分析一下目前国内的ai浏览器有哪些，给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器

以下是关于学习 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。了解人工智能是什么，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。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、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，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 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，知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 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，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。 对于中学生学习 AI，有以下建议： 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 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，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建一个模型生态系统，让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从该领域出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，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生成模型。例如先训练生物学模型，再是化学模型，然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始，设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

以下是一些关于如何用 AI 赚钱的相关信息： 1. 艺术创作方面：生成式 AI 使内容创作成为其第一个主流用例，例如在 Lensa 应用中所见。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 2. 就业岗位方面：学会了 AI 技术，有可能在数据科学家、机器学习工程师等高薪岗位上找到工作，获得不错的收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等各行各业都有应用，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，持续学习和实践很重要。 3. 产品应用方面：对于 GPTs/GLMs 能否赚钱，答案是能，但大多数人不能。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从“钱”的角度来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事，需要综合考虑多方面因素。

以下是使用 AI 工具创建个人工作知识库的方法： 1. 使用 AnythingLLM 软件： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式。 AnythingLLM 提供了两种对话模式：Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后即可与大模型进行对话。 2. 基于 Coze 免费打造： 确定功能范围，编写 prompt 提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径：个人空间 知识库 创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧：在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”，内容填“”。 创建工作流，告诉 AI 机器人应该按什么流程处理信息。创建工作流路径：个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试工作流无误后，就可以点击发布。如果任务和逻辑复杂，可以结合左边“节点”工具来实现。 私人知识库中的内容一般有两种：日常从互联网收集的优质信息和个人日常的思考以及分享。如果想基于这套知识库打造个人专属的 ChatGPT，常见的有两种技术方案：训练专有大模型和利用 RAG（检索增强生成）技术。训练专有大模型效果虽好，但存在高成本、更新难度大等缺陷，并非当下主流方案。

以下是为您整理的一些 AI 项目相关信息： 1. AI 春晚：这是由 WaytoAGI 社区组织的一场由 AI 技术驱动的春节晚会，由 300 多位 AI 爱好者共同创作。在 20 多天里运用多种先进技术，作品时长约 150 分钟，涵盖多种节目类型。于 24 年大年初一直播，18 万人在线观看，后续视频播放量超 200 万，媒体曝光量超 500 万，多个节目登录央视网，孵化了数个优质项目与团队。您可以通过以下链接观看：完整版：https://www.bilibili.com/video/BV15v421k7PY/?spm_id_from=333.999.0.0 相关进度： 2. 2024 年盘点：融资过亿的美国 AI 初创公司： Liquid AI：完成 2.5 亿美元 A 轮融资，公司估值达 23.5 亿美元。由 AMD Ventures 领投，专注开发高效通用 AI 模型，计划用资金扩展计算基础设施和加速产品部署。 Tractian：完成 1.2 亿美元 C 轮融资，公司估值 7.2 亿美元。由 Sapphire Ventures 等机构参与，其解决方案帮助企业实现零停机时间和提高生产力，计划用资金加速制造业 AI 创新。 Tenstorrent：完成 6.93 亿美元 D 轮融资，公司估值 27 亿美元。由三星证券等领投，专注开发高性能 AI 处理器，计划用资金扩充工程团队和构建训练服务器。 xAI：完成第二轮巨额融资，筹集 60 亿美元，公司估值 500 亿美元。由红杉资本等机构参与。 3. AI 市集：包括 AI 调酒、AI 占卜、AI 绘画等。还有 AI 音乐节，由 AI 作词作曲做 MV；AI 即兴喜剧，由 AI 原创剧本。每个 AI 项目通过支付宝百宝箱搭建智能摊位，顾客可直接提问，机器人助手回答并生成文字或图片。如妙刷，可通过上传图片生成艺术作品和视频。杭州“AI 创作者基地”揭牌，将联合社区输出高质量 AI 技术支持。12 月的切磋大会在筹备中，未来会去更多城市和学校。

