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学术、科研工作，最好的AI推荐一下

回答

以下是为您推荐的适用于学术、科研工作的 AI：

  • 免费选项：必应。
  • 付费选项：通常必应是较好的选择。对于儿童，来自可汗学院的Khanmigo由 GPT-4 驱动，能提供良好的人工智能驱动辅导。

在 AI 与教育结合的案例方面：

  • 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。
  • 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。
  • 做调研：有用 ChatGPT 做调研的方法，也有用特定 prompt 两小时帮同学完成三篇调研报告的案例。

此外，在基础学科书籍方面，为您推荐以下三本有助于深入理解 AI 的神经科学书籍：

  1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun），是世界权威的认知神经科学教材，能让您系统了解认知神经科学的多个方面。
  2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz），让您了解神经元的细胞和分子生物学等内容。
  3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著），是神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的多方面知识。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

[title]如何使用AI来做事：一份带有观点的指南[heading1]获取信息和学习东西最佳免费选项：[必应](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)付费选项：通常必应是最好的。对于儿童，来自可汗学院的[Khanmigo](https://www.khanacademy.org/khan-labs)提供由GPT-4驱动的良好的人工智能驱动辅导。如果您打算使用人工智能作为搜索引擎，可能不要这样做。幻觉的风险很高，无论如何，大多数人工智能都没有连接到互联网（这就是为什么我建议你使用必应。Bard，谷歌的人工智能，产生了更多的幻觉）。然而，[根据最近的一项试点研究](https://arxiv.org/abs/2307.01135)，有一些证据表明，如果仔细使用，人工智能通常可以提供比搜索更有用的答案。特别是在搜索引擎不是很好的情况下，[如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议](https://twitter.com/emollick/status/1643718474668097538?s=20)，必应通常比谷歌更好。这是一个正在迅速发展的领域，但您现在应该小心这些用途。[你不想惹麻烦。](https://www.nytimes.com/2023/06/08/nyregion/lawyer-chatgpt-sanctions.html)

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|教学：帮助学生做好组会准备|我只使用了Claude + Gamma.app。其中Claude已经足够好用，帮我节省绝大部分时间||教育|[教学：帮助学生做好组会准备](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NevewTW8diwSBik8AWAcH8iknQg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成|用于生成漂亮图片的AI也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质||教育|[医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VjNbwghn2ioQQsk2IuZcKuIMn3e?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告|先确定整个调研报告的大纲目录。这个因为我们老师发了示例报告，所以我直接把目录截图下来用手机识别。搞定。||教育|[做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MzAawmzfwiD25wkoUsacTa6PnOd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：用ChatGPT做调研|随着最近的OpenAI聊天机器人ChatGPT热潮仍在继续，我们决定研究几种方法，这个著名的聊天机器人如何帮助您创建用户体验调查——或任何其他调查||教育|[做调研：用ChatGPT做调研](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VBvMw8T0tiRHCkkskyKcbkW9nVc?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|医疗：健康生物制药的研究|AI在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用||教育|[医疗：健康生物制药的研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/C2R1wLWQhizJAykI7bKcKLljn3d?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|

书籍推荐：三本神经科学书籍

[title]书籍推荐：三本神经科学书籍可能你需要的3本基础学科书籍📖 AI是多学科交叉的产物，在学习和运用具体的能力时，比如学习他人的prompt模板或设计prompt，与AI协作（对话沟通）等等，有一些基础学科作为基底，或许能打开AI的新天地：1.《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun)：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。CyberDaily：想象AI像人一样思考与决策，而不是让AI像计算机输入输出。2.《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）这本书，让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。CyberDaily：得益于神经网络的联结主义，知识并非存在于某个文档或者知识库或者在记忆区里，而是存在于知识与知识之间，这是一场流动的盛宴，而非躲藏在某个区域的金库。3.《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls等著）神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。CyberDaily：将以上两本一起食用，效果更佳，造物主设计的人脑值得细细研究和理解。

