请阐述对比学习在图像分类和检测中的应用

以下是一些关于图像智能修改的智能体相关信息： 在一键改图工作流方面：此过程未用大模型，未消耗 token。每次生成结果唯一，无种子概念，无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景，修改名字便于排查问题。用户界面可直接拿到返回变量值，返回文本需手动以 Markdown 格式拼接变量。点击立即生成按钮可添加多种事件，表单默认有点击时事件，表单提交时可调用工作流并传入对应参数。表单有 unsubmit、error 和数据改变时等事件，可设置提交时调用工作流，限制上传文件数量，表单提交时可设置禁用态。对左侧图片进行数据绑定，选择工作流和对应颜色，保存刷新查看生成结果。工作流数据绑定要先清空，避免手动输入变量，选工作流时要注意准确。调好第一张图片后复制成三张，根据背景颜色区分，通过连接节点选择对应图片输出。在用户界面不发布也可调试，有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词，可考虑使用视频模型。应用界面数据无法直接带到智能体，可尝试左右布局，左边表单右边互动。 在 Coze 工作流创建室内设计师方面：打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 创建 Bot。图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI，但是比 ComfyUI 更普世化，更简单易上手。空间风格化插件有参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等。按照构架配置工作流，调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。开始节点对应配置三项内容，然后点击右上角发布，机器人就可以出图。 在产品买点提炼神器强化版方面：智能体功能实现包括卖点提炼模块，通过提问引导用户发掘产品/服务的卖点，若用户无法准确回答则交由大模型帮助回答并生成可能的卖点。卖点修改模块对大模型总结的卖点进行精细化调整，用户可根据满意度选择跳过、修改补充、让大模型补充或重新生成全部内容。内容展示模块将生成的内容利用图像流制作成可保存的图片，制作美观的图片模板，从工作流中传入产品名称、卖点、买点等信息并在图片中展示，将生成的图片链接通过结束节点输出，并在工作流的消息节点展示。

目前，市面上还没有专门的 AI 平台能够直接根据图像户型图为您生成三居改四居的设计方案。但是，一些与室内设计相关的软件和平台可能会对您有所帮助，例如酷家乐、三维家等，它们具有一定的户型设计和修改功能，您可以尝试使用这些平台，并结合自己的需求和创意来完成设计方案。

以下是一些可用于图像修复变高清的工具和方法： 1. 图像修复放大流程： 输入原始图像：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。 图像高清修复：使用 Iceclear/StableSR 模型，并搭配 Stable SR Upscaler 模型，推理图片噪点以还原图像。提示词应包含想要达到的目的内容，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）。 图像高清放大：对第一次放大修复后的图像进行二次修复，realisticVision 底膜效果较好。使用提示词反推 node 提取画面提示词，搭配 tile ControlNet 提升细节感，再用合适的高清放大模型进行二次放大。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 右侧生成器的高级模式：与入门模式相比增加了基础模型、图片参考等更多功能。基础模型允许使用更多微调大模型和更多图像控制功能，如高清分辨率修复等。同时，还可以调整放大算法、重绘幅度等参数，以及选择不同的采样器。 3. SD 新手入门图文教程： 文生图最简流程中的一些参数： CFG Scale（提示词相关性）：控制图像与提示的匹配程度，一般开到 7 11。 生成批次和每批数量：影响生成图像的组数和数量。 尺寸：推荐使用小尺寸分辨率结合高清修复（Hires fix）。 种子：决定模型生成图片的随机性。 高清修复：通过勾选“Highres.fix”启用，先按指定尺寸生成图片，再通过放大算法扩大分辨率以实现高清大图效果。

以下为您推荐一些用于图像修复的工具和方法： 1. StableSR： 需要使用StabilityAI官方的Stable Diffusion V2.1 512 EMA模型，放入stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR模块（约400M大小）放入stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个VQVAE（约750MB大小）放在stablediffusionwebui/models/VAE中。 测试时发现，不同的重绘幅度效果不同，重绘幅度较大时可能会改变人物形象，对于追求最大保真度的老照片修复，重绘方法不太好。 2. Stable Diffusion： 除生成新照片外，可用于修复糊的照片，效果较好。 恢复画质的功能叫“后期处理”，上传图片后选择放大器，修复二次元照片选“RESRGAN 4x+Anime68”，其他实物照片选“RESRGAN 4x+”。 修复真人照片时，放大器选择“无（None）”，并将“GFPGAN强度”参数拉满（1），可修复人脸，但其他部分可能仍较糊。 3. 图像修复放大流程： 分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入：添加Load Image节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，处理时间长。 图像高清修复：Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR，并搭配Stable SR Upscaler模型，提示词包含正向和反向描述。 图像高清放大：用realisticVision底膜，使用提示词反推node提取画面提示词，搭配tile ControlNet提升细节感，用合适的高清放大模型二次放大。

