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以下为为您提供的自动化流程图相关内容：在化学领域，使用大型语言模型进行自主化学研究的自动化流程图如下：从一个简单的人类提示开始，到实验结束的整个过程包括：文献搜索：当被问及是否能合成某个分子 A 时，首先会在互联网上搜索相关的合成路线。协议选择：接着，根据搜索结果制定实验协议。翻译成代码：然后，将实验协议写成代码，以指导自动化实验设备。实验：最后，机器人根据代码执行实验任务。这个过程是可迭代的，意味着可以根据实验结果调整协议，以改进实验并实现预期目标。该系统的价值在于： GPT 在自动化化学研究方面有极高的潜力。人们用自然语言提需求（目标），GPT 帮读论文、生成方法、生成代码、运行程序、改变配方配比、观察实验结果、反馈实验结果、对比与目标是否一致，如果不一致进行微调更新，达到目标后给人类反馈结果和方法（或直接用于工业制造进入大生产）。未来，稀缺的不是执行，而是目标。此外，还有一张复杂的流程图展示了一个科学实验自动化系统的工作流程，分为三个主要部分： a 部分：展示了从科学家的输入提示开始，通过不同的模块和步骤，直到实验自动化的整个过程。流程包括使用谷歌搜索 API、浏览器、代码提交和执行、实验规划、文档搜索和索引检索等。这里涉及到的技术包括 Docker 容器、Python 编程语言和硬件 API 文档。流程图中还指出了哪些模块使用了大型语言模型（LLMs）。 b 部分：列出了为了验证代理（可能是指自动化系统或软件代理）而执行的实验，以及在线搜索有机合成的过程。还包括执行交叉偶联反应和优化反应条件的步骤。 c 部分：是流程图的实际应用场景的照片，显示了实验室中的设备和计算机。照片中标注了加热振荡模块、液体处理器的移液管和一台笔记本电脑，笔记本电脑上显示的界面可能是用于控制实验流程的软件。在新闻播报领域，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下：第一步：内容获取只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。开始节点，入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，承接开始节点的新闻链接。获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，提取新闻主图。利用图片链接提取节点，获取图片链接集合的第一条。调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。使用链接读取节点，提取文字内容。接上一个大模型节点，用 DeepseekR1 模型重写新闻成为口播稿子，可在提示词里加上个性化台词防伪。手动接入推理模型。