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我想请教一些问题 1：目前有哪些AI教育类产品 2：目前有哪些AI辅助学习类产品 3：有哪些AI辅助学习的好用的方法

回答

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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：如何用 AI 进行英语学习和数学学习

使用AI进行英语学习和数学学习可以带来许多好处，以下是一些方法和建议：[heading3]英语学习：[content]1.智能辅助工具：利用AI写作助手（如Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助您改进英语表达和写作能力。2.语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让AI提供实时反馈和建议。3.自适应学习平台：使用自适应学习平台（如Duolingo）利用AI技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。4.智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高您的交流能力和语感。[heading3]数学学习：[content]1.自适应学习系统：使用自适应学习系统（如Khan Academy）结合AI技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。2.智能题库和作业辅助：利用智能题库和作业辅助工具（如Photomath）通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。3.虚拟教学助手：使用虚拟教学助手（如Socratic）利用AI技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。4.交互式学习平台：参与交互式学习平台（如Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用AI技术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，您可以更高效、更个性化地进行英语学习和数学学习，并取得更好的学习效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

生成式 AI：下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目，学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如，[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

问：请问 AI 有哪些应用场景？

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用，提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展，未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

其他人在问
现在在生成思维导图方面做的最好的ai是哪个
以下是一些在生成思维导图方面表现出色的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，能一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，还有以下相关产品： 1. Mymap：打磨出色，图表种类多，能根据问题自动选择和询问合适的图表类型，速度快且信息准确。 2. AmyMind：特色是可将创建的思维导图变成 PPT 并下载编辑。
2024-11-14
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面，以下是一些表现较好的 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，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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，还有一些专门的工具，如： 1. TXYZ： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话，提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接，迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料，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。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
有什么可以ai去图片水印
以下是一些可以用于 AI 去图片水印的工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术去除图片水印。支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片、选择水印区域，保存并下载处理后的图片。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 此外，还有以下辅助工具： 对于去除图片中特定物体（如右手的手串），除了 PS，还可以使用 PS 的 AI 版、SD 局部重绘，以及 Firefly、canva、Google photo 等的局部重绘功能，微软 Designer 也是免费的。 ProPainter 可一键移除视频内物体或水印，基于 E2FGVI 实现。 收费的去水印工具如 https://anieraser.media.io/app ，免费但效果一般的去水印工具如 https://onlinevideocutter.com/removelogo 。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合您的去水印工具。但还是建议购买正版去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
哪款AI能高效提取文章/文件的核心信息？
以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索方面： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助力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。 2. 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，可精简和优化内容。 3. 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，助力复杂数据分析和模型构建。 此外，在收集和整理资料方面，可利用以下工具和方法： 1. 收集资料： 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能，还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，分批次提供资料以克服其阅读能力限制，让其整理资讯内容。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
AI 图像识别的发展历程
AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。
2024-11-14
我现在是一个AI小白，我想学习AI相关知识，我要怎么进阶学习？
对于 AI 小白的进阶学习，您可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 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，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-14
ai生成类产品的深度学习路径
