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我是一名文科研究生,请你给我介绍几种用来做文献综述和写论文的时候可以用到的ai工具

Answer

以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具:

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,可提供文献推荐和引用分析。

内容生成和辅助写作

  • 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,有助于精简和优化论文内容。

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,方便进行数据分析和可视化。
  • Knitro:用于数学建模和优化的软件,可辅助进行复杂的数据分析和模型构建。

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。

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。

常见的文章润色 AI 工具包括:

  • 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。
  • ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。
  • Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于筛选和改写文献资料。
  • HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。
  • Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。
  • Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成学术论文。

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,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有没有论文写作的 AI 产品?

在论文写作领域,AI技术的应用正在迅速发展,提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的AI工具和平台:1.文献管理和搜索:Zotero:结合AI技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。Semantic Scholar:一个由AI驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。2.内容生成和辅助写作:Grammarly:通过AI技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。Quillbot:一个基于AI的重写和摘要工具,可以帮助研究人员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,便于进行数据分析和可视化。Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。4.论文结构和格式:LaTeX:虽然不是纯粹的AI工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。Overleaf:一个在线LaTeX编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。5.研究伦理和抄袭检测:Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。这些工具可以帮助研究人员和写作者在写作过程中克服各种挑战,从提高语言质量到激发创意,再到引用文献和抄袭检测。使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

问:如何利用AI写课题

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议:1.确定课题主题:明确你的研究兴趣和目标,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写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。5.撰写文献综述:利用AI工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。6.构建方法论:根据研究需求,利用AI建议的方法和技术来设计研究方法。7.数据分析:如果课题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。8.撰写和编辑:利用AI写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。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审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,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课题的原创性,并进行最后的格式调整。请记住,AI工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用AI进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

问:文章润色工具有哪些?

