我想ai生成综述论文，但是ai会编造莫须有的文章 我想提供60个论文文件 ai又会偷懒不阅读所有文件 如何处理

以下是一些可以帮助您完成一张能正确展示中文字的海报的 AI 网站： 1. 无界 AI：网址为 https://www.wujieai.cc/ 。其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。在无界 AI 中，您可以选择皮克斯卡通模型，比如在朋友圈 po 图时，画幅比例选择 1:1。 2. 小红书：是较好的海报参考网站，爆款多，对零基础和找爆款友好，还能找到设计思路和大师作品，但要避免参考百度无差别图片。 3. 花瓣网：可搜索元旦海报，收录有大厂海报。 此外，在制作海报时，您可以参考以下流程： 1. 确定主题与文案：借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 选择风格与布局：根据需求选择想要完成的风格意向，灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI 等工具，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。 在使用 AI 生成海报时，明确主题和色彩倾向是关键，其他如艺术风格、营造和构图要素为可选项，通过头脑风暴展开设计思路。

目前在解析表格能力方面，以下几种 AI 表现较为出色： 1. LlamaParse 高级模式，具有最优化适配能力。 2. Sonnet3.7，这是 Anthropic 的新模型，在文档解析上表现卓越。 3. 基于 Gemini 2.0 的智能代理解析，解析效果惊艳。 此外，Mistral AI 发布的 Pixtral Large 123B 开源模型在图表、文档和图像处理方面能力较强，也支持表格等多种格式输入和专业的图像与文档解析。但需要注意的是，不同的 AI 在不同的应用场景和数据特点下，其表格解析能力的表现可能会有所差异。

以下是系统学习 AI 变现的一些建议： 1. 项目启动： 明确目标客户群体，例如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 挑选适合的 AI 写作工具，满足不同客户需求。 2. 准备阶段： 借助书籍、在线课程等资源学习并实践 AI 写作技术，提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，提高运营效率。 3. 商业模式构建： 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，保证写作内容符合客户要求。 4. 运营与推广： 在淘宝等电商平台开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，增强品牌影响力。 利用社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展： 持续关注 AI 技术发展，提高服务质量和效率。 依据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 此外，还可以参考以下个人经历： 二师兄在 2024 年 2 月接触到 AI 绘画，3 月啃完相关教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文项目。 像专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，成为下一代专家的教师，为我们带来新的思路和方法。 总之，系统学习 AI 变现需要明确目标、掌握技术、构建模式、有效推广，并不断优化和发展。

Same dev 是一款能够像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码的工具。它支持网页 URL、截图、Figma 文件，能精准还原原始设计，生成 HTML/CSS、React、Tailwind CSS 等多种技术栈代码。其基于 Claude 3.7，免费额度消耗较快，网站被谷歌标记。相关链接：

在提供的内容中，有提及数据治理在 AI 领域的相关信息。例如，数据治理涵盖了组织为确保数据的质量、安全和合乎伦理的使用而制定的政策、程序和标准。在 AI 情境中，数据治理对于保证用于训练和运行 AI 系统的数据准确、公平且使用得当、获得同意，尤其是处理敏感或个人可识别信息时，显得尤为重要。但未对数据治理领域的 AI 进行专门和详细的阐述。

以下是关于 AI 生成图表的相关信息： 一泽 Eze 提出，AI 可视化输出的 Prompt 热度不断上升，产生了更多丰富的二创玩法，如个人简历生成、文章内容的可视化总结、万物名片、视频内容总结、AI 图表生成等。大模型的文本生成与可视化输出提升了复杂信息的呈现效果，基于 Claude Artifacts 的能力也在推动设计、研发的民主化，有望迎来一波 AI 创意图文、图表、PPT、产品原型等需求的新解法。 宝玉日报提到，Napkin 是一款可生成多样风格图表的 AI 工具，能将选中文本转换为 mermaid 格式图表，支持 SVG 渲染，交互流畅且模板丰富，后台可能使用轻量模型，当前免费，适合快速生成图表的用户。 对于创建项目管理流程图，可使用 Lucidchart 按照注册登录、选择模板、编辑图表、优化布局、保存和分享等步骤进行，利用 AI 自动布局功能优化图表外观，快速高效地创建专业示意图。但需注意内容由 AI 大模型生成，应仔细甄别。

毕业论文生成指令相关内容如下： 提示词是通过结合指令、问题、输入数据和示例来构建的。例如，在提问如何撰写大学入学申请论文的基础上，更高级的提示词可能包括关于模型应如何回答问题的指令，如希望在答案中听到的不同方面的建议。 可以直接要求语言模型帮写论文。比如提供关于自身的背景信息，并给出指令，如“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 需要注意的是，使用语言模型生成论文并非是道德的使用方式，了解这种可能性的存在以及它已被学生使用很重要，但这超出了介绍性指南讨论的范围。另一方面，如果是接收方，最好为组织准备好迎接各种 AI 生成的内容，已有相关努力在进行以检测 AI 生成的内容。

