項(xiàng)目1AI素養(yǎng)：基礎(chǔ)概覽項(xiàng)目1AI素養(yǎng)：基礎(chǔ)概覽項(xiàng)目2AI智能技術(shù)：核心與應(yīng)用項(xiàng)目3AI創(chuàng)意寫作：文字未來(lái)項(xiàng)目4AI圖像生成：重構(gòu)視覺(jué)邊界項(xiàng)目5解碼動(dòng)態(tài)智能：AI視頻技術(shù)全套可編輯PPT課件

CONTENTS目錄01任務(wù)1理解人工智能02任務(wù)2人工智能的發(fā)展與現(xiàn)狀03任務(wù)3探索人工智能大模型項(xiàng)目導(dǎo)讀與學(xué)習(xí)目標(biāo)01【項(xiàng)目導(dǎo)讀】人工智能的影響力從科幻到現(xiàn)實(shí)人工智能已從科幻小說(shuō)的奇思妙想走進(jìn)現(xiàn)實(shí)生活，如今在多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，深刻改變著我們的世界。多領(lǐng)域應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域，可輔助精準(zhǔn)診斷；金融市場(chǎng)中，能進(jìn)行智能預(yù)測(cè)；交通方面，推動(dòng)自動(dòng)駕駛發(fā)展；生活里，智能語(yǔ)音助手提供貼心服務(wù)。深遠(yuǎn)影響人工智能不僅帶來(lái)技術(shù)突破，還預(yù)示著人類社會(huì)向智能化時(shí)代邁進(jìn)，其影響力日益深遠(yuǎn)，引發(fā)對(duì)未來(lái)的更多思考。知識(shí)目標(biāo)掌握基礎(chǔ)概念需掌握人工智能的定義、分類及其特點(diǎn)，了解其是模擬、擴(kuò)展和增強(qiáng)人類智能的技術(shù)學(xué)科，有多種分類方式和獨(dú)特特點(diǎn)。學(xué)習(xí)大模型原理學(xué)習(xí)盤古、文心、混元、星火、豆包和DeepSeek等大模型的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景，如通義千問(wèn)在文本創(chuàng)作、代碼輔助等方面功能豐富。了解發(fā)展歷程與現(xiàn)狀了解人工智能從萌芽期到如今的發(fā)展歷程，以及在我國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀，如當(dāng)前技術(shù)迭代加速、多模態(tài)與智能體發(fā)展等。探討發(fā)展啟示探討人工智能發(fā)展帶來(lái)的啟示，如創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是核心動(dòng)力、技術(shù)融合創(chuàng)造無(wú)限可能等，以及對(duì)高校學(xué)生的意義。技能目標(biāo)應(yīng)用技術(shù)解決問(wèn)題能夠運(yùn)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，如電商平臺(tái)用其算法為用戶生成個(gè)性化商品推薦，金融機(jī)構(gòu)用其識(shí)別異常交易。分析優(yōu)劣能夠分析人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和局限性，如優(yōu)勢(shì)在于強(qiáng)大學(xué)習(xí)、高效數(shù)據(jù)處理等，局限有技術(shù)成熟度差異、成本與算力制約等。提出改進(jìn)建議能夠針對(duì)人工智能技術(shù)存在的問(wèn)題，提出改進(jìn)和優(yōu)化的建議，以推動(dòng)其更好發(fā)展。素養(yǎng)目標(biāo)培養(yǎng)科學(xué)精神培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)精神，鼓勵(lì)他們追求真理、勇于探索，積極投入到人工智能的研究和學(xué)習(xí)中。增強(qiáng)社會(huì)責(zé)任感增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感，使其認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響，如在就業(yè)、隱私安全等方面，思考如何讓技術(shù)造福社會(huì)。培養(yǎng)倫理意識(shí)培養(yǎng)學(xué)生的倫理意識(shí)，使其了解人工智能技術(shù)可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)等，樹(shù)立正確的倫理觀念。理解人工智能任務(wù)11.1.1人工智能的定義模擬、擴(kuò)展和增強(qiáng)人類智能人工智能是通過(guò)對(duì)人類智能的深入模擬、擴(kuò)展和增強(qiáng)而形成的一門全新技術(shù)學(xué)科，讓機(jī)器能模擬人類智能反應(yīng)。研究方向當(dāng)前人工智能領(lǐng)域研究主要集中在機(jī)器人技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理以及專家系統(tǒng)等方面。實(shí)現(xiàn)路徑在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人工智能主要有工程學(xué)方法和模擬法兩種路徑。人工智能的定義（1）工程學(xué)方法賦予系統(tǒng)“智能”的方式工程學(xué)方法聚焦于用傳統(tǒng)編程技術(shù)賦予系統(tǒng)“智能”表現(xiàn)，較少探究與人類、動(dòng)物思維過(guò)程的相似性。應(yīng)用舉例文字識(shí)別技術(shù)通過(guò)設(shè)計(jì)復(fù)雜算法將文字特征轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)實(shí)現(xiàn)識(shí)別；深藍(lán)計(jì)算機(jī)用暴力搜索算法在電腦下棋領(lǐng)域展現(xiàn)強(qiáng)大競(jìng)技能力。弊端編程時(shí)需人工細(xì)致編寫程序邏輯，過(guò)程繁瑣易出錯(cuò)，后續(xù)修改、調(diào)試工作耗時(shí)耗力，影響軟件及時(shí)性與運(yùn)行效率。（2）模擬法追求與生物“聰明”特質(zhì)相似性模擬法借鑒多學(xué)科成果，致力于模擬人類或生物的工作原理，減少人為因素引入的“漏洞”。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力。自動(dòng)駕駛應(yīng)用優(yōu)勢(shì)模擬法驅(qū)動(dòng)的算法可通過(guò)學(xué)習(xí)人類駕駛行為數(shù)據(jù)，自主識(shí)別道路標(biāo)識(shí)、判斷路況，實(shí)現(xiàn)更接近人類駕駛習(xí)慣的決策過(guò)程。1.按智能程度劃分（1）弱人工智能專注執(zhí)行單一或特定領(lǐng)域任務(wù)，如Siri、圖像識(shí)別、AlphaGo等，但超出預(yù)設(shè)領(lǐng)域能力大打折扣。（2）強(qiáng)人工智能具備與人類相似的全面認(rèn)知能力，但目前還停留在理論研究階段，面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。（3）超人工智能設(shè)想中在多領(lǐng)域比人類大腦聰明很多，可能帶來(lái)變革，但也引發(fā)對(duì)人類控制能力的擔(dān)憂。1.1.2人工智能的分類2.按實(shí)現(xiàn)方式劃分（1）符號(hào)主義人工智能源于數(shù)理邏輯，主張用計(jì)算機(jī)符號(hào)操作模擬人的認(rèn)知過(guò)程，代表成果有“邏輯理論家”和專家系統(tǒng)，但知識(shí)庫(kù)獲取困難、擴(kuò)展性不足。（2）連接主義人工智能基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)神經(jīng)元連接權(quán)重分布隱式表示知識(shí)，在模式識(shí)別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但模型可解釋性差。（3）行為主義人工智能源于控制論，強(qiáng)調(diào)智能行為表現(xiàn)，通過(guò)交互學(xué)習(xí)，典型應(yīng)用是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在簡(jiǎn)單任務(wù)執(zhí)行出色，但復(fù)雜知識(shí)表示和推理能力弱。1.1.2人工智能的分類3.按學(xué)習(xí)方式劃分（1）機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能核心方法，通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)提高系統(tǒng)性能，算法有有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融等行業(yè)。（2）深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)特殊形式，構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得重大突破。（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，在游戲、機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。1.1.2人工智能的分類4.按應(yīng)用領(lǐng)域劃分（1）自然語(yǔ)言處理融合多學(xué)科，致力于讓計(jì)算機(jī)處理人類自然語(yǔ)言，應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、自動(dòng)問(wèn)答等場(chǎng)景。（2）計(jì)算機(jī)視覺(jué)以人類視覺(jué)系統(tǒng)為模型處理圖像或視頻，應(yīng)用于安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、圖像編輯、醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域。（3）專家系統(tǒng)基于專家知識(shí)和規(guī)則決策，模擬人類專家能力，應(yīng)用于醫(yī)療診斷、法律咨詢等領(lǐng)域。1.1.2人工智能的分類1631.1.3人人工智能的特點(diǎn)01強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，如AlphaGo在圍棋領(lǐng)域達(dá)到人類難以企及的高度。02高效的數(shù)據(jù)處理能力能快速分析處理海量數(shù)據(jù)，電商平臺(tái)和金融機(jī)構(gòu)借此實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和風(fēng)險(xiǎn)防范。03高度的自動(dòng)化可自主完成復(fù)雜任務(wù)，如智能工廠的工業(yè)機(jī)器人和物流行業(yè)的智能分揀系統(tǒng)。04靈活的適應(yīng)性能根據(jù)不同環(huán)境和任務(wù)需求調(diào)整策略，如自動(dòng)駕駛和智能家居系統(tǒng)。05出色的交互能力借助自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)無(wú)障礙交流，如智能語(yǔ)音助手和虛擬客服。（5）人工智能的技術(shù)架構(gòu)（1）基礎(chǔ)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集和處理，包括數(shù)據(jù)、平臺(tái)系統(tǒng)和硬件設(shè)施，為人工智能運(yùn)行提供基礎(chǔ)。（2）技術(shù)層是核心，包括通用技術(shù)、算法和底層框架，實(shí)現(xiàn)人工智能功能。（3）應(yīng)用層是具體實(shí)現(xiàn)，涵蓋智能工業(yè)、智能交通等廣泛解決方案，提高各行業(yè)效率和智能化水平。人工智能的技術(shù)構(gòu)架人工智能的發(fā)展與現(xiàn)狀任務(wù)21.2.1人工智能的發(fā)展歷程1.萌芽期（1940s-1950s）1931年哥德?tīng)柼岢霾煌陚涠ɡ恚?936年圖靈提出“圖靈機(jī)”概念，1950年發(fā)表《計(jì)算機(jī)器與智能》并提出“圖靈測(cè)試”。1943年麥卡洛克與皮茨提出人工神經(jīng)元模型。1956年達(dá)特茅斯學(xué)院會(huì)議上首次提出“人工智能”術(shù)語(yǔ)，標(biāo)志AI學(xué)科誕生。2.第一次浪潮（1956-1974）以“符號(hào)邏輯”為核心，1956年紐厄爾與西蒙開(kāi)發(fā)“邏輯理論家”程序，1965年費(fèi)根鮑姆開(kāi)發(fā)首個(gè)專家系統(tǒng)“DENDRAL”。1960年喬姆斯基提出形式語(yǔ)言理論，1966年魏岑鮑姆開(kāi)發(fā)對(duì)話系統(tǒng)ELIZA。3.第一次寒冬（1974-1980）符號(hào)主義在復(fù)雜問(wèn)題上進(jìn)展緩慢，早期計(jì)算機(jī)算力難以支撐大規(guī)模計(jì)算。美國(guó)DARPA大幅削減AI項(xiàng)目資金，英國(guó)政府發(fā)布《萊特希爾報(bào)告》批評(píng)AI研究，導(dǎo)致研究經(jīng)費(fèi)驟減。1.2.1人工智能的發(fā)展歷程4.第二次浪潮（1980-1987）專家系統(tǒng)商業(yè)化，如1982年DEC公司的XCON系統(tǒng)、醫(yī)療領(lǐng)域的MYCIN系統(tǒng)。連接主義回歸，1982年霍普菲爾德提出Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，1986年魯梅爾哈特等人提出反向傳播算法。5.第二次寒冬（1987-1993）專家系統(tǒng)依賴人工編碼規(guī)則，難以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，維護(hù)成本高昂。BP算法在多層網(wǎng)絡(luò)中存在“梯度消失”問(wèn)題，研究熱度下降。6.復(fù)蘇期（1993-2010）統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)主導(dǎo)，1995年維普尼克提出支持向量機(jī)，隱馬爾可夫模型在語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。2000年后，谷歌、亞馬遜將AI融入互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。1.2.1人工智能的發(fā)展歷程7.