以下是为您根据大纲生成标准论文的一些建议和参考： 首先，确定论文大纲目录。您可以参考老师提供的示例报告，或者通过手机识别相关截图来获取。 其次，明确整体的语言风格和特色。调研报告通常要求“逻辑清晰、层层递进、条理分明”，您可以将范文提供给类似 Claude 2 的工具来总结语言风格，但注意不要过度限制 AI 的生成，以免影响效果。 然后，让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。可以在 workflow 中设置循环结构，在其生成一段章节内容后，您确认同意再进行下一章节，否则重新生成。在生成内容前，让 GPT4 判断某章节是否需要调用 webpolit 插件查询相关信息。对于需要搜索网络信息的章节，可以打上标签，让 GPT4 自主搜索信息后生成内容。 在写作过程中，您还可以利用以下常见的文章润色 AI 工具来提高论文质量： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 总之，生成论文需要综合运用各种方法和工具，根据自身需求选择合适的方式，不断优化和完善，以达到标准论文的要求。

以下是关于 AI 绘画中画面提示词的相关内容： 画面构图提示词： 相机相关：canon 5d、fujifilm xt100、Sony alpha 等相机型号，以及焦段光圈。 景别：特写（CloseUp，CU）、中特写（Medium CloseUp，MCU）、中景（Medium Shot，MS）、中远景（Medium Long Shot，MLS）、远景（Long Shot，LS）、过肩景（over the shoulder shot）、松散景（loose shot）、近距离景（tight shot）、两景（two shot，2S）、三景（three shot，3S）、群景（group shot，GS）、风景照（scenery shot）、背景虚化（bokeh）、前景（foreground）、背景（background）、细节镜头（Detail Shot，ECU）、面部拍摄（Face Shot，VCU）、膝景（Knee Shot，KS）、全身照（Full Length Shot，FLS）。 镜头提示词： 景别： 大远景镜头（Extreme Long Shot）：拍摄非常大的场景，如整个城市或山脉，用于展示环境和背景。 远景镜头（Long Shot）：展示人物与环境的关系，常用于展示场景和环境背景。 全景（Full Shot，FS）：展示整个场景或人物的全身，常用于展示动作或场景的全貌。 中远景镜头（Medium Long Shot，MLS）：介于中景镜头和全景镜头之间，一般从膝盖以上开始拍摄。 中景（Medium Shot，MS）：从腰部以上拍摄，用于展示人物的动作和情感表达，环境和背景通常可见。 牛仔镜头（Cowboy Shot，CS）：从角色的大腿中部开始拍摄，把角色的枪套拍入其中。 中近景（Medium Closeup，MCU）：展示人物胸部以上，强调表情和细节。 近景（Closeup，CU）：拍摄人物的头部或面部的特写镜头，背景和环境通常模糊或不可见。 全特写（Choker Shot）：取景范围上到拍出人脸眉毛，下到拍出嘴唇，镜头带不到肩部。 大特写镜头（Extreme Close Up，ECU）：强调主体某个小区域的细节，如眼部和嘴部。 镜头类型： 广角镜头（Wide Angle Shot）：能捕捉到更广阔的场景范围，强调空间和距离。 全景镜头（Panorama Shot）：通过横向移动摄像机展示宽广场景，常用于风景和战斗场景。 鱼眼镜头（Fisheye Shot）：画面呈现出独特的弯曲效果，常用于表现畸形的空间感或奇异的视角。 超广角镜头（Ultra Wide Angle Shot）：捕捉更广阔的视野，增强场景的宏伟感或角色在环境中的渺小。 角度： 视平线镜头（Eye Level）：与人眼视线齐平，产生中性、自然的效果。 特写镜头（CloseUp Shot）：聚焦于角色面部或特定物体，突出细节，传达情感或重要信息。 极近景（Extreme CloseUp Shot）：放大某一细节，强调情感或悬念。 俯拍镜头（High Angle Shot）：从高处向下拍摄，使被拍摄对象显得渺小或弱小。 仰拍镜头（Low Angle Shot）：从低处向上拍摄，使被拍摄对象显得高大或强大。 倾斜镜头（Dutch Angle Shot）：故意倾斜摄像机，使画面产生不稳定感，常用于表现混乱或不安。 切角镜头（Corner Shot）：从建筑物或房间的角落拍摄，制造窥视或被监视的感觉。 极端视角镜头（Extreme Angle Shot）：使用极端的俯视或仰视角度拍摄，增加戏剧性或表现角色的力量关系。 反转镜头（Inverted Shot）：将画面颠倒拍摄，挑战观众视觉习惯，常用于表现混乱或不稳定的心理状态。 透视变化镜头（Perspective Shift Shot）：通过改变摄像机视角或位置，逐渐揭示新的信息或细节。