以下是关于 AI 生成类产品的深度学习路径： 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，欢迎实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，您还可以通过以下课程深入学习： 谷歌生成式 AI 课程：此学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。链接：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 。 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）： 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC 。 概念与关系：相关技术名词： AI——人工智能 。 机器学习——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——有标签的训练数据，算法的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——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组 。 强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗 。 深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、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——大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类 。 技术里程碑——2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-10
AI一共有几类产品
AI 产品主要分为以下几类： To C 领域： 主打 AI 角色扮演赛道的产品，例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等，在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义。 主打 AI 陪伴类的产品，例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等，在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义，且会在长短记忆上做出处理，以突出陪伴意义。 做 AI 搜索工具的产品，例如“秘塔”“360 搜索”等，有些会在搜索内容基础上，把内容结构化，整出一个图谱或者脑图。 单纯的做 AIGC 的产品，例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等，借助 AI 的生成能力做出。 Agent 产品，目前只有头部的厂商在做，比如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。 To B 领域： 智能办公，价值点主要体现在办公垂域场景中，比如快速总结群聊内容或会议信息，给出公文写作的结构模板参考等。 智能客服，通常借助 agent 来实现，接入企业的 QA 知识库，对用户的信息予以回应，并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购，在用户和商家之间发挥作用，能够依据用户的问题，结合产品的介绍和评论信息等，为用户推荐更为准确、精准的产品。 智能营销。 此外，4 月动态中还提到了 78 个 AI 新产品，包括 15 个初创企业的新产品（从开源和闭源角度划分）、39 个有用的和 10 个好玩的新产品（有用的部分从通用场景及垂直场景划分，还单列了诸如模型训练、AI 安全、代码学习和 AI 代理等关注度较高的类别）、14 个大公司的新产品（如微软、谷歌、英伟达、苹果、Palantir 等）。
2024-08-26
AI创作辅助工具对创作效率提升的对比图。
以下是一些关于 AI 创作辅助工具对创作效率提升的相关信息： ChatGPT 命令工具上线，提供搜索、图像、O1 推理三种命令，使普通模型具备高级推理能力，所有模型均支持命令调用，显著提升了 ChatGPT 的整体能力。相关链接： ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作，提供思路、润色语言、内容扩展，支持快速修改与撤回版本，极大提升写作效率，成为写网文赚钱的有力工具，未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。相关链接： 基于《救猫咪》的研究表明，让 AI 写小说存在一些问题，如上下文长度限制、忘记要求、文笔简略、一致性难以保证等。但人类可能会犯的一些问题，AI 不容易犯。同时，AI 对叙述方式敏感，写 prompt 时需保持用词一致。AI 只是辅助创作，最后仍需人工加工修改。可辅助创作的 AI 工具包括擅长构思的 ChatGPT、文笔好于 ChatGPT 的 Claude，还有彩云小梦、Kimi、MidReal 等以及其他开源模型。
2024-11-11
用PR剪辑视频，有AI功能辅助吗
PR 剪辑视频有一定的 AI 功能辅助，但相对有限。 在视频剪辑的流程方面： 1. 视频粗剪：先确定画面逻辑，声音可作部分参考，等画面确定后再精调。 2. 视频定剪：将画面素材调整和替换到满意效果。 在音效、音乐和特效方面： 1. 音效：复杂和真实的音效可能需要另外制作。 2. 音乐：商用需注意版权，可使用无版权音乐。 3. 特效：如光的效果等，AI 视频生成有时会影响光影，可通过特效改善。 在包装方面，如字幕，剪映可智能匹配字幕再修改，传统字幕制作则较为繁琐。 对于更长篇幅或追求更好效果的视频，可能还是需要使用 PR 等传统剪辑软件。 如果想用 AI 把小说做成视频，大致流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：借助 AI 图像生成工具创建图像。 4. 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成。 7. 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 8. 审阅与调整：观看并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 请注意，具体操作和工具选择会因项目需求和个人偏好不同而有差异，且 AI 工具的情况可能变化，建议获取最新信息和使用指南。
2024-11-11
服装设计，可以用哪些AI工具辅助
以下是一些可辅助服装设计的 AI 工具： 1. InterAlia：可以帮助搭配服装。 2. Stitch Fix：能够根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 此外，在设计领域还有一些相关的 AI 工具，虽然不是专门针对服装设计，但也可能有所帮助： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-10
关于ai辅助论文的提示词
以下是关于 AI 辅助论文的提示词相关内容： 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中： 注入个人特色方面，结合 AI 输出的结果分别“决策”，根据需求删掉无关信息，如短视频、专家访谈、要点列表等。 写作思路上，结合人设将文章重点放在 AI 工具提高工作效率上，结合自身经历分享真实案例，补充新信息和观点增加比较章节，使用个人语言风格加入幽默风趣评论和第二人称增强互动，调整结构增加“快速选择指南”。 列出写作大纲时，可选择在文章开头增加“快速选择指南”，补充新信息比较 GPT4o 与其他模型优劣。 查找资料可使用秘塔 AI 搜索，提示词为“用一小段话来介绍 XXX”。 在“拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事”中： 把 Prompt 称为【灵机符箓】，习惯用的大模型是 KIMI，也可用其他如 GPT、文心一言、豆包等。 个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】，每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。 【箓】描述所属和版本，【符】部分赋予 AI 身份划定边界，明确任务流程和关键变量【基础材料】和【语言风格】。
2024-11-05
短篇小说创作用什么ai辅助
以下是一些在短篇小说创作中可以使用的 AI 辅助方式： 1. 草拟初稿：您可以让 AI 为您生成短篇小说的初稿，包括博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。但要注意基本提示可能导致无聊的写作，通过与系统互动提高提示效果。 2. 改进内容：将您的文本粘贴到 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。还可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您创作出更好的作品。 3. 完成任务：AI 可以帮助您完成一些没有时间做的事情，例如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 增强记忆和稳定输出：Code Interpreter 可以用来增强记忆、通过代码让 AI 完成一些需要稳定输出的事情。 需要注意的是，整个小说创作过程可能较为繁琐，可能需要多次尝试和相互复制粘贴内容。此外，在使用 AI 辅助创作时，agent 框架需要能非常灵活地让人工干预。
