我有什么方法，能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容，然后行程一个分享的提纲

DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下： 2 月 19 日：《DeepSeek 最新论文科普解读：NSA，物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”（NSA），一种高效的超长上下文方案，显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流，通过集成 DeepSeek R1 模型等技术，用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日：《最好的致敬是学习：DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计，介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁，Anthropic 或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法：2 月 14 日 8 点有直播，直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点，可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布，注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token，可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流，可看《韦恩:被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了！！不卡顿！！》。

以下是关于 deepseek 和飞书的相关信息： AI 切磋大会第十期于 2 月 23 日举行 deepseek 专场，活动流程为 13:00 17:30。其中 14:40 16:30 分城市各自案例分享，征集案例方向包括使用 deepseek 做了什么、用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例、DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景、看到别人使用的案例也可以分享，以及分享使用方法技巧，如使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。还提到了应急预案，如分享者临时缺席预设 1 2 名备用嘉宾，冷场设定互动话题，主持人引导讨论。16:30 17:30 为 Workshop 自由探讨，活动流程包括参与者自由组队（设定匹配预案）、确定项目方向（围绕 DeepSeek 的应用）、进行 Workshop 讨论（头脑风暴+落地方案）、提交项目初稿（用飞书文档记录），工具推荐 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子，应急预案包括讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导，分组混乱预设 3 5 个热门主题，参与者自行加入。 DeepSeek + 阿里云实训营全新升级上线，2025 年 2 月 20 日周四下午两点开课，在线直播。官网会议链接为 https://sme.aliyun.com/live?spm=5176.29677750.J_wilqAZEFYRJvCsnM5_P7j.1.65e5154aMqiYrq&scm=20140722.M_10776450.P_117.MO_3931ID_10775537MID_10775537CID_32667ST_12908PA_se@1020146183V_1 ，阿里云视频号在直播（可扫码海报上的二维码进行查看）。实训营详情链接为，本期课程聚焦模型多模态应用落地，从模型选型、微调到 RAG 图搜与音视频应用构建实操，由浅至深带你在阿里云百炼零代码实现企业级多模态应用落地，阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操，还有实训营群链接。 2 月 23 日的通往 AGI 之路近 7 日更新日志中，有《》，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。

以下是关于创建带有 AI 能力的飞书多维表格来做专属好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）的详细步骤： 1. 创意来源：该创意来自@向阳乔木。 2. 产品逻辑：当阅读到好文章时，可一键存储到飞书多维表格，经 AI 处理后自动在博客网站上呈现。 3. 实现步骤： 第一步：创建带有 AI 能力的飞书多维表格 对飞书账号无要求，可使用免费版个人飞书。 新建多维表格，逐一添加字段。 字段设置： 第一个字段：标题为“链接”。 第二个字段：标题为“全文内容提取”，可参考 。 第三个字段：标题为“标题”。 第四个字段：标题为“金句提炼”，使用“DeepSeek R1”时需关联火山方舟的账号信息，并勾选“获取更多信息”》“输出结果”，会自动生成第五个字段“金句提炼.输出结果”。 第六个字段：“金句输出”，将 R1 生成的字段复制到下一个字段。 第七个字段：“概要内容提炼”，用 DeepSeek R1 提炼。 第八个字段：自动出现“概要内容提炼.输出结果”。 第九个字段：“概要内容输出”，用公式复制第八个字段。 输入第一个链接，后面的所有字段都会自动生成，AI 数据库即完成设置。 第二步：使用 Trae 生成网页，呈现多维表格的内容。 第三步：使用 Trae 生成浏览器插件，一键存入多维表格。 最后的成品可参观： 。 在这个案例中，加持了 AI 能力的飞书多维表格是一个全民性图形化 AI 数据库，这一点极其重要。

以下是关于飞书多维表格与 DeepSeek 结合提效的相关信息： 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了两者的结合方式，可实现批量处理信息、提升工作效率。用户能批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案，操作简便，且无需编程知识。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到飞书多维表格插上 DeepSeek 的翅膀起飞，作为重度用户强推加了 AI 功能及 DeepSeek 的飞书多维表格。指出对于 AI agent，扣子只能做单次任务，而飞书多维表格的 agent 能做批量任务。使用 AI agent 可能是个人的事，但用飞书多维表格后可成为团队协作的事，能让团队小伙伴一起提交内容给 AI 批量处理并返回。 相关链接： 《最好的致敬是学习：DeepSeekR1 赏析》：https://mp.weixin.qq.com/s/_XGBipbywCOtcKu13QDW5Q 《DeepSeek 创新源于芯片封锁，Anthropic 或成最大输家；美国不是通过创新竞争，而是通过封锁竞争》：https://mp.weixin.qq.com/s/WiWTriENGR229S08BRFlSA 《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》：https://mp.weixin.qq.com/s/aIi4tIy0CCINyQE_3AfF_Q 大仙课｜当飞书遇上 DeepSeek 们：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QNOOwPTlRiziWikxPU2cqmUZnad 回放链接：https://www.feishu.cn/community/course/content?course_id=7469623322680999964&class_id=7469623322716717084&lesson_id=7469623696753360900&content_id=7469623696782770180

