帮助专利搜索的ai

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。

以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。

以下是关于如何用 AI 写发明专利的相关知识： 在专利法律框架下，人工智能具有以下 3 种存在形式： 1. 专利法所保护的客体，即人工智能“本身”作为专利法保护的发明。在这种情况下发生专利侵权时，关于侵权的认定以及责任的界定与传统的专利侵权并无差别。 2. 发明创造的“辅助工具”，即人工智能作为人类进行发明创造活动所依赖的辅助性技术研发的工具。人工智能作为其本身作为一种技术方案并不侵权，但是其为了完成人类交付的任务或者是程序设定的任务而实施的技术方案则可能构成侵权。在数据收集和算法学习阶段，有可能因未经许可使用他人现有的专利作为其研发工具而构成侵权。在生成阶段，人工智能利用文字处理、同义替换等方式来规避现有的技术权利要求，从而生成大量的与现有技术实质相似的技术方案，但实质上并未改进智力成果，因此也可能存在潜在的专利侵权风险。从理论上讲，在设计人工智能系统时，人类可以提前干预将仍处于保护期内的专利技术信息排除在训练数据库之外，从而防止专利侵权的情形。但是当下的技术水平并不足以支撑此种需求，在对人工智能模型进行训练时仍需要将人类科技应用领域中最具创造力的结果纳入其中，在满足此种需求的前提下要求完全防止专利侵权并不现实。其次是人工智能生成物侵犯专利权从结果上来说具有不可预测性，即便是人类提前介入干预，也并不能保证人工智能是否会从其他专利技术中组合、转换甚至开拓出的技术方案不侵犯专利权。 3. 发明创造活动的主体，即完全脱离人类的干预和控制，自主进行发明创造活动的人工智能。就目前而言，这种情况很难实现，尤其是在实行实质审查制度的我国。2018 年，有研发者就 DABUS，一个模拟人脑运行进行内容输出的 AI 系统向美国、欧洲、英国等多国专利部门提交了 DABUS 为发明人的专利申请。绝大多数专利部门都认为，从文义本身出发进行解释，立法者并不打算允许非人类作为发明人，从而拒绝了其专利申请。有趣的是，澳大利亚联邦法院在审理中推翻了该国知识产权局驳回 DABUS 专利申请的决定，并指出：发明人（inventor）一词是表示动作的代理名词，表示执行“发明”这一动作的实体，并未将非人类发明者排除在外，只有这样才能与专利法“鼓励技术创新、通过创新及技术的传播来促进经济福祉”的目标保持一致。虽然这一判决最终又被上诉法院驳回，但对于我们理解人工智能专利权的问题，仍有一定参考价值。 近年来，人工智能（AI）在专利审查领域得到了广泛应用。以下是一些具体的 AI 应用和平台，它们在专利审查过程中发挥了重要作用： 1. 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。示例平台：Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台：TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台：Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台：Aulive、AIpowered image recognition tools。

以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。

以下是关于 AI 辅助写专利交底书和课题以及在写作中的应用的相关内容： AI 辅助写专利交底书： 近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用，能帮助专利审查员更高效地处理任务。具体应用包括： 1. 专利检索与分类：通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。例如 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台。 2. 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性等。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，如 Aulive、AIpowered image recognition tools 等平台。 利用 AI 写课题： 利用 AI 技术辅助写作课题可按以下步骤和建议进行： 1. 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。 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：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：利用 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。 AI 在写作中的正确应用： AI 虽能写出文章，但不应完全依赖它来写作。写作是思考过程，能锻炼思维能力，对于想做 IP 账号的人，个人特色很重要。不过，AI 可成为写作中的得力助手： 1. 头脑风暴：写作前让 AI 提供选题建议或内容方向。 2. 查找资料：快速汇总主题相关信息，节省查阅资料时间。 3. 优化表达：写完初稿后让 AI 检查语法、改善表达。 4. 拓展思路：卡壳时询问 AI 开拓新思路。

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。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。

