目前存在能联网检索的 AI ，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动，还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着信息检索领域的重要发展，结合 AI 技术和搜索引擎大幅提升数据集命中预期，为实际应用带来更多可能性。 另外，提供以下功能：和 AI 知识库对话，可问任何关于 AI 的问题；集合精选的 AI 网站，按需求找到适合的工具；集合精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用；呈现知识库的精华内容。 在 Obsidian 中嵌入 AI 辅助工具，第五步是打开新面板，具体操作包括：用命令面板打开创建的页面（默认快捷键 Ctrl+P ），在弹出的搜索框中输入插件名称 custom frames ，在下拉选项中选择 OpenKimi ，打开设置好的 Kimi 窗口。Obsidian 与 AI 组合使用有几种思路，如内嵌网页+AI（Custom frame）、笔记仓库嵌入大模型（Copilot）、笔记内容作为 RAG 嵌入大模型（Smart Conections）、笔记内使用大模型编写内容 。其中“内嵌网页+AI（Custom frame）”的简单嵌入方法已分享，后续为您介绍 2 4 三类工具的配置方法。

以下是一些关于 AI 常用提示词的相关知识： AI 绘画常用提示词： 画面构图提示词：Chest Shot脸部特写。 情绪和氛围提示词：moody 暗黑的、happy 鲜艳的/浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的/破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言：星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化：启用提示词优化后，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法： 内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 一泽 Eze 中的提示词相关： 一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心。高质量的 Prompt 极度依赖用户通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求。阅读相关内容后，您只需使用 1 2 个初始样例，就能较为轻松地引导 AI 自动定制出完美的提示词。

以下是一些好用的 AI 换脸网站或软件： 1. facefusion：这是一个开源、免费的解决方案。 本机解决方案：需要 Python 环境，安装视频解码器等多个依赖软件，对编程知识有一定要求，且运行推理计算速度依赖 GPU，本地计算机若无 GPU 或显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 提供的大模型运行环境和计算能力，但会产生一定费用。以 AutoDL 为例，注册后在算力市场选择可接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像，创建实例并启动，利用 JupyterLab 中的终端输入相关命令启动 facefusion，注意添加 executionproviders cuda cpu 参数以使用 GPU 能力。打开 facefusion 软件需返回实例列表，点击自定义服务按钮通过新浏览器窗口访问 UI 界面。 2. 谷歌浏览器中的 facefusioncolab：无需安装和付费。打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进入程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”。然后点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。

以下是一些让 AI 帮您修改论文的指令示例和相关方法： 1. 您可以向 AI 提供详细的背景信息和具体的修改要求，例如：“根据以下关于我的论文信息，帮我修改语法错误、优化段落结构和提升语言表达：”。 2. 给出明确的指令，如“请帮我修改这篇论文，使其逻辑更清晰，语言更流畅，同时注意引用格式的规范”。 3. 采用扩写与改写法，先提供论文的上半部，让 AI 理解语言逻辑，然后要求它撰写下半部，并包含必要内容。例如：“这是论文的上半部：”。 4. 运用反问法，让 AI 向您提问以获取更多信息，比如：“如果我想要您帮我修改这篇论文以突出主题，请问您需要我提供什么具体信息？” 需要注意的是，虽然可以利用 AI 辅助修改论文，但不能完全依赖它，仍需您自己进行最终的审核和判断。

以下是关于 AI 写小红书的相关内容： 画小二：Coze 工作流之抖音热门视频转小红书图文详细配置，包括整体结构图、各模块参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块、输出结果参数配置）。在标题和正文创作方面，有相应的技能和要求，如采用二极管标题法、使用爆款关键词、遵循小红书平台标题特性和正文写作规则等。 北京分队中有人从事小红书 Ai 博主、野生 Ai 绘画师等职业。 有一些与春节相关的 AI 互动特辑，如春节喜庆头像 InstantID、真人转动漫春节特辑YOYO、AI 写春联、AI 红包封面等，还提供了相关的链接和开源地址。

