给我一个ai互动课用于个性化学习的例子吧

以下是一些可以通过文字生成流程图或其他图片的 AI 网址： DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多文生图工具。 此外，还有一些文字生成视频的 AI 产品，如： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些学习最新 AI 的途径和建议： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织：参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。例如“通往 AGI 之路”这样的中文知识库和社区平台，它汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享的知识体系。 3. 参考学习日记：如《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化，可在相关社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。 4. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是一些常见的 AI 术语： Forward Prediction：前向预测 Forward Reaction Prediction：前向反应预测 Fuzzy Logic：模糊逻辑 Fuzzy Neural Networks：模糊神经网络 GaBased Approaches：基于遗传算法的方法 Garbage In, Garbage Out：无用数据入、无用数据出 GasPhase Networks：气相网络 Gaussian Kernels：高斯核 GaussianType Structure Descriptors：高斯型结构描述符 General Intelligence：通用智能 Generalized Gradient Approximation：广义梯度近似 DataDriven Spectral Analysis：数据驱动的光谱分析 DataMining：数据挖掘 Database：数据库 DE Algorithm：差分进化算法 Deeplift：DeepLift 模型 Dendrogram：树状图 Density Functional Theory：密度泛函理论 DensityBased Spatial Clustering Of Applications With Noise：DBSCAN 密度聚类 Descriptor：描述符 DFT Calculations：DFT 计算 Dice Similarity：戴斯相似度 Differential Evolution：差分进化 Parametric Case：有参情况 Parametric Density Estimation：参数密度估计 Parametric Model：参数化模型 Parametric ReLU：参数化修正线性单元/参数化整流线性单元 Parse Tree：解析树 PartOfSpeech Tagging：词性标注 Partial Derivative：偏导数 Partially Observable Markov Decision Processes：部分可观测马尔可夫决策过程 Particle Swarm Optimization：粒子群优化算法 Partition：划分 Partition Function：配分函数

对于零基础学习 AI，您可以按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么，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，您将找到一系列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），您可以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，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。 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是零基础还是中学生，都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。

在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说，这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频，且已开源免费。 在模型供应商方面，不同供应商的特点和成本有所不同： 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型，为拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型，是拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为 0.008 元/千 tokens，训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens，输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署有服务费，API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外，获取高质量数据的难度较高，大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势，且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元，而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。

以下是为您总结的相关英文文章重点： 1. 每周一更新的 AIGC 领域内容，包括谷歌开源的新语言模型 Gemma 2B 和 Gemma 7B，采用与 Gemini 相同技术且质量更高；Stability AI 发布的新图像生成模型 Stable Diffusion 3，可生成图像和视频；Groq 公司利用新型硬件实现语言模型每秒 500 个 Token 的高速输出，速度比顶级运营商快 18 倍；还介绍了新的 AI 产品如视频风格转换平台 GoEnhance、将 Figma 设计转为 React 组件的插件、用于项目管理的工具 Kraftful 等，以及精选的几篇英文文章，如优化 Stable Diffusion XL 的方法、构建语言模型 Tokenizer 的教程、新模型 Sora 和 LAVE 等的应用。 2. 常见的文章润色 AI 工具包括：Wordvice AI 集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务；ChatGPT 由 OpenAI 开发，可用于多方面写作辅助；Quillbot 是人工智能文本摘要和改写工具；HyperWrite 是基于 AI 的写作助手和大纲生成器；Wordtune 是 AI 驱动的文本改写和润色工具；Smodin 提供 AI 驱动的论文撰写功能。这些工具涵盖了文章润色的各个环节，科研人员和学生可根据自身需求选择。 3. 除聊天内容外，可让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），如复制文章给 GPTs 总结。对于 B 站有字幕的视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，将字幕文字内容复制给 GPTs 进行总结，总结完还可继续提问或探讨。

进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题，可参考以下要点： 1. 对于 AI 发展的态度：不盲目跟风（FOMO），也不消极对待（JOMO）。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮，尤其是在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向： 个性化：给 AI 装上“记忆”，使其成为工作助理或陪伴者。 场景化：给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况： 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务，90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索，甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果，也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向： 提高创新性和创新辅助能力，关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度，理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景，满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时： 对于简单需求，给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则，能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成开源工具，然后考虑付费服务，实在找不到才考虑自己编程，且编程要以终为始，聚焦目标。 总之，在 AI 时代，要积极拥抱 AI，用起来并有效迭代，形成正确的底层工作逻辑，设计合理流程，按节奏确定目标和复盘。同时，把握好融资节奏，适应对创始人更高、更全面的要求。

