以下是一些降低论文 AIGC 率的方法和常用的 AIGC 论文检测网站： 方法： 注重独立思考和原创性，深入研究和理解主题，避免过度依赖 AI 生成的内容。 对引用的内容进行恰当的标注和引用，遵循学术规范。 仔细审查和修改论文，确保语言表达自然、逻辑连贯。 检测网站： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文，系统自动分析并提供报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 Writer.com：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能感知环境、进行决策并执行任务，且它们之间能进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统会为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应工具插件以完成复杂任务。目前常见框架主要集中在单 Agent 场景，其核心在于 LLM 与工具的协同配合，可能需要与用户多轮交互。同时，越来越多的 Agent 框架关注多 Agent 场景，会为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户的交互可能减少。 构建多 Agent 框架，需要考虑相对于单 Agent 增加的组件，包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段：现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 4. 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量增多，每条消息可能需记录发送方、接收方等字段。 此外，新兴的依靠协同的多智能体系统基于大量简单智能系统的相互作用，复杂的智能行为可由此产生。Manus 作为一款通用型 AI 代理工具，其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立虚拟机中，通过规划、执行和验证三个子模块分工协作实现对复杂任务的高效处理，核心功能由多个独立模型共同完成，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，采用“少结构，多智能体”的设计哲学，在处理复杂任务时更高效准确。

RPA 的学习难度因人而异。 RPA 很早就已出现，用于工作流编排领域，旨在使符合特定标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，通常这些操作具有重复性和数量较多的特点，且能通过严格规则和结果定义。如今越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 头部商家都在使用 RPA，它 10 年前就有了，可理解为游戏外挂，主要用于办公领域，能控制桌面软件和操作 Web 端，代码被封装成组件，普通用户可搭建机器人，解决办公标准化、重复工作，还可结合人工智能，底层语言为 Python 但使用不需代码。 在财务领域，RPA 也有相应应用，比如数据操作、与多个信息化系统结合等场景有相应 SOP，不同公司因信息化系统不同工作流有差异。 但 RPA 在复杂流程上的开发可能不是那么稳定可靠，使用的上手难度也可能因多种因素而存在一定挑战。比如在 Agentic Workflow 中，通过工作流创建的应用目前来看还比较少，可能是出现周期、上手难度等因素导致。 不过，模仿式工作流是一种较快的学习方法，例如 Large Action Model 采用“通过演示进行模仿”的技术，从用户提供的示例中学习。同时，像 ComfyUI 和 Dify.AI 等在工作流设计方面也有各自的特点和优势。

以下是为您推荐的一些用于本地编程辅助的插件和基座模型： 1. 插件： OpenRouter：新发布的 BYOK 功能，可集成 xAI、OpenAI、Mistral 等数十个平台的 Key，能同时使用其他平台和 OpenRouter 的免费额度。目前支持白“赚”的平台包括 AI Studio、Cohere、DeepSeek、Mistral、SambaNova、Together、xAI 等。 simpleoneapi：若对国产大模型支持有需求，熟悉代码的可通过本地或 Docker 启动。 2. 基座模型： 推理模型：o1、gemini2.0flashthinking 代码模型：claude3.5sonet（性能强）、gpt4omini（价格友好） 多模态模型：gemini2.0flash 常规模型：DeepSeek V3 开源中文大语言模型： FengshenbangLM：基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型，具备多种能力，如翻译、编程、文本分类等。地址： BiLLa：推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型，提升了中文理解能力。地址： Moss：支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型。地址： 此外，对于 SDXL 的本地部署，大模型分为 base+refiner 和配套的 VAE 模型两部分。base 是基础模型用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节，VAE 用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用，需将 webUI 版本升级到 1.5 以上，并将模型放入对应文件夹。

以下是关于如何通过 AI 写简历的相关内容： 有许多 AI 工具可以帮助您编写简历，例如： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合的工具。 写简历时常见的问题及解决办法： 格式混乱或排版不专业：使用简洁、清晰的排版，保持字体、字号一致，合理使用空白和分段。 内容过于冗长或过于简短：应届生或初级岗位的简历控制在 1 页，有丰富经验的求职者可以适当延长至 2 页，但要确保内容精炼。 缺乏针对性：根据不同的岗位要求，调整简历内容，突出与职位相关的经验和技能。可以通过截图给 ds，让 AI 帮您生成定制介绍。 拼写和语法错误：仔细检查简历，使用拼写检查工具，或请他人帮忙校对。也可以用 AI 筛查。

以下是关于 prompt 的相关知识： 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”。对我们来说，天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光（蓝色）比较长波长的光（如红色和黄色）更容易散射，因此当我们抬头望天空时，看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化，但在白天晴朗的天空中，蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供了更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能会导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 尝试使用“变化区域+混音模式”时，提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情。中途机器人在生成选定区域时还会考虑现有图像，较短的聚焦提示通常更有效，且不应是对话式的。 如果想要更改图像的多个部分，请一次只处理一个部分，为每个部分创建有重点的提示。 使用 Vary+Remix 模式生成的作业将遵循以下参数：chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird。 3. 提示的类型： 基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，避免长长的请求列表。 更高级的提示可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。

以下是一些在模拟人声方面比较好用的工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用。 此外，在制作 AI 短片时，不同工具对画面的处理能力不同，可组合使用。比如，Pixverse 擅长物体滑行运动，Runway 在真实影像方面质感较好，有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成，需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。 在创建 AI 伴侣方面，语音方面像 ElevenLabs 这样的产品可以赋予其声音，让您控制年龄、性别和口音。

目前国内不需要翻墙的 AI 编程开发工具主要有以下几种： 1. Trae 国内版：这是字节跳动旗下的国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型，具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性，网址为 Trae.com.cn。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供多种编程辅助能力。 3. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 此外，还有一些其他的相关工具，如 GitHub Copilot（需注意可能存在使用限制）、CodeWhisperer、CodeGeeX、Cody、Codeium 等，但这些工具的使用情况可能因地区和具体场景有所不同。您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看 https://www.waytoagi.com/category/65 。

以下是关于企业微信 AI 自动化回复的相关内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中，需修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。主要配置解释如下：配置里面的每个参考名称的全大写描述，如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL 等。最新的容器编排模板配置参数中，若有'{{中文描述}}'需替换为预留对应值。 2. 私聊或群交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的，即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，私聊或群里发消息包含 bot 或@bot 才会触发回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。还有参数 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复。 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 微信有多种功能，包括个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服。微信公众号、微信服务号、微信客服均可与 Coze AI 平台对接，而此前 Coze 平台不支持直接与个人微信和微信群对接。但现在 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，直接对接个人微信甚至微信群已成为可能。 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 1. 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@你，可看到机器人正常回复。 2. 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”，其中的中文部分可进行更改。 3. 此后任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启服务器”。 4. 然后，在“文件”的【终端】里，直接输入 nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录。 5. 再往后添加插件，可参考 。

以下是利用 AI 写本科生论文的一些指令和步骤： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析（若涉及）：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。