其他人在问
我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术
在中国互联网上，您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 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「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。
2024-10-18
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接卖数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果最好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是指运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中出现，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时，也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息，达到不错效果。
2024-10-18
AI在科研领域中的应用有哪些，以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域： 抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面：亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如： 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）
2024-10-18
我打算用AI创业，你有什么建议吗
以下是关于用 AI 创业的一些建议： 1. 关注数据飞轮效应：如果打算做 ToC 场景的创业，要重视数据飞轮带来的正反馈效应，因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型：有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向：大模型产品可以朝着个性化（给它装上“记忆”，成为工作助理或陪伴者）和场景化（给它装上“手”和“眼睛”）两个方向发展。 4. 及早行动：现在就开始探索生成性 AI，提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白：市场地图的某些部分已经拥挤，而其他区域仍空旷，应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议： 技术爱好者：从小项目开始，探索 AI 编程工具，参与 AI 社区，构建 AI 驱动的项目。 内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴，建立 AI 写作流程，探索多语言内容，优化 SEO。 7. 注重实践和迭代：AI 的学习和应用，用起来、有效迭代大于一切，形成正确的底层工作逻辑，按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构：AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏：在当下 AI 火热的状态，创始人要把握好融资节奏。
2024-10-18
有什么比较好的AI制作视频的AI工具
以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片，除了使用相关工具，还需要考虑故事来源。比如通过原创（直接经验），基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；或者通过改编（间接经验），对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。
2024-10-18
阅读管理学领域的学术文献，哪个AI的大模型提炼信息更精准，更快速
目前在管理学领域学术文献的信息提炼方面，不同的 AI 大模型各有特点，难以确切地说哪个模型更精准、更快速。一些常见的大模型如 GPT4、文心一言等在处理自然语言和提取信息方面都具有一定的能力，但它们在不同类型和主题的文献处理上可能表现各异。这还取决于文献的具体内容、格式和复杂程度等因素。
2024-10-12
GPT的学术功能
以下是关于 GPT 学术功能的相关信息： DoctorGPT：这是一个集成了医学专家知识的 AI 模型，能够准确回答各种医学问题。它顺利通过了美国医学执照考试，完全支持 iOS 和 Android，可在网页浏览器上使用，只有 3GB 且便携轻巧，无需互联网连接，完全离线使用，100%开源且无需支付费用。该模型是在 Meta 的 Llama2 基础上进行微调的，拥有高达 70 亿个参数，并经过专业医学对话的训练和优化。您可以立即访问下载并体验。 GPT4 官方技术报告：GPT4 在学术和专业考试中表现出色，在大多数考试中的表现超过了 GPT3.5，在大多数专业和学术考试中都表现出人类水平的表现。其在考试中的能力主要源于预训练过程，在选择题上，基础 GPT4 模型和 RLHF 模型平均表现同样出色。GPT4 的性能大大超过了现有的语言模型和以前最先进的系统。 GitHubDaily 开源项目列表： ：中科院科研工作专用，特别优化了学术 Paper 润色体验，支持自定义快捷按钮，支持 markdown 表格显示，Tex 公式双显示，代码显示功能完善，新增本地 Python 工程剖析功能/自我剖析功能。 ：将 ChatGPT 功能集成到 Unity 编辑器中，通过对话的方式，可视化动态调整与生成内容，提升游戏开发效率。 ：记录了一些可通过 GPT4 实现的项目，其中有部分项目还实现盈利了。 ：整理并汇总了多种让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词（Prompt）进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。 ：一个开源的 ChatGPT Web UI 应用，为 ChatGPT API 提供了一个 Web 图形界面。 ：一个开源的 ChatGPT 演示网页，基于 Express 和 Vue3 搭建，开发者可以用其搭建一个类似 ChatGPT 的网站。 ：微软 Bing Chat 的逆向工程 API，利用该接口，开发者可自行搭建 EdgeGPT 聊天机器人，自定义智能搜索功能。
2024-10-06
请从学术上论证“通用人工智能（AGI）时代已经到来”
以下是从学术上对“通用人工智能（AGI）时代已经到来”的论证： 从机器之心的进化角度来看： 1. 数据方面：ImageNet 数据集的大小已接近人从出生到大学毕业视觉信号的数据量，Google 公司创建的新模型相关数据集大小可与人一生所获取的数据量媲美。 2. 算力方面：人工神经网络与人脑的大小虽有差距，但在某些哺乳动物面前已具竞争力。每花一美元所能得到的计算能力呈指数级增长，大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻番。且随着时间推移，该领域的资金、资源增加，人才涌入，会开发更好的软件和硬件。同时，物理学的限制同样约束人脑能力极限，所以 AGI 可以实现。 从多模型机制和参考框架的角度： 1. 多模型机制：新皮层由数以万计的皮质柱组成，通过投票使多模型设计发挥作用。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素组成，并连接到各种可移动的传感器。 2. 参考框架：大脑中的知识储存在参考框架中，机器也需要学会世界的模型及相关信息的表示。 从通用化的原因来看： 1. 如同通用电脑战胜专用电脑，通用电脑成效比更好，促进技术进步，更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统，导致成本降低和性能提升，这是算力指数式增长的基本驱动力。 2. 机器智能的一些重要未来应用，如 Elon Musk 希望的通用智能机器人探索火星，需要通用方案的灵活性，因为它们要处理无法预料的问题并设计新颖的解决方案，而专用的深度学习模型无法做到。 周鸿祎认为，从最近技术的进步来看，AGI 时代大概在两三年就会到来，通用人工智能比大模型对社会和世界的影响更大。不拥抱 AI 的个人可能会被会 AI 的人取代，不拥抱 AI 的公司会被淘汰。
2024-09-30
学术相关ai功能
在学术领域，AI 具有多种功能和相关工具，以下为您详细介绍： 论文写作： 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，提供文献推荐和引用分析。 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，可精简和优化论文内容。 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，助力复杂数据分析和模型构建。 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，简化编写过程。 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。 医学课题修改： 如果您需要 AI 为医学课题提供修改意见，以下工具可供考虑： Scite.ai：创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 Scholarcy：可从文档中提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念、摘要等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供修改意见。 英语和数学学习： 数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 为您提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 解答问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与课程和实践项目，利用 AI 进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，您能更高效、个性化地进行学习，并取得更好效果。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-26
AI学术搜索
