AI未来会取代UI设计师吗

训练一个智能体来改写新闻标题，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求，例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据：收集大量的新闻标题样本，包括各种类型和主题的，以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架：根据您的技术能力和需求，选择适合的人工智能框架和算法，例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作，以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型：使用预处理后的数据训练智能体，调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化：使用测试数据评估智能体的性能，根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用：将训练好的智能体部署到实际应用中，并不断监测和改进其表现。 需要注意的是，训练智能体是一个复杂的过程，可能需要一定的技术知识和经验。

以下是新手学习 AI 的建议： 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，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。 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。 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。

以下是一些在语音理解方面表现较好的 AI 模型： 1. Fish Agent V0.1 3B 语音处理模型： 支持多语言 TTS，包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语、阿拉伯语等。 采用端到端架构，支持即时语音克隆与文本到语音转换。 具有超快响应，能在 200 毫秒内完成文本到音频转换。 详细介绍： 演示地址： 2. 腾讯混元大模型（HunyuanLarge）： 是全球最大 MoE 开源模型，拥有 3890 亿参数，活跃参数 520 亿。 具备强长文本处理和常识推理能力，支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强，使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍： 模型下载： 技术报告：

以下是一些目前常见的 AI 工具排行榜： 1. 创作方面： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销 2. 访问量较大的工具： ChatGPT 以 140 亿次访问量领先，占分析流量的 60%以上。 Character AI 排名第二，访问量达到 38 亿次。 QuillBot 访问量达到 11 亿次。 过去一年，人工智能行业平均每月访问量为 20 亿次，过去 6 个月激增至 33 亿次。 分析的 50 个人工智能工具经历了 10.7 倍的增长率，平均每月访问量增加 2.363 亿次。 ChatGPT、Character AI 和 Google Bard 的净流量分别增长了 18 亿次、4.634 亿次和 6800 万次访问量。 Craiyon、MidJourney 和 Quillbot 在此期间面临最大的流量下降。 美国贡献了 55 亿人次访问量，占总访问量的 22.62%，而欧洲国家合计贡献了 39 亿人次访问量。 AI 聊天机器人工具最受欢迎，访问量达到 191 亿次。 超过 63%的 AI 工具用户通过移动设备访问。 性别数据揭示了一种差异：69.5%是男性用户，而 30.5%是女性用户。

以下是一些比较好用的制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 另外，有人通过与 GPT4 交流来制作 PPT 大纲，经过多次迭代完成。WPS AI 也能帮助优化 PPT 大纲、快速生成 PPT 并进行主题配色和字体修改等操作。但需注意，WPS 可能未来会对相关功能收费。

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 相关学习资料： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验用户，网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划中的高频问题及自学资料： 1. 知识库跳转，展开菜单。 2. 。 3. 【海辛】因为一直被几个好朋友问 comfyui 怎么入门，给朋友录了几节 comfyui 基础课，顺手分享给大家～看完这 5 节应该就基本入门啦，然后可以看互联网上任何的进阶教程了。 安装部署： 界面介绍： 文生图、图生图： ComfyUI 中使用 ControlNet： ComfyUI 中不同放大图像方式：

ComfyUI 工作流包括以下内容： 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。分阶段处理思路为，先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流流程包括初始图像生成（Flux）阶段，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及图像放大和细化（SDXL）阶段，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，并进行最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/，流量较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户有 50 个积分，加入 Discord 可再加 100 积分，开通最低每月 6 美元套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud，支持在线运行工作流，实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 提示词自动生成 ComfyUI 工作流：英伟达整了个花活，通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流，命名为 ComfyGen（comfy 生成器），目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域，效果基本与其他模型一致甚至更优，但项目未开源。

目前可能没有专门将文档直接转换为像 Quizlet 那样的填空或选择题形式的单一 AI 工具。但您可以利用一些自然语言处理和文本编辑的工具，结合一定的人工处理来实现类似的效果。例如，使用一些在线的文本编辑软件，先对文档进行分析和标记，然后手动创建填空或选择题。