利用 AI 写论文可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文主题：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 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 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，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，帮助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，提供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。 使用 AI 写论文时，还需注意： 1. 草拟初稿：包括博客文章、论文、宣传材料等，通过提示让 AI 生成，提高提示质量可获得更好效果。 2. 优化写作：将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿等，激发自己做得更好。 3. 协助任务：像使用实习生一样让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 可提供动力。 需要记住，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是给 AI 喂论文的一些方法： 1. 选择您喜欢的论文，投喂给 deepseek R1 等具有推理模型的 AI（理论上适合大多数 AI）。 2. 进行多次询问，例如：第一次请从写作角度分析这篇论文；第二次请再从读者角度分析；第三次询问这篇论文存在的缺点和不足，以及改善和提升的空间。 3. 对作者进行侧写，分析其成长背景、个人经历和知识结构对论文的影响。 4. 让 AI 对您写的论文进行点评，例如使用提示词“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 5. 还可以使用如“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射”这样的提示词。 6. 对于让 AI 阅读文档或论文，您可以简单写一个 Prompt，比如“于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！”您还可以结合自己的生活或工作场景想一个能帮您简单自动化的场景，例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的一些运营小文案、自动帮您安排周一到周日的减脂餐、帮您列一个清晰的学习计划等。 7. 选一个好上手的提示词框架来开启您第一次有效的编写，比如从非常基础的“情境:”开始。

以下是一些让 AI 总结论文要点的方法： 1. 明确向 AI 提出总结论文要点的需求，清晰描述论文的主题和关键内容。 2. 为 AI 提供准确的论文文本，确保其有足够的信息进行总结。 3. 可以使用特定的提示词，如要求 AI 按照一定的格式总结，突出重点、条理清晰等。 4. 对于复杂的论文，可以先让 AI 列出讨论的话题，再逐步总结要点。 例如，对于一篇关于生成式人工智能在教学中应用的论文，可以这样提示 AI：“请总结这篇关于生成式人工智能在教学中应用的论文要点，包括使用的方法论、得出的结论、有待验证的问题等，总结内容要突出重点，条理清晰。”

利用 AI 搭建论文框架可以参考以下步骤和工具： 步骤： 1. 确定论文主题：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：运用 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：利用 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（若涉及）：使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，并进行最后的格式调整。 常用工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，便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：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，可精简和优化内容。 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，帮助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，提供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，AI 工具可作为辅助，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 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 此外，还有一些关于 AI 技术原理和框架的相关知识： 1. 思维链：谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，比如对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 4. ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。

以下是一些关于论文降重的提示词相关信息： 提示词的重要性：与大语言模型对话基础认知是提示词，通过详细结构化的提示词能获得更优质的解释内容。 最佳实践中的提示词：最佳实践收录了很多写好的提示词，如李继刚老师将提示词玩到新高度，可复制使用，还能通过改变形成自己的见解和应用。 提示词的创作思路：李继刚老师会在 13 号带领大家学习提示词的创作思路。 提示词的应用场景：涵盖产品经理、工程、游戏等领域，可用提示词写游戏、做互动游戏等。 学习提示词的资源：包括方法论、论文精读、博主的 6 大策略、社区共学课程及直播回放等。 但需要注意的是，知识库中未直接提供专门针对论文降重的提示词，您可以参考上述通用的提示词相关知识，结合论文降重的需求进行灵活运用和创新。

目前在 AI 领域，直接通过提交的 PDF 文件自动生成流程图还存在一定的技术挑战。通常情况下，需要先将 PDF 文件中的内容进行解析和提取，然后利用专门的流程设计工具或软件来手动创建流程图。但随着技术的不断发展，未来可能会有更便捷和高效的方法来实现这一功能。

以下是一些可用于优化工作规程文件的 AI 工具及相关建议： 业务流程优化方面： 流程挖掘软件是一种常用的 AI 工具，它可以自动分析业务流程，并识别改进点。您需要先利用该工具分析当前的业务流程，收集关于业务流程的数据，如任务执行时间、顺序、参与者等，然后对收集到的数据进行分析，自动识别流程中的瓶颈、重复步骤或效率低下的环节。基于分析结果重新设计和优化流程，并将新设计的流程实施到日常业务中，持续监控其表现，根据实施结果和员工反馈进一步调整和优化流程。 文章润色方面： 以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于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，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 创建工作流文件方面： 可以使用 Cursor 和 MCP 来创建工作流文件。首先创建一个名为 workflow.md 的文件，写入明确的指令，避免模糊表达，任务越细分越好。然后在对话窗口中告诉 AI 各个文件的对应关系。在使用过程中，Cursor 会请求您允许使用 MCP，记得点“同意”，经过多轮同意后，它会开始执行生成页面。需要注意的是，必须要用 claude sonnet 3.7，3.5 版本实测不行。

以下是关于 MCP 的相关介绍文件： 1. 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/ 2. Cursor 文档中关于 MCP 的介绍：https://docs.cursor.com/context/modelcontextprotocol 3. 社区网站：https://smithery.ai/ MCP 相关知识： 1. MCP 本质是 Claude 官方推出的一个协议。纯 LLM 无法行动，MCP 工具可以充当其与现实世界交互的“手”，并反馈结果指导下一步行动。 2. 模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景，可将其想象成 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 3. MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现已成为开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 4. Anthropic 推出的 MCP 协议旨在规范和优化人工智能模型生成内容的方式，关注内容的安全性、合规性以及对用户的透明度，提供更为标准化的方法来管理 AI 模型输出。

对于处理长文本文件，以下是一些相关的 AI 工具和方法： 1. Whisper API：默认情况下仅支持小于 25MB 的文件。若文件更长，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式。可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。您还可以使用提示来提高 Whisper API 生成的转录质量，例如处理特定单词或缩略语的识别错误、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略等。 2. 通义千问的 Qwen2.51M 大模型：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中表现较好。对于更复杂的长上下文理解任务，可参考相关测试集。其优势包括长文本处理能力强、推理速度提升、上下文长度扩展等。开源平台有 Huggingface（https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.51MDemo）和 Modelscope（https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.51MDemo）。

以下平台支持上传私人知识库文件： 本地文档： 文本内容： 支持格式：.txt、.pdf、.docx。 操作步骤：在文本格式页签下选择本地文档，然后单击下一步。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。每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。上传完成后选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（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）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度、设置文本预处理规则，如替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址），最后单击下一步完成内容上传和分片。 表格数据： 支持格式：.csv 和.xlsx。 操作步骤：在表格格式页签下选择本地文档，然后单击下一步。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。每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。配置数据表信息，包括指定数据范围（通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围）、确认表结构（系统已默认获取表头的列名，可自定义修改列名或删除某一列名）、指定语义匹配字段（选择作为搜索匹配的语义字段）。查看表结构和数据，确认无误后单击下一步，完成上传后单击确定。 Notion： 操作步骤：在文本格式页签下选择 Notion，然后单击下一步。单击授权，首次导入 Notion 数据和页面时需要进行授权。在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。选择要导入的数据，然后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗和自定义，最后单击下一步完成内容上传和分片。 自定义： 操作步骤：在文本格式页签下选择自定义，然后单击下一步。输入单元名称，然后单击确认。单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。单击保存。

目前有以下几种 AI 可以审核文件： 1. AI Review：这是一项功能，可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利，您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核，如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面： 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney：今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像，然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素，还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段，这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户（年度会员可用）以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。

360 智图是一款图片编辑工具。以下是关于 360 智图的相关信息： 在 2025 年 2 月的国内月活榜中，排名 A69+1，网址为 pic.360.com，活跃用户为 18 万人，环比变化为 0.4676，所属公司为 360。 在 2025 年 1 月的国内月活榜中，排名 A67+1，网址为 pic.360.com，活跃用户为 12 万人，环比变化为 0.3584，所属公司为 360。

以下是一些根据产品平面图片生成产品 360 度 3D 视频的相关信息： ViggleAI：由 15 人团队打造，创始人是在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。其核心能力是将视频中的角色替换成其他形象，依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画。目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已积累超 400 万用户。网页版访问：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI 。Move 模式能使图像角色移动，原始图像背景保持不变，擅长将特定角色融入动作场景，视频生成稳定性和角色前后一致性强。 Sora：可以将 2D 照片生成三维的 360 度景致，视频效果逼真，例如赛车在旧金山街道的视频、厨房照片生成的 360 度环视效果等。 工具汇总： MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739926702158225859?s=20 扫描物体生成 3D 模型：使用 APP 扫描物体，完成 3D 全貌捕获，创建 AR QR 码，展示物体于任何地点，苹果新品官网展示中应用此技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739259052448944139?s=20

目前的 AI 技术要识别您指定的 60 篇文献来生成综述论文具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法：首先，将这 60 篇文献的标题、摘要和关键内容整理成清晰的文本格式，提供给 AI 作为输入。其次，使用具有强大语言理解和生成能力的 AI 工具，例如一些专业的学术写作辅助工具。在向 AI 描述需求时，要明确指出您希望它参考这些特定的文献，并对文献的重要观点、研究方法、结论等进行综合分析和总结。但需要注意的是，AI 生成的内容仍需要您进行仔细的审查和修改，以确保准确性和学术规范性。

以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。

以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息： ComfyUI 相比 WebUI，配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来即可。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComFYUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 您的电脑配置为 GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G2，可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置，可能会影响运行效果。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。 工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 访问渠道：Web 端&H5 端： ；手机端：扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中，4 月访问量（万 Visit）为 1134，相对 3 月变化为 13 。