在 AI 领域中，Token 和 Word 有以下区别： 定义和范围：Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元，在不同语境下，可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等，更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位，如单词。 语言处理：在英文中，一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中，对应的范围和形式有所不同。 作用和意义：Token 不仅是文本数据的单位，还可能携带丰富的语义、句法等信息，在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费：大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，通常是以 Token 为单位计量的。 例如，在处理“ I’m happy ”这句话时，“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token，而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。

吴恩达（Andrew Ng）是在人工智能领域极具声誉的科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著： 曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain）。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及，是多个人工智能和机器学习开源项目（如 TensorFlow 和 Caffe）的倡导者。 他还是在线教育平台 Coursera 的联合创始人，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上广受欢迎，吸引全球数百万学生参与。 此外，他还是 AI Fund 的成员，并在红杉 AI Ascent 2024 会议上参与交流。他还出版了新书《How to Build Your Career in AI》，为想进入 AI 领域的人士提供职业发展建议。

以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息： Polaris：医疗护理保健模型，能和患者进行多轮语音对话，媲美人类护士。详细信息：http://xiaohu.ai/p/5407 ，https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中，有以下针对医疗领域的模型： DoctorGLM：地址：https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型，通过中文医疗对话数据集进行微调，实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao：地址：https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue：地址：https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型，基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座，使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT：地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何借助 AI 帮助自己通过职称考试的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下几种方式利用 AI 来辅助备考： 1. 使用智能学习工具，如具有个性化学习计划制定功能的 APP，根据您的知识水平和考试要求为您生成专属的学习路径。 2. 借助语言模型类的 AI 工具，如 ChatGPT 等，向其咨询考试重点、难点，获取学习建议和解题思路。 3. 利用 AI 智能题库，进行有针对性的刷题练习，通过智能分析您的答题情况，找出薄弱环节进行强化。 4. 运用 AI 辅助的笔记整理工具，帮助您更高效地梳理知识点，形成系统的知识体系。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是近期的 AI 资讯汇总： 4 月 1 日： 【AI 模型及应用】OpenAI 将会开源一个推理模型，ChatGPT 即将推出推理强度控制选项，Gpt4o 生图能力面向免费用户；Gemini 2.5 Pro 免费使用，任何人都可以使用 Canvas 进行编码和创作。 【AI 视频】Higgsfield 发布 50 多个电影级摄影机动作预设，提升动态镜头表现力；luma 为 Ray 2 引入摄像机运动概念，可基于预设镜头并组合编辑；Remakes 支持基于用户上传图像直接编辑，并融合 Remade 视频特效，简化创意流程；Meta 宣布推出 MoCha 系统，实现电影级说话角色合成效果。 【AI 3D】HSMR 推出从单张图像重建人体 3D 骨骼和网格模型的系统；krea 引入 AI 3D 生成能力，扩展其创意工具的功能范围；PGC 推出基于物理的单一姿势高斯布料模拟技术，提升数字服装的真实感。 【AI 音频】MiniMax Audio 发布全新 Speech02 语音模型，提升语音合成质量。 3 月 21 日： 【AI 绘画】网传神秘 Halfmoon 文本转图像模型为 Reve 对比 Midjourney 效果；Topaz Labs 推出 Gigapixel v8.3.0，将任何图像放大 16 倍；FLORA 引入 gemini 2.0 自然语言编辑图像能力。 【AI 视频】pika 超创内测“操控原视频中物体运动”能力；Krea 上线视频模型训练能力，可控制视频风格/动作/物体等。 【AI 3D】SpatialLM 用于空间理解的大型语言模型。 【AI 模型及应用】OpenAI 发布 2 个语音模型（文本转语音/语音转文本）+1 个演示网站；Claude 支持搜索功能。 3 月 14 日： 【AI 模型及其他】谷歌 Gemini 应用能力升级，包含升级推理模型 gemini 2.0、Flash Thinking Experimental 等多个功能提升；OpenAI 4 项更新；Bolt 一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用；阿里推出 AI 旗舰应用“新夸克”；360 智脑团队开源推理模型 LightR114BDS，复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】Pika 更新 Pikaffects，新增多款变身特效；Freepik 与 Fal 平台引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力；Krea 上线 Veo 2 模型，支持图生视频功能，但生成成本较高。 【AI 绘图】LBM 用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法，支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】Sesame 开源 TTS 语音模型 CSM1B。

以下是一些论文阅读助手相关的预置提示词： 论文内容总结方面：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高梳理效率。例如：阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容，而大模型可以结合有效的提示词，迅速总结概括文档，从而节省时间。 论文内容翻译方面：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色方面：精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。比如针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 此外，还有以下相关提示词： Claude2 中文精读方面：零提示生成直接引用，如提示以获取相关引语。文档摘要或文本+直接引语通常能使答案更准确。 小七姐的教程中提到：比如让 AI 帮阅读文档时，可以写如“于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！”的提示词。还可以选择如“情境:”这样的基础提示词框架入手。

对于小白入门学习 AI，以下是一些建议： 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，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。

以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容： 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 基于 GPT4 架构，知识库截止日期为 2022 年 1 月，当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具，用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括：若描述非英文则翻译；图像数量不超 4 张；不制作政治家等公众人物图像；不模仿近 100 年内艺术家风格；制作图片描述先提图像类型；含人物图像要明确性别和族裔；对特定人名或名人暗示描述进行修改；描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口，包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽，旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例，详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等，如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时，攻击者是第三方，通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段，通过简单指令可攻击获取系统提示词。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。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。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 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建模，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 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，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 关于智能体的使用，以 DeepSeek V3 为例： 智能体地址：https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 初级使用方法：最简单的是输入公众号文章标题或内容，让其直接给出图。智能体会自动提取标题、副标题、分享文案、风格等信息，默认风格是“炫彩”。 高级使用方法：按照要求输入几个要素，如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。分享封面限制、标签限制四个字，风格可随意填写，前提是大模型能理解。

以下是为您推荐的一些可用于写影视解说稿的 AI 工具： 1. Luna、季梦、可玲等，可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。 2. GPT 可用于写视频提示词和分镜脚本。 3. 对于一整部电影的解说，AI 可以进行剧情详解、提取标签和做爆点分析，帮助新手节省写稿精力，提高影视解说大号的效率。