我有个计算流体力学相关的数值模式，代码是C++写的，几万行，有多个文件，各个文件之间是相互关联，现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级，有什么AI工具推荐

如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码，可以参考以下方法： 1. 对于编程小白来说，最好向 AI 提供代码节点中的范例，也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式（比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量），所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式，以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式，您不会写，可以使用下面这个方法：在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能，如果功能较为复杂，尽量将运行逻辑说清楚，越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考： 请仿照上述代码的结构，用 python 编写代码，实现以下功能： 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外，如果您在处理 SQL 代码时不会写，也可以让 AI 帮忙。例如，您可以将以下内容发送给 AI：学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求，如数据库表名称、操作类型、相关字段等，AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时，即使您不是程序员，也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时，要先了解相关字段，如 link（网址）、title（标题）、snippet（简短介绍）、source（来源）等。

目前在 CRM 以及网站前端和后端开发、低代码 RPA 开发、Mendix 开发等角色中，常用的 AI 工具包括但不限于以下几种： 对于 CRM 角色： 智能客服工具，如基于自然语言处理的聊天机器人，能够自动回答客户常见问题，提高服务效率。 对于网站前端开发角色： 代码自动生成工具，能够根据设计稿或需求描述生成前端代码框架。 智能设计辅助工具，帮助生成页面布局和设计元素的建议。 对于网站后端开发角色： 代码漏洞检测工具，利用 AI 算法检测代码中的潜在安全漏洞。 智能代码优化工具，对后端代码进行性能优化建议。 对于低代码 RPA 开发角色： 流程自动化智能推荐工具，根据业务流程提供自动化的建议和方案。 对于 Mendix 开发角色： 智能组件推荐工具，根据开发需求推荐合适的组件。 需要注意的是，具体使用哪些 AI 工具还会因个人需求、项目特点和技术环境等因素而有所不同。

以下是财务专员、采购专员、PM、CRM、开发（网站前端和后端开发，低代码 RPA 开发，Mendix 开发）这些角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用帮助进行财务分析和预测的 AI 工具，例如能够自动处理和分析大量财务数据的工具。 采购专员：可能用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具，以辅助采购决策。 PM（项目经理）：可以利用有助于项目进度管理、风险预测和资源分配的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：例如能够进行客户行为分析和精准营销的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能会运用能够自动生成代码片段、检测代码错误和优化代码的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：可能涉及能够自动生成流程和优化流程的 AI 工具。 Mendix 开发：也许会使用能够辅助模型设计和优化的 AI 工具。 需要注意的是，具体使用的 AI 工具会因工作需求和场景的不同而有所差异。

以下是为您分类列举的不同角色可能涉及的 AI 工具： 财务专员：可能会使用财务分析预测的 AI 工具，例如能够进行风险评估和预算规划的工具。 采购专员：或许会用到能够进行市场趋势分析和供应商评估的 AI 工具。 PM（项目经理）：可能涉及项目进度预测和资源分配优化的 AI 工具。 CRM（客户关系管理）：可能使用客户行为分析和销售预测的 AI 工具。 网站前端和后端开发：可能运用代码自动生成和漏洞检测的 AI 工具。 低代码 RPA 开发：也许会用到流程自动化设计和优化的 AI 工具。 Mendix 开发：可能涉及模型生成和性能优化的 AI 工具。

以下是关于将 Figma 设计稿转为 Vue 代码的相关信息： Visual Copilot by Builder 是一款基于 AI 的工具，它可以将 Figma 设计转换为干净、语义化且开发者友好的响应式代码。该工具能够将代码转换为多种框架，其中包括 Vue 框架。同时，它可以将 Figma 组件映射到设计系统中的可重用组件，还允许用户通过聊天来改进代码，并与 Builder API 集成以生成 JavaScript 组件和页面。在 beta 版本中，该工具是免费的。

以下是一些 AI 生成网页代码的工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 此外，还有以下制作网站的 AI 工具： 1. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议。提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，帮助创建独特的品牌形象。包含 SEO 和营销工具，帮助提升网站可见性和流量。 2. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可以自动生成网站布局和设计。提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台。集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题来定制网站。提供自动生成的内容和图像，帮助快速启动网站。包含电子商务功能，适合小型企业和在线商店。 4. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者。提供多种设计模板和布局，用户可以快速创建专业网站。包括内置的 SEO 和分析工具，帮助优化网站表现。 另外还有： 1. Wix ADI 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息，Wix ADI 可以自动生成一个定制化的网站。提供多个设计选项和布局，用户可以进一步调整和自定义。集成了 SEO 工具和分析功能，帮助优化网站表现。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA通过询问用户几个简单的问题，快速生成一个网站。提供直观的拖放编辑器，用户可以轻松自定义网站内容和布局。包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可以根据用户的指示创建和修改网站设计。提供实时编辑和预览功能，帮助用户随时查看网站效果。包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可以自动调整网站的设计和布局。基于内容和用户互动进行优化，提供个性化的网站设计体验。支持多种内容类型，包括博客、商店和画廊等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 ComfyUI 中，flux ae.sft 应放在 ComfyUI/models/vae/ 文件夹下。 Flux 模型在 ComfyUI 中的使用，需要将相关模型放在对应的目录下。具体来说，t5xxl_fp16.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下，clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/ 目录下，ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/ 目录下，flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/ 目录下。flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。

