车载语音助手

一个好玩的车载语音助手可以有以下特点和形式： Glowby Basic：能够让用户搭建一个拥有自己声音的 AI 语音助手，您可以通过 🔗https://github.com/glowbom/glowby 了解更多。 Dreamkeeper：在 AI 的帮助下记录并了解梦境。它使用多个 Gen AI 模型，具体流程为：由 ChatGPT 驱动的助手向用户提问以记住用户的梦，并根据回答调整内容；通过 Stable Diffusion 模型提取 ChatGPT 生成的关于用户梦境的摘要描述中的关键词来生成图像；将图像传输至图生视频模型创建基于用户梦境的动画；用 GPT 进行嵌入处理，将用户想要保留的梦保留在一个画廊中。您可以访问 🔗https://thedreamkeeper.co/ 进一步了解。 Andrej Karpathy 开发的 Awesome movies：这是一个电影搜索与推荐平台，搭建该网站共分三步，包括抓取自 1970 年以来的所有 11,768 部电影，从维基百科上抓取每部电影的简介和情节，并使用 OpenAI API（ada002）进行嵌入处理，最后将所有信息整合成一个电影搜索/推荐引擎网站。您可以通过 🔗https://awesomemovies.life/ 查看。

在车载语音助手这一行业的语音数据标注中，特殊标注规则如下： 1. 音素覆盖：在录音开始前构建基础的文本前端，具备简单的文本转音素（G2P）系统。录音文本要保持多样性，音素或音素组合尽可能覆盖全，统计音素序列中的 NGram，避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制：收集车载播报的常用话术、专业术语（如油量、胎压等）、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解，并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确，删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。

目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。

车载 AI 智能体是一种应用于车辆领域的智能体。 智能体一般被赋予更高级的目标，并拥有更多实现目标的方法和工具选择自由度。同时，受程序性知识指导，遵循组织期望的执行方式，拥有预定义工具，并受保护栏和审查措施约束。 在应用方面，智能体在各种领域扮演重要角色，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 领先的智能体公司似乎正在收敛于一种在自主性和控制之间寻找折衷的架构。新兴的 AI 智能体示例包括；以及横跨销售、安全运营和供应链等领域的许多其他智能体。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

车载语音唤醒技术原理： 出门问问的语音合成（TTS）技术可以应用于车载导航语音合成的个性化语音播报等场景。其接口请求域名是 https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 ，接口请求频率限制为 5 次/秒。该技术可以将任意文本转化为语音，实现让机器和应用张口说话。它提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面，HTTP Method 支持 POST 请求，并具有相应的调用参数及说明。

以下是人工智能在车载相关领域的应用： 1. 市场与销售分析：汽车公司利用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 2. 电动化和能源管理：在电动汽车中，AI 用于优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 3. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台，借助 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提升服务效率和用户满意度。 4. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 5. 车辆远程监控和诊断：AI 系统能够远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 6. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使自动驾驶汽车实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 7. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 8. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更舒适的驾驶体验。 9. 预测性维护：分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 10. 生产自动化：在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态，优化生产流程并减少人为错误。

GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架，具有以下特点和使用方法： 特点： 零样本 TTS：输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练：只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提高声音相似度和真实感，模仿出来的声音更接近原声且自然。 跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面：集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具，帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统：项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。 预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，可直接下载使用。 使用方法： 前置数据获取处理：选择音频，开启切割；有噪音时，进行降噪处理；降噪处理完成，开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS：训练集格式化，开启一键三连，耐心等待；微调训练，开启 SoVITS 训练和 GPT 训练；推理时，开始推理、刷新模型、选择微调后的模型。 声音复刻：实现跨多语种语言的声音。 注册 colab，启动准备：点击进入按照步骤注册，新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行。运行成功后会出现 public URL，还需准备训练音频并上传。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 开源项目：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS colab 注册及启动：https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 实践的样本： AIyoyo 普通话 满江红： AIyoyo 粤语版 满江红：

