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：

以下是关于腾讯在未来 AI 发展方向的一些可能： 1. 2024 年数字科技趋势：从连接、交互、计算和智能四个维度，对 100 多项未来技术和重点方向给出趋势性判断。包括星地直连的卫星互联网、垂直起降飞机的未来交通网、能源、信息和交通的多网协同，使未来网络连接的广度和深度都迎来无限可能。报告下载地址：（发布时间：2024/01/23） 2. 金融业大模型应用：强调大模型技术对金融业带来的革命性影响，包括提高效率、降低成本、创新服务和优化风险管理等方面。通过深入分析多个案例，展示大模型在金融服务、风险管理、客户服务和营销策略等领域的应用，同时指出实施大模型技术面临的挑战，如数据隐私、算法偏见和监管合规等。报告下载地址：（发布时间：2023/11/30） 3. 在基础模型和开源生态方面： 合成数据方面：量变不能直接产生质变，质量和结构至关重要；需要从扩充数据转向创造知识，通过系统化方法提升训练数据质量。 游戏开发、影视制作、工业设计、VR 构建等领域：面临数据积累和模型优化以实现产业赋能的挑战，当前瓶颈包括训练数据稀缺和泛化能力有限，未来方向可能是 GANs 数据生成和迁移学习优化。 材质还原方面：基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。

智能客服的产品形态具有多样性，以下为您介绍： 1. 传统智能客服：但在 LLM 时代发展不佳，部分企业如 xxx 欠薪、解散团队或转向出海客服方向。这与智能客服行业的属性有关，其分为智能部分和客服部分，智能部分基于 NLP 技术进行 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台、AI 与 IM 对接等。然而，企业对客服效果极为看重，且智能客服企业难以获取关键数据，导致很多采取本地部署，吃力不讨好且难有积累。 2. 基于 LLM 的智能客服：如 GPT 智能客服，通过将 FAQ 上传到知识库，让其具有客服应答能力。GPTs 作为 GPT 的一种 ID 账号形态，开放门槛低，基本是 0 代码，开发方式包括自然语言（prompt）、知识库（knowledge）、第三方 API 对接（Action），具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点，但不太擅长推理计算。 3. 特定功能的智能客服：例如帮助企业快速建立产品智能客服体系的方案，通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案等方式，提供全面的 AI 客服解决方案，提高回答准确率，降低企业商用 AI 客服门槛。还有如自动化处理和分析商品负面评论、为中小型消费品企业提供销售订单管理等特定功能的智能客服。

以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容： 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中，提示词包括： 给评分员提供完整的图像描述内容，要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像，并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词： “论文深度剖析导师”提示词，可用于深度理解文本，如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析，拆解岗位描述并定制求职攻略，甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。

如果您作为新手，想做智能体＋短视频/直播的培训但不懂搭建智能体，可以从以下几个方面开始学习： 1. 按照“五津:DeepSeek+扣子：1分钟生成小红书爆款单词视频”中的指导，创建智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。工作流中如【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，让用户购买后自行输入使用，然后再发布。 2. 参考“元子：WayToAGI 知识库究竟咋用？”中的内容，对于完全没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白，可以从工具入门篇（AI Agent）中的“Agent 工具小白的 Coze 之旅”开始，了解相关搭建平台。 3. 学习“智谱 BigModel 共学营第二期：把你的微信变成超级 AI 助理”中的教程，包括注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台（https://bigmodel.cn/），获取资源包（新注册用户注册即送 2000 万 Tokens，或通过充值/购买多种模型的低价福利资源包，如语言资源包、多模态资源包等，所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ），然后进入【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，再进入智能体中心我的智能体开始创建智能体。

以下是一些用 AIGC 生成的单镜头循环视频的案例： OpenAI 的 Sora 视频生成模型：能够生成长达 1 分钟的视频，在时长、稳定性、一致性和运动幅度上表现出色。它可以根据提供的图像和提示生成视频，还能在时间上向前或向后扩展视频以产生无缝的无限循环。此外，能零镜头地改变输入视频的风格和环境，在两个输入视频之间逐渐进行插值创建无缝过渡，也能够生成图像。 Luma 视频生成工具 Dream machine 增加了尾帧生成视频的功能和循环视频生成功能。 智谱 AI 发布的 DiT 视频生成模型“智谱清影”，支持文生和图生视频，目前免费使用，加速生成需要付费。 此外，还有一些其他相关项目： Google 的 Genie 采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 DeepMind 的 WaveNet 是一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 OpenAI 的 MuseNet 是一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 ElevenLabs 的 Multilingual v2 是一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 Stability 发布了 Stable Video 4D 模型，可以从视频中生成更多角度的新视频。 Pixverse 更新了 V2 版本 DiT 视频模型，支持 8 秒时长视频生成、细节和动作增强、支持最多 5 段内容一次性生成，无缝衔接。

以下为您推荐几个可能有助于将 PPT 截图还原为 PPT 的工具： 1. PPT 软件本身：例如 Microsoft PowerPoint 或 WPS 演示。您可以在新的 PPT 页面中，根据截图的内容重新进行排版和编辑。 2. 图像处理软件：如 Adobe Photoshop 等，用于对截图进行处理和优化，然后再将处理后的图片插入到新的 PPT 中。 需要注意的是，目前将截图直接完美还原为 PPT 格式的工具可能并不存在，可能需要您结合多种工具和手动操作来实现。另外，在使用 PPT 进行排版时，要注意尺寸的选择。如果想要打印，4:3 的比例比较适合童书绘本的比例；如果要发小红书或者小绿书，竖版比例选 3:4 更合适；如果要制作 H5，出图选 9:16 的竖版比例。同时，PPT 里的删除背景功能对于一些基础抠图很有用。用 PPT 另存为图片时，先另存为“增强型 Windows 源文件”格式，再用画图软件打开另存为 JPG 可得到高清图。

以下是一些适合搭建应用的 AI 相关信息： Menlo Ventures 指出生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。其投资组合公司在这些类别中有早期突破性的代表，中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此，领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助多步逻辑等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体及使其成为可能的因素，追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，探讨范式转变对应用和基础设施层面的影响。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI，在阿里云百炼从零搭应用。阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供生成式大模型的应用编排搭建能力和企业大模型的全链路训练部署能力。其核心能力和优势包括大模型 API 服务、AI 应用搭建、模型在线训练部署等。目标客户群体包括有开发经验的企业或独立开发者，期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业，以及有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 目前企业正在自行构建而非购买应用程序，重点主要放在自主构建应用程序上，基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序。企业正在构建常见应用，也在尝试更新颖的应用。关于“GPT wrappers（GPT 套壳）”的局限性已有诸多讨论，目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并显著重新思考企业基本工作流程或帮助企业更好利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。

DeepSpeed 是微软开源的用于实现类似 ChatGPT 模型训练的低成本工具。您可以通过以下链接访问其官网： ，添加时间为 2023 年 6 月 6 日。