以下是几种利用 AI 提升 PDF 文件文案扒取工作效率的方法： 1. DeepL（网站）：访问，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）：在安装插件后，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）：在下载并安装 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，再在点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：在点击导航栏「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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前对于哪一个 AI 生成的图片更具有还原性，难以简单地给出一个确定的答案。 从相关资料来看，不同的 AI 出图工具具有各自的特点和优势。例如，MJ 稳定性最好，协作性最强，有很多成熟的经验可供参考，但不是所有人都能拥有此工具；SD 有一些其他产品无法替代的能力，如艺术字、线稿控制能力、可以训练自己的各种 lora 等，但需要本地部署，上手门槛更高；悠船对中文的支持最好，Prompt 可以用中文直出，交互友好、简单、易上手，但管控严格，很多敏感词不能使用。 在实际应用中，保持名胜古迹的原貌可能会遇到困难，比如用悠船出图时法华塔变得面目全非，最后用 SD 的线稿控制才将塔的样式大体保留下来。此外，在处理一些历史相关的内容时，绕过敏感词也是一个难点，需要绞尽脑汁地想办法，比如用替代词或其他方式。 同时，从艺术和语言学的角度来看，AI 艺术的发展仍在探索中，对于其本体形态和未来的发展方向还有待进一步研究和实践。

以下是一些能在浏览器端运行的 AI 代码工具： 1. Bolt․new：这是一款终极写代码工具，AI 能帮您自动写代码、自动运行并自动部署，全部在浏览器中完成。您只需撰写简单提示，它就能自动编写代码，并支持一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。它依托于 WebContainers 技术，支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js。但需注意，该功能处于 alpha 测试阶段，可能会有问题，目前仅支持小到中型仓库，且不支持分叉或提交。您可以通过在 GitHub URL 前添加 2. 对于处理文档和数据： 对于数据（以及您对代码的任何奇思妙想）：代码解释器。 对于大型文档或同时处理多个文档：Claude 2。 对于较小的文档和网页：Bing 侧边栏（Edge 浏览器的一部分，可以“查看”浏览器中的内容，让 Bing 处理该信息，尽管上下文窗口的大小有限）。

以下是关于 AI 浏览器插件的相关信息： Yeadon：AI 编程最佳实践：Cursor + Coze 工作流打造网页内容提取插件 前情摘要：作为经常阅读技术文章的开发者，因找不到好用的工具提取和保存文章精华，萌生了开发浏览器插件的想法，并在 AI 帮助下实现。应小伙伴请求分享开发历程。 技术栈介绍： Cursor：AI 驱动的智能编辑器，保留 VS Code 熟悉界面，集成强大 AI 功能，有自然语言交互写代码修 bug 的 composer 功能。 Coze：可视化工作流平台，通过可视化方式对插件、大模型、代码块、知识库等多种功能进行组合，适用于处理复杂稳定的任务流。 功能需求分析：包括对当前网页链接的提取、LLM 对当前网页内容总结、LLM 输出三个变量主角文章概括金句提取、通过图片搜索工具搜主角图片、进行排版得到图文总结卡片。 ShowMeAI 周刊 No.12 Artifacts：Claude 最先推出的新型交互方式，把 AI 在聊天窗口中生成的复杂内容以可预览方式呈现在另一侧窗口，被开发者们玩出各种花样，如 Jianhua.Art 把其从 LLM 聊天窗口拓展到所有浏览器界面，可根据网页内容绘制图片和动图。 【震撼揭秘】不会写代码，如何通过 AI 编程颠覆工作方式？职场必备技能 案例分析：作为内容创作者，通过 AI 编程开发 Chrome 插件，整合多个社交媒体平台的工作流，包括自动抓取信息、导入、处理图片上传和标签添加、调整内容格式等，提高工作效率，让创作者能专注于内容创作。 未来展望：包括个性化工作平台，每个人能根据需求定制专属一站式工作平台；无代码开发普及，让更多非技术背景的人参与工具开发。

