ai教育相关产品

以下是关于 AI Generated art 的相关信息： AI 漫画 Anifusion 特点： 对特定艺术细节的控制有限。 生成的艺术作品可能缺乏独特性。 需要订阅才能使用高级功能。 可能无法完全替代专业级工作的熟练人类艺术家。 定价： 提供免费和高级订阅选项。 免费层级：提供 50 个免费信用点和一个工作空间，适合初学者体验。 高级层级：每月 20 欧元，包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持，以及新功能的早期访问权限。 如何使用： 注册账户：访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 选择布局：从预设计的漫画预设中选择，或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 描述页面内容：使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 生成 AI 艺术：让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 优化结果：使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 添加文本和效果：添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 导出和分享：导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 主要功能： AI 文本生成漫画：用户输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，用户也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点：非艺术家也可轻松进行漫画创作；基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件；快速迭代和原型设计能力；创作的全部商业权利。 生成式人工智能艺术形态 生成式人工智能是一种全新的信息获取方式，以 Midjourney 等工具为代表，在图形领域通过背后的人工智能模型，根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做 Prompting，是一种全新形态的人机交互。例如输入“想象:安塞尔亚当斯的风光摄影，平遥，全景图，云隙光，丁达尔光，史诗的，明暗对照法”就能获得相关图像。 其达成这样能力的原因可以拆解为三个简单的词汇：数据、映射和扩散。首先是数据，包括从公共数据库中获取世界上万事万物的图像存档、历史文献图片，或者创建特定的数据集以覆盖特定的风格或元素，最终目的是获得足够基础用以特征化每一个世界上的物体、风格或概念。其次是映射，在数据处理阶段，AI 使用如卷积神经网络的算法，来识别和提取图片中的关键视觉特征，如颜色、形状、纹理等，这个过程涉及到从原始数据中学习到的特征的映射，这些映射后的特征将用于生成新的艺术作品，其核心本质是将信息进行蒸馏，抛弃干扰的部分将特征得以呈现。最后是扩散（Diffusion），利用学习到的数据和视觉特征，AI 能够通过创造性扩散的过程，不仅仅是复制或模仿已知的艺术风格，而是在现有数据的基础上，通过 AI 的内部处理机制，探索和创造新的视觉表达形式。归根结底，这样的核心机制，授予了创作者一只自己会动的笔。本雅明把摄影时代称作为机械复制时代，那也许我们这个时代就是人工智能执笔时代，不需要笔也能画画、拍电影，只需站在“画架”之前思考我们的观念、题材、实现路径。

利用 AI 写论文可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，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。 另外，在让孩子使用 AI 辅助写作时，可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验，比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 一段一段进行细节描写，以表格的形式输出细节描述，这样有打破 AI 原本的叙事习惯、按编号做局部调整容易、确保内容都是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题，比如 AI 记性不好、关键情节被改等。

Viggle 是一款创新的可控视频生成平台，具有以下特点： 基于 JST1 技术，允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作，在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具，简化了动画制作流程，能快速生成引人入胜的角色视频，助力故事讲述。 由一支 15 人团队打造，创始人是一位在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。 核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。 其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」，能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画，进行更可控的视频生成。 目前支持 Discord 访问和网页版访问，Discord 平台已积累超 400 万用户。 网页版访问地址：https://www.viggle.ai/ 官方推特：https://x.com/ViggleAI 官方 Discord：https://discord.gg/viggle 操作方式（以网页端举例）： Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果，请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小（最大 10MB） 上传的照片必须符合 功能： /mix:将角色图像混合到动态视频中 上传一张字符清晰的图片 上传一段清晰运动的视频 /animate:使用文本运动提示为静态角色设置动画 上传一张字符清晰的图片 描述想让角色做的动作 /ideate:纯粹从文本创建角色视频 描述想要创造的角色 描述希望角色执行的动作 /character:通过文本提示创建角色并将其动画化 描述想要创造的角色 从四个结果中选择一个图像 描述希望角色执行的动作 /stylize:使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 上传一张字符清晰的图片 描述想改变角色的任何地方来重新塑造它 从四个结果中选择一个图像 描述想要角色做的动作 官方提供了多种动作提示词可供参考，提示词地址：https://viggle.ai/prompt

