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人工智能技术在材料设计的应用

Answer

以下是人工智能技术在材料设计方面的应用：

  1. 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，如 CADtools 12（Adobe Illustrator 插件）、Autodesk Fusion 360（集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件）、nTopology（基于 AI 的设计软件）、ParaMatters CogniCAD（基于 AI 的 CAD 软件），一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等也提供了基于 AI 的生成设计工具。这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用，对于初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。
  2. DeepMind 利用其深度学习工具 GNoME 发现了超过 220 万种新的晶体材料，其中约 38 万种被认为是稳定的。这展示了 AI 在新材料方面前所未有的预测规模和准确性，推动了材料发现革命，并且公开了发现的新材料数据供其他科学家研究和实验。
  3. 在新工业革命中，AI 正在工业化生物制药和医疗保健，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：有没有用来画CAD图的AI工具

是的，存在一些AI工具和插件可以辅助或自动生成CAD图，特别是在设计和工程领域。以下是一些可以辅助创建CAD图的AI工具：1.CADtools 12：这是一个Adobe Illustrator（AI）插件，它为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：Fusion 360是Autodesk开发的一款集成了AI功能的云端3D CAD/CAM软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。3.nTopology：nTopology是一款基于AI的设计软件，它可以帮助用户创建复杂的CAD模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。4.ParaMatters CogniCAD：CogniCAD是一款基于AI的CAD软件，可以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.生成设计工具：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，这些工具可以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。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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||DeepMind：通过AI发现了数百万种新材料|这个是否可以理解成和Q*想做到的是一样的想法？<br>不仅仅是根据提供已有的知识进行解答，<br>同时可以创造和发现新的科学，<br>而deepmind的这个材料细分领域发现新材料是一个阶段性实现呢？|AI学习模型|DeepMind利用其深度学习工具：GNoME，发现了超过220万种新的晶体材料。<br>这相当于近800年来人类所积累的知识量。<br>其中，大约38万种被认为是稳定的。<br>这展示了AI在新材料方面前所未有的预测规模和准确性。这将推动材料发现革命。<br>DeepMind公开了他们发现的这些新材料的数据，这样其他科学家就可以用这些信息来进行自己的研究和实验。<br>这项工作展示了利用人工智能在材料科学领域进行创新和发现的巨大潜力。|主要发现和成就：<br>1、新晶体的发现：GNoME预测了220万种新晶体，

新工业革命：生物技术×人工智能

我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。（关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战，我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题；并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。）[heading4]但现在，我们正处于一个革命的起点，AI正在使生物制药和医疗保健产业化，并且它被应用到从药物设计和诊

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生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文，学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉，目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲，以帮助您组织思路和开展研究： 标题：人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要：简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 （一）研究背景：介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 （二）研究目的与意义：阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的，以及对行业发展的重要意义。 （三）研究方法与结构：说明采用的研究方法，如文献综述、案例分析等，并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 （一）人工智能技术的定义与分类：解释人工智能的概念，分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 （二）关键技术原理：详细介绍相关技术的原理，如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 （三）技术发展历程与现状：回顾人工智能技术的发展历程，分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 （一）智能化零售的概念与特点：定义智能化零售，阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 （二）行业发展现状与趋势：分析智能化零售行业的现状，包括市场规模、竞争格局等，预测未来的发展趋势。 （三）面临的挑战与机遇：探讨行业发展中面临的问题，以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 （一）客户画像与精准营销：如何利用人工智能技术分析客户数据，实现精准营销。 （二）库存管理与供应链优化：通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 （三）智能推荐与个性化服务：介绍基于人工智能的推荐系统，为客户提供个性化的购物体验。 （四）无人零售与智能支付：探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 （五）店铺布局与商品陈列优化：利用人工智能进行数据分析，优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 （一）新的零售模式：如线上线下融合的智能零售模式。 （二）数据驱动的商业决策：依靠人工智能分析数据，制定更科学的商业决策。 （三）合作与共享经济模式：探讨与技术供应商、其他企业的合作模式，以及共享数据和资源的可能性。 （四）增值服务与收费模式创新：基于人工智能技术提供的新服务，创新收费模式。 六、案例分析 （一）选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 （二）详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 （三）总结经验教训，为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 （一）对消费者行为和市场竞争的影响：分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 （二）技术与数据安全问题：探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 （三）法律法规与伦理道德问题：研究相关法律法规的缺失，以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 （一）研究成果总结：概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 （二）未来研究方向与建议：提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助，祝您顺利完成论文！
