微软桌面端可以使用GPT-4o吗

目前 DB GPT 尚未具备成熟的商用化能力。其在技术、性能、安全性、稳定性等方面可能还存在一些需要进一步完善和优化的地方。商用化需要满足一系列严格的标准和要求，包括但不限于高效的处理能力、准确的结果输出、可靠的安全性保障以及良好的用户体验等。

ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络来生成类似的文本。其基本概念简单，由大量简单元素组成的神经网络，基本操作是为每个新单词生成输入并通过元素处理。 ChatGPT 能够从提示开始生成连贯的人类语言文本，遵循提示并利用所读内容，但不总是具有全局意义或对应正确计算，只是根据训练材料中的相似内容生成听起来正确的东西。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，结果接近人类所产生的。其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型，人类生成语言的许多方面与之相似。 然而，在训练和硬件方面，ChatGPT 与大脑存在不同，需要使用可能不同且效率低于大脑的策略，内部没有循环或重新计算数据，限制了计算能力。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo，使用 OpenAI 的 API 可以构建应用来做很多事情，如起草邮件、写代码、回答文档问题、创建会话代理、提供自然语言接口、辅导学科、语言翻译、假扮角色等。还可以体验 OpenAI 在线编辑器的聊天格式。

以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。

以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。

以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。

以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。

制作桌面智能机器人可以参考以下步骤： 1. 利用 RPA 技术： 可以通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务。例如，以在京东查询感冒灵并采集价格为例，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤。 采集数据后会生成数据表格，编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。 RPA 机器人可通过触发器设置，像搭建奥康 1700 多个脚本的案例还有方太 450 多个基线等，交付的是动态能力。 RPA 加上 AI 效率极大提升，数字化分标准化、自动化、RPA 加 AI 三个阶段。 2. 使用 Coze 平台： 准备一个 Coze 账号，这是一个免费的 AI 机器人搭建平台。 准备一台能够上网的电脑。 用 Coze 搭建的 AI 机器人目前可以发布在“微信（订阅号/服务号/微信客服）、飞书、豆包、Bot Store、掘金”几个渠道，也可以通过网页地址的形式分享。 需要注意的是，不同的方法和平台可能有其特定的要求和特点，您可以根据自己的需求和技术水平选择适合的方式。

以下为您推荐一些主流的 AI 笔记本电脑： 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro 微星（MSI）Creator/Workstation 系列 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列 戴尔（Dell）Precision 移动工作站 惠普（HP）ZBook 移动工作站 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列 这些笔记本通常具备以下特点： 配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘。 采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU。 配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。 提供大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。 预装 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架及各种 AI 开发工具，提供开箱即用的 AI 开发环境。 不过，这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。您可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。

以下是一些可以对电脑桌面打开的 PDF 文档、网址进行总结的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，还有一些相关的工具和网站： 1. AI PDF（与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档，为冗长的文档提供上级摘要。 2. TXYZ 网站：是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ChatGPT 有桌面端。以下是相关信息： Mac 客户端： 下载地址：persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用条件：需要有 ChatGPT 付费账号，以及网络技术基础。 操作步骤： 1. 提前下载客户端。 2. 使用 Proxyman、Charles 或您喜欢的网络代理来进行以下操作（以 ProxyMan 为例）。 3. 登录一次以触发 API 调用。 4. 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理（需要配置好 ProxyMan 证书）。 5. 再登录一次以触发 API 调用。 6. 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射，并将所有的 false 替换为 true。 7. 再尝试一次，您就应该能顺利登录了。 详细版图文教程： 注意事项：需要苹果芯片的 mac 内测用户，非内测用户使用指南：；或下载不了可以用百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1jFZ5uBClqP0T1IOKQLW5HQ?pwd=hmbe 提取码：hmbe 或者：https://persistenNt.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg ；macOS 12.6.8 M1 芯片不兼容，系统版本 MacOS 14 及以上。 官方介绍：https://openai.com/index/hellogpt4o/ 如何访问 GPT4、GPT4 Turbo 和 GPT4o？https://help.openai.com/en/articles/7102672howcaniaccessgpt4gpt4turboandgpt4o ；Sam 的博文：https://blog.samaltman.com/gpt4o ；音频主管 Alexis Conneau：https://twitter.com/alex_conneau ； Commander GPT： 官网：Commander GPT 特点：是一个桌面应用程序，旨在通过提供简单而强大的命令界面，提升您的 AI 体验。它可以让您无需离开键盘，在任何应用程序上方使用简单的命令访问 ChatGPT。这个平台 Mac 和 PC 都可以使用。

