推荐一下将草图生成效果图的agent

以下是一些了解特定领域 agent 发布信息的途径： 1. 飞书：可以在飞书上建机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，通过获取机器人的 app_id 和 app_secret 获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。然后通过 Coze 搭建定时任务，执行工作流，添加分析文章和搜索文章等能力，变成消息情报官的 Agent，并发布到飞书等平台使用。 2. 微信：可以通过微信公众号、微信小程序等渠道获取特定领域 agent 发布的信息。 3. Coze 商店：特定领域的 agent 可能会在 Coze 商店发布相关信息。 4. 相关比赛网站：例如 2025AGENT 智能体全球创作大赛网站（http://agentga.me），可以了解比赛报名、作品提交、奖项设置等信息，还能获取关于参赛作品知识产权归属等常见问题的解答。 此外，如果您对特定领域 agent 相关的招聘信息感兴趣，可关注序智科技的招聘信息，如算法/后端/前端正式&实习岗位，了解其职责和要求等。

以下是获取垂类 agent 的途径和一些相关的 Agent 构建平台： 智能体 Agent 目录： Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外，在 To C 领域，目前市面上的 AI 产品中也有 agent 产品，如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。这类产品会提供一套 AI 开放平台框架，允许三方在上面通过组装 LLM 和组件和自有的知识库信息等，定义自己专属垂域的 agent。但做这类平台需要有完备且有吸引力的分发渠道。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体能够感知环境、进行决策并执行任务，它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。在单 Agent 场景下，其核心在于 LLM 与工具的协同配合，可能需要与用户进行多轮交互。而在多 Agent 场景中，会为不同的 Agent 指定不同角色，并通过协作完成复杂任务，与用户的交互可能相对减少。 构建多 Agent 框架的主要组成部分包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一个环境中，环境包含全局状态信息，Agent 与环境存在信息交互与更新。 2. 阶段：通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 4. 记忆：相比单 Agent，多 Agent 框架中由于 Agent 数量增多，消息数量及相关字段也会增加。 在实际应用中，如《执笔者》基于多 Agent 模式的全能写手，操作步骤包括： 1. 多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面自动切换为调试状态，相比单 agent 多了中间的 agent 连接区。 2. 添加合适节点：有使用已发布的 bot 或创建新的 agent 两种方式，添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent 后面，无结束节点。 3. 添加合适的 prompt：为每个 agent 填写合适的 prompt，外围人设填写主要功能，内部 bot 填写应用场景。 4. 调试与美化：经过以上步骤基本搭建完成，后续可通过调整提示词优化交互。 在 Agent 产品开发中，不要过于神话 Agent。其本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述为新的 prompt。包括短期记忆（messages 里的历史 QA 对）、长期记忆（summary 之后的文本塞回 system prompt）、RAG（向量相似性检索）、Action（触发 tool_calls 标记进行请求循环）等。Multi Agents 则是更换 system prompt 和 tools。当然，要做深做好还有很多坑需要踩。

以下是关于搭建 Agent 的相关信息： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系： 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 搭建工作流驱动的 Agent 的步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能，在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系，详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 完善：全面评估并优化 Agent 效果，整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点，通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 一些 Agent 构建平台： Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。

AI Agent 和 Agentic Workflow 存在以下区别： AI Agent： 基本框架：由“LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”构成，大模型 LLM 充当“大脑”。 规划方面：包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，能对过去行动进行自我批评和反思，从错误中学习并改进未来步骤。 记忆方面：用于存储和调用相关信息。 Agentic Workflow： 驱动角色工作流变革：使用多智能体协作的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 涉及人机协同关系：生成式 AI 的人机协同分为嵌入式、副驾驶、智能代理 3 种产品设计模式，在不同模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。 重塑获取信息的方式：如搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在获取信息上目标一致，ChatGPT 的出现被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。 包含多种设计模式：如反思、工具使用、规划、多智能体协同等。反思是让 Agent 审视和修正自己生成的输出；工具使用指 LLM 生成代码、调用 API 等工具进行操作；规划是让 Agent 分解复杂任务并按计划执行；多智能体协同是多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态） 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体） 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈 Responser Agent、Daily Agent、Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间） 此外，唐小引等人预测 AI Agent 仍需 5 年以上才能实用，一旦突破，将有极快进化速度。Andrej Karpathy 认为 2025 2035 是 Agent 十年，技术与任务领域需突破。Operator 类比“人形机器人”，突破需多模态及长期任务支持。

以下是一段用于模特佩戴翡翠珠宝饰品的效果图的提示词： breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, carrying a light green bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands, wearing a jade jewelry set, fashion photography, studio light,.35mm photograph, film, bokeh, professional, 4k, highly detailed. awardwinning, professional, highly detailed. Negative prompt: ugly, disfigured, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry

以下是一些可用于生成室内装修效果图的工具： 1. 字节旗下的 Coze AI 的图像工作流，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。 2. 目前没有明确指出生成室内装修效果图最好用的工具，但您可以参考上述提到的 Coze AI 进行尝试。

以下是一些可以将 CAD 建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的 AI 软件： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，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有 AI 技术探索，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 此外，还有 TexttoCAD 软件，支持通过文本生成 CAD 模型，UI 开源，但模型需付费。其官网为 。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。