以下是关于 AI 生成内容纠偏的相关指导： 1. 利用 seed 参数反向调整 先从官方文档了解 seed 参数的作用：Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号是为每张图随机生成的，但可以使用 Seed 或 same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可查看官方文档： 默认情况下，种子是随机给的，如果想要比较相似的图，就需要把 seed 固定下来。在用的时候，给关键词加一个 seed 参数即可，具体数字在 0–4294967295 范围内。 可以反向利用这个特性对已经确定的效果图进行微调。比如当发现有一张图比较接近目标，需要微调时，可利用确定图片的 seed，在它的基础上再加上新的关键词。 2. 人类评估和编辑 生成式人工智能模型生成内容后，需要由人类仔细评估和编辑。替代提示输出可以合并到单个文档中。图像生成可能需要大量操作。例如杰森·艾伦在 Midjourney 的帮助下赢得科罗拉多州“数字化摄影”比赛，他花了 80 多个小时制作了 900 多个版本的艺术作品，并一遍又一遍地微调他的提示。然后，他使用 Adobe Photoshop 改进了结果，使用另一个 AI 工具提高了图像质量和清晰度，并在画布上打印了三幅作品。 3. 引用节点和特定参照 在对 AI 生成的内容进行微调时，可以使用“引用节点”的技巧，让 AI 根据特定的参照（比如之前的产出或是新增的参考文案）输出具备更高关联度的内容。 例如在生成“延伸思考”的问题时，需要严格参照未来世界观和各个驱动力的解析，在提示词中引用相关内容。还可以新增自由节点复制不错的影评，纳入引用以拓展 AI 的思考维度。 4. 对比不同模型输出和文本精加工 可以用同一段提示词对比不同模型的输出，择优深挖。对于文生图，不同模型的画风各具特色。 在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”，该节点的文本就会被添加到项目首页的编辑器中，在那里可以对文本进行精加工，直到符合输出标准。

MiniMax 侧重在以下几个方面： 1. 语音技术： 快速克隆：仅需 10 秒音频即可克隆语音，智能情感系统精准捕捉细腻情感变化。 多维预置语音：提供 300+语音选项，支持 17 种语言（不断扩展），涵盖口音、性别、年龄、风格等。 专业音效：支持房间音效、电话滤镜，输出接近录音室级别。 2. 通用人工智能： 成立于 2021 年 12 月，是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。 拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路。 自研了整套端到端 AGI 引擎系统。 3. 团队组成：核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司，拥有世界顶尖自然语言处理、语音、计算机视觉、计算机图形学等工业界和学术界经验，拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果，具有上百个全球发明专利，1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位。 相关链接： 免费试用： API 平台：

人工智能具有多方面的重要意义： 从监管角度看，有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义，但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难，“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术加速迭代，呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看，人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务，如根据照片判断人的年龄，正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域，人工智能也带来了诸多益处。

要制作屠呦呦的数字人在学校科技节开场活跃气氛，您可以按照以下步骤进行： 1. 数据收集：收集屠呦呦的大量图像、视频、语音等资料，以便为数字人的创建提供丰富的素材。 2. 模型选择：选择适合的数字人创建模型和工具，例如一些专业的 3D 建模软件或数字人创建平台。 3. 形象设计：根据收集到的资料，精心设计屠呦呦数字人的外貌、服装等形象特征，确保其尽可能逼真和符合人物特点。 4. 动作和表情设计：为数字人设计自然流畅的动作和丰富的表情，以增强其生动性和吸引力。 5. 语音合成：利用语音合成技术，生成与屠呦呦形象相符的语音，使其能够与观众进行交流和互动。 6. 编程和集成：通过编程将数字人的形象、动作、表情和语音等元素集成在一起，并设置相应的交互逻辑。 7. 测试和优化：在完成初步制作后，进行多次测试，对数字人的表现进行评估和优化，确保其在科技节开场时能够达到理想的效果。 需要注意的是，在制作过程中要尊重屠呦呦的形象和贡献，避免任何不当的创作和使用。

线性注意力机制和多头潜在注意力机制是人工智能领域中重要的概念。 线性注意力机制是一种注意力机制的类型，其特点和具体实现方式会因不同的模型和应用场景而有所差异。 多头潜在注意力机制（MLA）在一些模型中得到应用，例如 DeepSeek 模型。DeepSeekV2 就以多头潜在注意力机制架构的创新在硅谷引发了轰动。 在 Transformer 模型中，常见的注意力机制包括自注意力机制、多头注意力机制等。自注意力机制能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，通过动态分配注意力权重来捕捉序列中的关系和依赖。位置编码用于使模型能够区分不同位置的词语。多头注意力机制可以并行地学习多个注意力表示，从不同子空间中学习不同特征表示。 DeepSeek 模型在发展过程中，不断应用和创新注意力机制。如 2024 年 5 月发布的 V2 采用了混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术，大幅降低了模型训练特别是推理的成本。2024 年 12 月发布的 V3 以低成本实现了高性能，成为其发展的里程碑。