以下是使用国内的 AI 绘画工具制作文章插图或四格图的一些方法和示例： 1. 像素风格插画： 关键词：3D,16bit pixel art,Super mario,Minecraft,LEGO,pixel style,Blocksplicing,girl with long hair,Alice in Wonderland,garden background,8K–uplight–ar 9:16–v 5 生成的图片示例：像素女孩插画 2. 手机壁纸插画： 关键词：mobile wallpaper illustrations,four seasons,natural landscapes,minimalist illustrations,line illustrations–ar 9:16–niji 生成的图片示例：手机壁纸 3. 新海诚风格插画： 关键词：Makoto Shinkai animation style,a girl,4K–ar 9:16–niji 生成的图片示例：新海诚动漫海报 4. 国潮插画： 关键词：Make posters of James Jean,white deer,auspicious clouds,birds,distant mountains,Chinese ChinaChic style,colorful,light color,gradient color–ar 9:16 生成的图片示例：国潮白鹿插画 此外，在使用 AI 绘画工具时，您还可以参考以下提示： 对于不同的需求和风格，精心设计和选择合适的关键词。 不断尝试和调整关键词，以获得更满意的绘画效果。 需要注意的是，不同的国内 AI 绘画工具可能在功能和效果上有所差异，您可以根据实际情况进行选择和探索。

以下是一些专门针对科研人员科学研究过程的 AI 工具： 1. 对于需要修改医学课题的科研人员： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，增强对科学文献的洞察。 Scholarcy：能从文档中提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关医学课题的修改意见。 2. 在论文写作方面： 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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效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，简化论文编写过程。 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。 3. 其他工具： Deformity.ai：创新的表单创建平台，通过人工智能技术，用户可快速制作生动的对话式表单，支持多种功能和多语言互动。 Afforai：为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人，提供多种工具简化研究流程，支持多种文档格式和不同搜索模式。 Recall：新型知识管理工具，自动总结各种在线内容并保存到知识库，自动组织分类，通过知识图谱发现信息联系，提供间隔重复学习功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。

以下是一些适合科研人员的 AI 工具： 1. 对于需要修改医学课题的科研人员： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，能简化学术工作。 Scholarcy：可以从文档中提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 2. 对于论文写作的科研人员： 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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效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，简化编写过程。 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。 3. 对于文章润色的科研人员： 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。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，生成符合要求的学术论文。 这些工具可以从不同方面为科研人员提供帮助，您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 视频的相关知识： AI 视频学社：这是一个方便大家测试学习 AI 视频知识和内容的板块。小伙伴们可以通过参与每周举办的比赛、观看不定期的高手直播分享来快速学习，直播会分享 AI 视频和影视创作领域最前沿的知识。学社还有不定期的直播、每周固定 1 次的视频挑战赛、不定期组织的线上或者线下活动，大家一起学习 AI 视频最新软件和最新知识，学习图生视频、视频生视频等技巧。相关软件教程链接： 。 通往 AGI 之路知识库使用指南：其中包含了 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享、AI agent 的介绍、AI 会话相关内容、AI 视频相关词汇、AI 相关活动等。 AI 视频生成|技术发展概况和应用场景思考：长期以来，人们对 AI 视频技术应用的认知停留在各种“换脸”和视频特效上。随着 AI 图像领域的技术发展，AI 视频技术逐渐取得突破。从交互方式来看，当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像，然后构建为视频序列。也存在直接端到端生成视频的技术，无需进行多阶段处理即可生成视频，如基于 GAN、VAE、Transformer 的方法。微软 NUWAXL 通过逐步生成视频关键帧，形成视频的“粗略”故事情节，然后通过局部扩散模型（Local Diffusion）递归地填充附近帧之间的内容。

以下是关于 Trae 小白入门到精通的相关内容： 线上课程资料： B 站搜索「通往 AGI 之路」，进入课程合集「Trae 小白入门到精通」，链接：https://space.bilibili.com/259768893/lists/4964987?type=season 更多资料： 校园：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WtsVwPRrnie5iGk5BiKcYEjHnpb?renamingWikiNode=true 灵感参考： Build on Trae AI 编程挑战获奖作品展示：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ME5ZwwUw0ixMlkkbsq1cGngknUd 实践 1：美国金融学年会（AFA）入选论文分析：https://xwfixqlhmsm.feishu.cn/wiki/JuBqwFnxPiMGCRkmqtNcxoymn1f 实践 1：桌面宠物制作：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/RuyQwpBWniauANkyUsTcG675nme?fromScene=spaceOverview 每日打卡：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnRZdkqXc2aVfjoZmvnF2Pvg 直达 Trae： https://sourl.co/rCjTWs https://mp.weixin.qq.com/s/nJJMeGEAHXy6HC_T_ThSTw Trae 的保姆级使用指南： 控制按钮（开始、暂停、重新开始）和游戏说明。 生成任务清单应用：在输入框中输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”。 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找设计图，输入提示“使用 html 技术实现如图大屏页面”。 总结： 高效代码生成能力：能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，甚至能自动处理依赖项和运行命令。 多技术栈支持：对 Web 技术的掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 动态调整潜力：能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了 AI 的迭代能力。 进入客户端：自动进入 Trae 的客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型选择：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o。 提供两种模式： Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式：可以让 Trae 帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用案例： 生成贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后 Trae 开始思考和代码编写，手动接入进行文件审查点击“全部接受”，代码生成完成后 Trae 自动运行命令启动页面，运行后在 Webview 中可看到实现的游戏效果。游戏包含特性、主要功能和游戏界面等。