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别： 1. 底层技术：人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”，即“检索增强生成”，包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂，不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径：在中国市场，相较欧美，百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索，提供对话式回答和创作功能。同时，市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品，主打“无广告，直接答案”，提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势：Google 仍在战斗前线密集释放技能，与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外，Google 推出新功能曾引发大量用户不满，而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品，并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能，打通了特定工作流，产品功能较为完整，但受限于模型能力，生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，所生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如： 文档摘要：将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取：从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成：根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建：生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助：例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人：能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下： 1. 训练阶段：通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段：基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型；Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少；Model Garden 是一个平台，可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，它提供了一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道。 在教育领域，从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，以“移动教学与促动”课程实习周为例，让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示，由于学生众多，教师难以给予个性化指导，而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义： 从监管角度看，有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义，但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难，“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术加速迭代，呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看，人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务，如根据照片判断人的年龄，正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域，人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，经过一年时间的发展，呈现出以下特点： 1. 竞争格局：国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长：2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现：百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也排名第一。 4. 行业应用：在智能终端行业，超半数手机厂商使用文心大模型，多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求：大模型进入产业落地后，除模型本身能力外，落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力，大模型的竞争正成为体系化之战。 此外，2023 年国内大模型发展情况包括：智谱推出了 4 代 GLM，MiniMax 推出新模型及“星野”APP，月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少，在 2B 行业中，大模型对收入撬动有限。硬件层上，国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片，华为昇腾在单卡指标上接近，但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
人工智能是什么，有什么用
人工智能（AI）是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用，为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（相关具体应用未在提供的内容中明确提及） 在法律法规方面，各国和地区都在制定相关规则，以规范人工智能的发展和应用，确保其在带来益处的同时，降低可能产生的风险。
2025-03-26
我是一个AI Agent初学者，现在我想要捏一款Agent，目的是喂给Agent固定材料之后对其做提问，让Agent学习完我的材料之后，在不联网的情况下对我问出的问题做出贴切材料的回答，现在请你告诉我如何操作
以下是捏制一个满足您需求的 AI Agent 的操作步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 AI Agent 相关概念： AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 常见的 AI Agent 类型包括： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。
2025-03-23
我是一个AI Agent初学者，现在我想要捏一款Agent，目的是喂给Agent固定材料之后对其做提问，让Agent学习完我的材料之后，在不联网的情况下对我问出的问题做出贴切材料的回答
