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目前对中学生学习最有帮助的ai工具有哪些

Answer

以下是一些对中学生学习有帮助的 AI 工具：

  1. 编程语言学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。
  2. AI 生成工具：如 ChatGPT、Midjourney 等，体验 AI 的应用场景。
  3. AI 教育平台：如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。
  4. 语言学习工具：像 Speak、Quazel、Lingostar 等能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。
  5. 学科学习工具：如 Photomath、Mathly 用于指导学生解决数学问题；PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。
  6. 写作辅助工具：Grammarly、Orchard、Lex 等帮助学生克服写作难题，提升写作水平。
  7. 内容创作工具：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

需要注意的是，在使用这些工具时，要合理利用，不能过度依赖，同时也要关注 AI 技术的发展动态，不断提升自己的学习能力。

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

References

问：中学生如何开始学习 AI，有哪些好用的工具或者平台？

我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具，体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI教育平台，如百度的"文心智能体平台"、Coze智能体平台等。3.学习AI基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以参加学校或社区组织的AI编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用AI技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。5.关注AI发展的前沿动态关注AI领域的权威媒体和学者，了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响，培养对AI的思考和判断能力。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习AI知识和技能，为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

生成式 AI：下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目，学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如，[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

提示词快闪答疑

1.lili上课用什么工具大模型工具请大家自行准备哈。根据自己条件准备，以下是推荐顺序：1.chatGPT 4.02.kimichat3.智谱清言41.张俊文本纠错方面有什么方法案例如果是问工具的话飞书文档就带纠错功能，还可以。如果是用prompt纠错的话文本量不能太大，就直接告诉大模型：检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误，指出并改正，重新生成新的文本。1.王鹏华用文心一言APP，可以吗可以1.和子有没有适用于Mj Dalle3，stable diffusion方面AI绘画提示词生成技巧绘画问题超纲了1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗？你的问题没有描述清楚，是指国产大模型能不能文生图吗？是的话，一些模型可以，比如智谱和文心。1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗？你的问题没有描述清楚，是指国产大模型能不能文生图吗？是的话，一些模型可以，比如智谱和文心。1.有没有什么方法把文章给AI看看让他自己给自己写Prompt把文章给大模型看看很容易发给他就想了，关键是自己给自己写什么样的prompt？1.lili如果只是用来自己学，长期学习，必须需要iPhone手机或者对显卡有一定要求吗？现在ChatGPT交费有问题。没有途径。