以下是一些能够总结文章的 AI 插件： 1. GPTs：可以总结文章，将文章全选复制粘贴发送给它即可，能识别重点内容。 2. 浏览器 Kimi 插件： 安装后，在浏览网络文章时点击插件图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点包括极简，点击一键总结，无其他花里胡哨的功能；Kimi 无法访问的网页也能总结，如推特等；英文文章可直接用中文总结要点；支持 Dark Mode。 注意事项：本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品；由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手：这个插件支持快捷调用 Kimi，将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录，总结模型可自己选择。 注意：需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展；暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。

以下是为您推荐的能够总结文章的浏览器插件： 1. Kimi Copilot 网页总结助手 概述：安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点： 极简，点击一键总结，无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也可进行总结，如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意： 本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 2. Kimi 阅读助手 概述：这个插件支持快捷调用 Kimi，然后将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录。 注意： 需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展。 暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 您可以通过 Google 应用商店获取这两个插件，具体链接为： 不方便下载的，文末附下载链接。

以下是一些能够在浏览器上搜索您提出的相关内容的 AI： 1. ChatGPT Plus：其用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 2. Perplexity：结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot：作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎：提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 利用这些 AI 工具搜索时，例如在 Perplexity.AI 中，您可以在搜索框中输入具体的 Prompt，如“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”，获取搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能。 此外，在利用 AI 打造爆款公众号文章时，收集完资料后可使用如 Kimi 这样的 AI 会话助手进行资料整理，但需注意其阅读能力的限制，可分批次提供资料以确保其有效读取和理解。

很抱歉，目前无法直接为您生成一个具有拦截页面广告功能的浏览器插件。但一般来说，开发这样的插件需要具备以下步骤和技术知识： 1. 选择合适的编程语言，如 JavaScript 等。 2. 了解浏览器的扩展开发框架和 API，不同的浏览器可能有不同的要求和接口。 3. 实现广告检测和拦截的算法，这可能涉及到对网页元素的分析和识别。 4. 处理与浏览器的兼容性问题，确保在各种主流浏览器上都能正常工作。 如果您不具备相关的开发技能，也可以在各大浏览器的应用商店中寻找已有的广告拦截插件来满足您的需求。

欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面： 1. 立法参考：我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”，且立法理念有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 市场拓展：若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场，可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高，而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。 同时，我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，从 2022 年开始陆续出台全面指南，如今审查机构已介入。我国持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。虽然禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。此外，伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动，人工智能的特殊性可能无从得到体现，且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。

以下是一些适合生成简洁卡通风格、根据故事文案生成动画并保持人物一致性的工具： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。新注册有免费生成额度。 2. 季梦：可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。若为 1.2 版本，选慢速或适中的标准模式，效果更好，且生成的视频无水印。每天给 60 积分。 3. 可玲：可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。每天给 60 积分，可用于日常使用，创作片子可能需买会员，生成的视频有无水印选项。 此外，在使用 Midjourney 生图时，若要保持人物和场景一致性，有两个取巧的方式：一个是像上个视频一样生成动物，动物会比较容易保持一致性；另一个方式是特定的名人或者有特殊属性的人物。在确定影片风格时，比如可以选择皮克斯动画风格。同时，在提示词中利用 cref 命令也有助于保持人物的一致性。

