AI信息交流教程 主要用于论文写作 资料查找

以下是一些可以让模糊的老照片变清晰的 AI 工具和方法： 1. 使用 Stable Diffusion ： 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。 将图片发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。 为了做到颜色与内容的统一，可以启用之前讲到过的一款 cutoff 插件来进行控制，依次按顺序设置好颜色提示词。您可以参照文章——。 2. 图像放大修复在 AI 绘画领域中必不可少，旧照片重现清晰可以利用 AI 技术进行图像修复，保留珍贵回忆。以前手机拍摄的低分辨率图片，也可以用 AI 技术进行高清修复。人像高清修复方面，不需要专业相机设备，用手机拍摄的照片也能通过 AI 技术修复至高清大片。而且，AI 技术不单单只是修复图片，还可以用于图像分辨率的无限扩大且不失真。例如马斯克原始图像分辨率为 234x180 像素，高清修复扩图后可达到 1880x1440 像素，差不多达到 2k 分辨率的质量。多进行几次采样放大后，完全可以实现 8k 超清放大。

以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用： 1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI：无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat：无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn：无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能，您可根据自身具体需求选择合适的产品。

以下是一些常见的 AI 知识库： 1. 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助用户了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。用户可以通过在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。其相关信息包括公众号、网站、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X（Twitter）等渠道的内容。 2. 大圣的相关知识库：在大圣的中，以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解，目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习时间灵活，资源免费开源。 对于纯小白开发应用，可参考以下案例：比如一位只玩过图形化编程的女孩，在暑假超脑 AI 黑客松期间，靠 Claude 和家长的帮助，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目，先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目。最好有人类导师，一开始把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。

以下是一些常见的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，能通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎，其作者选择做这个产品基于三个原则：感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者在了解了一些相关项目代码和底层技术“RAG”（检索增强生成，包括检索、增强、生成三个步骤）后决定尝试。

以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容： Apple Intelligence 中的提示词： 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能，其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问，指示包括“将答案限制在 50 个单词以内，不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制，如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词： 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容，并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词，大体格式符合要求，但存在部分效果偏差和设定改变，可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考： 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章，AI 可能未读完整个文章，大语言模型可能未真去搜索网页，更像是开发商的“狡猾”，而非“AI 幻觉”。

以下是关于 Coze 的教程： 一泽 Eze 的教程： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。 即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（若没用过，可先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 大圣的教程： Coze 概述：字节的官方解释为 Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都可在其上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单问答到处理复杂逻辑对话，并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品，在 Coze 中称 AI Agent 为 Bot。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点。 国内版：网址为 https://www.coze.cn ，官方文档教程为 https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问。 海外版：网址为 https://www.coze.com ，官方文档教程为 https://www.coze.com/docs/guides/welcome ，使用 GPT4、GPT3.5 等大模型（可参考文档白嫖 ChatGPT4），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 。 AI Agent 的开发流程：Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色），下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取相关信息。 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程，可在查看。 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： 1. seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 3. step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg：一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name：可通过此设置采样器算法。 6. scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同调度算法。 7. denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置为 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 DeepSeek R1 的培训教程相关内容： DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量（数千条）人工精选的思维链数据进行初步引导，建立起符合人类阅读习惯的推理表达范式。随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。 准确率奖励用于评估 AI 提供的最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间，以便人类观察模型的推理过程。 更有趣的是，DeepSeek 还有一个更加聪明的 R1zero 实验版本，这个版本甚至没有进行任何的初始引导，而是采用了完全从零开始的强化学习。实验表明，无需任何人类的监督训练，R1zero 自然而然地学会了用更多的思考步骤来解决推理任务，还学会了在推理过程中反思先前的推理步骤，探索解决问题的替代方法。但因为没有微调，R1zero 的输出内容可读性差、语言混合，且风险不可控。所以我们见到的是经过符合人类阅读偏好的冷启动与微调过的 R1 版本，确保 AI 生成内容的稳定、安全、道德、无害。 附：DeepSeek R1 完整训练过程，因文章定位与行文节奏设计，上文仅对影响 R1 涌现关键智能的前两个训练步骤进行了讲解。更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeekAI《DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948 参考文献： 1. 碎瓜波斯兔子《Deepseek R1 可能找到了超越人类的办法》https://mp.weixin.qq.com/s/YgRgDw8ndSHJwcPNMqWZNQ 2. 大聪明赛博禅心《DeepSeek R1 是怎么训练的？》https://mp.weixin.qq.com/s/Wuz0H9jmZYV1jM1YtwTlA 3. 老刘说 NLP《可视化角度具象化理解 DeepSeekR1 类推理大模型的习得进程》https://mp.weixin.qq.com/s/ytKTGTgU2T7jSNrBghX1cA 4. Tianzhe Chu et al.《SFT 记忆，RL 泛化：基础模型训练后的比较研究》https://arxiv.org/html/2501.17161 5. Metaso 长思考对话《RL 和 SFT 在后训练中的区别》https://metaso.cn/s/WGdOwPC

