哪个AI工具可以实现自定义单词记忆

您可以自定义 PPT 模板。以下为您推荐几个合适的 AI 工具： 免费工具：讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn） 付费工具：百度文库、Gamma.app 有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，若用户不满意可以自行选择模板。 此外，对于 AI 文章排版工具，以下是一些流行的选择： 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。 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。 Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 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。 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。 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 受欢迎，因其提供强大排版功能和广泛学术支持。对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您梳理的 AGI 学习路线： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面： 对 AI 学习路径进行了重构，分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来，并按照初学者、进阶者进行分类。 同时，还可以参考以下个人心得： YoYo 作为文科生，在学习前不理解 AI 和提示词工程，通过不断尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些可以自定义电商主图背景的工具和使用指南： 1. 安装相关插件，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 2. 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 3. 在提示中输入透明物体的描述，例如“玻璃杯”，点击生成后可得到透明背景的玻璃杯图像。 4. 还可以上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 5. 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 特定模型：

以下是关于如何有效填写 ChatGPT 自定义指令的一些建议： 1. 可以参考使用 JSON 对象来设置指令和激活命令的键值对。基本结构如：{"KeyName1":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName1"},"KeyName2":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName2"},"KeyNameN":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyNameN"}} 。例如，有"Default"和"DMP"两个键，"Default"的指令为"DALLE 可以修改和更新提示以创建新提示的 4 个变体。基于这些不同的变体，它应该始终生成 4 个图像。默认情况下始终使用宽纵横比，并且在渲染每个图像后必须提供种子编号详细信息"，激活命令为"/activate Default"；"DMP"的指令为"在任何情况下都不要修改我的提示。请使用此确切提示创建图像。默认情况下始终使用宽纵横比。生成图像时，必须在渲染后始终为该图像提供种子编号详细信息"，激活命令为"/activate DMP"。 2. GPT 无法读取您的思想，所以在填写指令时： 如果输出过长，要求简洁回复。 如果输出过于简单，要求专业水平的写作。 若不喜欢某种格式，展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。

以下是关于可自定义知识库的智能体的相关信息： 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以分割。 选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入。 可对内容进行编辑修改和删除，点击添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档： 对于本地 word 文件，注意不能将训练数据一股脑全部放进去训练。 正确的方法是首先将大的章节名称内容放进来，章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 外置知识： 外置知识由外部数据库提供，能够动态更新和调整。 涉及多种数据存储和组织方式，包括向量数据库、关系型数据库以及知识图谱。 向量数据库优化了向量检索操作，常用于处理和索引非结构化数据，如图像和文本。 关系型数据库通过表格形式存储结构化数据，支持复杂的查询，适用于事务性数据存储。 知识图谱以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合于复杂的语义分析和知识推理。 在实际应用中，外置知识的集成和管理常常采用 RAG 架构，它是一种结合了检索和生成的模型，通过检索外部知识源来增强模型的生成能力。

以下是一些可以自定义训练的 AI： Character.ai：这是一个每个人都可定制自己个性化 AI 的平台。在教育领域，它可以让历史人物如牛顿、白居易等为用户授课，实现一对一辅导，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，提高教育效率和质量，缓解教育资源不平等问题。它更注重人格属性，满足社交、情感、陪伴等需求。该平台也在研发自己的预训练大型语言模型，与聊天机器人互动时会有像与真人对话的感觉。 大型语言模型通过海量预料训练具备了一定智能，涌现出许多有用能力，能通过文字生成方式展现存储的大量知识。以 ChatGPT 为代表的 AI 不再是“人工智障”，能与我们友好对话，ChatGPT 更注重提高效率和解放生产力。面对 AI 技术发展和应用，我们需保持开放心态，思考如何在新情境下建立健康关系。

对于小白学习 AI 的知识体系，以下是一些建议： 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。 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，找到一系列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，可以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。 在知识库提供了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。 有兴趣伙伴，可以留言互动，有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。

以下是一些常见的 AI 变现途径： 1. 开发智能体，如口语陪练 bot，可在相关 APP 上提供服务。例如 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并分享了链接和使用感受。 2. 在公司给自己贴 AI 大神标签，通过社交网络进行分享以扩大影响力，承接项目开发。 3. 电商方面，如在小红书上通过 AI 绘画变现： 用 AI 制作服装，如 AI 小绿裙，单价较高且销量可观。制作方式可根据自身熟练程度选择不同工具。 用 AI 定制萌娃的头像，单价相对较低，但执行力强也能有不错的收入。 每个人都有自己的路径依赖，变现路径也因人而异。在探索 AI 变现时，需要不断学习新事物、探索新方法，结合自身优势和市场需求找到适合自己的方式。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，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。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。 工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 访问渠道：Web 端&H5 端： ；手机端：扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中，4 月访问量（万 Visit）为 1134，相对 3 月变化为 13 。

