我的论文aicg率太高了，我如何降低aigc率

AGI（通用人工智能）是一种让机器具备像人类一样广泛的智能能力的目标。 AI（人工智能）是让机器展现智慧的一种目标。 GenAI（生成式人工智能）是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。 AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等各种类型内容的新型生产方式。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业生成内容）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC由人工智能生成，可快速大规模生成内容；UGC由用户生成，内容丰富多样反映用户真实想法和创意；PGC由专业人士或机构生成，内容质量高专业性强。 在应用方面，AIGC 技术可用于自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真且富有创意的图像；StableDiffusion 则以其强大的生成能力和广泛的自定义选项受到众多用户的青睐。

目前关于国外主流的十大图像类 AICG 应用，暂时没有确切和权威的统一排名。不同的评估标准和应用场景可能会导致结果有所差异。一些常见且受到广泛关注的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney 等，但要确切指出十大应用会因各种因素而难以确定。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像；StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。

学习 AICG（AI 与计算机图形学）通常可以遵循以下步骤： 1. 基础知识储备：了解计算机图形学的基本概念，如几何建模、渲染、动画等，同时掌握一定的数学基础，包括线性代数、微积分等。 2. 学习编程语言：例如 Python，它在 AICG 领域应用广泛。 3. 熟悉相关框架和库：如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，以及 OpenCV 等计算机视觉库。 4. 掌握机器学习和深度学习知识：包括神经网络、监督学习、无监督学习等。 5. 研究 AICG 应用案例：通过实际案例了解 AICG 在图像生成、风格迁移、虚拟角色创建等方面的应用。 6. 实践项目：自己动手实现一些 AICG 项目，加深对知识的理解和应用能力。 7. 持续学习和跟进最新技术：关注领域内的最新研究成果和技术发展趋势。

以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例： 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台：北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中，学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中，Demo 的原则为 AIGC 的最大化，玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容，包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论：“质朴发言：吐血整理：AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新｜Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。

以下是为您整合的关于“通往 AGI 之路”的相关内容： “通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库，更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区，基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。 通用人工智能（AGI），也叫强人工智能，通常这玩意出现时也就是奇点科技大爆炸的那一刻，科技推动文明呈指数级增长。也许在 5 年后，也许在 2035 年，也许在 2050 年。通往通用人工智能的路也许还长，但它已如海那边吹过来的风，还没有看到大海，就已闻到潮湿腥咸的味道。 在 OPEN AI 发布 gpt3.5 引爆 AIGC 潮流不久，“通往 AGI 之路”由几个对 AIGC 感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌 VI，设计师三思用 Midjourney 生成了小鹿吉祥物三视图。彭青云在看到相关内容后，希望为其做小鹿 IP 的延展，并获得了相关权限。

以下是一些关于 AIGC 的问题供您参考： 1. AIGC 在内容创作领域的优势和局限性分别是什么？ 2. AIGC 如何影响传统的内容创作行业？ 3. 目前 AIGC 在图像生成方面有哪些最新的技术突破？ 4. 如何评估 AIGC 生成内容的质量和准确性？ 5. AIGC 在视频生成领域的应用前景如何？ 6. 与 UGC 和 PGC 相比，AIGC 在内容多样性方面表现如何？ 7. 哪些行业最有可能率先广泛应用 AIGC 技术？ 8. Gen AI/Generative AI 与 AIGC 在技术实现上有哪些关键差异？ 9. ChatGPT 作为一种服务，与其他类似的聊天应用有何不同？ 10. 未来 AIGC 工具在产品原型设计方面可能会有哪些创新？

以下是关于学习 AIGC 的相关内容： AIGC 相关概念： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，简称 LLMs。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例，代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。 最近感悟： 半个月没更新文章，对 AIGC 做了更系统、深入的学习和调研。 参加了 3 场 AI 线下活动，在 AI 社群中浪迹一个多月，感到兴奋和热血，认为 AIGC 在 2024 年的发展类似 2014 年移动互联网时代大量新兴 APP 的涌现。 感悟包括：AI 领域新名词、新概念等丰富多彩；AI 知识付费领域“鱼龙混杂”；AI 发展迅速，学习 AI 知识很重要。 AIGC 学习三步法： 具体内容未给出，如需了解，请补充更多信息。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图片。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址未给出。

AIGC 的当前生态主要包括以下方面： 1. 概述：GenAI（生成式 AI）能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术，能赋能诸多领域，但存在合规风险，我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类：AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型，如 GPT4 和 GeminiUltra；图像生成依赖多种技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2；音视频生成利用多种模型，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域：AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域，在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用，例如用文本生成平面图像，像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具：目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计，其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。

