做一个AI和就业结合的知识博主，主要分享哪些内容呢

以下是一些常见的 AI 变现方法： 1. 电商方面： 利用 AI 制作服装：如 AI 小绿裙，单价 239 卖了 1160 多份，几个月共卖 27 万。可使用 sd、mj 或 mewxai、幻火等工具制作，前者有难度但可控性强，后者适合新手。 用 AI 定制萌娃的头像：单价 19.9，卖了 2675 份。执行力强的一个月能有 2000 3000 的收入，还可将做不完的单子转给别人抽成。 2. 自媒体方面： 直播带货。 橱窗带货：抖音需要 1000 粉丝、托管橱窗。 商单：如化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频、AIGC+地方文旅、数字人、汽车宣传片、喜马拉雅微短剧等。 介绍粉丝接项目。 广告：通过平台（抖音星图、B 站花火）或私单。 视频挂载：视频号挂载课程，成交后返佣。 参与平台活动奖励。 希望以上内容对您有所帮助。

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。

以下是一些好用的视频创作 AI 工具： 1. 根据视频脚本生成短视频的工具： ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助从图像制作视频并规划内容。 Runway：将文本转化为风格化视频内容，适用于多种场景。 艺映 AI：专注人工智能视频，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 2. 给视频配音效的 AI 工具： Wavel Studio：支持 30 多种语言配音，音质自然流畅，能自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层工具，界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io：支持 65 多种语言配音，音色和语调真实，自动将唇形与语音同步，生成字幕提高视频可访问性，支持多位配音者。 Rask AI：支持 130 多种语言配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术，音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调工具，支持批量处理。 Dubverse：支持 60 多种语言配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具，与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 此外，在进行 AI 短片创作时，除了使用上述工具，还需考虑故事来源。比如原创，可基于自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；也可改编经典 IP、名著、新闻或进行二创。剧本写作方面，短片创作篇幅较小、情节和角色相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。

以下是一些免费的可以进行 Excel 数据处理的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户可通过聊天形式告知需求，让 Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些用于 Excel 数据整理的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成任务，如数据分析、格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具，以及它们的功能和使用方法，可帮助您降低论文的 AIGC 率： 1. Turnitin： 功能：是广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

以下是一些关于制图 AI 的相关信息： 常用的 AI 绘图工具： 1. Creately：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能、丰富的模板库和预定义形状以及实时协作功能。官网：https://creately.com/ 2. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面、支持拖放操作以及多种协作功能。官网：https://whimsical.com/ 3. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作、丰富的图表模板和工具以及支持与其他项目管理工具集成的特点。官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，具有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），具有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需要团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 辅助创建 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

新手学习 AI 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，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，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 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. 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。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。

以下是为您整理的火山 AI 创造者大赛相关的特等奖分享： 1. ray 的《领克音乐精灵》创作分享： 作者阿金获得二等奖。 设计灵感来源于行驶路上的孤独感，旨在让车机根据看到的风景进行音乐推荐。 三大亮点包括多模态结合（融合语音、视觉和嗅觉交互）、丰富音乐互动选择（个性化推荐音乐和 freestyle 创作）、个性化座舱调整（音乐播放联动氛围灯等）。 2. 「Agent 共学」coze 比赛大奖作品分享核心创作理念： 9 月 26 日 20:00 开始的分享包括《舆情管理大师》工作流思路等，第一名是汽车 bot 小队的《舆情管理大师》。 9 月 27 日 20:00 开始的分享包括野生菌的一等奖作品分享文稿等，一等奖有《汽车栏目主持人（零壹老师）》《车行营销智多星（手把手蹭热点）》等。 3. 扣子案例合集 社区内容分享： 扣子 X 火山引擎开发者社区夏季 Bot Hackathon 线上赛道获奖作品包括多个创新奖，如等。

