在本网站上如何入门学习AI知识

AI 不会完全取代人工，但会对一些行业和岗位产生影响。 在编程领域，AI 编程技术的突破使初级程序员受到冲击，但中高级岗位仍有需求。软件开发仍需人工主导复杂流程，AI 更像是“助手”而非“接管者”，AI 辅助编程可提高效率，但普及需解决工具配套与数据安全等问题。 在音乐行业，版权公司不必为 AI 带来的大量版权涌入而焦虑，因为这与过去独立音乐人版权涌入类似，版权公司仍可通过独到的内容把控能力挑选优质作品。但也需警惕人类把想象和思考的权力交给 AI 而逐渐退化思考和自主决策的能力。 GPT4 等 AI 在各种任务和领域中的出色表现挑战了人类和机器在许多职业中相对专业知识的概念和假设，可能会引发对 AI 进步对高技能和备受尊敬的专业领域潜在影响的担忧，适合由 AI 自动化的任务范围可能会显著扩大，也可能会引发有关多年教育、培训和专业知识发展投资所扮演的角色的讨论，以及在新的 AI 能力下适应、重新技能或重新调整职业道路的需要。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI 的理解，对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难，可将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。AI 的生态位是一种似人而非人的存在，就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵。 从技术角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。对于明确步骤和顺序的任务，可编写程序让计算机完成，但像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程步骤的任务，正是 AI 所感兴趣的。 在相关概念方面，GenAI（Generative AI，生成式 AI）是基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用。其通过大规模数据集训练深度神经网络模型，学习规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成，为多个领域提供解决方案，但在数据处理中存在潜在合规风险。AIGC（AIGenerated Content）指利用 GenAI 创建的内容，国内在相关法律框架下对其进行监管。

以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例： 决策智能体： 以 Anterior 为例，它是一家健康计划自动化公司，开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则，在复杂任务中选择最佳方法并更新状态，直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成（RAG）： 以 Sana 的企业搜索用例为例，应用程序加载和转换无结构文件，将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时，系统检索相关上下文块，折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM，合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链，运行每个提示链生成中间输出，并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用： 具有搜索、合成和生成三个核心用例，Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana（企业搜索）、Eve（法律研究副驾驶）和 Typeface（内容生成 AI）是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。

以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容： 决策智能体方面： 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例，其将付款方规则转换为有向无环图（DAG），智能体遍历决策树，在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则，遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面： 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家，荣获多家 AI 开发平台比赛奖项，有 12 年程序开发背景，是多家企业的 AI 落地顾问，承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面： 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

以下是新手入门学习 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，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。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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。 如果您不会代码，想要在 20 分钟上手 Python + AI，可以按照以下步骤： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景知识： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，若不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码的平台订购新道具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

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。

以下是为您提供的快速 AI 入门的方法： 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（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。 6. 对于不会代码的情况： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具订购新道具，或者从 GitHub 一类的分享代码的平台获取。 这份简明入门旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二，通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是新手入门和学习 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，可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。 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，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。 总之，中学生可以从编程基础、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。

对于入门是否需要把每个视频都看一遍，这取决于您的学习目标和时间安排。 Karpathy 的 LLM 入门介绍视频内容非常丰富全面，涵盖了预训练、有监督微调、强化学习等多个方面，包括数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例等具体内容。还介绍了如何使用和在哪里找到 LLM 模型，如专有模型可通过访问官方网站或平台使用，开源模型可通过推理服务提供商、本地应用程序等方式体验和调用。同时也探讨了 ChatGPT 的本质、LLM 的局限性、优势、未来展望，如多模态、Agent 智能体、无处不在的隐形化、测试时训练、长上下文处理等发展趋势，以及跟踪 LLM 最新进展的资源，如 LLM 排行榜、AI News Newsletter、X（Twitter）等。 如果您希望对 LLM 有全面深入且系统的了解，观看全部视频会很有帮助。但如果您时间有限，或者只是对某些特定方面感兴趣，也可以有针对性地选择部分内容观看。

以下是为您提供的 AI 绘画两个月入门的相关内容： 首先，了解一下 AI 绘画的逻辑。就像您学习画画临摹梵高的作品一样，AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。例如 Stable Diffusion ，您花四十年学习的梵高风格相当于它的大模型——Checkpoint 。人们将成千上万种美术风格作品训练成模型放入 AI 中，您想画出满意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。 有位叫二师兄的人在二月接触到 AI 绘画，三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，四月探讨 AI 变现途径，五月因工作变动但仍坚持学习，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 。 另外，有人分享自己的经历，22 年 12 月学习 AI 绘画，直到最近因公司业务需求重新捡起，短时间内出过上千张图支持多个业务团队。如果想让人主动学习 AI ，有效的方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。生成式 AI 目前还在早期阶段，为其找高价值应用场景或许能持续一二十年，行业龙头可能是最大受益者之一。

