Monica 是一款综合性的 AI 助手应用程序，具有以下功能和特点： 1. 基于先进的 AI 模型（如 GPT4、Claude 3、Gemini 等），提供多种功能，包括聊天对话、搜索查询、文本写作、翻译、图像生成、PDF/视频摘要等。 2. 可以在浏览器扩展程序或独立应用程序中使用，支持在 Chrome、Edge 等浏览器中使用，也可以下载独立的 iOS 和 Android 应用程序。 3. 提供免费和付费订阅服务，免费用户每天有 30 次查询限制，付费订阅可以获得无限次数的使用权。 4. 具有“Make It More”等创新功能，可以将图像进一步放大、夸张，生成有趣的视频内容。 总的来说，Monica AI 是一款集聊天、搜索、写作、翻译等多功能于一体的 AI 助手应用，旨在为用户提供便捷、高效的 AI 辅助服务。它的官网地址是：https://monica.im 需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 此外，Monica 作为浏览器插件，在英文阅读方面也能发挥作用，使用后在英文页面随意刷住任意一段文字会出现相关功能，然后点击可进行翻译。当然这个工具还集成了 GPT 的功能，相当于网页版挂载了一个 GPT+notion，很多场景下可以重写扩写等，感兴趣的小伙伴可以去查询官网了解它的更多用法。

以下是为小学生设计的关于 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：走进神奇的 AI 世界 幻灯片 2：引入 互动问题：大家听说过 AI 吗？ 引出主题：今天我们来探索 AI 幻灯片 3：什么是 AI？ 简单解释：让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术 举例：如智能语音助手、自动驾驶汽车 幻灯片 4：AI 在生活中的应用 展示图片：如智能家居、智能医疗等 简单描述：如何让我们的生活更便捷 幻灯片 5：AI 的有趣之处 播放简短的动画或视频：展示机器人跳舞、画画等 引导思考：AI 还能做哪些有趣的事 幻灯片 6：未来的 AI 想象画面：描绘未来充满 AI 的世界 鼓励发言：大家希望未来有怎样的 AI 产品 幻灯片 7：总结 回顾重点：什么是 AI 以及它的应用和未来 感谢观看 在设计 PPT 时，注意使用生动的图片、简洁的文字和有趣的动画，以吸引小学生的注意力并激发他们的兴趣。

DeepSeek 的私有化部署相关信息如下： PaaS 平台特性：支持多机分布式部署，满足推理性能要求，使用独占资源和专有网络，能一站式完成模型蒸馏。 云端部署操作：登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 模型试用方法：使用 postman，通过修改接口和复制文档中的内容进行在线调试，发送请求查看状态码，根据模型名称和相关要求输入内容进行试用。 作业布置：部署成功一个大语言模型，通过调试证明成功，在调试内容中带上钉钉昵称向模型对话，将成功结果提交问卷可获得阿里云小礼包。 API 调用与服务关停：介绍了模型 API 的调用方法，包括查找位置、获取 token 等，强调使用后要及时停止或删除服务以避免持续付费。 模型蒸馏概念：教师模型将知识蒸馏给学生模型，有多种蒸馏方式，如 R1 通过蒸馏数据集并用于学生模型微调。 蒸馏应用场景：包括车机等算力有限场景，能让小模型在特定领域有良好效果，还能实现低成本高速推理和修复模型幻觉。 模型部署实操：在 model gallery 中选择模型，如 1000 问 7B 指令模型，进行部署，选择 VIM 加速和竞价模式，查看部署状态和日志。 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 Deepseek R1 模型的制作及相关模型比较：R1 模型通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。

目前的 AI（主要指生成式 AI 技术）可以生成多种内容，包括但不限于： 1. 文字：如文章、博客、程序代码、诗歌、对话聊天、翻译、阅读理解、推理等。 2. 声音：例如语音合成。 3. 图像：涵盖写实、油画、超现实、写意等多种风格，可应用于商品设计、商标设计、UI 界面设计、家装设计等领域。 4. 视频： 5. 3D 模型： 生成式 AI 能够接受和理解各种不同的输入和数据，并根据这些生成相应的内容。其软件使用复杂的机器学习模型，根据先前的单词序列或图像描述预测下一个单词或图像。但这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力，目前在很大程度上仅限于大型科技公司。

AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说，可以将其视为一个黑箱。它的生态位是似人而非人的，就像传统道教中的驱神役鬼拘灵遣将，通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种能一定程度理解人类文字的异类达成预设效果。 从其发展历程来看，计算机科学和人工智能之父图灵在 1950 年的论文中提出了“图灵测试”，即如果在相当长时间内，人类提问者无法可靠区分计算机和人类的回应，就认为计算机具备了智能。如今，像 ChatGPT 这样的 AI 产品在交流体验上已非常接近与正常人类的交流，尽管学术界对其是否通过图灵测试仍有争议。 简单来说，现在的 AI（主要是生成式 AI 技术）可以接受和理解各种不同的输入和数据，并生成包括文字、声音、图像、视频、3D 模型等多种多样的内容。可以把 AI 当人看。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮用户自动回复评论。若想快速上手，可参考视频。不知 Coze 是什么，可参考文章。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的记账应用，可直接和 coze 说收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片体验记账管家。

AI 模型训练师需要学习以下知识： 1. 数据收集：了解如何从互联网上收集各种文本数据，如文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 数据预处理：掌握清理和组织数据的方法，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段等。 3. 模型架构设计：熟悉如 Transformer 等适合处理序列数据（如文本）的神经网络架构，虽然复杂但需有一定了解。 4. 训练原理：明白模型通过反复阅读数据、尝试预测句子中的下一个词来逐渐学会理解和生成人类语言。 5. 领域专业知识：以医疗保健领域为例，AI 模型训练师应了解该领域的专业知识，如生物学、化学等基础学科，以及如何培养处理涉及细微差别决策的直觉。 6. 了解大模型的底层原理：以 GPT3 为例，要知道其预训练阶段所学习的内容和数据量，以及 Transformer 模型的相关概念。

目前，AI 在操控电脑方面已经有了一些进展。例如，OpenAI 发布了 Responses API 和一整套 Agent 创建工具，其中包括模拟人类操作电脑的 ComputerUsing Agent ，支持跨平台和本地部署。同时，OpenAI 还推出了实时监控功能，能够记录 AI 的完整操作路径，跟踪决策依据、使用工具与执行步骤，有助于调试与优化 AI 流程。 在实际应用中，普通人可以利用 AI 生成个人艺术照、证件照、绘本图像、视频，甚至创作音乐和歌曲。比如在快手的可灵 AI 网站上能看到大量视频生成的效果和相关命令词。此外，AI 数字人技术在直播和视频平台中已被大量使用，8 岁小女孩能在 AI 编程助手帮助下独立完成网站程序开发。 然而，要实现 AI 全自动操控电脑完成您的工作，还面临一些挑战和限制。一方面，AI 技术仍在不断发展和完善中，其能力和准确性可能存在一定的局限性。另一方面，法律法规对于 AI 的应用也有一定的规范和约束。 但随着技术的进步，未来 AI 在操控电脑完成工作方面有望取得更大的突破。

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。其好处包括： 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，现已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 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 就像不同的门只需一把通用钥匙，让 AI 模型更简单地获取数据、工具与服务。 但在某些情况下，如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，传统 API 可能更合适，例如： 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。 快速集成 MCP 的步骤包括： 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 是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。

AI 能够从多个方面赋能教学设计，具体表现为： 1. 支持教学目标设定和教学活动设计，使教学更加个性化、精准和高效。 2. 能根据不同学生的学习需求，提供差异化教学内容，提高学习效果，实现个性化学习。 3. 提供在教学设计中整合 AI 的具体方法和步骤，如利用 AI 工具进行学情分析、智能推荐等。 4. 在作业测评方面，AI 能够变革学情分析、作业测评、助教答疑的策略与案例，包括作业题目的智能生成与优化、主观题 AI 辅助批改等。 5. 基于平台数据进行学情智能分析，包括学习数据的采集与预处理、利用 AI 工具进行学情挖掘与分析以及学情分析结果的教学应用场景。 6. 开发和应用能够辅助教师进行跨学科教学设计的 AI 智能体，如“AI 赋能教育‘跨学科教学设计专家’智能体”，它能够丰富教师的跨学科知识背景、提高跨学科教学设计质量、减轻教师跨学科备课负担、促进跨学科教学素养提升。