第三次浪潮（2010至今）深度學(xué)習(xí)突破，2012年Hinton團(tuán)隊(duì)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ImageNet競(jìng)賽中取得佳績(jī)，2013年RNN變種LSTM推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器翻譯發(fā)展。大模型與通用AI探索，2017年谷歌提出Transformer架構(gòu)，2018年OpenAI發(fā)布GPT-1，2023年GPT-4具備多模態(tài)理解與邏輯推理能力。多模態(tài)大模型涌現(xiàn)，算力與生態(tài)驅(qū)動(dòng)AI進(jìn)入“大模型+垂直行業(yè)”落地期。1.2.2人工智能的現(xiàn)狀-1.技術(shù)方面（1）迭代加速算法突破周期顯著縮短，大模型研發(fā)周期從“年”級(jí)壓縮至“天”級(jí)。開(kāi)源與閉源模式并行競(jìng)爭(zhēng)，開(kāi)源模型如Meta的LLaMA降低開(kāi)發(fā)門檻，閉源模型如OpenAI的GPT系列保持技術(shù)壁壘。不同模型性能差距縮小，成本控制成競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，中國(guó)企業(yè)探索“開(kāi)源+低成本”策略，如字節(jié)跳動(dòng)的云雀模型。（2）多模態(tài)與智能體發(fā)展多模態(tài)技術(shù)使AI能處理多種類型信息，如醫(yī)療領(lǐng)域結(jié)合多模態(tài)信息輔助診斷。人形機(jī)器人在工業(yè)制造中實(shí)現(xiàn)高精度操作，如特斯拉的Optimus。智能體從“推理”向“行動(dòng)”過(guò)渡，可自主完成訂餐、行程規(guī)劃等任務(wù)。1.2.2人工智能的現(xiàn)狀-2.應(yīng)用方面（1）B端加速滲透行業(yè)定制化模型在醫(yī)療、金融、制造等領(lǐng)域爆發(fā)式增長(zhǎng)。如科大訊飛的智醫(yī)助理用于醫(yī)療診斷，螞蟻集團(tuán)的理財(cái)顧問(wèn)服務(wù)用于金融投資，富士康部署AI智能質(zhì)檢系統(tǒng)用于制造。MaaS模式普及，云服務(wù)提供商如阿里云等為企業(yè)提供全流程解決方案，推動(dòng)AI在B端應(yīng)用。（2）C端仍在蓄力AI繪畫、寫作工具等在C端有一定普及，但面臨用戶付費(fèi)意愿低、個(gè)性化需求難以滿足的挑戰(zhàn)。游戲和社交等場(chǎng)景是潛在爆發(fā)點(diǎn)，如游戲中NPC表現(xiàn)更智能，社交中AI可推薦好友。5G、物聯(lián)網(wǎng)升級(jí)帶來(lái)智能家居、無(wú)人零售等新機(jī)遇，但AI技術(shù)需降低成本、提高性能和用戶體驗(yàn)。1.2.2人工智能的現(xiàn)狀-3.商用瓶頸（1）技術(shù)成熟度差異文本類大模型技術(shù)趨于收斂，如GPT、文心一言等在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。多模態(tài)、具身智能等領(lǐng)域處于早期發(fā)展階段，跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合和物理世界交互面臨諸多挑戰(zhàn)。（2）成本與算力制約中小企業(yè)在數(shù)據(jù)獲取、芯片供應(yīng)和能耗管理上困難重重。高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取成本高，高性能AI芯片價(jià)格昂貴且供應(yīng)不穩(wěn)定，AI模型訓(xùn)練和運(yùn)行能耗大。（3）倫理與監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題受關(guān)注，數(shù)據(jù)泄露會(huì)損害用戶利益和企業(yè)聲譽(yù)。AI生成內(nèi)容版權(quán)歸屬不明確，可能引發(fā)糾紛。AI算法可能存在偏見(jiàn)，導(dǎo)致不公平對(duì)待。各國(guó)政府加緊制定AI相關(guān)法規(guī)，企業(yè)需平衡創(chuàng)新與合規(guī)。1.2.3人工智能發(fā)展的啟示（1）創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是核心動(dòng)力人工智能的快速發(fā)展得益于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，頭部實(shí)驗(yàn)室不斷探索新算法和架構(gòu)，開(kāi)源與閉源模式并行競(jìng)爭(zhēng)。這啟示各領(lǐng)域應(yīng)鼓勵(lì)創(chuàng)新，營(yíng)造開(kāi)放包容的創(chuàng)新環(huán)境。（2）技術(shù)融合創(chuàng)造無(wú)限可能多模態(tài)與智能體技術(shù)的突破體現(xiàn)了技術(shù)融合的潛力，不同技術(shù)融合能創(chuàng)造新應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值。其他行業(yè)應(yīng)積極探索技術(shù)融合路徑，打破學(xué)科和技術(shù)界限。（3）應(yīng)用導(dǎo)向決定發(fā)展價(jià)值人工智能在B端和C端的不同發(fā)展態(tài)勢(shì)表明，技術(shù)發(fā)展必須以應(yīng)用為導(dǎo)向，深入了解用戶需求，提供有價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，才能實(shí)現(xiàn)商業(yè)和社會(huì)價(jià)值。（4）平衡發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要人工智能發(fā)展面臨技術(shù)成熟度差異、成本與算力制約、倫理與監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題，警示我們要平衡發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)，合理分配資源，完善產(chǎn)業(yè)鏈條，建立健全法律法規(guī)和倫理規(guī)范。1.2.4高校學(xué)生應(yīng)具備的人工智能素養(yǎng)1.AI素養(yǎng)初認(rèn)識(shí)：（1）AI素養(yǎng)的定義與內(nèi)涵人工智能素養(yǎng)是個(gè)體在智能時(shí)代對(duì)AI技術(shù)全面理解、運(yùn)用及道德倫理判斷的綜合素養(yǎng)，涵蓋知識(shí)、技能、思維、倫理層面。1.AI素養(yǎng)初認(rèn)識(shí)：（2）AI素養(yǎng)與數(shù)字素養(yǎng)的關(guān)聯(lián)與區(qū)別數(shù)字素養(yǎng)是人工智能素養(yǎng)的基礎(chǔ)，有良好數(shù)字素養(yǎng)的學(xué)生學(xué)AI技術(shù)更易上手。但人工智能素養(yǎng)是數(shù)字素養(yǎng)在智能時(shí)代的深化拓展，在意識(shí)、思維、學(xué)習(xí)與創(chuàng)新層面有獨(dú)特性。2.高校學(xué)生為何需AI素養(yǎng)時(shí)代發(fā)展要求高校學(xué)生具備AI素養(yǎng)，以適應(yīng)人工智能在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。AI素養(yǎng)對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)和職業(yè)發(fā)展有重要作用，能提升綜合能力，促進(jìn)個(gè)人全面發(fā)展。1.2.4高校學(xué)生應(yīng)具備的人工智能素養(yǎng)：3.高校學(xué)生AI素養(yǎng)維度（1）數(shù)字意識(shí)高校學(xué)生需關(guān)注AI前沿動(dòng)態(tài)，判斷AI生成內(nèi)容的價(jià)值和可靠性，有利用AI協(xié)同創(chuàng)新的意愿。（2）協(xié)同計(jì)算思維學(xué)生要了解人機(jī)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，具備批判性驗(yàn)證能力，審查人機(jī)協(xié)作結(jié)果。（3）數(shù)智化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新借助AI篩選整合知識(shí)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的知識(shí)重構(gòu)，利用AI打破學(xué)科界限，培養(yǎng)跨界突破的創(chuàng)新能力。（4）智慧社會(huì)責(zé)任學(xué)生要了解AI倫理道德規(guī)范，合規(guī)使用數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)算法，關(guān)注AI對(duì)社會(huì)的影響，參與技術(shù)治理和政策制定。探索人工智能大模型任務(wù)31.3.1通義千問(wèn)大模型01文本模型特點(diǎn)與應(yīng)用通義千問(wèn)文本模型有Qwen–Max、Qwen–Plus、Qwen–Turbo和Qwen-Long等版本。如Qwen–Max適用于深度分析等復(fù)雜任務(wù)，在權(quán)威基準(zhǔn)測(cè)試中性能追平GPT-4-Turbo；Qwen–Turbo適合簡(jiǎn)單問(wèn)答，長(zhǎng)文本處理速度提升4.3倍。02多模態(tài)模型優(yōu)勢(shì)多模態(tài)模型包括Qwen-VL-Max、CodeQwen1.5-7B和Qwen-Audio等。Qwen-VL-Max視覺(jué)推理和中文理解能力強(qiáng)，在多項(xiàng)測(cè)評(píng)中超越GPT-4V；CodeQwen1.5-7B支持多種編程語(yǔ)言，提高開(kāi)發(fā)效率。03核心功能展示通義千問(wèn)核心功能豐富，文本創(chuàng)作支持29種語(yǔ)言翻譯；代碼輔助支持200+編程語(yǔ)言；長(zhǎng)文檔分析可解析多種格式文件；多模態(tài)交互涵蓋圖像理解、音頻轉(zhuǎn)文字等。模型廣場(chǎng)1.3.2DeepSeek大模型系列特點(diǎn)概述DeepSeek大模型系列基于Transformer架構(gòu)，有卓越的自然語(yǔ)言理解與生成等能力，支持中英文雙語(yǔ)交互，能輔助完成多種復(fù)雜任務(wù)。（1）DeepSeek-V3優(yōu)勢(shì)與局限D(zhuǎn)eepSeek-V3優(yōu)勢(shì)在于多場(chǎng)景適應(yīng)和長(zhǎng)上下文處理能力，支持多種任務(wù)，無(wú)需特定領(lǐng)域調(diào)整。局限是在搜索等專用場(chǎng)景性能落后，長(zhǎng)上下文推理消耗資源且有響應(yīng)延遲。（2）DeepSeek-R1的特點(diǎn)DeepSeek-R1專注推理能力，在數(shù)學(xué)、代碼和自然語(yǔ)言推理等任務(wù)表現(xiàn)與OpenAI的o1模型正式版相當(dāng)，適合高精度推理領(lǐng)域。DeepSeek官網(wǎng)首頁(yè)1.3.3文心大模型模型體系構(gòu)成文心大模型形成了包括基礎(chǔ)大模型、任務(wù)大模型、行業(yè)大模型的完整體系，通過(guò)百度智能云對(duì)外服務(wù)，代表性應(yīng)用是“文心一言”。各類型模型特點(diǎn)與應(yīng)用（1）文心NLP大模型知識(shí)增強(qiáng)特性突出，但知識(shí)庫(kù)有局限；（2）文心·CV大模型助力圖像處理自動(dòng)化；（3）文心·跨模態(tài)大模型推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型；（4）文心·生物計(jì)算大模型支持生物醫(yī)藥研究；（5）文心行業(yè)大模型為行業(yè)智能化升級(jí)提供支持。文心大模型官方頁(yè)面1.3.4星火大模型（1）認(rèn)知大模型核心能力與局限訊飛星火認(rèn)知大模型在語(yǔ)言理解與文本生成方面優(yōu)勢(shì)明顯，支持多種文本處理任務(wù)，但處理復(fù)雜語(yǔ)言現(xiàn)象和生成高度原創(chuàng)內(nèi)容有進(jìn)步空間。（2）開(kāi)源大模型優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)訊飛星火開(kāi)源大模型多模態(tài)能力融合出色，支持語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)交互和視覺(jué)理解生成，但需提升多模態(tài)信息融合的深度和精度。（3）語(yǔ)音大模型發(fā)展方向與挑戰(zhàn)訊飛星火語(yǔ)音大模型構(gòu)建開(kāi)放插件生態(tài)系統(tǒng)，彌補(bǔ)通用大模型不足，但面臨插件質(zhì)量、安全性和交互穩(wěn)定性管理挑戰(zhàn)。訊飛星火認(rèn)知大模型官網(wǎng)首頁(yè)1.3.5豆包大模型（1）豆包通用模型Pro豆包通用模型Pro專注文本理解與生成，能進(jìn)行多輪對(duì)話和各類文本創(chuàng)作，但面臨知識(shí)時(shí)效性等行業(yè)共同挑戰(zhàn)。（2）豆包多模態(tài)模型豆包多模態(tài)模型實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)理解與生成，如文生圖、圖生文等，賦能字節(jié)跳動(dòng)產(chǎn)品，為多行業(yè)提供驅(qū)動(dòng)力。（3）豆包實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型豆包實(shí)時(shí)語(yǔ)音大模型實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音理解與生成一體化，響應(yīng)時(shí)延低，提升人機(jī)語(yǔ)音交互自然度和效率，已在豆包APP全量開(kāi)放。1.3.6混元大模型核心能力介紹混元大模型核心能力包括文本、代碼、圖像生成等，強(qiáng)調(diào)實(shí)用性和效率，通過(guò)騰訊云服務(wù)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作。通用語(yǔ)言與對(duì)話模型特點(diǎn)與問(wèn)題通用語(yǔ)言與對(duì)話模型中文處理能力強(qiáng)，處理多種自然語(yǔ)言任務(wù)，但面臨實(shí)時(shí)知識(shí)獲取、專業(yè)知識(shí)準(zhǔn)確性和防止有害內(nèi)容生成等問(wèn)題。各子模型應(yīng)用場(chǎng)景（1）文生文模型支持多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作；（2）文生圖模型在語(yǔ)義控制等方面有優(yōu)勢(shì)，用于創(chuàng)意設(shè)計(jì)；多模態(tài)模型多模態(tài)模型推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。