用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别： 直接使用 AI 时，AI 生成的内容可能较为笼统模糊，就像遇到只会说“很急，今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手，需对复杂任务进行拆解，提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活，但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如，将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库，后续在创作中激活知识库，AI 会根据场景自动匹配库内素材，使输出更具针对性。 相比之下，微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”，答题更快更准，但训练成本高。微调适合高精度、长期任务，而知识库更适合临时查找、快速问答。

以下是关于标签体系可用的 AI 的相关内容： 在 AI 时代的知识管理体系构建方面： 1. 提示词可帮助规划 PARA 分类模式。PARA 是一种代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）的流行知识管理框架，AI 能通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，以简化分类过程，加快组织和检索信息。 2. 提示词能帮助设计笔记标签系统。有效的标签系统是知识管理的关键，AI 可通过分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高检索效率。 3. 知识助手 Bot 可帮渐进式积累领域知识。随着在特定领域的深入，知识助手 Bot 能根据学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，实现渐进式学习，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。 在 AI 术语库方面，包含了众多与 AI 相关的术语，如 Knowledge Engineering（知识工程）、Knowledge Graph（知识图谱）、Knowledge Representation（知识表征）、MultiHead Attention（多头注意力）、MultiHead SelfAttention（多头自注意力）等。

以下是关于用 AI 音乐变现的一些途径和相关信息： 1. 了解 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，例如格林同学做的翻译。 2. 利用相关平台，如 LAIVE：这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台，使用者可以选择自己喜欢的类型和情调，上传参考音源，AI 可以通过分析生成音乐。并且可以选择主唱和修改歌词，目前为开放测试阶段。输入促销代码 LAIVEcreator 可获得 50 代币（入口在个人资料），令牌有效期为输入代码后的 30 天，促销码失效日期为 4 月 17 日。链接：https://www.laive.io/ 3. Combobulator 插件：DataMind Audio 推出的基于 AI 的效果插件，利用神经网络通过样式转移的过程重新合成输入音频，从而使用你自己的声音重现其他艺术家的风格。链接：https://datamindaudio.ai/ 4. 在游戏制作和发行环节使用 AI 生成音乐：AI 生成音乐作为音乐资产是可行的，像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 目前 AI 生成音乐存在 2 种主流技术路线：基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。

AI 对家庭教育有着重要的影响。郝景芳认为，AI 类似于给孩子的大脑进行微调。家长的作用并非教会孩子所有知识，而是提供真实数据，让孩子自行确认大脑模型计算的正确性。家庭教育的重点在于引导孩子通过观察、尝试、反馈和修正，优化自身的先天大模型。 在 AI 时代，家长应关注如何让孩子学会通过真实数据验证和调整思维模式。每个孩子生来就自带大模型，具有超强的数据处理能力，家庭教育是让孩子的大模型“本地化”，家长对孩子的教育是一种大模型的微调，应顺势而为，使孩子的先天大模型发挥最佳作用。 此外，培养下一代时可以用 AI 辅助教育。比如在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后，搭建 bot 帮助孩子的学习提效。对 AI 家庭教育感兴趣，还可以在 WaytoAGI 找到 MQ 老师交流。

以下是关于 AI 如何做教育相关智能体的一些信息： 一分钟提升认知系统： 项目概述：这是一个致力于成为用户知识源泉和全方位学习伙伴的 AI 智能体，通过提供丰富资源和个性化指导，帮助用户快速提升认知水平和激发学习兴趣，运用费曼学习法让用户更好理解。 核心功能： 欢迎与引导：以友好方式欢迎用户，明确自身定位。 多领域知识覆盖：涵盖科学、文学、技术、艺术、思维、创意等领域。 个性化学习支持：通过询问用户的学习目标、兴趣、进度和困难，提供定制化帮助。 项目亮点： 高效学习，提升效率。 广泛知识覆盖，满足多样化需求。 个性化互动，提供定制体验。 问题解决导向，关注困难并提供帮助。 双系统引导回复问题，包括启发式和引导式提问。 应用场景： 自主学习，帮助学生、职场人士等。 兴趣探索，引导发现新兴趣。 问题解决，提供实时指导。 教育辅助，作为教师工具提供个性化支持。 会议记录： 与教育结合是理想方向。 展示 AI 的能力边界。 实现办公提效。 提前收集教育领域需求，针对性做产品和服务，包括办公提效具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、孩子成长体系记录、成长游戏、朗读评判、文生图和视频在备课中的应用、学科教育辅助、分析学生行为、教师模拟培训等。 企业方面，可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、图书、学习机、飞书多维表格、蚂蚁智能体、Coze 智能体、云平台、大模型、编程辅助等。 张翼然：用 AI 为教师减负（3H）.pdf_： 教师使用 AI 小技巧，如提示词设计公式之——RTFC。 应用场景包括个性化教学、提供实时反馈和策略知识支持，学生评估（如模仿各类考试题型、生成主观反馈和报告），深度学习场景（如学习学生心理支持），专业成长（如论文写作辅助、行政工作等）。 涉及的工具和功能包括 OpenCat 能实现随便聊聊、翻译、生成图片、对话搜索、内容摘要和亮点扩展等，还有课堂语言分析师、播客总结、课程计划等。