以下是一些可以将 CAD 建筑平面图生成室内效果图的 AI 软件： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 同时，以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 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有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是一些关于用 AI 做装修效果图的相关信息： 有案例显示整个装修方案流程可由 GPT4 完成，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后能出 3D 效果图，全屋显示。您可查看 。 还有模型可生成自定义服装效果图，支持颜色、款式、材质等多种细节描述，基于 H&M Fashion Captions 数据集，提供多样化的时尚风格参考，模型权重为 Safetensors 格式，便于集成和使用。模型下载： 。 OpenAI 以 1550 万美金购得 Chat.com 域名，该域名现已指向 ChatGPT 服务，相关链接： 。

以下是关于自动出建筑室内效果图和施工图的相关信息： 1. 用 Coze 的工作流创建： 目的：让 AI 能够快速出家装设计效果图，并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 的图像工作流。 功能体验：体验地址为 https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017，使用效果为 AI 设计效果图。 2. 家居生成装修方案：整个装修方案流程由 GPT4 所出，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。 3. 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现惊艳，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以将草图进行绘制的应用： 1. Stable Diffusion：例如其中的 ControlNet 插件，如 tile 模型，可以对草图进行细化和加强细节。在放大图片时，能在较高的重绘幅度下保持画面质量。 2. 摩搭平台：可用于参加相关比赛，如“AI 梦一单一世界比赛”，作为底膜训练 Lora，并生成作品。 此外，在 AI 绘图中，还需要考虑构图、色彩、光影等因素，选择合适的景别和构图方式，以创作出高质量的作品。

以下是关于根据草图生成图片的相关内容： ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频： 生成图片：提示词告诉 flux 生成一张技术草图，如 CAD。 绘制的视频：在 runway 里面，使用提示词从空白页面开始逐行创建，并把生成的图片作为尾帧。 草图上色：使用 flux 的 controlNet，depth 固定，Union 版本不建议权重调太高，结束时间也需注意。 生成上色后的视频。 how2draw Flux lora：分享一个好玩的 flux lora 展示绘画过程，触发词为 how2draw。 GPT4 在草图生成中的潜在应用：文本到图像合成模型常缺乏空间理解和遵循复杂指令能力，而 GPT4 可生成代码并按指示呈现为低质量图像。探索将 GPT4 和现有图像合成模型结合，以 GPT4 输出作为草图，能生成更贴近指令、质量更好的图像。 MJ 应用篇快速给 PPT 配图： 复制图像链接：首先复制图片网址，然后在 discord 聊天栏输入/imagine prompt。 复制提示词：回到官网复制图像提示词，再回 discord 粘贴到网址后面并空格。 生成图像：输入命令等待生成，不理想可多次生成。之后可进行改变比例和镜头拉远、检查构图等操作，若构图不好可在当前图基础上再用 Zoom Out 1.5x。选好图可放入 PPT 调整构图。

以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 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，平台搭载的自主训练建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发，软件的 UI 和建筑设计成果颜值在线。 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运用了 AI 技术。设计师预先输入房间面积需求和周边土地约束，软件能自动生成户型图，并可查看详细设计结果。 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，最终将建筑全寿命周期内的所有信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定的应用场景和功能，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。

以下是一些能够帮助草图大师建模的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 此外，还有一些图片生成 3D 建模的工具，也可能对草图大师建模有帮助： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 如果您需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图，以下工具可供选择： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，从而帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建相关视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是为您生成的获取橡胶行业调研报告的提示词： 首先，确定调研报告的大纲目录，可以参考相关示例报告或行业标准。然后，明确整体的语言风格，一般为“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。 在让 AI 生成内容时，不要过于限制其发挥，例如不要过度要求每个章节的结构和语言风格完全符合示例。可以设置循环结构，让 AI 按照目录逐步生成章节内容，生成一段后您进行审核，同意后再进行下一段，否则重新生成。 对于需要搜索网络信息的章节，可以在相应位置打上标签，让 AI 自主判断是否调用插件搜索信息后再撰写。为了让 AI 有更好的选择性搜索，可以选择合适的插件，如 webpolit 插件。 提示词的其他部分按顺序完成即可。

以下是一些可以生成与电子相关工具（如电路板）的 AI 软件： 1. CADtools 12：这是 Adobe Illustrator 的插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件，集成了 AI 功能，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）提供的基于 AI 的生成设计工具，可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下为您推荐一些 AI 自动生成 PPT 的工具及相关信息： 1. 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路： AI 生成 PPT 大纲。 手动优化大纲。 导入工具生成 PPT。 优化整体结构。 2. 推荐的市场分析文章供参考： 《》 《》 3. 相似问题： 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的。 免费生成 PPT 的网站有哪些。 推荐一款文字生成 ppt 的工具。 免费 ai 制作 ppt 软件。 推荐 3 款好用的 AI 制作 ppt 工具。 4. 以下是一些生成 PPT 的工具及网站： 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ Mindshow.fun：支持 Markdown 导入 kimi.ai：选 PPT 助手暂时免费效果好 Tome.app：AI 配图效果好 Chatppt.com：自动化程度高 百度文库：https://wenku.baidu.com 付费效果好 Process ON：https://www.processon.com/ ，其操作方式有两种： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式：复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md（若看不见后缀，可自行搜索开启后缀）；打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中；在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前对于您所提到的问题，还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况： 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题，您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成，并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况，您可以尝试将文件进行分类和整理，突出关键信息和重点内容，以便 AI 更容易识别和处理。同时，也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是，AI 技术仍在不断发展和完善中，可能无法完全满足您的所有需求，但通过不断的尝试和优化，有望获得更好的效果。

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。

生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。