Gamma.app 是一个在线演示文稿制作平台，它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户可以通过简单的文本输入来生成幻灯片，Gamma 的 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式的嵌入，如 GIF 和视频，使得演示文稿更加生动和吸引人。Gamma 提供了多种预设主题和自定义选项，允许用户调整和优化他们的演示文稿。

有可以阅读文献的 AI。在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索工具：Zotero 结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。Semantic Scholar 是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。百度学术智能助手是百度推出的一款学术研究辅助工具，它结合了百度在自然语言处理和大数据分析方面的技术。该工具可以帮助用户快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 2. 内容生成和辅助写作工具：Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。Quillbot 是一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。知网 AI 智能写作适合各类文档写作的场景，包括：研究报告，调研报告，资讯报告等。 3. 研究和数据分析工具：Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。Knitro 是一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式工具： 除了上述工具，还有一些 AI 辅助阅读工具，如 360AI 浏览器，可以帮助用户在阅读文献时进行问答、生成思维导图等。

Coze 工作流的 LLM 节点支持配置批量处理模式，后续该节点会按照配置多次运行，直到达到次数限制或者列表的最大长度，可以实现重复/循环输出。以下是一个示例，展示了如何使用 Coze 工作流的 LLM 节点实现重复/循环输出： 1. 配置 LLM 节点：在 LLM 节点的配置中，选择所用的大语言模型，并设置 Temperature 和提示词等参数。在提示词中支持使用 {{variable}} 引用输入参数（Input）。 2. 配置批处理：在 LLM 节点的配置中，启用批处理模式，并设置每次运行的参数值。可以根据需要设置不同的参数值，实现重复/循环输出。 3. 调用 LLM 节点：在工作流中调用 LLM 节点，并传入输入参数。LLM 节点会根据配置和输入参数生成输出结果。 4. 循环输出：根据批处理的配置，LLM 节点会多次运行，并每次生成不同的输出结果。这些输出结果可以通过工作流的输出节点返回给用户。 通过以上步骤，可以使用 Coze 工作流的 LLM 节点实现重复/循环输出。需要注意的是，Coze 工作流目前还不支持流式地输出结果，用户需要等 Workflow 执行完才能看到结果，这点比较影响体验。

人声分离是指将混合在一起的声音信号中的人声部分和背景音乐部分分离开来的过程。它是一种音频处理技术，常用于音乐制作、音频编辑、语音识别等领域。以下是一些关于人声分离的常见方法和技术： 1. 基于音频信号处理的方法：这种方法通常使用滤波器、音频特效等技术来对音频信号进行处理，以分离出人声部分和背景音乐部分。这种方法的优点是速度快，适用于实时处理，但分离效果可能不够理想。 2. 基于机器学习的方法：这种方法使用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，来对音频信号进行学习和分类，以分离出人声部分和背景音乐部分。这种方法的优点是分离效果好，但需要大量的训练数据和计算资源。 3. 基于深度学习的方法：这种方法使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，来对音频信号进行学习和分类，以分离出人声部分和背景音乐部分。这种方法的优点是分离效果好，适用于复杂的音频信号，但需要大量的训练数据和计算资源。 总的来说，人声分离是一项复杂的技术，需要结合多种方法和技术来实现最佳的分离效果。同时，随着人工智能技术的不断发展，人声分离技术也在不断地提高和改进。

AIGC 市场规模正在迅速增长，预计未来几年将保持高速发展。根据 IDC 数据，2022 年中国智能决策市场规模达到 10.55 亿美元，比上一年增长了 20.5%。随着企业智能决策的接受程度逐渐提升，预计未来 5 年中国智能决策解决方案市场复合增长率将达到 50%以上。到 2028 年，由于效率提升，中国的开发人员投入到创新工作的时间将大幅提升，由原来仅占开发时间的 20%提高到 50%。 根据灼识咨询的报告，2022 年，全球 AI 市场的规模达 1997 亿美元，复合年增长率为 29.4%，预计 2027 年将达到 5624 亿美元，2022 年至 2027 年的复合年增长率为 23.0%。尽管生成式 AI 技术栈的兴起伴随着极高的市场欢迎度以及真实的市场收益，但市场中的价值将在哪里积累尚未明确。基础设施提供商可能是迄今为止市场上的最大赢家，他们赚取了流经技术栈的大部分资金；应用类公司的营收增长得非常快，但在留存率、产品差异化和毛利率上却容易遇到瓶颈；模型提供商虽然对这个市场而言不可或缺，但绝大多数都还没有实现大规模的商业化。

