我想通过在sciencedirect上输入关键词后，让AI帮助我整理该词条下文献的内容，输出当今的研究现状、现存问题、解决方法

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。

以下是一些常用的 prompt 自动化词条组合： 1. 情境：这是一个基础的提示词框架，可作为入手选择。 2. 对于 Dynamic Prompts 插件，魔法提示词能自动生成补充，如勾选魔法提示词并设置相关参数，包括创意度、模型选择等。以 MagicPrompt 模型为例，能根据输入的关键词生成丰富的补充内容。 3. 在 Prompt 的基础篇中，每个单独的提示词叫 tag（关键词），支持英语及 emoji 。语法规则包括用英文半角逗号分隔 tag ，改变 tag 权重有两种写法，还能进行 tag 的步数控制。 如果您觉得这些例子过于复杂，可结合自身生活或工作场景，如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等，来思考能帮助简单自动化的场景。

以下是帮助您了解 AI 基本概念的一些途径和内容： 阅读相关资料：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的主要分支和它们之间的联系。 浏览入门文章：这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 学习数学基础：包括统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 了解算法和模型：监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习（简介强化学习的基本概念）。 掌握评估和调优知识：如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数）。 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。同时，AI 领域广泛，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习。

以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容： 首先，在“一枚扣子：Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到： 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格，然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后，需找到博主地址，批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用，可选择 PC 模式，需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流，包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步，开始节点设置三个参数，第二步需进行数据转换，添加代码节点，最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次，在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中： 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系，包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配，只需要调整 prompt。 最后，在“一枚扣子：2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中： 1. 介绍了配置管理，通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流，在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流，基础工作流用于查询，同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述，使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流，并结合多维表格等工具实现相关功能。

以下是关于知网关键词提问以及相关 AI 应用的一些信息： 知网关键词提问： 对于论文写作，在知网中提问关键词时，可以参考以下方面：书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。 提问模板： 第一步：输入信息。向 ChatGPT 提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。例如：书籍：（书名）+（作者）+（出版日期）+（出版社）；报告：（时间）+（主题）；文件：（名称）。 第二步：提出问题。例如：这本书当中提到了关于 XXX 的哪些方面/原则/方法？根据 XXX 报告，XXX 行业的增长趋势是怎样的？请给我一个关于《XXX》报告的简要概括等。 AI 应用： 在图片生成方面，为了生成想要的图片，一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。生成图片时，主题描述可以包括场景、故事、物体、人物的细节和搭配等。设计风格可以通过找风格类的关键词参考或垫图/喂图让 AI 生成相应风格的图片。但一个大场景中有多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，具有以下应用场景： 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 方便教育教师群体获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 助力职场办公人群高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。

学习 AI 关键词可以从以下几个方面入手： 1. 主题描述： 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节和搭配。 对于场景中的人物，要进行独立描述，避免用一长串文字，将其拆分为多个部分，如“一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶”，这样更易接近想要的场景。但大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格： 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图的方式，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。 研究特定材质如玻璃、透明塑料、霓虹色彩等的关键词，某些情况下可能需要加入设计师风格，单纯控制材质较难达到要求。 3. 视频镜头： 例如黑白镜头，提示词可为“黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感”。 特写镜头，如“特写镜头展示一双男性眼睛”。 微距镜头，如“微距镜头，超近距离拍摄一个蚂蚁的触角，背景虚化，增强画面的细腻感和真实感”。 掌握并理解提示词中的核心关键词并不困难，只要方法正确，就能独立还原并创新创作过程。大家可以一起收集和测试适用 AI 绘画提示词中的核心关键词，根据关键词做创意，收录不错的作品。

很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。

在 Stable Diffusion 中，通常只能识别英语关键词。但不用担心，您可以直接使用翻译工具将中文关键词翻译成英语后输入。比如，若您想生成一个漂亮的小姐姐站在大街上，可以写成“1 girl, beautiful, standing, street”这样的形式。输入关键词时，常用一个个单词并用英文状态下的逗号隔开。不过，对于中文字体的处理，也有一些方法，如将中文字做成白底黑字存成图片样式，再使用文生图的方式等。在输入关键词时，还可以先写一些提升照片质量的词语，使生成的照片更加精致。

以下是关于可以反推关键词的 AI 的相关内容： 在 Midjourney 中，AI 以半抽象方式解析提示，更倾向处理整体概念。获得理想结果的关键在于具体性，可从简单提示或参数修改开始逐步调整。此外，还可通过反推关键词来解析，方法如下： 1. 初始提示：例如“Prompt：A banana is floating in the airv 6.1 提示：一个香蕉漂浮在空中v 6.1”，查看生成结果，若不错但缺乏特定艺术方向，可进一步迭代优化。 2. 优化描述：如“Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photographyv 6.1 提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影v 6.1”。 在 StableDiffusion 中，图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片反推提示词。例如，随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。 在使用 AI 生成图片时，若想让生成的图片更可控，可利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用种子号绘图，默认随机，可使用Seed 或same eseed 参数指定相同种子号和提示符以产生类似结尾图片。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”，能保证每次生成相同的图，还可反向利用此特性对已确定的效果图进行微调。