以下是一些关于文生图的模型和工具的信息： Tusiart： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像。 设置 VAE：选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 吐司网站： 文生图的操作方式：在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话修改。 模型及生成效果：Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置：可基于图片做延展，能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复消耗算力多，建议先出小图。 特定风格的生成：国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足，可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE：选择 840000 。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 生成批次：默认 1 批。

以下是关于图像生成提示词的相关内容： 1. 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片： 第一步：将生成的提示词填入{图像描述}位置，将想生成的周边填入{周边描述}部分。例如：“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment;this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate”。参考此内容和风格特点创作类似提示词，然后根据{周边描述}设计配套的右侧面板描述，表达“展示同样的内容（可以是角色、标志等）”的意思。 第二步：将第二步的提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流，Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign 从 https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 下载，工作流下载：https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 相关文件下载： 。 2. “城市狂想”直接上手操作的教程中图片提示词生成： 提供了猫叔之前写的一段提示词的 prompt，例如： 远景，三分法构图，俯视视角，数字绘画，云雾缭绕的山谷，群山连绵起伏，山谷间云雾缭绕，阳光透过云层洒在山间，形成光与影的对比，模拟观众的视线逐渐接近这片土地，新印象派风格特征，使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 。 远景，中心对称构图，俯视视角，摄影风格，云雾中的山谷，山峦在云雾中若隐若现，山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌，云雾的流动感和山的静态形成对比，现实主义风格特征，使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1 。 远景，对角线构图，俯视视角，水墨画风格，云雾缭绕的山谷，山峦线条流畅，云雾以墨色深浅表现，山谷中的云雾仿佛在流动，给人以动态的视觉感受，中国山水画风格特征，使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1 。 为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。注意：提示词在悠船和 MJ 中可直接使用，在其他平台工具请复制后删除包含以后的部分。 以悠船为例，进入悠船页面，点击开始想象按钮，粘贴提示词，回车等待几十秒生成 4 张图片，可选择喜欢的图片进行变化、高清、重塑、扩图等操作。变化会生成 4 张新图片，高清选择直接变化不明显，选择强烈会修改细节，重塑分为细微和强烈两种方式，会展现不同画面类型和内容。

以下是关于 DeepSeek 在办公领域提升效率的原理及操作阐述： 原理方面： 1. 强化学习和联网搜索能力改变信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。 2. 利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。 3. 其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 操作方面： 1. 飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷，普通人无需编程知识也能轻松使用。 2. 有手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 此外，DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与 DeepSeek 的解决方案。同时，也有相关文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，如分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。

以下为一些受欢迎的 AI 产品及其亮点和原因： 爱设计 PPT： 亮点：背后有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力；成功把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇；在国内 AI 生成 PPT 产品中确立市场领先地位。 原因：团队的持续创新推动产品进步，前瞻性的市场洞察和快速执行能力使其成功，产品的优秀品质和用户的高度认可证明其价值。对于经常制作 PPT 的人，能提高效率并保证高质量输出，随着 AI 技术进步，未来有望带来更多惊喜功能和性能提升。 Grammarly、秘塔写作猫： 亮点：利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 原因：Grammarly 可检查语法、拼写错误并提供改进建议，秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助。 淘宝拍照搜商品： 亮点：通过图像识别为用户推荐相似商品。 原因：在 AI 技术支持下，用户上传图片后系统能快速推荐类似商品。 小爱同学、Siri： 亮点：为不同需求定制专属语音助手。 原因：小爱同学可控制智能家居、回答问题等，Siri 能进行语音交互和任务处理。 Keep 智能训练计划： 亮点：根据用户数据制定个性化健身方案。 原因：结合用户身体状况和目标生成专属健身方案。 大众点评智能推荐： 亮点：基于用户口味偏好推荐美食。 原因：通过用户评价和偏好数据为用户推荐餐厅和美食。 阿里小蜜等电商客服： 亮点：为企业提供智能客服解决方案。 原因：可自动回答客户问题，处理订单查询等任务。 AI 游戏道具推荐系统： 亮点：根据玩家需求推荐游戏道具。 原因：利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度，提供合适道具推荐。 AI 天气预报分时服务： 亮点：提供精准的分时天气预报。 原因：利用 AI 提供每小时的天气预报，方便用户安排出行和活动。 AI 医疗病历分析平台： 亮点：分析医疗病历，辅助诊断。 原因：利用 AI 分析病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 AI 会议发言总结工具： 亮点：自动总结会议发言内容。 原因：在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理。 AI 书法作品临摹辅助工具： 亮点：帮助书法爱好者进行临摹。 原因：利用 AI 识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。