以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径： 1. 技术方面：具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景，熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验：拥有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景：广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升：处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习：可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。

以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议： 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词： 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果，指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程，直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法，梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略，形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤： 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色，让其继续改写。 不断重复上述步骤，让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果，形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示，需要注意： 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物，保持原始提示词的意图，优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景，确保指定关键特征，如性别和种族，且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述，进行谨慎的修改，用通用描述替代，不泄露其身份信息，除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室，用对其风格的描述替代名称，或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标，并推断出能生成满意图像的内容。

以下是一些关于 workflow 的著名论文或相关内容： 1. 5 月 9 日艾木分享的《Workflow》，其中包含关于 workflow 的理论探讨、对 AGI 的正确理解与思考、如何客观看待大语言模型的基础表现、人工智能在编程领域的应用及挑战、从提示词工程到 flow 工程：AI 在代码生成领域的研究与应用、人工智能在开源项目测试集中的表现与工作流的重要性、关于 workflow 的介绍与案例演示等内容。 2. 艾木的《如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot（含 Workflow 的基础用法）》，提到 Coze 的 Workflow 为制作 Agents/Bots 提供很大的灵活性和便捷性，对 Workflow 中的函数进行了分类，并提出了超函数（Hyperfuction）的概念。 3. 2024 年 8 月 20 日的更新中，有《[AI Agent 产品经理血泪史（二）欲知方圆，则必规矩【Workflow 篇】》，聚焦于工作流（Workflow）在 AI 智能体中的重要性，回顾了集成平台的演变，探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 4. 还有《[张梦飞：【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程》和《[ComfyUI 工作流：黑猴子悟空换脸报错解决大法》等相关内容。

在论文写作方面，AI 技术的应用发展迅速，为写作者提供了多方面的辅助。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，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。 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，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，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 AI 写作论文时，可以这样做： 1. 草拟初稿：让 AI 生成博客文章、论文、宣传材料等的初稿。 2. 优化写作：将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己写出更好的作品。 3. 完成任务：把 AI 当作实习生，让其帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 保持动力：当在写作任务中遇到困难挑战而分心时，利用 AI 给自己提供动力。 此外，在撰写论文时，要从宏观上考虑将实验结果与领域背景相联系，确保论文结构清晰、逻辑流畅，遵循学术写作规范，使用清晰准确的语言，避免模糊或含糊的术语，并请同事或导师审查以获取反馈和改进建议，同时要保持耐心和恒心。在论文发表后，要通过在 Twitter 上宣传工作、发表演讲、在会议上发言、撰写后续论文、录制 YouTube 视频、撰写博客文章等方式最大化工作的影响力，开源代码、数据或模型也很重要。

以下是关于论文提示词的相关信息： 论文内容总结： 阅读完整篇文章后总结和梳理文章内容费时费力，大模型结合有效的提示词可迅速概括，如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结，提高梳理效率，并有总结结果示例。 论文内容翻译： 学生阅读文献常因语言差异需依赖翻译工具，市面上翻译软件有字数限制，大模型可弥补不足，如 GLM 结合良好提示词能帮助快速翻译，提高阅读效率，并有翻译结果示例。 论文内容扩写润色： 可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，把复杂学术知识普及化。精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，如针对小红书的口语化、轻松愉快氛围，将论文结论部分润色成适合分享的生活化内容，并有润色结果示例。 论文关键信息抽取： 学生梳理文章引用文献通常较难，大模型结合合适提示词能帮助快速整理文献部分，获取引用文献相关信息，并给出文献提取结果。 个人类论文提示词示例： 如“学术论文阅读总结”，作者为“小七姐”，分类为“教育”，相关提示包括角色设定、目标、限制、技能和工作流程等，具体可参考链接

以下是一些常见的用 AI 润色修改论文初稿的方法和工具： 1. 工具选择： 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，可用于快速筛选和改写文献资料。 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。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 2. 实战经验： 当文章扩展到接近 5000 字时，可与 AI 合作讨论标题选项，并让 AI 对整篇文章进行最后的评估，指出语法错误和表达不一致的地方，据此做最后的修改。 整个过程中，通过与 AI 的持续互动，文章的深度和广度都能得到显著提升。 3. 学术场景数据处理： 可以利用 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台，其凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译，减轻文献处理的负担。 海量文献通常以多种格式存储，在使用大模型处理前，需要将其转换为可供模型解析的文本格式，可借助平台工具高效完成文件内容的提取。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，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。