以下是一些与根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果相关的工具和工作流： 1. 藏师傅的方法：将第二步的提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流就行。Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign，可从以下地址下载：https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 。工作流下载：https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 2. 彭青云分享的内容：本地部署 Comfyui 有多种方式，如官方的本地部署包、秋叶整合包和二狗子老师制作的通往 AGI 之路黑猴子流专属包。处理好软件和模型后，打开一键启动，稍等片刻就会进入工作界面。通过正反提示词、文本链接图像，点击右侧队列即可生成图像。 3. ComfyUI BrushNet：原项目 https://tencentarc.github.io/BrushNet/ ，插件地址 https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper ，模型下载 https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 。第一次运行会自动下载需要的模型，如果是用的 ComfyUIBrushNetWrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet，也可手动下载放在这个文件夹里面。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。工作流方面，可配合 mj 出底图，在底图不变的基础上，添加文字或者图片内容。还可以使用 GDinoSAm（GroundingDino+Sam），检测和分割底图上的内容，做针对性的修改。

以下是关于 ComfyUI 的相关学习信息： 学习资料： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通阶段的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 自动生成抠图素材： 作者学习使用 ComfyUI 的原因包括更接近 SD 的底层工作原理、自动化工作流、作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能、可根据定制需求开发节点或模块等。 作者的工作室常需要抠图素材，传统途径存在问题，近期在 github 上看到相关项目创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 简介： ComfyUI 是基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过拆分流程为节点实现精准工作流定制和完善的可复现性。 优势：对显存要求相对较低，启动和出图速度快；生成自由度高；可和 webui 共享环境和模型；能搭建工作流程，导出并分享，报错时能清晰发现错误所在；生成的图片拖进后会还原工作流程并选好模型。 劣势：操作门槛高，需要清晰逻辑；生态没有 webui 多，但有针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装。https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息： 生图原理： 1. 在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上，用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。 节点认识： 1. 核心是节点式界面，用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点）、处理节点（如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点）、输出节点（如图像输出节点）、辅助节点（如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点）。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流，连接线代表数据流动。 4. 除内置节点，用户还可创建自定义节点扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能，包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。 其他原理： 1. 涉及 Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间），输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程，通过调度器控制，可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。

以下是一些可以帮助非设计师快速构建界面的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成序列图等帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，社区有 AI 插件。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。 在游戏中，从文本提示生成 2D 图像的工具如 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 已广泛应用。生成性 AI 工具在概念艺术方面能帮助非艺术家快速探索概念和想法，一些工作室也尝试用其制作游戏内的生产艺术品。例如，可参考 Albert Bozesan 提供的使用 Stable Diffusion 创建游戏内 2D 资源的教程。

以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档： 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障，能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率比人工提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案，候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面，负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR：团队绩效管理，根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 HR：面试工具，作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售：话术总结优缺点，涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容等方面。 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面，效率较高。 技术面：面试官直接给出同行美妆 GPT 案例，让判断实现方式，应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面：了解学业情况、经历和意向，询问经典问题。

目前在 VI 设计方面，有一些常用的 AI 软件，比如 Adobe Illustrator ，它具有强大的绘图和编辑功能，能够满足您对高质量图形设计的需求；还有 Sketch ，其界面简洁，操作相对便捷。不过，具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。

目前，AIGC 尚不能完全代替设计师。在 AIGC 1.0 时代，其主要起到产生参考图像的作用，存在一定局限性，如无法精确控制某些特征材质。到了 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量形象，但对于要求较高的场景仍有问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，仍需要专业设计师大量介入与修复。 但这并不意味着我们应放弃 AIGC，它为设计师提供了强大的辅助工具，帮助他们更高效地实现创意和思路，将更多时间和精力投入到真正的创意创新中，而非重复性的基础设计工作。

