我想学习自动抓取网络信息

以下是为您找到的与抓取视频文字的浏览器插件相关的信息： 视频内容分析模型，上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源： 一个浏览器插件，可以用 AI 读取您的邮件内容并帮您生成回复。来源： 此外，还有关于其他插件的相关内容： 适用于 Google 表格的无代码机器学习插件。来源： 对 Chat GPT 二次封装的产品，可以访问互联网数据以及支持直接生成图片。来源： Luma Imagine 3D 一种用文本创建 3D 的新方法。来源： RF Diffusion 模型，帮助设计蛋白质结构的扩散模型。来源： PubMed GPT：生物医学文本的特定领域大型语言模型。来源： 还有关于制作插件的一些信息： 如果报错、解析结果不对，可以点击 Raw Response，会看到报错或者返回值，再根据返回值调整配置输出参数。 复制对应的链接到浏览器地址栏，打开查看。 有些文字显示不出来，是因为字体包中没有这个字，所以就会导致显示不出来。这个暂时没什么办法。除非找到更加全面的字体包。 点击完成，就成功的创建了一个插件。 另外，有一款 AI 浏览器插件，目标是实现输入任意文章链接后，AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为了达到这一效果，大模型对话产品需要完成以下关键步骤： 1. 网页爬取：自行访问链接，解析网页内容。 2. 内容总结：根据提示词要求，提炼标题、摘要、要点等信息。 3. 二维码生成：利用 qrcode.js 库，将 URL 转换为二维码图片。 4. 卡片样式生成：基于特定模板设计要求（暂不考虑自适应样式主题），将卡片内容、二维码组合为精美的分享卡片。 值得一提的是，通过实践探索，发现了新的词生卡 Prompt 组织方法：把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”，再细分为“布局与尺寸”、“字体规范”、“颜色规范”的独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式有 3 个显著优势： 1. 模型通用性：采用纯 Markdown 格式编写，不依赖特定模型的特性，可以适配不同的大语言模型。 2. 提示简易性：提示词结构清晰易读，便于自然语言编写，降低使用门槛。 3. 生成稳定性：通过清晰的模块划分和自然语言描述，避免了指令间的相互干扰，提高了 AI 生成样式代码的准确性和一致性。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。

以下是关于如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章中抓取热点的方法： 首先，明确主题是关键。在开始撰写文章前，要选定一个吸引人的主题。以当前 AI 领域的热度为例，可以通过阅读各类 AI 主题的公众号、追踪相关博主的动态、参与行业微信群讨论等多元化渠道，来捕捉 AI 界的最新动态。每个人的信息获取途径各有不同。比如，可以通过 Perplexity.AI 的 Discover 功能，挖掘近期的热点资讯，并最终选定像“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且具有较高关注度的主题。

目前有一些可以抓取在线视频内容关键点的方法和相关工具： 1. 对于将小说做成视频的情况： 可以使用 AI 工具如 ChatGPT 分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 利用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成角色和场景的视觉描述。 使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 利用 AI 配音工具如 Adobe Firefly 将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 使用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 将图像、音频和文字合成为视频，并进行后期处理。 2. 对于总结 B 站视频： 如果视频有字幕，可以安装油猴脚本如，下载字幕。 将字幕内容复制发送给 AI 如 GPTs 进行总结。 3. 关于视频配音效的 AI 工具： 例如 Vidnoz AI，支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，并提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

Reader 是由 jina 开源的网页内容爬取工具。将网络信息灌输到大语言模型（LLM）中是实现信息实体化的关键步骤，但此过程充满挑战。最直接的办法是抓取网页内容并提取其 HTML 数据，然而抓取操作复杂且易被封锁，原始 HTML 还常包含大量无用元素，如多余标记和脚本代码。Reader API 解决了这些问题，它能从网址提取核心内容，并转化为干净、便于大语言模型处理的文本，能为 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。您可参考：https://jina.ai/reader/

以下是一些可用于网页视频抓取并进行总结的 AI 工具及相关方法： 1. 对于有字幕的 B 站视频，可以通过以下步骤实现总结： 若视频栏下有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”（https://greasyfork.org/zhCN/scripts/378513bilibilicc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7 ）。 安装后刷新浏览器，点击字幕会多出一个“下载”按钮。 点击下载按钮，可选择多种字幕格式，包括带时间的或不带时间的。 将下载的字幕发给 AI 执行内容总结任务，从而达到总结视频的效果。 需要注意的是，目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用都是通过获取视频字幕来实现的。

