在waytoagi买的算力包从哪里查看和使用？

如果您想加入 WaytoAGI 社区群，可以通过以下方式： 1. 填写问卷进群，群内会分享最新 AI 信息和社区活动。 2. 搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学，以便被拉进免费的 AI Agent 共学群。 3. 飞书群内置 AI 智能机器人，可以回复任何与 AI 相关的问题。 4. 新手可以使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI，PC 端可通过下载。 5. 如需下载研究报告，诚邀您加入知识星球：了解。

WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，具有以下功能和特点： 1. 学习途径：参加如 AJ 组织的 wayto AGI 活动，可以认识很多小伙伴和前辈，从中学习到很多 AI 相关知识。 2. 网站功能： 和 AI 知识库对话，可询问任何关于 AI 的问题。 提供集合的精选 AI 网站，按需求找到适合的工具。 集合精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 呈现知识库的精华内容。 3. 离谱村：是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，参与者不分年龄层，都可以通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方，是灵魂的避风港，激励着人们发挥想象力，创造独特生活方式。 您可以通过参与相关活动、使用网站的各项功能以及参与离谱村的共创等方式，在 WaytoAGI 学习到丰富的 AI 知识。

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 其特点和内容包括： 大家贡献并整合各种 AI 资源，使人们能轻松学习各类 AI 知识，应用 AI 工具和实战案例等。 知识库的内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，还包含赛事和活动以促进大家动手实践。 孵化了离谱村这个千人共创项目，让大家更轻松、更有兴趣地学习和接触 AI。 2023 年 4 月 26 日诞生，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 您可以通过以下方式进一步了解： 即刻体验：https://waytoagi.com/ 更多详细介绍： 此外，还有一些相关的内容，如： 放几个有意思的视频：离谱村、春晚、24 节气、 关键词学社：

WaytoAGI 主要有以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 “通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点： 1. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 2. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 此外，WaytoAGI 的品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。

对于 AI 新手在 WaytoAGI 入手学习 AI 并获得现金收入，以下是一些建议： 学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功。人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握相关技术可在这些岗位获得不错收入，且 AI 技术在各行业应用广泛，掌握技能能增加就业和职业发展机会。 然而，能否赚钱取决于多种因素，包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于新手，【野菩萨的 AIGC 资深课】是不错的选择。这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论新手还是进阶者都适用。 总之，新手要在 AI 领域获得现金收入，不仅要选对课程深入学习，还要不断提升自身能力，结合市场需求进行实践。

对于在 WaytoAGI 中从 0 开始学习 AI，以下是一些建议： 1. 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。 2. 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。 3. 为您推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】，这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论您是 AI 初学者还是进阶者，都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。 需要注意的是，开源社区资源丰富，适合自律的自主学习者，而知识付费课程能提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是一种高效的学习途径，您可以根据自身情况选择适合自己的学习方式。

提高算力的方法主要有以下几种： 1. 技术创新： 继续在硅基上发展，如采用 3D 堆叠形态，但需要解决更好的散热问题。 材料创新，包括硅基掺杂、石墨烯片等。 探索计算原理的创新，如量子计算，不过目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 2. 提升传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。 3. 解决能耗和散热问题：高温超导技术是这方面的关键。 4. 白嫖算力的思路： 利用 Groq 平台提供的个人免费 APIKEY 接口，不同模型有相应限制。以 llama370b 为例，每分钟 30 次 request，每分钟 6000 tokens，每天 14400 次。 将 API 调用接入各种平台提供方，无需购买和部署云服务器。 考虑通过代理的方式解决国内 IP 访问限制，如 Cloudflare 或 Deno Deploy 等。 5. 从模型变强的要素来看： 算力方面，根据预估，到 2027 年底很可能会再增加 2 个 OOM，甚至在微软和 OpenAI 的超算合作下，接近 3 个多 OOM 也是有可能的。 算法效率方面，通过对架构的优化，到 2027 年能提升 1 2 OOM。 额外的潜力方面，通过强化反馈学习 RLHF、思考链 CoT、工具和 Scaffolding 等方法微调来提升模型能力。

以下是为您推荐的一些算力租赁平台： 揽睿：https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 。WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 厚德云：https://portal.houdeyun.cn/register?from=Waytoagi 。厚德云是专业的 AI 算力云平台，隶属于又拍云旗下，又拍云拥有 15 年云服务经验。注册后送 50 元代金券。ComfyUI 悟空换脸特效使用流程： 百度：https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter 。新注册 2 个小时，登记一下，明天给大家发放 50 小时。 丹摩：https://damodel.com/register?source=46EF69A0 。20 元券，https://doc.damodel.com/profile/best_practice/SD3+ComfyUI.html 青椒云：https://account.qingjiaocloud.com/signin?inviteCode=3OF611IT 阿里云 PAI Artlab：直达地址：https://x.sm.cn/5hd9PfM 。登录后右上角领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 晨羽智云：直达地址：chenyu.cn 。体验券 9.9 元 10 小时 4090 24G。券码：GSUD7I 。硬件和网络都是顶配，能胜任各种出图模型和模型训练。针对 ComfyUI 和 SDWebUI，做了针对性的适配和镜像预下载处理，用户启动速度非常快，体验较好。协助教学团队/创作者安装镜像，和优化镜像，全程贴身服务。

以下是一些与 AI 结合的去中心化算力项目、公司或产品： 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM2B 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM500M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM100M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10B，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMChatGLM6B，模型下载：

