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以下是为您找到的与“Attention is all you need”相关的内容： 相关链接：https://research.google/pubs/pub46201/ 相关介绍：Transformers 于 2017 年被引入，在语言理解方面有重要应用。相关网页包括： https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_:~:text=Transformers%20were%20introduced%20in%202017,allowing%20training%20on%20larger%20datasets. 此外，还为您提供了其他一些 AI 相关的资源： 生成式人工智能简介相关： The Power of Scale for ParameterEfficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64aPaper.pdf Google Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlLangu ageModels Accelerating text generation with Confident Adaptive Language Modeling:https://ai.googleblog.com/2022/12/acceleratingtextgenerationwith.html Solving a machinelearning mystery:https://news.mit.edu/2023/largelanguagemodelsincontextlearning0207 What is Temperature in NLP?https://lukesalamone.github.io/posts/whatistemperature/ Bard now helps you code:https://blog.google/technology/ai/codewithbard/ Model Garden:https://cloud.google.com/modelgarden Autogenerated Summaries in Google Docs:https://ai.googleblog.com/2022/03/autogeneratedsummariesingoogledocs.html GPT4 官方技术报告的参考文献： Rewon Child,Scott Gray,Alec Radford,and Ilya Sutskever.Generating long sequences with sparse transformers.arXiv preprint arXiv:1904.10509,2019. Markus N.Rabe and Charles Staats.Selfattention does not need omemory.arXiv preprint arXiv:2112.05682,2021. . Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andy Zou,Mantas Mazeika,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Measuring massive multitask language understanding.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andrew Critch,Jerry Li,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Aligning AI with shared human values.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Alec Radford,Jeff Wu,Rewon Child,David Luan,Dario Amodei,and Ilya Sutskever.Language models are unsupervised multitask learners.2019. Alec Radford,Karthik Narasimhan,Tim Salimans,and Ilya Sutskever.Improving language understanding by generative pretraining.2018. Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N Gomez,Łukasz Kaiser,and Illia Polosukhin.Attention is all you need.NeurIPS,2017. Paul F Christiano,Jan Leike,Tom Brown,Miljan Martic,Shane Legg,and Dario Amodei.Deep reinforcement learning from human preferences.Advances in Neural Information Processing Systems,30,2017. Claude 官方提示词（含 API Prompt）中的俗语解码员相关：您的任务是提供一个清晰的解释，说明用户给出的俗语或谚语的含义和起源。简明扼要地解释它的比喻意义，以及它在对话或写作中的典型用法。接下来，深入探讨这个短语的起源，提供历史背景、文化参考或词源信息，解释这个俗语或谚语是如何产生的。如果有任何有趣的故事、轶事或理论与起源有关，也要包括在内。旨在全面理解这个俗语或谚语的含义和背景。

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目前免费且专业的中文版 AI 修图工具相对较少。一些常见的修图工具可能会有部分 AI 相关的功能，但可能并非完全免费或专业。您可以关注一些图像处理软件的官方网站，了解其是否推出了相关的免费且专业的 AI 修图服务。

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以下是为小白从 0 开始捏智能体的相关指导： 首先，进入 coze 官网（www.coze.cn）注册并登录。然后，点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息，完成基础智能体的创建。 Bot 的开发和调试页面具有以下功能布局： 1. 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 2. 功能模块（中间区域）： 技能配置：包括插件（扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具）、工作流（设置固定的处理流程和业务逻辑）、图像流（处理和生成图像的相关功能）、触发器（设置自动化响应条件）。 知识库管理：涵盖文本（存储文字类知识材料）、表格（结构化数据的存储和调用）、照片（图像素材库）。 记忆系统：包含变量（存储对话过程中的临时信息）、数据库（管理持久化的结构化数据）、长期记忆（保存重要的历史对话信息）、文件盒子（管理各类文档资料）。 3. 交互优化（底部区域）：设置开场白（初次对话的问候语）、用户问题建议（配置智能推荐的后续问题）、快捷指令（设置常用功能的快速访问）、背景图片（自定义对话界面的视觉效果）。 4. 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 我们可以通过创建一个 bot 来引领参与整个游戏，通过人物设定，让机器人拥有 marvin 的思维以及说话方式，设定对应的能力让其学会 yesand 游戏，作为记录所有内容的机器人，它可以帮我们总结对话内容并生成相应完整的故事情节，最后甚至能为我们的故事配上图片。总共的工作分大体为两个部分，一是智能体的创建，二是图像流的搭建。 如果您有兴趣，可以留言互动，有需要还可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。

