你好，请帮我阐述一下最新的AI技术可以帮我做什么

AI 充当专业顾问和知识助教的角色主要体现在以下几个方面： 1. 在医疗保健领域，AI 可能通过元学习更快地获取知识，并通过深入探索其内部工作机制，成为下一代专家的教师，最终超越领域专家的角色。 2. 当需要大模型充当专属客服时，如依据特定书籍内容回答问题或作为公司客服了解相关信息，为大模型提供知识背景可减少其幻觉，更高级的方式是使用 RAG 知识内容增强检索。 3. 在其他领域，如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等方面，已经出现了专门设计的 AI 驱动工具和教练。未来，每个人可能拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人，为生活变化和实现目标提供建议与支持，如在离婚、上大学、生孩子、锻炼、改善财务状况等方面。

以下是为您推荐的国内 AI 工具： 图像类： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，临时或轻度使用有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、操作界面简洁直观、能与阿里其他产品服务整合，目前免费，每天签到获取灵感值，但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色、处理多元文化内容可能存在偏差。 内容仿写类： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风、实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，能一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 思维导图类： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind：输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴等功能，帮助提升生产力。

AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指让计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于没有理工科背景的文科生来说，可以把 AI 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。其生态位是一种似人而非人的存在。 对于三年级的孩子，可以用简单的语言来解释，即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 在某些任务中，如根据照片判断一个人的年龄，由于我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以无法为计算机编写明确程序，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其历史、当前应用和未来发展趋势。 4. 实践项目参与：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，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 课程学习： 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。 7. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 8. 实践和尝试：理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品，并在知识库分享实践成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的第一手体验。

AI 能够回复的内容与其上下文限制有关。 首先，上下文在英文中通常翻译为“context”，指的是对话聊天内容前、后的信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 不同的 AI 平台有不同的限制方式。例如，Claude 基于 token 限制上下文，简单理解就是每次和 AI 对话，所有内容字数加起来不能太多，如果超过了，它就会忘记一些内容，甚至直接提示要另起一个对话。ChatGPT 则限制会话轮数，比如在一天之中，和它会话的次数有限制，可能 4 个小时只能说 50 句话。 应对这些限制的策略包括将复杂任务分解为小模块、定期总结关键信息以及在新会话中重新引入重要上下文。

AI 在会计岗位落地的场景包括以下方面： 1. 预测：生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并提供适应模型的建议，为公司决策提供依据。 2. 报告：生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务：会计和税务团队在咨询规则和应用方面，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款：生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 5. RPA 方面：RPA 是流程自动化机器人，可替代电脑办公中的重复有逻辑工作，为企业降本增效。在财务领域，可用于开票、网银流水下载等。 6. 税务工作：在金税四期背景下，利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题，结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。

以下为您推荐两款具备超长文本理解能力且文笔不错的 AI 对话产品： 1. Kimi： 显著特点是拥有超长上下文能力，最初支持 20 万字上下文，现已提升至 200 万字。对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势，能帮助从事文案工作、处理大量文字或文件的用户更有效地处理和分析信息，提高工作效率，对需要长期记忆或参考大量背景信息的任务尤其有用。 不足之处在于文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好，且不支持用户自定义智能体。但仍推荐给刚入门 AI 的朋友。 2. 智谱清言： 其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。 产品设计对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

文字生图常用格式包括以下方面： 对于文字生成视频： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可作为 Stable Diffusion 的插件，在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看： 对于 Stable Diffusion 文生图的提示词： 分为内容型提示词和标准化提示词，内容型提示词主要描述想要的画面。例如：1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面（使用翻译软件翻译成英文）。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰，但速度越慢。 采样方法常用的有：Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++ SDE Karras；DDIM。有的模型会有指定算法，搭配效果更好。 比例设置为 800:400，注意尺寸并非越大越好，模型练图通常基于 512x512 的框架，高宽比尽量接近此数值。

以下是关于大模型流程的详细说明： RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术应用于利用大模型能力搭建知识库，其流程主要包括以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 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（Splitting）：文本分割器把文档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（Embedding）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（Retrieval）：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出（Output）：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。 从用户提出问题开始，还经历了以下流程： 1. 用户问题的理解。 2. 根据用户问题进行路由。 3. 进行初步的检索。 4. 对初步检索的结果进行重排序。 5. 将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型。 6. 大模型通过指定的提示词生成输出结果。 需要注意的是，重排序的结果通常不会都被用作大模型的上下文，因为大模型的上下文有限制。可以设置一个阈值进行截断，比如只使用前 3 5 个文档；也可以设置一个相关性分数的阈值，只取相关性分数大于某个值的文档。一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩，以在有限的空间内包含更多相关信息。 在大模型输出结果后还有后置处理，可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 LLM 的工作原理可以这样理解：以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对这句话加入更多的信息来补充，比如补充“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等等。这些补充信息，会作为输入给到下一个 Attention 层进行补充。最终层与层之间，哪些信息需要补充，哪些信息需要保留，哪些信息传递，均由模型自主学习完成。总结起来就是大模型以词向量和 Transformer 的模型学习了海量的知识，把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储，并在接受输入时，通过向量空间中的一系列匹配进行输出。这就像人脑在阅读学习的过程，记忆的不是点状的知识，而是网状的经验。

WayToAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库和社区。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，2024 年的 2050 年将是它的生日庆典。在没有任何推广的情况下，短短一年时间，就拥有超过 70 万用户和超千万次的访问量。它是很多 AI 爱好者知识的源头，社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。 WayToAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区内有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，还孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。您可以打开“waytoagi.com”找到这个社群。欢迎您来参与！

在招聘领域，依靠以下 AI 软件可能有助于找到人选： 1. 简历相关： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。 2. 面试官相关： 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 使用这些产品时，企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

以下为您推荐一些图片编辑的 AI 软件： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 此外，还有 ImageEditor.AI ，其官网为：https://imageeditor.ai/ ，这是一个 AI 驱动的平台，简化了图像编辑和创作的过程。通过使用简单的指令，用户可以指导 AI 执行诸如改变颜色、生成图像等任务。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在计算机视觉中，对比学习在图像分类和检测中有重要应用。 图像分类方面：图像分类是根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。对比学习通过让模型学习区分相似和不同的图像样本，从而更好地捕捉图像中的语义特征，提高分类的准确性。 目标检测方面：目标检测需要找出图像或视频中的目标物体，并检测出其位置和大小。对比学习可以帮助模型学习到更具判别性的特征表示，从而更准确地定位和识别目标物体。在多类别目标检测中，对比学习有助于区分不同类别的物体，提高检测的精度和效率。 总之，对比学习为图像分类和检测任务提供了有效的特征学习方法，有助于提升计算机视觉系统的性能。

很抱歉，目前知识库中没有关于从购买股票型基金到 TA 再到 APP 计算该基金资产收益流程的相关内容。但一般来说，计算股票型基金的资产收益流程大致如下： 首先，在购买股票型基金时，您需要支付申购费用，申购费用通常会从您的申购金额中扣除。申购成功后，您获得的基金份额 = 申购金额÷（1 + 申购费率）÷ 基金单位净值。 在持有基金期间，基金的资产价值会随着基金投资组合中股票的价格波动而变化。基金的单位净值会定期公布，您可以通过基金公司官网、TA 系统或相关 APP 查看。 当您想要赎回基金时，可能需要支付赎回费用。赎回金额 = 基金份额×基金单位净值×（1 赎回费率）。 您的资产收益 = 赎回金额 申购金额。 需要注意的是，不同的基金产品在申购、赎回费率以及计算方式上可能会有所差异，具体应以您所购买的基金产品的相关规定为准。

以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机飞行数据、传感器数据和零部件使用情况的分析，预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的售后服务系统集成，实时获取无人机的运行数据。利用机器学习算法建立故障预测模型，提前通知用户进行维护保养，减少因故障导致的飞行事故和损失。 落地效果评估： 1. 降低无人机故障率，通过对比使用 AI 预测维护前后的故障发生频率来评估。 2. 提高用户满意度，通过用户反馈和满意度调查来衡量。 3. 减少维修成本，统计维修费用和零部件更换成本的变化。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好、地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 在大疆的应用程序中，用户输入相关信息后，AI 系统自动分析并推荐合适的飞行路线、拍摄角度、飞行速度等。 落地效果评估： 1. 增加用户飞行活跃度，通过统计用户的飞行次数和时长来评估。 2. 提升用户对推荐方案的采纳率，通过用户实际采用推荐方案的比例来衡量。 3. 促进产品销售，对比使用个性化推荐功能前后的产品销售数据。

以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机运行数据的实时监测和分析，利用机器学习算法预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的无人机飞行数据采集系统相结合，获取各类传感器数据，如电机转速、电池状态、飞行姿态等。 评估落地效果： 1. 降低无人机故障率，减少因故障导致的飞行事故和设备损坏。 2. 提高维护效率，缩短维修时间，降低维修成本。 3. 提升用户对产品的满意度和信任度。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好以及地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 整合大疆的用户数据库和地理信息系统，获取用户的飞行习惯和所在地的地理特征。 评估落地效果： 1. 增加用户的飞行体验，满足不同用户的需求。 2. 促进无人机的使用频率和用户的活跃度。 3. 有助于新产品的推广和销售，根据用户需求推荐适配的新机型和配件。