以下是为您提供的关于捏制 AI Agent 的相关知识： 一、手捏 AI Agent 的思路 在 Coze 中创建工作流驱动的 AI Agent，简单情况可分为 3 个步骤： 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 二、AI Agent 的概念 AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 同时，需要三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 三、Agent 的“明斯基时刻” 心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。 其特点包括： 1. 多重层次：心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。 2. 功能模块：每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。 3. 分布式智能：智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。 同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能： 专家 Agent：拥有特定领域知识和技能的 Agent，负责处理复杂的任务和解决特定问题。 管理 Agent：协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行。 学习 Agent：通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力。
2025-03-23
我想找最新的关于大模型发展趋势的材料
以下是为您找到的关于大模型发展趋势的最新材料： 基础通识课中提到了 AI 模型及相关进展，包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等。还介绍了人工智能的发展历程，从早期到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。同时提到大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，数据质量对生成理想的大模型至关重要，以及针对弱智 8 的问题对大模型进行测试等相关内容。 2023 年度中文大模型基准测评报告.pdf 中包含 2023 年国内大模型发展趋势、测评体系、方法说明、综合测评结果、SuperCLUE2.0 升级、四大维度测评分析及示例介绍、优秀模型案例介绍等内容。 2024 年历史更新（归档）中，有《探讨大模型未来：从 Scaling Law 到数据红利再到终极 Token 工厂》，探讨了大模型的未来，包括规模化法则、数据红利和 Token 工厂概念。还有《【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）》《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》《文生图大模型基准测评首期榜单公布，DALLE 3 取得最高 76.94 分》等相关文章。
2025-03-23
帮我找下提示词学习材料
以下是为您提供的提示词学习材料： 一、关于提示词的一般理解 提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥着“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、系统学习 Stable Diffusion 提示词的步骤 1. 学习基本概念 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（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。 三、Claude 3.7 核心提示词相关资源 Anthropic 定期对外更新 Claude AI 的核心系统提示词，为广大提示工程师提供了宝贵的学习资料。您可以在以下链接中找到更多相关内容： 1. 中找到他们往期开源的更多系统提示词，涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 2. Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说：https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A 3. Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》：https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 4. 往期 Claude AI 核心系统提示词：https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts 5. Claude 官方用户手册 提示工程指南：https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview 6. Claude 官方提示库：https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library
2025-03-15
AI音乐发布要准备哪些材料
发布 AI 音乐通常需要准备以下材料： 1. 音频文件：确保音频质量良好。 2. 歌词： 文本歌词需做成 TXT 格式上传。 可通过自带功能将文本歌词同步为逐字歌词 TRC，修正错别字后提交。 3. 描述音乐风格：如民谣、流行、嘻哈、国风等。 4. 若为人声歌曲，还需准备歌词：可以自己创作，也可让 AI 帮忙写作。 5. 选择音乐库中的合适音乐。 此外，在一些相关教程中还提到： 收藏过的满意音乐素材、音效素材以及抖音里收藏的音乐。 音效库方面，可通过搜索相应音效，如开门声，并添加到音轨。
2025-03-11
mpc相关材料
以下是关于 MPC 的相关材料： Claude 直接连接到 GitHub、创建新存储库并通过简单的 MCP 集成创建 PR。Anthropic 推出模型上下文协议（MCP），Claude Desktop 现在可以直接连接到 GitHub、创建新的存储库并创建 PR。 具身智能算法层中，模型预测控制（MPC）通过预测未来系统行为来做出决策，在未来的一个给定时间窗口内解决一个最优化问题，以寻找控制输入，最小化成本并满足约束。MPC 需要系统模型、成本函数、预测时间段、约束和反馈来运作，通过预测未来情况，机器人可产生相应动作进行“预判”，一定程度上加大机器人实用性。以足式机器人为例，可将 MPC 用于全身控制，能协调身体各部分，通过观测地面环境提前给出控制量，减缓欠驱动状态下系统的不稳定性，减少接触模态干扰，增强四足稳定性。此类路线的代表为波士顿动力，优点是传统算法可靠性高、可解释性强，缺点是对于 corner case（如光滑地面）处理不好。 11 月 25 日，Anthropic 发布开源 MCP 协议，其亮点是定义了一套标准且相对完善的协议，对大模型和应用的生态协同有很大指导意义，本质上是对 LLM 和 API 调用层的优化。
2025-03-09
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛，包括但不限于以下几个方面： 1. 教育培训： 数字教师：如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流，不受时空限制，实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴：作为孩子的玩伴，给予赞美等社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析： Google Gemini 的 Deep Research：智能信息检索与分析工具，基于主题快速检索全网资源并生成综合报告，支持导出为 Google Docs 文档格式，适合学术研究、内容创作、行业分析等场景，整合了 Google 核心数据源，结合模型多模态处理能力，可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具：基于人工智能技术的全能搜索助手，提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验，可通过简单描述查询意图进行模糊搜索，支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
