有哪些AI工具可以辅助技术趋势研究和技术洞察

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

AI 能够为咨询顾问在数转政策洞察方面提供多方面的赋能： 1. 决策辅助：AGI 时代，政治决策过程可借助 AI 的分析和建议。例如，领导人能咨询几乎无所不知的 AI 顾问，获取全面且即时的政策选项评估，提升决策质量和效率，使政策更具科学性和数据驱动性。 2. 外部专业知识整合：政府在履行监管核心职能和监督框架时，可从外部专家那里收集行业、学术界和公民社会的见解和建议。 3. 紧跟研究前沿：政府需要与 AI 研究社区密切合作，利用其研究成果和见解来完善监管框架。例如，了解开发者在基础模型中探索嵌入对齐理论的方式。 4. 能力建设：英国致力于构建在基础模型方面的能力，通过相关任务组支持政府提升能力，确保充分利用新兴技术带来的益处。 然而，在运用 AI 时也需注意： 1. 领导者应具备新素质，包括理解 AI 基本原理、识别算法偏见和局限的能力、跨学科知识以及对人类价值的坚守。 2. 领导者要善用 AI 但不盲从，将其视为辅佐决策的工具而非替代决策者本身。 3. 政治领导者需在大众面前解释 AI 决策，为 AI 的参与背书，确保民主过程的透明度和问责。

AI 可以通过以下方式赋能咨询顾问进行行业洞察： 1. 学习优秀行业调研报告：让 AI 阅读并总结其中的方法论，输出研究方法和操作框架。 2. 数据收集咨询：询问 AI 文章在收集行业数据时使用的一手和二手数据，并获取靠谱的行业资料收集网站。 3. 报告框架与资源推荐：要求 AI 作为专家，推荐 10 个相关行业信息网站和 5 个研究微信公众号，并输出行业调研报告框架。 4. 丰富章节内容：请 AI 针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。之后可根据需求进一步完善内容，并结合自身经验和知识进行润色调整。 要使行业洞察有深度，可以通过以下两个路径： 1. 自身对行业有深入了解，整理深度洞察和见解。 2. 逐步深度咨询 AI，借助其海量知识，边学习、边研究、边洞察总结，从而加速学习和研究能力。 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容： 在人工智能迅速发展的当下，提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性，无法满足复杂商业需求，因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧，能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时，需考虑以下关键要素和框架： 对于市场洞察： 1. 目标市场：定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求：列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，确定差异化策略。 对于战略研究： 1. 产品定位：明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求：描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求：包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划： 1. 市场趋势：考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标：与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配：规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估：识别可能的风险和应对策略。 此外，以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例，可将任务细分，为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时，Prompt 工程是快速发展的领域，需不断学习和实验，包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系，如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等，以不断优化 Prompt 设计技巧。

以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告： 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后，有以下感受： 1. 深度思考过程展示：将如何写白皮书的思考过程全程展示，与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同，这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版： 有引用链接：答案的每一句话都标注了引用的网站，方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献：直接在文末列出参考的白皮书，为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量：质量不错，没有明显的 AI 痕迹。 二、华尔街分析师的反应 DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点，Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 三、实际使用表现 1. 文字能力：在中文场景中高度符合日常和写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力：经过优化，表现不错。 3. 编程能力：略逊于 GPT，据用户反馈。 4. 技术创新：采用 GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。

以下是对 AI 未来发展的洞察： 在 2024 年，人工智能领域呈现出以下特点和趋势： 1. 资金投入：预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响：虽尚未成真，但仍需警惕。 4. 引领新服务模式：如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域：企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资，机器人行业投资额超过企业软件，有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，加速行业发展。 7. 企业竞争策略：分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸：OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望： 1. 提示词工程重要性凸显，带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来发展前景激动人心，同时也复杂多元。

