帮助制定学习计划用哪个工具比较好

以下是一些会议纪要的 AI 工具： 会议总结类： 免费的会议语音转文字工具（有使用时间限制，超过需付费）： 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ Otter AI：https://otter.ai/ 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以将文字唱出来的 AI 工具： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具。 网址：https://suno.com/create 优点：回答问题更准确、上下文的衔接更好。 限制：需要翻墙，需要邮箱注册。 时间：10 分钟。 价格：每日有免费额度 10 首歌。 Custom Mode：开启为自己有歌词，关闭则给你随机生成歌词，只要填描述。 Lyrics：直接填歌词即可，可以用熟悉的、喜欢的歌曲原词先感受一下产品功能，会有对比性。 Instrumental：不要歌词、直接出纯音乐的曲子。 Style of Music：写 Prompt 的地方，1 句简短的自然语言描述即可，注意最多 100 字符。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的职场 AI 工具： 在软件架构设计中，用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 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，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 生成式 AI 在小型企业中的应用： 工具服务小型企业是生成式 AI 的一个重要应用场景。在美国，小型企业数量众多且在经济中作用关键，但常面临人手不足和工作繁重的问题，近期劳动力短缺更凸显了这一点。 一些 AI 工具能为小型企业带来即时影响，如 Sameday 可接电话并预约，Truelark 处理短信、电子邮件和聊天，Osome 管理后台办公室，Durable 创建完整专业网站。 通用内容创建工具如 Jasper、Copy 和 Writer 在小型和中型企业中已有显著用户基础，同时也出现了为特定类型企业工作流定制的垂直化工具，如 Harvey 和 Spellbook 帮助法律团队自动化任务，Interior AI 和 Zuma 分别在房地产行业发挥作用。 100 个 AI 应用中的部分职场相关应用： 豆果美食 APP：AI 菜谱生成平台，利用自然语言处理和数据分析，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 沪江开心词场：AI 语言学习助手，通过自然语言处理和机器学习，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 爱奇艺智能推荐：AI 电影推荐系统，借助数据分析和机器学习，根据用户喜好推荐电影。 WPS Office：AI 办公自动化工具，运用自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。

以下是关于向 AI 工具发问的一些方法和要点： 1. 逻辑思维推理能力比提示词更重要。 2. 提问时需要包含固定要素，如思考问题所需的前置信息、主要解决的主客体及关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例，并编辑问题模板，如相似问题的问题与答案（不一定需要）+问题主体+前置条件+回答要求。 3. 学会使用追问技巧，如 StepBack Prompting，提问者应知道如何追问，例如对“巴以冲突的原因，要求从地理、历史和参与方几个方面进行分析和回答”，然后根据回答进一步追问。 4. 可以运用举例法，举个例子让 AI 模仿写，并变更主题。 5. 一个好的问题往往比一个好的答案更有价值，写好提示词很关键，比如可以采用提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法等技巧。

以下是一些图片生成应用界面的工具： 1. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户可通过上传图片并描述材质和风格生成高质量 3D 模型。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成，用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 2. 生成透明背景图像的辅助工具： 安装好插件后，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述，例如“玻璃杯”，点击生成后可得透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 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： layer_xl_transparent_attn：用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv：与 layer_xl_transparent_attn 类似，通过修改 conv 层的 offset 实现将 XL 模型转化为透明图像生成器。 layer_xl_fg2ble：用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg：用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble：将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg：将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder：图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移，帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder：图像解码器，输出真实的 PNG 图像。 3. 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出的一款文生图工具，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。

以下是为您制定的为期一个月的《通往 AGI 之路》学习规划： 第一周： 了解并选择感兴趣的学习小组，如 AI 音乐之路、关键词学社（AI 绘画）、SD 学社（AI 绘画）、AI 视频学社等。按照相应要求进群，如添加微信或飞书群，并备注相关信息。 第二周： 熟悉所选学习小组的活动规则和学习内容。 对于 AI 绘画相关的小组，开始学习相关软件的基本操作。 第三周： 积极参与小组活动，如根据关键词出图测试、案例实操等。 尝试将所学应用到实际操作中，如创建图像流智能体等。 第四周： 总结所学知识和实践经验。 巩固 AI 基本操作技巧，确保能够熟练运用。 在学习过程中，要注重学以致用，通过学习、分享不断填补知识的缝隙，成长进步。同时，要记住“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等学习要点，找到适合自己的学习路径。