以下是关于 deepseek 与飞书多维表格联用的相关信息： 火山方舟 DeepSeek 提供了申请免费额度的教程，有多种 API 使用方式，包括飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA 并通过邀请链接获取 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1。 操作指引包括点击邀请、复制邀请链接、分享邀请码或海报。 有相关的社区动态，如《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了两者结合提升工作效率的方法。 在飞书多维表格上调用 DeepSeek 的自定义 AI（DeepSeek 版）链接为：https://bytedance.larkoffice.com/base/extensiono/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。

waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是基于飞书 aily 搭建的。在飞书 5000 人大群里内置了名为「waytoAGI 知识库智能问答」的智能机器人，它会根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。 其具有以下功能和特点： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 使用方法： 1. 在飞书群里发起话题时即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 2. 可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码需在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 3. 也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入问题，即可得到回答。 搭建问答机器人的相关情况： 1. 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标，以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容，引入了 RAG 技术，通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法，可以快速地给大模型补充新鲜的知识，提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。

以下是一些适合做人文社科类学术研究的 AI 助手或工具： 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，可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，能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，有助于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。 此外，如果您有医学课题需要修改意见，以下工具可供选择： 1. Scite.ai：创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念、摘要等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 常见的文章润色工具包括： 1. 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。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前的头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，生成符合要求的学术论文。 在使用这些工具时，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，请注意这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 DEEPSEEK 发展壮大的情况下，个人为避免被时代淘汰，应具备以下 AI 方面的能力并通过以下具体可执行的步骤来提升： 1. 善用工具： 历史表明，使用工具的人通常表现更优，人类发展就是工具演化的过程。 不会用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被淘汰，应适应这种转变。 因自动化效率提升，可腾出时间进行高层次思考。 具体步骤：积极学习和掌握 AI 工具的使用方法，将重复性工作交给工具处理，培养利用工具提升效率的习惯。 2. 抽象与整合： “大语言模型”压缩了大量知识，可快速回放，无需直接学习所有知识细节，要在更高层次学习并抽象更多细节。 AI 能使人类更易学习技能或知识，技术进步使“整合”而非专业化成为可能，人们在更高层次工作，为 AI 提供方向并作选择。 具体步骤：锻炼高层次的思维能力，学会从复杂信息中提炼关键要点，不断提升整合能力，将精力集中于制定“策略”，把执行细节交给自动化系统。

生成式 AI 相关知识如下： GenAI 是生成式 AI 的一种，全称 Generative AI，是基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用。其通过大规模数据集训练深度神经网络模型，能为游戏、娱乐和产品设计等提供解决方案，典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。但在数据处理中存在未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等潜在合规风险。 AIGC 指利用 GenAI 创建的内容，包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。其工具使用机器学习算法，通常基于自然语言处理，分析大型文本数据集并学习生成新内容。国内主要在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》共同监管。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，分别利用不同的模型和技术，应用于多个领域，但也可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律和规定对其有一定要求，但部分问题仍需更多法律明确，且需加强监管和伦理约束。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解其发展现状和未来趋势。课程包括生成式 AI 的定义和分类、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等内容，并提供了教材、参考书籍、在线课程、开源项目等学习资源和学习方法。