生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值，主要体现在以下几个方面： 1. 为教师减负：通过复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，创造新的原创内容，帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式：例如让历史人物亲自授课，知识获取不再受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育：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，实现因材施教，满足学生学习需求，提高学习成果，缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长：人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴，给予孩子社会奖励，促进其成长和提高学习成绩。

以下是一些 AI+教育的产品： 1. Khanmigo：由可汗学院出品，接入 4.0 的 API。采用苏格拉底式教学法，不直接给答案，而是引导学生思考，可全科目随问随答，涵盖数学等科目，一个月 88 元。 2. 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月中的相关教育产品：可通过网址 aiwatch.ai 查看，包含教育工具图谱等信息。 3. 对于不同岗位和背景的人员，如张浩普（产品经理）、夙愿（学生）等，“AI+教育”相关主题适合参与自动化作业批改、语言学习工具等项目的开发。

以下是与教育、多邻国相关的实践案例推荐： 张翼然：用 AI 为教师减负（3H） 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 教师使用 AI 小技巧 想让 AI 做好，首先你得会做 教学目标：是否明确，与课程标准和学生实际需求相符合 教学方法：是否使用多种，考虑学生不同学习风格 能力培养：是否注重培养学生的思维、创新和实践能力 教学实践 教案中的教学过程是否紧密结合学生现实生活和个人经验 群里“公开问”创造良好探究学习气氛，提问技巧可见的快速提高 是否充分利用课堂时间，让学生参与教学 是否在教学中关注学生反馈和理解，及时调整教学策略 师生关系 是否营造良好教学氛围和师生关系 是否平等尊重学生主体地位，体现尊重和关爱学生的教育理念 是否注重发挥学生积极性和主动性，激发学习热情 移动教学应用： 多邻国 六六写字 幕布 “遇见苏轼”项目式教学 在教育实践中，针对二年级学生对于抽象数学概念感到困惑的痛点问题，也有相关的探索和尝试。

以下是关于 AI 教育的相关内容： Character.ai：其愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助人们过上美好生活。在教育领域，授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。例如，让牛顿、白居易等历史人物作为数字教师授课，实现不受时空限制的知识获取。个性化数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，提高教育效率和质量，缓解教育资源不平等问题。虚拟角色还可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 AI 时代的教育：Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》提到人工智能将成倍增强人类能力、放大社会共享智慧、深度学习的可扩展性是关键驱动力等要点。文中还提到孩子将拥有虚拟导师，能提供个性化教学，引发对下个 AI 时代教育样子的思考。 Koji：作者杨远骋 Koji 探讨了 AI 时代下 AI 技术对教育的潜在影响。通过与 ChatGPT 的互动故事，展示其解决问题和提供建议的能力。认为 AI 可提供个性化、批判性和广泛的教育资源，改变传统教育方式，提到 Khanmigo AI 能培养批判性思维能力，鼓励积极探索和应用 AI 教育。

以下是关于数字人的相关信息： 制作数字人的工具： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，能创建逼真的数字人脸和角色，适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，可创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入内容，平台的 AI 语音机器人能自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化。在使用时，请遵守相关使用条款和隐私政策，并注意版权和伦理责任。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中出现，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界对数字人没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 2. 算法驱动的数字人：相关算法开源代码众多，如 ASR 语音识别方面有 openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition）；AI Agent 方面大模型有 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可用 LangChain 的模块自定义（https://www.langchain.com/）；TTS 方面有微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts）、VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）、sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc）。 除算法外，人物建模模型可通过手动建模（音频驱动）或 AIGC 方式生成人物动态效果（如 wav2lip 模型）实现一个最简单的数字人，但这种简单构建方式存在诸多问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型及做出相应动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。