以下是一些关于艺术设计师的 AI 绘画常用提示词： 风格提示词： 点彩派（pointillism） 克劳德莫奈（Claude Monet） 桁缝艺术（quilted art） 局部解剖（partial anatomy） 彩墨纸本（color ink on paper） 涂鸦（doodle） 伏尼契手稿（Voynich manuscript） 书页（book page） 真实的（realistic） 3D 风格（3D） 复杂的（sophisticated） 真实感（photoreal） 国家地理（national geographic） 超写实主义（hyperrealism） 电影股的（cinematic） 建筑素描（architectural sketching） 对称肖像（symmetrical portrait） 清晰的面部特征（clear facial features） 室内设计（interior design） 武器设计（weapon design） 次表面散射（subsurface scattering） 游戏场景图（Game scene graph） 角色概念艺术（character concept art） 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动西风格（CGSociety） 梦工厂影业（DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game ） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风，1819 世纪（Vintage） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic） 在 SD 文生图中，提示词的写法示例： 英文为：,drawing,paintbrush 。在这组提示词中，括号和:1.2 都是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw，，(融合的手指:1

以下是关于 AI 设计师的相关信息： 招聘信息： 正在寻找会使用 StableDiffusion，对 AI 设计充满热情渴望学习成长的伙伴。 岗位职责： 负责 AI 风格的开发和调试工作，参与项目的整体风格和审美定义。 根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护。 熟练使用 StableDiffusion Web UI 等 AI 框架进行风格研发。 负责 AI 模型（如 LoRA，Prompt/Prompt Sentence）的训练、参数调整以及性能优化。 编写高质量的渲染记录文档，进行配置和模型训练质量控制。 为团队提供技术支持和指导，解决技术难题。 任职要求： 具有至少半年的 StableDiffusion Web UI 使用经验，知道如何安装对应插件和 models 并使用。 英文水平需要能看懂 Web UI，Hugging Face 上的英文文档。 能根据需求去完成对应的渲染测试，包括但不局限于 t2i，i2i 以及视频渲染。 能熟练的根据不同的 check point，prompt 和 LoRA 来结合 CFG（和 i2i 的 DS 指）和 ControlNet 来达到测试需求。 能够独立进行模型训练和参数调优。 拥有良好的记录和沟通习惯，结构清晰，命名规范，逻辑性强，能够对团队进行技术指导。 思路清晰、积极主动、认真踏实、良好的沟通能力和团队合作精神，有敏捷研发经验优先。 室外设计的最佳实践： 充分利用 AI 的创意生成能力：使用 AI 图像生成工具，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，帮助评估和验证设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行分析，如采光、动线、材料等方面的优化，确保符合使用者需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成良性互补，发挥各自优势，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 AI 创客松参与同学自我介绍和分类： |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |14|Cici🦾|AI 算法开发|宠物与 AI 结合|AI 产品研发和创业经验| |15|BIN 陈裕彬|CTO|AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器|爆款 AI 小程序作者| |16|11 鸭鸭呀|产品经理|智能写作产品|Prompt 撰写，AI 应用经验| |17|zz|AI 产品经理|效率工具和游戏方向|大厂经验，AI 产品经理| |18|天天向上|AIGC 爱好者|AI 配音应用|配音演员，AI 预告片制作| |19|烦烦烦🧢🍻|产品经理|企业服务 AI 应用|PRD 输出，前端开发能力| |20|周文斌|产品业务负责人|AI 创业|产品规划和研发经验| |21|Wilson·W|咨询顾问/服务设计师|AI 组团协作场景|GPT4.0 用户，咨询行业经验| |22|王蒙|程序员|AI 相关开发|后端开发经验| |23|Nero|产品体验设计师|AI 绘画、AI 视频|AIGC 研究方向| |24|Suda|智能客服产品经理|数字人、AI 应用|Prompt 撰写，AI 工具经验| |25|黄钊钊|产品经理|大模型调度平台|产品落地实现能力| |26|高鹏|产品经理|AI 投资与创业|大厂经验，红杉资本背景| |27|组织型后卫|BIM 工程师|数字化应用|建筑结构三维建模能力|

人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。 然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。

