我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上，请帮我取公众号的一个名字，请给出10个供我参考

以下是一些适合用于写作公众号文章的 AI 产品及相关方法： 对于生成文章，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。一个好的提示词能帮助 AI 更准确地理解需求，生成更符合预期的内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 设定文章结构和内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。 在整理资料方面，可使用月之暗面开发的这个 AI 会话助手。它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，读取完毕会显示绿色标点作为提示。但需注意其阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料以确保其有效读取和理解。

以下是关于如何利用 AI 30 分钟不到打造爆款公众号文章的相关内容： 撰写文章： AI 生产文章的关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。基本提示词能生成基础文章，更详细、具创意的提示词能提升文章质量，更好地捕捉语气、风格和重点。例如，“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和文章基本结构、内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。 添加多媒体元素： 文章内容完善后，为增添视觉魅力，可通过挑选相关的图片、视频或图表来丰富内容，提升吸引力和专业度。对于资讯类文章，选用的图片和视频要高度相关且精确。对于其他类型文章，可考虑使用 AI 生成的图像或网络免费图片资源，取决于文章性质和目标受众。通常可利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材，注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。一般图片出处主要在 twitter 和官方网站，遇到英文内容难以理解可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。

以下是为您生成的 200 字左右的人物访谈录简介： 南瓜博士首次写小说获奖，背后离不开 AI 的助力。他先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，还采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，打破叙事习惯，方便局部调整，确保都是具体细节。之后将生成的表格串联成文，过程中偶尔给出建议。然而，因小说字数超 2000 字，修改时 GPT4 记性不好，Claude 又改丢关键情节。但最终，在与 AI 的合作与磨合中，南瓜博士成功获奖，展现了 AI 在创作中的独特作用与挑战。

以下是关于 AI 的相关内容： 律师如何写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在，与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，要接受其存在的“不稳定性”，并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体阐述）

目前知识库中没有关于个人如何用 AI 通过改写文案快速经营好公众号的相关内容。但一般来说，您可以利用一些自然语言处理的 AI 工具，如 ChatGPT 等，输入您的原始文案和具体的改写要求，获取新的文案。不过，在使用 AI 生成的文案时，需要您进行仔细的审核和修改，以确保内容符合公众号的定位和风格，同时保持高质量和独特性。另外，要经营好公众号，还需要关注内容的选题、排版、与读者的互动等多个方面。

AI 可以用于生产公众号文章。以下是利用 AI 生产文章的相关要点： 1. 撰写文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。 若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” AI 生成的文章可能需要进行微调，以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 2. 添加多媒体元素： 为文章增添视觉魅力，精心挑选相关的图片、视频或图表，丰富内容，提升吸引力和专业度。 可利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材，注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。 图片出处主要在 twitter 和官方网站，若遇英文内容难以理解，可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。 至于哪一类公众号比较好起号，这取决于多种因素，如您的兴趣、专业知识、目标受众等。一般来说，以下几类公众号相对容易起号： 1. 生活分享类：涵盖美食、旅行、健身等，贴近大众生活，容易引起共鸣。 2. 知识科普类：针对特定领域，如历史、科学、技术等，满足人们的求知欲。 3. 情感励志类：提供心灵慰藉和激励，触动读者内心。 但无论选择哪一类，关键是要提供有价值、独特且优质的内容。

AI 的发展历程如下： 1. 智能起源：早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生：在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧，能力惊人。 3. 发展阶段： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人，可以尝试了解以下基础内容： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。

AI 的发展历程如下： 1. 智能起源：早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革，它能像人一样创作交流，在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧，能力惊人。 2. 发展阶段： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果希望在 AI 领域继续精进，还可以尝试了解以下基础内容： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。

以下是为小白从 0 学习 AI 提供的教程和建议： 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，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，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。 6. 对于零基础小白： 网上有很多基础课程，您可以找找相关教程。 看一些科普类教程，比如相关视频。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 7. 推荐视频： 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 由（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。

智谱·AI 的开源模型包括以下部分： 其他模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。 MathGLM500M MathGLM100M MathGLM10M MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM）。基于对视觉和语言信息之间融合的理解，CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B：一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

以下是一些适合小孩学英文的 AI 工具： 1. LingoDeer（https://www.lingodeer.com/）：通过游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，包括字母、数字、语法和词汇等，还有家长仪表板可跟踪孩子进度并设置学习目标。 2. Busuu（https://www.busuu.com/）：提供英语及其他多种语言课程，采用多种教学方法，包括音频、视频课程和互动练习，具有社区功能可与其他孩子练习口语。 3. Memrise（https://www.memrise.com/）：使用抽认卡和游戏教英语，涵盖基本词汇到会话技巧，具有社交功能可与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone（https://www.rosettastone.com/）：采用沉浸式方法教英语，让孩子在自然环境中学习，具有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo（https://www.duolingo.com/）：免费的语言学习应用，提供多种语言课程，通过游戏化方法使学习有趣。 在为 4 岁儿童选择时，要考虑孩子的年龄、兴趣和学习风格，以及应用程序的功能和成本。此外，像 Heeyo 这种由 AI 小恐龙带领冒险的游戏化产品也相当有趣，全程全英文语音交互，适合低龄段学习场景。

以下是关于小孩教育 AI 的相关内容： 1. 有创业公司推出针对 36 岁孩子成长陪伴的 AI 毛绒玩具。毛绒玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，孩子会把玩具当作有生命、会说话的伙伴。AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，市场教育成本低，且在毛绒玩具市场快速增长的背景下具有发展潜力。 2. 对于小孩是否可以接触 AI，答案是肯定的。但也存在担忧，如 AI 可能让人类变懒、甚至变废，影响学生的批判性思维等能力。不过，AI 可能带来如一对一辅导更加个性化等颠覆性改变。 3. 为 4 岁儿童选择练习英语口语的 AI 工具时，要考虑应用程序的年龄适配性、趣味性、有效性、价格等因素。可以尝试不同的工具，根据孩子的成长和发展适时切换。

以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲： 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率 应用场景：如辅助诊断、生成药方等 优势：24 小时服务，提高效率 2. 数据：数据分析 prompt 简介：适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景：数据发现、数据治理等 优势：提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流：成为生产力工具 起床：让 AI 为您排 TODO 优先级，进行私董会脑暴 工作中：有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项：内容创作分 bot 团队组，如选题、标题、框架、扩写等，并分组互相改 优化：包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot；将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选：50 多个生产力 AI 待命 未来：将公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测，如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程，提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作，及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训，让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率！