能继续追问的 AI 可以提供更有价值的帮助。以 Pi 为例，它在机制设置上采取提问式结尾、不断主动追问，这更有让人聊下去的欲望。同时，Pi 还可以准确地找出与棒球相关的作品，主动引导讨论其中的角色，准确概括角色的特点，并介绍现实里有名的棒球选手。然而，当涉及到观点讨论时，Pi 的态度过于乐观。此外，智能助产术教学法也强调了教师的善于追问和学生的自我省察能力，以及持续追问的动力、关怀并教导学生向善的艺术和持续追问的机制等关键要素。这些都可以为 AI 的发展提供有益的启示。

卡片式回答的AI平台是一种利用人工智能技术，来自动回答用户提出的问题的在线平台。这种平台通常设计用于提供快速、准确的信息搜索和问题解答服务，使用户能够获得及时且相关的回答。以下是提供卡片式回答服务的AI平台： Quivr Quivr是一个开源应用，它尝试让AI与本地笔记库进行交互，通过卡片笔记的内容以流畅、清晰的方式回答问题。 这些平台通过结合卡片式学习和AI技术，为用户提供了一种新颖、高效的学习和信息获取方式。用户可以根据自己的需求选择合适的平台进行知识管理和问题解答。

文章润色工具可以帮助用户提高写作效率和质量，以下是一些常见的中文文章润色工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的中文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

AI 绘画的发展引发了人们对传统手绘和板绘的讨论。AI 绘画将艺术与先进技术完美结合，为缺乏绘画技巧的人提供了参与艺术创作的机会，使艺术更加民主化和包容性。同时，AI 绘画也为设计师提供了丰富的创作灵感，激发他们的创造力和想象力，从而推动行业的发展和创新。 然而，AI 绘画的发展也引发了一系列讨论和争议。尽管 AI 可以生成具有吸引力的艺术作品，但它在表达情感和创造性意图方面仍然存在局限性。艺术家对于 AI 生成艺术的态度复杂，既有对其创新潜力的期待，也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化，其对二次元设计行业的影响将愈发显著。AI 将降低设计成本和提高设计效率，为设计师提供丰富的创作灵感。但同时，市场对于大量二次元美术设计师的需求可能会逐渐降低，从业者需要面临更大的竞争压力。 面对 Niji·journey 5 等绘画 AI 技术的快速发展，从业者需要关注行业动态，不断提升自己的技能和创新能力，以适应行业的变革和竞争。从业者应更加注重作品的原创性和创新性，以便在与 AI 生成作品的竞争中保持优势。此外，从业者还需要学会有效利用 Niji·journey 5 等工具，并提高与其他团队成员或客户的沟通和协作能力。 总之，AI 绘画的发展为艺术界带来了新的机遇和挑战。艺术家和设计师需要积极探索 AI 绘画的潜力，同时也需要关注其带来的问题和挑战，以实现艺术与科技的更好融合。

有许多 AI 应用可以审议合同，以下是一些具体的 AI 应用和平台，它们在审议合同过程中发挥了重要作用： 1. IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息，并对专利的技术内容进行分类和评估。 2. IP landscape：提供专利检索和分析功能，帮助用户快速了解相关技术领域的专利情况。它可以生成专利地图，展示专利的分布和关系，为合同审议提供参考。 这些 AI 应用可以帮助审议人员更高效地处理大量的合同、检索相关文献、评估合同的合法性和创新性等任务。它们通过自动化和智能化的手段，提高了合同审议的效率和准确性。