写综述论文的ai？

以下是一些根据视频脚本生成短视频的工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成素材和文本框架，能快速实现从文字到画面的转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。 此外，在运营方面，腾讯运营可以通过 ChatGPT 生成文案，将文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。市面上一些手机剪辑软件如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能也支持文字转视频，操作相对简单，让大众生产视频更轻松。在未来，AIGC 视频可能会有更成熟的发展与应用。

以下是 2 月 24 日的 AI 新闻： 帆哥：2024AI 大事纪 3 月：AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件股价飙升。 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战，AI 新动态不断，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。 10 月：Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。 2 月 24 日社区动态速览 2 月 23 日，AI 切磋大会在 23 个城市同步举行，预计有近 4000 人参与，主题围绕 DeepSeek，邀请各行业专家分享应用场和见解。 向阳乔木介绍了通过结合 VS Code、Cline 插件和 Deepseek API 等工具提升 AI 应用能力的方法，用户可实现自动发送邮件等功能，Cline 作为 AI 编程工具支持多种大模型，用户可通过火山引擎等平台获取 API，通过 MCP 协议可扩展 LLM 功能。 南瓜博士探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式。 通往 AGI 之路 21 个 mj 风格，105 个 prompt。 张小珺邀请 MIT 计算机科学与人工智能实验室的在读博士松琳解读 DeepSeek、Kimi、MiniMax 注意力机制新论文。 CB Insights 发布重磅报告指出 2025 年人工智能市场的六大趋势。

利用 AI 拆书变成游戏可以参考以下内容： 1. 游戏版本迭代： 本地文件上传：游戏主页含三个文件可直接下载压缩包，能上传本地文件，有加载进度。 版本记录与回退：更新版本后可不断迭代，每个版本有记录，迭代 18 次达到现有程度，若要查看某个版本可点击进入，其中有一个操作是询问群里大佬才知道的。 2. 使用 AI 拆分 HTML 文件、文本编辑器操作及打开游戏相关操作： 让 AI 拆分 html 文件，拆分是为了复杂游戏或稳定性、方便后续修改。 推荐使用文本编辑器，可显示保存格式、推送至托管平台。 讲述了创建不同格式文件、保存及命名的方法，以及打开游戏需要创建分支的操作。 3. 游戏制作中加载时间、分享、修改及桌面端使用的相关经验： 教程未提及加载需时，分享链接前要等待半分钟左右。 可先发布让朋友测试链接和图片显示情况再修改，修改方式包括网页端操作及通过下载桌面端（提供了官方软件链接且适用于 Windows 和苹果电脑）关联文本编辑器进行编辑保存推送等内容。 4. 游戏文件的修改与分享： 游戏拆分原因：复杂游戏或因稳定性需拆分，方便后续修改，修改主要集中在 js 格式文件，其他文件改动少。 文件修改保存：使用文本编辑器修改游戏文件，如 html、CSS、js 格式，可在本地保存，推荐开源免费的文本编辑器，能推送到 GitHub 等平台。 文件上传分享：创建分支获取链接分享游戏，可在网页端或桌面端编辑修改并保存推送，国内也有类似仓库可用。 5. 游戏优化细节： 优化了小游戏的界面、玩法，如猪的形象、跳跃功能、道具设置等。 介绍了通过 PS 获取色值来修改游戏代码中颜色的方法。 6. 声音设置问题：存在飞书直播共享声音大小的调整问题。 7. AI 工具比较：对比了不同 AI 工具在代码优化方面的特点，如 V0DEV 更聪明，Poe 可切换模型但传图有问题。 8. 代码编辑困难：对于没有代码基础的人，即使有注释也难以理解和修改代码。 9. 文件保存格式：说明了保存游戏相关文件为 CSS 和 JS 格式的操作。 10. 游戏开发与修改的过程分享： 文件存放要求：三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。 游戏功能优化：增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决游戏中的 Bug 等。 游戏平台上传：研究将游戏发布到 4399 开放平台，需注册、实名制，审核较严格。 代码修改方式：可让 AI 写代码，直接复制整段现成代码不易出错，修改后保存并重新打开。 游戏素材获取：官网可免费下载游戏素材，也可淘宝购买抠好的素材。 此外，AIGC 第二阶段将是生成式 AI 为底层创作引擎提供动力。走垂直路径的公司最初的范围会很窄，这种关注可以采取针对特定游戏类型（由特定的创作者子集提供服务）的专门构建的一组创作功能的形式。