微软在 AI 方面进行了大量投资。 首先，微软巨额投资了 OpenAI，但 GPT4 并非微软完全自有。微软未将大部分投资的算力直接给 OpenAI 使用，且不久前完成了对 Inflection AI 的收购，准备利用其专业团队和数据集，加上自身合成数据，从头训练一个约五千亿参数规模的 MOE 模型 MAI1。 其次，微软最初向 OpenAI 出资 10 亿美元，以服务器上的计算时间作为回报，随着双方信心增强，交易规模不断扩大，目前微软已向 OpenAI 投入 130 亿美元。 此外，在 2019 年，微软投资 10 亿美元给 OpenAI 成为其最大的机构股东。

以下是微软的相关动态： 1 月 3 日： 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率，论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 ，https://x.com/xiaohuggg/status/1742473942252855795?s=20 。 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。 。 1 月 17 日： 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。 。 Microsoft Build 2024： 发布包括大杀器 Copilot Studio 在内的 50+项更新。 硬件层面：与英伟达、AMD 合作，推出新芯片 Cobalt 。 生态层面：与众多模型生态合作，推出 Phi3vision 多模态小模型，更新 Azure AI Studio 。 数据层面：Fabric 支持实时智能。 工具链层面：GitHub Copilot 迎来 Extension 。 应用层面：推出 Copilot Team 和 Copilot Studio 。

微软自研的大模型包括 MAI1 大模型。MAI1 大模型由 Inflection CEO Mustafa Suleyman 负责，模型规模超过 5000 亿参数，远超微软之前的开源模型，使用 Inflection 技术和数据，但独立于原有项目 Pi。来源：https://t.co/aba77GFcnD 此外，微软还在 Microsoft Build 2024 大会上发布了包括 Phi3vision 多模态小模型等相关内容。

以下是关于微软 Sora 论文的相关信息： 论文标题：Sora:A Review on Background,Technology,Limitations,and Opportunities of Large Vision Models 作者：Yixin Liu,Kai Zhang,Yuan Li,Zhiling Yan,Chujie Gao,Ruoxi Chen,Zhengqing Yuan,Yue Huang,Hanchi Sun,Jianfeng Gao,Lifang He,Lichao Sun 期刊：arXiv 发表时间：2024/02/27 数字识别码：arXiv:2402.17177 摘要：Sora 是一个文本到视频生成的人工智能模型，由 OpenAI 于 2024 年 2 月发布。该模型经过训练，可以根据文本指令生成逼真或富有想象力的场景的视频，并显示出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文全面回顾了文本到视频人工智能模型的背景、相关技术、应用、剩余挑战和未来方向。我们首先追踪索拉的发展，并研究用于构建这个“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了索拉在从电影制作、教育到营销等多个行业的应用和潜在影响。我们讨论了广泛部署索拉需要解决的主要挑战和局限性，例如确保安全、公正的视频生成。最后，我们讨论了索拉和视频生成模型的未来发展，以及该领域的进步如何能够实现人类人工智能交互的新方式，提高视频生成的生产力和创造力。 背景：Sora 是一项重大突破，类似于 ChatGPT 在 NLP 领域的影响。Sora 是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，同时保持较高的视觉质量和引人注目的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧都具有渐进感和视觉连贯性。这是一个里程碑，对生成式 AI 的研究和发展产生了深远影响。如图 2 所示，Sora 在准确解读和执行复杂的人类指令方面表现出非凡的能力。该模型可以生成包含多个角色的详细场景，这些角色在错综复杂的背景下执行特定的动作。研究人员认为，Sora 不仅能熟练处理用户生成的文本提示，还能辨别场景中各种元素之间复杂的相互作用。此外，Sora 的进步还体现在它能够生成具有细微运动和交互描绘的扩展视频序列，克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉渲染的限制。这种能力代表了人工智能驱动的创意工具的飞跃，使用户能够将文字叙述转换成丰富的视觉故事。总之，这些进步显示了 Sora 作为世界模拟器的潜力，它可以提供对所描绘场景的物理和背景动态的细微洞察。为了方便读者查阅视觉生成模型的最新进展，研究者在论文附录汇编了近期的代表性工作成果。 您可以通过以下链接阅读论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.17177