以下是一些与数字人开发相关的信息： 推荐卡尔的 AI 沃茨制作的数字人课程，共 15 节视频课，持续更新，附赠课外社群辅导，涵盖完整的数字人学习体系。报名方式为扫码查看课程详细内容和介绍。 制作数字人的工具主要有：HeyGen 是一个 AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色；Synthesia 是一个 AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步；DID 是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司。更多工具可访问网站 https://www.waytoagi.com/category/42 查看。 前期筹备的相关工作包括：1 月 25 日，为患病老人构建能语音输出的数字人；进行 AI 相声项目，缺声音建模大佬和数字化形象；网站图片方面，已生成近 1500 张入场券头像，还差一半，网站首页（春晚预约）周末上线；探讨红包封面是 AI 还是新年元素重要，以及龙的动画与 AI 春晚的关系。

以下是关于 AI 教学的相关内容： 张翼然的研究涉及 AI 赋能教育、信息化教学设计、混合式教学等方面，包括 AIGC 教育革命、AI 从工具到助手赋能教师、大语言模型的教学潜力、一线教师的 AI 需求与高效工具推荐、AI 与教育场景融合、AI 赋能课堂的核心逻辑、AI 与人类智能的共生等内容。 第一节回放的 AI 编程课程安排在 19、20、22 和 28 号四天进行教学，周五晚上穿插 AI 视频教学，介绍了编程工具 tree 的相关内容，如整合多种模型、免费无限量试用、下载方式、安装要求等，还包括项目开发与 AI 工具使用的讲解，如网络不稳定处理、项目克隆与文件夹操作、GitHub 仓库创建、Python 环境安装、代码生成与修改等。 张翼然的“用 AI 为教师减负（3H）”中提到教师使用 AI 的小技巧，涉及众多学校和人员在 AI 赋能教学方面的实践，如电子密信、教室智多星、跨学科教学设计专家智能体的开发和应用等，涵盖多个学科和项目式学习的案例。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： DeepSeek 在写文方面具有优势，如全面领先，但也存在不足，如长文会太发散、文风用力过猛可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 可以让 DeepSeek 模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征。 有人用 DeepSeek 做了多种工作，如脑爆活动方案、写会议纪要、处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、写代码、写小说框架、写论文、写营销方案、分析感情问题、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站等。 DeepSeek 推出了 NSA 注意力机制，旨在解决大语言模型处理长文本时的计算效率问题，能在 64k 长度序列上将正向传播加速 9 倍，反向传播加速 6 倍，且保持了模型在基准测试、长上下文任务和指令推理方面的卓越性能。 晋江文学发布了 AI 写作辅助规范，明确了 AI 使用边界，将 AI 辅助写作分为“文字型辅助”和“创意型辅助”，并设定严格使用准则，核心原则是 AI 只能提升写作效率，不能取代人类的原创性。

MCP（模型上下文协议）是一项创新标准，由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源。其作用在于让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源，支持对接内容存储库、业务工具、开发环境等多种外部服务，从而使 AI 大模型获取更丰富的上下文信息，生成更精准、相关且智能的回答。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，统一不同外部服务，通过标准化接口与 AI 模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”（MCP 服务器），就能让所有兼容 MCP 的模型（MCP 客户端）无缝接入，大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE（ServerSent Events），是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。 MCP 具有以下好处： 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。 在 Windsurf 中进行 MCP 配置时，可以找到相关工具社区网站，复制安装方式命令进行配置。有些网站可直接安装依赖包，在终端执行即可。 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。 传统 API 在以下场景可能更适合： 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。 MCP 与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 但由于国内网络原因，在配置 MCP 时可能会出现安装不成功且 Cursor 不弹出错误信息的情况。此时最好先在终端执行相关命令安装好后再进行配置。还有些 MCP 工具依赖于 macOS 特定的剪贴板操作，因此仅适用于 macOS。

构建知识库的方法主要有以下两种： 使用 flowith 构建知识库： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理，无需操心具体过程，等待处理完毕。 5. 处理完毕后，可以在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集，为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。