以下是关于将婴儿彩超图生成照片的 AI 提示词相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框，还有图片输入口。可将照片拖入，通过反推提示词的按钮（如 CLIP 可反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组）获取提示词，但可能存在瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，并注意提示词相关性和重绘幅度这两个重要参数。 以生成蜘蛛侠生日海报为例，可在 Midjoureny Feed 中寻找优秀案例，复制 prompt 来跑，如使用“baby spider man”“birthday”等关键词。还可将 prompt 交给智谱清言拆解以获取更多关键词。找到满意的图后记录 seed 值保障一致性，为增加专属定制感可增加细节，如“4 岁男孩”“英文名 Andy”“西瓜（儿子的小名）”等。MJ 擅长创意和高质量图片，但细节处理随机，可通过调整“权重”和“局部重绘”解决。

目前常见的可以生成 PPT 的 AI 工具，如 Canva、Gamma 等，在使用过程中您可以通过相关的设置或指令来调整 PPT 字体的大小。但具体的操作方式可能会因工具的不同而有所差异。

以下是为您提供的 AI 产品经理教程： 一、AI 市场与 AI 产品经理分析 个人对 AI 产品经理做了以下划分，仅供娱乐和参考： 1. 入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 以前互联网刚兴起的时候，部分用谷歌的人会比用百度的有优越感，现在可能用 AI 搜索的更有优越感。 2. 研究级 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径；对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理，当然最好是同一个人，产品运营不分家。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 二、超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用 1. 基础小任务 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样，您可以通过最基础的绝对不会出错的小任务，来学会必备的调试技能。 您可以这样要求 AI：“我在学习写 chrome 插件。请选择最适合小白上手的技术栈，按照 best practice 为我生成一个简单的示范项目，但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。” 此处要求 AI 按照 best practice 来写非常重要：文件一开始就有良好的组织，后续功能复杂了才不会乱套。 还有一个偷懒小妙招：如果您用的是 o1mini，您可以在 prompt 最后添加这句：“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果 windows 机器则是 create.cmd）足够勤勉的 o1mini 会为您生成一段超级长的代码，并给出提示，您只需要复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。 2. 明确项目需求 您可以通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。（如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步） 您可以这样要求 AI：“我想要开发一个 XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样，向我提问，帮我梳理清产品功能，尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答，帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。” 来来回回的对话后，您可以让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能，会非常方便。 三、2024 年历史更新（归档） 1. 2024 年 7 月 22 日 《》今日是二十四节气的大暑，SD 的教程奉上。 《》Agent 共学活动新一期“谁是人类”全新开启！本次活动获得了阿里云☁️百炼和通义千问大模型的大力支持，为大家准备了丰厚的比赛奖品，不过切记：“奖品不是目的,目的是共同学习，享受学习过程带来的成长。”本次活动是一个基于通义千问模型的 Bot 拟人化竞赛，通过多轮问答和投票，旨在识别最模仿人类交流最像人类的 Bot。 《》，作者 ElliotBai，本文探讨了 AI Agent 产品经理在工具（Tools）方面的经验。尽管大模型不断进化，接口依然是基础。通过 AI 模型，可以将非结构化数据转化为结构化信息，实现自动化。引入 Function Calling 和 Tools 后，开发流程变得更高效、维护成本降低。推荐放弃不稳定的 JSON 模式，减少系统提示依赖，增强 API 响应提示，以及提供选项而非填空，以提升 Agent 的可控性和准确性。

以下是关于李飞飞在智能体方面的相关综述： 李飞飞在具身智能领域有诸多研究和观点。其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。李飞飞曾提到，从简单的机器学习能力到解决复杂类人任务，具身智能可能会迎来重大转变。 此外，2024 年 11 月 26 日有报道称，李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型，强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性，计算机需要具备空间智能，能够建模、推理并在三维空间中互动。未来，这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。