混元大模型官方首頁(yè)總結(jié)與展望01發(fā)展與現(xiàn)狀總結(jié)人工智能發(fā)展歷經(jīng)多個(gè)階段，如今技術(shù)迭代加速，多模態(tài)與智能體發(fā)展取得突破，在B端和C端有不同應(yīng)用態(tài)勢(shì)，但也面臨技術(shù)成熟度差異、成本與算力制約等商用瓶頸。02大模型情況概括通義千問(wèn)、DeepSeek、文心、星火、豆包、混元等大模型各有特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，在不同領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，但也都存在一定局限性。03未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)展望未來(lái)人工智能有望在技術(shù)融合、應(yīng)用拓展等方面取得更大進(jìn)展，同時(shí)需平衡發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)倫理與監(jiān)管，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。THEEND謝謝項(xiàng)目2AI智能技術(shù)：核心與應(yīng)用CONTENTS目錄01任務(wù)1機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐02任務(wù)2深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)解析03任務(wù)3計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)04任務(wù)4自然語(yǔ)言處理技術(shù)項(xiàng)目導(dǎo)讀與學(xué)習(xí)指導(dǎo)01【項(xiàng)目導(dǎo)讀】

AI浪潮與技術(shù)原理AI浪潮的影響力人工智能如同一股強(qiáng)大的浪潮，深刻地改變著我們的生活、工作乃至思維方式，讓我們每天都能享受到其帶來(lái)的便利。背后的技術(shù)原理AI技術(shù)背后隱藏著數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的前沿知識(shí)，以及大量復(fù)雜而精妙的算法和模型。知識(shí)目標(biāo)理解技術(shù)定義與發(fā)展需要理解各種人工智能技術(shù)的定義、發(fā)展等，為深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。掌握算法和技術(shù)要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及自然語(yǔ)言處理的算法和技術(shù)，提升專業(yè)能力。了解領(lǐng)域應(yīng)用了解人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，拓寬知識(shí)視野，明白其實(shí)際價(jià)值。技能目標(biāo)應(yīng)用算法解決問(wèn)題能夠應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法解決實(shí)際問(wèn)題，將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐能力。實(shí)現(xiàn)基本功能能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理的基本功能，具備實(shí)際操作技能。分析解決相關(guān)問(wèn)題能夠分析和解決機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中的問(wèn)題，培養(yǎng)解決問(wèn)題的能力。素養(yǎng)目標(biāo)增強(qiáng)邏輯思維通過(guò)算法學(xué)習(xí)，增強(qiáng)邏輯思維和問(wèn)題解決能力，提升個(gè)人綜合素質(zhì)。培養(yǎng)服務(wù)社會(huì)意識(shí)認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)在推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步中的作用，培養(yǎng)服務(wù)社會(huì)的意識(shí)，樹(shù)立正確的價(jià)值觀。機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐任務(wù)12.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)入門1.定義與本質(zhì)機(jī)器學(xué)習(xí)是多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多門學(xué)科。它模擬人類學(xué)習(xí)行為，本質(zhì)是處理分析大量數(shù)據(jù)，自動(dòng)找出規(guī)律模式以進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類或決策。2.類型基于學(xué)習(xí)方式分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如根據(jù)歷史天氣數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)天氣）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（如客戶細(xì)分）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如機(jī)器人下棋優(yōu)化策略）。3.機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展可追溯到20世紀(jì)50年代，初期是簡(jiǎn)單感知器模型，70-80年代決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法提出，90年代統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論成熟，21世紀(jì)深度學(xué)習(xí)崛起。2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法全景解讀-1.分類算法01決策樹(shù)算法廣泛用于分類和回歸任務(wù)，通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征決策規(guī)則預(yù)測(cè)目標(biāo)變量值，常見(jiàn)的有ID3、C4.5、CART算法。02支持向量機(jī)算法高效二分類模型，核心是尋找最大化類別間隔的超平面，通過(guò)解決凸二次規(guī)劃問(wèn)題實(shí)現(xiàn)分類。03最近鄰算法直觀易理解的分類和回歸方法，無(wú)需顯式訓(xùn)練，通過(guò)計(jì)算新樣本與訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本距離分類，關(guān)鍵是選擇合適K值。04貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于貝葉斯定理的圖形化概率模型，樸素貝葉斯是其簡(jiǎn)化形式，適用于處理復(fù)雜依賴和不確定性問(wèn)題。05神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬人腦處理和學(xué)習(xí)機(jī)制，由多層神經(jīng)元構(gòu)成，權(quán)重在訓(xùn)練中調(diào)整以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)潛在模式。支持向量機(jī)算法示意圖2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法全景解讀-2.回歸算法（1）線性回歸算法流行的回歸算法，找一條直線擬合散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)點(diǎn)，常用最小二乘法計(jì)算最佳擬合線。（2）邏輯回歸算法可用于回歸和二分類，通過(guò)Sigmoid函數(shù)將中間結(jié)果映射到0-1范圍，解釋為概率。（3）多項(xiàng)式回歸算法線性回歸的擴(kuò)展，用多項(xiàng)式方程建模變量關(guān)系，捕捉非線性關(guān)系，適用于數(shù)據(jù)呈曲線模式。線性回歸擬合直線S型函數(shù)2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法全景解讀-3.聚類算法（1）K-均值算法廣泛使用的聚類方法，通過(guò)最小化簇內(nèi)平方誤差和劃分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)，需事先指定簇?cái)?shù)量K，迭代優(yōu)化找到最佳劃分。（2）層次聚類算法如BIRCH算法，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，通過(guò)構(gòu)建聚類特征樹(shù)逐步細(xì)化聚類結(jié)果，分掃描數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建CF樹(shù)和對(duì)葉節(jié)點(diǎn)應(yīng)用全局聚類兩階段。（3）譜聚類算法基于圖論的聚類方法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)拉普拉斯矩陣特征向量聚類劃分?jǐn)?shù)據(jù)，某些情況下比傳統(tǒng)算法高效，但處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集可能有計(jì)算資源限制。

K-Means算法計(jì)算過(guò)程2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法全景解讀-4.迭代優(yōu)化算法（1）梯度下降法廣泛使用的一階優(yōu)化方法，沿梯度下降最快方向逼近目標(biāo)函數(shù)最小值，有普通梯度下降法、隨機(jī)梯度下降法、動(dòng)量法等變體。（2）期望最大化算法用于參數(shù)估計(jì)，在存在潛在變量時(shí)使用，包括期望步驟和最大化步驟，迭代優(yōu)化直到參數(shù)收斂。2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法全景解讀-5.關(guān)聯(lián)分析01Apriori算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典方法，基于頻繁項(xiàng)集原理生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過(guò)迭代識(shí)別頻繁項(xiàng)集并生成規(guī)則，利用項(xiàng)集性質(zhì)剪枝提高效率。02FP-growth算法高效的頻繁項(xiàng)集挖掘方法，構(gòu)建FP樹(shù)壓縮存儲(chǔ)事務(wù)信息，遞歸挖掘避免產(chǎn)生和測(cè)試候選集的昂貴計(jì)算。03ECLAT算法通過(guò)垂直數(shù)據(jù)表示法探索頻繁項(xiàng)集，用交集操作快速識(shí)別，適用于稀疏數(shù)據(jù)集，減少計(jì)算量。04灰色關(guān)聯(lián)分析主要用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析，也可用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析因素間動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)程度，處理小樣本和不完全信息數(shù)據(jù)。05序列模式挖掘發(fā)現(xiàn)事件順序關(guān)系和頻繁模式，可視為關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)特殊形式，如揭示購(gòu)買商品的時(shí)間序列規(guī)律。2.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法全景解讀-6.降維算法（1）主成分分析統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)正交變換將相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為線性不相關(guān)的主成分，用于特征降維、數(shù)據(jù)壓縮等，廣泛應(yīng)用于圖像處理、基因數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。（2）線性判別分析監(jiān)督學(xué)習(xí)降維技術(shù)，尋找超平面最大化類別間隔、最小化類別內(nèi)部方差，用于人臉識(shí)別、生物信息學(xué)等領(lǐng)域，但有一定局限性。2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新-1.醫(yī)療健康領(lǐng)域疾病診斷預(yù)測(cè)分析患者多維度數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展趨勢(shì)，如預(yù)測(cè)心血管疾病、糖尿病等慢性病風(fēng)險(xiǎn)。藥物研發(fā)從海量化合物中篩選潛在活性藥物候選分子，分析化合物結(jié)構(gòu)和性質(zhì)預(yù)測(cè)活性和成藥性，加速藥物發(fā)現(xiàn)。醫(yī)療資源管理分析患者就診歷史等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)不同科室和時(shí)間段患者流量，合理安排醫(yī)護(hù)人員和優(yōu)化病房資源分配。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新-2.機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于金融領(lǐng)域（1）信用評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析客戶多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建信用評(píng)估模型，評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，還可預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，輔助投資決策。（2）欺詐檢測(cè)分析交易特征識(shí)別異常交易行為，如信用卡公司實(shí)時(shí)監(jiān)控交易，保險(xiǎn)行業(yè)識(shí)別虛假理賠。（3）投資組合優(yōu)化根據(jù)投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好等優(yōu)化投資組合，分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)資產(chǎn)表現(xiàn)，計(jì)算最優(yōu)配置比例，預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于金融領(lǐng)域2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新-3.工業(yè)制造領(lǐng)域（1）質(zhì)量檢測(cè)與控制自動(dòng)化產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)，分析產(chǎn)品圖像、尺寸和性能數(shù)據(jù)，識(shí)別缺陷，如檢測(cè)電子元件外觀缺陷。（2）設(shè)備故障預(yù)測(cè)與維護(hù)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)，如航空發(fā)動(dòng)機(jī)維護(hù)中分析振動(dòng)和溫度數(shù)據(jù)提前安排維修。（3）生產(chǎn)流程優(yōu)化分析生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，識(shí)別影響效率和質(zhì)量的關(guān)鍵因素，優(yōu)化工藝參數(shù)，如化工生產(chǎn)中優(yōu)化工藝流程。

