做一个AI和就业结合的知识博主，主要分享哪些内容呢

军事博主可以通过以下步骤利用 AI 来制作视频： 1. 内容分析：使用 AI 工具如 ChatGPT 对相关军事内容进行分析，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成视觉描述：根据分析结果，使用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：利用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助 AI 配音工具如 Adobe Firefly 将军事相关文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提升视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，还有一些相关案例可供参考： 前 Sora 时代制作 AI 短片时，使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，每家视频每张图片只抽一次卡，包括科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的场景生成。 实战中，每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频。先准备一段视频中播放的内容文字，可利用 AI 生成。然后使用剪映 App 进行简单处理，选择顶部工具栏中的“文本”，添加文字内容轨道，替换默认文本内容，为数字人提供语音播放内容及生成相应口型。

以下是为您整理的相关内容： 大雨是一位技术开发人员，也是独立博客 IAIUSE 主理人，专注于将 AI 技术应用于企业运营和协助个人利用 AI 重构知识体系。 有文章提到人工智能改变了俄乌战争的走向，如美国一家叫做 Palantir Technology 的公司凭借一款利用神经网络自我学习功能实现图像精准识别的软件系统，影响了战争态势。 拜登签署了有关 AI 的行政命令，包括建立先进的网络安全计划以开发用于查找和修复关键软件漏洞的 AI 工具，以及指示制定关于 AI 和安全的进一步行动的国家安全备忘录。

以下是一些可用于分析小红书博主爆款文章的 AI 产品： 1. Perplexity.AI：可以利用其 Search Images 功能寻找合适的素材，在左侧能获取高度相关且精准的图片选项。注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片，可从 twitter 和官方网站获取高质量图片。还能在搜索框中输入具体 Prompt 快速定位相关资讯，并拷贝回答内容下方的引用网站链接。 2. Bing 搜索引擎：具备类似的联网搜索功能，可帮助快速搜集大量相关资料。 3. Kimi：由月之暗面开发的 AI 会话助手，具备读取网页内容并生成一定内容的能力，但阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料。 此外，还有以下与自媒体相关的 AI 产品案例： 1. AIGC 运营：小红书爆款概率预测分析，可透视运营数据、寻找对标、紧跟趋势和装修主页。 2. 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper。

以下是一些值得您关注的 AI 领域博主： 只剩一瓶辣椒酱：b 站大 up 主，SD 的 ComfyUI 推广者，比现在的 webUI 更稳定，辣椒制作了 ComfyUI 的多语言翻译插件，实现了常驻菜单栏/搜索栏/右键上下文菜单/节点等的翻译 SD，blender 教程炉火纯青。相关链接： 歸藏：产品设计师、AI 画图工具操作员、AI 课程撰写与信息收集整理者，致力于发掘借助 AI 工具改善设计与产品开发流程的各种可能性。相关链接： 莱森：B站喂饭 up 主，制作 Midjourney 注册教程教学（保姆级全系列课程合集）。相关链接： 墨幽：大模型制作者，墨幽人造人。相关链接： Nenly：B站喂饭 up 主，SD 入门到入神。相关链接： 此外，为您推荐以下 AI 学习资源： 陆奇：未来，唯一有价值的是你有多大见解

以下是一些能帮助您作为短视频博主提升作品热度的 AI 工具： 1. Runway Gen1：例如 2023 年 4 月份的版本短视频，在相关主题处理上表现出色，有登上热榜的案例。 2. Wonder Studio 机器人工具：您可以访问 https://wonderdynamics.com 了解更多。 3. Luma AI + Kaiber 效果：能为您的视频带来独特的视觉呈现。 4. 画小二：有克隆人产品训练及应用的相关功能。 在制作短视频的过程中，还可以利用以下方式： 1. 剧本写作：从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。 2. 借助 AI 进行 double check：如使用 New Bing 或 Bard 检查内容，Bard 速度快，准确度较高，目前只支持英文。 3. 利用 Midjourney 制作封面，获取逼真且震撼的场景。 4. 让 GPT 生成视频简介和标题，通过不断提出新要求来优化结果。