以下是关于如何仿写 AI 工具教程文章中提示词的相关内容： 样例驱动的渐进式引导法就像让 AI 主动读懂您的想法。它以 1 2 个正向样例为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导其从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。 例如，教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作的指令。这种方法无需用户具备专业的 Prompt 工程知识，也不用费力提炼“Know How”，利用 AI 就能自动生成精彩的 Prompt。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例结构和关键元素，并以专家视角优化。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化提示词，用户适当调整确认后即可使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。用户可专注于判断输出质量和提供反馈，无需深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。 此外，编写提示词（prompt）还有一些通用建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：任务需要背景知识时，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：有特定期望结果时，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代达到满意结果。

以下是为新手学习 AI 提供的教程： 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 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。

以下是关于 AI 辅助 PPT 生成的教程： 一、AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力。 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT，是让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表。 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 在特定的场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT。 二、AI 辅助 PPT 生成的流程 1. 用户输入相关内容。 2. AI 输出文本。 3. 排版网站往往提供了各种形状和样式，网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版。 三、具体操作示例 1. 利用 Process ON 工具 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点 确定操作方式，目前该工具提供两种方式： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 复制最终大纲的内容，到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 2. 几款 PPT 生成工具（网站） https://wenku.baidu.com 百度文库付费质量好 https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文免费引导好 http://Chatppt.com 付费，自动化程度高 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://Gamma.app Markdown 导入 http://Tome.app AI 配图效果好 剪映：图文成片（只需提供文案，自动配图配音） 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些在查找文章方面好用的 AI 工具及相关使用方法： 1. Perplexity.AI： 可以利用其 Search Images 功能寻找合适的素材，点击搜索结果旁的加号可快速浏览并选择与文章主题紧密相连的图片资源。 利用其强大的搜索功能获取信息，访问网站并使用搜索功能，为获得更专业和深入的结果，可启用 Pro 功能（搜索框右边的开关），该功能每天有一定次数的免费使用，经常使用可考虑开通会员服务。在搜索框中输入具体的 Prompt 可快速定位相关资讯。获取搜索结果后，可点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。 2. Bing 搜索引擎：具备联网搜索功能，与 Perplexity.AI 类似，能帮助快速搜集大量相关资料。 3. Kimi（由月之暗面开发的 AI 会话助手）：具备读取网页内容并生成一定内容的能力，分批次提供资料可确保其有效读取和理解。 在获取图片方面，一般图片出处主要在 twitter 和官方网站。这两个平台是获取官方信息和高质量图片的最佳途径。如查询 OpenAI 对争议的回应时，可在 twitter 找到相关资讯，点击红框相关链接会跳转到其官方网站上发布的详细解释文章。 在处理英文内容时，若难以理解，可借助谷歌浏览器一键翻译功能，此外还有许多浏览器插件提供类似翻译服务。

以下是为您提供的关于错别字查找 AI 的相关内容： 文中提到了利用 ChatGPT GPTs 帮助孩子爱上查字典，展示了部首查字法，还提供了 GPTs 的使用链接：https://chatgpt.com/g/gJizZEdYq0yiyucidian 。但同时也指出 GPTs 显示图片的能力不太稳定，主要以文字讲解为主。

目前在 AI 领域，针对查找单片机代码错误的专门工具相对较少。常见的代码检查工具如 Visual Studio、Eclipse 等，在一定程度上可以辅助检查代码错误，但对于单片机代码可能不是最具针对性的。您可以尝试在相关的技术论坛或社区中咨询其他开发者，以获取更准确和适用的工具推荐。

以下是一些便于查找论文文献的 AI 网址及相关介绍： TXYZ 网站： 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 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。 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。 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。 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。 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。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于元学习提示词的相关内容： 在使用 AI 绘画工具（如 Midjourney）和聊天工具（如 KIMI）的过程中，人们可能会遇到一些问题。例如，在绘画工具中，当希望画出具有特定动作、表情的小猫时会遇到困难；在聊天工具中，可能会出现答非所问、回答格式不标准、用词不符合需求、描述的操作步骤在界面上找不到等情况。 为了让 AI 更精准地服务于我们的需求，产生我们期望的结果，需要学习提示词工程。通过优化提示词，可以使 AI 更准确地理解我们的意图。比如，在绘画工具中，使用更详细、准确的语句描述需求；在聊天工具中，更清晰明确地表达问题和期望的回答格式、风格等。 当用户在使用过程中积累了一定经验，产生的需求会更接近 AI 本身真实的范围。此时，若有高频问题需要解决，还可以为其编写提示词甚至创建一个 BOT。