要将一个包含图文信息的 PDF 文件上传到知识库中，您可以按照以下步骤操作： 1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 2. 将要上传的 PDF 文件拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文件。 注意事项： 目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。 每个文件不得大于 20M。 一次最多可上传 10 个文件。 3. 当上传完成后单击下一步。 4. 选择内容分段方式： 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。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 5. 单击下一步完成内容上传和分片。

IPAdapter 的存放位置如下： 节点包：下载或 git clone 新的节点包到 ComfyUI/custom_nodes/文件夹下。 模型： /ComfyUI/models/clip_vision：（SDXL）。 /ComfyUI/models/ipadapter：。 如果相应文件夹不存在，需要新建并重命名。

以下是一些能够帮助建筑设计师审核包括 PDF、DWG 等格式文件的规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面应用了 AI 技术。设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式。在住宅设计早期阶段，可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，包括自动导入设计图、自动区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果，同时为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成和数据汇总管理。 每个工具都有特定应用场景和功能，建议您根据具体需求选择合适的工具。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

FLUX 模型的放置位置如下： FLUX.1等版本的模型应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。如果爆显存了，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍降质量，默认的 weight_type 显存使用较大。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 应放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率，若有超过 32GB 内存，建议使用 fp16。 下载的 Vae 模型应放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 同时，以下模型也有对应的放置位置： flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors 是底模，ae.safetensors 是 VAE，clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。

以下是关于录音文件自动转文字的相关内容： 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可以实现录音转文字。以钉钉闪记为例，操作步骤如下： 1. 第一步打开钉钉闪记。 2. 结束录音后点击“智能识别”。 3. 点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。 4. 如果需要更多内容，可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。 录音转文字的应用场景广泛，如： 1. 会议记录：方便后期快速进行信息检索、分析和整理重点内容。 2. 客服电话分析：自动记录并分析客户电话，快速理解客户需求，自动分类服务请求，甚至识别客户情绪，提升服务质量与效率。 3. 字幕生成：帮助媒体制作与后期编辑人员识别音视频材料并生成对应的字幕，加速后期制作的流程。 4. 市场研究与数据分析：将市场调研中收集到的消费者访谈、焦点小组讨论等录音数据，通过识别模型进行分析，提取消费者意见、偏好等信息，为企业决策提供支持。 在实时交互场景中，如会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等，也能发挥重要作用，为其提供实时记录或字幕。 此外，语音识别也称为语音转写、语音转录、语音转文字等。如果识别不太准确，可以使用领域词进行微调修正。

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。

在论文写作方面，AI 技术的应用发展迅速，能在多个环节提供辅助。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，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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，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，利于数据分析和可视化。 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：虽非纯粹的 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：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，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 另外，有人借助 AI 写小说获奖的经验可供参考。比如先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，以表格形式输出细节描述，这样能打破 AI 叙事习惯，便于局部调整和确保细节具体。之后将生成的表格串联成文，偶尔给予建议。但在修改时可能会遇到问题，如某些模型记性不好或改丢关键情节。

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。

以下是一些手游开发中常用的 AI 软件： 语音生成： Coqui Studio：https://coqui.ai Bark：https://github.com/sunoai/bark Replica Studios：https://replicastudios.com 语音识别： OpenAI Whisper：https://huggingface.co/openai/whisperbase Facebook Wav2Vec2：https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53 对话模型： ChatGPT：https://chat.openai.com HuggingChat：https://huggingface.co/chat 故事讲述模型： MPT7BStoryWriter65k+：https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter Claude 100k：https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows GTP4 32k：https://platform.openai.com/docs/models/overview 游戏设计： Ludo.ai：https://ludo.ai 搜索引擎： Haddock：https://www.haddock.ai AI NPC： Inworld：https://inworld.ai Python 库 此外，网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家的交互等方面应用了 AI 技术，如内嵌的全自动“AI 作词机”。还有一些 AI 应用如 AI 游戏道具推荐系统、AI 天气预报分时服务、AI 医疗病历分析平台、AI 会议发言总结工具、AI 书法作品临摹辅助工具等，也在不同方面为手游开发或相关领域提供了支持和帮助。

以下是关于 AI 模型的相关知识： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因层数多而称深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是关于 AI 编程的相关信息： Trae 国内版 是国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环，包括验证环境、建立信心、理解基本概念，实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架，先运行再优化，小步迭代，借助 AI 生成代码后请求注释或解释，遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力，快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。