以下是为不同学生制定个性化学习计划的相关内容： 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡，而 AI 的出现改变了这一状况，使得大规模部署个性化学习计划成为可能。例如，有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用能提供实时交流和反馈的语言学习服务；Photomath 和 Mathly 可指导学生解决数学问题；PeopleAI 和 Historical Figures 能通过模拟与杰出人物聊天教授历史。此外，Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具能帮助学生提升写作水平，Tome 和 Beautiful.ai 能协助创建演示文稿。 大模型在教育行业也发挥着重要作用，它能精确洞察每个学生的独特需求，为其量身打造学习方案，还能赋能教师提高教学效果和工作效率。基于 GLM 模型的先进功能，教师和学生能接触到高效的数据分析及智能化评价系统。 对于教育工作者，可通过以下方式为不同学生制定个性化学习计划： 1. 尝试使用 AI 辅助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 2. 探索使用 AI 分析学生学习数据，从而制定个性化学习路径。 3. 考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 4. 开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 的基础知识、应用领域及其对社会的影响。 总之，与 AI 协作是一个学习过程，应保持好奇心和开放态度，从小处着手，将 AI 视为强大工具，同时保持批判性思维。

以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。

要使用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流，以下是一些参考信息： 1. 扣子智能体通常由工作流和数据库组成。工作流的设计相对简单，一个输入对接知识库，搭载豆包 function call 大模型，最后输出。数据库的收集和整理需要一定专业知识，并进行手动二次校对。 2. 插件方面，扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可根据需求自制插件。 3. 工作流就像可视化的拼图游戏，由多个节点组成，包括大语言模型、代码块等，能创造复杂稳定的业务流程。 4. 扣子预置了各种场景的 Bot，如旅游大师 Bot。在 Bot 商店可查看精选的预置 Bot，选择后会被引导至编排页面，该页面分为顶部区域（显示所用大型语言模型）、人设与回复逻辑区域、技能区域（展示配置的功能，如查询航班的插件、推荐景点的工作流等）、预览与调试区域（展示交互运行结果）。 基于以上信息，您可以尝试设计热门旅游景点攻略小助手的工作流，根据不同用户需求制定个性化旅行计划，涵盖热门景点、行程安排、交通指南和景点特色介绍。但需要注意的是，工作流的设计和数据库的整理需要精心规划和准确操作。

在教育行业中，个性化推荐系统的实现通常涉及以下几个方面： 1. 数据收集与分析：收集学生的学习行为、兴趣偏好、学习成绩等多方面数据，并进行深入分析。 2. 模型选择与训练：可以采用如大型语言模型等，并通过合适的算法和数据进行训练。 3. 提示策略应用：例如像 LLMRec 方法中提到的基本提示、推荐驱动提示、参与引导提示和推荐驱动+参与引导提示等策略，以提高推荐性能。 4. 考虑伦理和道德问题：要注意避免模型中的偏见，防止学生利用推荐系统作弊等问题。 例如，在“LLMRec：通过提示大语言模型进行个性化推荐”的研究中，提出了多种有效的提示策略，实验证明将原始内容描述与大语言模型生成的增强输入文本结合，并使用这些策略可以提升推荐效果。同时，像“沃顿商学院：面向教师和学生的人工智能简介”中也提到，人工智能在教育中的应用能预测学生行为和提供个性化教学内容，但也存在一些问题需要关注和解决。