利用 AI 成为自媒体博主可以从以下几个方面入手： AI 绘画： 1. 个体成为自媒体博主 2. 个体商户应用 3. 实体印刷（如 T 恤、杯子实物等） 4. AI 摄影 5. 设计接单 6. AI 定制萌娃头像 7. 电商商品 8. 自媒体素材 9. AI 服装预售 10. AI 视频接单 11. 培训老师 对于公司方面： 1. 设计质量和效率提升 2. AI 绘画相关应用开发 3. CV 方面算法应用 利用 AI 打造爆款公众号文章： 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适的素材。注意避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片，可从 twitter 和官方网站获取高质量图片。 2. 为 AI 提供明确的提示词，设定文章的基本结构和内容要求，生成文章后进行微调以符合预期和公众号风格。 3. 校对文章，注意内容准确性、表达清晰性和逻辑连贯性。核实信息和数据的准确性，检查文章是否流畅易读，确保结构合理、逻辑清晰。

以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI ，建议： 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。 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。

要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。

目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

2024 年 11 月，AI 圈发生了以下大事： 11 月 1 日： 《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日： 《》Marc Andreessen 强调，真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入，而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出，AI 作为一种新型计算机，能够以概率方式输出结果，带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革，尤其是在生物科技和金融等领域，初创公司有机会重新定义产品类别，摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能（AI）发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能（AGI）需要数十年，但后来逐渐意识到大型语言模型（LLM）实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程，是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中，Orange AI 反思了创业的艰辛，强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队，并相信自己和他人。此外，利益分配在企业盈利后成为关键问题，需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题，并参与了多个活动，收获颇丰。 此外，还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测： 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）。 案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。

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。

以下为一些生成分享图片的工具及相关方法： 1. Midjourney V6：可用于生成场景模型。 放大工具：Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl 深度图：Leia Pix 法线图：Shadermap 2. 辅助工具生成透明背景图像： 安装好插件后，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述，如“玻璃杯”，点击生成可得到透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 特定模型： layer_xl_transparent_attn：用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv：与 layer_xl_transparent_attn 类似，通过修改 conv 层的 offset 实现。 layer_xl_fg2ble：用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg：用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble：将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg：将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder：图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移，帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder：图像解码器，输出真实的 PNG 图像。 3. Aimwise WaytoAGI 百家号文旅分享中的方法： 开启 controlnet 边缘类模型，导入需要处理的 logo，调整合适的 cn 参数。 开启 controlnet IP adapter 功能性模型，导入风格参考图，调整合适的 cn 参数，可快速进行风格迁移和融合，提升出图效率。

以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例，可作为您在任用管理工作成果展示中的参考： 营销：定制营销报告，涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT，利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借助 MindShow 转换为精美 PPT；编写 Excel 公式，通过交互和迭代获取准确公式；写邮件，满足特定需求。 办公：会议总结，包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理：通过创建和维护跨团队项目协作计划，明确员工角色和职责。 销售：话术总结优缺点，考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素；定制销售解决方案，综合企业产品和服务等内容。 客服：定制客服话术，涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR：团队绩效管理，根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学：研制采摘机器人，如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索；设计航天器零部件，提高设计效率和创新度。

以下是为您找到的相关视频信息： 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频，深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理，包括论文原理和应用技术等多方面内容，分了四集，一共 4 小时，超 5 万字。系列导览： 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开，形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理，从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点，一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI，从设计到实际操作做全面梳理。系列视频：b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文，阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师，2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域，早期跟了很多工具的发布以及测评，比如 DallE 和 Stable Diffusion，一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。