教师AI应用培训
以下是关于教师 AI 应用培训的相关内容： 一、培训经历 有人积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。培训内容主要包括： 1. 人工智能基础理论：涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 2. AI 教育应用场景分析：通过案例研究，探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 3. 教学设计与实施：学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动，并有效应用于课堂教学中。 在培训中，个人在专业知识、技能方面有所提升，对教学理念、方法有了新的认识或改变，并且在实际工作中开始应用学到的知识和技术。同时，也会遇到一些困难和挑战，并通过相应的方法克服。 二、相关资料和资源 1. 深圳市福田区 AI 先锋队的相关信息。 2. 教师 AI 应用手册。 3. 清华大学 104 页《Deepseek 从入门到精通》的更新内容。 4. 热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知的更新。 5. 爱好者交流 g 群和微信群的更新。 6. 案例 24、25、26 的更新。 三、课程示例 1. AI 辅助下的“科技伦理”主题研讨课： 课程目标：思维激发，利用 AI 生成开放性问题，引发对技术发展伦理问题的深度思考；多维分析，通过 AI 提供的多维数据，全面分析技术发展的潜在风险和社会影响；批判思考，培养学生的批判性思维能力，建立负责任的科技使用态度。 课程实施流程：AI 生成开放性问题，如自动驾驶事故责任归属、社交媒体算法影响、AI 就业影响等；多维数据分析，整合新闻报道、学术论文、社会调查、法律法规等多源数据；课堂辩论，基于数据支持的小组辩论与交流；反思总结，梳理 AI 技术机遇与挑战，形成负责任使用态度。 案例亮点：问题导向，AI 生成的开放性问题激发深度思考，避免表面化讨论确保讨论主题的时效性和挑战性；数据支持，多维数据分析支持全面客观的判断，避免片面和主观的决策倾向；能力培养，通过辩论提升批判性思维和表达能力，促进深层次的思想碰撞和交流。 四、适合对象和活动 1. 适合对象：初次接触 AI，期待掌握 AI 基本对话方式，借助相关工具提高效率的教师。 2. 活动： 12 月 9 日星期六 10:00 12:00，“人人都是 AI 高手——藏在手机 APP 里的 AI”，挖掘每天使用的淘宝、B 站等 APP 里藏着的人工智能，想象让教育和 AI 融合的另一种可能性。 “AI 基础工作坊——用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解 AI 的优势短板，学习如何写好提示词去获得更高质量的内容；同时基于一线教师工作场景，分享优秀提示词与 AI 工具，帮您解决日常工作、育人以及教学中的常见问题，提高工作效率，刷新你的工作流。
2025-04-01
请基于应用场景，对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类： 1. 文本生成和内容创作：包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如根据文本描述生成相应的图像，甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议。 此外，在开源模型方面，如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面，其应用场景广泛，涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看，分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容： AI 在 DevOps 中的应用： AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色，但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务，如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等，但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险，如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力： ChatGPT 支持记忆功能，可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格，但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例（fewshot）放入提示词中，以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招： 结合视频教程、文字转录和基础资料，通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转，自己当老师，ChatGPT 当学生，通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响： 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具（如 GitHub Copilot）提高编程效率，AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps，提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效，通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态： OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备，目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research，让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
AI与autocad ，blender结合应用
以下是关于 AI 与 AutoCAD、Blender 结合应用的相关信息： 与 Blender 结合应用： 通过联网搜索向 AI 提供最新信息，常见的 AI 助手采用此方式获取实时信息。 可通过 API 向 AI 提供自有系统数据，解决行业内部或自有系统信息接入问题。 MCP 协议为 AI 大模型与数据源集成提供统一标准，实现更可持续的架构。 可以通过一句话提示，让 Claude 自动化打开 Blender 将 2D 图片转为 3D 建模，还能基于此搭建互动网页。 有网友展示“Rodin AI”在 Blender 中通过 Blender MCP 进行自动 3D 建模的过程。 幻之境开发小组联合开发了基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件“无限圣杯”。 Blender 是免费开源的三维制作软件，与 ComfyUI 在工作流程上天然适配。 目前提供的内容中未涉及 AI 与 AutoCAD 结合应用的相关信息。
2025-04-01
工艺设计流程智能AI
以下是关于工艺设计流程智能 AI 的相关信息： 在制造业领域，AI 在以下方面有应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 一些推荐的 AI 海报生成工具包括： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ ，是简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 在 2025 年数字营销趋势中，AI 加持的创意与设计方面： 1. 2024 年视觉 AI 技术的突破极大提升了创意设计工作的效率，预计 2025 年创意行业将继续与 AI 深度融合，成为设计流程中的核心要素，推动灵活性和速度。Adobe 报告指出使用 AI 驱动工具的设计师生产力提高了 30%，特别是在素材创建和图像处理方面。 2. 好处包括： 提升效率：AI 自动化了设计过程中的多个环节，使设计师能够专注于构思和战略创意，而非重复性工作，从而提升生产力和速度。 增强个性化：AI 通过基于用户数据生成个性化内容，帮助品牌更高效地为不同受众定制信息和创意素材，实现大规模定制。 降低成本：自动化创意流程的一部分降低了人工成本，使高质量的设计服务更易获得，尤其对中小型企业而言。