以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容： User Evaluation： 这是一个利用人工智能（AI）来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括： AI 驱动的转录：支持 57 种以上语言的转录功能，能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察：从数据中快速生成有用的洞察，每个洞察都附有数据来源。 集合管理：使用直观的看板（Kanban）板来组织和分享洞察，添加标签和笔记。 AI 生成报告：生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿：一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源：分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板：提供多种洞察模板，帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析：解释音频和视频文件中的客户情感，识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote： 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有： 用户投票板：用户可以发布和投票他们希望看到的功能，企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置：只需 2 分钟即可完成设置，并提供免费计划。 无缝集成：可以将投票小部件无缝添加到应用中，用户无需再次登录即可发布和投票，减少摩擦并增加反馈。 定制化：支持内置的浅色/深色模式，用户识别和配置。 透明度和信任：通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能（AI）进行转型： 在数据驱动决策方面，特别是数据分析和洞察部分： 目标是通过使用人工智能（AI）工具来分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 首先，利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具，如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据，进行分析，识别模式、趋势和相关性。 其次，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略，如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议，将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略，实施后持续监控效果并收集数据，反馈到 AI 分析中形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告： 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面，高质量显示被提及 44 次等；劣势方面，兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。

以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容： Midjourney Bot 的 Prompt 类型： 基本 Prompts：可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts：包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中，图片 URL 始终位于 prompt 的最前面，以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述，精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式，需放在提示语的末尾。 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，目前 Union 版本不建议权重调太高，结束时间也需注意。 Prompt engineering（提示工程）： 开发测试用例：定义任务和成功标准后，创建多样化的测试用例，包括典型示例和边界情况，以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示：制定初步提示，概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文，添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入，评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性，使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

Stable Diffusion 的底层技术主要来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach 之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其原理包括以下几个步骤： 1. 使用新颖的文本编码器（OpenCLIP），由 LAION 开发并得到 Stability AI 的支持，将文本输入转换为向量表示，以捕捉文本语义信息并与图像空间对齐。 2. 采用扩散模型，将随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，能从训练数据中学习概率分布并采样新数据。 3. 在扩散过程中，利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布，根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。 4. 使用超分辨率放大器（Upscaler Diffusion Model），将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率，从低分辨率图像中恢复细节信息并增强图像质量。 此外，ComfyUI 的底层依赖 Stable Diffusion，去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是一种编码器解码器结构，能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。交叉注意力机制在 Stable Diffusion 中很重要，允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件，在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。跳跃连接是 UNet 的核心部分，能在不同尺度之间共享特征，在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转。切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制，在 ComfyUI 中可通过修改模型参数节点或自定义网络结构节点对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 Stable Diffusion 还具有以下优点： 1. 可以处理任意领域和主题的文本输入，并生成与之相符合的多样化和富有创意的图像。 2. 可以生成高达 2048x2048 或更高分辨率的图像，且保持良好的视觉效果和真实感。 它还可以进行深度引导和结构保留的图像转换和合成，例如根据输入图片推断出深度信息，并利用深度信息和文本条件生成新图片。

学习 AI 在工作中使用以提高工作效率，不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议： 案例一：GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成，能使生成效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型，通过视觉理解技术识别网页元素，能执行点击和输入字符操作等，但目前存在一些功能尚未支持，如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二：对于教师来说，有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”，从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始，了解其优势短板，学习写好提示词以获得高质量内容，并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具，帮助解决日常工作中的常见问题，提高工作效率。 建议：您可以根据自身工作的具体需求和特点，有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率，可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手，掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用，了解技术原理会有一定帮助。

以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。

当前 AI 数字人的发展呈现出以下新态势，并取得了一系列新技术和成果： 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可按技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。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，主要用于影视和直播带货，其表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉关键点信息实现不错效果。 B 端变现与创业方向： B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。自媒体创业需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。游戏创业可做轻量化游戏，结合 AI 技术满足放松和社交需求，专注垂类赛道避免与大厂竞争。影视创业在 25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术。广告营销创业重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： AI 虚拟人从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，发展到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人。虚拟人产业链包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。未来 3 10 年，AI 虚拟人是 Web 3.0 的风口，提前布局有潜力的赛道可迎接机遇，但创业对创业者综合能力要求极高。 未来展望： 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校中的数字人老师、商场里的数字人导购等。未来还会有很多技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，次世代算法可自我迭代升级和自行演化躯壳控制方式。通过 Dify 搭建数字人的开源项目可展现低门槛高度定制数字人的基本思路，数字人的核心在于 Agent 即灵魂，如何在 Dify 上编排专属数字人灵魂值得体验。期望随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，AI 既能提供高质量信息，也能关注用户情绪。

