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。

在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类： 1. 智能办公：在办公垂域场景中发挥作用，比如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源：主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。

以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI ，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。

目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

目前在 AI 领域，针对从图片中提取有下划线的英文单词这一需求，可能没有直接可用的通用工具。但您可以尝试以下几种方法： 1. 使用图像识别软件，将图片转换为可编辑的文本，然后通过文本处理工具或编程语言来筛选出有下划线的英文单词。 2. 利用一些具有 OCR（光学字符识别）功能的在线服务或软件，先将图片中的文字提取出来，再进行后续的处理和筛选。 需要注意的是，这些方法可能需要一定的技术知识和操作经验。

很抱歉，目前知识库中没有关于扩大英文词汇量和记住英文单词方法的相关内容。但以下是一些常见且有效的方法供您参考： 1. 多阅读：通过阅读英文书籍、报纸、杂志等，在语境中理解和记忆单词。 2. 制作单词卡片：将单词写在卡片上，一面写单词，一面写释义和例句，随时进行复习。 3. 运用记忆技巧：比如联想、词根词缀记忆法等。 4. 听英语广播、看英语电影或剧集：有助于熟悉单词的发音和用法。 5. 参加英语学习小组或与他人交流：在交流中使用新学的单词，加深记忆。 6. 定期复习：根据遗忘曲线规律，定期回顾已学单词。 7. 利用手机应用程序：有许多专门用于单词学习和记忆的 APP，可根据个人需求选择。

目前有一些工具可以帮助您实现制作单词闪卡的需求，比如 Anki、Quizlet 等。Anki 功能强大，支持自定义卡片样式和内容，并且有多种复习模式；Quizlet 则具有丰富的学习资源和便捷的共享功能。您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合您的工具。

以下为您推荐几款可能满足需求的软件及相关信息： 在 Stable Diffusion 中，如果您使用秋叶整合包，里面包含提示词联想插件。例如输入“1”，能看到下方联想热门提示词，适合英文不好、记不住单词的朋友。 常用的翻译软件有 DeepL 翻译（网址：https://www.deepl.com/translator ，可下载客户端使用）和网易有道翻译，其可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译，方便查看别人关键词。 还有自动翻译插件 promptallinone，安装方式为在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可使用。 在英语学习方面，您可以利用以下工具： AI 写作助手如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 自适应学习平台如 Duolingo，利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。

帮助孩子记住单词的方法有很多，以下是几种常见的方法： 1. 制作成语小游戏：通过成语接龙和看图猜成语等游戏，可以提高孩子的语言能力、记忆力、逻辑思维能力、文化知识、社交技能、反应速度和学习兴趣。在游戏过程中，孩子们需要理解每个成语的意思和用法，并记住大量的成语及其含义，这有助于提高他们的语言理解能力和表达能力。同时，孩子们需要逻辑地思考哪个字可以成为下一个成语的开头，这种思考过程有助于培养他们的逻辑思维能力。此外，成语大多源自中国的历史故事、文学作品或民间传说，通过学习成语，孩子们可以了解到丰富的文化背景和历史知识。游戏还需要孩子们在小组中进行交流和合作，这有助于他们学会如何与他人交流想法，以及如何在小组中协作。最后，游戏要求参与者快速反应，找到以特定字开头的成语，这有助于提高孩子们的思维敏捷性和反应速度。以游戏的形式进行学习，相比传统的填鸭式教学更有趣味性，能激发孩子们学习语文的兴趣。 2. 提升认知能力：孩子们需要解读图画中的各种元素和符号，这个过程可以增强他们的视觉识别能力和认知解析能力。 3. 丰富词汇量和成语知识：通过猜测图画所代表的成语，孩子们能学习到新的成语及其含义，从而扩大他们的语言词汇库。 4. 增强记忆力：在不断的猜测和学习新成语的过程中，孩子们需要记忆成语及其意义，这有助于提高他们的长期记忆能力。 5. 培养解决问题的能力：寻找图画与成语之间的联系，需要孩子们运用逻辑思考和推理，这有助于培养他们的问题解决能力。 6. 提高学习兴趣：以图画作为学习成语的媒介，比起传统的学习方法更加生动有趣，能有效提高孩子们对语文学习的兴趣。 7. 增进创造力和想象力：解读富有象征意义的图画，需要孩子们发挥想象力和创造性思维，这对于他们的创造力发展十分有益。 8. 促进家长与孩子的互动：家长可以与孩子一起参与“看图猜成语”，这不仅能增进亲子关系，还能共同促进孩子的学习和成长。 总的来说，帮助孩子记住单词需要家长和孩子共同努力，采用多种方法，让孩子在轻松愉快的氛围中学习。