以下为一些受欢迎的 AI 产品及其亮点和原因： 爱设计 PPT： 亮点：背后有实力强大的团队，技术过硬且对市场需求洞察力敏锐；成功把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇；在国内 AI 生成 PPT 产品中确立市场领先地位。 原因：团队的持续创新推动产品进步，前瞻性的市场洞察和快速执行能力使其成功，产品的优秀品质和用户的高度认可证明其价值。对于经常制作 PPT 的人，能提高效率并保证高质量输出，随着 AI 技术进步，未来有望带来更多惊喜。 Grammarly、秘塔写作猫： 亮点：利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 原因：Grammarly 可检查语法、拼写错误并提供改进建议，秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助，满足用户对优质写作的需求。 淘宝拍照搜商品： 亮点：通过图像识别为用户推荐相似商品。 原因：在电商领域，方便用户快速找到心仪的商品，提升购物体验。 小爱同学、Siri： 亮点：为不同需求定制专属语音助手。 原因：能实现语音交互和任务处理，如控制智能家居、回答问题等，满足多样化的生活需求。 Keep 智能训练计划： 亮点：根据用户数据制定个性化健身方案。 原因：结合用户身体状况和目标生成专属健身计划，帮助用户科学健身。 大众点评智能推荐： 亮点：基于用户口味偏好推荐美食。 原因：通过用户评价和偏好数据为用户推荐餐厅和美食，方便用户选择。 阿里小蜜等电商客服： 亮点：为企业提供智能客服解决方案。 原因：可自动回答客户问题，处理订单查询等任务，提高客服效率。 AI 游戏道具推荐系统： 亮点：根据玩家需求推荐游戏道具。 原因：在游戏中分析玩家风格和进度，提供合适道具，增强游戏体验。 AI 天气预报分时服务： 亮点：提供精准的分时天气预报。 原因：利用 AI 提供每小时的天气预报，方便用户安排出行和活动。 AI 医疗病历分析平台： 亮点：分析医疗病历，辅助诊断。 原因：利用 AI 分析病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 AI 会议发言总结工具： 亮点：自动总结会议发言内容。 原因：在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理。 AI 书法作品临摹辅助工具： 亮点：帮助书法爱好者进行临摹。 原因：利用 AI 识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。

利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面： 1. 降低开发成本：AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期：加快游戏的制作速度，使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量：例如生成新的高质量游戏内容，如地图、角色和场景，改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验：为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所，但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战，需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助：经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体，将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域，让数百万人能够制作他们的第一款游戏，新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮，从而永远改变游戏行业。

很抱歉，目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 集团标准化管理方面： 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准，确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析，监测各门店对标准的执行情况，及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面： 借助人工智能的图像识别技术，实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统，为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务，提高服务效率和质量。 运营定位方面： 基于大数据和人工智能算法，分析不同地区、不同消费群体的需求特点，为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具，实现个性化的促销活动推送，提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面： 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据，持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型，提前洞察市场趋势和顾客需求变化，为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

以下是最新的 AI 技术能为您做的一些事情： 1. 大模型（如 GPT、PaLM 等）：能够处理和生成自然语言文本，帮助您进行写作、回答问题、翻译等工作。 2. 多模态 AI（如视觉语言模型 CLIP、Stable Diffusion）：实现视觉和语言的交互，例如根据语言描述生成图片，或者理解图片内容并用语言描述。 3. 自监督学习（如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）：提高模型的学习效率和效果。 4. 小样本学习（如元学习、一次学习、提示学习等）：在数据有限的情况下也能进行有效的学习和预测。 5. 可解释 AI（如模型可解释性、因果推理、符号推理等）：让您更好地理解模型的决策过程和结果。 6. 机器人学（如强化学习、运动规划、人机交互等）：助力机器人更智能地完成各种任务，如工业生产、服务等。 7. 量子 AI（如量子机器学习、量子神经网络等）：为复杂问题的解决提供新的思路和方法。 8. AI 芯片和硬件加速：提升 AI 计算的速度和效率。 在专利审查领域，AI 技术也得到了广泛应用，它可以通过自动化和智能化的手段，帮助专利审查员更高效地处理大量的专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 在教育方面，例如小学课堂，AI 技术也有很多应用。如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和做其他很多语言相关的事情，2022 年的 DALLE 可以根据语言描述画出想象中的图画。现在的 AI 还能够写文章、制作视频、创作音乐，还有像聊天机器人这样可以像朋友一样与您交流的 AI，以及能根据文字描述创造全新图片和视频的 AI。

