使用什么AI工具，可以实现对文章风格的判断，进而判断出作者归属？

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。

以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 6. ：提供免费的 AI 内容检测工具，识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析提供结果。 在论文写作领域，也有一些常用的 AI 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，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，帮助精简和优化内容。 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，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。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

在 Coze 平台中判断数据属于哪个用户，插入数据库节点时通常需要明确用户的唯一标识，如用户 UUID 或类似的唯一标识。 例如，在自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流中，考虑到可能有多个用户同时使用，使用了 server 酱的 sendkey 作为用户的唯一标识（重命名为 suid）。在数据库节点中查询是否已经推送过文章时，需要文章的 url 和用户的 suid 这两个值来判断。 在增加记账记录的工作流中，通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库时，也需要明确相关的用户标识。 在 COZE 工作流中，数据库节点的设置包括输入参数的设置（如参数名、参数值、引用来源）以及在 SQL 输入中添加相应的代码。 总之，明确用户标识对于准确判断数据归属和进行数据库操作是很重要的。

以下是一些可以制作流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑，生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。

以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具： Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外，文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容，但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。

以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```

目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展，但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置，并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策，例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位，但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且，大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的，不存在刻意为难的情况。

目前对于 AI 的最终归属存在多种观点和讨论： 有一种观点认为，AI 终有一天会彻底战胜人类。例如在下围棋、打电子游戏，甚至操控机械臂、自动驾驶等任务中，只要 AI 函数足够高维、复杂，就可能在很多复杂任务上超越人类。人类从输入到输出的过程也只是一个函数，在实践中不断优化以谋求“人生总快乐最大化”。 也有人认为，未来 AI 会从人类这里学习，然后像自然界一样成为自我运行的计算系统，有时与我们互动。即使 AI 能自我提升为掌控一切的“顶级智能”，在计算不可约的宇宙里，也不会存在“万事皆通”的计算系统。 OpenAI 的领导者们表示要制造出足够智能、足够安全的计算机，将人类带入一个难以想象的富饶时代。但同时，如果 AI 从人类这里学到一切，可能会继承人类“求胜的冲动”从而挑战人类。这就需要定义一个超越 AI 的契约，以实现与 AI 共存和协同进化。 需要注意的是，这些观点都只是不同的思考和推测，AI 的发展和最终归属仍具有不确定性。

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： 。

以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容： 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白： 现有常见 AI 工具小白扫盲：（1 小时 32 分开始）。 AI 常见名词、缩写解释： 。 新手学习 AI 的步骤： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 入门经典必读：作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，对于初学者来说跟上新发布的内容很难，因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。

以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容： 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求，学会结构化 Prompt，能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接： 二、工具教程：清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果，保障视频生成质量。 写提示词的步骤： 1. 明确场景中的人物和冲突，这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言，常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等，每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分：说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分：以案例引入，案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分，包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分：对案例进行进一步分析，写明需要注意的关键点，分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 4. 第四部分：给出具体的操作建议，分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分，每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分：结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点： 1. 定义身份（边界），整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项： 1. 所有结论均应有相对应的案例基础，不能违反法律规定，不能编造。 2. 文字需要简练精准，有足够的信息密度，给出的建议必需具体细致且易于操作。

文章原创度检测通常包括以下两大步骤： 1. 从互联网或文章库中定位相似内容： 将文章细分为小句或段落，便于逐个对照。 从每个细分内容中提炼关键词或词组，在网络或专业数据库中搜寻可能的相似内容。 2. 评估文章与搜索出的内容的相似程度评估原创度。 此外，文中还提到了一种将文章手搓成 Token 炸弹的有趣玩法，包括编码和解码的方法。例如，在特定网站进行操作，将按钮切换到“Decode”可解码，切换到“Encode”可编码，输入隐藏信息并选择表情或字母，然后复制生成的内容。由于 Unicode 的特性，隐藏信息跨平台时不会被格式化，但在微信发送时有 1.5 万个 token 左右的极限值，超过则无法发送。在爬虫和不同系统中也有不同的表现，如在 Windows 系统导出 txt 文件会出现乱码，而在 Mac 系统打开则基本正常。这种 Token 炸弹玩法还可以用于躲避信息审核员、传输信息或当作数字水印。

以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容： 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到，智能时代，智能应用会从有形界面消失，变成无所不在的助理或智能体，辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10：智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR：AI 智能体平台对决：腾讯元器与字节扣子的创新之路》中，个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况，但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧，让人一看就有继续看下去的动力那种，需要一张公众号封面和一张配图”，得到了相应结果。同样的提示词，元器某应用也有生成。此外，文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。

以下是关于文章风格提取的相关内容： 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素，抽取到的字段可作为 prompt，结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为：拷贝文章风格提取提示词，输入给任意大模型，随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时，智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容，智能体会自动提取相关信息，默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素，如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。