以下是一些您在准备关于 AI agent 制作的分享会时可以参考的文档： 1. 文章《🌈通往 AGI 之路 分享会》中提到：Agent 是执行特定任务的 AI 实体。Agent（智能体）=一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。参考文章：https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 。最有名的案例：斯坦福 25 人小镇，https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02 。Lilian Weng（OpenAI 应用人工智能研究负责人）的这篇 Blog 可以说是目前 AI Agent 领域优质论文的系统综述，她将 Agents 定义为 LLM、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use）的集合，其中 LLM 是核心大脑，Memory、Planning Skills 以及 Tool Use 等则是 Agents 系统实现的三个关键组件，在文章中，她还对每个模块下实现路径进行了细致的梳理和说明。到今天，构建 AI Agent 的工具箱已经相对完善，但仍需要面对一些限制，例如上下文长度、长期规划和任务分解，以及 LLM 能力的稳定性等。https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ 。 2. 《5 月 8 日大圣分享《Coze 全流程搭建》》中提到：会议讨论了 AI agent 的入门知识、产品介绍、实际应用和未来发展方向，以及自然语言处理模型的使用、调试技巧、工作流设计等内容，包括共学小组的目的和课程安排、AI GEN agent 的入门和 COS 的搭建、大圣与 COS 结缘的历程、分享的大纲（包括大圣与 COS 结缘的历程、扣子的两个站点及产品基本使用、产品资料问答机器人案例、调试工作流的小技巧）、创建 AI 机器人的步骤和方法、扣子（Kazi）平台的基本使用方法、知识库的使用方法和注意事项、工作流的创建和应用。 3. 《大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库》中提到：在了解 AI Agent 之前，先考虑一个写书的场景，对比了在没有大模型和有大模型时的不同流程，指出大模型写书存在的问题，而 AI Agent 就是为了解决这些问题。AI Agent 是应用了大模型（LLM）能力的 Agent。以 GPT 为代表的大模型的出现，将 Agent 的能力提高到了前所未有的高度。AI Agent 又被称为智能体。OpenAI 的 Lilian Weng 将以 LLM 为驱动的 AI Agent，形式化为特定的公式。

以下是一些我觉得好用的 AI 应用： 游戏领域： 1. 监督强化学习 AI：在单一场景中优化 NPC 的动作行为。以和平精英中的 NPC 为例，强化学习使 AI 表现得更像真人，同时通过局内动态等级调整的方法把 AI 分级，根据玩家水平实时调整难度，优化玩家体验。但难点在于要让 NPC 行为拟人，且强度适中。 2. 对话类游戏：应用思路包括深度个性化、情绪识别、角色成长和多模态交互。但难点在于 AI 的情感理解能力可能不足，玩家容易感到疲劳。 3. Agents 社群游戏：应用思路有赛博斗、窥探欲、主宰世界等。但商业化成本高，单纯的 Agents 社群难以长期吸引玩家，适合在开放大世界游戏中作为锦上添花的存在。 AI 产品： 1. 情感陪伴产品：关键要素包括长期交互处理和情感语音应用。长期交互处理要重视用户长期记忆，情感语音应用能提高用户接受度，但目前大模型在这方面能力有限。 2. 产品定位与功能：不应仅限于情感陪伴，应扩展为类人助手，解决理性严肃场景的问题和感性需求。 3. 市场现状与趋势：大多数 APP 旨在解决用户情感需求，趋势是方法更游戏化。 4. 产品设计理念：结合原始设计理念和游戏化思维，包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择和一系列互动行为。 5. 情感陪伴企业关注点：如“筑梦岛”在 QQ 中的应用，关键在于在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次关系，关注每个用户如何代表并建立新社交关系以及创造的价值体验。 以上是一些 AI 应用的分享，希望对您有所帮助。

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。

以下是创建 Coze 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。 知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式并填写相关信息。目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。格式不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 例如选择本地文档（问答对可选择表格），还可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。 2. 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书在线文档，每个问题和答案以分割。 选择飞书文档、自定义，输入，可点击编辑修改和删除，然后添加 Bot，并在调试区测试效果。 3. 本地文档： 本地 word 文件要注意拆分内容以提高训练数据准确度，例如对于画小二课程，要先将大章节名称内容放入，再按固定方式细化章节内详细内容。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 关于使用知识库，您可以查看教程： 。

生成式搜索和知识问答存在以下区别： 生成式搜索： 采用大型语言模型技术，能更好地理解用户自然语言查询的语义，不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎，通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答： 例如 RAG ，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外，为您推荐一些 AI 搜索引擎： 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。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，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。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 Flowith：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，有插件系统和社区功能。 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。 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搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于 AI 小白的进阶学习，您可以参考以下步骤： 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、深度学习等主要分支及其之间的联系。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 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自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 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，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 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。 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。 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。 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。

我的知识库来源较为广泛，包括以下方面： 符号人工智能的早期成就之一——专家系统，其基于从人类专家提取的知识库，并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」，这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 扣子的知识库，功能强大，可上传和存储外部知识内容，并提供多种查找知识的方法，能解决大模型的某些问题，使其回复更准确。

知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，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：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge