AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些，请以列表的方式梳理；并给出偏向技术研究以及应用的个人的学习路径

以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）

基于大模型的应用开发主要包括以下方向和相应的技术栈： IaaS 层： 百度智能云百舸 AI 异构计算平台，解决大模型应用中的算力问题，提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案，通过引入自动故障预测与任务迁移技术，确保高达 99.5%的有效训练时间，为大模型应用落地提供强大的算力支撑。 PaaS 层： 百度智能云千帆大模型平台，解决大模型的调用、开发和应用开发问题，支持调用文心大模型全系列模型，提供全面的工具链，支持定制化的模型开发。通过 AppBuilder，提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力，还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中，形成良性循环，持续优化模型性能。 SaaS 层： 百度智能云提供丰富的常用应用供客户选择，如数字人平台曦灵、智能客服应用客悦等。 此外，还有一些其他的技术栈和框架，如： Langchain：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供了一系列的工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama：是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。

AI 技术路径主要包括以下方面： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 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。 在一些特定领域，如 AI 生成音乐，存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型等技术路线。在游戏领域，AI 也有多种应用和技术发展，例如能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格并动态调整游戏难度，以及将 AI 作为游戏玩法的一环等。

以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。

以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。

DeepSeek 技术原理包括以下方面： 核心原理认知： AI 特性定位：支持文本/代码/数学公式混合输入，具有动态上下文（约 4K tokens 上下文窗口）和任务适应性（可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式）。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 可以套用框架指令，如四要素模板。 格式控制语法包括强制结构（使用```包裹格式要求）、占位符标记（用{{}}标注需填充内容）、优先级符号（>表示关键要求，!表示禁止项）。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，即在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 多模态输出。 此外，1 月 30 日社区动态速览中提到了 DeepSeek 相关的基本术语，阐述其省钱原因，包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等，还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式（知识表示、温度调节）、训练过程（基本流程、关键点）、DeepSeek 的创新及有效性原因（信息压缩、概率分布学习、泛化能力）等方面详细讲述了蒸馏工作原理。1 月 26 日社区动态速览中提到 Deepseek 提示词框架的四大模块：任务目的（Purpose）、计划规则（Planning Rules）、格式规则（Format Rules）、输出说明（Output）。

对于您想要在一年内从 CET4 水平提升到雅思 7 分的目标，以下是一些简洁的建议和每日计划： 建议： 1. 扩充词汇量：雅思对词汇的要求较高，建议每天背诵一定量的雅思核心词汇。 2. 提升听力水平：多听雅思真题听力，尝试精听和泛听结合。 3. 加强阅读训练：每天进行雅思阅读练习，提高阅读速度和理解能力。 4. 注重写作练习：定期写作并请专业老师批改，学习优秀范文的结构和思路。 5. 口语练习：找语伴或参加英语角，多说多练，纠正发音和语法错误。 每日计划： 早上： 背诵 30 个雅思词汇。 听 30 分钟雅思听力真题，并做笔记。 中午： 利用午休时间阅读一篇雅思阅读文章。 晚上： 写一篇雅思作文，并对照范文进行修改。 进行 30 分钟的口语练习，可以通过模仿、对话等方式。 周末： 做一套完整的雅思模拟试题，包括听力、阅读、写作和口语。 总结本周的学习情况，找出薄弱环节，加强练习。 需要注意的是，学习计划要根据个人实际情况进行调整，保持坚持和耐心，祝您成功！

以下是关于“什么样的时刻会首先出现在你的脑海中”这一 AI 短视频比赛主题的创作灵感建议： 1. 可以是烟花绽放的那一刻，绚丽多彩照亮夜空。 2. 是宠物与主人重逢相拥的那一刻，充满温馨与感动。 3. 是运动员冲过终点线的那一刻，展现胜利的喜悦。 4. 是孩子第一次学会走路的那一刻，充满成长的惊喜。 5. 是情侣在雨中亲吻的那一刻，浪漫而甜蜜。 比赛相关要求： 1. 主题：以“The Moment”为主题进行创作。 2. 数量限制：每人不限视频数量。 3. 提交时间：12 月 31 日 21:00 前。 4. 参赛文件：16:9 格式，不长于 10 秒，30FPS 以上，不含剪辑。 5. 作业方式：不限。 6. 工具要求：使用可灵 AI（https://kling.kuaishou.com/）。 7. 视频要求：带可灵水印。 8. 参与方式：在指定时间发布作品，可通过通往 AGI 之路首页表格、在野菩萨小红薯群或支持社区提交。 9. 奖项设置：金奖 5000 元+5800 灵感值；银奖 3000 元+2700（2200+500）灵感值；铜奖 2000 元+1000 灵感值；入围 500 元×40；人气奖 2500 元×4 以及其他意外散落的灵感值。 10. 注意事项：不建议出现鲜血、武器、鬼怪骷髅、知名人物、18X 等不符合国家政策的内容，可能导致参赛失败。不在规定时间内提交的自动失去参赛资格。评审由专业评审决定，提交次周发布结果。参与该挑战视作同意将作品的使用权授予本号及第三方用于社群运营、展览、展示、传播、营销等用途，主办方拥有最终解释权。在下面的投稿链接中上传作品。