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

以下是为您提供的相关信息： ElevenLabs 发布了全球最精准的语音转文字模型 Scribe，它支持 99 种语言，语音转录准确率超越 Gemini 2.0 和 OpenAI Whisper v3，可识别 32 个不同说话者，并标记笑声、鼓掌等非语言元素，提供单词级时间戳，方便字幕同步和音频编辑，输出结构化 JSON，便于开发者集成。相关链接： 另外，为您推荐以下在线 TTS 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化，并能够根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具，使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务，它赋予应用程序能力，让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外，它还提供了自定义的语音模型，这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用，非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些支持会议语音识别并转为总结、思维导图的开源项目： 1. 熊猫大侠： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现。 支持多端部署，可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 具备基础对话功能，支持私聊及群聊的消息智能回复，多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 支持语音识别，可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 支持图片生成和图生图，可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 拥有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 Tool 工具能与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 可通过上传知识库文件自定义专属机器人，作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 2. 阿里云百炼大模型平台： 具备对话分析能力，可根据对话内容生成标题和质检项等，结果以 JSON 结构呈现。 支持 API 调用，为实现企业级应用融合，可接入 API 将应用包装到工作流程链路中，满足企业数据安全隔离等需求。 支持图像生成，可通过 Flux 模型等生成图像，设置参数如正向提示词、负面提示词等。 支持文本生成，能生成小红书风格文案、朋友圈文案等各种营销文案，还能结合多模态模型创作歌曲。 拥有语音模型，包括语音合成和识别，可选择多种角色和自定义内容，对通用文字识别准确，对专有名词可微调识别。 支持视频处理，如影视传媒理解，能提取视频信息、分析爆点、生成字幕和思维导图等。 支持工作流串联，实时语音识别后可生成会议纪要，实现企业级应用中的工作流串联。 支持智能体应用的搭建与发布，工作流应用由多个节点组成，包括大模型节点、知识库节点、API 节点等，可实现意图分类和商品导购，还能进行文本转换兜底。 智能体应用创建有多种应用模板，可添加知识库，如客服话术知识库，能通过提示词和知识库数据进行智能客服问答。 支持多模态交互，包括语音交互和视频交互，语音交互可配置是否智能打断，视频交互需使用 VO 模型。 发布渠道有官方应用、钉钉机器人、微信公众号等，还有低代码开发平台，可快速创建 Web 应用。

以下是关于出门问问语音合成（TTS）API 的相关信息： 接口请求域名：https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制：5 次/秒 调用参数及说明： 字段名：text 必填：是 类型：String 描述：要合成的文本内容，限制为 1000 字符。支持 ssml 标记语言，使用说明见附录 3。 字段名：appkey 必填：是 类型：String 描述：开发者在 AI 开放平台上申请的 appkey。 字段名：signature 必填：是 类型：String 描述：签名，通过“appkey+secret+timestamp”进行 md5 加密，得到的 32 位 MD5 值。其中加号也参与 MD5 的计算。每次请求实时计算签名，签名有效期为 10 分钟。 字段名：timestamp 必填：是 类型：Long 描述：当前时间戳，单位为秒。 字段名：speaker 必填：否 类型：String 描述：合成音频指定发音人。默认值：cissy_meet。其他发音人传值及计费价格请参考声音商店。 字段名：audio_type 必填：否 类型：String 描述：合成音频的格式。默认值：mp3。可选值：pcm/mp3/speexwb10/wav。只支持这四种格式中的一种。 字段名：speed 必填：否 类型：Float 描述：发音人合成的语速，支持小数点后两位。默认值：1.0。可选值：0.5 2.0。 字段名：convert 必填：否 类型：String 描述：默认值：无。可选值：robot。是否转化为机器声。 字段名：rate 必填：否 类型：Long 描述：音频采样率。默认值：无，由 speaker 指定默认值。可选值：8000/16000/24000。 字段名：volume 必填：否 类型：Float 描述：合成音量。默认值：1.0。可选值：0.1 1.0。 字段名：pitch 必填：否 类型：Float 描述：语调参数，参数小于 0 则语调变低，反之则高。默认值：0。可选值：10 < pitch < 10（streaming 接口不支持）。 字段名：symbol_sil 必填：否 类型：String 描述：符号停顿时长映射方法（逗号分割）见下方停顿符号映射表。充值后自动开通权限（streaming 接口不支持）。 字段名：ignore_limit 必填：否 类型：Boolean 描述：默认值：false。可选值：false/true。是否限制字符数，如果设置 true，传输的文本可以超过 1000 字符限制，最大字符数 3000。充值后自动开通权限。 出门问问语音合成技术（TTS）可以将任意文本转化为语音，实现让机器和应用张口说话。其可应用于视频 APP 配音解说、小说 App 有声阅读、移动 App 新闻语音播报、智能设备语音提醒、车载导航语音合成的个性化语音播报等场景。该服务提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言，数百个发音人，上千种风格，满足不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML，语法详见 SSML 标记语言。 HTTP Method：支持 POST 请求。