以下是关于 AI 学术搜索的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，提供了多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析以及论文结构和格式等。 文献管理和搜索方面： 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：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，可快速找资料、提供推荐、整合及分析研究趋势。 内容生成和辅助写作方面： 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，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，如研究报告、调研报告、资讯报告等。 研究和数据分析方面： 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。 开搜 AI 搜索： 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处，参考价值高。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。
2024-08-27
学术论文搜索
以下是一些与学术论文搜索相关的信息： 开搜 AI 搜索可帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助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。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，可快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 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，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 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，便于进行数据分析和可视化。 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。 论文结构和格式： 以下是一些常见的搜索网站： NewBing：https://www.bing.com/ Perplexity AI：https://perplexity.ai You：https://you.com Phind：https://phind.com/?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia Pimeye：http://pimeyes.com/ GPTGO：https://gptgo.ai/?hl=zh iAsk Ai：https://iask.ai/ Andi：https://andisearch.com Consensus：https://consensus.app Algolia：https://algolia.com NeevaAI：https://neeva.com Looria：https://looria.com Everypixel：https://everypixel.com Komo Search：https://komo.ai/ Rosebud：https://rosebud.ai Steno：https://steno.ai Searcholic AI Powered Search Engine：https://searcholic.com/gsc.tab=0 Movie Deep Search by AI Keytalk：https://www.mycelebs.com/deepsearch?ref=producthunt zipzap：https://www.zipzap.ai/ Nyx：https://nyx.gallery
2024-08-25
目前最好用的机关公文写作大模型或智能体
目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有： 智谱清言：由智谱 AI 和清华大学推出，基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力，但在代码能力上还有优化空间，知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛，在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景表现出色，在较复杂推理应用上效果不错，也适用于广告文案、文学写作等。 此外，在大模型中，智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型（如 LLM）基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架，能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。
2024-10-18
我想找一些具有「图片理解」能力的模型，最好是国内的
以下是一些具有“图片理解”能力的国内模型： 1. Gemini 模型：在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的，在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，在多学科的 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 国内大模型： 北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 3. 智谱·AI 开源模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型，在多模态权威学术榜单上综合成绩第一，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。
2024-10-16
国内可直接编辑或创建图像文件的最好用AI有哪些？
以下是一些国内可直接编辑或创建图像文件且好用的 AI 工具： 1. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，并完成主题海报排版。操作流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，可将上传的照片转换为芭比风格。 6. 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 7. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量较高，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性，如某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。
2024-10-15
学习AGI最好的路线是啥？我想有规划的来进行学习
以下是为您规划的学习 AGI 的一些建议： 首先，对 AI 有一个初步的认识，了解其基本概念和常见工具，例如通过注册尝试各种 AI 工具，但要注意可能会走弯路。 可以参考目录索引推荐，找到适合自己的学习主线和支线，就像游戏通关一样逐步深入。 明确自己的兴趣点，因为兴趣是最好的老师，能让您更有动力坚持学习。 掌握一些方法，如万能公式法，问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，获取知识框架并深入探究每个小点。 寻找优质的信息源，像即刻 App 的“”等免费圈子，以及 Twitter 和相关官网。 在学习过程中，要注意做减法，例如只掌握最好的产品，解决具体问题，关注核心能力，理清需求和逻辑，先提升认知和洞察。 学以致用，通过学习、分享和实践不断填补知识的缝隙，成长进步。 需要注意的是，每个人的学习情况不同，找到适合自己的学习路径最为重要。
2024-10-15
全球最好的通用AI大模型是哪一个？
目前全球范围内，在通用 AI 大模型方面，OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。 ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点，是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注，众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。 不过，国内的通义千问系列模型，如 Qwen 也表现出色。Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型，在一些榜单中多次上榜，其开源模型的累计下载量突破了 1600 万，受到国内外开发者的欢迎。 需要注意的是，对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对，还会受到不同应用场景和需求的影响。
2024-10-14
国内最好的音乐AI
以下是一些国内的音乐 AI 相关的初创公司： 音乐分析/推荐： ：人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合以音乐发现为业务的人。 ：用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 ：发现将音乐从歌曲和播放列表的束缚中解放出来的艺术家。 ：每次播放公平报酬。 （被 SoundCloud 收购）：使用人工智能帮助自动化工作流程。 （被 Spotify 收购）：构建人工智能驱动的音乐应用程序。 ：用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 ：基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 ：人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 ：音乐识别和版权合规性，音频指纹、大规模翻唱识别。 ：AI 音乐分析，包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。 音乐源分离： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 ：从歌曲中移除人声并分离鼓点、贝斯和其他乐器。 音乐创作与制作： ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区。 ：使用 AI 创作音乐和语音。 ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变歌唱声音。 ：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。
2024-10-13