以下是关于利用 AI 辅助写论文的相关内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助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。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、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，可精简和优化论文内容。 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。 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，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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。 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：利用 AI 文本分析工具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：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据需求，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：用 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：利用 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：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 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，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 此外，如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，要求孩子对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否说清 AI 作文的优缺点及修改方法。

以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛，导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 有人用 DeepSeek 辅助写论文，如 Yvonne。 此外，还有以下关于 DeepSeek 的其他信息： 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案（2025 年）》报告，围绕其在政务领域的应用展开，指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段，DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用，还可辅助公文写作，采用混合部署，涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情，如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。

利用 AI 辅助写论文可以按照以下步骤进行： 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。 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，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：检测潜在抄袭问题。 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。同时，如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。

以下是一个 AI 辅助知识管理的方案： 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，助您将信息和知识分类到相应部分，简化分类过程，加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统：有效的标签系统对知识管理很关键，AI 能分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和结构，提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识：随着在特定领域的深入，需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可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，扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库，根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究：RAG 是结合检索和生成的 AI 模型，应用于知识管理，能在深度研究时自动检索相关知识点和资料，辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师，随时对话辅助梳理线索：创建个人知识管理员机器人，随时与之对话，询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习，了解您的知识结构和需求，成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手：涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲；草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿；内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿；润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计，使写作助手贴合个人风格和需求。 此外，生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用，例如用作管理组织内基于文本（或可能基于图像或视频）知识的手段。一些研究表明，针对组织内特定知识体系微调模型培训，可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念，但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示，且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。

以下是利用 AI 辅助论文选题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：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 写作助手生成课题的大纲，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：如果课题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 写作工具来撰写课题的各个部分，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 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，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课题的原创性，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 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 同时，要始终明确 AI 的角色是辅助手段。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分，而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如，在写论文时，可以用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。 在与 AI 互动中，可以主动思考，比如当得到 AI 的答案后，思考如果自己来回答会怎样，对比 AI 答案的新颖或不足之处。还可以利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。

以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： 中山大学发布的报告《李煜政：从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与 DeepSeek 创新应用》（2025/03/25）指出，DeepSeek 在办公上可辅助公文写作、文档阅读与整理；在学习研究中，助力论文写作、知识搜索；还能用于创意设计、编程、表格处理等场景，提升效率与质量。如需下载研究报告，需加入知识星球（https://t.zsxq.com/18DnZxlrl）。 成都的尹睿认为可以用 DeepSeek 快速分析案例，辅助写咨询策划报告。DeepSeek 的案例分析能力为咨询策划报告提供了极强的效率赋能，能通过结构化数据提取和逻辑推理，快速定位关键信息，生成具备商业洞察的初步框架。若能在动态知识图谱联动、多模态决策沙盘、战略假设压力测试、风格化表达适配器等维度增强，将实现从“分析助手”到“策略共创伙伴”的跃迁。 在关于 AI 工具的探讨与展望中，DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。今年是 AI 大年，各模型厂压力大，开源使技术路径公开，大厂都在努力赶超，未来 AI 可能能追本溯源解决最原始需求，带来人类的黄金时代。Sam Altman 提出投资提升自身内在状态等以对冲 AGI 和 ASI 未来的风险，科幻小说家可能是未来史学家。可以让 Deepseek 模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征，如鲁迅的文风特点等。用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。大家可以在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏，比较谁写的更有意思。还回顾了之前用 AI 创作的相关经历，如用分制法完成复杂任务、开源提示词等，并探讨将以往优秀创作在 R1 模型中重新尝试。