零基础学习人工智能路线

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md

人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢，人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大：能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大，社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习：是一种有效的算法，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强，将随着规模而变得更好，对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理：人工智能模型将很快作为自主的个人助理，代表用户执行特定任务。 5. 资源分配：获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制：控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时，在教育方面，孩子将拥有虚拟导师，能够提供个性化教学，类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域，带来共享的繁荣。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，因无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以难以编写程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面： 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的映射，一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

以下是一些关于音频生成的人工智能工具： ElevenLabs：一家前沿人工智能公司，专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆，为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax：面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia：优质文本转语音服务，既以开发者为中心，又适合实时对话用例，专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync：研究公司，致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik：使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具，可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司： Lemonaide Music：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 tuney.io：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap：使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity：Audacity®音频编辑器的网页版。

人工智能对现在时代的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢。 2. 社会发展：使社会重新进入不断扩张的世界，人们可以再次专注于正和游戏，天生的创造和彼此有用的欲望将得到前所未有的放大。 3. 技术进步：深度学习有效，随规模扩大预期改善，能帮助解决难题，模型将作为个人助理执行特定任务，促进各领域科学进展。 4. 资源与普及：降低计算成本以普及人工智能，否则可能导致其成为有限资源，引发战争并成为富人工具。 5. 社会变革：社会和经济将发生长期巨大变革，人们会发现新的做事、互助和竞争方式。 6. 不均衡影响：AGI 将产生不均衡影响，一些行业变化小，科学进步可能更快，许多商品价格大幅下跌，奢侈品和受限资源价格上涨。 7. 公共政策：关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要，要权衡安全性和个人授权。 8. 社会控制：存在专制政府利用人工智能进行大规模监控从而剥夺人民自主权的风险。

对于为小学生设计一门 12 集的人工智能视频课，以下是我的设计思路： 第一集：《走进神奇的 AI 世界》 介绍什么是人工智能，通过有趣的例子展示 AI 在日常生活中的应用，激发学生的兴趣。 第二集：《AI 的历史之旅》 讲述人工智能的发展历程，从早期的概念到现代的突破。 第三集：《AI 如何理解我们》 讲解 AI 是如何处理和理解人类输入的信息，如语言、图像等。 第四集：《智能机器人小伙伴》 介绍机器人如何通过 AI 技术实现各种功能和动作。 第五集：《AI 在游戏中的魔法》 展示 AI 在游戏中的应用，如游戏角色的智能行为。 第六集：《AI 与医疗保健》 讲述 AI 在医疗领域的作用，如疾病诊断、医疗影像分析等。 第七集：《AI 与交通出行》 介绍 AI 如何改善交通状况，如智能交通系统。 第八集：《AI 与教育的碰撞》 探讨 AI 在教育中的应用，如个性化学习、智能辅导。 第九集：《AI 绘画的奇妙世界》 让学生了解 AI 绘画的原理和创作过程。 第十集：《AI 音乐的旋律》 介绍 AI 在音乐创作和演奏方面的应用。 第十一集：《AI 的未来展望》 一起畅想未来 AI 可能带来的更多变化和创新。 第十二集：《我和 AI 的故事》 鼓励学生分享自己对 AI 的理解和想象，总结课程内容。 在每一集的设计中，都会采用生动有趣的动画、简单易懂的案例和互动环节，让小学生能够轻松理解和参与。

以下是为您提供的 AI 学习路线： 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，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。 6. 对于有一定编程基础的新手： 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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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。 参与 AI 相关的实践项目，比如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。 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，新手可以从编程基础、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，为未来的 AI 发展做好准备。

DeepSeek 从一开始就选择了与国内诸多大模型新秀不同的技术路线。它走的是全球开源社区路线，分享最直接的模型、研究方法和成果，吸引反馈，再迭代优化，自我进益。开源十分彻底，从模型权重、数据集到预训练方法都悉数公开，高质量的论文也是开源的一部分。 DeepSeek 先后发布了多款开源模型： 1. 2023 年 11 月，发布 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，但在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术的结合，大幅降低了模型训练特别是推理的成本，开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现了模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，引发轰动，成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中有以下区别： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得了 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 则是训练与推理并重。 DeepSeek 从隐秘低调到备受关注，以及它从 Coder 到 V3 模型的三次迭代，与 OpenAI 从 GPT1 到 GPT3 的升级节奏和引发的反响非常接近。

以下是为小学生提供的科创 AI 自学路线及相关资源： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，如图像、音乐、视频等，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，通过实践巩固知识，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，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。 目前暂时没有专门针对小学生科创 AI 自学的网址和详细教程，但您可以在 B 站找丰富的 AI 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。