以下是关于论文写作相关的提示词的全面介绍： 论文内容总结： 大模型结合有效的提示词能迅速总结概括论文内容，节省时间。例如 GLM4Plus 结合良好的提示词可帮助学生快速总结。 示例： 论文内容翻译： 大模型能弥补翻译软件的不足，帮助学生快速翻译论文内容，提高阅读效率。如 GLM 结合良好的提示词可实现。 示例： 论文内容扩写润色： 可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，将学术知识普及化。精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化润色结果。如针对小红书使用场景，调整提示词以匹配其口语化、轻松愉快的氛围。 示例： Chain of Density： 目标明确：确保每步目标清晰，AI 需明确指导产生相关有价值输出。 逻辑性：在所有提示策略中，逻辑性关键，清晰结构化提示助 AI 有效生成输出。 分步骤：确保提示按清晰步骤进行，如进行深度分析或遵循特定结构。 考虑变量：在某些情境中需考虑影响结果的所有因素。 运用 CoD 将文章做摘要： 个人观点认为，以英文提示词最后加上中文输出的方式效果较好，密度等级 4 的结果较让人满意。 示例： 提示词的基本示例： 提示词通过结合指令、问题、输入数据和示例构建，必须包含指令或问题，其他元素可选。如询问如何撰写大学入学申请论文，并提出希望答案包含的方面建议。 示例：“我该如何撰写我的大学入学申请论文？请给我一些建议，包括我应该包含的不同部分、我应该使用什么样的语气，以及我应该避免使用的表达。”

以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档： ：包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解，如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》，列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 ：包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳：AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。

以下是一些与 UI 相关的 AI 工具： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作。 4. UIGENT1：基于 Qwen2.5Coder7B 微调，能根据提示生成标准 HTML/CSS 代码，擅长基础前端页面。 5. Galileo AI：可根据文字或图片生成完整 UI 设计，并导出 HTML 和 Figma 文件。 6. 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的专业 UI 设计工具，注重云端文件管理和团队协作。 7. V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 8. Wix：https://wix.com/ ，用户友好的 AI 工具，无需编码知识即可创建和自定义网站。 9. Dora：https://www.dora.run/ ，通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您找到的与 AI 小说相关的文档内容： 关于 DeepSeek 小说家的文档： 2025 年 2 月 9 日的智能纪要中，财猫将介绍 Deepseek 模型的飞书文档发送到评论区，以便🌈AJ 收录到 v to agi。财猫补充 AGI 之路的文档，以控制 AI 生成小说的字数。🌈AJ 收录财猫的文章《如何用 AI 写出比人更好的文字》。 智能章节中，财猫分享 Deepseek R1 模型特点，包括对汉语理解深刻、文风欢脱、才华横溢能写高质量诗文、有极强发散能力但较难收敛会出现“幻觉”等，在写小说时生成点子很棒但难以形成完整故事。还讲解了 Deepseek re 提示词写法及相关理论，提到 reason 模型与 instruct 模型不同，回顾历史并指出过去提示词中列步骤的问题，如今模型可自行完成步骤，老框架仍有用。围绕 Deepseek REE 提示词展开讨论，指出问题空间理论仍适用，搜索部分无需人工列出，提示词两类基本盘未变但弥补模型缺点的会减少，写提示词要给 AI 足够背景信息，结构化提示词有帮助等。 相关链接： 画小二团队的《李清照》AI 视频创作流程项目文档中，关于故事创作部分： 创作穿越故事的 Prompt 包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面的生成模板，并可根据模板为特定题材小说填充内容，分章节生成小说目录。

以下是一些可以查询中国 AI 相关行业公司统计的网站： 1. ，其中包含中国 AI 公司在注意力、覆盖力等方面的统计。 2. ，涵盖中国 AI 公司、产品在注意力、覆盖力等方面的统计。 3. ，有中国 AI 公司在注意力、覆盖力等方面的统计。