利用 AI 大模型撰写政研文章可以参考以下方法： 一、了解大模型的热门应用场景 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域有出色表现，以下是一些热门应用场景： 1. 文本生成和内容创作：可用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：能开发与人类自然对话的工具，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：实现代码自动补全、bug 修复和代码解释，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验：用于创建游戏角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 需要注意的是，随着技术进步和模型优化，大模型未来可能拓展到更多领域，同时也要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 二、利用 AI 辅助写作政研文章的步骤和建议 1. 确定课题主题：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 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件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 写作助手生成政研文章的大纲，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：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，利用 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 写作工具撰写文章各部分，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的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查文章的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保文章的原创性，并进行最后的格式调整。 请记住，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。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 三、Flowith 模型的优势 Flowith 模型具有以下优势： 1. 充分利用已有知识：可快速检索高质量的“存量知识”，将分散内容重新提炼、整合并利用，避免重复劳动。 2. 提高回答的准确性和完整度：基于检索与引用的方法，通过引用已有文章的论证、数据或实例，为回答提供更扎实依据，使观点更系统、逻辑更完整。 3. 节省时间，提升效率：面临类似或相关问题时，无需从头构思或反复写作，AI 大模型利用已有输出内容提供启发，减少精神内耗，避免拖延。 4. 方便追溯与验证：所有信息来自已发布文章，读者可查看完整上下文，保证回答的透明度和可信度，也为已发布文章提供二次曝光机会。

以下是国内一些可用即兴哼唱旋律写歌的音乐 AI 相关信息： 《We Are The One》的创作思路： 只有词和意向风格：先确定最核心情绪所在段落，用 AI 生成最佳结果，以此作为动机音轨扩展创作。 只有词和一小段自己哼唱的旋律：上传哼唱旋律，让 AI 扩展出喜欢的风格，作为动机音轨继续创作。 已有 midi 作曲：挂载音源导出，在 AI 帮助下丰满包含主歌、副歌等主要段落的核心音轨，然后继续扩展出其他段落完成全曲创作。 已有简单录音小样：利用 REMIX 优化音质与编曲结构，利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 Suno 和 Udio 推出的上传音频文件生成音乐的功能： 精确控制每首歌的速度（Tempo），无需背绕口的速度词，可精确控制想要的 BPM。 控制旋律（Melody），通过自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌，实现旋律与速度的一谱变速，节省大量 Roll 旋律的时间。 选择配器（Instrumentation），按想法选乐器，减少提示词中乐器不灵光的情况，也可选择特殊音色。 进行合成（synthesizer），当有两支 BPM 相同、调性相同的音乐时，可尝试更多拆分组合和有趣效果。 节省上传音频的点数消耗后，点数可用于：用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子，减少限制让 AI 音乐发挥更多创造力，把好旋律存起来作为制作素材；用于 roll 更多细节调整部分，如让某段曲子升调，提升作品品质。