以下是一些自动生成思维导图的案例： 案例一：熊猫 Jay 的“文章转思维导图小助手” 主要功能：根据文章内容或在线文档路径，自动生成文章要点的思维导图。 生成思维导图的 Action API 来自 Gapier，但获取在线文档的文本信息需配置 Webpilot 以获取更完整文本。 配置 Webpilot 的步骤： 去除新建 GPT 时默认勾选的 Web Browsing，避免冲突。 输入并点击 Import 导入配置信息。 输入配置隐私策略地址。 案例二：危柯宇的“读书会活动 AI 赋能” 日常活动文案输出（读书社活动，AI 复核型玩法“高阶”，依托传音智库+飞书妙记+在线思维导图 Markmap） 方法一：一键知识图谱 用 kimichat 让 AI 拆解书籍的三级章节并按照 markdown 产出内容，Prompt 示例：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可自定义微调内容，并免费导出图片。访问地址： 方法二：推导知识图谱（可参考相关 prompt 自己构建） 案例三：熊猫 Jay 的“代码生成思维导图助手” 根据代码自动整理成思维导图，目的是将复杂代码清晰呈现，方便查看。 GPTs 地址：

以下是一些与自动在邮件 app 或网页上生成回复内容的工具相关的信息： 1. GPTs 可以与 Zapier 结合实现相关功能。例如，假设您是项目经理，可从长篇工作邮件中提取关键信息和摘要；若您是客服代表或独立开发者，能根据邮件内容自动分类（如投诉、感谢信等）并生成相对合适的回复内容，再发送给对应的发件人。具体操作步骤请移步文档： 2. Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已被曝光，其中包括帮您回复邮件中问题的 Smart Reply 功能的提示词。但关于此功能的更多详细信息暂未明确。

以下是一些可以自动做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 扩展阅读： 1. 《》 2. 《》（质朴发言） 相似问题： 1. 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的 2. 免费生成 PPT 的网站有哪些 3. 推荐一款文字生成 ppt 的工具 4. 免费 ai 制作 ppt 软件 5. 推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的 AI 贴纸功能。此功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。 这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。

以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的一系列 AI 功能，其中包括 AI 贴纸。该功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。

以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法： 使用知识库： 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，或者在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。 配置项说明： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。 自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式：<br>2.1. 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符：选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则：<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档，然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容，且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后，单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围：通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后，单击确定。|

卷积神经网络，也称卷积网络（术语“神经”具有误导性），使用卷积层来过滤输入以获取有用信息。卷积层具有学习的参数，能自动调整滤波器以提取对应任务的最有用信息，例如在一般目标识别中过滤对象形状信息，在鸟类识别中提取颜色信息。通常多个卷积层用于在每一层之后过滤图像以获得越来越多的抽象信息。 卷积网络通常也使用池层，以获得有限的平移和旋转不变性，还能减少内存消耗，从而允许使用更多的卷积层。 最近的卷积网络使用初始模块，它使用 1×1 卷积核来进一步减少内存消耗，同时加快计算速度。 1998 年，Yann LeCun 和他的合作者开发了 LeNet 的手写数字识别器，后来正式命名为卷积神经网络。它在前馈网中使用反向传播，被用于读取北美地区约 10％的支票。卷积神经网络可用于从手写数字到 3D 物体的与物体识别有关的所有工作。 在 ImageNet 2012 年的 ILSVRC 竞赛中，来自多个机构的先进计算机视觉小组将已有的最好计算机视觉方法应用于包含约 120 万张高分辨率训练图像的数据集。

使用 AI 写网络小说并通过网络小说平台发布赚钱是具有一定可行性的，以下是相关步骤： 一、准备阶段 1. 确定目标读者群体，了解他们的喜好和需求，以便创作出更符合市场的作品。 2. 选择适合的 AI 写作工具，例如 ChatGPT 等。 二、写作阶段 1. 利用 AI 工具生成小说的初步框架和情节，包括角色设定、故事发展等。 2. 对 AI 生成的内容进行修改和完善，使其更具逻辑性、吸引力和独特性。 三、发布阶段 1. 选择合适的网络小说平台，了解其发布规则和要求。 2. 按照平台规定注册账号，并提交小说作品。 四、运营推广阶段 1. 积极与读者互动，回复评论和留言，根据读者反馈改进作品。 2. 利用社交媒体等渠道宣传自己的小说，提高知名度和影响力。 需要注意的是，虽然 AI 可以提供帮助，但最终的作品质量仍取决于作者的修改和完善。同时，不同的网络小说平台可能有不同的审核标准和版权政策，需要仔细了解和遵守。

