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本文目录一览：

• 1、aippt自动生成工具
• 2、AIGC真的会取代人类吗?
• 3、未来,我们的工作会被机器人抢走吗?
• 4、分享10篇最新NLP顶级论文,有研究竟提出:给大型语言模型(LLM)增加水印...

aippt自动生成工具

SlidesAI.io - 用于Google Slides的AI演示生成器，从文本输入生成幻灯片，提供预制模板和主题，实现Google Workspace的无缝集成。MagicSlides - 用于Google Slides的AI演示生成器，提供模板和灵活的自定义选项，与Pexels无缝集成，获取高质量库存图像。

迅捷PPT这款工具集AI智能生成与模版库于一体，界面简洁，提供了细致入微的功能。无论是先生成大纲再选模板，还是先选模板后定制大纲，都能满足你的需求。只需输入主题，如年终总结或电商报告，AI就能生成完整的大纲，之后你可以根据大纲调整，选择各类风格的丰富模板，如商务、休闲或专业。

最后，WONDERSLIDE 是一款来自海外的AI PPT工具，更专注于对已有PPT草稿的美化。用户上传包含文本内容的PPT文件后，WONDERSLIDE 会自动为其添加配图、优化排版、更改字体等，提升整体美观度。对于初次使用WONDERSLIDE的用户，提供7天免费试用，之后则需订阅高级方案继续使用。

Prezo是一款能够智能生成布局和设计的PPT演示工具。在编辑界面底部输入主题，右侧调整图片风格和文档长度，选择默认设置即可开始制作。Prezo提供了丰富的编辑选项，包括添加新的PPT页面、调整文本长度、重写文本等，帮助你根据需要调整演示内容。

AIGC真的会取代人类吗?

AIGC对人类社会和人工智能领域的影响是里程碑式的。在短期内，AIGC改变了基础的生产力工具；中期内，它将对社会的生产关系产生深远影响；长期内，AIGC推动了整个社会生产力的质的飞跃。在这一变革中，数据被提升为核心资源，AIGC加速了整个社会数字化转型的进程。

对于有明确边界、领域知识固定的职业，AIGC可更多取代人类，如数据分析师、客服、导游等领域，或法律审核、医疗辅助诊断、各类资料审核等场景。但人机协同会是长期方向，要完全代替人类，未来几十年都不太可能。随着AI蕴含的知识、数据越来越丰富，可帮助人类减少重复性劳动。

AIGC的优势在于它可以突破人类创作的限制，实现无限的内容创造。它可以根据用户的需求和偏好，生成符合用户期望的内容，提高用户满意度和忠诚度。它也可以节省人力和时间成本，提高内容生产的效率和规模。它还可以创造出人类无法想象的新颖和有趣的内容，拓展人类的知识和视野。

未来,我们的工作会被机器人抢走吗?

1、最近越来越多的人担心机器人会抢走人类的工作，并进一步的加大贫富之间的差距，其实就像我上面说的这是不可能出现的事情，首先来说机器人的技术永远不可能超越人类的头脑，随着机器人的发展，人类的智力开发会更加的快，大家看看我的一代代人的智力水平就可以了解这点。

2、当然笔者不能预测机器人未来的发展，因为未来离我们还很遥远。在海内外网站上搜索“反机器人运动”，发现并没有这类活动：大众对于机器人的抗性并没有很高。科技应该是让生活更加美好的事情，我们应该更加理性的看待科技，而不应该对其怀有恐惧。

3、未来，我们的工作不会被AI完全取代。这一问题近年来引起了广泛关注和讨论。人工智能的发展正在改变我们的工作方式，并对职业未来产生深远影响。尽管一些重复性工作已经被机器人和AI所替代，但人类的工作并不会被AI全面取代。 AI虽能模拟人类智力，但机器人无法完全取代人类独有的能力。

4、综上所述，人类未来的工作并不会被AI智能取缔，但是随着技术的不断发展和时代的变迁，人类需要学会适应新的工作模式和技术，从而更好地发挥自己的优势。

5、再次，人工智能只是一种工具，它并不会完全替代人类。事实上，大多数新兴技术和机器人都需要人类来设计、制造、安装和维护。这意味着，人类仍然需要在技术和机器人领域中工作，并且这些职业将会继续存在。最后，虽然一些职业可能会被自动化取代，但是这也会给人类带来机会。

分享10篇最新NLP顶级论文,有研究竟提出:给大型语言模型(LLM)增加水印...

新整理的最新论文又又来了，今天继续分享十篇今年最新NLP顶级论文，其中主要包括模型水印添加、状态空间模型在语言建模中的应用、指令元学习、大型模型训练效率提升、大模型到小模型推理能力转移、大模型简化、对话模型合规检测等。

论文指出，当前的跨模态方案，如级联的语音识别（ASR）到语言模型（LLM）再到语音合成（TTS）的处理流程，存在模态间知识传播的局限性。为了克服这一挑战，SpeechGPT提出了一个具有内在跨模态对话能力的LLM，该模型能够理解并生成多模态内容，从而在跨模态交互中发挥重要作用。

提示方法的产生、演变与挑战：提示技术与预训练语言模型（PLMs）发展紧密相关，从Transformer架构到BERT与GPT系列，训练范式从完全监督学习转向预训练与微调。LLMs与提示结合的范式，为解决特定任务打开大门，但面临计算资源需求与提示设计挑战。

**NLP模型的跨语言行为测试**：M2C是一个形态感知框架，通过考虑12种语言的类型特征，帮助评估NLP模型的行为泛化能力。研究发现，虽然英语模型表现良好，但在特定语言特性（如斯瓦希里语的时间表达和芬兰语的复合所有格）上存在泛化不足。