普通产品经理转型为 AI 产品经理，需要关注以下方面： 1. 技术原理： 了解思维链，谷歌 2022 年的论文提到其能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，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 熟悉 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，用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI，可搭建企业和个人知识库。 掌握 PAL（程序辅助语言模型），2022 年的论文提出，对于语言模型计算问题，借助如 Python 解释器等工具而非让 AI 直接生成结果。 知晓 ReAct 框架，2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出，核心是让模型动态推理并与外界环境互动，如用搜索引擎搜索关键字观察结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 知识储备： 关注并阅读技术论文，了解技术脉络，但小白直接看有难度，可借助 AI 辅助阅读，同时要完成一定知识储备。 林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 总之，转型需要对相关技术原理有深入理解，并积累足够的知识。

以下是一些适用于产品经理的 AI 工具和相关应用场景： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 此外，银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手，效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 向阳乔木老师调研和分享了以下产品经理工作流程优化的相关内容： 1. 辅助精读论文：能帮翻译、拆解公式，分析代码等。工具：https://scispace.com 2. 写一些小脚本：写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据。如 DAU、用户结构、市场占比等等。 6. 解释专业名词：很多垂直领域，都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 另外，写完 PRD 后，可以让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现自己产品逻辑表达问题，也能方便以后 QA 同学测试。

在当今世界（2025 年 3 月 27 日），AI 对传统行业的平台软件产品产生了多方面的影响。例如，在储能行业，大模型训练与推理对电力需求剧增，尤其需要稳定、低成本的大规模供电，这使得调度与储能变得关键。同时，AI 时代对能源低成本与稳定性的需求极其旺盛，核能（尤其小堆）及储能、电动车电池都将持续发展。 对于储能行业的软件平台产品经理，将 AI 融入产品可以从以下几个方面考虑： 1. 利用 AI 进行电力需求预测和优化调度，以提高供电的稳定性和效率。 2. 借助 AI 技术对储能系统进行智能管理和优化，降低电池成本。 3. 通过 AI 分析用户行为和需求，为用户提供个性化的能源管理方案。 4. 利用 AI 监测和诊断储能设备的运行状态，提前预警故障，提高系统的可靠性。

以下是一些可以用于生成网站特效的 AI 产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个 Logo 设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计并利用 AI 建议。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外，以下产品也可能对生成网站特效有帮助： 1. 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。 2. Magic Editor for Google Photos：可对照片进行局部修改。 3. MusicLM：文本生成音乐，当前可在 AI Test Kitchen with Google 试用。 4. Gen AI for Android Magic Compose：自动回复信息；Gen AI for Wallpaper 可生成手机壁纸。 5. ML Hub for Developers：提供 ML 模型训练与部署一站式服务。 6. Immersive View for Google Map：仿真 3D 沉浸式地图。 7. 「Help me write」in Gmail：电子邮件写作助手（文字生成）。 您可以访问相关网站获取更多详细信息和试用这些产品。

以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。

以下是近期的一些 AI 新产品： Microsoft 在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google 将图像生成功能整合进商业营销工具与 Bard，并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 Meta 开源了基于圣经训练的、能识别超过 4,000 种口语、对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA 突破万亿美元市值，其 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上推出一系列产品，包括搭载 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外，还有以下新产品： 包括 4 个有用的和 3 个好玩的新产品，5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 有用的新产品从通用场景及垂直场景进行了划分，还单列了模型训练、AI 安全、代码学习和 AI 代理等关注度较高的类别。 好玩的新产品各有特色，如 Andrej Karpathy 本人开发的电影搜索工具、梦境生成与存储器、虚拟音乐电台等。 15 个初创企业的新产品，从开源和闭源的角度进行了划分，开源产品有 8 个，闭源有 7 个。 14 个大公司的新产品，包括微软、谷歌、英伟达、苹果、Palantir 等公司，还有来自俄罗斯的 Sberbank。 在软件方面： ：一家专注于人工智能技术的创新公司，最近推出了全新的开源图像生成模型 DeepFloyd IF，能生成高质量图像，具有良好的可控性和稳定性。 ：一个社区组织，致力于为制作人和音乐家开发开源的音频生成工具。 ，用于微调 HuggingFace 语言模型。 ：一个去中心化的研究社区，旨在将机器学习和生物学相结合，推动科学研究的民主化。 ：一种新颖、开放和协作的医学 AI 研究方法。 ：最新最先进的开源文本图像模型，语言理解能力强，生成的图像真实感高。 ：一个应用程序套件，可帮助使用 AI 轻松修改图像。