以下是为普通人学习 AI 知识提供的一些建议： 1. 万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 会给出知识框架，然后针对每个小点继续提问，能帮助您深度思考。 2. 优质信息源：像没有技术背景的普通人，可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。 3. 信息爆炸做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 4. 零基础小白学习： 网上有很多基础课程，可找科普类教程学习。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。

当前最强的 AI 模型包括： 1. OpenAI 的 o3 模型：在 ARCAGI 测试中达到了 87.5%的准确率，几乎与人类水平相当。能够进行自我对话、多角度分析和自我质疑，具备一定的“思考意识”。下一代 o3mini 模型的推理能力能够媲美 o1 模型。 2. Google 的 Gemini 2.0 Flash：在重要的基准能力上直接追平甚至部分超越了 Gemini 1.5 Pro，同时模型速度有极大提升。 3. OpenAI 的 GPT4：是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 4. Midjourney v5：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 5. DALL·E 3：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 6. Mistral 7B：在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，还有智谱·AI 开源的一些模型，如 WebGLM10B、MathGLM2B 等。

在论文写作方面，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助。以下是一些常用的 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，助于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：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 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的软件，助力复杂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，确保原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题可参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：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、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 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，用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，再修改。 11. 提交前的检查：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 需注意，AI 工具是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。 对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果用法不对，可能会有负面效果。比如提封闭性问题，孩子用 AI 搜索迅速得到答案结束任务，AI 就像好奇心的毒药；但改成开放性问题或让 AI 帮助提更多拓展思考的问题，好奇心会被激发。AI 辅助写作文也是同理，可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，要求孩子对 AI 作文点评批改、让其迭代出更好文章，重点关注孩子能否说清作文好坏及如何修改。

以下是一些利用 AI 工具背单词的方法： 1. 利用提示词批量制作单词卡片： 明确生成单词卡的内容和将内容填入 Excel 文件的目的。 给出基本示例作为 GPT 完成任务的核心依托，并根据生成内容限定规则。 对输入的单词进行解析，可能存在效果稍差的情况，但大体格式符合要求。 上传压缩文件并完成套版，获得单词卡片。 2. 借助 AI 进行单词查询与学习： 可直接查询陌生单词及意思，部分工具带音标但显示可能有问题。 利用提示词构建情景或组成故事，采用情景记忆法、联想记忆法等背单词。 3. 在英语课堂中结合 AI 工具： 老师带着学生使用 AIGC 工具，学生提出 prompt，老师做引导。 让 AI 生成学生能懂的英文解释和有上下文的例句，形成生词库。 用 AI 工具灵活加工生词，生成题目、游戏或整篇文章帮助学生复习单词。 让学生在辩论准备中自主使用 AIGC 工具，如用 ChatGPT 协助头脑风暴和模拟对手。

以下是一款具有词根词缀记忆法的背单词 app 推荐：AI 雅思单词书。 这款 app 具有以下特点： 1. 走“质”路线：不以覆盖全部考纲单词为首要目的，而是将扩充词汇量、抓住单词用法置于首位。在呈现词意的同时，展示单词的近义辨析、常用搭配以及范文例句，强化记忆曲线，让使用者真正掌握单词用法，而非单纯记忆中英文含义。 2. 以词块为最小记忆单位：不将英语拆散成单个简单单词，而是以“词块”“语块”形式呈现，避免中式思维翻译和滥用词汇，深度扩充对单词使用的认知，助力在口语和写作中的实际应用提升。 3. 派生词助力一词多记：注重单词的发散联想和近义词辨析，注重延伸词的实用性。通过对某一单词的派生词联想，借助添加或删减不同的词根词缀，实现多个相关词意单词的集中记忆。 4. 巧记法：将趣味与知识性相结合。