以下是为您制定的两周 AI 学习计划： 第一周： 第一天至第二天：阅读「」，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 第三天至第四天：在「」中选择适合初学者的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习。 第五天至第六天：根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习，掌握提示词的技巧。 第七天：体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 第二周： 第一天至第二天：学习编程语言，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 第三天至第四天：尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索一些面向初学者的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 第五天至第六天：参与 AI 相关的实践项目，比如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。 第七天：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。 在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多尝试使用各种产品做出自己的作品，并在知识库分享实践经验。

以下是利用 AI 提高高中理科学生学习效率并制定对应学习计划的方法： 1. 首先，询问学生的学习目标或需要解决的问题。 2. 按照以下顺序向学生询问并收集以下信息： 学习目标与个人或职业发展目标如何相关？ 具体想要学习的内容是什么？ 如何量化学习进度和成功？ 目标完成的时间框架是什么？ 目标是否现实可行？ 3. 综合学生提供的信息，形成一个整体综述。根据收集的信息，制定详细的、分步骤的学习计划，包括每日和每周的学习内容和目标（含学习目标、学习资源准备、学习计划）。 4. 实践： GPT4：效果更加稳定，内容质量更高。 初始化提示词。 回复主要目标或问题。 回复 SMART 原则的每个问题。 得到整体计划。 文心 4.0：考虑到网络问题，若不方便使用 GPT4 可使用文心 4.0，但偶尔会不稳定，可酌情使用。 初始化提示词。 回复主要问题或目标。 在这个快速变化的数字时代，职场不断演化，掌握学习方法和制定良好的学习计划都很重要。结合自身情况，如目前一般的英语水平及提高需求，利用 AI + SMART 原则能帮助快速构思出具体学习计划的方案，达到事半功倍的效果。

以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！

制定模型打分标准可以从以下方面考虑： 1. 对于通用人工智能模型： 模型的参数数量。 数据集的质量或大小，例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量，以浮点运算数衡量，或由其他变量组合表示，如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式，如文本到文本（大型语言模型）、文本到图像和多模态，以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值，以及输入和输出的具体类型（如生物序列）。 模型能力的基准和评估，包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围，而对内部市场的影响很大，如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户，则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本，如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态（如文本、图像）和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明，包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段（如使用说明、基础设施、工具）。 2. 对比不同大型语言模型的性能： 理解能力：评估模型对语言的理解程度，包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量：检查模型生成的文本的质量，包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度：评估模型对广泛主题的知识掌握程度，以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力：测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现，这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性：检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理：评估模型生成文本时是否存在偏见，以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性：评估模型在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗：考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性：评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中，以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法：标准基准测试，使用标准的语言模型评估基准，如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等，这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。

对于 AI 技术研究小组制定学习计划与工作目标，以下是一些建议： 学习计划方面： 1. 基础知识巩固：安排定期的学习时间，深入学习数学（如线性代数、概率论、微积分等）、统计学和计算机科学的基础知识，为理解和应用 AI 技术打下坚实基础。 2. 前沿技术追踪：订阅相关的学术期刊、参加线上线下的技术研讨会，及时了解 AI 领域的最新研究成果和发展趋势。 3. 实践项目练习：通过参与开源项目或自行设计小型实践项目，将所学的理论知识应用到实际中，提高技术实践能力。 4. 团队内部交流：定期组织小组内部的技术分享会，成员之间互相交流学习心得和经验，促进共同成长。 工作目标方面： 1. 短期目标：可以设定在特定时间段内完成某个小型 AI 模型的开发或优化，或者在某个具体应用场景中实现一定的性能提升。 2. 中期目标：例如在半年到一年的时间内，完成一个具有一定创新性和实用价值的 AI 系统的研发，并进行初步的测试和应用。 3. 长期目标：致力于在某个特定的 AI 领域取得突破性的研究成果，或者将研发的 AI 技术成功应用于实际业务中，为组织带来显著的效益和竞争力。 需要注意的是，学习计划和工作目标应根据小组的实际情况和资源进行调整和优化，确保具有可行性和可衡量性。