以下是一些可以生成个性化带货视频的 AI 工具： 1. 虚拟数字人结合产品做视频： 步骤：添加产品/介绍背景（可使用自身素材或搜索添加）；扣像结合背景（在剪映中操作）；添加字幕和音乐（智能识别字幕，可搜索或手动添加音乐）。可用于带货、讲解产品，应用于直播可能收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或购买会员版。 2. Flair、Booth、Bloom：帮助品牌创建引人注目的产品照片，预期用途将极度个性化，如展示沙发在您公寓中的照片。 3. AdCreative、Pencil：制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 4. Frase、Writesonic：编写经过 SEO 优化的产品描述。 5. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 6. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 7. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 8. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 9. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于欧洲议会和欧盟理事会对人工智能规定的相关内容： 1. 基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础，回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》很重要。其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则，有助于确保人工智能值得信赖且符合伦理道德。 人类主体和监督：人工智能系统的开发和使用应为人服务，尊重人的尊严和自主权，运行方式可由人类控制和监督。 技术稳健性和安全性：开发和使用方式应在出现问题时保持稳健，抵御试图改变系统使用或性能的行为，减少意外伤害。 隐私和数据治理：符合现有隐私和数据保护规则，处理的数据质量和完整性符合高标准。 透明度：开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性，让人类意识到交流或互动，并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平：开发和使用方式应包括不同参与者，促进平等获取、性别平等和文化多样性，避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉：未具体阐述。 问责制：未具体阐述。 2. 评估人工智能系统潜在风险时应考虑的因素包括： 人工智能系统的预期目的。 已使用或可能使用人工智能系统的程度。 人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量，特别是是否处理特殊类别的个人数据。 人工智能系统自主性的程度，以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性。 人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害，对基本权利产生了不利的影响，或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注，例如相关报告或指控所表明的情况。 这种损害或不利影响的潜在程度，特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力。 可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果，特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果。 权力不平衡的程度，或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度，特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因。 人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转，同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案，其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转。 部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性，包括对产品安全的可能改进。 现有欧盟立法在多大程度上规定了相关内容。

通过 AI 互动写小说或剧本可以参考以下步骤： 1. 草拟初稿：提示 AI 创作任何类型的初稿，如博客文章、论文、剧本、短篇小说等。但要注意基本提示可能导致写作较平淡，需通过与系统互动提高提示质量。 2. 优化内容：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议，还可以要求它以不同风格创建多个草稿，使其更生动或添加例子，以激发自己写出更好的作品。 3. 确定主题：比如像南瓜博士那样，不写常见的科幻，用非常规视角，如以猫为第一人称写爱情小说。具体主题可与 AI 讨论，其如同百宝箱不断提供新想法，从中挑拣中意的来明确主题。 4. 构思情节：在 AI 给出的众多选项中选择喜欢的人物，如书店店员艾拉，先刻画人物使其更丰满，再设计故事线。整个交流过程中，AI 能提供很多意想不到的细节。

利用 AI 进行互动式教学可以从以下方面入手： 英语学习： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错，提升表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：像 Duolingo 能利用 AI 技术为您定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，增强交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术解答数学问题、提供解题步骤。 3. 虚拟教学助手：如 Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 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。 在教育领域，AI 的应用带来了诸多改变： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度，诊断难点，提供个性化建议和资源。 2. 自动评估：Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 借助自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 3. 智能辅助教学工具：Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验场景，让学生安全操作并获得即时反馈。 此外，北京市新英才学校的师生也在积极探索利用生成式 AI 进行教学和项目实践，如制作学校地图桌游、辅助英语备课授课、训练生物模型等。但在探索过程中，学生对 AIGC 的认知和理解存在较大差异，目前学校仍处于探索的初级阶段。

利用 AI 做互动短剧可以参考以下步骤： 1. 确定故事： 原创（直接经验）：基于您或您周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 2. 剧本写作： 编剧有一定门槛，不能仅套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验，循环提升。 对于短片创作，因篇幅小、情节和角色相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，或对触动您的短篇故事进行改编。 多与他人讨论故事，听取感受，促进修改和进步。 3. AI 视频生成： 例如使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，需注意 AI 视频可能需要大量抽卡才有合适画面。 如生成科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频，可参考相关的画面描述示例。 4. 结合活动形式： 像“AI+即兴戏剧”这类活动，现场和陌生人组队，选题即兴创作短剧，同时利用 AI 制作剧情、海报甚至 BGM，充分发挥人与人的互动和 AI 的实时创作能力。

Inworld AI 具有以下特点和功能： 自我学习与适应：NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，能从闪存和长期记忆中检索信息，创造吸引玩家回归的体验。 个性塑造：通过自然语言创建不同个性，添加角色背景故事、动机和缺点等丰富细节，使角色生动。 情绪表达：角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可映射到动画、目标和触发器。 实时语音：内置语音设置可实现最小延迟，能配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，也可使用 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Contextual Mesh 功能：可定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：能配置 NPC 的对话方式，适应不同年龄分级的游戏，在亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 知识管理：可输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。