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对于小白学习 AI，以下是一些建议的最优路径： 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，可根据自己的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： 理论学习之后，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，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。对于纯小白，学习资源大多免费开源，可在有空的时候学习，根据自己的兴趣在 waytoAGI 社区发现并学习最新内容。 对于像开发应用这样的实践，以纯小白开发 Unity 程序为例，需要人类导师把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人，同时通过能直接搞定的小项目先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目。

以下为您提供一些学习 AI 工具使用的教程和相关信息： 1. 元子：小白 30min 快速体验 AI 工具 对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。 在面向父母的“AI 布道”活动中，发现“AI 工具”虽强大但与普通人之间存在障碍。 尽可能简单地试用它，是让普通人在 AI 发展中受益的最好方式，不论何种人群。 若想交流，欢迎戳这里： 2. 如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南 由于技术快速发展，当前使用的可能是较差的 AI 工具，很快可能需要新的指南。 需记住两个关键点：AI 是工具，但不总是正确的，要考虑其是否适合应用目的；使用 AI 需了解道德问题，避免侵权、作弊等，使用者有责任以道德方式使用。 3. AI 线上绘画教程 若工作中需要大量图片，AI 生图是高效解决办法，但主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低。 可使用等免费在线 SD 工具网站。 本教程旨在让入门玩家半小时内自由上手创作绘图，适用于入门玩家，可应用到职场。若有疑问，可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通（记得备注来意：ai 绘图交流），教程内容会持续更新。

语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为可听的声音信息，赋予了像人一样说话的能力，是人机交互的重要接口。一般而言，语音合成的概念比文语转换（TexttoSpeech，TTS）涵盖范围更广，包括 TTS、歌唱合成等领域，但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例，可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音，肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器，口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器（sourcefilter）模型为代表的多种模型建模该过程，语音中有清音和浊音，分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征，主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征（如梅尔频谱），直接决定合成语音的韵律；声码器将中间声学特征转换为语音波形，直接决定合成语音的音质。

语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为可听的声音信息，赋予了像人一样说话的能力，是人机交互的重要接口。一般而言，语音合成的概念比文语转换（TexttoSpeech，TTS）涵盖范围更广，包括 TTS、歌唱合成等领域，但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例，可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音，肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器，口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器（sourcefilter）模型为代表的多种模型建模该过程，语音中有清音和浊音，分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端把输入文本转换为层次化的语音学表征，主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征（linguistics feature）生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征（如梅尔频谱），直接决定合成语音的韵律；声码器将中间声学特征转换为语音波形，直接决定合成语音的音质。

一个好玩的车载语音助手可以有以下特点和形式： Glowby Basic：能够让用户搭建一个拥有自己声音的 AI 语音助手，您可以通过 🔗https://github.com/glowbom/glowby 了解更多。 Dreamkeeper：在 AI 的帮助下记录并了解梦境。它使用多个 Gen AI 模型，具体流程为：由 ChatGPT 驱动的助手向用户提问以记住用户的梦，并根据回答调整内容；通过 Stable Diffusion 模型提取 ChatGPT 生成的关于用户梦境的摘要描述中的关键词来生成图像；将图像传输至图生视频模型创建基于用户梦境的动画；用 GPT 进行嵌入处理，将用户想要保留的梦保留在一个画廊中。您可以访问 🔗https://thedreamkeeper.co/ 进一步了解。 Andrej Karpathy 开发的 Awesome movies：这是一个电影搜索与推荐平台，搭建该网站共分三步，包括抓取自 1970 年以来的所有 11,768 部电影，从维基百科上抓取每部电影的简介和情节，并使用 OpenAI API（ada002）进行嵌入处理，最后将所有信息整合成一个电影搜索/推荐引擎网站。您可以通过 🔗https://awesomemovies.life/ 查看。

以下是一些语音转文字的办法： 1. 利用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。但需注意语音识别可能存在少量错误，不过 ChatGPT 通常能正常理解和纠错，衔接较为流畅。 2. 使用 Whisper API 时，默认仅支持小于 25MB 的文件。若音频文件更长，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件。 3. 对于 Whisper API，可以使用提示来提高生成的转录质量。例如，改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。 希望这些信息能满足您的需求。