利用 AI 帮助写作可以参考以下步骤和方法： 1. 确定写作主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成写作的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写初稿：可以利用 AI 写作工具草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 6. 优化内容：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以不同风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您做得更好。 7. 帮助完成任务：AI 可以做您没有时间做的事情，像实习生一样使用它写邮件，创建销售模板，提供商业计划的下一步等。 8. 数据分析（若涉及）：如果写作内容涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查写作的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保写作的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时，应保持批判性思维，并确保写作的质量和学术诚信。 目前，一些较好的写作工具包括： 最佳免费选项： 付费选项：带有插件的4.0/ChatGPT 此外，GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具，您可以在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 是紧随其后的第二名，也提供了有限的免费选项。这些工具也被直接集成到常见的办公应用程序中，如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶，Google Docs 将整合 Bard 的建议。

以下是一些帮助生成网页的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 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 工具和分析功能以优化网站表现。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）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。 3. 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。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是其 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 此外，以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 特点：可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ 特点：Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ 特点：用户友好的 AI 工具，可在无编码知识的情况下轻松创建和自定义网站，提供广泛的模板和设计选择，以及移动优化和集成电子商务功能等。 4. Dora：https://www.dora.run/ 特点：使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 在选择合适的 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定网站目标（如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择符合您技术水平的工具，确保能轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助解决问题。

以下是一些在视频剪辑方面能够提供较大帮助的 AI 应用： 1. 对于专业创作者（艺术家、影视人等）： AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感。 低成本动捕能大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等功能能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。 目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。例如，@valleeduhamel 使用现有的素材、Gen1 和大量合成创作了新电影《After Light》，Ammaar Reshi 的团队使用 Stable WarpFusion + Davinci Resolve 制作完整的动漫剧情。 2. 对于自媒体、非专业创作者： 科技、财经、资讯类重脚本内容的视频制作者，在制作时面临寻找视频素材和版权问题，一些产品（如 Invideo AI、Pictory）已在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。 Gamma AI 已实现文章高效转 PPT 的能力，若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。 不同平台适合不同内容形式，创作者想要将同一个素材在不同平台分发就意味着制作成本的升高。而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 对于企业客户： 对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以为其大幅缩减成本。 此外，还有 MMVid 这一集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。 在剪辑流程方面，以剪映为例，流程包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）。视频粗剪时可先确定画面逻辑，声音作部分参考，粗剪画面无需精美，先把握片子全貌，再进行细节调整和画面替换。音效和音乐方面，剪映中有简单音效库，复杂和真实音效可能需另外制作，音乐商用需注意版权。特效方面，可根据需要添加，如光的效果。包装方面，剪映可智能匹配字幕再修改。

以下是一些可以帮助看中文论文的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，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。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、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。 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，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。 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，常见的文章润色 AI 工具还有： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 常用的 AIGC 论文检测网站和工具包括： 1. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。上传论文，系统自动分析并提供报告，标示可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些帮助小学生进行英语阅读的 AI 工具： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 。它支持阅读本地 PDF 等，是实用的英文资料和网页翻译插件。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）：https://monica.im/ ，可对英文页面文字进行翻译。 3. 利用 GPT 辅助阅读：能从英译中到中译中，帮助理解文档内容。 对于 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具，有以下选择： 1. LingoDeer（https://www.lingodeer.com/）：通过游戏和互动活动教英语，提供各种课程，有家长仪表板可跟踪孩子进度和设置学习目标。 2. Busuu（https://www.busuu.com/）：提供英语及多种语言课程，使用多种教学方法，有社区功能可与其他孩子练习口语。 3. Memrise（https://www.memrise.com/）：用抽认卡和游戏教英语，提供多种课程，有社交功能可与亲友一起学习。 4. Rosetta Stone（https://www.rosettastone.com/）：采用沉浸式方法教英语，有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo（https://www.duolingo.com/）：免费的语言学习应用，用游戏化方法让学习有趣，提供多种课程。 在为孩子选择 AI 工具时，要考虑年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。