利用AI工具来帮助单词记忆可以显著提升学习效率和效果。以下是一些基于AI的工具和方法，可以帮助你更好地记忆单词： 1. Anki 简介：Anki 是一个基于间隔重复（Spaced Repetition）的学习软件，它使用AI算法根据你的记忆情况优化复习间隔。 功能：可以创建或下载词汇卡片，通过定期复习巩固记忆。 网址： 2. Quizlet 简介：Quizlet 提供了丰富的学习卡片和多种学习模式，包括测试、匹配游戏和间隔重复。 功能：AI生成的自定义学习计划，帮助你在最佳时间复习单词。 网址： 3. Memrise 简介：Memrise 使用AI和记忆科学来创建互动的学习体验，帮助记忆单词和短语。 功能：结合视频、图片和语音等多媒体资源，提供沉浸式学习。 网址： 4. Duolingo 简介：Duolingo 是一个广受欢迎的语言学习应用，采用游戏化的方式让学习更有趣。 功能：通过AI调整学习内容的难度，个性化学习路径。 网址： 5. Lingvist 简介：Lingvist 使用AI来个性化学习体验，根据用户的学习进度和记忆情况动态调整内容。 功能：提供实时反馈和个性化的复习建议。 网址： 6. Brainscape 简介：Brainscape 采用基于科学的学习卡片系统，利用AI优化复习间隔。 功能：提供丰富的学习卡片集和自定义学习计划。 网址： 7. ClozeMaster 简介：ClozeMaster 使用填空练习来帮助记忆单词和语法。 功能：AI根据你的学习情况推荐复习内容，提高学习效率。 网址： 8. WordUp 简介：WordUp 使用AI分析你的词汇量，并推荐最适合你的单词进行学习和记忆。 功能：结合例句、视频和图片等多种方式，增强记忆效果。 网址： 使用步骤 1. 选择适合的工具：根据你的学习偏好和目标，选择最适合的AI工具。 2. 创建或选择词汇集：大部分工具允许你创建自己的词汇卡片或选择已有的词汇集。 3. 定期复习：利用工具提供的间隔重复算法，按时进行复习。 4. 多种学习模式：尝试不同的学习模式，如测试、游戏、填空等，增加学习趣味性和多样性。 5. 跟踪进度：使用工具提供的进度跟踪和反馈功能，了解自己的学习进度和薄弱点。 示例工具使用 使用 Anki 1. 下载并安装 Anki。 2. 创建一个新的词汇卡片集，添加单词和相应的定义或例句。 3. 开始学习，Anki 会根据你的记忆情况安排复习时间。 4. 定期打开 Anki 进行复习，确保在最佳时间点复习单词。 使用 Memrise 1. 注册并登录 Memrise。 2. 选择一个适合你的语言课程，或创建自己的词汇集。 3. 使用 Memrise 提供的多种学习模式（听力、阅读、拼写等）进行学习。 4. 利用AI生成的复习计划，坚持每日复习。 通过这些AI工具，你可以有效地提升单词记忆的效率和效果，使语言学习更加轻松和有趣。

目前的大模型应用本质上通常没有直接的记忆功能。以 ChatGPT 为例，它能理解用户的交流内容并非因为自身具备记忆能力，而是每次将之前的对话内容作为新的输入重新处理。这种记忆功能实际上是通过在别处进行存储来实现的。 对于大模型的工作原理，在回复时是一个字一个字地推理生成内容，会根据输入的上下文来推测下一个字。但大模型的学习数据规模庞大，若每次计算都带入全量数据，算力难以承受，且仅算字的概率容易受不相干信息干扰，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 另外，系统的内存是大模型的上下文窗口，如 Google Gemini 1.5 Pro 实验版已将其提升到一千万。但窗口越大推理越慢，且模型可能失焦降低准确度，研发团队需平衡吞吐量、速度和准确度。在模型外，操作系统的其他部件如文件系统能让模型具备无限记忆的能力，而大模型应用领域常用的方法如 RAG 能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽的私有数据。

以下是一些根据课程进行日程安排并自动按照记忆曲线形成学习复习提醒的工具： 1. Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。使用方法是选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 此外，还有一些其他与 AI 学习外语相关的工具和平台： 1. Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。使用方法是录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 2. Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。使用方法是将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 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。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。 4. Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些根据提示自动按照记忆曲线形成学习提醒计划的工具和相关学习方法： 工具： Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。使用方法是选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 学习方法： 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习一门外语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。

以下是一些让 AI 辅助快速记忆知识点的方法： 1. 利用信息管理工具与方法，如“想得起”的核心理念，通过系统化的方法将灵感和剪藏的信息转化为笔记、文章和知识库，形成知识管理体系。这包括建立知识线索，如通过标签、笔记、索引等方式，在需要时能快速检索和关联信息。 2. 设计有效的提示词和笔记标签系统，AI 可以通过分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高检索效率。 3. 进行内化思考，定期回顾和思考所收集的信息，并通过一些系统的知识管理方法将其转化为个人的理解和知识。例如可以借助成熟的方法论，如 PARA 笔记法、IOTO 工作法、CODE 信息管理、点线面体创作法等。 4. 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，我们可以借助其优势辅助记忆。

以下是关于让 AI 辅助快速记忆知识点的相关内容： 专家 AI 可能通过元学习比我们预期更快地获得知识，并有可能成为下一代专家的教师。 在 GPT4 的聊天界面中，使用 json 格式可以大幅提升 AI 的记忆力和稳定性。用过 Mr.Ranedeer 的人会惊讶于其在超长 prompt 和多轮对话中仍能牢记各种设置和详情。其奥秘在于 json 格式将内容有层次结构地组织起来，类似于思维导图，能减轻记忆负担，让 LLM 更容易抓住重点。不过，这种“记性好”的情况仅适用于 GPT4 的聊天界面，直接通过 API 调用方式不太适用，对话轮次多可能会返回 token 超限错误。稳定性方面，在聊天窗口和 API 调用中表现都优秀，因为所有要点被 json 各层级的 key 突出显示，降低了 LLM 遵循的难度。

以下是一些 AI 记忆能力的应用案例： 1. 在智能体方面，如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态，在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能，可将对话重点记录在“bio”小本子上，用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用，能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述，提高信息检索效率和易理解性，广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注，如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目，通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息，扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力，使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”，对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱，保证不会因上下文窗口不足溢出，从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆，实现永久记忆功能。 5. 在学术界，有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向，虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限，但代表了未来趋势。此外，RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题，其存储手段并非仅依赖向量库，传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。