以下是一些可以根据提示词生成 PPT 的 AI 软件及相关信息： 闪击： 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作流程：选择模版，输入大纲和要点（需将准备的大纲转换成适配闪击的语法），点击文本转 PPT 并在提示框中选择确定，可在线编辑，但导出 PPT 有会员限制。 参考指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 Claude：可用于生成语文老师 PPT 配图，整个流程为输入 Prompt，用户输入主题、风格，AI 输出最终结果。获取提示词可参考相关开源内容。 此外，还有一些其他与 AI 生成相关的内容，如用 AI 三步制作任意公司的周边图片，流程包括获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成等。

以下是 3 月 18 日的 AI 科技新闻： 《Google 首席科学家 Jeff Dean 对话 Transformer 发明者：基于自回归的下一词预测方式并非人类学习的最佳模拟》：在与 Google 首席科学家 Jeff Dean 和 Transformer 发明者 Noam Shazeer 的对话中，他们强调 AI 发展需更主动引导，不能完全依赖自然演进。Jeff Dean 指出，每次模型改进不仅依赖硬件，更源于算法和架构的创新。两人还讨论了量化和低精度技术的未来，认为它们将显著提升 AI 性能。 《Linkloud 2 月 23 日线下分享活动回顾：增长与商业化（二十七期）》：本次 Linkloud 活动中，嘉宾围绕 AI 出海与增长实践进行了深入分享，结合近一年服务超 40 家 AI/SaaS 公司的经验，系统剖析了技术护城河逐渐消失、商业化路径尚不清晰背景下，增长在产品发展中的核心地位。内容涵盖如何精准定位产品、衡量关键增长指标、制定可持续的 SEO 策略，以及多渠道冷启动的实战经验，为 AI 应用在出海与增长阶段提供了极具参考价值的路径与思考。 《4 段超神提示词解锁 Claude 3.7 能力上限》：Claude 3.7 大幅提升了 AI 生成网页的能力，通过明确的设计提示词，能够创建美观、现代且易读的单页 HTML。这种创新方法不仅限于网站开发，还扩展至 3D 动画展示，使复杂信息变得引人胜。利用现代组件库如 TailwindCSS 和 Three.js，AI 展现了强大的视觉设计和交互能力。 《争先恐后接入 DeepSeek 的企业们，你们考虑过后果吗？》：DeepSeek 推出以来，企业纷纷追逐接入，但大多数未充分准备，盲目跟风可能是个严重错误。成功应用 AI 需基础数据、整体战略和人才支持，而不仅仅是接入大模型。真正的创新在于将 AI 与其他技术融合，企业应鼓励一线员工探索，而非制定复杂的 AI 战略。记住：推动进步的从来都是人，而非技术。 《AI 竞争提速：OpenAI 首席产品官确认 GPT5 即将发布，这次又会带来什么变化？》：OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 近日确认，GPT5 即将发布，整合了 GPT 系列和 o 系列模型，力求提升用户体验。他大胆预测，2026 年编程将实现 99%自动化，领先于竞争对手。此外，OpenAI 致力于将 AI 与教育、机器人等领域结合，提供个性化学习解决方案。Weil 强调，研究与产品开发的紧密结合是 OpenAI 保持领先的关键，“每两个月，我们的技术能力都在刷新”。 极客传媒：《DeepSeek：AI 赛道的超级引擎（2025 年）》：该报告围绕 DeepSeek 展开多维度探讨。它在技术上不断创新，如采用 MoE 架构、MLA 机制等，提升性能并降低成本，且坚持开源，推动了 AI 技术发展。其应用场景广泛，涵盖金融、医疗等行业，为企业和开发者带来新机遇，同时也改变了 AI 商业化格局，开源的重要性日益凸显。

准备测评集通常需要以下步骤： 1. 确定评估标准：根据具体的业务目标和应用场景，明确测评的重点和要求。 2. 构建测试题目：例如对于中文大模型，可以包括多轮开放问题和多种能力的客观选择题，如 2023 年度中文大模型基准测评报告中提到的 1060 道多轮简答题和 3213 道客观选择题。 3. 考虑多维度和多视角：采用综合性的测评方案，全面评估模型的能力。 4. 引入裁判模型：如使用超级模型作为评判官，对不同模型的表现进行对比和评分。 5. 设定评分规则：明确胜、和、负的得分情况，并计算综合得分。 6. 进行人工校验：确保测评题目的准确性和有效性。 在开发产品视角的大模型 RAG 应用时，评测环节首先要确定测评标准，包括是否理解问题、是否匹配正确政策原文、回答是否准确全面、是否生成原文以外内容、回答是否可靠以及是否支持追问等方面。对于菜品秀秀的 Bot 评测集，可以根据具体菜品的烹饪步骤、食材准备、口味特点等方面进行构建。