AI 可以通过以下方式帮助您将哼唱的旋律变成具体音高和乐句： 1. Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能，利用此功能，您可以上传哼唱的旋律。有了前置旋律，能精确控制歌曲的速度（Tempo），无需再背绕口的速度词，可精确设定想要的 BPM；控制旋律（Melody），自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌，还能实现旋律与速度的一谱变速，节省大量 Roll 旋律的时间；选择配器（Instrumentation），按想法选乐器或特殊音色；进行合成（synthesizer），对相同 BPM 和调性的音乐尝试拆分组合以获得更好效果。 2. 对于每个月的点数，您可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子，减少限制以发挥 AI 音乐的创造力，并把好旋律存起来作为制作素材；还可以用于 roll 更多细节调整部分，如让某段曲子升调，提升作品品质。 3. 如果只有词和意向风格，先确定最核心情绪所在段落，用 AI 生成最好结果，以此作为动机音轨扩展创作；只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传哼唱旋律让 AI 扩展出喜欢的风格，将其作为动机音轨继续创作；已有 midi 作曲，可挂载音源导出，在 AI 帮助下丰满核心音轨再扩展出其他段落形成完整歌曲；已有简单录音小样，可利用 REMIX 优化音质与编曲结构，借助 AI 尝试不同曲风版本找到最喜欢的风格，制作成核心音轨进而完成全曲创作。

AI 技术的发展历程和前沿技术点如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：例如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 学习路径： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 近期热门融资的 AI 产品，如 Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord 等，不仅展示了技术的先进性，也为各行各业提供了高效、智能的信息处理和决策支持工具。

以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导： 一、准备工作 首先，您需要有一个大模型帐号，并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台： 1. ChatGPT4（性能最强） 2. 国产平替： 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档： 同时，还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考： 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站： |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快||| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |PromptPort（支持中文）|AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的关于 AI 写小说 prompt 的相关内容： 1. 一位 17 岁高中生创作的神级 Prompt 强化了 Claude，使其写出了精彩的短篇小说。这篇小说以几封信串起故事，给人带来震撼，让人感受到了 AI 思考力量的强大。 2. 画小二团队在创作《李清照》AI 视频时，对于故事创作的 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。按照特定模板生成穿越故事的 Prompt 并填充内容，分章节生成小说目录。 3. GPT4 + DALL E 驱动的修仙模拟器游戏的设计思路包括构建游戏故事主线、生成游戏场景 prompt 并调用 Dalle3 绘图，同时要注意与 Dalle 协调以及 prompt 的更新。目前正在进行的理想包括制作 galgame、小程序海龟汤以及梳理 AI 写小说的方法论。该游戏由 EmbraceAGI 开源社区管理，与 LangGPT 为姊妹项目。

以下是关于知识库的相关内容： 在 Coze 中配置知识库： 创建好知识库后，可在智能体中进行配置。在 Coze 主页的个人空间>项目开发中，打开需添加知识库的智能体，能选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。以配置文本知识库为例，点击加号选择提前创建好的知识库并添加。之后配置提示词让智能体自动使用知识库回答问题，点击右上角“优化”可自动优化提示词以获得更好结果，最后在“预览与调试”中测试智能体是否正常调用知识库。 本次创建知识库可使用手动清洗数据，如创建画小二课程的 FAQ 知识库。在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义，输入后可编辑修改和删除，添加 Bot 后可在调试区测试效果。本地文档创建时，注意不能将大量内容一股脑放入训练，要按章节进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。创建完成后点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。 知识库的概述： 扣子提供了几种存储和记忆外部数据的方式，以便 Bot 精准回复用户。知识库是大量知识分片，通过语义匹配为模型补充知识，如车型数据中每个分段保存一种车型基础数据。同时还介绍了数据库、AI 便签、单词本等相关内容。数据库类似传统软件开发的数据库功能，以表格结构存储信息。AI 便签支持提交、查询操作，通过 NL2SQL 完成。单词本记录用户背单词的情况。

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。