以下是一些推荐的用 AI 写作的平台： 论文写作： 文献管理和搜索：Zotero（结合 AI 技术，自动提取文献信息，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）。 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）、Quillbot（基于 AI 的重写和摘要工具）。 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，便于进行数据分析和可视化）、Knitro（用于数学建模和优化的软件）。 论文结构和格式：LaTeX（结合自动化和模板，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）。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin（抄袭检测工具，确保论文原创性）、Crossref Similarity Check（检测潜在抄袭问题）。 邮件写作： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件，生成速度快。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 此外，还有一些通用的 AI 智能写作助手平台，如 Grammarly、秘塔写作猫等。这些平台利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 请注意，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。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一个不懂技术的人学习 AI 的详细步骤： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，进行实践来巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，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。 此外，还可以参考以下具体的开发示例： 1. 以“Windsurf 学习共创社区”为例，进行零基础开发网站 技术选型：Vue + TypeScript（无需先了解具体含义）。 目标用户：零基础开发学习者。 参考项目：Cursor101。 开发流程： 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 2. 搭建对接 GPT 大模型的微信聊天机器人 选用技术组件：极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker。 按照详细的配置步骤操作：购买服务器、配置宝塔面板，部署 Docker 和 COW 组件，绑定微信号。 了解费用问题：包括极简未来平台的费用和腾讯云服务器的费用，以及如何通过积分和优惠降低成本。 掌握运维问题的解答：学会简单高效地管理和维护服务器和服务，以及遇到问题时的解决方案。 如果在学习过程中有任何不懂的地方，可以随时寻求帮助。同时，还可以加入免费的 AI Agent 共学群，获取更多玩法和经验分享以及最新的 AI 前沿资讯。

目前，AI 大模型的训练成本较高。在数据、算力、算法三要素中，算力是基础也是大模型竞争力，但国产芯片在软件适配度、稳定性方面存在不足。大部分采用智能计算中心、自费买英伟达 A800/H800 显卡组成服务器运行、或者用价格更为实惠的服务器云来训练，成本最高的部分是前期的模型训练。 千亿参数模型的报价高达数十万元，由于训练成本高、数据筛选难度大，高昂的售价让很多客户望而却步。在预训练阶段，从互联网上获取大量文本并处理，需要 GPU 集群，通常需要数百万美元的成本。 开源模型可以由任何人托管，包括不承担大模型训练成本（高达数千万或数亿美元）的外部公司。闭源模型能否长久保持优势还是未知数。

学习 AGI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。以下是一些建议： 1. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 2. 记忆方面：先从。 3. 理解方面：进一步了解 AI 领域的都试一试。 记住，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AGI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。

阿里投资的大模型公司主要有月之暗面和 MiniMax 。 去年底，阿里开始密切接触当时大模型公司中排位相对靠后的月之暗面，并在 2024 年春节前谈定投资，大手笔投资近 8 亿美元，持股比例约 40%，月之暗面投后估值来到 23.4 亿美元。 此外，阿里在今年初投资了 MiniMax 约 6 亿美元。

以下是关于 MiniMax 的大模型算法热点的相关内容： 1. MiniMax 有两个适合特定任务的大模型：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，能应对超长文章；T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可以通过其开放平台（https://platform.minimaxi.com/login ）进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，API 消耗会消耗余额，生成一条 3 分钟的语音，文本模型消耗 1 分钱，语音模型消耗 5 毛钱，克隆音色有额外费用，现优惠 9.9 元。接着创建 API Key 并保存好，以及 groupid。还可以克隆声音，相关链接为 https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning ，有创建 voice id、上传复刻音频及音频 prompt、试听文本等操作，勾选用户协议点击“克隆”选项一段时间后完成克隆，使用填写的 voice id 生成声音。 2. MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，其“星野”是目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 3. MiniMax 近日发布新模型 MiniMax01，采用线性注意力机制和 MoE 架构，显著提升上下文处理能力，支持超长上下文（400 万 Token），在多项学术基准上表现优异，超越许多国际顶尖模型。其开源旨在促进长上下文研究和应用，加速 Agent 时代的到来，通过精细架构设计和训练策略，在处理长输入时实现接近线性的计算效率。

