是的，存在多个企业级医药大模型，这些模型通常由科技公司或与医药行业相关的企业开发，用以支持医药研发、医疗健康服务、疾病诊断等多个方面。以下是一些企业级医药大模型的例子： 1. 谷歌医疗大模型（MedPaLM）：谷歌和DeepMind的科研人员开发的医疗大模型，能够以高水平的准确率回答医疗相关问题。 2. BioMedLM（PubMedGPT）：由斯坦福基础模型研究中心（CRFM）和MosaicML联合开发的模型，专门用于解释生物医学语言。 3. GatorTron：由佛罗里达大学开发的电子病历（EHR）大数据模型，用于改进临床自然语言处理任务。 4. CLINICAL QA BIOGPT ：John Snow Labs开发的模型，专注于提高患者去标识化、实体解析和临床摘要的准确性。 5. ChatDoctor：在大型语言模型LLaMA上进行微调的医疗大模型，用于理解患者需求并提供医疗建议。 6. 百度灵医大模型：百度发布的医疗大模型，聚焦智能健康管家、智能医生助手、智能企业服务三大方向。 7. 京东京医千询：京东健康发布的医疗大模型，用于快速完成医疗健康领域的场景迁移和学习。 8. 腾讯混元医疗大模型：腾讯开发的模型，预训练使用高达2万亿tokens的数据，覆盖广泛的医学知识。 9. 医联MedGPT：医联发布的医疗大语言模型，使用大量医学文本数据进行预训练。 10. 华为云盘古药物分子大模型：华为云推出的药物分子大模型，面向药物研发领域，提供人工智能辅助药物设计。 这些企业级医药大模型展示了AI技术在医疗健康领域中的多样化应用和巨大潜力。随着技术的不断进步，预计将有更多的创新产品和解决方案出现。

以下是一个针对小白用户，从零开始学习AI绘画的清晰任务列表和优先级建议： 阶段一：基础知识学习 1. 了解AI绘画的基本概念 理解AI绘画与传统绘画的区别 了解AI绘画在艺术创作中的应用 2. 选择合适的AI绘画工具 研究不同AI绘画工具的特点和优缺点 选择一个适合自己的AI绘画工具 3. 学习基础绘画技巧 了解基本的绘画术语和技巧 学习如何使用AI绘画工具进行基础操作 阶段二：AI绘画工具使用 1. 熟悉AI绘画工具的基本操作 学习如何创建、编辑和管理画布 学习如何使用工具箱中的工具 2. 掌握AI绘画工具的功能 学习如何使用AI绘画工具的自动生成功能 学习如何调整AI绘画工具的参数和设置 3. 实践AI绘画工具的基本操作 尝试绘制简单的图形和形状 尝试使用AI绘画工具的自动生成功能创作作品 阶段三：AI绘画创作实践 1. 创作个人风格的作品 学习如何利用AI绘画工具创作具有个人风格的作品 尝试创作不同风格和主题的作品 2. 学习AI绘画工具的高级功能 学习如何使用AI绘画工具的高级功能，如AI生成、AI优化等 尝试创作更复杂和高质量的作品 3. 实践AI绘画创作 尝试创作不同风格和主题的作品，提高创作技巧 不断学习和实践，提升自己的AI绘画水平 阶段四：AI绘画作品展示和交流 1. 分享和展示自己的AI绘画作品 选择合适的平台分享和展示自己的AI绘画作品 与其他AI绘画爱好者交流和分享经验 2. 参加AI绘画相关的比赛和活动 了解和参加AI绘画相关的比赛和活动 通过比赛和活动提升自己的AI绘画水平 3. 持续学习和提升 关注AI绘画领域的新技术和趋势 不断学习和提升自己的AI绘画技巧和水平 通过以上任务列表和优先级建议，小白用户可以逐步学习AI绘画，并逐渐提升自己的创作水平。在学习过程中，建议多实践、多交流，不断提升自己的技能和创作能力。

有的。Kimi 的开放平台介绍在这里： 公开的服务地址是 https://api.moonshot.cn Moonshot 提供基于 HTTP 的 API 服务接入。对 Chat API，Kimi 兼容了 OpenAI 的相关 API 的输入和输出。

学习人工智能（AI）是一个既刺激又富有挑战的旅程，它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI，这里有一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的AI知识体系。 1. 了解AI基本概念： 首先，建议阅读「」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始AI学习之旅： 在「」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。 5. 体验AI产品： 与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入AI相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他AI爱好者和专业人士交流。 记住，学习AI是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，你将逐渐建立起自己的AI知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。 完整的学习路径建议参考「」 知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议： 1. 确定课题主题： 明确你的研究兴趣和目标，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写作助手生成课题的大纲，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： 如果课题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写作工具来撰写课题的各个部分，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审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，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课题的原创性，并进行最后的格式调整。 请记住，AI工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用AI进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