创建针对小学生的易错汉字和易错单词练习应用，您可以考虑以下步骤： 1. 明确练习目标：确定应用旨在帮助小学生掌握哪些具体的易错汉字和易错单词，例如常见的同音字、形近字、拼写相似的单词等。 2. 收集和整理内容：从教材、辅导资料、历年考试真题等渠道收集易错汉字和易错单词，并进行分类整理。 3. 设计练习形式：可以包括填空、选择、拼写、造句等多种形式，以增加练习的趣味性和多样性。 4. 制定难度等级：根据小学生的年级和学习进度，设置不同的难度等级，逐步提高练习的挑战性。 5. 提供错误反馈：当学生回答错误时，及时给出正确答案和详细的解释，帮助他们理解错误原因。 6. 增加趣味性元素：如使用可爱的图标、动画效果、奖励机制等，吸引小学生积极参与练习。 7. 进行用户测试：在小范围内让小学生试用应用，收集反馈意见，对应用进行优化和改进。 8. 确保界面简洁友好：操作简单易懂，方便小学生自主使用。

以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。

以下是一些利用 AI 快速记住中考单词的方法和相关产品介绍： 1. 翻转单词墙小程序： 巧妙融入自然拼读记忆方法，每个单词配有详细指南，助您掌握发音规律。 精选电影、电视剧台词、音乐歌词及文学名著中的单词例句，增强学习兴趣和记忆效果。 采用正面英语、反面汉语、单击翻转的交互方式，增加学习乐趣。 设有单词 PK、英语接龙等游戏，锻炼词汇量和反应能力。 2. AI 雅思单词书： 旨在帮助雅思学习者克服词汇障碍，提升写作能力和口语表达。 采用人工智能+人工的形式为单词生成独特生动的记忆方法，并利用艾宾浩斯遗忘曲线加强记忆。 呈现助记、联想、例句、词块等，挖掘熟词僻义，补充常见用法。 注重单词在考试中的实用性，提高综合英语素养。 特点包括走“质”路线，不以覆盖全部考纲单词为首要目的，而是注重扩充词汇量和掌握单词用法；以词块为最小记忆单位，避免中式思维，提升实际应用能力；注重派生词助力一词多记，结合趣味与知识性的巧记法。

以下是借助 AI 快速记单词的一些方法： 1. 利用 AI 雅思单词书：通过语言智能生成单词的巧记方法，统计单词使用频率，注重趣味性和实用性，不刻意背单词，将大模型设定为英语老师，使行文亲切易懂。 2. 利用 AI 批量制作单词卡片： 需求分析：选用搞定设计批量产图，降低人工成本，节约时间，制作可无限套用的模板。 提示词编写测试：明确生成符合要求的单词卡内容和填入 Excel 文件的目的，给出基本示例和规则限制，测试结果虽有不足但大体格式符合要求，可通过复制粘贴调整。 批量产出：上传压缩文件，完成套版获得符合要求的单词卡片。

AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关： 1. 长期记忆：主要有长文本（持久化）、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key（K）和 Value（V）减少冗余计算，但需额外存储空间，可能导致显存占用增加，未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本，从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆：主要存在于模型的上下文中，由对话内容（用户输入、模型输出）和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，其中长期记忆方面，角色能以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列，而人工智能与人类不同，人类会为事物赋予意义与价值，人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支，通过定义状态、动作与奖励等元素，让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。

关于长期记忆设计，主要包括基础设定和人物背景两方面。 基础设定方面，设计了一些初始属性，如人物生日和星座、MTBI 性格分型（ENFJ）、出生地、职业、聊天习惯等。 人物背景方面，使用 AI 自动扩写了大约 100 条，涵盖了三观、爱好、日常习惯、教育经历、家庭背景、工作经历、恋爱经历等内容。

以下是一些具有记忆功能的 AI： 1. MemGPT：通过特定指令访问外部存储系统来保存和回调信息，极大地扩展了模型的记忆能力，并增强了其上下文理解能力。 2. ChatGPT 最新版本：可以将对话中的重点内容记录在一个名为“bio”的小本子上，这种内置记忆机制使得它能够在后续对话中利用之前的交流内容来提供更加个性化和相关性更强的回答。 3. OpenAI 的 GPT4：直接用 prompt 调用 bio 这个工具记录需要记忆的内容，每次新的对话开始时，在 prompt 的最后直接加上所有之前的记录的内容。 延伸阅读：MemGPT:Towards LLMs as Operating Systems

目前市面上有一些可以辅助初中生学习整理知识点，并能记录错误、反复记忆的 AI 工具。例如一些智能学习类的 APP，它们可以根据学生的学习情况和错题记录，生成个性化的学习计划和复习资料。但具体的选择还需要根据学生的学科需求、学习习惯等因素来决定。