我要从哪里了解特定领域的agent发布的信息

在论文写作中，以下是一些常用的 AI 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，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，方便进行数据分析和可视化。 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：虽不是纯粹的 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：检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有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：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 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，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：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅检查语法和拼写，还具备一定排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档，适用于商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具需考虑文档类型、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则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具： 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式，其他文件格式也可行，但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片，需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片：直接复制图片的 URL，右键图片选择复制 URL，然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片：使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片，生成公链。 3. 插入视频：先将本地视频上传到公网（如 B 站），在视频页面寻找“分享”按钮，点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL，用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址：https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点： 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制（相对耗时） 导入方式：复制最终大纲内容到本地 txt 文件，将后缀改为.md（若看不见后缀可自行搜索开启），打开 Xmind 软件导入 md 文件，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。若喜欢使用且无会员，可在某宝买一天会员。

以下为您推荐几个可用于病案质控的 AI 工具及其使用方法： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。您可以通过访问使用。 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。您可以通过使用。 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关病案质控的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。您可以通过使用。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的病案质控工作，您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您要分析代码功能，可以参考以下步骤： 1. 准备工作： 分析要拷贝页面的技术栈，可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能，如顶部导航栏、页面主体区域（包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域）、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果，并逐渐完善： 根据分析拆分后续要实现的内容，如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分，可使用提示词根据图片实现，注意不要直接点击全部接受，先看效果，不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏，可通过提示词实现，如要求内容是文章的分类，在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常，可选中所有异常添加到对话，让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能，以便精准提出修改建议。 明确提示词，说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review（测试版）： 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 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 聊天获取详细信息。 为让其更有利，您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。

要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿，您可以遵循以下正确的提问模板： 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等，以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等，提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求：您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如：您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色，我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁，目前我已经完成了初步的文献收集和分析，我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲，要求大纲结构清晰，逻辑连贯，具有一定的创新性”。

向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。

OpenAI Agents SDK 相关信息如下： OpenAI Agents SDK 开始支持 MCP，API 和桌面应用也会陆续集成。 OpenAI 把 Agent 能力深度集成到了 API 当中，新的 API 叫 response api，目前支持网络搜索、文件搜索和 Computer Use，Computer Use 是目前 Web 端都没有的功能。从发布会的讲解上看，是通过本地 docker 运行 Linux 环境后截图打包到 API，最后输出操作，一些图形界面的 App 也能适配。 在原有的对话接口里增加了两个字段 instruction（系统提示语）和 tools（Agent 工具）。 增加了一个新的 Agent 构建方式，原先叫 Swarm，现在改名 agent sdk，支持把普通的 Python 函数设置成 Agent 能力，我们自己可以构建一系列小工具，如计数、计算时间，甚至调用更多的第三方的 API。 Agents 不仅可以内置 Tools，还可以内置多个 Agents，形成多 Agent 系统，自带监控和追踪系统，可以看到调用某个 Agent 时候的输入输出状态。 OpenAI 的 Responses API 集成了聊天能力与工具调用，可执行复杂任务，内置工具包括 Web Search（实时联网搜索、结构化结果、支持私有数据结合）、File Search（支持 PDF、Word、Excel 等，快速提取关键词、段落等）、ComputerUsing Agent（模拟人类操作电脑，支持跨平台、本地部署）、Agents SDK（可让多个 AI 协作，像流水线一样完成任务）。 OpenAI 推出实时监控功能，记录 AI 的完整操作路径，跟踪决策依据、使用工具与执行步骤，有助于调试与优化 AI 流程。 OpenAI 还提供 Quantized 模型版本，适配边缘计算与移动设备。

以下是关于狼人杀 Agent 的相关信息： 一、LLM Agent 的概念 Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。可以把 Agent 想象成一个具有特定目标和行为能力的智能角色，它们能根据环境变化做出相应的决策和反应。 LLM Agent 是指结合大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agent）特性的系统。这种系统能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户的输入，并在此基础上进行智能决策和行动。 二、LLM Agent 的组成部分 1. 规划（Planning） 定义：规划是 Agent 的思维模型，负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估这些子任务的执行策略。 实现方式：通过使用大型语言模型的提示工程（如 ReAct、CoT 推理模式）来实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆（Memory） 定义：记忆即信息存储与回忆，包括短期记忆和长期记忆。 实现方式：短期记忆用于存储对话上下文，支持多轮对话；长期记忆存储用户特征和业务数据，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。 3. 工具（Tools） 定义：工具是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段，如 API 调用、插件扩展等。 实现方式：通过接入外部工具（如 API、插件）扩展 Agent 的能力，例如使用插件解析文档、生成图像等。 4. 行动（Action） 定义：行动是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。 实现方式：根据规划和记忆执行具体行动，如智能客服回复、查询天气预报、AI 机器人抓起物体等。 三、相关动态 1. AI“狼人杀”基准测试：Elimination Game。 2. 有用 Agent 产品开发的思考：目前仍未出现杀手级应用和落地产品，原因包括 Agent 本身不靠谱以及开发者不靠谱。很多部分受 Tools 能力影响，如携程订机票需要有携程的 API 接入能力。此外，要让模型更准确地选择 Tools 以及更完美地生成 api args，将一些非通识的业务知识设计好让 Agent 直接使用是当前接近“人工”智能且性价比高的方式。

AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。

以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识： 一、概念定义 1. 智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多相关新名词，如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台：最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道，如 2 月 1 日，字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人较常用的是扣子，所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因：目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少，一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨，概念落地有距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少，主要带来生产方式和效率变革，个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。

以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。

以下是一些能够读 PDF 并根据要求从中提取特定内容的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，还有一些与 PDF 处理相关的 AI 工具，如： 1. ：它可以提取 PDF 文件中的内容，并将内容交给 ChatGPT 进行分析。待解析完成之后，你便可以跟它进行一对一对话交流，就好像它是一个完全理解内容的人一样。 2. 可以使用 PyMuPDF 组件，通过 Python 脚本从 PDF 中获取图片。

以下为您推荐几款能够阅读大量特定网页并提取信息的大模型： 1. 一款 AI 浏览器插件： 其 idea 来自早先挖的坑，在词生卡刚火时，想进一步发挥大模型对话产品的能力，做一个真正的提示词智能体。 目标是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。 为达到这一效果，大模型对话产品需完成关键步骤：自行访问链接并解析网页内容、根据提示词要求提炼标题等信息、利用 qrcode.js 库生成二维码图片、基于特定模板设计要求生成卡片样式。 编写的「网页分享卡片生成」词生卡 Prompt 有新的组织方法，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”等独立模块，并结合“内容结构”进行要求提示。这种方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性的优势。 2. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，包括 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 从订阅源获取内容，通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，将长文本拆分成较小的块并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3，其具有支持多语言等特点。从 hf 下载好模型后，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 3. 伊登： 工作流程包括内容获取，只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。 开始节点输入新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件获取图片，使用链接读取节点提取文字内容，利用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。

要和特定知识库对话，有以下几种方式： 1. 在 Bot 内使用知识库： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 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。 （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，包括最大召回数量（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（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：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）。 （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。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 如果想要对本地知识库进行更加灵活的掌控，可以使用额外的软件 AnythingLLM，其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后，进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。首先创建一个工作空间，然后上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案），完成上述配置后就可以跟大模型进行对话。 在创建名字写对联教学的智能体时，建议选择工作流的对话模式，创建一个工作流对话模式的智能体，注意一定要在开始调整工作流节点之前切换模式，因为切换成对话模式会将工作流清空，重置为对话模式默认节点。根据需求分析确认分支情况，包括根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联的特定分支以及默认分支。通过理解用户意图进行分支，注意将意图介绍写清楚、准确。在幸运数字分支中，先用代码分支获取用户输入的数字，然后匹配知识库，再对匹配的春联做赏析。在名字写祝福分支中，根据用户输入的名字和祝福信息，调试提示词生成对应对联并输出。设置通用兜底回复，在用户不符合前两个意图时进行友好回复，首先匹配知识库，然后让大模型结合匹配结果、历史记录、当前输入，输出符合对话内容的回复。同时，知识库是使用大模型生成的 100 对对联，都比较好看、经典、有意义。

生成特定风格的图片可以使用以下工具： 1. 悠船： 进入官网，可以选择桌面端下载或浏览器使用。为方便起见，可选择浏览器使用。首次使用需注册，选择企业用户注册，输入名称和手机号即可注册成功（目前无需填写企业信息）。 注册完成后进入操作页面，点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下方，直接点击回车，耐心等待几十秒即可生成 4 张图片，可选择喜欢的图片点击进入进行对应操作。 若想生成不同尺寸风格的图片，可对创作参数进行调整： 风格化：数字越大越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 多样化：数字越大结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，依个人喜爱选择。 版本：默认最高 V6，二次元可选 NIJI。 生成图片的速度：默认快速，越快对支付套餐要求越高。 2. 吐司： 在首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。 Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。 可通过电图基于图片做延展，生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。 国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。 新用户通过特定链接注册或填写邀请码 BMSN，7 天内可额外获得 100 算力。