2025-04-01
AI在非标自动化机构设计上有哪些应用
AI 在非标自动化机构设计上的应用包括以下方面： 1. 智能体应用： 决策智能体设计，使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体，为智能体配备更高层次的目标，限制解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体，完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 2. AI 绘画应用： 快速草图，帮助设计师快速创建草图和概念图，便于探索和调整设计方案。 自动化创意设计，快速创建各种设计方案，加快设计过程和减少犯错。 自动化颜色匹配，自动匹配色彩，使设计作品更协调美观。 自动化插图绘制，帮助设计师自动化绘制插图，如手绘、卡通风格插图等。 3. 计算机视觉工具库应用： Roboflow 的开源计算机视觉工具库 Supervision 新增了高级视频分析功能，其开发的自动计数工具能识别物体、追踪姿态并进行动作计数。该工具库是全方位的计算机视觉平台，支持多种注释和图像格式，提供过滤、标签、分割、预处理和增强图像数据的功能，还集成了 OpenAI、Meta AI 等的模型，并提供一系列工具来组织视觉数据、自动化标签和部署基础模型。
2025-03-31
AI在非标机构设计上有哪些应用
AI 在非标机构设计上有以下应用： 1. 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词，可快速完成准确的超级符号主视觉。例如双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报等案例。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象，还可形成 IP 形象素材库。比如天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等案例。 3. 传播&投放：例如双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践包括： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，帮助评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的优化，确保符合使用者需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成良性互补，发挥各自优势，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 在大淘宝设计部，AI 作为工具带来了诸多效果： 1. 创意多样：项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 2. 执行加速：设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 3. 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。
2025-03-31
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和在设计领域的应用发展的研究报告
以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告： 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》，深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率，2024 年第三季度交易数量达 1245 笔，融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位，中国紧随其后，2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势，工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎，但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状，包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等，强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告：具身智能技术发展与行业应用简析》，指出具身智能作为具备物理载体的智能体，强调通过与环境的交互实现智能行为，是人工智能与机器人技术的深度融合。当前，具身智能正处于技术萌芽期，受大模型技术推动成为热点，但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景，认为中国在具身智能领域已走在国际前列，具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要：【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索，包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。
2025-03-31
AI时代如何做好教学设计
在 AI 时代做好教学设计可以从以下几个方面入手： 1. 选题探索：当学生关注教学工具的选择时，如“听书软件对学生学习的好处有哪些”，可从提升阅读理解能力、拓展知识面、增强语言表达能力、促进想象力发展、培养学习兴趣等多个维度进行分析。 2. 工具分析：对于工具对比的问题，如“音频软件/听书软件可以从哪几个方面进行对比”，提供系统的比较维度，包括用户界面、功能特性、文件格式支持、价格策略、书库资源、阅读体验等，引导学生构建评估框架，进行系统思考。 3. 教学设计：针对具体课程，如“为八年级上册课文《中国石拱桥》进行学情分析”，从教学目标、教学内容、教学方法、教学流程、注意事项等方面进行全面分析，体现教育专业知识，提供教学设计指导。 4. 课堂情境：当学生思考课堂管理问题，如“描写一段学生打闹的场景”，生动描写课堂情境，并给出教师的适当管理策略，提供情境化的案例和解决方案。 此外，还包括以下方面： 1. 教材内容分析：包括基本教学内容和学习重难点。 2. 教学目标描述：涵盖知识与技能、过程与方法、态度与价值观。 3. 学习者特征分析：了解聪明学生的认知水平、学习特点、学习习惯、学习任务特点等。 4. 教学策略选择与设计：教学方法有讲解、演示、个别指导、练习、自主学习、小组讨论、全班交流、合作学习等；情境创设包括真实情境、问题性情境、虚拟情境等。资源应用方面，根据实际情境选择或组合，同时注意安排、资源、模版、量规，但可能缺少现场指导与顾问。 在具体的教学环节中： 1. 教学方法：对于“卖炭翁的教学模式与策略”，提供兴趣导向、实践引导、以小见大、激励自主等多种策略。 2. 教案编写：回答“教学设计的总流程”，提供引入、阅读理解、重点内容讲解、交流互动、拓展延伸、总结归纳等完整流程。 3. 教学创新：针对“怎么对一元二次方程组进行教材分析和学情分析”，从教材内容、学生认知特点、教学难点等方面进行分析。 4. 资源推荐：对于“评分高的教育电影”，推荐优质影片并简述其教育价值。 5. 班级管理：对于“有助于处理小学学生矛盾的教育类书籍”，推荐并分析相关书籍的实用价值。
2025-03-31
comfyui能做广告平面设计吗
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。它具有一些优势，如对显存要求相对较低、启动和出图速度快、生成自由度更高、可与 webui 共享环境和模型、能搭建自己的工作流程并导出分享、拖入生成的图片会还原工作流程且自动选择模型等；但也存在操作门槛高、生态不如 webui 丰富等劣势。 ComfyUI 可以应用于多种场景，包括但不限于解决日常工作中的大部分平面设计需求、生成各种类型的图像（如风景画、肖像画、概念艺术等）、用于电商、自媒体、副业等领域的图片生成和视频创作等。 如果您想在本地安装 ComfyUI，需要按照一定的命令行安装步骤进行操作，在完成安装后还需要下载关键的模型才能运行 Stable DIffusion 生图。 综上所述，ComfyUI 能够用于广告平面设计，但需要考虑其操作门槛较高的特点。
2025-03-28