考取微软AI证书的流程通常包括以下几个步骤： 1. 选择证书：确定你想要考取的微软AI证书类型，例如"Azure AI Engineer Associate"（AI102）或"Azure AI Fundamentals"（AI900）。 2. 了解考试内容：访问微软官方网站，了解所选证书的考试大纲、测试的技能点以及考试要求。 3. 学习准备：根据考试大纲，通过官方或第三方提供的教材、在线课程、实验室练习和模拟考试进行学习。 4. 获取学习资源：利用微软提供的资源或参加微软官方认证的培训课程来准备考试。 5. 注册考试：在准备好之后，在微软认证的考试平台上注册并安排考试时间。 6. 参加考试：在预定的时间和地点参加考试，考试可能包括多种题型，如单选题、多选题、判断题等。 7. 考试通过：考试合格后，你将获得微软颁发的AI证书。 8. 认证续订：某些微软认证可能需要定期续订，以保持认证的有效性。 具体步骤可能会有所变化，建议访问微软官方认证页面或相关资源获取最新信息。以下是一些微软AI证书的官方链接，你可以访问了解更多详情： 此外，根据搜索结果，还有一些博客和论坛提供了关于微软AI证书考取的经验和指南，你可以作为参考：

以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

DeepSeek 是一款具有独特特点和优势的深度推理模型。其核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，不需要用户提供详细步骤指令，而是通过理解用户真实需求和场景来提供答案。它能够理解用户用“人话”表达的需求，无需用户学习特定提示词模板。在回答问题时能够进行深度思考，并非简单罗列信息。还可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。这种“自问自答”并非简单自言自语，而是模拟人类的深度思考。从用户初始问题出发，唤醒所需推理逻辑与知识，进行多步推导，为最终回答提供更完备的思考准备。DeepSeek R1 的“聪明”源于其独特的“教育方式”，在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。 更多提示词技巧请查看 。

以下是关于 Lora 使用的教程： 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接：。胶片 Lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用： SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型，包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址：https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时，拿 Lora 的使用来做介绍，使用方法和平常的 Lora 用法一样，但需要注意 CFG 值需要调小，一般设置为 1，另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用： 当想要生成多张同一张脸的照片时，需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮，弹出新的选项框，找到 Lora，就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora，会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用，但建议新手不要使用太多 Lora，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。 选择 Lora 时，要根据最开始想要生成的照片类型来选择，比如想生成真人模特，对应的 Lora 也要选用真人模特。

以下是使用 AI 帮助自己学习的方法： 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（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做： 英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

使用 COZE 搭建智能体的步骤如下： 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路： 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力，即通过逻辑思考，从知识经验中抽象表达出关键方法与要求，这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，包括总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能。 完善：全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建，可以看到整个编辑视图与功能。 其中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。

搭建智能体可以使用以下工具和方法： 1. 在品牌卖点提炼中： 按照市场营销逻辑组织智能体结构，包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还可使用一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 2. 使用 Coze 在微信里搭建机器人： 需要字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 3. 用扣子搭建智能体： 扣子平台上有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可自定义插件。 工作流就像可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，包括开始和结束的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作。 还可使用知识库。