OpenAI 相关信息如下： 模型： OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。 具体模型包括：GPT4 Beta（一组改进 GPT3.5 的模型，可理解和生成自然语言或代码）、GPT3.5（一组改进 GPT3 的模型，可理解并生成自然语言或代码）、DALL·E Beta（可在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型）、Whisper Beta（可将音频转换为文本的模型）、Embeddings（可将文本转换为数字形式的模型）、Codex Limited Beta（一组可理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码）、Moderation（可检测文本是否敏感或不安全的微调模型）、GPT3（一组可理解和生成自然语言的模型）。 通用人工智能（AGI）计划： 有网络上传播的关于 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能（AGI）的计划的相关文档，内容为各种报道和推文的拼凑猜测。 文档提到 OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型，第一阶段被称为 Arrakis 或 Q，该模型于 2023 年 12 月完成训练，但因高昂推理成本发布被取消，原计划 2025 年发布的 GPT5 取消，Gobi（GPT4.5）被重新命名为 GPT5。 技术栈： 从 GPT、DALL·E 到 Sora，OpenAI 成功跑通了 AGI 的所有技术栈。加州大学伯克利分校计算机科学 PHD、知乎作者 SIY.Z 从技术实现、商业和技术趋势上分析了原因，并尝试预测了 OpenAI 下一步的进展。

在网站上接入 AI 客服通常可以按照以下步骤进行： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 基于相关教程，可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。本文只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多种模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多种消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

接入 AI 客服主要有以下两种方式： 1. 在网站上接入 AI 助手： 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟企业官网或其他站点。 引入 AI 助手：修改几行代码，实现在网站中引入 AI 助手。 增加私有知识：准备私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，更好地应对客户咨询。 2. 在微信上接入 AI 客服： 微信公众号：Coze AI 平台支持与微信公众号对接，使 AI 机器人能够自动回复用户消息。 微信服务号：Coze AI 平台支持与微信服务号对接，提升服务效率。 微信客服：Coze AI 平台支持与微信客服对接，自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 个人微信/微信群：最近 Coze 的国内版正式发布了 API 接口功能，使得直接对接个人微信甚至微信群成为可能。但对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。

对于您这种 0 基础代码小白在开发 APP 过程中遇到收费中断的情况，以下是一些建议： 1. 重新评估您的需求和能力：像案例中的白九龄一样，思考您的想法是否过于复杂，是否可以先从简单的插件开发入手，降低开发难度。 2. 学习基础知识：包括代码环境安装、终端操作等，通过基础实践教程资料来弥补知识短板。 3. 借鉴他人成功经验：仔细研究别人的项目，按照成功的案例原封不动地去实现，从中领悟开发的要点。 4. 清晰描述需求：在开发前与工具充分沟通，明确需求和实现步骤，避免盲目开发。 5. 寻找免费替代工具：既然当前使用的工具收费中断，您可以寻找其他类似的免费工具来继续您的开发工作。 6. 做好项目记录：让工具帮忙写一个 README 文档，记录项目进展、下一步计划以及如何开启和关闭项目，方便后续跟进。

以下是关于文档生成类 AI 的相关信息： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，这些内容可以是多模态的，包括文本（例如文章、报告、诗歌等）、图像（例如绘画、设计图、合成照片等）、音频（例如音乐、语音、环境声音等）、视频（例如电影剪辑、教程、仿真等）。 Generative AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要（将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要）、信息提取（从大量数据中识别并提取关键信息）、代码生成（根据用户的描述自动编写代码）、营销活动创建（生成广告文案、设计图像等）、虚拟协助（例如智能聊天机器人、虚拟客服等）、呼叫中心机器人（能够处理客户的电话请求）。 在工作原理方面，Generative AI 通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了一些相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型）、Generative AI Studio（允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少）、Model Garden（可以让您发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，提供一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道）。 此外，AI 生成测试用例也是一项非常有价值的功能，有基于规则的测试生成（包括测试用例生成工具如 Randoop、Pex 等，模式识别工具如 Clang Static Analyzer、Infer 等）、基于机器学习的测试生成（包括深度学习模型如 DeepTest、DiffTest 等，强化学习工具如 RLTest、A3C 等）、基于自然语言处理（NLP）的测试生成（包括文档驱动测试生成工具如 Testim、Test.ai 等，自动化测试脚本生成工具如 Selenium IDE+NLP、Cucumber 等）等多种方法和工具。