对于您想要在一年内从 CET4 水平提升到雅思 7 分的目标，以下是一些简洁的建议和每日计划： 建议： 1. 扩充词汇量：雅思对词汇的要求较高，建议每天背诵一定量的雅思核心词汇。 2. 提升听力水平：多听雅思真题听力，尝试精听和泛听结合。 3. 加强阅读训练：每天进行雅思阅读练习，提高阅读速度和理解能力。 4. 注重写作练习：定期写作并请专业老师批改，学习优秀范文的结构和思路。 5. 口语练习：找语伴或参加英语角，多说多练，纠正发音和语法错误。 每日计划： 早上： 背诵 30 个雅思词汇。 听 30 分钟雅思听力真题，并做笔记。 中午： 利用午休时间阅读一篇雅思阅读文章。 晚上： 写一篇雅思作文，并对照范文进行修改。 进行 30 分钟的口语练习，可以通过模仿、对话等方式。 周末： 做一套完整的雅思模拟试题，包括听力、阅读、写作和口语。 总结本周的学习情况，找出薄弱环节，加强练习。 需要注意的是，学习计划要根据个人实际情况进行调整，保持坚持和耐心，祝您成功！

很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！

如果您觉得 Chat GPT 总结的会议纪要太简洁，而您想要更复杂详细的内容，可以按照以下步骤操作： 1. 利用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记等工具进行录音转文字。以钉钉闪记为例，首先打开钉钉闪记，结束录音后点击“智能识别”，然后点击智能摘要获取会议纪要。 2. 如果需要更丰富的内容，可以复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 3. 该场景对应的关键词库包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 4. 提问模板如下： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料：1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日；2、地点：XXXX；3、参与人员：XXX、XXX；4、会议主题：XXXX；5、讨论内容：Speaker1：XXX；Speaker2：XXX；Speaker3：XXX。 第二步：检查生成的总结：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改：1、会议补充信息：XXXX；2、修改要求：XXXX。 第三步：优化文本格式和风格：1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格）；2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整。 此外，就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样，提交给 GPT 的任务也可以如此。对于复杂任务，其错误率往往较高，通常可以重新定义为一系列较简单任务的工作流程，其中早期任务的输出用于构建后续任务的输入。比如使用意图分类来识别用户查询的最相关指令，对于需要非常长对话的对话应用程序，总结或过滤以前的对话，逐段概括长文档并递归构建完整概要。

以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例，可作为您在任用管理工作成果展示中的参考： 营销：定制营销报告，涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT，利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借助 MindShow 转换为精美 PPT；编写 Excel 公式，通过交互和迭代获取准确公式；写邮件，满足特定需求。 办公：会议总结，包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理：通过创建和维护跨团队项目协作计划，明确员工角色和职责。 销售：话术总结优缺点，考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素；定制销售解决方案，综合企业产品和服务等内容。 客服：定制客服话术，涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR：团队绩效管理，根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学：研制采摘机器人，如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索；设计航天器零部件，提高设计效率和创新度。

以下是关于如何利用 AI 高效读书的一些方法和建议： 1. 对于读书时遇到的有触动但需批判性思考和怀疑的文本，可将其整理归纳、标记重点、打上标签并放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 2. 以深度思考的问题为例，践行 AI 对人的赋能模式，如通过 AI 信息杠杆，利用 AI 搜索引擎和大模型，迅速掌握相关知识并完成相关思考。 3. 基于上述实践，生成自己的观点和决策，并将其打造成体系化的内容产品，实现价值。 4. 通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。 此外，利用 AI 进行英语学习和数学学习的方法如下： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具（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. 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. 借助自适应学习平台（如 Duolingo），利用 AI 技术获得量身定制的学习计划和个性化学习内容。 4. 运用智能对话机器人（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. 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术获取个性化的数学学习路径和练习题。 2. 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获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 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。 还可以通过 Coze 和飞书多维表格打造专属 AI 智能体来提高知识管理效率，其核心看点包括一键无感收藏、自动整理稍后读清单、智能匹配兴趣并推荐相关内容、定制阅读计划、自动标注内容看点等，适合对 AI 智能体和知识管理感兴趣但可能没有技术背景的读者。如果只是想使用该工具，也有搭建好的开箱即用的 Coze Bot 可供直接上手，获取方式为 https://www.coze.cn/s/irQFQbwA/ 。

