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伴写文档AI

Answer

以下是关于伴写文档 AI 的相关内容：

  • 一份关于 AI Liability Directive 的文档，其中包含了相关的标题、内容和多个文件编号，如 SEC(2022)344 final 等，还涉及到解释性备忘录、提案背景等方面。
  • 南瓜博士指出，担心 AI 削弱孩子思考力是因为用法不对。在相关文章中提到，如果孩子用 AI 搜索回答封闭性问题迅速结束任务，AI 看似是好奇心的毒药；但改为开放性问题或让其帮助提出拓展思考的问题，能激发更大的好奇心。对于 AI 辅助写作文，若担心孩子偷懒，可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，由 AI 写作，孩子点评批改并让其迭代出更好的文章，评价重点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【立法提案】《欧盟人工智能责任指令》.pdf

[heading1](AI Liability Directive)[heading2](Text with EEA relevance)[content]{SEC(2022)344 final}-{SWD(2022)318 final}-{SWD(2022)319 final}-{SWD(2022)320 final}ENENEXPLANATORY MEMORANDUMCONTEXTOFTHE PROPOSALReasons for and objectives of the proposalThis explanatory memorandum accompanies the proposal for a Directive on adapting non-contractual civil liability rules to artificial intelligence(AI).In a representative survey of

南瓜博士：担忧 AI 削弱孩子思考力？正确的用法能助力拓展思维边界

我在[AI搜索：好奇心的礼物还是毒药？](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjM5MDI0Ng==&mid=2648506808&idx=1&sn=1504704a2d47db2e98a3cb37f19cf145&chksm=87afdc31b0d85527acb65cb17a9f7497c8d02dd06d955b94ac5a8ce2fe7b2c4e327afe575a0d&scene=21#wechat_redirect)一文中写过：如果提封闭性问题，孩子用AI搜索迅速得到答案结束任务，那AI看起来确实是好奇心的毒药；但如果改成开放性问题，或者让AI帮助提更多拓展思考的问题，那好奇心反而会被更大的激发。AI辅助写作文也是同理。担心孩子用AI代写作文偷懒？只要把任务改成让孩子提交一份他和AI共同完成作文的聊天记录就可以了。作文需要由AI来写，孩子要对AI的作文进行点评批改、让AI迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚AI写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给AI做示范），才是评价的关注点。

担忧 AI 削弱孩子思考力？正确的用法能助力拓展思维边界

我在[AI搜索：好奇心的礼物还是毒药？](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjM5MDI0Ng==&mid=2648506808&idx=1&sn=1504704a2d47db2e98a3cb37f19cf145&chksm=87afdc31b0d85527acb65cb17a9f7497c8d02dd06d955b94ac5a8ce2fe7b2c4e327afe575a0d&scene=21#wechat_redirect)一文中写过：如果提封闭性问题，孩子用AI搜索迅速得到答案结束任务，那AI看起来确实是好奇心的毒药；但如果改成开放性问题，或者让AI帮助提更多拓展思考的问题，那好奇心反而会被更大的激发。AI辅助写作文也是同理。担心孩子用AI代写作文偷懒？只要把任务改成让孩子提交一份他和AI共同完成作文的聊天记录就可以了。作文需要由AI来写，孩子要对AI的作文进行点评批改、让AI迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚AI写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给AI做示范），才是评价的关注点。

