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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
MCP是什么
模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP)是一种全新的开放协议,专门用于标准化地为大语言模型(LLMs)提供应用场景和数据背景。 它就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”,能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括: 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 实时互动:长连接保证数据实时更新。 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发,现在已成为一个开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构,对于有编程基础的同学来说容易理解,就像开发中常见的 MySQL 一样。 与传统 API 相比,通常 AI 系统连接外部工具时,需要单独整合多个不同的 API,每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护,极大地增加了开发复杂度。而 MCP 能简化这一过程。 在某些情况下,传统 API 更适合,比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式,如需要细粒度控制、功能严格限制;更偏好紧耦合以提升性能;希望最大化交互的可预测性。 要开始使用 MCP,可按以下步骤: 1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。 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。 总之,MCP 让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
2025-04-14
AI的昨天、今天和明天
AI 的发展历程可以从以下几个方面来阐述: 昨天: 在过去,AI 的研究和发展处于相对初级的阶段,技术和应用都较为有限。 今天: 1. AI 艺术方面,Prompting 成为驱动因素,创造了多维感官和令人印象深刻的记忆,改变了人们对艺术创作和表达的认知。 2. OpenAI CEO Sam Altman 发表的文章指出,AI 智能水平与计算资源呈对数关系,成本每年下降 10 倍,智能增长带来超指数级经济价值,AI 代理将颠覆知识型工作。 3. 如斯坦福的 2025 年 AI 指数报告所示,AI 在硬件、推理成本估计、出版和专利趋势等方面有了新的分析和发展,在企业责任实践、科学和医学领域的作用不断扩大。 明天: 1. AGI(通用人工智能)的影响力可能会扩散,但不均衡,科学研究可能率先受益。 2. 社会需要适应 AI 带来的变革,如工作方式、经济体系等方面的改变。 3. 人们可能会通过 AI 分享记忆,一个人的体验可能被全人类所感受。 总之,AI 的发展迅速且影响深远,未来充满了机遇和挑战。
2025-04-14
你知道Pyhton量化交易吗
Python 量化交易方面,以 Claude 3.7 为例,它在面对生成能在聚宽跑的量化交易模型这一自由命题时,给出了两个方案。一个是最简单的双均线策略,类似于红圈(均线金叉)买入,绿圈(均线死叉)卖出,同时辅以其他技术指标和指数强弱做筛选,这是量化入门策略,相当于鸡兔同笼的经典问题。另一个是量价动量策略,其中的几个因子是量化交易机构常参考的。在经历三轮报错和反馈后,Claude 很快成功跑出了一份完整的代码,该代码有明确的选股池和择时信号。编程第一法则是当代码以奇怪方式跑起来,就不要动它。
2025-04-14
rag介绍
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点: 1. LLM 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,受限于训练数据和学习方式,对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证,存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
我想图生图,生成高清矢量图
以下是关于图生图生成高清矢量图的相关内容: ControlNet 参数: 预处理器:canny,模型:control_v11p_sd15_canny 预处理器:lineart_standard,模型:control_v11p_sd15_lineart 放大高清大图: 使用 Multi Diffusion + Tiled VAE + ControlNet Tile 模型 将生成的图片发送到图生图,关键词种子会一并发送过去,重绘幅度建议 0.35,太高图片细节会发生变化 Lora 生图: 点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面 模型上的数字代表模型强度,可在 0.6 1.0 之间调节,默认为 0.8 可自己添加 lora 文件,输入正向提示词,选择生成图片的尺寸(横板、竖版、正方形) 采样器和调度器新手小白可默认,迭代步数在 20 30 之间调整,CFG 在 3.5 7.5 之间调整,随机种子 1 代表随机生成图 生成的图会显示在右侧,若觉得某次生成结果不错,想要微调或高分辨率修复,可复制随机种子粘贴到相应位置 确认合适的种子和参数想要高清放大,可点开高清修复,选择放大倍数,新手小白可默认算法,迭代步数建议在 20 30 之间,重绘幅度正常在 0.3 0.7 之间调整 高清修复: 文生图高清修复原理是命令 AI 按原来内容重新画一幅,新生成绘图和原绘图细节会不同,降低重绘幅度可更接近原图,如重绘幅度 0.7 时帽子和耳机有变化,0.3 时服饰细节接近但手部可能出现问题,可通过反复抽卡、图生图局部重绘或生成多张图片后 ps 合成等解决 由于高清修复渲染耗时长,建议先低分辨率抽卡刷图,喜欢的图再用随机种子固定进行高清修复 SD 放大: 文生图画好图后发送到图生图,点击脚本选择使用 SD 放大 重绘幅度设置 0.3,放大倍率为 2,图块重叠像素设置为 64,原图尺寸加上重叠像素,如 512x768 变为 576x832,重绘幅度要保持较低数值,否则可能出现新人物
