Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

哪些模型可以提供论文参考文献

Answer

以下是一些可以提供论文参考文献的模型相关内容：

  • Sora 大型视觉模型的相关论文中，参考文献包括：
    • A.Awasthi 等人的“用于凋亡预测的视频扩散模型”，2023 年。
    • A.Bozorgpour 等人的“Dermosegdiff：用于皮肤病变勾画的边界感知分割扩散模型”，2023 年。
    • A.Flaborea 等人的“多模态运动条件扩散模型用于基于骨架的视频异常检测”，2023 年。
    • J.Wu 等人的“Medsegdiff-v2：基于扩散的医学图像分割与变压器”，2023 年。
    • G.J.Chowdary 和 Z.Yin 的“用于医学图像分割的扩散变换器 U-Net”，2023 年。
    • I.Kapelyukh 等人的“Dall-e-bot：将网络规模扩散模型引入机器人技术”，2023 年。
    • OpenAI 的“Chatgpt:获取即时答案，寻找创意灵感，学习新事物。”，2022 年。
    • OpenAI 的“Gpt-4 技术报告”，2023 年。
    • OpenAI 的“Sora:从文本创建视频。”，2024 年。
    • W.Peebles 和 S.Xie 的“使用变压器的可扩展扩散模型”，2023 年。
    • A.A.Efros 和 T.K.Leung 的“通过非参数采样的纹理合成”，1999 年。
    • P.S.Heckbert 的“纹理映射概述”，1986 年。
    • I.J.Goodfellow 等人的“生成对抗网络”，2014 年。
    • D.P.Kingma 和 M.Welling 的“自动编码变分贝叶斯”，2013 年。
    • L.Dinh 等人的“Nice:非线性独立成分估计”，2014 年。
    • Y.Song 和 S.Ermon 的“通过估计数据分布的梯度进行生成建模”，2019 年。
  • 解读 GPT-4V《多模态的新时代》的相关内容中，参考文献可通过以下链接查看：
    • https://arxiv.org/pdf/2309.17421.pdf
    • https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[147]A.Awasthi,J.Nizam,S.Zare,S.Ahmad,M.J.Montalvo,N.Varadarajan,B.Roysam,和H.V.Nguyen,“用于凋亡预测的视频扩散模型”，bioRxiv，第2023-11页，2023年。[148]A.Bozorgpour,Y.Sadegheih,A.Kazerouni,R.Azad,和D.Merhof,“Dermosegdiff：用于皮肤病变勾画的边界感知分割扩散模型”，在PRe预测智能医学国际研讨会论文集中，第146-158页，Springer，2023年。[149]A.Flaborea,L.Collorone,G.M.D.di Melendugno,S.D’Arrigo,B.Prenkaj,和F.Galasso,“多模态运动条件扩散模型用于基于骨架的视频异常检测”，在IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集中，第10318-10329页，2023年。[150]J.Wu,R.Fu,H.Fang,Y.Zhang,和Y.Xu,“Medsegdiff-v2：基于扩散的医学图像分割与变压器”，arXiv预印本arXiv:2301.11798，2023年。[151]G.J.Chowdary和Z.Yin，“用于医学图像分割的扩散变换器U-Net”，在国际医学图像计算和计算机辅助干预会议上，第622-631页，Springer，2023年。[152]I.Kapelyukh,V.Vosylius和E.Johns，“Dall-e-bot：将网络规模扩散模型引入机器人技术”，IEEE机器人与自动化信函，2023年。

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

(注：论文英文名可见原文）[1]OpenAI,“Chatgpt:获取即时答案，寻找创意灵感，学习新事物。”https://openai.com/chatgpt,2022。[2]OpenAI,“Gpt-4技术报告”，2023。[3]OpenAI,“Sora:从文本创建视频。”https://openai.com/sora,2024。[4]W.Peebles和S.Xie,“使用变压器的可扩展扩散模型”，在IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集中，第4195-4205页，2023。[5]A.A.Efros和T.K.Leung,“通过非参数采样的纹理合成”，在第七届IEEE国际计算机视觉会议论文集中，第2卷，第1033-1038页，IEEE，1999。[6]P.S.Heckbert,“纹理映射概述”，IEEE计算机图形学及应用，第6卷，第11期，第56-67页，1986。[7]I.J.Goodfellow,J.Pouget-Abadie,M.Mirza,B.Xu,D.Warde-Farley,S.Ozair,A.Courville,和Y.Bengio,“生成对抗网络”，arXiv，2014。[8]D.P.Kingma和M.Welling,“自动编码变分贝叶斯”，arXiv预印本arXiv:1312.6114，2013。[9]L.Dinh,D.Krueger,和Y.Bengio,“Nice:非线性独立成分估计”，arXiv预印本arXiv:1410.8516，2014。[10]Y.Song和S.Ermon,“通过估计数据分布的梯度进行生成建模”，在神经信息处理系统进展中，第32卷，2019。

