我想做个书籍内容整理的智能体

以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践： 1. 方法论萃取： 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类，探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍，通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt，并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家： 了解各个领域的知识，在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单，如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考： 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项，例如在使用地图导航时，不应完全依赖，而应注重自身对环境的观察和记忆。

以下是为您推荐的与 AI 相关的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel;James H. Schwartz）：系统介绍神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：涵盖神经科学的方方面面。 Python 和 AI 相关： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节有价值。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

以下是为您推荐的神经网络相关书籍： 1. 《这就是 ChatGPT》：作者被称为“在世的最聪明的人”，研究神经网络几十年，创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史，对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展，起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献： Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外，您还可以参考“三本神经科学书籍”，原文地址：https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者：

以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。

目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。

生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。

以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。

打造自己的智能体可以参考以下步骤和要点： 1. 了解智能体的概念： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计直接影响其表现和输出结果。 2. 选择开发平台和工具： 可以基于一些公开的大模型应用产品，如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等。 例如字节的扣子，其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 智谱 BigModel 也是一个选择，注册获取 Tokens 资源包后，可进入智能体中心创建智能体。 3. 具体创建步骤： 对于扣子，可通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。 对于智谱 BigModel： 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台。 查看自己的资源包，确认本次项目会使用到的模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 4. 不断调试和完善：智能体的开发是一个不断学习和进步的过程，不要害怕犯错，通过实践更好地理解其潜力，发掘在各种应用场景中的可能性。

要创建一个具备像马斯克等人思考能力和方法的 AI 智能体并非易事，以下是一些相关的要点和思路： xAI 的使命在于探索宇宙本质与智能体。从宇宙尺度看，意识进化存在狭窄窗口，计算机若不能解决至少一个基本问题，不能称之为 AGI。 对于使命陈述，短期内致力于更好地理解深度学习技术，工作中应始终记住构建与理解并重，追求科学是基础。 主要目标是创建能帮助更好理解宇宙的聪明智能体，相关数学研究可能为对基本物理或其他现实的思考开辟新方式，带来有趣视角，对现有问题产生启发，但目前多为推测性，尚无具体结论。 但需要注意的是，完全复制某个人的思考能力和方法在当前技术水平下是极具挑战性的，甚至可能无法实现。

AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。简单来说，就是拥有各项能力来帮助人们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，能够完成比较复杂的工作。它的出现是为了解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题。 在 C 端，比如社交方向，用户注册后先捏一个自己的智能体，然后让其与他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入，这是一种有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 在 B 端，如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体，类似 APP 时代专业做 APP 的。

当前在 AI 智能体领域，以下类型表现较好： 1. 在企业搜索、法律研究副驾驶、内容生成等类别中，Menlo Ventures 投资组合公司如是早期突破性的代表。 2. 领先的应用程序构建商如正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。 3. 从智能体类型来看： “决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树。 “轨道智能体”为智能体配备更高层次的目标，限制解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 “通用人工智能体”完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 此外，AGI 分为五个等级： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品仍需人类参与。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型。 5. 组织：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。在 C 端，比如社交方向，用户注册后先创建自己的 Agent，让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入，这是有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端，如字节扣子和腾讯元器这样面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，也有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会，类似 APP 时代专业做 APP 的。

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。

很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说，实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤： 1. 数据采集：利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据，如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除无效或错误的数据。 3. 特征提取：从清洗后的数据中提取有价值的特征，例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法：根据数据特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习算法，如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练：使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用：将训练好的模型部署到实际系统中，实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是，具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。

以下是为您生成的一些提示词，希望对您有所帮助： 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻，像与朋友讲述般，描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情，融入自己的内心独白，模仿鲁迅先生的手法，展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言，以我的视角详述影片情节，穿插搞笑的评论和内心想法，借鉴鲁迅先生的讽刺技巧，使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式，如同与好友聊天，讲述影片故事，从开头至结束，结合鲁迅先生的文风，加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画：提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表）。 2. 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表）。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像，让创意鲜活起来，为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南，提出四个全新的简单概念，而非完整提示，从上次给出的建议中获取灵感。 请注意，默认方面比率为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。同时，避免违反服务条款的词汇或概念，不侵犯版权，不使用暗示性或露骨的图像，强调符合 G 级评级的元素。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

以下是一些可以用来整理收藏的网页知识内容的 AI 工具： 1. 月之暗面开发的：它具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容。但它的阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站的内容，可分批次提供资料。 2. Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划。

以下是一些适合将多年收藏的网页整理成不同科目的知识库的 AI 工具： 1. 工具入门篇（Prompt）：现成好用的 Prompt。适用人群为完全没有 AI 使用经验，只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白。文章链接：。简要说明：想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴，可以从这里开始，有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例，它们都有完整的结构。 2. 工具入门篇（AI Agent）：Agent 工具 小白的 Coze 之旅。适用人群为完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白。文章链接：。简要说明：为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它。 3. 工具入门篇（AI Pic）：现在主流的 AI 绘图工具网站。适用人群为完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴。文章链接：。简要说明：为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 4. 工具入门篇（AI Tools）：数据工具 多维表格小白之旅。适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。文章链接：。简要说明：用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 5. 工具入门篇（AI Code）：编程工具 Cursor 的小白试用反馈。适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。文章链接：。简要说明：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 6. 工具入门篇（AI Music）：音乐工具 Suno 的小白探索笔记。适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。文章链接：。简要说明：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。

以下是为您提供的通过 AI 工具将教材内容生成教案和 PPT 的方法： 1. 使用 COZE 应用 访问地址：https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 首页说明：启动页面有相关介绍。 生成教案：进入设计教案页面，等待执行完成后即可获得教案，教案是其他功能的基础。 趣味课堂：根据课文内容设计课堂问答卡和教学活动，采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣。 课后作业：基于教学大纲和课本重点内容设计题目，包括生字词运用、阅读理解、写作等。 教案 PPT：PPT 内容基于生成的教学大纲，可能需要手动进行少许内容修正。若对大纲内容不满意，可重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容，打开 kimi，选择 PPT；然后复制教案，在对话框粘贴，KIMI 会优化大纲，点击进去后选择喜欢的模版生成。但需注意，PPT 预览与下载可能需要充值。 2. 参考教师使用 AI 小技巧 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT 时，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表；主题生成 PPT 时，让 AI 根据主题扩充成大纲列表乃至具体内容。 在特定场景下可直接使用，如学生快速为小组展示配 PPT。 一些 PPT 生成工具（网站）： https://wenku.baidu.com ：百度文库，付费，质量好。 https://zhiwen.xfyun.cn/ ：讯飞智文，免费，引导好。 http://Chatppt.com ：付费，自动化程度高。 http://Mindshow.fun ：支持 Markdown 导入。 http://Gamma.app ：支持 Markdown 导入。 http://Tome.app ：AI 配图效果好。 剪映：图文成片，只需提供文案，自动配图配音。

对于 AI 领域的小白，以下是一些学习的建议和途径： 1. 可以参考张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信，这篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，复制粘贴即可。同时，如果想要深入研究和调优，可以移步到相关的三篇教程：丁先生的《全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信小助手》、Yaki 的《GPT/MJ 接入微信》、熊猫大侠的《基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤》。 2. 关注小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二），理解 GPT 的工作原理，比如 GPT 说人话的能力来源、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义以及现阶段使用 prompt 的原因等。同时推荐观看两篇 B 站视频作为课外阅读。 3. 根据自身电脑的硬件情况和财力选择合适的开始方式。如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署；不符合要求的可以使用在线工具，包括在线出图和云电脑。不建议一开始就配主机，除非确定对 AI 有持续兴趣。此外，还需要了解课程简述，包括先验经验、课程安排和学习路径等，必学必看的基础课主要解决环境和软件安装问题，建炉部分针对不同炼丹方式提供工具安装教程，正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

以下是关于 Coze 的相关内容： 扣子案例合集：包括智能对话科学防癌 AI 赋能肿瘤防治行动、打造私人播客助手、开发 AI chatbot 短视频爆款案例初探、制作 MidJourney 提示词专家、创建 AI 绘画助手、搓一个乞丐版的秘塔搜索、搞一个简单的安全 AI 助手、手搓英语陪练教师、为开源 AI 社区搞社群运营机器人等案例。 通俗易懂的 Coze 数据库文章：作者大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。本文是关于数据库概念的细化，旨在从非编程人士角度讲清数据库概念和基本使用，不会陷入传统教学讲 SQL 语法，而是通过和 Excel 对比让读者了解本质概念，从而更好利用 ChatGPT 等工具。另外作者还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲。 大圣的胎教级教程：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都可快速搭建各类问答 Bot。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点，国内版使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问；海外版使用 GPT4、GPT3.5 等大模型，访问需突破网络限制。Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件（包括知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子）、一些先进的配置（如触发器、开场白、自动建议、声音）等，后续会逐一讲解每个组件的能力及使用方式。

以下是关于用智能分析解构爆款内容的相关信息： AI+自媒体场景中，包括研究信息搜集、拆解爆款内容、创作剧本或脚本写作、创意营销文本素材、生成创意营销素材等方面。 研究拆解爆款内容的步骤： 第一步：建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容。 第二步：让 ChatGPT 理解拆解的角度。 第三步：让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 第四步：要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 该场景对应的关键词库有示例内容、爆款库、内容类型、拆解角度、亮点、不足、修改建议、文案、风格、文章、脚本。 提问模板包括明确理解名词涵义、根据拆解角度分析内容、提出亮点和不足及修改建议、要求按特定风格修改等。 案例方面，包括确保 ChatGPT 理解拆解角度、输入短视频脚本让其拆解、提出修改建议并分点给出答案、要求按特定风格修改。 夙愿中的 AI 工作流提到，在 AI 辅助写作中，用 AI 拆解爆款时，要先自己跑通流程，才能有效利用 AI 提效。具体操作如用电脑微信复制文章、在 Claude3.5 中发送提示词和原文，同时要对 AI 输出的结果进行决策和结合原文思考，判断是否可用，因为 AI 有时也会胡说八道。