RAG 技术路线知识库搭建流程主要包括以下步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 在构建知识库的过程中，还涉及到文档解析环节，即将各种类型的资料（包括但不限于 Word、PDF、Excel 和图片等）转换成文字，为后续流程奠定基础。针对图片一般使用 OCR 图像识别技术，针对文档一般将其转换成 Markdown 格式。文档解析完成之后，要进行预处理。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，其重要一环是文档切片（Segment），但 RAG 方案存在一些缺点，如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。

新手学习 AI 可以参考以下路线： 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： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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，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。 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。

以下是为您规划的从 0 开始的 AI 学习路线： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，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。 二、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。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、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。 七、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 八、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 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自己的成就。

以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题，以使学习更有策略： 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景？ 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术？ 3. 在 AI 领域，哪些基础知识是必须牢固掌握的？ 4. 如何将 AI 应用于实际项目中，以获得更好的效果？ 5. 对于 AI 产生的结果，如何进行有效的评估和验证？ 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐，及时更新知识？ 7. 在学习 AI 时，如何避免常见的错误和陷阱？ 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力？ 9. 对于不同学习水平（如高中生、大学生、专业人士），学习 AI 的重点和方法有何不同？ 10. 在 AI 学习中，如何平衡理论学习和实践操作？

AI 在学习领域有广泛的应用，具体如下： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台，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），以及其在教育、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：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括： 1. 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 2. 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 3. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货。 4. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 在教育领域的具体应用： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，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：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。

以下是使用 AI 帮助自己学习的方法： 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做： 英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台（如 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。 需要注意的是，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息： 提示词模板相关网站： 生成新年场景的提示词示例： 戴着醒狮帽，双手抱拳，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字，新年气氛，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点： 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。

以下是关于 AI 作图学习的全面指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关： 1. 趣味性与美感：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 提示词编写：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成：包括人物（如穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素）、动物（如蛇、孔雀等，涉及颜色、姿态、所处环境等描述）、景观（如中式宫殿、桃花树等室外景观）图像的生成尝试及效果分析。 此外，还有个人学习经历分享，如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画，3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路，并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。

对于零基础学习搭建，以下是一些建议和相关资源： 从网站搭建方面，您可以参考以下直播内容： 大雨将介绍软件安装情况并分享零基础搭建可修改网站的目标。在直播中，大雨会先介绍需要下载的东西并去转发，还会询问观众编程基础、学习目标等。当天目标是搭建网站并修改，目的是降低编程难度。 大雨介绍了自己的职业背景，包括曾在央企做架构师、外企做咨询顾问、互联网公司产品经理，现在运营公众号。他提到去年开始认识一些人，上个月在切磋大会后开始做 AI 编程相关的事，表示做编程不是为成为程序员，而是提高日常工作学习效率，还提及后续的共学安排。 共学搭建网站部分，主要围绕搭建自己网站所需的账号注册展开，包括 GitHub 与 Radio 账号注册流程。 关于 Stable Diffusion 方面，您可以在知乎上查看以下教程： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识，涵盖系列资源、核心基础原理、核心网络结构解析、搭建使用推理流程、经典应用场景、训练自己的 AI 绘画模型等多个方面。 如果您想搭建 AI 微信聊天机器人，可以参考以下内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建，重点是修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置时需留意相关参数，如私聊或群聊的触发前缀、群组自动回复的配置等。

以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台）。 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”的提示，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议，一路点击开通（免费）。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”，复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】，复制好之后，放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件，下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 9. 基础 URL 填写：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。

以下是零基础入门 AI 的一些建议： 1. 学习 Cursor： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上的基础课程，看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion： 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略，包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。

对于零基础学习 AGI，以下是一些建议和相关学习资源： 1. 参加“AI 编程共学”活动，例如： 10 月 28 日 20:00 开始，麦橘分享的“0 基础做小游戏分享：通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”，回放链接：。 10 月 29 日 20:00 开始，梦飞分享的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”，回放链接：。 10 月 30 日 20:00 开始，银海分享的“0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”，回放链接：。 10 月 31 日 20:00 开始，南墙分享的“0 基础做小游戏分享：猪猪🐷撞南墙”，回放链接：。 2. 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。 3. 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。

以下是为您整理的 AI 基础知识学习内容： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及其主要分支和联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。

以下为您推荐可用于图生图（img2img）的大模型： 1. Stable Diffusion（SD）模型：由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中，SD 模型会根据输入的文本提示，对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息，用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型：上周发布了 Beta 测试版本，增加了众多功能，模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048，对图片的控制能力增强，具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配（img2img），应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像，还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。