以下是一些学习 Coze 工作流的实操课程资源： 扣子案例合集社区内容分享： 【Agent 共学第二期】艾木分享|这也许是你一生中第一个 Bot：https://www.bilibili.com/video/BV1XT421i7jH/ 一步一步带你手搓一个 Coze Bot——Dr.Know（极简版 Perplexity）：https://www.bilibili.com/video/av1005221752 扣子工作流实战案例教程，手把手教你搭建一个图书管理工作流：https://mp.weixin.qq.com/s/Fh3Vm3EDSzoYVxf91GcMMA 使用扣子 Coze 创建 AI 绘画工作流：https://mp.weixin.qq.com/s/d_6yST8JXKf1Tr6JgBPFg 奶奶也学得会的 AI 工作流，省时省力下班早！：https://mp.weixin.qq.com/s/bXC8DHzs5_OgPh3FtKhJZA 中文 GPTS 使用秘籍，字节扣子 Coze 工作流使用全教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682108709 Workflow 实践|使用 coze 复现一个 AIGC 信息检索 Bot：https://mp.weixin.qq.com/s/PFgjRq7XcTcqog1gLyFqA AI 自动获取 B 站视频摘要信息：https://mp.weixin.qq.com/s/x8lwvlomhFNLZl__qYuDww 如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot（含 Workflow 的基础用法）：https://mp.weixin.qq.com/s/Ory8iVXXjjN3zSTcupPm6Q 蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子，其中在三、Coze 简介的 3.4 工作流部分提到，在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流，例如使用获取新闻插件构建获取新闻列表的工作流、使用大模型节点接收并处理用户问题等。更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流，例如在搜索并获取指定信息详情的场景中，先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情；或者在通过条件判断识别用户意图的场景中，通过大模型节点处理用户消息，并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人，其中搭建步骤详解的设计你的 AI 机器人部分，对工作流设计有详细说明： 开始节点和结束节点，coze 会自动生成。 开始节点配置：输入变量名写“Question”，描述写“用户输入的问题”，变量类型选“String”。 知识库配置：将【开始节点】和【知识库左侧节点】连接起来，这样知识库就可以调用开始节点的内容了；知识库输入：引用，开始节点的变量“Question”；将【知识库右侧节点】与【结束节点】的左侧连起来。 结束节点配置：结束节点用于输出 AI 机器人的最终结果，回答格式设置为：您的问题：{{question}} 问题的答案：{{answer}} 所以在输出变量那里，定义 2 个参数：question 引用“开始节点的 Question”，answer 引用“知识库节点的输出 output”，回答模式选择：使用设定的内容直接回答。 试运行测试：点击右上角“试运行”后，输入想问 AI 机器人的问题，比如：AIGC 课件，点击右下角“运行”，然后就可以看到工作流每一步的详细输入和输出。

要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序，以下是一些参考步骤和相关信息： 微信小程序开发基础： 1. 注册小程序：登录微信公众号首页，选取小程序，用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写：注册验证通过后，填写小程序信息和类目，名称可根据功能设定，头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载：回到发布流程页面，点击“普通小程序开发者工具”，选择“微信开发者工具”，下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目：打开下载好的微信开发者工具，选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id，选择不使用云服务，并选择 javascript 基础模板。 相关案例： 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例，演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发：GLM 等大模型外接数据库”的案例，可调整 prompt，匹配不同知识库，让 LLM 扮演不同角色，如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例，但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路，结合您的具体需求进行开发。

以下是为您分享的关于 SD 模型的相关内容： 对于 SDXL 的 ControlNet 模型中的 Canny 硬边缘模型，有不同型号，如 4080ti 笔记本测试中，12G 显存下，sdxl base+refiner 模型，使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸图片需 2 分 57 秒，320Mb 的 small 模型用时 34s，质量差距不大但时间优势明显。其他作者如 kohya 的用时 33 秒，更接近真实质感。sai 的 128lora 和 256lora 分别用时 39 秒和 1 分 08 秒，偏绘画感觉。t2i 的用时 34s，偏插画。关闭 refiner 能节省一半左右时间，平均 17 秒左右。 在 Depth 深度模型测试中，图形尺寸 6641024，diffusers 的 full 模型用时 2 分 48 秒，small 模型用时 23s，kohya 模型用时 42 秒，sai 模型用时 1 分 12 秒，sargezt 模型用时 1 分 52 秒。 用 Stable Diffusion 时，要先确定照片风格，如生成真人 AI 小姐姐可选用 chilloutmix 的大模型。部分常用大模型可在分享的链接中根据文件夹名称找到。文章第三部分会详细介绍模型下载位置和存放位置。 对于 ControlNet 中线条约束类的预处理器和模型，作者已整理好，如需获取可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。同时作者还附上一张图帮助理解 ControlNet 模型的命名规则。

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。

以下是为老师备课推荐的一些 AI 相关内容： B 站 up 主 Nally 的课程，免费且每节 15 分钟，内容很棒。 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹，炼丹可能需要准备一些图，后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。 工程生产有很多可控性，AI 视频相关内容丰富，文档会列出工具优劣及操作。很多工具每天有免费积分，共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛。 有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，格林同学做了翻译。 此外，还有以下相关信息： 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动，在各地博物馆进行新创意。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍，包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

以下是新手学习 AI 知识的方法： 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，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，无论是新手还是中学生，都可以从编程基础、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。

知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括： 1. 知识抽取：通过自动化技术抽取可用的知识单元，包含实体抽取（命名实体识别）、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示：如属性图、三元组。 3. 知识融合：在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等，包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新，以形成高质量知识库。 4. 知识推理：在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中，外置知识包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。知识图谱以图的形式组织数据，强调实体之间的关系，适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，允许智能体实时检索和整合最新外部信息。 知识表示方面，知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西，通过活跃学习过程获得，将接收到的信息碎片整合进世界模型。知识与信息、数据等概念不同，在 DIKW 金字塔中，数据独立存在可传递，信息是头脑中解释数据的方式，知识是融入世界模型的信息，智慧是更高层次的理解。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法。

构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 准备软件： 需要一个额外的软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 安装和配置： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。

以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。