以下是一些大模型测评网站： 玉宝搞过的 LLM 在线评估网站：https://www.llmrank.cn/ ，可看到国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并能与 QWEN2 对比。 Compass Arena：由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出，集齐了国内主流的 20 多款大模型，包括阿里通义千问、百度文心一言、腾讯混元、讯飞星火、字节跳动豆包、智谱 AI、百川智能、零一万物、月之暗面等，用户可在平台选择大模型的两两“对战”，实名或匿名对战皆可。测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。 中文大模型评测收集与调研相关网站： InfoQ + 极客帮：https://www.guotaixia.com/post/5124.html GAOKAOBench：https://github.com/OpenLMLab/GAOKAOBench ，是以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架。 清华安全大模型测评：http://115.182.62.166:18000 ，清华收集的一个评测集，涵盖了仇恨言论、偏见歧视言论、犯罪违法、隐私、伦理道德等八大类别，包括细粒度划分的 40 余个二级安全类别。 JioNLP 个人测评：评测数据集：https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/wiki/LLM 评测数据集 ，考察 LLM 模型对人类用户的帮助效果、辅助能力，可否达到一个【智能助手】的水平。 EduTEP：华东师范大学计算机科学与技术学院 EduNLP 团队组建智能教育算法测评小组，开发智能教育可信评测平台（EduTEP）。EduTEP 对比多种大模型在教育领域中的综合性能，针对 K12 教育发布首个 CALMEDU 评测框架与 CALMEDU001 评测报告。 娱乐资本论：从实用角度出发，分析大模型在各种文本应用场景，如小红书带货文案、抖音直播文案、知乎问答、小说创作、公关信写作、歌词生成、淘宝商品详情页文案、广告宣传片文案、剧本创意策划等方面的综合表现。 全面的模型测评网站：https://lmsys.org/blog/20230503arena/

Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 Runway 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）和 iOS 访问。网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步，想要更多试用次数的朋友可以下载 iOS 版本。 注册零门槛，在网页右上角 Sign Up 注册，输入邮箱与基础信息，完成邮箱验证即可。 生成第一个视频的步骤如下： 1. 选择左侧工具栏“生成视频”。 2. 选择“文字/图片生成视频”。 3. 将图片拖入框内。 4. 选择一个动画系数。 5. 点击生成 4 秒视频。 6. 下载视频。 在各 AI 视频工具的比较中，Runway 在真实影像方面质感最好，战争片全景的镜头处理得最好，控件体验感较好，但特别爱变色，光影非常不稳定，控制能力最强，可指定局部对象设置运动笔刷。

以下为您推荐的跑团相关 AI 网站是 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/），该网站具有以下功能： 1. 您可以在此与 AI 知识库进行对话，询问任何关于 AI 的问题。 2. 集合了精选的 AI 网站，能够按您的需求帮您找到适合的工具。 3. 提供了精选的 AI 提示词，您可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望能成为您学习 AI 路上的好助手。

以下是一些国内可以用于设计 logo 的平台或网站： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，利用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。使用这些工具时，通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。

以下是一些图片生成提示词的网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便您快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格供您选择，网址：

对于刚接触 AI 的小白，您可以从以下几个方面开始学习： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，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。 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。 您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容方面，由于 AI 节奏快，很多材料可能不适用，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且学习时间灵活，资源免费开源。另外，像元子语从 prompt 开始自己的 AI 之旅，通过参与活动和近距离观察，发现 AI 的门槛并非高不可攀。

以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。

以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料： 在音乐创作方面，通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面，介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面，能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 在零售电商行业，有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域，牛客的《AI 面试实践手册（2024）》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展，指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业，腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书（2024 版）》。 在医疗领域，蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域，新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面，头豹研究院发布了《AI 情感陪伴：缔造温情链接，拥抱智慧关怀新纪元》。

以下是创建自己知识库的步骤： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。需要注意的是，知识库是共享资源，您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前（2024.06.08）支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传一张图片并填写图片文字说明）。格式并不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例（问答对可以选择表格），选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，您可以参考这篇教程： 。 创建知识库的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，我们可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，可以进行编辑或删除。

以下是快速创建知识库的方法： 1. 在 Coze 中创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持文档、表格（CSV、Excel 等）、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 选择自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据： API 方式：获取在线 API 的 JSON 数据，将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下，选择 API，然后按照以下步骤操作：单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息（包括确认表结构、指定语义匹配字段等）、查看表结构和数据，确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式：手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下，选择自定义，然后按照以下步骤操作：单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后，点击应用并创建，选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件，等待处理，直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用，关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建，创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔，打开【终端】，依次输入以下命令： cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt

Coze 对知识库的支持具有以下特点： 支持上传和存储外部知识内容，包括从多种数据源如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。 提供多样化的检索能力，可通过多种方式对存储的内容片段进行高效检索。 具有增强检索功能，能显著提升大模型回复的准确性。 但也存在一些缺点，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、对 PDF 的解析效果不佳等。 目前没有关于 Dify 对知识库支持情况的相关内容，无法直接将 Coze 和 Dify 进行对比。

以下是关于 DeepSeek 的相关知识： 媒体报道和网络文章： 作者“通往 AGI 之路”的《关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 。 作者“数字生命卡兹克”的《DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧。》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KwFfItlMvS9FCDwNbvVWu7A 。 作者“宝玉”的《教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词》，类型为提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 。 作者“橘子汽水铺”的《中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 。 作者“橘子汽水铺”的《自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 。 作者“新智元”的《史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 。 作者“一支烟花 AI”的《用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 。 作者“腾讯科技”的《一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈》，类型为基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 。 作者“张小珺腾讯科技”的《一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景》，类型为进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 。 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日： DP 模型的功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 案例展示：通过与孩子共读时制作可视化互动游戏，以及左脚踩右脚式的模型交互来展示 DP 模型的应用。 音系学研究：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。 大模型取队名：与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。 Deepseek 使用介绍：介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。 未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。