對(duì)元件進(jìn)行檢測(cè)2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新-4.交通出行領(lǐng)域（1）交通流量預(yù)測(cè)與管理分析歷史交通數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)交通流量變化趨勢(shì)和擁堵發(fā)生，為管理部門提供決策支持。（2）自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛汽車依賴機(jī)器學(xué)習(xí)算法感知和理解周圍環(huán)境，分析傳感器數(shù)據(jù)識(shí)別道路上的車輛、行人等。

識(shí)別道路上的各種信息2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新-5.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域土地資源配置分析土地利用、土壤和氣象數(shù)據(jù)，評(píng)估土地適宜性，為土地規(guī)劃提供決策支持。農(nóng)業(yè)水資源管理分析灌溉用水需求、水資源供應(yīng)和氣象數(shù)據(jù)，優(yōu)化灌溉計(jì)劃，提高水資源利用效率。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)2.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新-6.教育領(lǐng)域（1）個(gè)性化學(xué)習(xí)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、興趣愛(ài)好和風(fēng)格規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑，分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推薦合適資源和計(jì)劃。（2）教育評(píng)估與反饋全面客觀評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)效果，分析作業(yè)、考試成績(jī)等數(shù)據(jù)，為教師調(diào)整教學(xué)策略提供參考。（3）教育資源推薦根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)需求和特征推薦學(xué)習(xí)資源，分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和資源使用情況，推薦相關(guān)材料、課程等。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于教育領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)解析任務(wù)22.2.1深度學(xué)習(xí)技術(shù)縱覽深度學(xué)習(xí)的核心深度學(xué)習(xí)核心是通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)由大量神經(jīng)元互聯(lián)構(gòu)成，模擬人腦神經(jīng)信息處理機(jī)制，能自動(dòng)提取不同層次的抽象特征。與機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的關(guān)系人工智能覆蓋范圍最廣，包含機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)；機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能子集，通過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)律；深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)子集，基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中提取抽象特征。深度學(xué)習(xí)和工機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的關(guān)系2.2.2深度學(xué)習(xí)核心算法解析-1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、卷積層、激活函數(shù)、池化層、全連接層組成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC。（1）卷積層的作用卷積層是核心組成部分，負(fù)責(zé)提取圖像的局部特征，由多個(gè)卷積核組成，卷積核在圖像上滑動(dòng)捕獲特定特征。（2）池化層的作用池化層對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行特征選擇和信息過(guò)濾，常見(jiàn)的有最大池化、隨機(jī)池化、均值池化等。（3）全連接層的作用全連接層位于CNN末端，接收前面各層的特征信號(hào)，將其轉(zhuǎn)換為一維向量形式，忽略特征圖的空間結(jié)構(gòu)，僅保留強(qiáng)度信息。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)2.2.2深度學(xué)習(xí)核心算法解析-2.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專為處理序列數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)，在每個(gè)時(shí)間步接收新輸入，結(jié)合前一時(shí)刻隱藏狀態(tài)計(jì)算當(dāng)前隱藏狀態(tài)和輸出。梯度問(wèn)題隨著序列長(zhǎng)度增加，RNN訓(xùn)練中會(huì)遇到梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題，導(dǎo)致難以學(xué)習(xí)長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。LSTM的特點(diǎn)和應(yīng)用LSTM引入細(xì)胞狀態(tài)和門控機(jī)制控制信息流動(dòng)，能更好捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系，應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列預(yù)報(bào)等領(lǐng)域。GRU的特點(diǎn)和應(yīng)用GRU通過(guò)簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)避免梯度問(wèn)題，保持對(duì)長(zhǎng)期依賴關(guān)系的捕捉能力，在自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有應(yīng)用。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.2.2深度學(xué)習(xí)核心算法解析-3.深度信念網(wǎng)絡(luò)深度信念網(wǎng)絡(luò)的組成深度信念網(wǎng)絡(luò)由若干層神經(jīng)元構(gòu)成，組成元件是受限玻爾茲曼機(jī)（RBM），可用于非監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)。受限玻爾茲曼機(jī)的結(jié)構(gòu)受限玻爾茲曼機(jī)由一個(gè)可見(jiàn)層和一個(gè)隱藏層組成，可見(jiàn)層對(duì)應(yīng)輸入數(shù)據(jù)，隱藏層學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的隱含特征表示。受限玻爾茲曼機(jī)的訓(xùn)練方式受限玻爾茲曼機(jī)通過(guò)能量函數(shù)建?？梢?jiàn)層和隱藏層之間的相互作用，并利用對(duì)比散度算法進(jìn)行無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練。

DBN組成2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域（1）工業(yè)質(zhì)檢基于YOLOv8等目標(biāo)檢測(cè)算法，可實(shí)現(xiàn)電路板焊點(diǎn)缺陷、汽車零部件裂紋的實(shí)時(shí)檢測(cè)，檢測(cè)精度超99%。（2）醫(yī)療影像U-Net等語(yǔ)義分割模型用于肺部CT結(jié)節(jié)、乳腺癌病灶的像素級(jí)定位，輔助醫(yī)生將診斷效率提升30%。（3）自動(dòng)駕駛多傳感器融合的Transformer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)障礙物預(yù)測(cè)，特斯拉FSD、百度Apollo等系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)城市道路自動(dòng)駕駛。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于工業(yè)質(zhì)檢

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識(shí)別2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-2.自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域（1）智能對(duì)話GPT-4等大語(yǔ)言模型支持多輪對(duì)話、邏輯推理，應(yīng)用于ChatGPT客服、微軟OfficeCopilot辦公助手，可實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言生成代碼、文檔。（2）機(jī)器翻譯Transformer架構(gòu)的GoogleTranslate支持109種語(yǔ)言互譯，上下文理解準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型提升40%。（3）內(nèi)容創(chuàng)作DeepMind的GPT-3.5衍生工具可生成新聞稿件、營(yíng)銷文案，字節(jié)跳動(dòng)“豆包”等AI寫作助手已服務(wù)千萬(wàn)創(chuàng)作者。2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-3.醫(yī)療健康領(lǐng)域（1）疾病預(yù)測(cè)基于電子病歷的深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）預(yù)測(cè)糖尿病并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)，哈佛醫(yī)學(xué)院相關(guān)模型準(zhǔn)確率達(dá)89%。（2）藥物研發(fā)AlphaFold2通過(guò)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)加速新藥研發(fā)，將傳統(tǒng)6-12個(gè)月的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)周期縮短至周級(jí)，已協(xié)助設(shè)計(jì)新冠病毒抑制劑。（3）手術(shù)導(dǎo)航3D卷積網(wǎng)絡(luò)處理醫(yī)學(xué)影像，結(jié)合AR技術(shù)實(shí)現(xiàn)腫瘤切除手術(shù)的實(shí)時(shí)導(dǎo)航。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于手術(shù)導(dǎo)航2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-4.智能制造與工業(yè)

（1）供應(yīng)鏈優(yōu)化LSTM-GARCH模型預(yù)測(cè)原材料價(jià)格波動(dòng)，富士康等企業(yè)通過(guò)需求預(yù)測(cè)將庫(kù)存成本降低15%。（2）智能控制強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如DDPG）優(yōu)化工業(yè)機(jī)器人軌跡規(guī)劃，特斯拉上海工廠焊接機(jī)器人通過(guò)深度學(xué)習(xí)提升焊縫合格率至99.98%。（3）能源管理CNN-LSTM模型分析電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)，國(guó)家電網(wǎng)應(yīng)用該技術(shù)將風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差控制在8%以內(nèi)。

如圖所示。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于智能控制2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-5.金融科技領(lǐng)域

（1）欺詐檢測(cè)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）分析交易網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，螞蟻集團(tuán)風(fēng)控系統(tǒng)通過(guò)該技術(shù)將欺詐識(shí)別率提升至99.9%，誤報(bào)率低于0.01%。

（2）量化投資Transformer架構(gòu)的多因子模型處理財(cái)經(jīng)文本與市場(chǎng)數(shù)據(jù)，橋水基金等機(jī)構(gòu)應(yīng)用該技術(shù)實(shí)現(xiàn)Alpha收益增強(qiáng)。

（3）信用評(píng)估XGBoost與深度學(xué)習(xí)融合模型分析多維數(shù)據(jù)，微眾銀行AI信貸系統(tǒng)將小額貸款審批時(shí)間縮短至30秒內(nèi)。

2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-6.能源與環(huán)保領(lǐng)域

（1）可再生能源CNN分析衛(wèi)星圖像識(shí)別太陽(yáng)能板污垢，華為智能光伏管理系統(tǒng)通過(guò)該技術(shù)提升發(fā)電量12%。（2）氣候模擬英偉達(dá)Modulus深度學(xué)習(xí)框架模擬大氣流場(chǎng)，將全球氣候預(yù)測(cè)時(shí)間從周級(jí)縮短至小時(shí)級(jí)，如圖所示。（3）廢棄物處理YOLO模型分揀垃圾圖像，深圳垃圾分類機(jī)器人通過(guò)該技術(shù)實(shí)現(xiàn)95%的塑料/金屬識(shí)別準(zhǔn)確率。

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于氣候模擬2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-7.消費(fèi)電子與互聯(lián)網(wǎng)

（1）推薦系統(tǒng)YouTube基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型將用戶觀看時(shí)長(zhǎng)提升25%，TikTok視頻推薦算法使用CNN+RNN架構(gòu)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)內(nèi)容分發(fā)。

（2）AR/VRNeRF（神經(jīng)輻射場(chǎng)）技術(shù)通過(guò)深度學(xué)習(xí)重建3D場(chǎng)景，Meta的QuestPro已實(shí)現(xiàn)無(wú)標(biāo)記手勢(shì)交互與環(huán)境建模。

（3）智能家居小米AI音箱通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別+NLP模型實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話，2024年出貨量超2000萬(wàn)臺(tái)。2.2.3深度學(xué)習(xí)跨領(lǐng)域應(yīng)用全景解析-8.航空航天與國(guó)防

（1）衛(wèi)星遙感Transformer處理高光譜衛(wèi)星圖像，NASA應(yīng)用該技術(shù)監(jiān)測(cè)亞馬遜雨林砍伐面積，誤差率<5%。

（2）自動(dòng)駕駛飛行器強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練無(wú)人機(jī)避障策略，美軍F-16戰(zhàn)機(jī)模擬系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)優(yōu)化空戰(zhàn)決策。（3）太空探索

深度學(xué)習(xí)分析火星車圖像，NASAPerseverance通過(guò)語(yǔ)義分割自主決策采樣位置。

深度學(xué)習(xí)通過(guò)表征學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)通用智能，需針對(duì)領(lǐng)域調(diào)整模型架構(gòu)，如醫(yī)療影像平衡隱私與數(shù)據(jù)量。

醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、金融模型可解釋性不足、工業(yè)實(shí)時(shí)要求嚴(yán)苛，推動(dòng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可解釋AI等技術(shù)發(fā)展。

