自己组装的兼容机能使用AI吗？

以下是关于兼容机能使用 AI 的相关信息： 英伟达推出的 NIM 使得部署 AI 变得更容易，增加了客户使用英伟达芯片的粘性。与新 AI 模型的初始训练相比，NIM 的推理需要更少的算力。想要运行自己 AI 模型的公司，能运行自己的模型，而不是从 OpenAI 等购买对 AI 结果的访问权。使用 NIM，开发者可在自己的服务器或基于云的英伟达服务器上高效运行模型，无需冗长配置过程。NIM 软件还能帮助 AI 在配备 GPU 的笔记本电脑上运行，而不是仅在云端服务器上。NIM 支持跨多个领域的 AI 用例。 Message AI 是一个将文本转换为语音的工具，由强大的 GPT 模型驱动，适用于 iPhone、iPad、iPod touch 和 Mac OS X 13.0 或更高版本。 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。这类笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 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，提供大容量内存和高速 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，为用户提供开箱即用的 AI 开发环境。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户需根据自身的 AI 应用需求和预算情况选择合适型号，同时关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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，了解其工作原理和交互方式，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。 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： 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

AI 的英文全称是 Artificial Intelligence，意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中，AI 有着丰富的表现形式，比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时，在 AI 领域还有众多的术语，如 BlackBox Attack（黑盒攻击）、Bonding Environments（成键环境）、Bonferroni Correction（邦弗朗尼校正）等。

AI 音乐创作管线包括以下几个方面： 1. ByteComposer：由字节跳动人工智能实验室开发，利用大型语言模型（LLM），通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块，通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识，并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性，达到了初级作曲家的水平，为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流：呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景，核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享，以歌曲《We Are the One》的制作过程为例，展示如何结合 AI 与传统音频处理手段，打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流：Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。

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。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。

AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）

对于预算 12000 元组装一台 AI 主机，以下是为您提供的一个配置建议： CPU：Intel Core i713700K 或 AMD Ryzen 9 7900X 散热器：高性能风冷散热器（如猫头鹰 NHD15）或 240/360 水冷散热器 主板：Z790 芯片组主板（如华硕 PRIME Z790P）或 X670 芯片组主板（如技嘉 X670 AORUS ELITE AX） 内存：32GB DDR5 内存（频率 5600MHz 及以上，品牌如金士顿、海盗船） 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘（三星 980 Pro 等） + 4TB 机械硬盘（希捷、西部数据等） 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070Ti 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 电源：850W 及以上的高品质电源（如振华、航嘉） 机箱：中塔机箱，具备良好的散热和扩展性 请注意，电脑硬件市场价格波动较大，您在实际购买时可以根据当时的价格和具体需求进行适当调整。

以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握一次有效记忆的长度，避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token，秉承奥卡姆剃刀原理，精简句子和措辞，尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换：Prompt 太长时，可用英文设定并要求用中文输出，节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力，大胆提要求：不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求：跟 GPT 提的要求尽量准确，像给员工安排工作那样。 5. 不断追问：只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息：若需要贴身保姆级帮助，把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具：GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action，Webpilot 应当首当其冲，使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉，点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。

目前有以下几种工具可供您选择来实现根据旧照片进行类似手绘风格的 AI 绘画并打印出来作为纪念： 1. DALL·E2：能够生成逼真且富有创意的图像，包括手绘风格。 2. StableDiffusion：具有强大的图像生成能力，可通过设置相关参数获得手绘效果。 3. Midjourney：能创作出风格多样的图像，包括您期望的手绘风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

以下是关于如何使用 AI 进行中学历史教学的一些方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的场景。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误，以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中，对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务，可以使用 AI 生成的图像。 4. 对于一些需要快速制作以展示学习成果的视频，如科学课中的学习展示，可利用 AI 生成的跳切来节省时间。 同时需要注意，AI 生成的历史模拟内容并非完全准确，可能存在错误和幻觉，但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。在使用 AI 辅助教学时，要引导学生正确对待和利用 AI 生成的内容，培养他们的批判性思维和对历史知识的深入理解。

以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误，以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中，对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务，可接受 AI 生成的图像。 4. 对于不同的历史情境模拟，可参考详细的提示链接，并根据 Claude 或 ChatGPT 进行定制。 需要注意的是，这些模拟并非完全准确，可能存在错误和幻觉，但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。同时，在教学中要引导学生正确看待和利用 AI ，培养他们的批判性思维和对知识的深入理解。

以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演角色“设身处地”做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。学生的作业可以是找出 GPT 生成内容中的错误。 2. 在历史课中，学生可以使用 AI 生成图像制作信息图表来展示对宏观经济学原理的理解。 3. 借助 AI 驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。例如像 PeopleAI 和 Historical Figures 这样的应用通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 学生在作业中利用像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的 AI 助手来克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 也可协助创建演示文稿。

使用 AI 进行教学可以从以下几个方面入手： 1. 获取信息和学习东西：利用人工智能帮助教育，例如帮助教师更轻松地教学，让课程更有效，也可用于自学。可以要求人工智能解释概念，但要注意因可能产生幻觉而需根据其他来源仔细检查关键数据。相关提示和链接如：。 2. 英语学习： 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 自适应学习平台：如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 智能导师和对话机器人：如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟。 3. 数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy 为您提供个性化的数学学习路径和练习题。 智能题库和作业辅助：如 Photomath 为您提供数学问题的解答和解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic 为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。 此外，在教育领域的交流中，会议讨论了人工智能技术的应用和实践，包括大语言模型、绘画模型、博物学家等。与大语言模型和图像模型交互时要设定角色、表述清晰、调整框架，使用人工智能工具时要注意上下文长度、产生幻觉等问题，可选择国产工具。与 AI 对话方式多样，如让其扮演角色、仿写等。使用博物学家交流可随意提问。利用人工智能工具进行创意和创作时需较强提问能力和相关领域了解。使用 AI 生成图片和视频可用提示词描述画面，还讨论了生成图片、提高绘画能力、音乐创作、数字人技术应用、自然幼儿园与离谱村相似之处、教学应用、生成剧本和分镜等问题。