帮助专利搜索的ai

以下是关于 AI 视频的相关内容： 从生成方式分类： 1. 文生视频、图生视频：包括 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 2. 视频生视频： 逐帧生成：SD+Mov2Mov 关键帧+补帧：SD+Ebsynth、Rerender A Video 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics 视频修复：Topaz Video AI 3. AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID 4. 长视频生短视频：Opus Clip 5. 脚本生成+视频匹配：Invideo AI 6. 剧情生成：Showrunner AI 从产品阶段和可用维度分类：将按照相关维度进行产品介绍。 相关软件教程： 1. 视频模型：Sora（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc） 2. 工具教程：Hedra（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd） 3. 应用教程： 视频转绘（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r） 视频拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b） 图片精修（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle） 几个视频 AIGC 工具： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频 5. veed.io：自动翻译自动字幕 6. clipchamp：微软的 AI 版剪映 7. typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多 8. google vids：一口大饼 此外，还有关于 AI 绘图 Imagen3 的相关内容： 绘图：https://labs.google/fx/tools/imagefx 报道： 数字生命卡兹克：Google 全新发布 AI 视频 Veo2、AI 绘图 Imagen3 何以凌越。 量子位：谷歌版 Sora 升级 4K 高清！一句话控制镜头运动，跑分叫板可灵海螺 谷歌的 Imagen 3 终于来了——它是最好的 AI 图像生成器吗？ Imagen 3 是我们最高质量的文本到图像模型，能够生成比之前的模型更好细节、更丰富的光照和更少的干扰伪影。

AI 绘画是一个具有多面影响和丰富技巧的领域： 与艺术界的双向影响： 改变了艺术作品的创作方式，对艺术的审美观念和市场需求产生影响。 从早期机械臂机器人到当前大语言模型，技术进步使创作质量和速度有新突破，推动传统艺术数字化和普及化。 引发一系列讨论和争议，如人们对 AI 生成艺术品和艺术家的接受程度不同，艺术家对其创新潜力期待与对版权、原创性和伦理问题的担忧，以及带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，反映新技术对行业生态和现有法律伦理框架的挑战。 为艺术创作提供新可能性，帮助艺术家探索新创意表达方式，提高制作效率，降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化和互动艺术体验。 着色画： 简介：提供基础框架，由简单线条组成，勾勒物体或场景轮廓，可手绘或数字格式，留给绘画者想象空间填充色彩和纹理。 艺术效果：体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理突出、创意发挥等方面。 关键词结构思路：包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调。 进阶玩法：可用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。 关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：可将喜欢的艺术家、灯光、颜色调色板风格分别放到相应的关键词里。

以下是知识库中已有的 AI 工具按能力分类列举： 工具入门篇 数据工具： 多维表格小白之旅 适用人群：Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者 简要说明：用表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求 编程工具： Cursor 的小白试用反馈 适用人群：0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白 简要说明：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒 音乐工具： Suno 的小白探索笔记 适用人群：0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白 简要说明：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作 100 个 AI 应用 81 100： AI 菜谱口味调整工具 已有产品：下厨房口味调整功能 一句话介绍：根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台 已有产品：英语流利说纠错功能 一句话介绍：帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统 已有产品：豆瓣电影剧情分析工具 一句话介绍：分析电影剧情，提供深度解读。 AI 办公文件分类系统 已有产品：腾讯文档分类功能 一句话介绍：自动分类办公文件，方便管理。 AI 美容护肤方案定制平台 已有产品：美丽修行定制方案功能 一句话介绍：根据用户肤质定制护肤方案。 21 40： AI 菜谱生成平台 已有产品：豆果美食 APP 一句话介绍：根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 AI 语言学习助手 已有产品：沪江开心词场 一句话介绍：辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 AI 电影推荐系统 已有产品：爱奇艺智能推荐 一句话介绍：根据用户喜好推荐电影，发现优质影片。 AI 办公自动化工具 已有产品：WPS Office 一句话介绍：提高办公效率，实现自动化办公流程。