AI 是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。目前有以下观点： 一方面，有人认为按照当前 AI 迅猛的发展速度，在 5 年左右的时间里整个行业就会发生巨大变化。当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后意义，从而实现对人类的全面超越。比如，现在觉得 AI 的一些缺点，如画图构图不好、语言模型不够精确等，只是发展过程中的阶段性问题，随着技术进步这些都可能被解决。十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族可能会被 AI 完全替代。 另一方面，也有观点认为鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，并带着人类一同进步。AI 的性质让人类可以做一些对人无法做的事情，通过构建系统深入探索其内部工作机制，可能成为下一代专家的教师。 总之，AI 的发展对人类的影响仍存在多种可能性，需要持续关注和研究。

以下是一些容易被 AI 取代的职业： 1. 从事单调重复任务的职业，如数据输入、填写文书、扫描文档查找信息等。 2. 系统管理员，其安装软件、编写脚本等职责可通过 AI 自动完成。 3. 数字营销文案撰写人员，因为 AI 能够以多种风格和声音创作内容，减少了对人类撰稿人的需求。 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。对于从事可能面临被 AI 取代风险工作的技术工作者，需要重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。例如，生成式 AI 在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出高效率，威胁到了一些相关技术岗位。微软在投资 ChatGPT 的同时宣布大规模裁员，凸显了 AI 技术替代某些职位的潜力。

目前对于“AI 会取代人类吗”这个问题存在不同的观点。 有人认为，在十几年之内，人类的所有事情乃至人类这个种族会被 AI 完全替代。比如丁一就认为，或许有些工作复杂，有些工作简单，有些事情先被 AI 替代，有些事情后被 AI 替代，但这只不过前后差几年而已，最终人类已经输了，碳基生物已经输了，未来将是硅基生物的天下。 同时，也有人指出，我们要站在发展的角度思考。目前可能觉得 AI 画图构图不好，像是东拼西凑，甚至“拼尸块”；或者觉得大语言模型不能保证从“A 是 B”推出“B 是 A”、不能“精确说出十个字”等，但这都只是一个过程。按照海量专家的精确计算，当函数的参数超过兆亿级的时候，硅基生物便能理解人类的所有行为以及背后的意义，实现对人类的全面超越。而且按照现在 AI 一日千里发展的速度，5 年时间就足以让整个行业完全不同。我们 90 后、00 后这一代人，注定要在自己职业生涯最黄金的时期完整地见证这些剧变。倘若现在还像鸵鸟一样把头埋在土里，或是抓住“AI 画图不够好”、“ChatGPT 不能精确说出十个字”这样几个点沾沾自喜，那么，不出几年就会被更强大的 AI 击败、淘汰。

AI 能够在一些工作场景中取代人类，例如： 在一些重复性高、规律性强的工作中，如数据录入、文件整理等，AI 可以更高效地完成任务。 某些简单的客服工作，AI 能够根据预设的回答模式处理常见问题。 不过，AI 无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。像云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，不仅需要技术知识，更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外，企业领导者在利用 AI 提高工作效率的同时，仍需将更多精力投入到创新和战略规划上。 同时，知名投资机构 Nfx 在他们最新的《The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market》中提到，Sam Altman 经常提到 AGI 到来的定义之一就是 AI 能替代百分之七十的人类工作。现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场。

AI 是否会取代人类是一个复杂且备受争议的问题。 有人认为人类将被 AI 完全取代，比如丁一就觉得十几年内人类的所有事情乃至人类这个种族都会被 AI 替代，因为无论是复杂还是简单的工作，都会先后被 AI 替代。 在艺术领域，当被问到 AI 未来是否会取代艺术家时，蔡国强表示天才的艺术家不会被取代，因为他们也不清楚自己是不是 AI。 从更宏观的角度来看，虽然 AI 带来了巨大的变革，如认知成本大幅降低、能力大幅提升，但经过分析，AI 大概率会成为人类的助手而非世界的主宰。人类拥有进化几百万年沉淀的经验，这塑造了独特的创造力，知道自己想要什么以及什么是有趣的。智能的供应会像电力供应一样渗透到全行业和生活的方方面面。 总之，对于 AI 是否会取代人类，目前还没有确切的定论，但人类的独特价值和创造力在一定程度上使我们有理由相信不会被完全取代。