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ai自动总结视频
以下是关于 AI 自动总结视频的相关内容： 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用是通过提取视频字幕来实现的。对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可以安装油猴脚本，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，如果想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，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）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-27
如何训练AI
训练 AI 通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教导孩子成为博学多才之人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：在孩子学习前要整理资料确保适合其年龄和学习能力，AI 研究人员也需清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构，其擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的所有数据，这个过程称为“训练”。例如，模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者那里学习，获取复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。比如先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 训练 AI 还需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。
2024-12-27
关于使用原理 AI的论文
以下是关于 AI 原理的相关内容： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法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：学习的数据无标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以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（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、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 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 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 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-27
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它容易上手且很有用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，从而获得对 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。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习： 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，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，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 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，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，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提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-27
聊聊ai的发展
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。
2024-12-27
聊聊ai的发展
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。
2024-12-27
哪个AI伴写好一些
以下为您介绍关于 AI 伴写的相关内容： 在“他山之石｜如何防止 AI 取代人类思考一切？”中，主要探讨了一些较为奇特和夸张的想法，并未直接涉及 AI 伴写的评价。 “陈财猫：如何用 AI 写出比人更好的文字？”提到了一些利用 AI 进行写作的实践方法，如从场景出发裂变、由假设出发衍生故事、利用特定流派的套路作为种子等，还介绍了故事灵感的裂变工具及效果。 “夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中关于 AI 写作的观点认为，AI 虽能写出看似不错的文章，但不应完全依赖它来写作。写作不仅是产出内容，更是思考过程，对于想做 IP 账号的人，个人特色很关键。不过，AI 可在头脑风暴、查找资料、优化表达和拓展思路等方面成为写作的得力助手。 综合来看，目前没有明确指出哪个 AI 伴写更好，选择时需考虑自身需求和使用场景，合理利用 AI 辅助写作，提升写作效果。
2024-12-27
如何将PDF文档中的图片上的文字识别并提取为可编辑的word文档
目前将 PDF 文档中图片上的文字识别并提取为可编辑的 Word 文档，可以通过以下几种常见方法： 1. 使用专业的 OCR（光学字符识别）软件，如 Adobe Acrobat Pro、ABBYY FineReader 等。这些软件通常具有较高的识别准确率，能够较好地处理各种格式的 PDF 文档和图片。 2. 利用在线 OCR 工具，例如 OnlineOCR、Convertio 等。您只需上传 PDF 文档中的图片，工具会进行识别并提供可下载的 Word 文档。 3. 部分手机扫描应用也具备 OCR 功能，您可以使用手机拍摄 PDF 文档中的图片，然后通过应用进行文字识别和转换。 在进行文字识别时，需要注意图片的清晰度和文字的复杂程度，这可能会影响识别的准确率。同时，对于重要的文档，建议在识别后仔细检查和校对提取的文字内容。
2024-12-26
听说你这里有ai小白学习ai知识从0到1的文档，哪里可以查看到
新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 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自己的作品。 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。 如果您是零基础小白，还可以： 1. 网上找基础课程进行学习。 2. 观看科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2024-12-26
有没有把文档变成手写字体的ai工具？
目前市面上有一些可以将文档转换为手写字体的 AI 工具，例如： 1. Handwriting.io：它能够根据输入的文本生成逼真的手写字体效果。 2. MyScriptFont：用户可以通过书写样本创建自己的手写字体，并应用于文档转换。 但不同工具的功能和效果可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。
2024-12-25
推荐 GraphRAG 的学习文档
以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。
2024-12-24
有没有一个ai，可以把一篇文档变成像Quizlet这样的填空或选择题
目前可能没有专门将文档直接转换为像 Quizlet 那样的填空或选择题形式的单一 AI 工具。但您可以利用一些自然语言处理和文本编辑的工具，结合一定的人工处理来实现类似的效果。例如，使用一些在线的文本编辑软件，先对文档进行分析和标记，然后手动创建填空或选择题。
2024-12-16
GPT可以发PDF文档吗
GPT 本身不能直接发送 PDF 文档，但有一些与 GPT 相关的应用或服务可以处理 PDF 文档，例如： Ai PDF GPT（Top PDF GPT），可以处理高达 2GB 的 PDF 文件每文件，允许 1000 的 PDF 上传与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档，并为冗长的文档提供上级摘要。 您还可以在一些网站如 www.chatpdf.com 进行与 PDF 相关的操作。 需要注意的是，不同的应用和服务在功能和使用方式上可能会有所不同。
2024-12-10