以下是关于查找文献 AI 的相关信息： Txyz 网站： 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 Txyz 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到想要的答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 论文写作的 AI 产品： 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：由 AI 驱动的学术搜索引擎，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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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 写课题的步骤和建议： 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：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，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 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 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 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，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。

以下是一些有助于提升 PPT 制作、公文写作和企业管理能力的 AI 工具： 1. GPT4：可用于生成文本内容、提供创意和思路。 2. WPS AI：能辅助完成 PPT 的大纲内容、排版和动画等。 3. chatPPT：帮助制作 PPT。 此外，还有以下专门的 AI PPT 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文：利用科大讯飞的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 另外，还有以下工具也可用于 PPT 制作： 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON

以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。

要让 AI 写作的内容不那么有“AI 味”，可以从以下几个方面入手： 1. 模型选择：不同模型的文风有所差异。例如，Claude 和 Google 的 gemini 模型相对没有明显的“AI 味”，而 OpenAI 的 GPT 模型在文风上也不断改进。 2. 避免特定文风：如避免使用“首先、其次、再者、最后”等套话，减少概括性描述、生硬叙述、死板结构和过度道德正确的表达。 3. 融入感情：让 AI 在回复中加入感情，例如通过营造特定环境、用括号补充动作等方式，增加画面感和生动性。 4. 明确输出要求：让 AI 扮演特定角色，给出具体而明确的输出要求，避免古板的回答方式。 5. 评估和改进：从实际角度出发，自己想办法评估模型的能力，不断改进写作内容。

利用 AI 写作可以参考以下步骤和方法： 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 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，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 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 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，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，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。 要写出比人更好的文字，需注意： 1. 选好模型：模型能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选适合的模型。 2. 评估模型：写作任务无标准答案，需从实际角度自行评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力等。 3. 克服文风：去除“AI 味”，避免出现如“首先、其次、再者、引人入胜”这类套话。 但需记住，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，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

为避免写作中出现疑似 AI 生成的内容，您需要注意以下几点： 1. AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能错误的事实，因此您需要对其生成的内容进行全面检查。 2. 人工智能不会真正解释自己，当您要求其解释写作原因时，给出的答案可能是编造的。 3. 虽然 AI 能辅助写作，但它也可能被不道德地用于操纵或作弊，您要对其输出负责。 4. 即便有了 AI 辅助，写作仍需要我们具备分辨能力，知道好文章和好内容应具备的要素。写作不仅是文字堆砌，更是思维表达和情感流露，是人类独特智慧的体现。 5. 应利用润色工具提升写作能力，而非让其替代写作。 此外，还有一些相关的原文示例，如“Build a giant robot navy.All the villains do an army...Is it better?Not really.But it is distinctly mine.”等，强调了不能将 AI 作为默认写作方式，要保持自己的写作热情和思考能力。

以下是一些让 AI 在写作小说时能很好地根据整体故事情节和上下文进行故事展开和描写的方法： 1. 创作穿越故事的 Prompt 时，明确以下内容： 标题：“generate:小说的标题” 设置：“generate:小说的情景设置细节，包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角：“generate:小说主角的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色：“generate:小说反派角色的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突：“generate:小说故事的主要冲突，包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话：“generate:以对话的形式描述情节，揭示人物，以此提供一些提示给读者” 主题：“generate:小说中心主题，并说明如何在整个情节、角色和背景中展开” 基调：“generate:整体故事的基调，以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明” 节奏：“generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛，推进情节，创造戏剧效果的说明” 其它：“generate:任何额外的细节或对故事的要求，如特定的字数或题材限制” 根据上面的模板生成为特定题材小说填充内容，并分章节，生成小说的目录。 2. 接下来，让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。 3. 可以让 AI 以表格的形式输出细节描述。这样做有三个好处： 打破 AI 原本的叙事习惯，避免陈词滥调。 按编号做局部调整很容易，指哪改哪，别的内容都能够稳定保持不变。 确保内容都是具体的细节，避免整段输出时缩减导致丢光细节只有笼统介绍。 4. 把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章，偶尔根据需要给 AI 提供建议。 5. 注意小说大赛的要求，如最后的作品必须是 AI 直接吐出来的，不能有任何改动，不能超过规定字数等。如果需要修改，可能会遇到像 GPT4 记性不好或 Claude 改掉关键情节等问题。