要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

以下是一些推荐的 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：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 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，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 做好 AI 搜索引擎的关键在于： 1. 准确度：取决于问答底座模型的智能程度和挂载上下文的信息密度。要选用智能的问答底座模型，并对 RAG 的检索结果进行排序去重以保证信息密度。 2. 差异化创新：错位竞争，如对问答结果以 outline/timeline 等形式输出，支持多模态搜索问答，允许挂载自定义信息源等策略。 3. 具备“准/快/稳”的特点：回复结果要准，响应速度要快，服务稳定性要高。 在使用 AI 搜索引擎时需注意： 1. 幻觉风险较高，大多数 AI 搜索引擎未连接到互联网。 2. 必应通常是较好的选择，特别是在某些特定场景下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，必应可能比谷歌更好。但这是一个迅速发展的领域，使用时应小心。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

以下是为您整理的关于 MCP 的相关内容： 一、什么是 MCP MCP（Model Context Protocol）是一种通用的方式，向各类大语言模型提供数据源和工具。它是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USBC 接口，为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。 二、相关文章的写作目的和探讨内容 1. 作者因在 WaytoAGI 社区阅读了他人优秀文章，决定逼自己做输出，对自我学习进行总结。 2. 文章从作者自身疑问出发，通过动手实践的方式探索：利用自然语言交互，大模型为什么会调用 MCP 工具；大模型调用 MCP 工具，从客户端到服务端发生了什么；安装了类似 MCP 工具，大模型如何选择用哪一个。 三、MCP 和 AI 工具的未来 自 OpenAI 发布函数调用以来，思考解锁智能体和工具使用生态系统所需条件。MCP 于 2024 年 11 月推出，在开发者和 AI 社区中已获广泛关注，被视为潜在解决方案。探讨了其如何改变 AI 与工具的交互方式、开发人员的使用情况及仍需解决的挑战。 四、MCP 小白图文使用教程 MCP 服务器有三大核心功能： 1. 资源：是服务器提供给 AI 的数据内容，如文件、数据库结构或特定信息，每个资源通过唯一 URI 标识。 2. 工具：允许 AI 模型执行特定操作，如查询数据库、调用 API 或执行计算，每个工具由名称和描述其模式的元数据唯一标识。 3. 提示：提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互，客户端可以发现可用提示、检索其内容并提供参数进行自定义。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于知识库搜索的相关信息： 知识库搜索网址：https://search.atomecho.cn/ Coze 中工作流配置知识库： 添加知识库：可同时添加多个知识库。 参数设置： 搜索策略：包括语义检索（像人类一样理解词与词、句与句之间的关系，适用于需要理解语义关联度和跨语言查询的场景）、全文检索（基于关键词进行，适用于特定名称、专有名词、术语、缩写词、ID 等场景）、混合检索（结合全文检索和语义检索的优势，并对结果进行综合排序召回相关内容片段）。 最大召回数量：选择从检索结果中返回给大模型使用的内容片段数量，数值越大，返回的越多。 最小匹配度：根据设置的匹配度选取要返回给大模型的内容片段，低于设定匹配度的内容不会被返回。 提示：最大召回数量和最小匹配度直接影响输出效果，需进行协调的多轮测试找出最优值。 认识大模型 Embedding 技术加实战中： Embedding 增强 GPT 的能力的过程包括搜索内部知识库检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并向其提出问题。 具体操作步骤： 准备搜索数据（仅一次）：搜集数据、切块、嵌入、存储（对于大型数据集的 Embedding 结果，可使用向量数据库保存）。 搜索（每次查询一次）：给定用户问题，从 OpenAI API 生成查询的 embeddings，使用 embeddings 按照与查询相关性对文本部分进行排序，距离函数推荐使用余弦相似性。 提问（每次查询一次）：将问题和最相关的部分插入到发送给 GPT 的消息中返回 GPT 的答案。 Embedding 的作用：搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（建议包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。

以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路： 1. 借助抖音平台：利用抖音对实体商家的流量扶持，购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程：通过 AI 软件自动跟进和培育客户，需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具：比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域，开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者：把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广，获取分成。 5. 参考优秀作品：如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等，从中获取灵感和思路。