很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。

以下是关于飞书创建会议纪要的相关信息： 可以利用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。 对于普通人秒变效率王的案例，5 小时的会议可通过以下流程不到 10 分钟搞定纪要：使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件；启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件；与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息；审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调；确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档。 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可以录音转文字，以钉钉闪记为例，第一步打开钉钉闪记，结束录音后点击“智能识别”，点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 此外，该场景对应的关键词库有 12 个，包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。提问模板有 3 个： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料：1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 2、地点：XXXX 3、参与人员：XXX、XXX 4、会议主题：XXXX 5、讨论内容：Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改：1、会议补充信息：XXXX 2、修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格：1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整

目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成，包括规划、执行和验证三个子模块，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用了“少结构，多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署，现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面，有相关案例，但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。

AI Agent MANUS 个人助手是一种真正自主的 AI 代理。它区别于传统的 AI 助手，能够自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括： 1. 自主执行：可直接执行任务，而非仅提供建议。 2. 类人工作模式：能解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息等。 3. 云端异步运行：在后台执行任务，完成后自动通知用户。 4. 持续学习和记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务的准确性。 5. “心智与手”理念：象征着实际执行能力。 在构建高质量的 AI 数字人时，涉及到为数字人构建灵魂，使其具备各种智能，充当个人助手等。其中在构建数字人灵魂方面，有以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考，需要编写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建存在挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配存在困难，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，会涉及到网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 多元跨模态：仅仅语音交互的数字人远远不够，可根据实际需求添加其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常与人交流时并非线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景的工程处理需要优化。 在人工智能的发展历程中，Agent（智能代理）一直是令人着迷的概念之一。2024 年，Agent 技术实现了从概念到实践的关键突破。例如，当对手机下达指令“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI 就能识别屏幕并完成操作。这种进化展示了 AI 不仅能“听懂”，还能“思考”和“行动”，会分析任务、规划步骤、选择工具，甚至在遇到问题时及时调整策略。2024 年，Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 等都展示了 AI Agent 的突破性进展。这种接近成型的工程化的 Agent 核心在于四个关键能力的进展，但在过往，类似的 Agent 能力存在成功率不高、泛化能力不够强等问题，训练模型识别所有 App 的 UI 很难，模型进行自主操作也是难点。

以下是一些能够进行会议记录的免费 AI 助手： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。需要注意的是，大部分工具可能有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费了。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想让 DeepSeek 成为您专属的公文写作助手，可以参考以下提示词： 1. 首先借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（理论上来说适合大多数 AI，尤其是有推理模型）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。”

以下是关于 AI 校对助手的相关信息： 相关文章： 《》由 Laurence Holt 撰写，介绍了 AI 在 K12 教育中的应用现状，自 2023 年 6 月首次发布以来，地图新增了 90 多个标志和 11 个领域，反映了教育技术的最新进展。文章讨论了 AI 如何辅助教学、提供个性化反馈、支持特殊需求学生等，并强调了 AI 作为教师助手的潜力。 《》探讨了新科技带来的信息频次跃迁对生活的影响，以及世界是否变得更难、时间流速是否更快等问题，张津剑在这期内容里给出了系统性的答案。 《》，萨尔・可汗的《勇敢新语》一书，描述了 AI 在教育领域的创新应用，展望了个性化学习、支持和指导的未来。通过 AI 辅导员，学生可以获得个性化的学习体验，帮助他们更好地理解知识。比尔·盖茨说：“AI 工具和辅导员永远不能，也不应该取代教师。AI 应该做的是支持和赋能教师。” 文章润色工具： 常见的文章润色 AI 工具有： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 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，可帮助用户在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，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 AI 赋能教学相关： 张翼然的《AI 赋能教学，创新引领未来.pdf》中提到： 配置一个 AI 助理，就能反复快速使用，还能逐步调整优化。语言模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能力，设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体。 作为高校教师为工作生活创建/改编的 AI 助理，用 AI 赋能教学，从易到难的学习路径是：1.了解 AI 工作原理；2.尝试各种 AI 工具；3.学会优化提示词；4.生成课程资源；5.解决教学场景；6.课上师生机共学；7.促学生正确使用；8.提升人机共创力。 目录包括：AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践；AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力；大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得；AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景；AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力；一线教师的 AI 需求与高效工具推荐；AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用；解码 AI 教学案例：创新与实践。 教学主要负担分析：备课压力（编写教案、制作课件、设计教学方案），适应新课标（跟进教育改革、更新教学内容）。