以下是一些常见的文章润色AI工具: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.WordtuneAI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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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适合电商设计运用的AI工具
以下是一些适合电商设计运用的 AI 工具及相关应用: Midjourney 新编辑器: 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式,快速为家具图片换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图和图像重纹理化模式,变换成各种炫酷的字体海报风格,建议使用竖版白底文字图。 用于阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的 AI 应用: 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化:选择或生成高质量的产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 库存管理:预测需求,优化库存管理。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高知名度。 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 其他生成式 AI 工具: :帮助品牌创建引人注目的产品照片。 :制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 :编写经过 SEO 优化的产品描述。未来有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-24
AI实现测试
以下是关于 AI 实现测试的相关内容: AI 生成测试用例的方法和工具: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 关于 AI 的一些分享: 通过具体例子让大家对 AI 有印象,介绍 AI 技术原理,解释“AI 能做什么”,介绍工具案例和资料,聊 AI 的未来发展及影响。从图灵说起,他在二战期间构建的机器破译德军密码,并提出“图灵测试”来判断机器是否具有智能。2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o),其交流体验接近正常人类交流,引发关于其是否能通过图灵测试及是否拥有自主意识等新问题的讨论。 在编程中利用 AI 进行测试的案例: 在卡密系统的开发中,为确保功能准确性,可请 AI 帮忙设计测试用例。Mac 用户可通过 Command + K 唤醒 AI 生成测试用例,然后逐个验证,检查功能是否遗漏、是否存在 Bug。同时要注意问题一个一个修复,先完成核心功能再追求完美。
2025-02-24
有哪些可以去除AI味的指令
以下是一些关于去除 AI 味的方法和相关内容: 1. 文风与语言能力:网上常见的“AI 味”表现为使用如“首先、其次、再者、引人入胜”等套话,这种文风不吸引人。去除“AI 味”可注重语言的自然和通俗,使用语气词如“嗯、吧、啊、哈哈哈”等,增加口语化词语,使回答更贴近日常对话风格。 2. 塑造人设:让聊天 AI 变得不正经、放肆、幽默。幽默可通过夸张、比喻、双关、对比、反差等手法实现;不正经涉及回答问题的逻辑与态度;放肆意味着让 AI 大胆地开“玩笑”,突破其原本恭敬服务的设定,但要注意避免侵犯他人。 3. 小细节方面:有选手会在标点符号、断句和表情符号上下功夫,但当大家都熟悉后,内容才是关键。 需要注意的是,有人认为去除“AI 味”是个伪命题,因为所谓的“AI 味”实际上是“GPT 味”。在 GPT 刚出现时,为了让模型听懂人话,OpenAI 雇了很多肯尼亚人做数据标注。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线
以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,您可以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。 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。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线,为期3个月
以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线: 第一个月: 进行系统性的学习,阅读相关的基础书籍,例如《人工智能:一种现代方法》等,了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程,如 Coursera 上的相关课程。 第二个月: 学习 AI 绘画,下载相关软件如 SD 秋叶安装包,并观看教学视频,逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区,如 waytoAGI 社区,参考新手指引,获取更多学习资源和交流经验。 第三个月: 深入学习生成式人工智能项目,了解其生命周期和相关技术,如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径,如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意,学习过程中要不断实践和总结,根据自身情况进行调整和优化。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线,为期6个月
以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线: 第一个月: 进行系统性的学习,阅读相关的基础书籍,如《人工智能:一种现代方法》等,了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程,例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月: 深入学习 AI 的基础知识,包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 第三个月: 学习深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型,如多层感知机。 第四个月: 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月: 深入研究特定的 AI 应用领域,如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区,与同行交流经验。 第六个月: 总结所学知识,进行项目实践,将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中,要注重理论与实践相结合,多动手实践,积极参与社区交流,不断提升自己的能力。
2025-02-24
写综述论文的ai?
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,以下是一些相关的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于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: 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的软件,有助于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。 利用 AI 写课题可参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:用 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 对于不会代码但想在 20 分钟内上手 Python + AI 的朋友,可循序渐进完成以下任务: 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。 请注意,AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-01-23
李飞飞 智能体综述
以下是关于李飞飞在智能体方面的相关综述: 李飞飞在具身智能领域有诸多研究和观点。其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。李飞飞曾提到,从简单的机器学习能力到解决复杂类人任务,具身智能可能会迎来重大转变。 此外,2024 年 11 月 26 日有报道称,李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-18
李飞飞最近出的agent综述文章哪里可以看到
以下是李飞飞相关文章的获取渠道: 《》 《》
2025-01-17
你能帮我找几篇有关deepfake综述的文章吗
以下是为您提供的有关 deepfake 综述的部分内容: 生成式人工智能迅速导致了许多法律和道德问题,“Deepfakes”即由人工智能创建的图像和视频,声称是真实的但实际并非如此,已出现在媒体、娱乐和政治领域。目前深度赝品的创建虽需大量计算技能,但现在几乎任何人都能创建。OpenAI 尝试通过为每个 DALLE 2 图像添加独特符号的“水印”来控制假图像,未来可能需要更多控制,特别是当生成视频创作成为主流时。 生成式人工智能还提出了许多关于原创和专有内容的问题。创建的文本和图像与以前的内容不完全相同,系统提供商认为属于提示创建者,但显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。未来此类系统可能很快成为标准做法,用于制作大部分或全部书面或基于图像的内容,这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响,也有可能彻底改变知识和创造性工作。
2024-12-14
如何用chatgpt写文献综述
以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法: 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结,提取主要观点,并用项目符号列出要点,总结文章中的论点,甚至可以请求它提供可能的反驳观点,或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档,如一本书,需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结,然后将这些段落的总结连接在一起,形成整体的总结。这个过程可以重复进行,直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解,在总结后面部分的时候,可以在查询中包含之前已经总结过的内容,以帮助模型更好地理解整个文档。例如,对于一本 300 页关于人工智能历史的书,可先将书分为章节,为每一章生成一个摘要,再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要,若章节之间有关联或依赖关系,在总结后续章节时可包含前面章节的摘要,以确保摘要的准确性和连贯性。
2024-12-11
如何用AI写文献综述
