DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂，但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说，您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理： 1. 先回顾玄武门之变的历史背景，比如这场政变发生在 626 年，李世民杀了兄弟，逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理，可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪，还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实，还要有文学性，体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责，对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景，像儒家思想对孝悌的重视，李世民的行为违背了这些伦理，他可能会内心挣扎，还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求，给独白加上一些文学修辞，像比喻、对仗、意象等，增强画面感。 另外，DeepSeek 还有个很厉害的地方，就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述，让整个输出更有画面感。比如“（夜风掀动案头《韩非子》，停在‘夫妻者，非有骨肉之恩也’那页）”、“（墨迹在‘弑’字上晕开一团）”、“（忽然扔笔，抓起铜镜）”这些句子，很难相信是 AI 写的。 总之，使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素，它能根据您的提示词和需求，生成很精彩的内容。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，提供了多方面的辅助，以下是一些相关的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具： 1. Turnitin：增加了检测 AI 生成内容的功能，用户上传论文后会提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成，并提供详细报告。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 智能体是指拥有各项能力的类似机器人小助手的存在，可以为用户做特定的事情。简单理解，它就像是 AI 机器人，参照移动互联网，类似于 APP 应用的概念。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道，现在基本可以用自然语言来编程，降低了编程的门槛。 AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。其出现是为了解决如 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题，结合自身业务场景和需求，捏出专属的 AI 智能体来解决问题。 例如，在社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让自己的 Agent 和其他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入。在 B 端，帮助 B 端商家搭建 Agent 也是一种应用场景。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念，指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序，也可以是硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多新名词，“智能体 Agent”还有 bot 和 GPTs 等。简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网的话，类似 APP 应用的概念。在做 Agent 创业的公司有很多，包括 C 端和 B 端的案例。同时也有很多智能体开发平台。

以下是一些可以学习文档并根据文档内容生成完整 Python 代码程序的免费软件或网站： 1. ：这是一个开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，代码具有简单、安全、易于理解的结构，具备高度灵活性和定制性，适合开发人员使用。 2. 直接使用。

以下是一些可以学习文档并生成完整 Python 代码程序的 AI 助手： 1. Wing Python IDE Pro：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了代码编辑、导航和调试功能，具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具。价格：年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer：开源的 AI 开发助手，可以根据产品需求生成完整的代码库，具备简单、安全、易于理解的代码结构，同时高度灵活和定制。价格：开源项目，遵循 MIT 许可证。 3. Cody：Sourcegraph 的 AI 工具，能理解整个代码库，解答问题并编写代码，还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用，个人使用免费。 4. FittenAI 编程助手：安装前需先安装 Python 的运行环境，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）。

目前在 AI 领域，很难简单地确定哪家是最强的。Llama 3.1 是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡，标志着开放模型缩小了与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色，解决了 30 题中的 25 题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。 在国内，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异成绩，尤其在数学和编程方面表现突出。智谱一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，还有“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 需要注意的是，AI 领域发展迅速，各模型的优势和表现也会随时间变化。

以下为您介绍一些免费的配音 AI 工具： 1. 海螺 AI： 雪佬通过视频举例介绍了其使用方法。先进行人声分离，选择保留人声，等待处理后可导出，注意上传原声音频不要超过 1 分钟。 语音克隆功能目前完全免费，但只能生成三个音色模型，超出则需删除现有模型。 2. Luma AI： 更新了 Video2audio 能力，在 Beta 中可免费使用。用户在 Ray 2 AI 视频生成环境下点击“Audio”就能进行视频自动配音及根据提示进行配音。 地址：https://dreammachine.lumalabs.ai/ 3. Vidnoz AI： 支持 23 多种语言的配音，音质高保真。 支持文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。 提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下是关于图生视频的相关信息： 什么是图生视频： 输入一张图片+相应的提示词，清影大模型将根据提示将图片转变为视频画面。您也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力，把图片扩展为一段有故事的视频。 图生视频的两个小技巧： 1. 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），清影支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，会影响模型对图片的识别，可以采用分辨率提升工具将图片变清晰。 2. 提示词要【简单清晰】： 可以选择不写 prompt，直接让模型自己操控图片动起来。 明确您想动起来的【主体】并以「主体」+「主题运动」+「背景」+「背景运动」的方式撰写提示词（一定要有主体，不然可能会出现 AI 狂乱景象）。如果不明确大模型如何理解您的图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确您的【主体】该如何描述。 常见的图生视频模型及特点（从高到低排序）： 1. pd 2.0 pro：即梦生成的画面有点颗粒感，p2.0 模型还是很能打的，很适合做一些二次元动漫特效，理解能力更强，更适合连续运镜。 2. luma 1.6：画面质量挺好，但是太贵了。 3. 可灵 1.6 高品质：YYDS！ 4. 海螺01live：文生视频比图生视频更有创意，图生也还可以，但是有时候大幅度动作下手部会出现模糊的情况，整体素质不错，就是太贵了。 5. runway：画面质量不算差，适合做一些超现实主义的特效、经特殊就容镜头的。 6. 智谱 2.0：做的一些画面特效挺出圈的，适合整过，但是整体镜头素质还差点，好处就是便宜，量大，管饱，还能给视频加音效。 7. vidu1.5：二维平面动画的快乐老家，适合做特效类镜头，单镜头也很惊艳，大范围运镜首尾帧 yyds! 就是太贵了！！！！！ 8. seaweed 2.0 pro：s2.0 适合动态相对小的，更适合环绕旋转运镜动作小的。 9. pixverse v3 高品质：pincerse 的首尾帧还是非常能打的，就是画面美学风格还有待提升的空间。 10. sora：不好用，文生视频挺强的，但是最需要的图生视频抽象镜头太多，半成品都算不上，避雷避雷避雷，浪费时间。 PixVerse V2 使用教程： 1. 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30 Credits，5s 的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 2. 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 3. 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机执行。 然而，有些任务无法明确编程，如根据照片判断人的年龄。我们能做是因为见过很多不同年龄的人，但无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以这类任务是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子，可以用能理解的语言解释：AI 就是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 AI 分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 得到巨大发展，只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 则能做任何人类可以做的事。