解读 GPT-4V 《多模态的新时代》

在相关报告中已广泛讨论了GPT模型的弱点和限制。在本节中，我们简要地集中于展示我们对未来研究方向的看法。像GPT-1、GPT-2和GPT-3这样的模型主要作为文本输入-文本输出系统，仅能够处理自然语言。GPT-4（无视觉）在文本理解和生成方面展示了无与伦比的能力，而GPT-4V也展示了强大的图像领域理解能力。作为自然发展，LMMs应该能够生成交织的图像-文本内容，例如生成包含文本和图像的生动教程，以实现全面的多模态内容理解和生成。此外，将其他模态（如视频、音频和其他传感器数据）纳入其中，以扩展LMMs的能力将是有益的。关于学习过程，当前的方法主要依赖于组织良好的数据，例如图像标签或图像-文本数据集。然而，更为通用的模型可能能够从各种来源学习，包括在线网络内容甚至现实世界的物理环境，以促进持续的自我进化。致谢我们深深感激OpenAI提供了他们卓越工具的早期访问权限。我们衷心感谢Misha Bilenko的宝贵指导和支持。我们也向我们的微软同事表示衷心的感谢，特别感谢John Montgomery,Marco Casalaina,Gregory Buehrer,Nguyen Bach,Gopi Kumar,Luis Vargas,Kun Wu,Meenaz Merchant,Jianfeng Gao,Matt Lungren,Sheela Agarwal,Yumao Lu,Thomas Soemo,Fisayo Okikiolu,Ce Liu,Michael Zeng,Faisal Ahmed,Ehsan Azarnasab,和Lin Liang为他们的建设性反馈。我们还要感谢Yingkai Yu在GUI导航上创建屏幕截图的帮助。原文链接以及参考文献查看：https://arxiv.org/pdf/2309.17421.pdfOpenAI关于GPT-4V的论文：https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf

Others are asking
已有30多篇参考文献，如何用AI写综述论文
利用 AI 写综述论文可以参考以下步骤： 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 写作助手生成综述论文的大纲，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 写作工具来撰写综述论文的各个部分，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 审阅工具来检查综述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综述论文的原创性，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 进行综述论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2025-04-10
论文参考文献自动生成的免费工具，请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能够自动提取文献信息，有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具： Zotero：https://www.zotero.org/ Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/ Grammarly：https://www.grammarly.com/ Quillbot：https://quillbot.com/
2025-04-09
怎么解决ai写论文时参考文献是虚构的
以下是关于解决 AI 写论文时参考文献虚构问题的一些信息： Agrawal 等人在 2023 年的研究（https://arxiv.org/abs/2305.18248）专门探讨了 LLM 生成中虚构参考文献的情况，包括捏造的书籍、文章和论文标题。他们试验了两种基于一致性的方法来检查幻觉：直接查询与间接查询。这两种方法都在温度参数 T>0 的情况下多次运行检查并验证一致性。 其中，直接查询要求模型判断生成的参考是否存在，间接查询则询问生成的参考的辅助细节，例如作者是谁。实验表明，间接查询方法效果更好，模型规模越大，识别虚假参考文献的能力越强。 此外，Claude 官方提示词工程最佳实践中也提到了处理幻觉的相关内容，但未给出具体针对参考文献虚构问题的解决办法。 在 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示中，主要强调了一些提示词的规范和原则，未直接涉及解决参考文献虚构的问题。
2025-03-19
我需要用deepseek生成参考文献，我需要指令
以下是关于 DeepSeek 生成参考文献的相关指令： 1. 基础指令框架： 四要素模板：如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 2. 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 3. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，添加维度约束；对于主观表述，量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，特征强化加强某段的技术细节描述，风格调整改用特定语气并添加结论部分，最终校验检查时间逻辑一致性和可能的事实性错误。 希望这些信息对您有所帮助。
2025-03-14
我有七篇参考文献，如何给ai提问学，让我能够做出论文，本科
对于您拥有七篇参考文献并希望借助 AI 来完成本科论文的情况，您可以向 AI 这样提问：首先，清晰地描述您的论文主题和研究目的，比如“我正在撰写关于，请您据此给出具体的写作思路和方法。”同时，您还可以询问 AI 如何有效地整合和引用这七篇参考文献中的观点和数据，以支持您的论文观点。
2025-03-06
为文章寻找准确的参考文献，哪个AI最好用
在为文章寻找准确的参考文献方面，以下是一些可用的 AI 工具和途径： 1. 对于寻找图片素材，Perplexity.AI 的 Search Images 功能较为实用。在挑选图片时，要避免带有水印、画质不清晰或分辨率低的图片。图片的出处一般在 twitter 和官方网站，这两个平台是获取官方信息和高质量图片的良好途径。 2. 在文献管理和搜索方面，Zotero 能结合 AI 技术自动提取文献信息帮助管理参考文献，Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 3. 在内容生成和辅助写作方面，Grammarly 能通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议以提高语言质量，Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化内容。 需要注意的是，使用这些工具时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，对于生成的内容要仔细甄别。
2025-01-20
论文改写降重
以下是关于论文改写降重的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，为论文改写降重提供了多种辅助。以下是一些常见的方法和工具： 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，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：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，有助于提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 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的软件，可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，简化论文编写过程。 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。 辅助写作方面： 一些专门的辅助写作工具，如论文改写降重工具，可以帮助文章降重和去除“AI”味。 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。同时，需要注意的是，使用 AI 生成的内容应仔细甄别。
2025-04-15
我想让我的论文降低AIGC使用率，请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：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，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，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，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其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，系统会提供分析报告。 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，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，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，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
我要写论文，需要用什么ai工具‘
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。
2025-04-14
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
生成论文第一章的绪论
以下是关于生成论文第一章绪论的相关内容： 首先，确定整个论文的大纲目录。如果有老师提供的示例报告，可以直接截图并用手机识别获取目录。 其次，确定整体的语言风格和特色。一般来说，论文的语言风格应是“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。可以将范文交给 Claude 2 总结语言风格，但注意不要过于限制 GPT4，否则可能影响生成效果。 然后，让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。通过在 workflow 中设置循环结构，在其生成一段章节内容后，经同意再进行下一章节，否则重新生成。 此外，在生成内容前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再撰写。这是较难的部分，可能需要不断尝试和迭代。若遇到困难，可向星球和群聊中的大佬求助。 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：利用 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的参考文献。 10. 审阅和修改：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，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，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。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结： 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格，如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子，例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法，包括个性化的风格（Personality）、给参考或一定的逻辑结构（Example Inquiry）、从多个角度思考（Multiple Angles）、总结概括（Summarize）、使用区分符号（Separator）、明确能力或者角色（Capacity and Role）。 4. 对于大多数实际应用，建议专注于经过调整的指令语言模型，使用时要给清晰的指令，如指定文本的语气、要求集中讨论的内容，甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文，如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文，但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
我要根据PPT开发一个网页，请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
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。
2025-04-13
如何使用MCP？提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
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。
2025-04-11
用deepseek写一份课题申报书，请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点： 1. 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考，如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用： 领域限定指令：基于特定的标准或文献，如 2023 版中国药典，说明相关内容。 文献引用模式：以特定的论文为参考，解释相关突破。 3. 多模态输出： 模糊指令优化：对于宽泛需求添加维度约束，将主观表述量化标准。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面： 关于提示词编写及 AI 应用的探讨：介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值，自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发：未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词，可快速实现软件开发。 关于写作与模型：用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。注意模型特点与推荐，如 Cloud 3.5 模型多样性差，DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接： https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册：https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH （2 月 11 日更新附录）
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息： 清华大学出品了《DeepSeek：从入门到精通》的指南，该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了其使用方法，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等，旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外，还有一些相关的更新和资料，如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容，如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11