在毕业论文写作中，AI 技术能够提供多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于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。 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。同时需要注意，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。接收方也应做好准备迎接各种 AI 生成的内容，目前已有检测 AI 生成内容的相关努力在进行。

ByteArtist 主要有以下用途： 1. 用于新闻主题词/关键词或小朋友感兴趣的提问点背后的知识点挖掘，帮助小朋友形成强大的系统知识网络结构。它可以根据文本描述生成图像，并且能够指定图像数量和大小。 2. 在 Wojak memecoze 复刻版本中，使用 ByteArtist 插件里面的 ImageToolPro 工具，将 model_type 选 2 ，就可以根据用户图片风格进行生成。生成图片时，需要输入一个参考丑图，比如从 glif 官网别人的作品里面选一个 10241024 的图片，并将其 url 输入给 image_url 。

进行 DeepSeek 本地化部署的方法如下： 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。

RAG（检索增强生成）中LLM（大语言模型）的主要作用包括： 1. 利用外部检索到的知识片段生成更符合要求的答案。由于LLM无法记住所有知识，尤其是长尾知识，且知识容易过时、不好更新，输出难以解释和验证，容易泄露隐私训练数据，规模大导致训练和运行成本高，通过RAG为LLM提供额外且及时更新的知识源，有助于生成更准确和有用的回答。 2. 在RAG的工作流程中，LLM接收整合后的知识片段和特定指令，利用其推理能力生成针对用户问题的回答。 3. 事实性知识与LLM的推理能力相分离，LLM专注于运用推理能力处理外部知识源提供的信息。

以下是系统性学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 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，找到为初学者设计的课程，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，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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 6. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之，系统性学习 AI 要注重理论与实践结合，从基础入手，逐步深入，并根据自身兴趣和需求选择重点方向。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 简单来说，它通过检索的模式为大语言模型的生成提供帮助，使大模型生成的答案更符合要求。 RAG 对于 LLM 来说很重要，因为 LLM 存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。 而 RAG 具有一些优点，如数据库对数据的存储和更新稳定，数据更新敏捷且可解释，能降低大模型输出出错的可能，便于管控用户隐私数据，还能降低大模型的训练成本。 RAG 概括起来是知识检索+内容生成，可以理解为大模型的开卷考试，其主要组成依次是数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 推荐阅读： 如何让 LLM 应用性能登峰造极：https://mp.weixin.qq.com/s/Kr16ub_FN6pTF6acse6MA 大模型主流应用 RAG 的介绍——从架构到技术细节: https://luxiangdong.com/2023/09/25/ragone/ 高级 RAG 技术：图解概览: https://baoyu.io/translations/rag/advancedragtechniquesanillustratedoverview

如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码，可以参考以下方法： 1. 对于编程小白来说，最好向 AI 提供代码节点中的范例，也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式（比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量），所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式，以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式，您不会写，可以使用下面这个方法：在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能，如果功能较为复杂，尽量将运行逻辑说清楚，越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考： 请仿照上述代码的结构，用 python 编写代码，实现以下功能： 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外，如果您在处理 SQL 代码时不会写，也可以让 AI 帮忙。例如，您可以将以下内容发送给 AI：学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求，如数据库表名称、操作类型、相关字段等，AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时，即使您不是程序员，也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时，要先了解相关字段，如 link（网址）、title（标题）、snippet（简短介绍）、source（来源）等。

成年人学习 AI 可以参考以下方面： 依据《2020 年国家人工智能倡议法案》，可参与相关的教育项目，包括成人学习阶段的项目，这些项目支持人工智能系统相关的科学技术多样化劳动力队伍的发展，增强对其伦理、社会、安全和保障影响的认识，促进对人工智能原理和方法的广泛理解，以适应未来社会和经济的变化。 对于零基础的成年人，可在网上寻找基础课程的教程，包括科普类教程。阅读 OpenAI 的官方文档，理解每个参数的作用和设计原理。还可使用一些练手的 Prompt 工具，并参考相关教程文档。 像学习骑自行车一样，通过不断试错来学习，在强化学习中，智能体通过决策来最大化所能收到的奖励，在给定状态下执行最佳操作。智能体可以是各种对象或主体，其状态指在抽象环境中的位置和状态。

对于新手学习 AI，建议您从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 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，您可以找到为初学者设计的课程，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，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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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您的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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。 对于中学生学习 AI，有以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是在 COZE 创建智能体的步骤： 1. 基础智能体创建： 进入 coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流用于处理和生成图像的相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料；表格用于结构化数据的存储和调用；照片作为图像素材库。 记忆系统：变量存储对话过程中的临时信息；数据库管理持久化的结构化数据；长期记忆保存重要的历史对话信息；文件盒子管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 3. 具体创建示例： 打开扣子官网（https://www.coze.cn/）。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 设置画小二助手的提示词。 动手实践： 第一步，创建一个智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建一个新的对话流（记得要和智能体关联）。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，当看到数据即为成功。回到智能体的编排页面，同样方式测试，确保对话流执行成功。 发布：点发布后，只选择多维表格，然后点配置。输出类型选文本，输入类型选字段选择器。完善上架信息，填个表格，选发布范围时，可选仅自己可用以加快审核。提交上架信息后，返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。