深度學(xué)習(xí)以算法+數(shù)據(jù)+場(chǎng)景融合模式，滲透國(guó)民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)邏輯與社會(huì)生產(chǎn)力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)任務(wù)32.3.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理與發(fā)展概述011.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的定義計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能重要分支，使機(jī)器理解和解釋視覺(jué)世界，核心目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)具備類似人類的視覺(jué)能力，與其他AI技術(shù)結(jié)合可實(shí)現(xiàn)更智能的系統(tǒng)和服務(wù)。022.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心處理步驟包含圖像獲取、圖像處理與特征提取、圖像分析、決策與應(yīng)用。如自動(dòng)駕駛中，基于交通標(biāo)志識(shí)別結(jié)果進(jìn)行駕駛決策。033.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展歷程經(jīng)歷早期探索（20世紀(jì)60-80年代，檢測(cè)簡(jiǎn)單形狀和邊緣）、算法發(fā)展（20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，引入SIFT和SURF等算法）、深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)（2012年至今，CNN推動(dòng)發(fā)展）三個(gè)階段。2.3.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心技術(shù)體系1.圖像處理包括預(yù)處理（如灰度化、二值化、直方圖均衡化）、增強(qiáng)（如對(duì)比度增強(qiáng)、銳化、濾波）、分割（如閾值分割、邊緣檢測(cè)、區(qū)域生長(zhǎng)）、壓縮和濾波等方面。2.特征提取與表示分為局部特征提?。ㄈ鏢IFT、SURF）和全局特征提?。ㄈ鏗OG、GIST），用于分類、檢索和識(shí)別等任務(wù)。3.圖像分類方法有基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)（如SVM、隨機(jī)森林）和深度學(xué)習(xí)（如CNN、RNN）的方法，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和檢索。4.目標(biāo)檢測(cè)常見(jiàn)方法有基于區(qū)域提?。ㄈ鏡-CNN及其改進(jìn)版本）和基于單階段檢測(cè)（如YOLO、SSD）的方法，用于定位目標(biāo)對(duì)象并輸出其類別和位置。5.圖像分割包括語(yǔ)義分割（如FCN、DeepLab）和實(shí)例分割（如MaskR-CNN），將圖像分割成多個(gè)具有相似屬性的區(qū)域或?qū)ο蟆?.3.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心技術(shù)體系6.目標(biāo)跟蹤常見(jiàn)方法有基于特征點(diǎn)跟蹤（如光流法、卡爾曼濾波）和基于光流跟蹤（如Lucas-Kanade、Farneback算法）的方法，用于在視頻序列中跟蹤目標(biāo)。2.3.3計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行業(yè)應(yīng)用全景1.安防監(jiān)控領(lǐng)域可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、入侵檢測(cè)和人臉識(shí)別。如人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，提高門禁安全性和便捷性。2.工業(yè)制造領(lǐng)域用于自動(dòng)化檢測(cè)流程（如檢測(cè)汽車零部件表面質(zhì)量）、機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)與定位（如引導(dǎo)焊接機(jī)器人操作）和智能裝配（如識(shí)別零部件類型和位置）。3.醫(yī)療健康領(lǐng)域能進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像診斷（如檢測(cè)肺結(jié)節(jié)）和手術(shù)輔助（如為神經(jīng)外科手術(shù)提供導(dǎo)航信息），提高診斷和手術(shù)的準(zhǔn)確性。4.交通出行領(lǐng)域應(yīng)用于自動(dòng)駕駛（如檢測(cè)障礙物、識(shí)別車道線）和智能交通監(jiān)控與管理（如監(jiān)測(cè)交通流量、檢測(cè)違規(guī)行為），提升交通安全性和效率。人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識(shí)別交通實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)自然語(yǔ)言處理技術(shù)任務(wù)42.4.1自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)析1.技術(shù)本質(zhì)與核心目標(biāo)自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、認(rèn)知科學(xué)深度交叉的產(chǎn)物，致力于賦予機(jī)器“理解”和“使用”人類自然語(yǔ)言的能力。其核心目標(biāo)是突破人機(jī)交互的語(yǔ)言屏障，實(shí)現(xiàn)從“語(yǔ)法分析”“語(yǔ)義理解”到“語(yǔ)境推理”的層級(jí)化智能處理。例如，將句子“我喜歡自然語(yǔ)言處理技術(shù)”解析為詞性序列和句法結(jié)構(gòu)，屬于語(yǔ)法分析；判斷“蘋果”在不同句子中的含義，屬于語(yǔ)義理解；理解“今天好冷”背后可能隱含的訴求，屬于語(yǔ)境推理。2.自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷程自然語(yǔ)言處理的發(fā)展可分為三個(gè)階段。早期探索階段（20世紀(jì)50年代至70年代），1954年IBM與喬治敦大學(xué)的機(jī)器翻譯實(shí)驗(yàn)標(biāo)志其開(kāi)端；統(tǒng)計(jì)方法興起階段（20世紀(jì)80年代至90年代），隱馬爾可夫模型等統(tǒng)計(jì)方法被引入；深度學(xué)習(xí)推動(dòng)階段（21世紀(jì)初至今），2012年后深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得突破，預(yù)訓(xùn)練模型如BERT、GPT等推動(dòng)NLP技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展。2.4.2自然語(yǔ)言處理的核心技術(shù)體系1.數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是將原始文本轉(zhuǎn)化為適合模型處理的格式，包括文本清洗（如去除HTML標(biāo)簽、統(tǒng)一字符大小寫）、分詞（中文分詞復(fù)雜，有基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)和深度學(xué)習(xí)的方法；英文分詞需處理特殊情況）、停用詞刪除、詞干提取和詞形還原等步驟。例如，從網(wǎng)頁(yè)抓取的文本需去除HTML標(biāo)簽，“我愛(ài)自然語(yǔ)言處理”的分詞有多種方式。2.語(yǔ)言模型語(yǔ)言模型用于計(jì)算句子出現(xiàn)的概率，有基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型?；谝?guī)則的語(yǔ)言模型準(zhǔn)確但維護(hù)成本高；統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型如N元語(yǔ)法模型計(jì)算簡(jiǎn)單但有數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型包括RNN、LSTM、GRU等，Transformer架構(gòu)與預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型性能更優(yōu)，如BERT和GPT在多種任務(wù)上成效顯著。2.4.2自然語(yǔ)言處理的核心技術(shù)體系3.詞嵌入詞嵌入將詞語(yǔ)轉(zhuǎn)化為高維向量，傳統(tǒng)方法如One-Hot編碼缺乏語(yǔ)義表達(dá)；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法有Word2Vec和GloVe，能捕捉語(yǔ)義關(guān)系；上下文化詞嵌入考慮上下文信息，BERT可生成上下文化詞嵌入，提升語(yǔ)義理解能力。例如，“國(guó)王”與“王后”在Word2Vec向量空間中距離較近。4.語(yǔ)法和語(yǔ)義分析語(yǔ)法分析包括短語(yǔ)結(jié)構(gòu)分析和依存句法分析，幫助理解句子語(yǔ)法結(jié)構(gòu)；語(yǔ)義分析包括詞義消歧和指代消解，解決多義詞和指代不明問(wèn)題。如確定“蘋果”在不同句子中的含義，以及“他”在句子中所指代的對(duì)象。5.自然語(yǔ)言理解與生成自然語(yǔ)言理解（NLU）負(fù)責(zé)讓計(jì)算機(jī)理解人類語(yǔ)言，包括意圖識(shí)別、槽位填充和語(yǔ)義解析；自然語(yǔ)言生成（NLG）將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言文本，基于深度學(xué)習(xí)的方法能生成更自然流暢的文本，應(yīng)用于文本摘要、機(jī)器翻譯等任務(wù)。2.4.3自然語(yǔ)言處理的實(shí)踐應(yīng)用1.智能客服與客戶支持自然語(yǔ)言處理在智能客服中應(yīng)用廣泛，自動(dòng)應(yīng)答系統(tǒng)利用RNN、LSTM和Transformer架構(gòu)模型理解客戶問(wèn)題并生成回答，如電商和銀行客服；通過(guò)BERT模型可識(shí)別客戶意圖，提高處理效率；結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型可進(jìn)行情感分析，判斷客戶評(píng)論的情感傾向，優(yōu)化客戶服務(wù)。2.機(jī)器翻譯自然語(yǔ)言處理使機(jī)器翻譯更高效，文本翻譯通過(guò)構(gòu)建序列到序列（Seq2Seq）模型和Transformer架構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)，如跨語(yǔ)言交流和國(guó)際商務(wù)中的文件翻譯；語(yǔ)音翻譯利用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的識(shí)別、翻譯及合成，在國(guó)際會(huì)議和旅游場(chǎng)景中發(fā)揮作用。3.文本生成自然語(yǔ)言處理可用于高質(zhì)量的文本生成，在創(chuàng)意寫作中，GAN、VAE和Transformer架構(gòu)模型可輔助生成故事、詩(shī)歌等；在內(nèi)容創(chuàng)作方面，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能生成新聞報(bào)道和社交媒體內(nèi)容，提高創(chuàng)作效率。2.4.3自然語(yǔ)言處理的實(shí)踐應(yīng)用4.醫(yī)療健康領(lǐng)域在醫(yī)療健康領(lǐng)域，自然語(yǔ)言處理可自動(dòng)理解電子病歷內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息，提高病歷管理效率；醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型理解用戶問(wèn)題，提供個(gè)性化醫(yī)療建議和健康指導(dǎo)。5.法律領(lǐng)域自然語(yǔ)言處理在法律領(lǐng)域可對(duì)法律文本進(jìn)行信息抽取，提取關(guān)鍵條款和要點(diǎn)，輔助法律研究和案件處理；智能法律咨詢系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型理解用戶法律問(wèn)題，提供個(gè)性化法律建議。6.辦公領(lǐng)域在辦公領(lǐng)域，自然語(yǔ)言處理結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型可對(duì)企業(yè)文檔進(jìn)行信息抽取，構(gòu)建知識(shí)圖譜，便于員工查詢共享；智能會(huì)議系統(tǒng)能對(duì)會(huì)議錄音進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解，生成紀(jì)要和關(guān)鍵信息；智能辦公助手可理解用戶指令，完成文件處理、日程安排等任務(wù)。THEEND謝謝項(xiàng)目3AI創(chuàng)意寫作：文字未來(lái)CONTENTS目錄01任務(wù)1AI文本生成技術(shù)02任務(wù)2KIMI文本生成應(yīng)用03任務(wù)3百度橙篇文本生成應(yīng)用04任務(wù)4DeepSeek文本生成應(yīng)用AI創(chuàng)意寫作概述項(xiàng)目導(dǎo)讀文字：人類文明的重要載體在人類漫長(zhǎng)的文明進(jìn)程里，文字始終是思想與情感的關(guān)鍵載體，從古老羊皮卷到現(xiàn)代電子屏幕，寫作都是人類表達(dá)自我、傳遞知識(shí)的重要方式。AI文本生成技術(shù)的興起隨著科技發(fā)展，AI文本生成技術(shù)悄然興起，它如同不知疲倦的“數(shù)字作家”，能依簡(jiǎn)單提示瞬間生成流暢且富有創(chuàng)意的文本。本項(xiàng)目的重要意義本項(xiàng)目詳細(xì)介紹AI寫作技術(shù)原理、提示詞及相關(guān)工具使用，助力讀者理解并掌握這一前沿技術(shù)領(lǐng)域。學(xué)習(xí)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)深入理解文本生成提示詞設(shè)計(jì)原則與優(yōu)化策略，系統(tǒng)學(xué)習(xí)DeepSeek、KIMI等工具功能，全面掌握橙篇功能模塊。技能目標(biāo)能依不同創(chuàng)作需求，靈活運(yùn)用工具實(shí)現(xiàn)多樣化文本高質(zhì)量生成，熟練操作工具提升創(chuàng)作效率與內(nèi)容水平。素養(yǎng)目標(biāo)領(lǐng)悟技術(shù)在文化傳承傳播中的價(jià)值，增強(qiáng)本土文化認(rèn)同感；培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，提升溝通協(xié)調(diào)能力；激發(fā)自主學(xué)習(xí)動(dòng)力，形成終身學(xué)習(xí)習(xí)慣。