2025-04-14
AI绘制流程图
以下是使用 AI 绘制流程图的相关内容: 如果您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 以下是一些其他可用于绘制流程图的 AI 工具: 1. Creately: 简介:Creately 是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能:智能绘图功能,可以自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网: 2. Whimsical: 简介:Whimsical 是一个专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网: 3. Miro: 简介:Miro 是一个在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网: 使用 AI 绘制示意图的一般步骤: 1. 选择工具:根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容:根据您的需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 需要注意的是,虽然 AI 可以帮助绘制流程图,但根据马斯克的成事五步法,第一步是质疑需求。画图的目的是加深理解,通过亲自动手画图来巩固印象。如果让 AI 画,可能会失去这个锻炼机会。而且,现在的 AI 也可能画不出好看的流程图,画出来的东西也可能难以修改。
2025-04-14
高清视频修复ai工具
以下为一些高清视频修复的 AI 工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 高级模式下,基础模型允许使用更多的微调大模型,图片参考允许使用更多的图像控制功能。星流基础大模型下,增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复:利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大(目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型)。 放大算法影响图像放大后的图像质量,重绘幅度与初步生成的图像的相似度,其他参数默认即可。 采样器和采样步数会影响出图质量和生成时间,随机种子和 CFG Scale 也有相应作用,脸部/手部修复利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 2. Pika: 发布 Pikaddition 能力,可以将用户图片物体融合到拍摄视频,不会改变原视频且保证新视频创意效果自然。 支持用户自行上传视频(视频时长需 5s 以上),支持物体、人物(卡通、真人)图像,有 15 次免费尝试机会。 使用方法:进入 Pika 官网,页面底部选择 Pikaddition,上传视频、图像,输入文字描述提示词,点击确认即可。 地址:https://pika.art/ 3. Topaz Labs: 推出 Starlight 首个用于视频修复的扩散模型,只需输入素材,AI 可自动降噪、去模糊、放大、抗锯齿,无需手动调整与参数调整,达成专业视频高清修复。 目前正在 Beta 中。 地址:https://www.topazlabs.com/ 4. Tusiart: 具有高清修复功能,在本来设置的图像分辨率基础上,让图像分辨率变得更加精细。 有 ADetailer 面部修复插件。
2025-04-14
AI 有那几部分组成
AI 的组成部分因具体的应用和类型而异,以下是一些常见的组成部分: 1. 图像生成类: 深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)、Stable Diffusion 等。 具有代表性的海外项目,如 Stable Diffusion(Stability AI),主要由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成;DALLE 3(Open AI),可从文字说明直接生成图像;StyleGAN 2(NVIDIA),能生成逼真的人脸图像;DCGAN(Deep Convolutional GAN),可生成各种类型的图像。 2. 画布式的 AI 创作工具 flowith: 资料库:知识花园(Knowledge Garden) 创作画布:多线程画布(Flows) 内容编辑:编辑器(Composers) 3. 完全自主智能体: 推理:对非结构化数据进行推理,基础模型如 Anthropic 和 OpenAI 已实现此功能。 外部记忆:通过向量数据库如 Pinecone 存储和调用特定于域的知识及问题的有限上下文。 执行:使用工具执行增强解决问题能力的任务,包括通用的智能体工具,如网络浏览、代码解释等。 规划:将工作分解成子任务和计划,反思进度并调整。
2025-04-14