2024-11-05
推荐五款辅助创作小说的ai
以下为您推荐五款辅助创作小说的 AI 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）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能够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/ 此外，还有 VEED.IO 这个在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能，网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo ；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 ；故事 AI 绘图，小说转视频的 AI 工具，网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 。 在人机协作小说创作方面，有人通过让作家们讨论共创的方式，例如贴一个作家名字，GPT 就会代入角色说出该作家可能说的话。在创作过程中，可以借任何一人的口控制故事走向，也可以让大家头脑风暴、做选择、指定文字风格和进行细节调整等。但要注意不能过度引导，避免触发审核机制。
2024-11-05
哪里可以学习AI
以下是为您提供的新手学习 AI 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。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 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。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以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。 一定要掌握提示词的技巧，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，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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自己的成就。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。
2024-11-14
提示词学习
以下是关于提示词学习的相关内容： 提示词的知识体系： 可分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应是反过来的。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤： 1. 学习基本概念：了解其工作原理、模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 2. 研究官方文档和教程：通读官方文档，研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉相关领域术语和概念，研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧：学会组合词条精确描述效果，掌握控制生成权重的符号技巧，处理抽象概念等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验，在社区分享请教获取反馈。 6. 创建提示词库：按主题、风格等维度建立，记录成功案例方便复用。 7. 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握新技术、新范式、新趋势。 学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 2. 学习构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 3. 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习。 4. 实践、迭代、优化：与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试变体并分析差异。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究：持续关注最新研究成果和方法论。
2024-11-13
如何学习提示词
学习提示词可以参考以下步骤和方法： 1. 基础概念学习 了解相关模型（如 Stable Diffusion）的工作原理和架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方资料 通读官方文档，了解提示词相关指南。 研究开发团队和专家的教程、技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉相关领域（如 UI、艺术、摄影）的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧 学会组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用特定符号（如“（）”、“”）控制生成权重。 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践与反馈 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比结果，分析原因，总结经验。 在社区分享，请教高手获取反馈建议。 6. 创建提示词库 按主题、风格等维度建立自己的词库。 记录成功案例和总结，方便复用。 7. 持续跟进前沿 关注模型的最新更新和社区动态。 掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，还需注意： 1. 理解提示词的作用，它为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 2. 学习构建技巧，明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 3. 参考优秀案例，可在领域社区、Github 等资源中寻找。 4. 多实践、迭代、优化，尝试变体并分析输出差异。 5. 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究，提示工程是前沿领域，持续关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能最大程度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结才能掌握窍门。
2024-11-13
如何学习提示词
学习提示词可以按照以下步骤和方法进行： 1. 基本概念的学习： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，提示词在现代大型语言模型中极其重要，掌握其运用技巧能最大限度发挥模型潜能。具体包括： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确的语言描述；给予足够背景信息和示例，帮助模型理解语境；使用清晰指令，如“解释”“总结”“创作”等；对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型执行任务和生成输出，发挥“提示”模型的作用。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计。学习提示词需要先了解大模型特性，具备清晰表述需求和任务的能力。
2024-11-13
如何可以快速的学习Agi
以下是关于快速学习 AGI 的一些建议： 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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，并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情，即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
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