Rabbit R1 是一款新型人工智能驱动的移动设备，通过高级语音命令简化了应用程序的使用。售价 199 美元，配备 360 度摄像头、触摸屏和 4G 连接。据其公司介绍，Rabbit OS 是首个建立在 Large Action Model（LAM 大动作模型）上的操作系统。在 AI 功能层面，LAM 与 LLM 的区别在于，可以处理自然语言并转化为可执行任务。LAM 能与常见应用（如 Apple Music、Uber、eBay 和 Amazon 等）交互；支持语音命令，代表用户执行复杂任务，如制定旅行行程、订票、购物、发送信息、控制音乐、回答查询等。

可以通过以下方式让 AI 帮忙查论文： 1. 使用学术搜索引擎：如 Google Scholar、 Semantic Scholar 等，这些搜索引擎可以提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 使用文献管理工具：如 Zotero 等，这些工具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。 3. 使用 AI 工具：如 ChatGPT、Claude 等，这些工具可以提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。

数据采集可以通过大模型来辅助，但要完全依靠大模型来解决所有问题可能并不现实。大模型通常用于处理自然语言理解、文本生成、图像识别等任务，在数据采集方面可以发挥以下作用： 1. 内容抽取和识别：大模型可以帮助识别网页、公众号文章等的关键内容，提取需要的信息，例如标题、摘要、正文内容等。 2. 语义理解：大模型可以帮助理解文本内容的含义，从而更准确地判断网页或文章的相关性、质量等，有助于筛选出更有价值的数据。 3. 图像识别：如果涉及到图像数据的采集，大模型可以用于识别图像内容，从而帮助自动化地筛选出符合要求的图像数据。 4. 数据清洗和预处理：大模型可以用于自动化地清洗和预处理采集到的数据，例如去除重复内容、规范化格式、纠正错误等。 但需要注意的是，虽然大模型在某些方面可以提高数据采集的效率和准确性，但在实际应用中可能还需要结合其他技术和手段，例如规则引擎、数据抓取工具、人工审核等，才能更好地完成数据采集任务。此外，数据采集涉及到的网站、公众号等也可能会有反爬虫机制，需要针对性地处理和应对。因此，综合利用大模型和其他工具技术，可能更有利于完成复杂的数据采集任务。

使用大型语言模型（LLMs）来解析和分析来自网站、公众号、微博、报社等媒体的内容，通常涉及以下步骤： 1. 数据收集： 使用爬虫或API从目标媒体平台抓取内容。确保遵守相关平台的爬虫政策和法律法规。 2. 数据预处理： 清洗抓取的数据，去除无关内容（如广告、无关评论等），并进行文本格式化，如统一编码、去除特殊字符等。 3. 内容解析： 使用LLMs对文本内容进行解析，提取关键信息，如主题、关键词、实体、摘要等。这可以通过调用预训练模型的API来实现。 4. 情感分析： 对文本进行情感分析，判断内容的情感倾向（正面、负面或中性），这有助于了解公众对某一话题的情感态度。 5. 主题建模： 应用主题建模技术（如LDA）来识别文本中的主要主题或话题，了解媒体内容的焦点和趋势。 6. 趋势分析： 分析内容发布的时间序列，识别热点话题和趋势变化，以便及时捕捉社会关注的焦点。 7. 文本分类： 根据内容的类别（如新闻、评论、报道等）对文本进行分类，以便于进一步的分析和整理。 8. 摘要和提取： 生成文本摘要或提取重要信息，以便快速获取内容的核心要点。 9. 可视化展示： 将分析结果通过图表、词云等形式进行可视化展示，帮助用户直观理解数据分析结果。 10. 报告和洞察： 基于分析结果撰写报告，提供媒体内容的深入洞察和建议。 请注意，进行这类分析时应遵循数据隐私和安全的最佳实践，尊重版权和知识产权，并确保分析结果的客观性和准确性。此外，使用LLMs进行内容分析时，应选择适合的模型和参数，以获得最佳的分析效果。

Kimi 新出的常用提示语功能，预设了一共 15 款提示语，具体内容如下： 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要，保证内容完整、准确且精炼。 【? PPT 精炼】整理各种课程 PPT，输出结构明晰、易于理解内容文档。 【?爆款文案】生成高质量的爆款网络文案。 【?影剧推荐】根据喜好推荐影视，提供保姆级资源渠道。 【?影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论。 【?职业导航】私人职业路径规划顾问，综合考虑个人特质、就业市场和发展前景。 【?营销策划】为你的产品或服务提供定制化营销活动策划。 【?面试模拟】你的私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 【?宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号。 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽。 【?诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手。 【?推闻快写】专业微信公众号新闻小编，兼顾视觉排版和内容质量，生成吸睛内容。 【?要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲。 【?短剧脚本】创作定制化短视频脚本，包含拍摄要求和分镜细节。