AI 算力的衡量可以从以下几个方面考虑： 1. 神经网络的参数（神经元的数量和连接）规模：人工神经网络与人脑的大小仍有数量级的差距，但在某些哺乳动物面前已具备一定竞争力。 2. 单位计算的成本：我们每花一美元所能得到的计算能力一直在呈指数级增长，现在大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻一番。 3. 提升算力的方案： 继续在硅基上发展，如 3D 堆叠形态等，但需要更好的散热。 材料创新，如硅基掺杂、石墨烯片等。 计算原理的创新，如量子计算，但目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 4. 传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显进展。 5. 能耗和散热问题：高温超导技术是解决能耗和散热问题的关键。 此外，对于基础模型的治理，有人认为衡量计算能力可以作为一种潜在工具。但也需要探讨其他更有效的治理方法。

以下是一些可以找到数据、算力、算法资源的途径： 关于数据：数据集对人工智能学习算法发展至关重要，AI 伴随着神经网络的发展而出现，多层神经网络大规模数据分析技术中的数据集是重要资源。 关于算力：您可以通过以下链接了解算力的相关内容： 算力的字面意思就是计算能力，可以直接转化成 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给您用。 关于算法：目前没有明确给出具体的算法资源获取途径，但您可以通过相关的学术网站、技术论坛等渠道进一步搜索。

在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度：有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度：每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度：智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度：将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度：根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度。 在惊人算力成本背后，对于 AI 混战下基础设施的选择，需要注意以下方面：AI 任务的调度可能造成巨大的性能瓶颈或改进。以一种最小化权重交换的方式将模型分配给 GPU，如果有多个 GPU 可用，选择最适合任务的 GPU，以及通过提前批量处理工作负载来最小化停机时间，都是常用的技术。总之，模型优化仍然有点像黑魔法，大多数创业公司都与第三方合作来处理一些软件方面的问题。通常，这些不是传统的 MLops 供应商，而是专门针对特定生成模型进行优化的公司（例如 OctoML 或 SegMind）。

在研究生查看课题和整理论文方面，AI 技术提供了多种辅助工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，协助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑以下专业工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最适合的辅助工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Coze 中查看插件的 API 可以按照以下步骤进行： 1. 点击个人空间，选择插件，然后点击创建插件。 2. 创建插件时，需要注意以下几点： 插件名称：使用中文，根据插件需求起名。 插件描述：向观众说明插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式： 云侧插件 基于已有服务创建：使用现成的 API 来创建插件，选择此方式后，会有一个必填项，即要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件 在 Coze IDE 中创建：使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API（支持 Python 和 Node.JS）。

目前没有直接查看自己是否处于网络信息茧房的明确方法。但您可以通过以下一些方式进行自我评估和反思： 1. 观察自己获取信息的渠道是否过于单一，是否总是倾向于从固定的几个来源获取信息。 2. 思考自己对不同观点和意见的接受程度，是否容易排斥与自己固有认知不符的信息。 3. 留意自己在讨论问题时，观点是否较为狭隘和局限，缺乏多元化的视角。 4. 检查自己的社交圈子，是否与具有相似观点和背景的人交流过多，而缺乏与不同类型人群的沟通。 需要注意的是，网络信息茧房是一个相对复杂的概念，自我评估可能存在一定的局限性。

目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本，如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型： 1. 访问 OpenAI 的官方网站，按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口，您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是，使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

OpenAPI 的使用方式如下： OpenAI 的文本嵌入： 概述：文本嵌入衡量文本字符串的相关性，常用于搜索、聚类、推荐、异常检测、多样性测量、分类等。嵌入是浮点数的向量，两个向量之间的距离衡量相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。访问定价页面了解嵌入定价，请求按输入中的 Token 数量计费。 如何获得嵌入：将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，可提取、保存和使用。在中可查看更多 Python 代码示例。 OneAPI 的配置： 访问 OneAPI 的地址为：http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/（举例：http://11.123.23.454:3001/），账号默认 root，密码 123456。 点击【渠道】，类型选择阿里通义千问，名称随意。 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中，点击确认。 点击【令牌】【添加新令牌】。 名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】。 点击【令牌】，复制出现的 key。

使用 Thinking Claude 可以参考以下方法： 1. 逐步提示思考：例如，使用以下步骤：逐一查看线索，并考虑每个线索是否有潜在相关性；结合相关线索来推理出问题的答案；将答案对应到其中一个多项选择选项。 2. 参考 Claude 官方提示词文档汇总（24 年 4 月）中的相关内容，如： 等。 3. 捕捉克劳德的思维过程：为了更容易将克劳德的逐步推理与最终响应分开，可以考虑使用 XML 标签如 <thinking> 和 <answer> 。您可以指示克劳德将其思维过程放在 <thinking> 标签内，并将其最终答案放在 <answer> 标签内。例如，在提示中可以这样写：“在回答问题之前，请在<thinking></thinking>标签内逐步考虑。然后，在<answer></answer>标签内提供最终答案。”甚至可以在助手角色中预填<thinking>标记，以指导克劳德从何处开始。使用标签使得在后期处理时，如果需要，可以简单地提取<answer></answer>标签中的最终答案。

以下是关于使用 AGI 写作的相关内容： 利用 AI 打造爆款公众号文章： AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基础提示词能生成基础文章，更详细和具创意的提示词能提升文章质量，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格，通常不到十分钟就能完成内容产出。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划被揭露： 一家公司正在建造强大的 AI，它具备多种能力且不断获得新能力，工程师们在讨论其意义及可能带来的影响，包括工作过时、道德义务等。 通往 AGI 之路的相关教程： 1. （入门级，网速好时一小时能搞定） 2. 3. 作者 Allen 准备调整加强写作能力训练的工作流，先在飞书上发布初稿获取反馈再拆分细化。

目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。