利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,以下是一些常用的 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,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab: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,进行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,提供模板库和协作功能,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:检测潜在抄袭问题。 此外,还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库等资源。作为资深研究者和教授,可先请求数据集和研究领域,数据上传后: 1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设,参考附加文件中 Zuckerman 的建议构建研究框架。 2. 进行文献综述,修正研究假设并与用户沟通确认。 3. 使用 Code Interpreter 技术对数据集进行复杂的假设检验,分析检验意义并按需进行额外测试,采用 OLS 或更高级检验方法。 4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文,并以 Word 文档形式提交,确保内容深入专业,结果部分包含必要表格和数学计算公式。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者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,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-11
我是一个文科生,并且是AI方面的小白,请问如何在这学习AI
对于文科背景且是 AI 小白的您,以下是学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,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,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。 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。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理和框架的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是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。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法。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 即大语言模型。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》,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)。
2025-02-22
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
文科生如何开始接触人工智能
对于文科生开始接触人工智能,以下是一些建议: 1. 了解基本概念: 阅读相关资料,熟悉AI的术语和基础概念,如人工智能的定义、主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解AI的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅: 参考「」,找到为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台(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,可根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 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,获取实际应用中的体验,激发对AI潜力的认识。 有兴趣的伙伴,可以留言互动,如有需要还能提供一份AI工具逐渐进入状态的tips文章。
2024-12-08
我是一个文科生,没有接触过相关知识,该如何开始学习AGI
对于文科生且没有相关知识基础的您,开始学习 AGI 可以参考以下步骤: 1. 记忆阶段:先从以下方面开始了解,比如。 2. 理解阶段:进一步了解 AI 领域的都试一试。 您还可以参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-09-28
PATHON+AI 如何应用到实际工作中,你这边有没有实际案例教学
以下是一个关于 Python + AI 在实际工作中的应用案例: 在自动驾驶车辆领域,对于 AI 系统的可解释性需求程度高度取决于具体情境,包括应用的安全关键程度。例如,设计自动驾驶车辆的技术专家需要理解系统的决策能力以进行测试、评估和改进;普通用户可能仅需了解决策过程以安全使用车辆;若车辆发生故障并导致有害结果,监管机构可能需要有关系统如何运作的信息以分配责任。尽管 AI 可解释性仍是技术挑战和活跃的研究领域,但监管机构已在开展相关工作以解决此问题。如 2021 年,ICO 和艾伦图灵研究所共同发布了关于用 AI 解释决策的指导,为组织提供了实用建议,以帮助向受其影响的个人解释由 AI 交付或协助的流程、服务和决策。
2025-02-22
如何将AI应用到实际办公中去赋能
以下是将 AI 应用到实际办公中赋能的一些方式: 1. 工作流程自动化:许多公司正将 AI 融入工作流程,例如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率。 2. 降低成本:如 Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。 3. 扩大用户规模:Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 4. 节省费用:瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。 5. 生成个性化内容: 豆果美食 APP 可根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 沪江开心词场能辅助用户学习语言,提供个性化学习方案。 爱奇艺可根据用户喜好推荐电影。 6. 提高办公效率:WPS Office 中的一些功能,如智能排版、语法检查等,利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作。 不远的将来,有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计,开发全新的用户界面,以提供有价值的新体验。同时,AI 在交通监控、银行账户欺诈检测、核聚变控制、新药发现、应对气候变化等众多领域已经取得了重要进展和效率提升,未来还将有更多应用场景出现。
2025-02-15
我做餐饮服务相关的投标文件,能用到哪些ai工具或平台能让我提高工作效率
以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,声称可以帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 4. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 5. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 6. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 您还可以查看 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/sites?tag=8)获取更多相关信息。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
做ai自媒体博主需要用到哪些工具
做 AI 自媒体博主可能会用到以下工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 2. 图片处理工具:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 3. 版权写作工具:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 4. 设计工具:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 5. 网站搭建工具:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 6. 视频处理工具:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 7. 音频处理工具:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 8. SEO 优化工具:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 9. Logo 设计工具:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 10. 聊天机器人工具:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-12
有哪些ai知识或工具可以应用到 财务工作上
以下是一些可以应用到财务工作上的 AI 知识和工具: 1. 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队的日常工作流程。它能够从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入,并建议如何适应模型以支持公司决策。 报告方面:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 会计和税务方面:综合、总结税法和潜在扣除项,并提出可能的答案。 采购和应付账款方面:自动生成和调整合同、采购订单、发票以及提醒。 2. 会计和税务团队可以利用生成式 AI 咨询规则并了解如何应用。 3. 一些具体的工具,如 Salesforce 爱因斯坦,能够通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化日常或耗时任务。 4. Clari 软件可以统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 5. Hightime 可以处理销售团队的重复性任务和耗时研究。
2025-02-10
AI如何应用到供应链工作中
AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:通过分析设备运行数据,预测机器故障,帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提高供应链中产品的质量。 3. 采购计划和库存预测:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划和库存预测,优化供应链的资源配置。 4. 物流优化:对物流环节进行优化,提高运输效率,降低成本。 5. 风险管理:利用工具如保证技术和技术标准,支持供应链风险管理,建立对系统的信任,让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。 6. 责任评估与分配:评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配,持续收集各方证据,监测框架对不同参与者的影响,关注基础模型带来的潜在挑战,评估是否需要进一步干预 AI 责任。
2025-02-07