以下是关于检测图片造假的相关内容： 胶囊网络（CapsNets）能够有效检测图片造假，减少过拟合，提高检测精度，对不良数据适应力更强，还能适应输入数据的仿射变换，但在大数据集和背景复杂的输入图像等领域运作不太理想，需要进一步研究和改进。 对于判断一张图片是否为 AI 生成，可通过以下方式： 培养自己的鉴赏能力，训练大脑模型。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），但此类网站的鉴定逻辑算法可能存在不足，如将结构严谨的真实摄影作品误判为 AI 作图。 依赖艺术知识储备，了解名画风格、画质与笔触表现力等。 注重细节，如人物肢体是否异常、背景花纹和底纹文字信息等。

以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具： 1. Turnitin：是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。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 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，剽窃检测部分可帮助识别可能由 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，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，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，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。 6. ：提供免费的 AI 内容检测工具，识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析提供结果。 在论文写作领域，也有一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助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：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，帮助精简和优化内容。 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，帮助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，提供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。 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。

以下是一些免费的 AI 检测工具： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，能识别文本是否由 AI 生成。使用方法是将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮获取分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. 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。用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 5. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 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。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能获取分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 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。 8. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，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，包括可能的 AI 生成内容。 9. AI Detector by ContentDetector.AI：海外的内容检测工具。

以下是一些关于 AI 检测的相关信息： AIGC 论文检测网站和工具： 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。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，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。使用时输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，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。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：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。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 文字 教育方面，Humata Al 月访问量减少 129 万，降低了 40%；Elicit 月访问量减少 121 万，降低了 87%；Laion 月访问量减少 49 万，降低了 84%。 23 年 4 月至 24 年 3 月月访问量增量 Top10 和减量 Top5 有相关数据。 赛道方面，天花板潜力为数亿美金，总体趋势平稳增长，月平均增速为 121 万 PV/月，原生产品占比高。竞争方面，Top1 占比 39%，Top3 占比 88%，马太效应弱，网络效应弱，大厂入局少，大厂占比低，技术门槛低。Top1 公司（非大厂）为 GPTZero。 AI ReviewAI 评论（测试版）： AI Review 是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能，可单击各个审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。 为让 AI Review 更有利，可提供自定义说明让 AI 专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个审核选项，如查看工作状态、查看 Diff with Main Branch、查看上次提交。

以下是为您提供的文档检测相关的提示词： 新闻文章的事实核查员： 角色：你是一个新闻文章的事实核查员。 个人信息：作者为悟空，版本 0.1，语言为中文，工作是确定新闻报道中哪些段落是假的。 目标：首先能区分事实和观点，确定事实和观点是否一致，同时呈现事实和观点，用问号标记缺乏事实支持的观点。 约束：总结事实，原样重述观点。 技能：具备区分事实和观点的能力，使用表情符号、缩写、粗体文本等格式化技术使内容清晰生动。 工作流程：逐步列出文本中的事实和观点，先列事实再列观点，用颜文字符号标记与事实不符的观点并提供判断理由，进一步解释推理。 文章打分器： 角色：文章打分器。 个人信息：作者为李继刚，版本 0.1，语言为中文，基于打分项对文章打分并给出总体得分和各项得分。 目标：了解文章的针对性、观点阐述是否清晰，信息量和文采是否丰富，排版和撰写长度是否符合阅读习惯。 约束：只能对文本文件打分，无法识别图片和视频等非文本内容。 技能：对文字质量有深刻理解，了解优秀文章特征，能进行排版分析和文章长度分析。 工作流程：读取输入文件，包括文章标题和正文。 此外，为您提供一些与文档检测提示词相关的网站： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像，以获取比原始图像更全面和丰富的信息。可通过像素级融合、特征级融合和决策级融合等技术实现，在提高图像质量、增加信息量、遥感图像处理及计算机视觉和机器人技术中均有多种用途。 目标检测是计算机视觉领域的重要任务，旨在图像或视频中准确识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用，将不同模态信息融合能进一步提升目标检测的性能和鲁棒性。 图像融合和目标检测均是计算机视觉领域的重要技术，在多个领域有广泛应用前景和研究价值。 图像融合的大致原理是将多个不同图像合并成新图像以获得更准确、全面的信息，相关算法有小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测的大致原理是在图像中找到特定目标并进行定位和识别，相关算法有基于深度学习的目标检测算法（如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等）、基于传统计算机视觉技术的目标检测算法（如 HOG、SIFT、SURF 等）。