以下是关于小说家利用 AI 进行小说创作的相关内容： 南瓜博士在人机协作小说创作中有着丰富的经历。除了无名猫视角的获奖作品，还为 LLM 小说比赛尝试了多种方法，包括编写 agent flow 框架让 AI 自动按步骤写作和评判，但因无法认同 AI 的审美而放弃。之后选择在 GPT 页面上对话，先让 AI 生成大量创意，自己进行判断挑选，写作时 AI 勤勤恳恳，自己负责掌舵，最后给出改进意见由 AI 遵循修改。 在具体创作过程中，为确保文章前后一致，先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并略作修改。让 AI 以表格形式输出细节描述有三个好处：打破叙事习惯避免陈词滥调；按编号做局部调整容易；确保内容都是具体细节。然后把生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章，偶尔需要自己给建议。 在修改环节，小说大赛要求作品不能改动且不能超 2000 字，让 GPT4 改时它很快暴露出记性不好的缺点，求助 Claude 时关键情节被改没。总之，小说创作中，人有人的用处。

以下是一些免费的制作思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，提升生产力。 此外，以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成部分视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建部分架构图。 9. Archi：免费开源工具，支持创建逻辑视图。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。

以下是一些可以画图的 AI 工具： 1. 对于绘制 CAD 图： CADtools 12：是 Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具。 2. 绘制示意图： Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图。 Microsoft Visio：专业图表绘制工具，AI 功能可优化图表设计。 Diagrams.net：免费开源的在线图表绘制工具。 3. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，自动生成多种视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些工具提高设计效率。

以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时，仍需仔细甄别结果。

以下是一些可以自动生成专利申请文件的平台： 1. Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，能提高专利申请的效率。 2. PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，可减少人工工作量。 在专利小助手中，还有以下插件可用于相关工作： 1. Kimi：可以用于自动生成专利申请文档的草稿、摘要或专利描述，提高文档撰写效率。 2. TreeMind 树图：可以用来创建专利结构的思维导图，帮助用户理解专利的组成部分和它们之间的关系。 3. ProcessOn 流程图：可以用于设计和展示专利申请和管理的详细流程，帮助用户理解每一步的操作和所需材料。 4. Word 文档：可以用来处理专利申请文件、专利描述、权利要求书等文档。 使用这些平台通常需要以下步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。

以下是关于通过 AI 快速生成专利的相关信息： 专利审查方面的 AI 使用步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 自动化专利申请的示例平台： 1. Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 2. PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。

以下是一些能帮助撰写专利的 AI 工具： 1. 专利检索与分类：AI 可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，帮助进行高效的专利检索和分类，自动识别和分类专利文献。 2. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。

目前没有关于如何让 AI 写一段实现专利状态自动更新的 Python 代码的相关内容。但一般来说，要实现这样的功能，您需要明确以下几个步骤： 1. 确定获取专利状态的数据源，例如相关的数据库或 API 接口。 2. 设计数据处理和更新的逻辑，包括数据的提取、转换和存储。 3. 利用 Python 的相关库和技术，如数据库操作库（如 MySQLdb、sqlite3 等）、网络请求库（如 requests 等）来实现与数据源的交互和数据处理。 由于缺乏具体的细节和需求，以上只是一个大致的思路，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

以下是关于如何用 AI 搜索专利的详细介绍： AI 能够在专利检索与分类方面提供高效的帮助。它通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。 在专利检索与分类方面，有以下示例平台： 1. Google Patents：运用 AI 技术协助用户检索和分析专利文献。 2. IBM Watson for IP：借助 NLP 和机器学习技术，能够自动化地检索和分类专利文献，显著提高检索的准确性和效率。 使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并完成登录。 2. 上传专利文献：将待审查的专利文献上传，或者输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据自身需求，选取专利检索、分析、评估或生成等功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告以及评估结果。 5. 进一步处理：依据分析结果进行后续的人工审查和处理操作，或者直接生成专利申请文件。

以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导： 对于 AI 搜索的 prompt 写作： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：若可能，在 prompt 中插入相关图片参考，以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：为避免意外输出，添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作，您可以参考以下要点： 1. 设定角色为资深学术研究者，明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字，包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式，如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作，先概述规定内容，然后解读具体内容，最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战，增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例，提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语，确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构，标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念；第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失；第二部分以案例引入；第三部分对案例进一步分析；第四部分给出具体操作建议，包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之，编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维并尝试创新描述方式。