AI 可以与以下领域结合，为普通人的生活提供帮助： 1. 教育培训： 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师可以实现一对一辅导，根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，缓解教育资源不平等的问题。 人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴，促进儿童成长。 2. 娱乐和休闲： 在影视行业，AGI 时代每个人都可以让 AI 根据自己喜好“量身定制”电影或剧集，甚至互动式地发展剧情。 在游戏领域，AGI 可以创造出高度逼真的虚拟角色，与玩家互动，使游戏世界更加生动。 在音乐、美术创作方面，AGI 能与人类艺术家协作或作为创作者助理，普通人也可以通过简短描述让 AGI 生成作品。 3. 日常生活： AGI 可以读取用户日程和邮件，自动为用户安排最优路线、预订餐厅、购买日用品等。 在购物时，AI 可以根据用户的尺寸和喜好筛选商品清单，甚至替用户做决定。 但在享受这些便利的同时，也需要警惕过度依赖带来的问题，如人类判断力和独立思考能力的退化。

以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议： 一、了解常用的 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，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集：利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法，遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性，如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。

如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手，可以通过以下步骤实现： 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开提供的函数计算应用模板，参考相关图示选择直接部署，并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，此时网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 此外，零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题，决策链设计包括： 1. 加权得分计算：将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘，然后求和，得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析：考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析：为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析：将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中，包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括： 1. 敏感性分析：通过调整不同因素的权重，检验决策是否稳健。 2. 情感检验：反思个人对每个选项的情感反应，并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议：基于前面的所有分析，提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作： 假设您是一名在职的产品经理，想跳槽并拿到两个不错的 offer，向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题，决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后，决策助手开始定义基本的评估标准，并让您审核，还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后，决策助手对每个选项进行评分，评分采用 1 到 10 分的制度，涵盖所有评估标准。评分完成后，决策助手会整理出一个清晰的表格，包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。

以下是关于自己尝试制作类似工具的一些帮助信息： 制作网站的 AI 工具： Wix ADI： 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark： 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop： 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是其 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid： 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是其 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在扣子调用已有的 API 制作插件： 1. 点击个人空间，选择插件，点击创建插件。 2. 创建插件： 插件名称：中文，根据插件需求起名。 插件描述：告诉观众插件的用途和使用方法。 3. 插件工具创建方式： 云侧插件基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，选择后会跳出必填项“插件 URL”，要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。 4. 在新的界面点击创建工具，填入第一个插件工具的基本信息： 工具名称：只能使用字母、数字和下划线来命名。 工具描述：根据工具的使用方法、功能填写，提醒用户如何使用。 工具路径：填写对应完整的 API 以/开始，如果后面使用 path 的方式传参，则可以使用“{}”包裹的方式把变量包含在其中。 请求方法：根据 API 的调用方式选择对应的请求方法。 5. 配置输入参数：点击新增参数，把所有需要使用的参数填写进工具。 开发视角中使用 ChatGPT 的案例： 制作 LaTeX 图表与表格：经常使用 LaTeX 编写文章和内部文件，ChatGPT 能够编写 LaTeX 代码，根据描述或原始数据创建表格和图形，还能解决布局问题和提供建议。可以将图形草图截图发送给 ChatGPT 让其转换成 LaTeX 代码，虽然不是百分之百准确，但能大大节省时间。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何借助 AI 帮助自己通过职称考试的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下几种方式利用 AI 来辅助备考： 1. 使用智能学习工具，如具有个性化学习计划制定功能的 APP，根据您的知识水平和考试要求为您生成专属的学习路径。 2. 借助语言模型类的 AI 工具，如 ChatGPT 等，向其咨询考试重点、难点，获取学习建议和解题思路。 3. 利用 AI 智能题库，进行有针对性的刷题练习，通过智能分析您的答题情况，找出薄弱环节进行强化。 4. 运用 AI 辅助的笔记整理工具，帮助您更高效地梳理知识点，形成系统的知识体系。 希望以上建议对您有所帮助。