以下是关于 AI 社交互动的相关信息： Intellecs.AI 提供多种客户支持方式，如文档、常见问题解答和支持中心，用户可通过电子邮件联系团队，还有社交媒体链接（Twitter 和 LinkedIn）以获取更多资源和互动。 Character.ai 更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与注重提高效率和解放生产力的 ChatGPT 侧重不同。面对 AI 技术，我们需保持开放心态思考如何建立健康关系，还探讨了 AI 能否与人产生真情感。 Anima 是一个旨在提升沟通和人际关系技巧的虚拟 AI 朋友，官网为 https://myanima.ai ，能为用户提供互动友好的聊天和角色扮演体验，帮助用户提升社交互动。

以下是一套学习和使用 AI 的方法，以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径： 一、学习 AI 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，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。 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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 1. AI 背景知识 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。 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 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 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 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 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。 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 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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 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。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。

以下是国内 Coze 调用 API 的一些例子： 1. 通过已有服务 API 创建插件： 进入 Coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并命名，如 api_1。 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 链接地址。 按照 Coze 的指引配置输出参数，测试后发布插件。 2. 手捏简单的 Bot 并接入创建的插件：创建测试 API 的 Bot，将创建的 api_1 插件接入，在 prompt 里让其调用插件。 3. 测试 AI Bot 时可能遇到的情况：Coze 国内版刚发布不久，有些官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定，可能出现回答不完整的情况，但相信官方会尽快解决。 4. 获取 Coze 的 accessToken 和 botid： 获取 accessToken：在 Coze 界面右侧扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats，添加令牌，设置名称、过期时间和权限，完成后点击确定按钮并复制下拉令牌。 获取 botid：通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮查看地址栏中的数字即为 botid。 发布为 bot api：注意在前端使用 bot 必须发布成为 API，点击发布并选择 API，等待审核通过后可按上述方法拿到 botid。 获取空间 id：进入 Coze 后，左边打开工作空间，找到 url 中的 id 并复制。

医疗人工智能在带来诸多益处的同时，也存在新的风险。以下为您举例说明其风险及法律防范： 以自动化医疗分诊系统为例，其具有适应性和自主性。适应性方面，它能基于对医疗数据集、患者记录和实时健康数据的分析来预测患者病情；自主性方面，它能为医疗专业人员或直接为患者生成有关症状可能原因的信息，并推荐潜在的干预和治疗措施。 然而，这也带来了一些风险和监管问题。比如，若该系统提供了错误的医疗建议，导致患者出现负面健康结果，责任归属不明确，影响患者获得赔偿。 在法律防范方面，需要明确此类系统的责任界定，制定相关法律法规，确保患者在因错误建议受到损害时能够获得有效的救济。同时，应加强对医疗人工智能系统的监管和评估，确保其准确性和可靠性。

以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题： 1. 《无人驾驶汽车事故频发，谁来负责？》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题？》 3. 《无人驾驶普及，传统司机将何去何从？》 4. 《无人驾驶技术，是便利还是安全隐患？》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护，你放心吗？》 6. 《无人驾驶时代，驾照是否会成为历史？》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策，公平吗？》 8. 《无人驾驶上路，行人安全如何保障？》 9. 《无人驾驶出租车，你敢坐吗？》 10. 《无人驾驶公交，能否改变城市出行方式？》

以下是两个关于国内版 Coze 的 API 使用示例： 1. 创建自己的插件： 进入 Coze 的个人空间，选择插件，新建一个插件并命名，例如 api_1。 在插件的 URL 部分，填入通过 Ngrok 随机生成的 https 链接地址。 按照 Coze 的指引配置输出参数，测试后发布插件。 基于创建好的插件，创建一个测试 api 的 bot，并将创建的插件接进来，在 prompt 里设置调用插件。 2. 打造微信图片助手： 确保已掌握通过 COW 接入微信机器人的方式，并在 chatgptonwechat 中的 config.json 中配置好自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 利用 Coze 新发布的 API 更新中的多模态对话和知识库修改能力，为接入微信的 Bot 增加图片相关功能，如总结图片内容、重绘图片风格等。