以下是关于如何高效编写软件测试用例的方法： 1. 基于规则的测试生成 测试用例生成工具 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成 深度学习模型 DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成 文档驱动测试生成 Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成 状态模型 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟 Modelbased Testing ：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例 Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 6. 工具和平台 Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

以下是一些目前高效的 AI 编程应用： 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，帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供多种编程辅助能力。 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，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，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，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助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，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一，其在大量代码库上训练，在程序员编码时给出建议，效果出色。但在编程中正确性至关重要，如研究发现 40%的 AI 生成代码包含漏洞，用户需在生成足够代码提升生产力和检查正确性之间找到平衡。Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，估计增长在 2 倍或更少的范围内。 在写作方面，最佳免费选项有 Bing 和 Claude 2，付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 。目前 GPT4 仍是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）免费访问或购买 ChatGPT 订阅访问。Claude 紧随其后，也有有限免费选项。这些工具也被集成到常见办公应用程序中，如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶，Google Docs 将整合 Bard 的建议。

以下是关于高效微调技术 LoRA 全量微调与少量参数微调的相关信息： LoRA 微调： 微调脚本： 脚本见： 具体实现代码见： 单机多卡的微调可以通过修改脚本中的include localhost:0来实现。 加载微调模型： 基于 LoRA 微调的模型参数见：基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。 通过加载预训练模型参数和微调模型参数，示例代码中，base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 全量参数微调： 微调脚本： 脚本见： 具体实现代码见： 加载微调模型： 对于全量参数微调的模型，调用方式同模型调用代码示例，只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外，关于微调还有以下补充信息： 微调模型意味着改变模型的权重，现在微调变得越来越容易，因为开发了许多技术并建立了代码库。 像 LoRA 这样的参数高效微调技术只训练模型的小部分稀疏片段，模型大部分保持基础模型状态，效果好且成本低。 微调技术上更为复杂，需要更多技术专业知识，包括人工数据合同承包商的数据集和复杂的合成数据流程，会减慢迭代周期。 SFT（有监督的微调）相对简单明了，RLHF（基于人类反馈的强化学习）则是非常研究性的领域，难度大，不适合初学者。 目前除了传统的全量训练和 freeze 冻结某些层方式，还发展出了很多种高效的微调方法，如 LoRA、Prefix Tuning、PTuning、Prompt Tuning、AdaLoRA、3、MultiTask Prompt Tuning 等。本篇主要采用 LoRA 方式，主要思路是训练一个参数量较小的分支，然后再与底模合并，从而在模型中注入新的知识。

以下是关于如何写出高效提示词 prompt 的一些建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，例如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，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，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：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：尽量使 prompt 简洁明了，避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 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。 此外，还需注意以下几点： 对于星流一站式 AI 设计工具： 输入语言方面，不同基础模型对输入语言有不同要求，有的使用自然语言，有的使用单个词组，且支持中英文输入。 写好提示词可参考：利用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格等要素）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 Prompt 的专场教程 基础篇： Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持英语和 emoji，可参考提示词字典。 语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，改变 tag 权重有两种写法，还可进行 tag 步数控制。

以下是跟 AI 高效提问的一些方法和要点： 1. 明确角色和任务：例如，在提供法律建议时，赋予 AI 专注于民商事法律领域、擅长案例研究等角色，以利用其数据处理和模式识别能力。 2. 组织 Prompt：使用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项，运用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来使建议更有条理。 3. 遵循特定格式：格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. 讲清楚背景和目的：在提问时梳理清楚背景信息和提问目的，如律师处理交通事故案件时详细描述案件事实和依据法规询问责任划分。 5. 学会提问技巧：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，以提高回答准确性。 6. 拆解工作流程：将复杂任务分解为更小、更具体的环节，便于 AI 精确执行。 7. 运用不同学科思维模式：强调如工程思维、设计思维等，更好地引导 AI。 8. 把 AI 视作多个智能体：每个智能体是不同领域的专家，通过统筹实现复杂任务的有序协作和高效完成。