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AI写稿现在有什么比较好的工具
以下是一些比较好的 AI 写稿工具: 论文写作: 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 技术提供文本校对、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,方便进行数据分析和可视化。 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。 简历写作: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,包括摘要、工作经验和教育等部分,并保持语调一致。 2. Rezi:受到超 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,能自动化创建简历的各个方面。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和工作匹配。 新闻写作: 1. Copy.ai:功能强大的 AI 写作助手,有丰富的新闻写作模板和功能,能生成标题、摘要、正文等。 2. Writesonic:专注写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别,并根据自己的需求选择最合适的工具。
2025-03-31
帮我写一个基于python的新能源充电桩管理平台
很抱歉,目前知识库中没有关于基于 Python 的新能源充电桩管理平台的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路,您可以根据实际需求进一步完善和开发。 首先,您需要确定管理平台的功能需求,例如用户注册与登录、充电桩信息管理(包括位置、状态、充电功率等)、充电订单管理、计费系统、数据分析与报表等。 在技术实现方面,您可以使用 Python 的 Web 框架,如 Django 或 Flask 来构建 Web 应用。数据库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL 来存储相关数据。 对于充电桩的状态监测和控制,可以考虑使用物联网技术,通过传感器获取充电桩的实时状态,并通过网络将数据传输到管理平台。 在计费系统方面,需要设计合理的计费规则和算法,并确保数据的准确性和安全性。 希望以上内容能为您提供一些帮助,祝您开发顺利!
2025-03-31
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
如何写出有效且规范的输入命令提示词
以下是关于如何写出有效且规范的输入命令提示词的相关内容: Claude 官方文档的提示词优化建议: 更明确地编写规则或添加新规则。 在提示词中包含明确的“输入规范输出”示例,向 Claude 展示如何正确处理。 当 Claude 在一种输入类型上表现良好时,尝试用另一种输入类型,包括边缘案例。 不断完善提示词,添加规则和示例,直至在代表性输入组上获得良好性能,并进行“保留测试”。 安迪提出的 ICIO 框架: ICIO 框架由四个关键部分构成,分别是 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)和 Output Indicator(输出引导)。 Instruction(指令):应简洁明了、具体详细、行动导向、专注单一任务。 Context(背景信息):包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 Input Data(输入数据):为 AI 提供执行任务所需的具体信息或数据,并非所有任务都需要。 Output Indicator(输出引导):涵盖格式要求、语气和风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词相关内容: 提示词用于描绘画面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词的方法: 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容。 可使用预设词组、辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。启用提示词优化可扩展提示词,更生动地描述画面内容。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI技术发展时间线
AI 技术的发展时间线大致如下: 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 2024 年 AI 关键进展时间线: 2 月:OpenAI 发布视频生成模型 Sora,首次实现高质量文本生成视频,开创 AI 视频生成新纪元。 3 月:Suno 发布 V3 版本,AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。 4 月:Meta 发布高性能开源大模型 Llama3,降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月:GPT4 发布。 5 月:RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万。 5 月:字节上线即梦 AI。 6 月:快手发布可灵。 6 月:Apple Intelligence 发布。 9 月:OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月:Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖;约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖;Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月:OpenAI 发布 o3 系列模型。 当前 AI 前沿技术点包括: 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 学习路径方面: 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-31
现在最牛逼的AI是什么
目前被认为很出色的 AI 之一是 DeepSeek。它具有以下突出特点: 1. 强大的推理能力,比肩 O1,暂时无出其右。 2. 价格便宜,参数少,训练开销与使用费用比其他模型小一个数量级。 3. 开源,任何人都可自行下载与部署,还提供论文详细说明训练步骤与窍门,甚至有能运行在手机上的 mini 模型。 4. 免费,官方目前提供的服务完全免费,任何人随时随地可用。 5. 支持联网搜索,是暂时唯一支持联网搜索的推理模型(O1 尚不支持)。 6. 由一家很小规模的年轻中国公司开发完成,团队没有海外经历甚至没有资深从业经验。 此外,在 2025 年,像 Get 笔记这样的工具在写作与内容创作方面也表现出色。它不仅能输入语音、文本,还能输入图片、网页链接。结合 AI 后,在处理错别字、格式化整理文字信息甚至添加 emoji 方面表现优秀。未来可能会实现输入视频一键生成总结笔记,现在甚至能对直播预约海报进行处理,直播结束后直接生成笔记。
2025-03-31
ai科研绘图
以下是关于 AI 科研绘图的相关信息: 摄影与 AI 绘画中的构图及色彩运用: 摄影构图多样,不必严格遵循特定规则,可同时满足多种构图方式,如 S 构图、三角形构图、引导线构图等,掌握构图知识能分析出更多图片信息。 AI 绘画构图一般不会出大问题,除非刻意用提示词引导。 色彩方面: 色彩能影响人的情绪,在设计、市场营销、心理治疗等方面有重要作用,每年有流行色,不同颜色可表现多种正面和负面情绪。 三原色可调配出所有颜色,色环中有间色、复色,配色方案有同类色、邻近色、互补色等,不同配色有不同效果。 色彩三要素为色相、明度和纯度,色相指颜色种类,明度指亮度,纯度指饱和度。 3 月 17 日 AI 资讯中的绘图相关: Thera:新 sota 超分辨率模型,允许任意尺寸图像进行高清化。 学术艺术类 AGENT 中的绘图相关实用小工具: Brush Maker:生成 digital paint brush texture 的网站。 PixIcon Generator:用于创建漂亮的 Chrome 扩展像素图标。 色谱漫游:用户上传图片后,系统自动量化分析像素分布,按色彩占比排列色卡,支持点击色卡一键复制 HEX 代码,为创作者提供用色参考和灵感。 矢量图转换器:支持常见图片格式导入转化为矢量图格式,方便科研作图。
2025-03-31
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用: 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,所生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如: 文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成:根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建:生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下: 1. 训练阶段:通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具,如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型;Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少;Model Garden 是一个平台,可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型,并与之交互,它提供了一组 MLOps 工具,用于自动化机器学习管道。 在教育领域,从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,以“移动教学与促动”课程实习周为例,让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示,由于学生众多,教师难以给予个性化指导,而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
有哪些好用的ai画图在线工具
以下是一些好用的 AI 画图在线工具: 1. Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可绘制多种示意图,如流程图、思维导图、网络拓扑图等。具有拖放界面,支持团队协作和实时编辑,有丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计,集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,有丰富的图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net(formerly http://diagrams.net/):免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能,丰富的模板库和预定义形状,实时协作功能。官网:https://creately.com/ 5. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面,支持拖放操作,提供多种协作功能。官网:https://whimsical.com/ 6. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作、丰富的图表模板和工具,支持与其他项目管理工具集成。官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-03-31