语言、大小、背景颜色、形状和幻灯片位置，添加文本即可立即插入。 变现方法： 批量做短视频，挑选蓝海品进行带货，赚 CPS 的钱。 帮商家做短视频进行曝光，按条/天/周/月收费。 教别人做短视频带货，出教程/训练营/社群等。 其他 AI PPT 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/

以下为您推荐几款适用于会议中实时翻译英文并翻译成日语的工具： 1. Meta AI 发布的实时人工智能语言翻译模型 Seamless：统一了之前的三个 Seamless 系列模型，可以实时翻译 100 多种语言，延迟不到 2 秒钟，说话者仍在讲话时就开始翻译。不仅是文字转换，还能保持说话者的情感、语气和语调，使翻译后的语音更自然真实。其主要特点包括保持原声情感，实时翻译。 2. Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。使用时输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 3. RTranslator：一款开源、免费离线的实时翻译应用，可实现多人、多语言的实时对话翻译。包括对话模式、对讲机模式和文本翻译三种模式。

以下是一些可以根据上传的 PPT 内容输出演讲稿的 AI 工具： 1. Pitches.ai：官网为 Pitches.ai ，这是一个 AIpowered 的工具，能够通过提高清晰度、结构和整体影响力来简化和增强初创企业的演示文稿，帮助创始人创建更有吸引力和简明的幻灯片，磨砺信息传递、提供新鲜的创意来完善演讲故事。 2. Tome 和 Beautiful.ai ：协助创建演示文稿。 此外，在 PPT 设计方面，您可以使用以下 prompt 从不同角度思考设计： 1. 案例分析：使用真实的或假设的案例来说明您的观点。例如：“有没有一个具体的案例可以帮助解释这个概念？” 2. 对比与比较：通过对比和比较来强调您的观点。思考：“哪些元素或数据对比可以帮助强化我的论点？” 3. 未来视角：展示您的观点或提议如何影响未来。例如：“五年后，这个概念如何改变我们的行业？” 4. 结论与行动：在 PPT 的结尾，清晰地总结您的主要观点，并提供明确的行动指南。问：“观众在听完我的演讲后，应该采取哪些行动？” 使用这些 prompt 可以帮助您从不同的角度思考 PPT 的设计，使您的演示文稿更加有吸引力、信息丰富且易于理解。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。