以下是为您整理的关于 AI 文档的相关内容： 如何使用 AI 来做事： 越来越强大的人工智能系统正快速发布，如 Claude 2、Open AI 的 Code Interpreter 等，但似乎没有实验室提供用户文档，用户指南多来自 Twitter 影响者。 作者基于经验为学生和感兴趣的读者准备入门指南，侧重于如何选择正确工具做事，提前阅读相关任务类型可能有帮助。 Cursor 进阶： 模块结构上的使用，目的是让 AI 输出更多理解信息，使用后 AI 回复会随机带图便于查阅。 意在以各种形式提升 AI 对所做事情的理解，方便用户理解以持续控制 AI 产出。 有更新提示词限制 AI 产出的情况。 建议配置各种文档，如初始化文档、目录文档、关联模块文档、全局文档等。 AI 文章排版工具： 主要用于自动化和优化文档布局和格式，处理学术论文和专业文档时很有用。 一些流行的工具包括：Grammarly（提供排版功能改进风格）、QuillBot（改进文本清晰度和流畅性）、Latex（学术论文排版常用，有 AI 辅助编辑器和插件）、PandaDoc（文档自动化平台）、Wordtune（重新表述和改进文本）、Overleaf（在线 Latex 编辑器）。 选择合适工具取决于具体需求，如文档类型、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可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一份关于如何使用 AI 来做事的指南： 一、当前 AI 系统的发布情况 越来越强大的人工智能系统正快速发布，如 Claude 2 、Open AI 的 Code Interpreter 等，但似乎没有相关实验室提供用户文档，用户指南多来自 Twitter 影响者。 二、处理文档和数据 1. 处理文本，特别是 PDF ，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中，新模型更强大。通过询问后续问题来审问材料，但需注意系统仍会产生幻觉，若要确保准确性需检查结果。 2. 对于数据和代码相关： 代码解释器是一种 GPT 4 模式，允许上传文件、编写和运行代码、下载结果，可用于执行程序、数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用它进行未经培训的分析存在风险。 对于大型文档或同时处理多个文档，可使用 Claude 2 ；对于较小的文档和网页，可使用 Bing 侧边栏（ Edge 浏览器的一部分），但上下文窗口大小有限。 希望以上内容对您有所帮助。若想了解更多关于特定任务类型或工具使用的详细信息，可提前阅读相关文章。

以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词： AI 工具： 1. 产品管理工具：如 Aha!、ProductPlan 等，帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具：如 Google Docs、Microsoft Office 365，支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件：如 JIRA、Trello，用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具：如 Google Trends、SEMrush，分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具：如 SurveyMonkey、Typeform，收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具：如 Tableau、Power BI，对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件：如 MindMeister、XMind，帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件：如 Lucidchart、Visio，绘制产品功能和流程图。 提示词： 1. 行业洞察分析：对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家：精通各类管理和研发方法论，能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴：团队成员自由提出各种想法和见解，快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计：根据产品特性和用户需求，设计产品需求文档。 5. 功能价值分析：评估产品各项功能的重要性和价值，辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告：对竞争对手的产品进行全面的分析比较，找出优劣势。 7. 流程图/图表设计：直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器：自动化生成工作周报，提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档：https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时，要注意以下几点： 1. 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具，其提示词用于描绘画面，支持中英文输入，启用提示词优化后能更生动地描述画面内容，小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具，可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档，确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时，它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 DeepSeek 部署的相关内容： 《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false）：来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb） 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh）：所有用户享 50 万免费 Tokens+API 半价优惠！火山引擎上线了 DeepSeek 系列模型！咱们社区小伙伴做了零基础部署教程，5 分钟打造专属满血版 AI 助手，速度飞快！使用方法中附上了飞书多维表格的接入方法、Coze 的接入使用方法、网页插件的使用方法。 《刚刚，DeepSeek 官方发布 R1 模型推荐设置，这才是正确用法》（https://mp.weixin.qq.com/s/RA1mhAyQOoXD5XOULAGgbQ）：DeepSeek 官方下场推荐了部署 DeepSeekR1 的设置。DeepSeek 强调官方部署的版本跟开源版本模型完全一致。

以下是为您提供的讲解 AI 相关的基本概念、知识框架的文章： 1. 新手学习 AI 方面： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（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。 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。 您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并获得证书。 2. 书籍推荐方面： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 3. 相关文章方面： 《》：这是公众号琢磨事翻译的领英工程师的一篇文章，分享了在领英开发 AI 驱动产品的经验，重点探讨了生成式 AI 的相关内容。 《麻省理工科技评论》发布的《》：万字长文探讨了人工智能的定义和发展，详细阐述了人工智能的基本概念、技术背景及其在各个领域的应用，分析了当前的技术挑战和未来的发展方向，还讨论了人工智能对社会、经济和伦理的影响。

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。

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 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您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，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。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。同时，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。另外，在创作过程中，如让 AI 进行细节描写时，可采用一些技巧，如让其以表格形式输出细节描述，以打破叙事习惯、便于局部调整和确保内容具体。但在修改时可能会遇到如模型失忆等问题。