以下是一些文本转语音的免费 AI 软件及相关的人工智能音频初创公司： 免费的文本转语音 AI 软件： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种平台的应用使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物等。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 人工智能音频初创公司： 1. ，能将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 2. ，提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 3. （被 Spotify 收购），提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 4. ，利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 5. ，一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 6. ，生成听起来真实的 AI 声音。 7. ，为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 8. ，为内容创作者提供语音克隆服务。 9. ，超逼真的文本转语音引擎。 10. ，使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 11. ，听起来像真人的新声音。 12. ，从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 13. ，生成听起来完全像你的音频内容。 14. ，为所有人提供开放的语音技术。 15. ，基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 16. ，基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 17. ，使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 18. ，为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 19. ，Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 20. ，基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 21. ，从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 22. ，演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面： 语音合成将文本转换为可听的声音信息，是人机交互的重要接口，一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征，声学后端基于此生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。 端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 在全模态智能体方面： OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络，把视觉、语音和文本数据混合训练，对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等，能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

目前市场上有一些可以实现操控电脑界面的 AI 相关项目和产品。例如，谷歌正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相，旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0，能自主识别屏幕内容并完成复杂操作。同时，微软也推出了 OmniParser，增强 AI 在用户界面中的交互能力。 张梦飞对 Claude 电脑操控功能进行了体验，在操作过程中虽有失误，但也能从中学习和改进。 在开发者工具方面，有多种选择可以组合来创造理想的与电脑交互的方式。个性方面，一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调可在不同应用场景中表现出色；记忆方面，像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系并存储长期记忆等信息；语音方面，ElevenLabs 可赋予声音并控制相关属性；外表方面，LoRAs 可对图像风格等有精细控制；动画方面，DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”；平台方面，如今多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，也有像 Steamship 这样的新解决方案受关注；UI 层方面，SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。此外，还有开源模板可用于开始构建人工智能应用。

在实现电脑自动完成多线程任务以达到自动化办公的目标方面，以下是一些常见的方法： 1. 使用编程语言：如 Python、Java 等，通过相关的多线程库和模块来创建和管理多线程任务。 2. 利用自动化工具和框架：例如 AutoIt、Selenium 等，它们提供了一些功能来实现自动化操作和多线程处理。 3. 借助操作系统的任务调度功能：在 Windows 系统中可以使用任务计划程序，在 Linux 系统中可以使用 cron 任务调度器来安排多线程任务的执行。 需要注意的是，在进行多线程任务的设计和实现时，要合理规划资源分配、避免线程竞争和死锁等问题，以确保系统的稳定性和高效性。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

ChatGPT 注册与登录： 苹果系统： 中国区正常无法在 AppleStore 下载 ChatGPT，需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 最终在 AppleStore 搜到 ChatGPT 下载安装，注意别下错。 打开支付宝，地区切换到美区任意区，购买【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要金额购买（建议先买 20 刀），然后在 apple store 中兑换礼品卡，在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，中途不想继续订阅可到订阅列表中取消。 会员不管在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 注册美区 ID 详细步骤： 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面：https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面，此时美区 ID 已注册但未激活，切换到手机操作。 6. 打开 App Store，点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下，点击退出登录，先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 手动输入美区 ID，会收到短信进行双重验证。 10. 之后完成美区的 ID 登录。 11. 随便找个软件下载，会弹出提示，点击“检查”进行激活。 12. 点击同意，进入下一页填写美国地址。 13. 若付款方式中没有“无”或“none”选项，输入街道地址和电话。 14. 至此，通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID，可用于下载例如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 关于 Sora 的注册与登录相关信息未提及。

以下是将 ChatGPT 程序下载到电脑应用的方法： 苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接： 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果进行下载安装，注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App：打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。具体步骤包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统： 1. 安装 google play： 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后，打开 GooglePlay，按照提示一步步操作，登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法是在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后，就可以开始使用 ChatGPT 4o 了。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。使用时，打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。

学习 AI 选择电脑需要考虑硬件情况和自身财力： 本地部署：如果是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度慢，不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 配台电脑：非常不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站，包括： 1. 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro 2. 微星（MSI）Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell）Precision 移动工作站 5. 惠普（HP）ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 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。