MiniMax 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。作为国内唯一一家拥有文本、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的科技创业公司，团队致力于用领先的通用人工智能（AGI）引擎技术，通过多场景和多维度应用及交互，推动通用人工智能技术新范式变革，重塑人工智能商业模式。 其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，团队核心成员皆亲历了海内外人工智能 1.0 时代的发展变化。 创始人闫俊杰，是 MiniMax 联合创始人，前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人，也曾担任商汤研究院副院长。2015 年博士毕业于中科院自动化所，此前在商汤科技负责搭建深度学习的工具链和底层算法，以及通用智能的技术发展。此外，他还搭建了商汤的人脸识别和智慧城市相关的技术体系。在深度学习和计算机视觉领域，闫俊杰发表顶级会议和期刊论文 100 余篇，Google Scholar 引用超过 10000 次。 技术合伙人杨斌，曾于 2014 年在中科院自动化所读硕士，在加拿大读完博士后，先后在 Uber AI 研究院、以及自动驾驶卡车领域有多年研发经验，对基于数据驱动的端到端无人卡车运输问题颇有研究。 MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，和“星野”这个目前国内最成功的 AI 陪聊 APP 。

以下是一些提供免费 API 接口的大模型： 1. Silicon 硅基接口：有众多开源模型（Yi、Qwen、Llama、Gemma 等）免费使用，还赠送 14 元体验金，有效期未知。注册和使用地址为，邀请码：ESTKPm3J。注册登录后，单击左边栏的 API 密钥，单击新建 API 密钥，单击密钥即可完成 API 密钥的复制。它支持多种大模型，也支持文生图、图生图、文生视频。 2. 智普 GLM4 接口：在 BigModel.cn 上通过专属邀请链接注册即可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利。进入个人中心，先完成实名认证，再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥，进入后单击右上角的添加 API，鼠标移至密钥上方，单击复制即可得到智普的 API key。 3. 阿里的通义千问大模型：打开链接，创建个 API key。 4. 智谱 AI（ChatGLM）：有免费接口。 5. 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口。 此外，谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）和海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费的，但需要给服务器挂梯子。

以下是关于扩图的相关内容： 在 SD 中，使用 ControlNet 插件进行扩图时，可以进行多种有趣的尝试。比如，使用完全不相干的图片作为参考，能得到接近的色调，还可将参考风格作为滤镜功能。以女孩坐在草地上的提示词为例，参考图片换成一筐草莓能得到相似色调。用蒙娜丽莎、梵高的星空等作为参考也会有独特效果。最后，可将生成的图片发送到图生图，调整尺寸，用较小的重绘幅度进行扩图，并通过局部重绘和修改正向提示词来完善效果。 Midjourney 的新编辑器功能强大，包括增加主体、扩图和添加文字等。进入编辑器的步骤为：打开 MJ 官网（https://www.midjourney.com），选择要修改的图片，点击右下角的 Editor 按钮。在扩图方面，以 2 只狐狸图为例，可在编辑器中自由放大、缩小或移动图片，点击生成即可完成扩图。还能同时进行扩图和增加主体的操作。 在 SD 中进行创成式填充扩图时，以某张图为例，先导入图生图界面，选择合适的大模型，设置重要参数，如“缩放模式”选择“缩放后填充空白”，调整尺寸、单批数量和重绘幅度等。ControlNet 的设置包括启用插件、选择控制类型和预处理器等，还可增加 reference_only 通道巩固风格。有时通过反推提示词增加文本控制能更好地出图，但可能存在色差，需调整参数修正。用建筑图进行扩展时，调整尺寸并放入图生图和 ControlNet 中即可。记住工作流，扩图会很快。

以下是关于如何写给 Claude 的 prompts 的相关内容： 1. 提示简介：提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如，“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 构建 Prompt：可以用 Lisp 或 Markdown 格式来构建 prompt，让 Claude 根据用户输入的领域和产品（也可自定义产品特点）直接输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言更为凝练和简洁，Markdown 格式的效果也一样。对于 GPT 等模型，在卡片生成这步可能需要一些调整，不稳定，最好自定义 html/css 样式来进行强约束。直接打开 Claude 首页，把上述提示词发送即可初始化，然后进行使用。 3. 控制输出格式（JSON 模式）：控制 Claude 输出的简单方法之一是说明想要的格式，Claude 可以理解并遵循与格式相关的指示，并格式化输出，如 JSON、XML、HTML、Markdown、CSV 等，甚至自定义格式。例如，如果想让 Claude 以 JSON 格式生成一首俳句，可以使用相应的提示。