以下是生命科学领域有关 AI 的最新动向： 在医疗健康生物制药方面，AI 技术极大地加速了研究，在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物；利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；通过神经网络分析患者体液中的生物标志物，早期诊断帕金森。 Nature Methods 主题特刊聚焦于 AI 在生物学中的应用，探讨了计算生物学多领域，强调高精度蛋白质结构预测成就，提及了 AI 在蛋白质组学数据分析中的应用、机器学习可解释性挑战，以及科研人员对 AI 工具培训的需求，同时探讨了 AI 与生物医学数据结合的新时代。 Flagship Pioneering 创始人 Noubar Afeyan 提出 AI for Science 的下一步是 MultiAgent，旨在实现类似自动驾驶的科研自动化，推动生命科学领域的革命性进展。

以下是一些外网好用的免费 AI： 1. 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 但这些模型可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 2. 国内免费的大模型 APP： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪您聊天、答疑解惑。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。 此外，阿里巴巴发布了开源视频模型 Wan2.1，最高支持 720P 高清，普通 GPU（仅需 8GB 显存）即可运行，支持文本/图片生成视频、视频转音频及自动生成中英文字幕，完全开源，优化了质量与成本之间的平衡。Google 发布了免费 AI 编程助手 Gemini Code Assist，每月免费提供 180,000 次代码补全，支持 Python、Java、Go、Rust 等全部语言，具备强大代码审查和智能聊天助手功能，兼容 VS Code 与 JetBrains IDE，128k 超长上下文窗口，精准理解大型本地代码库。

以下是应用到律师软件的 AI 能力相关内容： 律师在工作中的优势包括： 1. 在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 2. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议，如为新技术制定合法性指导。 3. 作为专业人士，在紧急情况下能做出专业判断，提供及时的法律建议和解决方案。 律师不擅长的方面有： 1. 处理大量信息和数据，在需要处理大量文本和数据的情况下，人工效率非常有限，如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节，可能难以记住各类案件中的所有事实和细节，尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪，在处理复杂案件时，可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力，从而影响专业判断。 基于以上，律师和 AI 的协同并非简单相加，而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时，最关键的任务是根据不同的法律业务场景，精准地提出问题、指令（Prompt），以引导 AI 发挥其最大的效用。 在处理信息检索与整理任务时，律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，能够迅速获得案件准备所需的素材，花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时，律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。 在法律领域，生成式 AI 具有文本总结方面的能力。通过使用大模型，律师可以快速总结法律研究报告、实务文章、法学论文以及法律法规，帮助他们更高效地获取核心内容和深度见解。 对于如何认识 AI，作为不具备理工科背景的文科生，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。驱动 AI 工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当想让 AI 实现愿望时，基于它的“非人”一面，需要尽可能通过语言文字（足够清晰的指令）压缩它的自由度，不仅要清晰告诉它需要干什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径方法是哪一条，最好还直接给到它所需的正确的知识。

搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后输入使用，然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中，Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权，若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时，可选择模型并调整参数，如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接，可通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。单 Agent 核心在于 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。而多 Agent 为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架，需考虑新增组件，包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一环境，包含全局状态信息，有信息交互与更新。 2. 阶段：通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆：因 Agent 数量增多，消息数量及相关字段记录增加。 此外，多智能体系统是实现智能的一种新兴方法，复杂智能行为可来自大量简单智能系统相互作用。Manus 作为全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日发布，其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立虚拟机中，通过规划、执行和验证子模块分工协作处理复杂任务，核心功能由多个独立模型完成，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，采用“少结构，多智能体”设计哲学，实现高效处理和高质量输出。

以下是关于 DeepSeek 提示词生成器的相关信息： 即梦 3.0 模型中使用 DeepSeek 生成提示词 1. 进入即梦 AI 平台，访问其官方网站 https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 2. 选择 3.0 模型。 3. 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口。 4. 简单描述想要的画面，如“我想生成一张生日贺卡，上面有蛋糕和气球，还有‘生日快乐’的字样。” 5. DeepSeek 会根据描述生成详细的提示词。 6. 把提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成即可。 制作“古人骂人”视频中使用 DeepSeek 生成文案 1. 打开 DeepSeek 网站 https://chat.deepseek.com/ 。 2. 输入提示词，示例：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’” 3. 从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 使用 DeepSeek 生成单词 1. 输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2 。 2. 选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，DeepSeek 为用户输出指定数量的单词，并以数组方式呈现，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 提示词： 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 技能 1：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。

以下是关于 AI 生成的设计图应用的相关内容： Midjourney 生成 UI 界面的应用： 页面指令：如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，例如“landing page”（社交平台登录页）、“Profile Page”（人力资源类产品的个人资料页）。 应用场景：Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，更适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中，为设计师提供灵感和创意。但目前直接落地开发仍有距离。 AI 生成 CAD 图的相关资料获取： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台的课程，以及在 YouTube 等视频平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：了解 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 星流一站式 AI 设计工具的图生图： 作用：允许用户上传一张图像，并基于该图像生成新的视觉内容。 使用方法： 在 prompt 输入框下，点击“图生图”上传本地文件。 在无限画布中，于图片功能区进行选择。 调整“图生图”功能区参数： 参考程度：更像原图为小幅度修改基底图像，有限增加元素；更创意为大幅度修改基底图像，可搭配增强模型加入更多元素；自定义可自定义修改重绘幅度。 增加参考纬度：点击添加按钮，会自动应用并打开“生成器”的图片参考功能。 替换图像：鼠标滑动到图像，点击“选择参考图”即可重新选择图片。 转换提示词：反推参考图信息填入提示词框中。 同步生图尺寸：同步参考图尺寸到“生成器”的生图尺寸中。

以下是利用 AI 辅助论文选题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，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。 需要注意的是，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。 同时，要始终明确 AI 的角色是辅助手段。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分，而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如，在写论文时，可以用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。 在与 AI 互动中，可以主动思考，比如当得到 AI 的答案后，思考如果自己来回答会怎样，对比 AI 答案的新颖或不足之处。还可以利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。

未来 AI 发展具有以下方向性的可能，对产品运营有如下启发： 1. 从通用能力到专业化细分： 早期通用型 AI 产品如 ChatGPT 吸引大量用户，但难以满足多样化需求。 如今越来越多 AI 产品专注特定领域或功能，如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理（各种 AI 配音、音乐生成工具），每个细分领域的产品不断提升核心能力，为用户提供更精准和高质量服务。 2. 商业模式的探索与创新： ToB 市场深耕，如针对内容创作者的 ReadPo，为专业用户提供高效工具。 新型广告模式，如天宫搜索的“宝典彩页”，允许用户认领主题词实现变现。 AI 产品从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 3. 公司未来的样貌： AI 是生产力革命，将通过 AI 网络协同工作，推动对新型基础设施的需求。 未来公司建设可能成为 AI Agent 的工作，公司可能像神经网络一样工作。 下一代公司规模可能更小，但数量会增加，具有新的组建方式、所有权和管理结构。 未来公司将需要解决知识管理、内容生成、信任、安全和身份验证等难题的企业产品，软件数量将不断扩张和变化，代码生成和软件代理业务将更定制化和快速迭代。 4. 具体应用场景： 企业应用：提示词工程重要性凸显，带来超级个性化服务、预测性决策能力、自动创新设计能力、自动识别和优化内部流程。 交通领域：自动驾驶汽车提高安全性和效率，优化信号灯和流量。 物流配送：优化路线和计划，降低成本，包括无人机送货。 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据提高产量和质量。 人工智能时代下最重要的三个基石是数据、算法和算力，相关资源如： 算力： 数据：