AI 可以通过以下方式帮助人们生产： 1. 自动化知识工作者的任务，提高生产力并降低单位劳动成本。例如，从生成式 AI 的应用大爆发可以看出其在这方面的潜力，但在大幅降低体力劳动成本方面还有较长的路要走。 2. 作为程序员的助手，在编程时给出建议。如 Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，但仍需在生成足够多的代码以提升生产力和保证其正确性之间找到平衡。 3. 用于生产文章。关键在于提供清晰且具有指导性的提示词，好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。详细、具创意的提示词能使生成的文章在语气、风格和重点上更出色，最终产出的内容可能需要微调以符合预期和特定风格。例如，可给出类似“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词。

以下是为 0 基础学习 AI 提供的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，能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。 在知识库有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，了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI 的建议： 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。 总之，无论是新手还是中学生，都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是关于中学生和新手学习 AI 的建议： 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 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。 新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，比如图像、音乐、视频等，同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品，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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 在深入学习 AI 时，对于不会代码的新手，可参考以下 20 分钟上手 Python + AI 的方法： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python：Python 像哆啦 A 梦，拥有标准库，可直接使用。若标准库道具不够，可用 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 2. 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是从 0 到 1 学习大模型知识的相关内容： 什么是大模型： 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型如何运作： 打个比方，“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话，在 transformer 中，会由 attention 层对其加入更多信息补充，如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等，这些补充信息会作为输入给到下一个 attention 层，最终哪些信息补充、保留、传递由模型自主学习。层与层之间就像人阅读文章时的连贯性注意力过程，大模型以词向量和 transformer 模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的关系网存储，接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。这个过程像人脑阅读学习，记忆的不是逐字逐句，而是按相关性、重要程度结合历史经验，比如看到红色会觉得代表温暖、强烈。 大模型的整体架构： 从整体分层角度，大模型架构可分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：分为静态的知识库和动态的三方数据集，不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包括 LLm（largelanguagemodel，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等，训练数据与 llm 不同，用图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。

学习 AICG（AI 与计算机图形学）通常可以遵循以下步骤： 1. 基础知识储备：了解计算机图形学的基本概念，如几何建模、渲染、动画等，同时掌握一定的数学基础，包括线性代数、微积分等。 2. 学习编程语言：例如 Python，它在 AICG 领域应用广泛。 3. 熟悉相关框架和库：如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，以及 OpenCV 等计算机视觉库。 4. 掌握机器学习和深度学习知识：包括神经网络、监督学习、无监督学习等。 5. 研究 AICG 应用案例：通过实际案例了解 AICG 在图像生成、风格迁移、虚拟角色创建等方面的应用。 6. 实践项目：自己动手实现一些 AICG 项目，加深对知识的理解和应用能力。 7. 持续学习和跟进最新技术：关注领域内的最新研究成果和技术发展趋势。

以下是关于您所提出问题的回答： 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有： 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师，能够实时交流并给予发音或措辞反馈；Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面：Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题；Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面：Duolingo 是自适应学习平台，能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括： 英语学习：利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法；通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音；使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划；借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习：运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐；使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务；参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。

以下是为您提供的学习 AI 的方案： 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时浏览入门文章，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，您将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。您还可以通过在线教育平台（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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 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：可以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。 与“AI+教育”前辈交流的结论： 1. 学习通常是功利导向的，只有能带来强烈付费意愿的学习才更有动力，比如在 K12 买课场景中，家长更在乎孩子能否通过学习直接提高分数。 2. “突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。以程序员为例，在很多大行业中，懂行业知识的程序员缺口很大。 3. 在 AI 领域，让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，学习的投入产出比可以很高，但前提是要找到 AI 在该行业的高价值应用场景。 4. 现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”的主要原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。