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AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白，需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释： Compute：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN：卷积神经网络，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents：智能体，一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI：人工超级智能，尽管存在争议，但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention：在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP：对比语言图像预训练，由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 TPU：张量处理单元，谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data：用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。 Knowledge Distillation：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG：检索增强生成。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
怎样使用AI做PPT
使用 AI 做 PPT 可以参考以下内容： 1. 信息的 AI 可视化： 优点：节省制作时间、具有优秀的视觉风格、能快速归纳整理信息、可用图形代替文字枯燥的表达。 注意事项： 不要指望复制一段提示词就能得到满意结果，这是与 AI 互动的过程，需要反复尝试。 AI 生成的是基于模型的 HTML 输出，并非真正的 PPT 格式，目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。 模型选择：目前推荐 Claude 3.7 Sonnet，可通过 POE 调用，不建议使用其他效果不佳的模型。 交互流程： 阶段 1 主观描述：通过文字聊天让 Claude 领悟您想要的视觉风格，描述要尽量具体，如颜色、画布、装饰等方面的要求。 2. 好用的 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片，可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，可通过输入文本描述生成专业设计。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的辅助工具，提供智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. 教学案例： 上午的尝试中，Claude + Gamma.app 帮助学生从组会准备工作中解放出来，实现了快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并学会使用等目的。 Claude 的用法示例：如通过一系列问题让其搜索权威期刊、论文，提取摘要等，并用于制作 PPT。
2025-04-18
ai中学生学习平台有哪些
以下是一些适合中学生学习 AI 的平台和工具： 1. 编程语言学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. AI 生成工具和平台：如 ChatGPT、Midjourney 等，体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 个性化学习平台：例如 Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径，精准预测学习难点并提供解决方案，提升学习效率。 4. 自动评估工具：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 5. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 6. 虚拟现实和增强现实平台：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 7. 语言学习平台：如 Speak、Quazel、Lingostar 等，能够实时交流并给予发音或措辞反馈。 8. 学科学习应用：如 Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 9. 写作辅助工具：如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 10. 内容处理工具：如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-03-18
openai中学生写作的建议
以下是 OpenAI 针对中学生写作的一些建议： 1. 写作过程分为五个阶段：前期调研、框架构建、论证深化、反馈改进和调整格式。 2. 包含 12 条具体建议，如快速了解主题、创建反向大纲、寻求反馈和规范引用等技巧。 3. 强调将 AI 作为思维的催化剂，而非替代品。 4. 获得更好结果的六种策略： 写清楚说明：包括在问题中包含细节以获取更相关的答案、要求模型采用一个角色、使用分隔符清晰地表示输入的不同部分、指定完成任务所需的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本：指示模型使用参考文本回答、指示模型使用参考文本中的引用来回答。 将复杂任务拆分成更简单的子任务。 给 GPT 时间「思考」。 使用外部工具。 系统地测试更改。
2025-01-10
给中学生讲一下香农信息熵
香农信息熵是由香农提出的一个重要概念。 对于连续 N 个字符，香农提出了 $F_N$ 这个指标，其表达式为：$F_N = \sum_{b_N}p$ 个人解读如下：香农提出 $F_N$ 背后的洞察是为了引入上下文，所以考察连续 N 个字符的熵，并把常规的 $\mathbf{E}_{p]$，这样就把先验 2 纳入指标设计了。 对 $b_N$ 可以求和是因为可以沿着字符序列 S 不断滑窗得到很多组 $b_N$ 数据。 如果定义 $K_N = \sum_{b_N}p]$ 。 当 N 逐渐增大的时候，$F_N$ 越来越逼近自然语言 L 真正的熵 H，即 $H = \lim_{n\rightarrow\infty}F_n$ 。 对于中学生来说，理解香农信息熵可能会有一定难度，但可以先从基本概念入手，比如熵是用来衡量不确定性或混乱程度的量。在信息领域，信息熵反映了信息的不确定性和信息量的大小。随着学习的深入，再逐步理解更复杂的表达式和概念。