DeepSeek 相比国内其他 AI 具有以下特点： 1. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。 2. 在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。 3. 训练成本远高于传闻，约 13 亿美元，定价低于实际成本导致高额亏损。 4. 其最好的“产品”除了模型，还有高质量的论文，如 V2 和 V3 发布时的对应论文得到全球研究者的仔细阅读、分享、引用和大力推荐。 5. 中国的最强模型之一，能与美国生产的第二强前沿模型竞争，在某些子任务上挑战了 SOTA，且更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。 同时，DeepSeek 区别于大多数中国的 AI 创业公司，更像是一家研究机构。它有钱，有不输于巨头、远多于创业公司的弹药。但并非所有巨头都愿意有一个自己的 DeepMind。此外，DeepSeek 的“极简算力”模式使其在竞争中具有一定优势，如迅速赶超了法国的 Mistral AI。

以下是一些免费生成 AIPPT 的站点： 1. AiPPT.cn： 技术优势：基于自然语言处理技术的语义分析，可帮助用户快速生成演示文稿。具有基于图像识别技术的 AI 插件，能实现智能化的 PPT 模板生成、字体自动化排版等功能。基于数据分析技术的个性化推荐，能根据用户需求和偏好提供量身定制的演示文稿模板和素材。通过了国家网信办 PPT 生成算法备案，同时获得 A 股上市公司视觉中国战略投资，拥有 5 亿+版权素材库和 10 万+PPT 模板，为用户提供版权无忧、图文并茂的内容创作体验。 商业模式：靠订阅工具业务赚钱，为全岗位职场人提供 10 余款 AIGC 工具，围绕企业内容工作流，满足工作中的 PPT、文案、H5、平面/视频制作、新媒体排版等高质量内容创作需求。 2. AutoAgents.ai：未来式智能是一家由创新工场投资，国内首批大语言模型技术落地和应用场景探索的公司。以自研 MultiAgent 架构为基础构建企业级 Agent“灵搭”平台，为企业提供 AI Copilot、Autopilot、Autonomous Agent 等智能体产品与服务。基于自主研发的企业级 Agent 应用构建平台，致力于解决大语言模型到场景化落地应用“最后一公里”问题。通过打破传统固化业务流，帮助企业构建高度智能化的底层通用业务流，打造人机共创的工作新范式，引领企业业务流程智能化升级，让全球 10 亿知识工作者 10 倍效工作。

在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可加入该节点进行处理。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。

大模型技术对数据资产运营工作的提升点主要包括以下方面： 1. 更好地理解用户需求：通过利用对话历史，大模型能够在需要上下文理解或历史信息的场景中做出更准确和相关的响应，从而提升数据资产运营中与用户交互的质量。 2. 灵活的参数设置： 生成随机性：模型提供如“精确模式”和“平衡模式”等预设模式，可调整生成回复的创造性和随机度。 Top P：影响生成文本的多样性和连贯性，通过调整其值控制模型考虑的词汇范围。 最大回复长度：默认值可能较短导致回复不完整，将其调整到最大值可确保生成详尽完整的回复。 3. 异常处理能力：引入“异常忽略”特性，在遇到模型处理任务失败或超时时，工作流能继续执行而不中断，并通过预设应对措施，如记录错误日志、发送通知或启动备用流程，确保工作流的连续性和任务处理的可靠性。 4. 提升可信度：随着复杂模型的发展，其能力增强的同时也引发了对潜在滥用的担忧，包括生成假新闻、隐私泄露和伦理困境等，因此可信度问题成为研究焦点，需关注模型的安全性，抵抗滥用和“越狱”攻击的能力。 5. 在 ToB 业务中的应用： 模型能力：期望提升到对垂直行业通用知识有较专业掌握，对各类任务有强泛化能力。 成本：训练与部署推理成本降低到接近 2 年企业服务支出费用。 应用工程：服务尽量标准且可控，通过应用工程让模型与企业业务流快速顺畅打通，目前进展最快，有基于行业数据微调小体量模型、采用流程自动化工程框架结合工具与数据库对接等方向。