任務(wù)1AI文本生成技術(shù)3.1.1AI文本生成技術(shù)的核心要素多學(xué)科融合的前沿成果AI文本生成技術(shù)融合自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等多學(xué)科，通過(guò)Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型等核心算法，構(gòu)建完整技術(shù)棧。實(shí)現(xiàn)多元智能服務(wù)能實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)續(xù)寫、摘要生成等基礎(chǔ)功能，還可通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略，結(jié)合用戶畫像定制內(nèi)容，服務(wù)于數(shù)字營(yíng)銷、智能客服等場(chǎng)景。加速領(lǐng)域滲透隨著情感分析和多模態(tài)融合技術(shù)突破，AI文本生成正加速滲透教育、醫(yī)療、娛樂(lè)等領(lǐng)域，重塑人類創(chuàng)作范式。（1）自然語(yǔ)言處理（NLP）詞法分析NLP運(yùn)用形態(tài)學(xué)規(guī)則與統(tǒng)計(jì)模型解構(gòu)文本，如處理中文文本時(shí)，借助隱馬爾可夫模型等實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分詞。句法分析依存句法分析工具標(biāo)注語(yǔ)法關(guān)系，將線性文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)樹(shù)，直觀展現(xiàn)語(yǔ)言邏輯，如分析“深藍(lán)AI團(tuán)隊(duì)研發(fā)模型取得突破”的語(yǔ)法關(guān)聯(lián)。語(yǔ)義分析借助預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型挖掘上下文語(yǔ)義，突破傳統(tǒng)詞袋模型局限，精準(zhǔn)判斷多義詞在語(yǔ)境中的含義。情感分析構(gòu)建情感詞典與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多維度信息判斷文本情感傾向，為生成共鳴內(nèi)容提供支持，如分析社交媒體評(píng)論情感。（2）深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的助力深度學(xué)習(xí)憑借神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為AI文本生成注入動(dòng)力，早期RNN將時(shí)序信息融入文本處理，但存在梯度消失問(wèn)題。LSTM的改進(jìn)LSTM引入門控機(jī)制，解決長(zhǎng)距離依賴問(wèn)題，在處理長(zhǎng)文本任務(wù)如新聞?wù)?、故事續(xù)寫中表現(xiàn)出色。Transformer架構(gòu)革新Transformer架構(gòu)的自注意力機(jī)制打破循環(huán)結(jié)構(gòu)限制，并行處理文本序列，提升訓(xùn)練效率，精準(zhǔn)捕捉語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。序列到序列學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練微調(diào)Seq2Seq模型實(shí)現(xiàn)文本序列智能轉(zhuǎn)換，預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)機(jī)制結(jié)合，使模型先掌握通用規(guī)律，再適配特定任務(wù)，提升效率與專業(yè)性。（3）知識(shí)圖譜實(shí)體識(shí)別技術(shù)借助深度學(xué)習(xí)算法，如BERT等預(yù)訓(xùn)練模型，精準(zhǔn)識(shí)別文本中的人名、地名、專業(yè)術(shù)語(yǔ)等關(guān)鍵信息，如醫(yī)療領(lǐng)域識(shí)別醫(yī)學(xué)名詞。關(guān)系建模通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率圖模型挖掘?qū)嶓w間語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，構(gòu)建知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，如分析金融領(lǐng)域企業(yè)間的股權(quán)、合作等關(guān)系。知識(shí)嵌入與應(yīng)用結(jié)構(gòu)化信息向量化后，為文本生成提供背景知識(shí)與邏輯依據(jù)，確保內(nèi)容真實(shí)可考、論證嚴(yán)謹(jǐn)，避免事實(shí)性錯(cuò)誤。（4）情感分析構(gòu)建語(yǔ)義理解模型情感分析依托深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，解析文本多維度信息，精準(zhǔn)判斷情感傾向，如監(jiān)測(cè)社交媒體輿情。在AI文本生成中的調(diào)控作用在智能客服中，依據(jù)用戶情感調(diào)整回復(fù)策略；在內(nèi)容創(chuàng)作時(shí)，根據(jù)受眾情感畫像生成特定情緒基調(diào)文案，提升交互自然度。（5）多模態(tài)融合打破媒介壁壘多模態(tài)融合整合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建語(yǔ)義橋梁，革新內(nèi)容創(chuàng)作與信息交互范式。圖像領(lǐng)域應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型理解圖像語(yǔ)義，提取元素生成描述文本，如醫(yī)療影像分析生成診斷報(bào)告，電商商品圖片轉(zhuǎn)化為營(yíng)銷文案。視聽(tīng)融合應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理結(jié)合，實(shí)現(xiàn)音頻語(yǔ)義解析，如智能字幕生成系統(tǒng)添加情感化標(biāo)注，助力外語(yǔ)學(xué)習(xí)與新聞直播?？缒B(tài)翻譯突破跨模態(tài)翻譯實(shí)現(xiàn)不同媒介信息雙向轉(zhuǎn)換，如手語(yǔ)-文本翻譯、多模態(tài)機(jī)器翻譯，未來(lái)有望實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜跨媒介創(chuàng)作。3.1.2AI文本生成技術(shù)的發(fā)展技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)AI文本生成技術(shù)從早期探索到如今廣泛應(yīng)用，歷經(jīng)從規(guī)則驅(qū)動(dòng)到智能進(jìn)化、算法突破、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用等階段。行業(yè)變革與影響革新寫作方式，重塑人類與文字交互模式，在各領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，但也引發(fā)倫理爭(zhēng)議與社會(huì)影響。規(guī)范發(fā)展需求需建立涵蓋技術(shù)監(jiān)管、倫理審查、法律規(guī)范的治理體系，推動(dòng)行業(yè)可持續(xù)發(fā)展。（1）技術(shù)溯源：從規(guī)則驅(qū)動(dòng)到智能進(jìn)化早期基于規(guī)則的系統(tǒng)20世紀(jì)50年代起，科學(xué)家嘗試用代碼復(fù)刻人類語(yǔ)言能力，早期系統(tǒng)依靠預(yù)設(shè)語(yǔ)法規(guī)則和模板庫(kù)“拼接”文本。規(guī)則系統(tǒng)的局限面對(duì)自然語(yǔ)言的模糊性和創(chuàng)造性，規(guī)則系統(tǒng)常無(wú)法理解雙關(guān)語(yǔ)或隱喻，生成內(nèi)容生硬機(jī)械。（2）算法突破：機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的變革n-gram模型的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法登場(chǎng)，n-gram模型通過(guò)統(tǒng)計(jì)詞序列概率預(yù)測(cè)下一詞，使文本生成具備“學(xué)習(xí)能力”。n-gram模型的不足面對(duì)長(zhǎng)文本時(shí)，n-gram模型缺乏上下文理解能力，常出現(xiàn)語(yǔ)義斷層或邏輯混亂。（3）深度學(xué)習(xí)：開(kāi)啟智能寫作新紀(jì)元RNN與LSTM的貢獻(xiàn)深度學(xué)習(xí)興起，RNN及其變體LSTM捕捉文本時(shí)序依賴，使AI能生成連貫語(yǔ)句。Transformer的突破Transformer模型憑借自注意力機(jī)制打破序列限制，并行處理全局語(yǔ)義，以GPT系列為代表展現(xiàn)強(qiáng)大語(yǔ)言理解能力。（4）多元應(yīng)用：重構(gòu)行業(yè)生產(chǎn)模式電商領(lǐng)域電商平臺(tái)借助智能文案工具每天自動(dòng)生成數(shù)萬(wàn)條商品描述，顯著提升轉(zhuǎn)化率。新聞?lì)I(lǐng)域新聞機(jī)構(gòu)運(yùn)用AI快速生成體育賽事、財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)報(bào)道，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)新聞推送。教育領(lǐng)域教育領(lǐng)域利用AI生成個(gè)性化學(xué)習(xí)方案和智能題庫(kù)，推動(dòng)因材施教。影視領(lǐng)域影視公司嘗試用AI創(chuàng)作劇本框架，加速創(chuàng)意生產(chǎn)流程。（5）未來(lái)圖景：智能化與多模態(tài)融合更高階的智能形態(tài)未來(lái)AI文本生成將深化自然語(yǔ)言處理，解析情感與潛在意圖，產(chǎn)出更具洞察力內(nèi)容。個(gè)性化寫作主流基于用戶畫像提供定制化服務(wù)，從郵件撰寫到論文潤(rùn)色皆可實(shí)現(xiàn)。多模態(tài)融合新范式文字、圖像等跨媒介融合催生新型創(chuàng)作范式，如輸入關(guān)鍵詞同步生成圖文故事、配音視頻。面臨的問(wèn)題與治理技術(shù)發(fā)展帶來(lái)虛假信息傳播等問(wèn)題，需構(gòu)建全鏈條治理體系，服務(wù)人類文明進(jìn)步。3.1.3提示詞提示詞的定義提示詞是用戶與人工智能交互時(shí)輸入的指令或文本描述，引導(dǎo)AI生成特定內(nèi)容、執(zhí)行任務(wù)。提示詞的重要性作為人與AI溝通橋梁，提示詞直接影響AI輸出結(jié)果的質(zhì)量和方向。提示詞相關(guān)內(nèi)容包括概念、作用、常見(jiàn)類型、設(shè)計(jì)技巧及編寫步驟，幫助創(chuàng)作者更好與AI協(xié)作。1.提示詞的核心作用激發(fā)創(chuàng)意提示詞作為靈感來(lái)源，幫助創(chuàng)作者打破思維定勢(shì)，探索新領(lǐng)域，如“時(shí)間旅行”激發(fā)穿越故事構(gòu)思。引導(dǎo)結(jié)構(gòu)作為文章結(jié)構(gòu)指引點(diǎn)，幫助作者組織思路，如“開(kāi)頭、沖突、高潮、結(jié)局”構(gòu)建故事框架。調(diào)節(jié)情感指導(dǎo)文本情感基調(diào)和風(fēng)格選擇，貼近讀者心理，如“憂郁的雨夜”營(yíng)造悲傷氛圍。深化主題圍繞提示詞深入挖掘主題內(nèi)涵外延，使作品更具思想深度，如“自由與束縛”探討人性復(fù)雜性。2.提示詞的常見(jiàn)類型信息查詢類用于獲取特定信息，如“解釋‘量子糾纏’的基本原理”“2025年全球新能源汽車銷量數(shù)據(jù)”。內(nèi)容創(chuàng)作類引導(dǎo)內(nèi)容創(chuàng)作，如“寫一篇環(huán)保主題演講稿，要求生動(dòng)有感染力”。任務(wù)執(zhí)行類指示執(zhí)行具體任務(wù)，如“將中文翻譯成英文”“整理會(huì)議記錄重點(diǎn)”。創(chuàng)意引導(dǎo)類激發(fā)創(chuàng)意想象，如“想象會(huì)飛汽車，描述外觀和功能”。3.優(yōu)質(zhì)提示詞的設(shè)計(jì)技巧（1）清晰具體避免模糊表述，細(xì)化需求，如“寫800字左右、面向職場(chǎng)新人的‘時(shí)間管理’干貨文章，含3個(gè)實(shí)操方法”。（2）提供上下文補(bǔ)充背景信息，助AI理解場(chǎng)景，如“健身教練給會(huì)員寫鼓勵(lì)鍛煉的早安問(wèn)候語(yǔ)，語(yǔ)氣親切活潑”。（3）指定輸出格式明確文本結(jié)構(gòu)、字?jǐn)?shù)、風(fēng)格等，如“用bulletpoint列出5個(gè)家庭收納技巧，每個(gè)技巧配1句話解釋”。（4）使用引導(dǎo)詞通過(guò)“請(qǐng)”“幫忙”等詞明確指令語(yǔ)氣，如“請(qǐng)以‘春天的公園’為主題創(chuàng)作七言絕句”。4.編寫提示詞步驟（1）明確目標(biāo)確定使用提示詞的目標(biāo)，如寫環(huán)保文章，選擇“可持續(xù)發(fā)展”等相關(guān)提示詞。（2）收集資料根據(jù)提示詞從書籍、網(wǎng)絡(luò)等渠道收集資料，如搜索“可持續(xù)發(fā)展”相關(guān)文章。（3）分析資料分析資料找出關(guān)鍵信息，借助提示詞定位所需內(nèi)容，如用“綠色能源”定位可再生能源資料。（4）整合資料整合分析后的資料形成知識(shí)體系，借助提示詞組織呈現(xiàn)信息，如用“生態(tài)保護(hù)”構(gòu)建環(huán)保文章結(jié)構(gòu)。（5）應(yīng)用知識(shí)將整合知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際寫作，解決問(wèn)題，如學(xué)習(xí)健康飲食知識(shí)撰寫“營(yíng)養(yǎng)均衡”文章。KIMI文本生成應(yīng)用任務(wù)2KIMI簡(jiǎn)介與界面01開(kāi)發(fā)公司與功能特點(diǎn)KIMI由北京月之暗面科技有限公司開(kāi)發(fā)，擅長(zhǎng)深度文本理解與處理，能精準(zhǔn)提煉關(guān)鍵信息、剖析邏輯關(guān)系，適合處理長(zhǎng)篇內(nèi)容。02網(wǎng)頁(yè)版界面-輸入框輸入框位于界面上方或中部，用戶可在此輸入問(wèn)題或指令，如詢問(wèn)歷史事件或要求生成科技文章。03網(wǎng)頁(yè)版界面-功能菜單功能菜單在界面?zhèn)冗?，包含?huì)話、KIMI+、學(xué)術(shù)搜索等功能選項(xiàng)，可滿足不同需求。04網(wǎng)頁(yè)版界面-結(jié)果展示區(qū)結(jié)果展示區(qū)在界面中部或下方，KIMI處理完輸入內(nèi)容后，會(huì)在此展示回答或生成的內(nèi)容。