2024-11-20
可以帮中学生解题和教学的AI
以下是一些可以帮助中学生解题和教学的 AI 应用及相关情况： 在教学方面： 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，AI 的出现改变了这种状况，可大规模部署个性化学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 例如，有 AI 驱动的语言老师能实时交流并给予发音或措辞的反馈，像 Speak、Quazel 和 Lingostar 就在做这样的事。 还有应用能教授新概念或帮助学生在几乎所有学科中摆脱困境，如 Photomath 和 Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天教授历史。 学生在作业中也能利用 AI 助手，如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题并提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 在解题方面： 教师可根据不同教学场景设计恰当的提示词，用生成式人工智能辅助教学，例如收集整理语料、进行智能助理、AI 搜索总结、思维导图制作、PPT 制作、论文润色、专业翻译、摘要重点提取、会议纪要撰写、公文撰写等。 可以通过提示词让 AI 列举特定场景下的常用词汇、转换词汇为表格形式、提供特定场景下的常用句型等，例如“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”“到【医院就医】的时候，常用的【英语】句型有哪些”“用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些”“在【英语高考作文试题】中，常用的表达句型有哪些？并给出例句”“请你给中学生介绍《论语》的主题思想，并将《论语》的 10 条名句翻译成英语”。
2024-10-19
我要创建一个智能体，用于帮助初中学生提升英语水平，并达到中考英语满分的水准，你说用哪个智能体好，提示词如何写，谢谢
创建一个用于帮助初中学生提升英语水平并达到中考英语满分水准的智能体，您可以参考以下步骤： 1. 完成智能体创建后，点击进入其编排页面。首先对模型进行调整，选择适合的模型，并设置模型的温度及输出长度参数。注意模型默认输出长度通常为 512，可能不足以满足需求，这是常见的配置问题。 2. 输入提示词，建议使用提前准备的提示词模板，直接将其编排进智能体。 3. 编排完成后，点击“添加功能”按钮，根据实际需求选择，通常推荐至少选择“开场白”功能，因为开场白内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 4. 随后进入选择智能体工具的环节，根据具体需求定制，挑选并添加合适的工具，以确保智能体能够满足需求。 5. 在完成智能体的整体设置后，便可以利用该智能体来创建个性化的提示词。在整个交互过程中，只需提供提示词的名称及其具体的执行任务，智能体将自动生成一个完整的智能体模板。 目前接触到的智能体大多建立在大模型之上，其发展是从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。这些基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能够通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，能适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 关于提示词的编写，您可以参考一些示例，比如儿童寓意故事创作者的相关内容。但需要注意的是，这些示例可能与您创建英语提升智能体的需求不完全一致，您需要根据实际情况进行调整和优化。
2024-09-26
中学生应该怎样学习AI
中学生学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 编程语言学习：从 Python、JavaScript 等编程语言开始，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习打下基础。 2. 工具和平台使用：尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 新手学习 AI 可以参考以下方法： 1. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享自己的作品。 3. 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，获得实际应用体验。 4. 持续学习和跟进：关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，加入相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与他人交流。 学习人工智能（AI）是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。如果想开始学习 AI，可参考以下学习路径指南： 1. 了解基本概念：阅读「」，熟悉术语和基础概念，了解其分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 深入学习感兴趣模块：AI 领域广泛，可根据兴趣选择图像、音乐、视频等特定模块深入学习。
2024-08-20
deepseek提示词怎么写最有效？
以下是关于 Deepseek 提示词怎么写最有效的一些建议： 1. 新旧提示法对比： 传统方法：像唠叨家长一样详细列举各种要求，可能会限制模型的创造力。 新型技巧：像对聪明助理打暗号，只在关键点进行引导，例如“主题：环保|要最新案例|结尾有力道”，让模型自主发挥，自动调用知识库中最相关数据，自主组织最佳结构。 2. 提示词写作框架变化：以前需在提示词中列出步骤和思维链，现在只需定义初始状态和目标状态，让模型自行搜索。 3. 提示词的类别作用：一类弥补 AI 缺点，如让 Deepseek 说人话；另一类帮助 AI 理解人类需求，要定义清楚背景和目标状态。 4. 提示词写作要点：要告知 AI 足够背景信息，采用结构化的提示词有助于 AI 遵循指令，且除非必要否则不在提示词里指定思考步骤。 5. Deepseek 模型创作特点：发散能力强，生成点子出色，但收敛成完整故事有问题，文笔有时浮夸。在使用提示词时可加以考虑和引导。
2025-02-28
waytoagi最有价值的是什么