以下是李飞飞相关文章的获取渠道： 《》 《》

以下是为您提供的有关 deepfake 综述的部分内容： 生成式人工智能迅速导致了许多法律和道德问题，“Deepfakes”即由人工智能创建的图像和视频，声称是真实的但实际并非如此，已出现在媒体、娱乐和政治领域。目前深度赝品的创建虽需大量计算技能，但现在几乎任何人都能创建。OpenAI 尝试通过为每个 DALLE 2 图像添加独特符号的“水印”来控制假图像，未来可能需要更多控制，特别是当生成视频创作成为主流时。 生成式人工智能还提出了许多关于原创和专有内容的问题。创建的文本和图像与以前的内容不完全相同，系统提供商认为属于提示创建者，但显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。未来此类系统可能很快成为标准做法，用于制作大部分或全部书面或基于图像的内容，这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响，也有可能彻底改变知识和创造性工作。

以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法： 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结，提取主要观点，并用项目符号列出要点，总结文章中的论点，甚至可以请求它提供可能的反驳观点，或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档，如一本书，需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结，然后将这些段落的总结连接在一起，形成整体的总结。这个过程可以重复进行，直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解，在总结后面部分的时候，可以在查询中包含之前已经总结过的内容，以帮助模型更好地理解整个文档。例如，对于一本 300 页关于人工智能历史的书，可先将书分为章节，为每一章生成一个摘要，再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要，若章节之间有关联或依赖关系，在总结后续章节时可包含前面章节的摘要，以确保摘要的准确性和连贯性。

利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤： 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：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：利用 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：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 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，运用 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，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的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，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 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：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：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，优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂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，提供模板库和协作功能，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：检测潜在抄袭问题。 此外，还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库等资源。作为资深研究者和教授，可先请求数据集和研究领域，数据上传后： 1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设，参考附加文件中 Zuckerman 的建议构建研究框架。 2. 进行文献综述，修正研究假设并与用户沟通确认。 3. 使用 Code Interpreter 技术对数据集进行复杂的假设检验，分析检验意义并按需进行额外测试，采用 OLS 或更高级检验方法。 4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文，并以 Word 文档形式提交，确保内容深入专业，结果部分包含必要表格和数学计算公式。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，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。

以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具： 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。 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，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，有助于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，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，可辅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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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。 常见的文章润色 AI 工具包括： 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，可用于筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成学术论文。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，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，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：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 提供文本校对、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：提供云环境支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 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：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。 此外，还需注意： 若向 LLM 寻求写作建议，甚至直接要求其帮忙写论文，需注意这并非道德的使用方式。 文章写作是充满挑战的技能，可分解为多个步骤，如大纲撰写、内容展开、文章润色等。不同人有不同理解和方法，可相互交流分享。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

在撰写汉语言文学论文时，可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助： 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，可提供相关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，有助于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，可进行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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需注意，AI 生成的内容仅供参考，仍需自己进行深入思考和创作。

目前在将 PPT 转换为论文方面，GPT 模型可能会有所帮助。例如，在“教育：一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中，学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验，并根据要求撰写论文，包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外，Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息，甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外，一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字，这种方式具有一定的创意性，且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是，AI 的预测不一定保证完全正确。

以下是关于论文撰写提示词的相关内容： 1. 通用原则： 目标明确：确保每一步的目标清晰，AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性：在所有提示策略中，逻辑性是关键，清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤：无论是进行深度分析还是遵循特定结构，确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量：在某些情境中尤为重要，需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例： 运用 CoD 将文章做摘要的实验，通过 GPT 的五轮输出，以中英文两种方式撰写提示词，个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好，密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理： 论文内容总结：大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档，节省时间，如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译：大模型可弥补翻译软件的不足，帮助学生快速翻译论文内容，如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 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，精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关： 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务，能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始，不仅提高了初始人类提示词的性能，还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面，随着更强大 LLM 的出现，专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代，PromptAgent 站在了开创性的步骤上。

混合专家（MoE）模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例，其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。 在 DeepSeek 的 V3 模型中，引入了多头潜注意力（MLA），将 KV 缓存压缩至新低，从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力，首次验证无需监督微调即可实现推理。 DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeekV2 是 60 位专家混合开源模型，在数学、编码和推理方面表现出色，具有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。 您可以通过以下链接获取更详细的介绍：https://xiaohu.ai/p/7468 、https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743 。

以下是关于 deepseek 论文的相关信息： 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文： DeepSeek 领先的（相对）开源模型实验室。 2. DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的： 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，因其多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，V2 的论文引发了 AI 研究界的广泛分享和讨论。 3. deepseek 论文解读： 直播视频回放及相关论文下载： 技巧分享：万能提示词，可用此提示词来 DeepSeek R1。 官网的搜索不能用，一直崩溃的解决办法：可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。