模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 MCP 的价值和特点包括： 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。 与传统 API 的区别在于： 传统 API 通常需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。 传统 API 就像不同的门，每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则，而 MCP 就像“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 由 Anthropic 公司最早开发，现已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 在某些情况下，传统 API 可能更适合，例如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，包括需要细粒度控制、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。 开始使用 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。 例如，Claude 可以通过简单的 MCP 集成直接连接到 GitHub、创建新存储库并创建 PR。Anthropic 一直在研究 MCP 这一开放标准，以解决 LLM 应用程序将其连接到数据的核心挑战，不再为每个数据源构建自定义集成，MCP 提供一种协议来连接它们。

以下是关于文本分析工具的相关内容： Claude2 中文精读： 基本文本分析：可以处理多种类型的文本，因其具有 10 万标记上下文窗口，能分析大量单词。基本应用包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 评估文本相似度：通过特定提示，让 Claude 判断两段文本含义是否大致相同，回答以“”开头。 回答有关文本的问题：提供会议记录给 Claude，并提出问题，让其回答。 推理类应用： 文本主题推断：给定长文本，推断其中的主题，可将主题格式化为一两个单词的列表。 文本信息分析：对于给定的主题列表和新闻文章，确定每个主题是否在文章中出现，答案以 0 或 1 的列表形式呈现。 GPT + SBERT 做用研统计： 模型边界：GPT 擅长上下文预测，不擅长文本归纳与推理；BERT 擅长文本横向统计，如句子相似性分析等。若要进行文本挖掘并输出统计数据，需同时调用 GPT 和 BERT。

以下是一些可以替代 Midjourney 的软件： 1. 扣子+ByteArtist： 网址：https://www.coze.cn/home 优点：不需要?，无收费，可以直接生成。 注册：手机号、抖音号或飞书号。 操作步骤：需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件，时间约 5 分钟。这里需要一点小小的加插件操作，不难，截图一步一步即可做到，而且全程没有科学?️，不需要付费。 2. 悠船： 网址：www.youchuanai.com 新用户注册：在悠船桌面端，输入离谱村专用激活码（296976）即可完成注册。 特点：从成本和小白理解力的角度来说适合先尝试，最近有新注册的免费福利。

模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 它就像AI领域的“USBC接口”，能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。其价值在于： 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。 与传统API相比，通常AI系统连接外部工具时需要单独整合多个不同的API，每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而MCP可以标准化地连接，无需为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。 MCP最早由Anthropic公司开发，现已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 在某些情况下，传统API更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，如需要细粒度控制、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。 要开始使用MCP，可按照以下步骤： 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。 例如，Claude可以通过简单的MCP集成直接连接到GitHub、创建新存储库并创建PR。

模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。它就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括： 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。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。传统 API 就像每扇门都有一把不同的钥匙，而 MCP 让 AI 模型更简单地获取数据、工具与服务。 在某些情况下，传统 API 更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，包括需要细粒度控制、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。 开始使用 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。 Anthropic 最早开发了 MCP，现在它已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。例如，Claude Desktop 现在可以直接连接到 GitHub、创建新的存储库并创建 PR。 总之，MCP 是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效，而传统 API 则是每个服务单独连接，开发更复杂。

模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。它就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括： 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。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。传统 API 就像每扇门都有一把不同的钥匙，而 MCP 让 AI 模型更简单地获取数据、工具与服务。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现在已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 在某些情况下，传统 API 更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，如需要细粒度控制、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。 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。 总结来说，MCP 是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效，而传统 API 是每个服务单独连接，开发更复杂。例如，Claude 可以通过简单的 MCP 集成直接连接到 GitHub、创建新存储库并创建 PR。

模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 MCP 的特点和优势包括： 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。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而 MCP 就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现在已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 在某些情况下，传统 API 可能更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，包括需要细粒度控制、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。 若要开始使用 MCP，可参考以下快速集成步骤： 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。 例如，Claude 可以通过简单的 MCP 集成直接连接到 GitHub、创建新存储库并创建 PR。Anthropic 一直在研究 MCP 这一开放标准，以解决 LLM 应用程序将其连接到数据的核心挑战，不再为每个数据源构建自定义集成，MCP 提供一种协议来连接它们。