WaytoAGI 最有价值的方面包括： 1. 了解最新的 AI 技术：它如同免费的“技术期刊”，能让人知晓世界最新的 AI 技术动态，还能传授实用技能，并且开源免费。 2. 线上共学与手把手教学：无论基础如何，都能通过线上共学方式找到适合自己的学习路径，学会应用 AI 技术。 3. 找到志同道合的队友：对于想创业、做副业或找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事的人来说，是很好的平台。 4. 收获众多：如实现 AI 自动化、找到副业和创业伙伴、与高手和大佬面对面交流避免走弯路等。 5. 促进个人成长：线下活动让人了解最新的 AI 落地应用现状，结识有趣、有想法的人，让人意识到要多与人交流、体验真实生活才能成长。 6. 知识学习：能学到很多 AI 相关知识，如 markdown 语言等。 7. 开源知识库：由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设，在无推广情况下已有超 70 万用户和超千万次访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头，有很多学社和共学共建活动。
2025-02-26
目前最有优势的几款ai软件是什么
以下是目前一些具有优势的 AI 软件： 在移动设备上，图片和视频内容编辑方面，传统创意工具转型的生成式 AI 优先，如排名较高的美图秀秀（第 9 位）、SNOW（第 30 位）和 Adobe Express（第 35 位）。 ChatGPT 第三次以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品。 Perplexity 在网络上排名第三，是一款专注于提供简明、实时和准确查询答案并引用来源的人工智能搜索引擎，其在访问时长方面略胜于 ChatGPT，且首次进入移动端前 50 名榜单。 Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手，在网页排名中进入前五，排名第 4。
2024-12-23
AI时代下，自己学什么最有用？自己应该提高哪方面的能力
在 AI 时代，以下几个方面的学习和能力提升最为有用： 1. 逻辑思维推理能力：学会运用逻辑思维去使用大模型，这对于处理和解决问题至关重要。 2. 善用工具：使用工具的人往往表现更好，要适应 AI 工具带来的自动化转变，避免被时代淘汰。 3. 抽象与整合：随着“大语言模型”的发展，需要在更高层次上学习，抽象出更多细节，实现“整合”而非专业化。 4. 基础认知与高阶思维锻炼：利用大语言模型加速认知提升，培养计划、评估、决策、抽象和创造等高阶思维，锻炼结构化思维。 5. 提问与思考：未来教育应侧重如何提出有价值的问题，培养批判性思维和好奇心，广泛而深入地思考，吸收各种知识和思维模式，利用自然语言表达和整理思维。 6. 成为超级个体：集中精力制定“策略”，把具体执行细节交给自动化系统。
2024-12-03
2024-2028年内最有可能上市的ai创业项目有哪些
以下是对 2024 2028 年内可能上市的 AI 创业项目的一些分析和预测： 1. 企业应用的 AI 催化项目有望较快实现，因其更易于部署。 2. 个人数字娱乐领域通过 AI 技术创造内容的项目预计会有发展。 3. 自动驾驶和机器人技术的突破可能在 2026 年或 2027 年出现。 4. 小参数大模型相关的项目，尤其在手机端应用方面，例如苹果等公司专注的方向，对开发者是利好。 5. 2024 下半年可能会有一批有代表性的 AI 应用跑出来，比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用。 6. 可控核聚变技术相关的项目，由于 AI 对能源的强大需求，可能会加速攻克难题并实现商业化。
2024-10-08
最近关于ai最有意思的事情是什么
以下是最近关于 AI 有意思的一些事情： 1. 越来越强大的人工智能系统正在以越来越快的速度发布。例如，2023 年 7 月，Claude 2 首次亮相，可能是公众可用的第二强大的 AI 系统。此前，Open AI 发布了 Code Interpreter，这是迄今可用的最复杂的 AI 模式。更早之前，一些人工智能获得了查看图像的能力。然而，似乎没有一个人工智能实验室提供用户文档，用户指南多通过 Twitter 影响者获得。 2. 沃尔夫勒姆探讨了在进行开放式科学时，如何寻找有趣的事情，认为核心部分是弄清楚“什么是有趣的”，最终寻找的是“惊喜”，即以前从未见过的性质上的新行为。 3. 有人对 AIGC 做了更系统、深入的学习和调研。参加了 3 场 AI 线下活动，包括 AI 出海、AI 营销应用、数字经济与 AI 沙龙，并在 AI 社群中活跃。感悟到 AI 领域新出了很多新名词、概念、想法和产品，AI 知识付费领域“鱼龙混杂”，互联网上 AI 信息大爆炸，学习 AI 知识的方式变得很重要。
2024-09-02
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
推荐一些 AI 工具
以下是为您推荐的一些 AI 工具： 辅助编程的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可根据需求选择。 内容仿写的 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写等功能，并智能分析文章属性。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是得力的智能写作助手，支持多种写作类型的一键改写/续写/扩写等。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-14
我要写论文，需要用什么ai工具‘
在论文写作中，以下是一些常用的 AI 工具： 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，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，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能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。 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。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有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：根据研究需求，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：借助 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 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：使用抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅检查语法和拼写，还具备一定排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档，适用于商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具需考虑文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-04-14