以下为您推荐一些集文档管理、AI 写作、资料搜索功能于一体的 AI 大模型： 1. RAG： 工作原理：就像超级智能的图书馆员，包括检索（从庞大知识库中找相关信息）、增强（筛选优化信息）、生成（整合信息给出连贯回答）。 优点：成本效益高、灵活性强、可扩展性好。 缺点：回答准确性相对不够。 相关网站：Metaso.cn（学术、研究）、So.360.com（生活、便捷）、Devv.ai（程序员、开发者）、Perplexity（付费、高质量）、Bing.com（通用）、Google.com（全球、精准）。 内幕：平均调用 9 次大语言模型，网络爬虫预先建立数据库，用便宜但推理弱的模型（免费版）。 2. 对于律师工作： AI 大模型擅长：信息检索与整理、模式识别与预测、自动化文档处理、多任务处理能力。 AI 大模型不擅长：法律解释与推理、理解道德和情感、创新或个性化的服务。 律师擅长：法律专业知识、沟通与谈判。 3. 沉浸式翻译：主打所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读，新功能可一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 4. Kimi：由月之暗面科技有限公司开发，最大特点是超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）处理和基于文件、链接内容对话的能力，能阅读并理解多种格式文件内容为用户提供回复。

目前在 AI 搜索功能方面，Meta 于 2024 年 7 月 23 日发布的源模型 Llama 3.1 表现较为出色，其包含 8B、70B 和 405B 三个版本，其中 405B 是迄今为止最强大的模型，性能与 GPT4 和 Claude 3.5 相当。 在 AI 时代，搜索引擎结合大模型极大地增强了自身能力，比较优秀的公司有秘塔搜索（https://metaso.cn/）和 Perplexity（https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome）。 AI 搜索结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容，一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 RAG 是一种通过引用外部数据源为模型做数据补充的方式，适用于动态知识更新需求高的任务，其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时，且能够支持在本地运行。 多模态大模型具有多种能力，像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。生成式模型和决策式模型有所区别，决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

以下是关于搜索模型搭建的相关知识： 嵌入（Embeddings）： 概述：第一代模型（以001结尾的模型）都使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入由五个不同的模型系列生成，针对三个不同任务进行调整，包括文本搜索、文本相似性和代码搜索。搜索模型成对出现，有用于短查询和长文档的。不同系列包括多种质量和速度不同的型号，如 Davinci 能力最强但更慢更贵，Ada 能力最差但速度快成本低。 相似性嵌入：最擅长捕捉文本片段之间语义相似性，如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入：有助于衡量长文档与短搜索查询的相关性，使用两种模型，分别用于嵌入搜索查询和要排名的文档，如 textsearchadaquery001 等。 代码搜索嵌入：与搜索嵌入类似，有两种类型，分别用于嵌入自然语言搜索查询和要检索的代码片段，如 codesearchadatext001 等。对于001 文本嵌入，建议将输入中的换行符替换为单个空格。 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载，双击打开点击“Install”，安装完成后将下方地址复制进浏览器中，若出现相关字样表示安装完成，即 http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型：Windows 电脑按 win+R 输入 cmd 回车，Mac 电脑按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序，复制相关命令行粘贴回车等待完成。 检索原理： 信息筛选与确认：对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，涉及对信息来源、时效性和相关性的验证。 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 语义融合：合并意义相近但表达不同的信息片段。 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式。 大模型生成回答：全新的上下文传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息回答问题。

以下是 3 个大众使用评价较好的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案，用户参与度高。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。

以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容： Cursor 方面： Cursor 适用于多种编程场景，如问答。在问答场景中，LLM 支持联网功能后，如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题，能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案，但答案置信率不高，而 Cursor 的上下文符号引用能力（如@Codebase 符号索引整个仓库）弥补了这一点，其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费，具备极强的私域知识理解能力，还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面： 工作步骤包括接收指令（用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题）、数据处理与理解（利用内部大语言模型解析用户输入，提取关键信息）、生成响应与执行任务（根据用户需求生成回答或采取行动，如查询数据库、搜索网络等）、输出结果（通过文本或语音将生成的结果反馈给用户）。 AIGC Weekly34 方面： 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题，如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感，发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文，提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化，还讨论了人工智能人格模拟相关内容，如语言模型如何模拟和改变人格等。

