以下是在您有完整的数据内容和大纲的情况下，让 AI 帮您写论文的步骤和建议： 1. 确定论文主题：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 写作助手生成论文的大纲，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：如果论文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 写作工具来撰写论文的各个部分，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 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，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论文的原创性，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 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，还有一些相关的经验分享： 对于写作与内容创作，先确定一个明确的大主题，再细化出一系列小主题，形成文章大纲，在大纲要点下添加关键词提示。对着文章大纲，挨个语音输出。然后用 AI 组合成完整的文章，在 AI 合并出来的文章里插入一些配图，再稍微修改调整。 对于丰富细化，要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，可先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。可以让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容具体等好处。 对于串联成文，把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。 但也要注意，在修改过程中可能会遇到一些问题，比如某些 AI 模型可能会出现“失忆”等情况，导致修改不符合预期。

在企业场景下，AI 有以下应用： 1. 智谱 BigModel 开放平台工作流搭建： 产品概述：播放智谱 AI 智能体平台宣传片。 解决问题：大模型作为新质生产力代表，单一化模型解决能力无法满足企业多元化场景需求，打造“企业场景下要求高可用、高性能、高性价比”的 AI 应用之路存在诸多难题。 产品定位：智谱 BigModel 清流智能体开发平台定位在企业级 AI 智能体应用开发，基于智谱全模型矩阵叠加与之深度适配的智能体开发框架，面向 ToB 业务，以市场和企业落地需求驱动产品能力建设。 独特优势： 自有模型的深度适配，提供高契合度功能设计，通过模型逻辑封装和内置提示词优化，实现模型表现优于第三方平台调用的效果。 真实场景验证的高可用模板，官方模板经过 PoC 验证，能快速落地企业场景，支持企业级开箱即用。 为企业各角色提供价值。 2. 避免陷入智能陷阱，重塑决策流程： 数据陷阱与 AI 的认知扭曲：假设跨国企业使用 AI 分析不同市场数据生成销售策略，若只从特定地区收集数据，会因数据单一性导致策略失效，企业须警惕数据片面性导致的错误市场判断和策略执行。数据质量决定 AI 决策能力，历史数据常带有偏见，企业使用不完整或偏颇数据训练 AI 系统将面临决策风险，人类认知和记忆能反思修正偏见，而 AI 无法自行修正。 AI 的决策与人类独立判断：在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断的问题，如依赖基于历史趋势的 AI 数据模型在市场环境变化时可能做出错误决策，企业领导者需认识到 AI 决策不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 数据分析建议可能只针对局部市场，领导者须通过自身经验和洞察审视。 实践建议：设计“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤，通过增加人工审核环节，确保 AI 决策经过人类专家审查与反馈，减轻潜在偏见和不透明性。

AI 音乐相关内容如下： 在剪映中使用 AI 音乐： 点击 AI 音乐后，可选择人声歌曲或纯音乐。 描述想要的音乐风格，如民谣、流行、嘻哈、国风等。 若选人声歌曲，可自己填写歌词或让 AI 代写，通过智能歌词按钮输入简单词语给 AI 提示即可生成歌词。 音乐库提供各种风格的音乐，选择合适的添加到音轨。 音效库可通过搜索框输入关键词，如开门声，试听后添加到音轨。 人工智能音频初创公司： （被 Apple 收购）：音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：由 AI 驱动的软件引擎，可生成音乐，能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 ：全球最大的音乐教育平台。 ：用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 ：提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 ：视频编辑的音频解决方案。 ：由 AI 驱动的音乐工作室。 ：通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 ：AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 ：为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 ：为创作者提供的在线音乐软件，包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 AI 生成音乐的工具： 是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。 能够分析大量音乐数据，学习音乐模式和结构，根据用户输入或特定指令创作新音乐作品。 推荐产品： Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，将用户输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。

COE 团队可能需要以下 AI 能力： 1. AI 辅助编程：虽然 AI CODING 目前适用于小场景和产品的第一个版本，但在复杂应用中可能存在需求理解错误导致产品出错的情况。 2. AI 部署和调优：涵盖服务器创建、搭建微信机器人到引入 coze API 的全过程，包括 Docker 部署、本地运行、RailWay 部署等多种方式。 3. AI 智能体：从最初只有对话框的 chatbot 到有更多交互方式，低代码或零代码的工作流等场景做得较好。例如以证件照为例，实现了相关智能体和交互。创建智能体工作流包括创建、编辑人设、编排设计等步骤。 4. AI 提示词：在编写系统提示词时需要用{{input}}作为参数引入，以使大模型知道需要生成与输入相关的结果。 5. OCR 识别：未提及相关具体内容。 同时，在图像能力方面，支持图片生成、图片识别、图生图等，可选择 Dal3、stable diffusion、replicate、midjourney、CogView3、vision 模型。具有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件。通过上传知识库文件可自定义专属机器人，作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 LinkAI 实现。