以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍： OpenAI 的 o1 模型主导：OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限，使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起：无视制裁，中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”，证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣：AI 初创公司正赚得盆满钵满，但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析： 1. 基础设施层：布局投入确定性强，但资金投入量大，入行资源门槛高，未来更多由“国家队”负责，普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层：技术迭代迅速，小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑，竞争激烈，最终赢家通吃。 3. 应用层：是广阔蓝海，当前成熟应用产品不多，“杀手级”应用凤毛麟角，普通个体和小团队推荐重点布局，发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望： 1. 更深度的行业整合：AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化：易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现：可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接： （报告 212 页）

以下是关于最新的文生视频/图生视频能力的介绍： PIKA1.0 启用了全新的模型，文生视频质量大幅提升，例如输入“Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style”的 Prompt 能瞬间生成匹配皮克斯水平的镜头，且稳定性和神情表现出色，爆杀市面上所有的 AI 视频。在文生图方面，新模型也极其稳定。同时，图生视频效果很棒，人的一致性逆天，语义理解强，动作幅度大。此外，还有一些小技巧，如在右下角第三个设置里，负面提示（Negative prompt）可以常驻“blurry,out of focus,twisted,deformed”，提示词相关性别设 5 15 之间效果较好。 这半年来，除传统的文生视频、图生视频能力迭代外，主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。在服务头部创作者方面，未来产品会强化编辑器能力和视频细节可控性，并智能化后期制作任务。影视后期方向，可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。专业领域，创作者能通过草图分镜验证效果。在 C 端大众消费侧，AI 视频有望在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力，人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若低成本开放在短视频产品中，可能带来新的爆发周期。 Stable Video Diffusion 1.1 新模型以及 stablevideo.com 开始内测，清晰度、控制方式和效果都有很大提升，目前提供文生视频、图生视频两种方式，文生视频先生成 4 张图像选一张用于生成视频，图生视频提供几种控制方式（仅开放了一部分），另外目前提供 17 种风格。

目前 ChatGPT 官网主要有以下版本： 1. GPT3.5：免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度相对较低，无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件，知识更新到 2022 年 1 月。 2. GPT4：智能程度较高，知识更新到 2023 年 12 月。想要使用更多功能需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月，还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 3. ChatGPT 4o：5.13 发布，可免费体验，但免费体验次数有限，知识更新到 2023 年 10 月。想要更多功能也需要升级到 PLUS 套餐。

以下是关于最新 AI 搜索相关产品的总结： 自今年二月份以来，AI 搜索赛道不断有新的产品出现，市场定位有所差异。 在国内，有大模型厂商推出的 ChatBot 产品，如智谱清言、Kimi Chat、百小应、海螺 AI 等；也有搜索厂商或创业团队推出的 AI 搜索产品，如 360 AI 搜索、秘塔、博查 AI、Miku 等。 在海外，有很多成熟的和新出的泛 AI 搜索产品，如 Perplexity、You、Phind 等。中国公司和团队也有面向全球市场的出海产品，如 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 ThinkAny 选择出海做全球市场，主要考虑国内竞争激烈、用户付费意愿不高、存在政策风险等因素。 从解决的需求或面向的群体分类，可分为通用搜索和垂直搜索两类。通用搜索如 Perplexity、ThinkAny，没有明显的受众倾向，任何人可以搜任何问题，都能得到相对不错的搜索结果。垂直搜索如 Phind、Devv、Reportify，一般面向特定人群或特定领域，在某类问题的搜索上会有更好的结果。 AI 搜索目前主要有两类产品形态： 1. 大模型厂商或第三方推出的 ChatBot，主要交互是一个对话框+RAG 联网检索，这类产品包括 ChatGPT、Kimi Chat 等。 2. 专门做 AI 搜索的产品，主要交互是一个搜索框+搜索详情页，这类产品包括 Perplexity、秘塔等。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：一款聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出的搜索引擎，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith：一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 这些 AI 搜索引擎通过不同的技术和功能，为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的最新 AI 资讯： 对于新手学习 AI，要持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 AIGC Weekly 32 中的部分资讯： Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位： Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告： Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能： OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展： Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器： 2024 年人工智能现状： OpenAI 的 o1 模型占据主导地位：OpenAI 的 o1 在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限，让竞争对手感到困惑和挫败。 中国的 AI 崛起：中国模型不顾制裁，凭借强大的韧性和战略智慧在排行榜上名列前茅，证明了其主导地位。 生成式 AI 的数十亿美元繁荣：AI 初创公司大赚，但可持续性仍像能理解细微差别的聊天机器人一样难以捉摸。报告链接：

以下是 AI 加教育的最新进展： 案例方面： “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。 对未来的预判： 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践： 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。