KIMI網(wǎng)頁(yè)版3.2.1文章創(chuàng)作01原創(chuàng)文案能力KIMI能依據(jù)主題、提示詞及風(fēng)格要求，快速生成各類原創(chuàng)文案，如商業(yè)推廣、新聞稿等，助力用戶節(jié)省時(shí)間精力。例如輸入“寫一篇800字關(guān)于環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展的文章……”可獲高質(zhì)量輸出。輸入提示詞KIMI推理解析界面3.2.1文章創(chuàng)作02文案改寫潤(rùn)色能力KIMI可深度分析理解原文，保留核心信息，通過(guò)調(diào)整句式、優(yōu)化詞匯提升表達(dá)準(zhǔn)確性與流暢性。如改寫電動(dòng)車上路法規(guī)文章，使其更專業(yè)。03獲取高質(zhì)量輸出的提示詞技巧明確目標(biāo)至關(guān)重要，如在原創(chuàng)文案時(shí)，需清晰表述需求，避免模糊。改寫潤(rùn)色時(shí)，要確定風(fēng)格目的、提供原始材料、指定具體要求等?！按蜷_(kāi)”對(duì)話框上傳文件

改寫和潤(rùn)色提示詞

改寫和潤(rùn)色結(jié)果3.2.2長(zhǎng)文本處理011.長(zhǎng)文本閱讀與摘要生成KIMI支持200萬(wàn)字上下文輸入，能深入理解長(zhǎng)文本，自動(dòng)提取關(guān)鍵信息生成摘要。如輸入氣候變化文章網(wǎng)址及要求，可輸出關(guān)鍵信息及簡(jiǎn)潔摘要，并能針對(duì)提示詞問(wèn)題詳盡解答。022長(zhǎng)文本仿寫用戶設(shè)定仿寫目標(biāo)或風(fēng)格要求，KIMI可模仿原文風(fēng)格并創(chuàng)新改寫擴(kuò)展。如根據(jù)文本或風(fēng)格仿寫，像仿照《背影》寫《老墻》，仿照《再別康橋》寫離別詩(shī)歌。033.資料整合與文獻(xiàn)回顧面對(duì)不同來(lái)源格式的文獻(xiàn)資料，KIMI能自動(dòng)抽取整合信息，歸類匯總形成知識(shí)體系，減輕手動(dòng)整理負(fù)擔(dān)，如整合“一階微分方程”相關(guān)資料。044.數(shù)據(jù)分析與報(bào)告輔助KIMI具備數(shù)據(jù)分析能力，能提取數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息與趨勢(shì)并可視化呈現(xiàn)，還可輔助生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告并迭代優(yōu)化，如根據(jù)商品訂購(gòu)單生成銷售額變化趨勢(shì)報(bào)告。輸出文章摘要回答提示詞問(wèn)題輸入提示詞3.2.3KIMI+助手繼承核心功能與簡(jiǎn)化操作KIMI+助手繼承KIMI核心功能，內(nèi)置相應(yīng)提示詞，用戶無(wú)需輸入復(fù)雜提示詞，直接進(jìn)入助手界面輸入主體提示詞即可，簡(jiǎn)化操作流程。1.長(zhǎng)文生成器功能長(zhǎng)文生成器可快速創(chuàng)作結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容豐富的文章或報(bào)告。如輸入“中國(guó)儒家文化的發(fā)展歷史進(jìn)程”，能從多權(quán)威來(lái)源收集信息并生成文章。

“KIMI+”界面“長(zhǎng)文生成器”界面長(zhǎng)文生成（顯示部分內(nèi)容）3.2.3KIMI+助手2.翻譯通功能翻譯通支持多語(yǔ)言互譯，采用先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確翻譯?？赏ㄟ^(guò)多種提示詞翻譯文本或文件，還支持一鍵中英互譯?！胺g通”助手界面

輸入完整提示詞的翻譯中英互譯結(jié)果輸入提示詞翻譯文件3.2.3KIMI+助手3.論文寫作助手功能論文寫作助手集成文獻(xiàn)檢索、引用管理和數(shù)據(jù)分析等功能?？蓭椭檎已芯砍晒?、生成參考文獻(xiàn)列表，還提供數(shù)據(jù)分析模塊輔助展示結(jié)果，如助力手機(jī)對(duì)小學(xué)生學(xué)習(xí)影響的議論文寫作?！昂驼撐膶懽髦值臅?huì)話”界面列出論文選題

輸出研究計(jì)劃

撰寫開(kāi)題報(bào)告任務(wù)實(shí)施——撰寫關(guān)于“抖音時(shí)代：碎片化娛樂(lè)改變了什么？”的文章（1）確定文章結(jié)構(gòu)和要點(diǎn)在輸入框中輸入提示詞：寫一篇關(guān)于“抖音時(shí)代：碎片化娛樂(lè)改變了什么？”的科普文章列出大綱，包括引言、主體（至少三個(gè)部分）、結(jié)論。（2）撰寫文章引言部分在輸入框中輸入提示詞：請(qǐng)根據(jù)上一步的大綱，為文章撰寫引言部分，字?jǐn)?shù)約300字。（3）撰寫文章主體部分在輸入框中輸入提示詞：請(qǐng)根據(jù)大綱中的主體部分“對(duì)個(gè)人的影響、對(duì)社會(huì)的影響、對(duì)文化的影響”，撰寫約800字的內(nèi)容。（4）潤(rùn)色優(yōu)化文章主體部分在輸入框中輸入提示詞：請(qǐng)對(duì)上一步生成的主體部分的內(nèi)容進(jìn)行潤(rùn)色和優(yōu)化，使其更加通順、易于理解。（5）撰寫結(jié)論部分在輸入框中輸入提示詞：請(qǐng)根據(jù)文章大綱，撰寫結(jié)論部分，總結(jié)人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)和未來(lái)發(fā)展方向，同時(shí)指出當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，字?jǐn)?shù)約300字。（6）整合文章并進(jìn)行整體優(yōu)化在輸入框中輸入提示詞：請(qǐng)將引言、主體和結(jié)論部分整合成一篇完整的文章，并進(jìn)行整體優(yōu)化，確保文章結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容連貫。百度橙篇文本生成應(yīng)用任務(wù)3橙篇簡(jiǎn)介與官網(wǎng)發(fā)布背景橙篇于2024年百度移動(dòng)生態(tài)萬(wàn)象大會(huì)揭曉，旨在提高用戶處理長(zhǎng)文檔和內(nèi)容創(chuàng)作效率。依托資源與技術(shù)基于百度文庫(kù)海量?jī)?nèi)容資源，結(jié)合前沿AI技術(shù)，能自動(dòng)識(shí)別調(diào)整文檔格式，符合標(biāo)準(zhǔn)。官網(wǎng)界面展示通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)橙篇官方網(wǎng)站（），可看到其簡(jiǎn)潔且功能明確的網(wǎng)頁(yè)版界面。橙篇官網(wǎng)3.3.1長(zhǎng)文寫作超長(zhǎng)篇專業(yè)長(zhǎng)文生成能力橙篇行業(yè)率先上線超長(zhǎng)篇專業(yè)長(zhǎng)文生成功能，如輸入學(xué)術(shù)研究主題，能生成符合要求長(zhǎng)文。輸入主題生成方式在“寫長(zhǎng)文神器”選“長(zhǎng)文寫作”，輸入文章主題或大綱，系統(tǒng)自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)完整、內(nèi)容豐富文章。例如輸入“中國(guó)儒家文化的發(fā)展歷史進(jìn)程”，可生成相關(guān)大綱及長(zhǎng)文。參考范文寫作方式用戶上傳范文，AI自動(dòng)理解并快速生成超長(zhǎng)篇專業(yè)長(zhǎng)文，滿足多樣化寫作需求?！伴L(zhǎng)文寫作”界面生成大綱生成文檔長(zhǎng)文本內(nèi)容（顯示部分內(nèi)容）3.3.2深度編輯和整理在深度編輯方面，支持對(duì)任意生成內(nèi)容進(jìn)行潤(rùn)色、擴(kuò)寫續(xù)寫、一鍵全文校正、用戶指定模版整理全文格式、參考源梳理和生成、智能編輯等操作，并且聯(lián)合權(quán)威機(jī)構(gòu)提供全文查重服務(wù)，大大提高了創(chuàng)作的效率和質(zhì)量。（1）AI內(nèi)容檢測(cè)（2）校正潤(rùn)色（3）格式整理“AIGC檢測(cè)改寫”界面

“校正潤(rùn)色”界面“格式整理”界面

校正潤(rùn)色

可讀性修改格式整理

預(yù)覽效果

生成參考任務(wù)實(shí)施——撰寫有關(guān)“智能家居”的文章步驟如下：（1）打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)版橙篇。（2）在“寫長(zhǎng)文神器”選項(xiàng)組下單擊“長(zhǎng)文寫作”命令，進(jìn)入“長(zhǎng)文生成器”界面（3）單擊“發(fā)送”按鈕，橙篇會(huì)根據(jù)提示詞生成文章，如圖所示。（4）在文章中單擊“去編輯”按鈕，進(jìn)入文檔編輯界面，如圖所示。

生成文章文檔編輯界面（5）單擊右側(cè)的“校正潤(rùn)色”按鈕，橙篇對(duì)文檔的全文進(jìn)行潤(rùn)色，修正文本中的錯(cuò)誤，同時(shí)提供優(yōu)化建議，如圖所示。（6）在“校正潤(rùn)色”選項(xiàng)卡的“可讀性”中對(duì)應(yīng)的優(yōu)化文檔下方單擊“采納”按鈕，將優(yōu)化后的文本替換原文本，如圖所示。（7）單擊“AIGC檢測(cè)”按鈕，對(duì)文檔進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)出文檔中AI生成文本，“AIGC檢測(cè)”選項(xiàng)卡中將顯示檢測(cè)出疑似度90%-100%的文本，如圖所示。