以下是清华 104 页 AI 使用指南的相关内容： 智能纪要部分： 共学课程涵盖 config UI 从入门到精通，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容，做项目时可查看细分赛道融资情况，也可学习 AI 功能创业，介绍了企业专栏内容如 Kimi 的技巧等。 提到了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，还有日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等，布置了关于 AI 兴趣方向的小作业。 介绍了 CONFIUI 生态大会东京站 11 月 16 17 日的活动内容及报名，包括社区共创项目、大奖、首届活动情况、海外创作者共学等。 总结了关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍，包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等；AIPO 线下活动及 AI 相关探讨，包括规则、玩法、重要地位和研究方向等；way to AGI 社区活动与知识库介绍，包括活动安排、材料准备、使用和内容更新等；还包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 介绍了 AI 相关技术与活动，如 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用，以及社区共创项目如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等，还有作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚即将开始、AIPO 活动及相关挑战、共学活动与技能提升、硬件机器人材料购买、自媒体发布与流量扶持、活动奖项与历史玩法、工具使用与新大赛预告等。

以下是一些在剧本创作中可以使用的 AI 工具： 1. 文本生成工具：如 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等，可帮助生成故事创意、角色台词等。 2. 视频工具： Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于视频创作。 Junie 在电影制作中使用了多种工具，包括 AI 图像生成工具如 Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E；AI 动画工具如 Pika、Runway、Deforum；口型同步工具 DID；AI 旁白工具 ElevenLabs；剪辑工具 Premiere；文字翻译工具 ChatGPT。 3. 图像工具：Stable Diffusion、Midjourney v5.2 可生成富有想象力的角色和场景等画面。 4. 声音工具：可用于背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 在剧本创作过程中，除了使用工具，还需要注重故事的原创性和改编，可从自身或他人的经历、经典 IP 等获取灵感。同时，多实践、多与他人讨论也是提升剧本质量的重要方式。

以下是一些常用于剧本创作的 AI 工具： 1. 文字生成方面：GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等，可用于生成剧本的文字内容。 2. 图像生成：Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E 等，能为剧本创作提供灵感和视觉参考。 3. 视频相关：Pika、Runway、Deforum 等，可用于生成视频片段。 4. 音频方面：ElevenLabs 可用于生成旁白等音频内容。 5. 剪辑工具：Premiere、剪映等，用于对视频进行剪辑和后期处理。 在剧本创作过程中，还可以参考以下方法和思路： 1. 故事来源：可以从原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等）或改编（如经典 IP、名著、新闻、二创等）入手。 2. 写作方法：编剧是有一定门槛的手艺，不要单纯套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验。对于短片创作，可以从自身或朋友的经历改编入手，或者对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 3. 项目脚本方面：例如画小二团队在《李清照》AI 视频创作中，文字使用 GPT 脚本，图片使用 Midjourney，视频使用 Runway，音频使用 ElevenLabs 和剪映，剪辑使用剪映，还用到了 PS、AE 等其他工具。同时，在故事创作时，可以按照特定的模板生成 Prompt，包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏等方面，并分章节生成小说目录。

以下是关于 AI 生图的详细教程： 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题：明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近内容的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：使用 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，过多意义不大且慢，过少出图效果差。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景：工作中需要大量图片时，AI 生图是高效解决办法，主流工具如 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低，可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标：让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项：本教程适用于入门玩家，若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通，教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图：上传图片后，sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸：太小生成内容有限，太大 AI 易放飞自我，如需高清图，可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法：即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数：次数越多调整越精密，效果理论上更好但耗时越长，并非越多越好。 5. 提示词相关性：数字增大图像更接近提示词，但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed：固定种子可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无种子。 7. Clip Skip：一般设为 2，早期无需过多关注。 8. ENSD：eta 噪声种子增量，默认 0 即可。

AI 可以在一定程度上辅助商务服务，比如商标申请。商标申请要有区分度，能区分自家与别家产品，不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题： 微链区块链存证流程： 登录方式：用微信扫码即可登录微链，登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择：在页面左上角选择区块链存证，AI 作品一般选此选项。 信息填写：包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息，著作权人可委托登记。 发表信息：填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款：确认存证上传，勾选并提交存证，手机扫码付款 10 元。 查看订单：在个人中心的版权订单中查看处理状态，处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记：带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记，选择微链区块链存证有法律效应，且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题： AI 生成肖像侵权：用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权，用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权：若生成的人脸世界上不存在，侵权可能性小；若提示词相同且生成相似，可能侵权，需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权：简单提示词生成的作品，法律可能不保护其版权，被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定：若生成的图与原图看不出相同，一般不侵权，但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权：AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分，是否侵权需多元素、多因素整体判断，如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像：逝者肖像权永远受保护，使用需谨慎，未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。