SVM（支持向量机）和神经网络在以下方面存在区别： 1. 原理和模型结构： SVM 基于寻找能够最大化分类间隔的超平面来进行分类或回归任务。 神经网络则是通过构建多层神经元组成的网络结构，通过神经元之间的连接权重和激活函数来学习数据的特征和模式。 2. 数据处理能力： SVM 在处理小样本、高维度数据时表现较好。 神经网络通常更适合处理大规模数据。 3. 模型复杂度： SVM 相对较简单，参数较少。 神经网络结构复杂，参数众多。 4. 对特征工程的依赖： SVM 对特征工程的依赖程度较高。 神经网络能够自动从数据中学习特征。 5. 应用场景： 在图像识别、语音识别、机器翻译等领域，神经网络占据主导地位。 SVM 在一些特定的小数据集或特定问题上仍有应用。

SVM（支持向量机）和前馈神经网络在以下方面存在区别： 数据处理方式：SVM 主要基于特征工程，而前馈神经网络可以自动从大量数据中学习特征。 模型结构：SVM 是一种线性分类器的扩展，具有相对简单的结构；前馈神经网络具有更复杂的多层结构。 应用场景：在图像识别、语音识别、语音合成、机器翻译等领域，早期常使用 SVM 结合特征工程，而现在神经网络逐渐占据主导地位。例如，图像识别中，早期由特征工程和少量机器学习（如 SVM）组成，后来通过使用更大数据集和在卷积神经网络结构空间中搜索，发现了更强大的视觉特征；语音识别中，以前涉及大量预处理和传统模型，现在几乎只需要神经网络；语音合成中，历史上采用各种拼接技术，现在 SOTA 类型的大型卷积网络可直接产生原始音频信号输出；机器翻译中，之前常采用基于短语的统计方法，而神经网络正迅速占领统治地位。

前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。

神经网络从架构上主要有以下几种类型： 1. 马尔科夫链：用于文本生成。 2. 循环神经网络（RNN）：可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络（LSTMs）：在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer：当今最流行的模型大多基于此架构，包括流行的大型语言模型，如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型，如 GPT3、ChatGPT 等，多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于：它更擅长自然语言生成任务，能够根据用户输入生成相应的内容。同时，Transformer 架构具有延长的注意力广度，能够更好地处理长序列数据，提高模型的性能和表现。

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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），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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，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。 另外，如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 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。

利用 AI 辅助做科研选题并写学术课题申报书，您需要按以下步骤学习相关内容： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，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，对收集到的资料进行分析，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成课题大纲，涵盖引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：依据研究需求，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，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，并做最后的格式调整。 请记住，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。在使用 AI 进行课题写作时，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是关于 AI 学习的全面指导： 对于新手学习 AI： 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。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。 2. 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。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 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，知识库也提供了很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI： 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索面向中学生的 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），学习其在教育、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，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践，面对面从出色实践者那里学习。对于 AI，应通过堆叠模型训练，而不仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。就像医学生从基础课程开始，科学家也需多年化学和生物学学习及博士研究，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

以下是为您提供的 AI 学习资料： 入门指南：强化学习 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习计划：以搞懂 DQN 算法作为入门目标。 新手学习 AI 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，了解其主要分支及联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按节奏学习，有机会获证书。 选择感兴趣模块深入学习：如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品：如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。 支线剧情共创 AI 出图教学及资料 MJ 官方手册：https://docs.midjourney.com/ Prompt 魔法书：https://aituts.ck.page/promptsbook eSheep： 如何在 MJ 中保持角色一致性： AI 视频教学及资料 什么是相似形转场：

以下是关于 DeepSeek 的学习资料： 在 2025 年 2 月 6 日的“聊聊你怎么使用 DeepSeek”活动中，有以下智能纪要： DP 模型的功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 此外，1 月 27 日的宝玉日报中也有关于 DeepSeek 的内容： 拾象：DeepSeek r1 闭门学习讨论|Best Ideas Vol 3，讨论了 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义，包括技术突破与资源分配策略。突出了 DeepSeek 长上下文能力、量化商业模式、以及其对 AI 生态系统的深远影响。重点分析了 DeepSeek 的创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。 转：关于 DeepSeek 的研究和思考

以下是系统性学习 AI 的方法： 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之，系统性学习 AI 要注重理论与实践结合，从基础入手，逐步深入，并根据自身兴趣和需求选择重点方向。