校正潤(rùn)色建議潤(rùn)色后的文本

檢測(cè)結(jié)果（8）在右側(cè)“AIGC檢測(cè)”選項(xiàng)卡中單擊疑似度高的文本下方的“采納”按鈕，對(duì)文本進(jìn)行改寫，改寫后的效果如圖所示。（9）更改標(biāo)題為“智能家居：從工具到伙伴的進(jìn)化”，然后選中文字，單擊文檔上方的“切換標(biāo)題”下方中的“標(biāo)題1”選項(xiàng)，更改標(biāo)題級(jí)別；修改字體為“微軟雅黑”，字號(hào)為“小二”，單擊“對(duì)齊”下拉菜單中的“居中對(duì)齊”按鈕，如圖所示。調(diào)整標(biāo)題位置，結(jié)果如圖所示。改寫文檔編輯標(biāo)題編輯結(jié)果（10）選中圖所示的帶編號(hào)的段落，然后單擊“編號(hào)”按鈕，在彈出的下拉菜單中選擇“無(wú)”，去掉編號(hào)。（11）單擊頁(yè)面上方的“未命名文檔”字樣，輸入文檔名稱“智能家居：從工具到伙伴的進(jìn)化”，更改文檔名稱。（12）單擊“導(dǎo)出”按鈕，打開(kāi)如圖所示的下拉菜單，選中“word”按鈕，下載文檔“智能家居：從工具到伙伴的進(jìn)化.docx”。去掉編號(hào)“導(dǎo)出”下拉菜單DeepSeek文本生成應(yīng)用任務(wù)4DeepSeek簡(jiǎn)介與界面強(qiáng)大的AI寫作工具DeepSeek是一款功能強(qiáng)大的AI寫作工具，能為學(xué)術(shù)論文、文學(xué)創(chuàng)作、日常文案等提供高效精準(zhǔn)支持，改變創(chuàng)作與表達(dá)的方式。官方網(wǎng)頁(yè)展示在瀏覽器輸入，可進(jìn)入其官方網(wǎng)頁(yè)，頁(yè)面簡(jiǎn)潔明了，引導(dǎo)用戶快速開(kāi)啟創(chuàng)作之旅。用戶使用界面解析單擊“開(kāi)始對(duì)話”按鈕登錄后，進(jìn)入用戶使用頁(yè)面，布局合理，方便用戶輸入指令與獲取生成內(nèi)容。

Deepseek官方網(wǎng)頁(yè)Deepseek用戶使用界面3.4.1詩(shī)歌/散文寫作可創(chuàng)作多種形式詩(shī)歌，如古體詩(shī)、現(xiàn)代詩(shī)等，還能寫出動(dòng)人散文，從抒情到敘事，滿足不同文學(xué)創(chuàng)作需求。生成的七言絕句3.4.2營(yíng)銷文案/市場(chǎng)分析報(bào)告的生成營(yíng)銷與報(bào)告生成能生成精準(zhǔn)有效的營(yíng)銷文案，還可為企業(yè)提供深入的市場(chǎng)分析報(bào)告，助力商業(yè)決策。分析過(guò)程3.4.3推文/帖子/短視頻腳本創(chuàng)作支持推文、帖子、短視頻腳本創(chuàng)作，適應(yīng)不同平臺(tái)特點(diǎn)，助力信息快速傳播。3.4.4劇本/小說(shuō)創(chuàng)作DeepSeek作為AI創(chuàng)作助手，能協(xié)助用戶創(chuàng)作故事，涵蓋小說(shuō)構(gòu)思、劇本沖突、角色刻畫和情節(jié)編排，以專業(yè)敘事技巧使其生動(dòng)。1.劇本創(chuàng)作使用DeepSeek創(chuàng)作劇本時(shí)，提示詞需結(jié)構(gòu)性、場(chǎng)景細(xì)節(jié)和方向引導(dǎo)。（1）明確創(chuàng)作類型（2）設(shè)定背景與角色（3）指定情節(jié)方向（4）控制情感與風(fēng)格（5）格式要求注意：

要避免抽象概念，如，“寫感人的重逢”；

限制信息過(guò)載。單次提示詞建議不超過(guò)5條核心指令，復(fù)雜需求可分階段生成。

保留創(chuàng)作空間。

使用開(kāi)放性指令。2.小說(shuō)創(chuàng)作DeepSeek能幫助創(chuàng)作各類題材故事，如短篇、小說(shuō)、奇幻等，構(gòu)建情節(jié)、塑造人物、賦予情感張力。使用DeepSeek創(chuàng)作時(shí)，需明確背景、角色特征、情節(jié)結(jié)構(gòu)、風(fēng)格主題和約束條件。（1）明確故事類型（如奇幻、懸疑）和風(fēng)格（如幽默、暗黑）。例如，“寫賽博朋克故事，主角失業(yè)黑客，基調(diào)壓抑結(jié)局反轉(zhuǎn)”。（2）設(shè)定關(guān)鍵元素如世界觀、角色特征。例如，“魔法師用歌聲施法世界，主角五音不全，含‘龍族契約’和‘禁忌咒語(yǔ)書’”。（3）控制情節(jié)節(jié)奏：指定章節(jié)結(jié)構(gòu)。例如，“分三幕：發(fā)現(xiàn)詛咒、尋找長(zhǎng)老、破除詛咒，每幕<300字”。（4）強(qiáng)調(diào)情感或主題（如救贖）。例如，“以孤獨(dú)為主題，吸血鬼與少女友情，環(huán)境描寫烘托心理”。（5）添加限制條件如語(yǔ)言約束。例如，“用兒童語(yǔ)言寫狐貍偵探破案，避免暴力”。3.4.5文案的改寫和潤(rùn)色明確改寫潤(rùn)色目標(biāo)先確定期望的文案風(fēng)格或目的，如正式、友好、簡(jiǎn)化術(shù)語(yǔ)等，為改寫潤(rùn)色指明方向。提供原始材料方法少量文本可直接粘貼，長(zhǎng)文檔或需保持格式的文件，可通過(guò)上傳功能提交，確保內(nèi)容完整。指定具體改寫要求在提示詞中明確如何改變文案，如調(diào)整受眾風(fēng)格、體現(xiàn)專業(yè)性等，使改寫更貼合需求。設(shè)定字?jǐn)?shù)限制要點(diǎn)若有特定長(zhǎng)度要求，在提示詞中指出，幫助精準(zhǔn)控制文案篇幅。上傳文件任務(wù)實(shí)施——撰寫關(guān)于“智能水杯”推廣文案1.生成初稿過(guò)程以智能水杯推廣文案為例，輸入核心賣點(diǎn)、目標(biāo)人群等要素提示詞，生成300字內(nèi)社交媒體推廣初稿。2.風(fēng)格轉(zhuǎn)換展示將初稿改寫為科技評(píng)測(cè)風(fēng)格，突出參數(shù)對(duì)比，如材質(zhì)、保溫性能等維度與普通保溫杯對(duì)比。3.平臺(tái)適配操作改寫成適合小紅書格式，添加emoji、分隔賣點(diǎn)、增加用戶證言，吸引平臺(tái)用戶關(guān)注。4.專業(yè)性優(yōu)化成果通過(guò)增加數(shù)據(jù)支撐、強(qiáng)化邏輯結(jié)構(gòu)等優(yōu)化專業(yè)性，如提升用戶留存率數(shù)據(jù)，凸顯產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。THEEND謝謝項(xiàng)目4AI圖像生成：重構(gòu)視覺(jué)邊界CONTENTS目錄01任務(wù)1AI圖像生成技術(shù)概述02任務(wù)2豆包AI生圖03任務(wù)3訊飛星火AI生圖04任務(wù)4文心一言AI生圖項(xiàng)目導(dǎo)讀與學(xué)習(xí)目標(biāo)項(xiàng)目聚焦內(nèi)容突破傳統(tǒng)局限AI圖像生成技術(shù)借助深度學(xué)習(xí)模型，打破傳統(tǒng)圖像創(chuàng)作門檻，推動(dòng)數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)效率提升，如StableDiffusion、DALL·E等模型可實(shí)現(xiàn)文本到圖像的智能轉(zhuǎn)換。重新定義邊界該技術(shù)重新定義美學(xué)表達(dá)與內(nèi)容生產(chǎn)邊界，在藝術(shù)、設(shè)計(jì)、科研等領(lǐng)域引發(fā)范式變革，廣泛應(yīng)用于創(chuàng)意設(shè)計(jì)、影視游戲、廣告營(yíng)銷等多元場(chǎng)景。知識(shí)目標(biāo)梳理技術(shù)演進(jìn)系統(tǒng)梳理AI圖像生成技術(shù)從20世紀(jì)60年代起源至今的演進(jìn)脈絡(luò)，深入剖析其核心技術(shù)特點(diǎn)與創(chuàng)新機(jī)制，如GAN的崛起帶來(lái)的革命性突破。掌握提示詞規(guī)則全面掌握提示詞撰寫規(guī)則、實(shí)用技巧，包括基本語(yǔ)法規(guī)則、權(quán)重調(diào)整、特殊語(yǔ)法等，深度探討應(yīng)用過(guò)程中面臨的技術(shù)難點(diǎn)與發(fā)展挑戰(zhàn)。學(xué)習(xí)工具操作學(xué)習(xí)并掌握豆包AI生圖、訊飛星火AI生圖、文心一言AI生圖技術(shù)的基本操作和應(yīng)用，如在各平臺(tái)輸入提示詞生成圖像。技能目標(biāo)訊飛星火生圖能夠使用訊飛星火AI生圖工具進(jìn)行圖像生成、一鍵生成同款等操作，如輸入“一個(gè)蘋果”生成相關(guān)圖片。文心一言生圖掌握文心一言的AI生圖技術(shù)，包括文本生成圖像和以圖生圖兩種方法，可根據(jù)詳細(xì)提示詞或上傳參考圖生成圖像。豆包生圖與編輯能夠利用豆包進(jìn)行生圖和圖像編輯，如文生圖、圖生圖，以及AI摳圖、圖像擦除等二次編輯操作。素養(yǎng)目標(biāo)激發(fā)創(chuàng)新思維激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維，鼓勵(lì)他們?cè)谒囆g(shù)創(chuàng)作中運(yùn)用AI圖像生成新技術(shù)，創(chuàng)造出獨(dú)特的藝術(shù)作品，如融合多種元素的奇幻畫面。思考倫理問(wèn)題引導(dǎo)學(xué)生思考AI圖像生成技術(shù)在社會(huì)中的應(yīng)用及其可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題，如版權(quán)、隱私等，培養(yǎng)他們的社會(huì)責(zé)任感。增強(qiáng)文化認(rèn)同增強(qiáng)學(xué)生對(duì)傳統(tǒng)文化的認(rèn)同感和自豪感，如通過(guò)生成具有東方文化韻味的水墨風(fēng)格圖像等方式。AI圖像生成技術(shù)概述任務(wù)1技術(shù)定義與影響AI圖像生成技術(shù)的定義AI圖像生成技術(shù)是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)創(chuàng)建圖像的技術(shù)，涵蓋從文本描述、草圖、現(xiàn)有圖像等輸入生成新視覺(jué)內(nèi)容的過(guò)程。打破傳統(tǒng)創(chuàng)作門檻該技術(shù)打破了傳統(tǒng)圖像創(chuàng)作需專業(yè)技能的門檻，使更多人能參與到圖像創(chuàng)作中。提升數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)效率推動(dòng)了數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)效率的提升，在藝術(shù)、設(shè)計(jì)、科研等領(lǐng)域引發(fā)范式變革。4.