以下是为您提供的关于模仿特定声音给文字配音的相关信息： ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接，该工具能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能直接克隆原视频里的声音来配音。群友瑞华测试的相关视频链接如下： 另外，有群友测试了豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就能生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。 用户可通过文字+哼唱、敲打节奏、手势等指导模型生成精确音频，如模仿赛车声或小水流变瀑布声。其基于扩散模型，结合文本和控制信号生成音频，适用于节奏模仿及其他多种输入形式。相关链接：

以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法： 1. 复制预置的 Bot： 访问，单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里： 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件，丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词，例如： Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User

AI 在电商领域有以下应用： 1. 产品照片生成：像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，如将静态照片变成动态形象，甚至预期能根据用户描述生成极度个性化的照片，如展示沙发在用户公寓中的样子。 2. 内容创作：品牌可以使用 AdCreative、Pencil 制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，用 Frase 或 Writesonic 编写经过 SEO 优化的产品描述，未来甚至可能仅通过描述期望的审美并点击按钮就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 3. 产品推荐：通过分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 4. 搜索和个性化：改善搜索结果，为每个客户提供个性化的购物体验。 5. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 6. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 此外，还可以利用 Stable Diffusion 等 AI 绘画工具为电商制作商品展示图，比如通过局部重绘等方法美化女装商品展示图。

以下是 5 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在人才获取与配置中的应用 What：利用 AI 技术对求职者的简历和技能进行自动筛选和匹配，以快速找到最适合岗位的人才。 Why：节省招聘时间和成本，提高招聘效率和准确性，确保企业能够吸引到最合适的人才。 How：通过收集和分析大量的求职者数据，训练 AI 模型来识别关键技能和经验；将企业的岗位需求与求职者的简历进行智能匹配。 场景二：AI 在薪酬管理中的应用 What：借助 AI 分析市场数据和员工绩效，为企业提供合理的薪酬建议。 Why：确保薪酬公平合理，提高员工满意度，有助于吸引和留住优秀人才。 How：收集同行业薪酬数据和员工绩效数据，利用 AI 算法进行分析和预测；根据分析结果为企业制定个性化的薪酬方案。 场景三：AI 在员工关系管理中的应用 What：使用 AI 监测员工的情绪和满意度，及时发现问题并提供解决方案。 Why：改善员工工作体验，增强员工忠诚度，减少员工流失。 How：通过员工在工作中的交流、反馈等数据，运用自然语言处理技术分析员工情绪；根据分析结果采取相应的措施，如组织团队活动、提供心理支持等。 场景四：AI 在学习与发展中的应用 What：利用 AI 为员工提供个性化的培训课程和学习计划。 Why：提升员工的能力和绩效，促进员工的职业发展，适应企业的发展需求。 How：分析员工的技能水平和职业发展目标，利用 AI 推荐适合的学习资源和课程；跟踪员工的学习进度和效果，不断优化学习计划。 场景五：AI 在 HR 共享与 HRIS 中的应用 What：通过 AI 实现 HR 流程的自动化和智能化，如请假审批、福利申请等。 Why：提高 HR 工作效率，减少人工错误，提升服务质量。 How：将 HR 流程进行数字化和标准化，利用 AI 技术实现自动审批和处理；建立智能客服，解答员工常见的 HR 问题。

AI 可以与以下领域结合，为普通人的生活提供帮助： 1. 教育培训： 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师可以实现一对一辅导，根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，缓解教育资源不平等的问题。 人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴，促进儿童成长。 2. 娱乐和休闲： 在影视行业，AGI 时代每个人都可以让 AI 根据自己喜好“量身定制”电影或剧集，甚至互动式地发展剧情。 在游戏领域，AGI 可以创造出高度逼真的虚拟角色，与玩家互动，使游戏世界更加生动。 在音乐、美术创作方面，AGI 能与人类艺术家协作或作为创作者助理，普通人也可以通过简短描述让 AGI 生成作品。 3. 日常生活： AGI 可以读取用户日程和邮件，自动为用户安排最优路线、预订餐厅、购买日用品等。 在购物时，AI 可以根据用户的尺寸和喜好筛选商品清单，甚至替用户做决定。 但在享受这些便利的同时，也需要警惕过度依赖带来的问题，如人类判断力和独立思考能力的退化。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。