以下是一些关于利用 AI 帮助写年终报告的信息： 在金融服务业中，生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作。它可以从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，在预测方面，能帮助编写公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面，能自动创建文本、图表等内容，并根据不同示例调整报告。此外，在会计和税务、采购和应付账款方面也能提供帮助，如综合总结税法和潜在扣除项，自动生成和调整合同等。 安迪分享了一个实战案例，通过将过去写的文章发给 AI 总结写作特点，编写提示词来克隆自己的写作风格，从而让 AI 代替自己写“手写信”，大大提高了效率。 对于个人博客，在接触 AI 之前输出困难，而 AI 提供了不同的思路和视角，让写作变得可执行可操作。当 AI 能在几分钟内生成详细报告时，能节省大量时间和精力。但在与 AI 合作中也会面临一些问题，如如何掌控 AI 使其成为得力助手，如何应对超出理解范围的解决方案等。

以下是利用 AI 帮助读文献的一些方法： 1. 使用 TXYZ 网站：这是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容，并在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 2. 优化文档以便 AI 理解： 遵循通用原则：如果一篇文档能很容易被“人”看懂，那么这篇文档对 AI 来说应该也是好理解的。 具体技巧包括：简洁明了，避免使用复杂的词汇和句子，使用简单、清晰的语言表达想法；结构清晰，文档应有明确的结构，包括引言、主体和结论，使用标题和子标题来帮助浏览和理解文档的组织结构；段落分明，每个段落应有一个主题，且主题应在段落的开头或结尾明确表达出来；避免专业术语滥用，必要时提供清晰的定义或上下文；避免歧义，确保表达清晰，不容易被误解，必要时进行澄清，避免留下模棱两可的陈述；定期更新，确保文档信息及时准确。 3. 利用学术场景数据处理工具：如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台，其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。在处理文献时，先将海量文献通常以 PDF、Word 或 Excel 等格式存储的文件转换为可供模型解析的文本格式，然后将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

很抱歉，您提供的内容与您作为外贸业务员利用 AI 提升业务能力和业绩的需求不相关，无法为您提供有效的方案。一般来说，您可以利用 AI 工具进行以下操作来提升业务： 1. 利用自然语言处理的 AI 工具，对客户的邮件和咨询进行快速准确的理解和回复，提高沟通效率和质量。 2. 借助 AI 数据分析工具，深入挖掘市场数据和客户行为数据，以便更精准地定位目标客户和市场需求。 3. 使用 AI 驱动的翻译工具，确保与国际客户的交流准确无误，消除语言障碍。 4. 利用 AI 预测模型，对市场趋势和销售情况进行预测，从而优化库存管理和销售策略。

学习编程对应用 AI 有很大帮助。以下是一些具体方面： 1. 借助 AI 学习编程时，要打通学习与反馈循环。例如从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 学习流行的语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解。遇到问题可采取复现、精确描述、回滚三步走。 3. 如果希望在应用 AI 方面继续精进，最好体系化地了解编程，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法规则（如变量命名、缩进）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典）、控制流（如条件语句、循环语句）。 函数：定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 总之，AI 虽强大，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。

AI 可以帮助您写 SQL。以下为您提供一些相关信息和示例： 在 COZE 工作流中，如果您不会写 SQL 代码，可以将需求发送给豆包，例如“学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql”，并提供具体的需求，如要操作的数据表、要执行的操作以及相关条件等，豆包会为您生成相应的 SQL 语句，如“INSERT INTO user_question_answer”，您将其复制到数据库节点里面 SQL 的位置，试运行成功后即可发布工作流记录对应数据到数据库。 金融服务业中，生成式 AI 可以帮助编写 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，为预测建议输入，还能帮助自动创建报告等内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）。