姿势识别是一个涉及多个方面的技术领域，以下为您详细介绍： 视频模型中的姿势识别：包括对不同人物姿态的识别，如站立、坐下、躺卧等。同时也会对不同面部特征进行识别，涵盖不同年龄、性别、种族等。 设计中的姿势识别：涉及手势与肢态的 CV 交互，包含众多相关技术，如手部姿势估计、动态手势识别、手部骨骼点检测、姿态识别等。 在【SD】最强控制插件 ControlNet 中：姿态约束类模型可以通过生成的骨架来规定绘图中人物的动作和表情。其中 openpose 可以直接解析出人物的动作骨架，ControlNet1.1 版本除身体姿态外，还增加了更详细的脸部和手部的预处理器，如 openpose_face 解析姿态和脸部，openpose_faceonly 仅解析脸部，openpose_hand 解析姿态和手部，openpose_full 解析姿态、手部及脸部。但在实际应用中也存在一些限制，如 openpose_faceonly 对卡通二次元角色不起作用，openpose_hand 在手部骨架与身体骨架重合时可能产生问题。

以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站： 百炼大模型平台：其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，可生成爆款文案，还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等，Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用，但生成过程较缓慢。 应用场景：包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力，AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印，其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用：有开源地址，可下载到本地，配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景，运行项目需特定 Python 包和依赖，可新建应用获取 appid，拍照时需设置 API key。 此外，关于 AI 技术原理与框架的相关知识： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。

以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能够自动提取文献信息，有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具： Zotero：https://www.zotero.org/ Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/ Grammarly：https://www.grammarly.com/ Quillbot：https://quillbot.com/

从事 AI 工作需要具备以下能力： 1. 熟悉各种 AI 工具：了解不同 AI 工具的特点和用途，根据具体任务选择合适的工具。例如，写标题可用 ChatGPT，写文章可用 Claude，检查文本错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。 2. 编写提示词：这是用好 AI 工具的关键。要用 AI 能理解的语言，清晰说明需求、任务内容和步骤，搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”，让 AI 明白要做什么和怎么做。 3. 搭建 AI 智能体：让其替代人工，使用多个 AI 工具协同工作，自动完成任务。 此外，从“AI 摊主速成脑暴会”的相关内容来看，具备以下方面的能力和背景也有助于从事 AI 工作： 1. 技术背景：包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等，是 AI 行业内的技术专家或初学者。 2. 产品开发与管理经验：有产品经理的经验，尤其在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 3. 多元化应用场景经验：广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等 AI 应用场景。 4. AI 学习与技能提升：处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 内容创作与营销能力：包括自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力，以及营销和品牌运营人士所掌握的商业化路径和解决方案提供能力。 6. 活动策划与执行能力：有丰富的活动策划和运营经验，涉及线下工作坊、社群活动、比赛等，具备资源整合和组织协调能力。

以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 做好 AI 搜索引擎的关键在于： 1. 准确度：取决于问答底座模型的智能程度和挂载上下文的信息密度。要选用智能的问答底座模型，并对 RAG 的检索结果进行排序去重以保证信息密度。 2. 差异化创新：错位竞争，如对问答结果以 outline/timeline 等形式输出，支持多模态搜索问答，允许挂载自定义信息源等策略。 3. 具备“准/快/稳”的特点：回复结果要准，响应速度要快，服务稳定性要高。 在使用 AI 搜索引擎时需注意： 1. 幻觉风险较高，大多数 AI 搜索引擎未连接到互联网。 2. 必应通常是较好的选择，特别是在某些特定场景下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等，必应可能比谷歌更好。但这是一个迅速发展的领域，使用时应小心。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。

常见的工作流与 Agent 开发平台如下： AI Workflow 开发平台： Coze：新一代 AI Bot 开发平台，集成了丰富的插件工具，有国际版和国内版。 Dify：开源平台，支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT：国内知名，支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah：立足 RPA 场景，用 AI 将用户需求生成工作流，并通过 RPA 自动化，产品形态与 Coze 相似，是企业级的 AI 应用开发平台。 Flowise：快速实现智能体搭建。 BISHENG：主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台，与 fastgpt 功能类似，但面向的客户不同，整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台： Coze：具有拓展强、好上手、不用出国等优点。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外，Inhai 的 Agentic Workflow 将一整套工作流组合起来，每个工具在每一个节点执行一个任务。LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射。