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在代数领域，分类思想有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面： 1. 线性代数：是机器学习中常用的数学主题，在基本的模型分类、聚类、回归任务中，如线性回归、SVM、KNN、随机森林等算法中都有极高的可用性。对于数据集中存在的每个特征，通常都有大量样本，考虑具有 n 个数据样本的特征向量，它将是一个 n 维向量，了解 n 维向量的属性（如点积、叉积、加法和减法）至关重要。 2. 向量之间的距离：在机器学习中，每个特征都被视为一维，通常数据集包含大量特征。首先计算两个特征之间的距离来观察它们的相似性，因此，计算两个 n 维向量之间的距离的知识至关重要。距离计算的直接用例可以在 KNN 和 KMeans 算法中找到。 3. 超平面投影：在 SVM 中，尝试找到 n 维样本与 n 维平面之间的距离，通常会将该样本投影到超平面上，因此平面投影的概念和超平面的知识至关重要。 此外，在解决数学问题时，如陶哲轩解决新问题时，会用到多种方法，包括理解问题、简化表达、使用归纳法、利用生成函数、进行渐近分析、收集数值证据、寻找类似问题以及寻求反馈和合作等。 在神经网络和深度学习中，当函数的输出值是一个有限集时（例如逻辑函数），给带权重的和设置阈值是没问题的，问题在于对输入数据做好合适的标签（分类问题）。例如感知机可以用来学习对 20×20 像素输入中的简单形状进行正确分类。

AI 大模型可以从以下几个方面进行分类和理解： 1. 概念方面： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

要利用 AI 对数学题目进行知识点提炼分类，可以参考以下方法： 1. 题目内容识别：通过适当的方式将数学题目输入给 AI，让其理解题目内容。 2. 利用经过训练的 AI 模型：这些模型可能能够对题目中的数学概念、公式、定理等进行初步的分析和提取。 3. 人工校对与验证：AI 给出的结果需要人工进行校对，确保知识点提炼分类的准确性。 4. 清晰完整的指令输入：向 AI 提供清晰、准确且完整的指令，以提高其处理效果。 需要注意的是，AI 目前仍存在一定的局限性，不能完全替代人的思考和判断，在使用其结果时要谨慎验证。

以下是一些常见的闭源模型分类和典型案例： 通用大模型：字节云雀大模型。 行业大模型：如蚂蚁金融大模型等。 在 2023 年，还有众多闭源模型的发布和升级，例如： 文心一言：经历了从 1.0 到 V3.5 的版本升级。 星火：科大讯飞发布的星火 1.0 及后续的升级版本。 此外，Qwen 系列模型也有出色表现，Qwen2 在性能上超越了目前所有开源模型和国内闭源模型，如文心 4.0 等。Qwen2 具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进的性能，提升了代码、数学、推理等多方面的能力，并在多个国际权威测评中获得冠军。

AI 的研究可以分为多个不同的分类，并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中： 非监督学习：最著名的是聚类，只需提供大量数据，让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习：在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B，在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习：根据输出好坏给予奖励或惩罚，利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励，但需要大量数据。 生成对抗网络：由生成器和判别器构成，两者不断训练和竞争，提高生成真实数据的能力，广泛应用于多种领域。 此外，从技术和应用的角度来看： 知识图谱：在搜索等场景中展示关键信息，如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面，NLG 可作为全新场景讨论，生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类，分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化，LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径，与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者，还需要了解 AI 的背景知识，包括基础理论、历史发展、数学基础（统计学、线性代数、概率论），掌握算法和模型（监督学习、无监督学习、强化学习），学会评估和调优（性能评估、模型调优），以及神经网络基础（网络结构、激活函数）等。