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以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践： 1. 方法论萃取： 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类，探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍，通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt，并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家： 了解各个领域的知识，在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单，如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考： 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项，例如在使用地图导航时，不应完全依赖，而应注重自身对环境的观察和记忆。

以下是一些完全免费的 AI 工具： 绘图方面： draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 会议内容转文字方面： 飞书妙记：飞书的办公套件之一。 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI：转录采访和会议纪要。 写代码或辅助编程方面： CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 需要注意的是，部分工具可能存在使用时间限制或功能限制，您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。

AI 本地化部署主要包括以下方面： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上 AI 出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看他人作品，但出图尺寸受限。 线下部署可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑易宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 线上和线下平台的结合使用： 线上用于找参考、测试模型。 线下作为主要出图工具。 智谱 BigModel 共学营第二期微信助手本地电脑环境部署（以 Windows 为例）： 程序在本地运行，关闭窗口进程结束，若要持续使用需保持窗口打开和运行。 若突然不管用，可点击窗口并按空格，因选中状态下 powershell 窗口不继续执行。 完成部署后： 登录成功给微信发送消息可看到正常回复。 可在智谱清流更改 AI 功能或人设，即时生效。 对文件内代码更改需重新打印登陆二维码，在“文件”的【终端】输入 python app.py 重新扫码登录。 无手机登录可用夜神模拟器模拟。 报错“wxsid”可能因微信未实名，实名即可。 制作完成后 24 小时内会掉线一次，重新登录即可，先不要急着加好友。

以下是关于 Excel 处理的 AI 相关内容： 目前有多种工具和插件可增强 Excel 的数据处理和分析能力，例如： Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets，能生成公式、文本内容、执行情感分析和语言翻译等任务。 对于 Excel 与其他工具的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 多维表格在处理一些数据处理功能时更方便，例如自带 AI 插件，能通过自然语言提取网址和电话、添加 AI 标签等。 都能帮助整理数据、做计算、做图表，但多维表格能让人偷更多懒。 在作业测评方面，可提要求让 AI 处理 Excel 数据，制作数据分析图等。例如天津师大王树义老师的案例。 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智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于在 AI 图片制作视频中保持人脸一致性的工具和方法： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 2. PixVerse：其“角色（Character）”新功能能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能，上传符合要求的真实人脸图像，点击创建自定义角色，训练一个新角色，然后可使用自定义角色生成视频，可在 AI 生成视频中轻松切换场景，同时保持同一角色身份。 3. Midjourney：在有了 Midjourney 的新功能 Cref 以后，可在一定程度上保持人物一致性。先跑一张主角的定妆照，然后在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但 Midjourney 对亚洲人脸的一致性效果，尤其是亚洲老人的一致性效果较差，且 Cref 在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以能不用则不用。 需要注意的是，目前对于场景一致性，基本上还没有任何有效的解决办法。

以下是关于学习 AI 提示词的建议： 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。同时，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，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据兴趣选择特定模块，比如一定要掌握提示词的技巧，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，在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示，如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 9. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 10. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。

以下是一些关于 AI 的热点新闻： 如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章，包括明确吸引人的主题，如通过多元化渠道捕捉 AI 界最新动态，像利用 Perplexity.AI 的 Discover 功能选定“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且关注度高的主题。 帆哥整理的 2024AI 大事纪，总结了 2024 年发生的大多数 AI 大事，涵盖众多模型发布、开源竞争、科技公司动态、诺贝尔奖颁发等，还提供了相关视频和图表获取方式，并声明带有一定倾向性，不包含商业考量。

以下是关于如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章中抓取热点的方法： 首先，明确主题是关键。在开始撰写文章前，要选定一个吸引人的主题。以当前 AI 领域的热度为例，可以通过阅读各类 AI 主题的公众号、追踪相关博主的动态、参与行业微信群讨论等多元化渠道，来捕捉 AI 界的最新动态。每个人的信息获取途径各有不同。比如，可以通过 Perplexity.AI 的 Discover 功能，挖掘近期的热点资讯，并最终选定像“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且具有较高关注度的主题。

以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤： 1. 明确主题和热点：确定您想要围绕的当前热点话题，以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意：思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词：利用 AI 工具，输入相关的提示词，如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等，让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程：对生成的台词进行筛选和整理，确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如，像“男人躺在云中，四肢伸展，表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善：检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点，对不满意的部分进行修改和优化。

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生，比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误，导致患者延误治疗，这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗？ 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患，像近期发生的多起医疗数据泄露事件，给患者带来极大困扰，在这种情况下，怎么能立刻全面拥抱？ 3. 人工智能在医疗器械的研发中，由于算法偏见，可能会导致某些特定人群无法受益，例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳，这能说明应该立刻全面拥抱吗？ 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步，比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用，这难道不影响全面拥抱的可行性吗？ 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善，比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确，一旦出现问题，责任难以界定，这样能立刻全面拥抱吗？ 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率，但也导致了部分医疗人员的失业，引发社会就业问题，这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗？

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议，比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决，在这种情况下，如何能立刻全面拥抱？ 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判，而医疗事故往往关乎生命，如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果？ 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定，时常面临技术更新和升级的问题，这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加，这一现实如何应对？ 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例，比如虚假医疗信息的传播，如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题？ 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业，引发社会就业结构的不稳定，这一风险如何化解？ 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险，从而威胁患者的医疗信息安全，在这种情况下立刻全面拥抱是否明智？ 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入，而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用？ 8. 社会时事热点中，一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀，在医疗这种关乎人性和情感的领域，立刻全面拥抱是否合适？

以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。

以下是关于 DeepSeek 的最新消息： DeepSeek 深夜发布大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B ；模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 。JanusPro 是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性，同时利用单一的统一变压器架构进行处理，超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能。 DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局，降低 AI 行业的进入门槛。 DeepSeek 在中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。 1 月 28 日（除夕）有一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会，其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索。DeepSeek 在技术上虽有优势，但资源有限，需聚焦核心；其推理模型推动效率提升，挑战传统 SFT 方法，标志着新的模型训练范式。 DeepSeek 近日开源了多模态模型 JanusPro，寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALLE 3 相比，JanusPro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异，能力更全面。

以下是关于国内 AI 排名的相关信息： 根据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，在 APP 端，截至 2024 年 10 月，夸克和豆包的历史总下载量已过亿，共 56 款产品的历史下载量超百万，8 款产品历史下载量超千万。从单月新增来看，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级，10 款产品可达百万级；DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万；用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端，月总访问量超千万的共 7 款产品，包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上，共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万，19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次，13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 另外，AI 智库的月度榜单（9 月）中也有相关排名，如美趣 AI、说得相机提词器、AI 智能写作、创客贴 AI 等产品均在列，同时还包括了排名、产品、特性、分类、应用名称、下载量、环比变化和所属公司等具体信息。

以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 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。 2. 加入相关社群和组织：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。 3. 阅读权威报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势，深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者：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。

学习 AI 提示词是有必要的。提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出，能“提示”模型做什么。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词可让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。 了解大模型的特性以及具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。 不过也有人持反对观点，认为像打字和写作一样，方法论不是关键，不断尝试和大模型交互就是最佳方法。但在与大模型交互时，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于模型更好地理解用户意图，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。 像 DeepSeek 这样的推理型大模型，更懂人话，不需要用户提供详细的步骤指令或特定的提示词模板，用自然语言描述真实场景和具体需求即可。还可以通过一些方式让 DeepSeek 的回答更符合需求，如让其“说人话”、激发深度思考、进行文风转换等。 总之，尽管有些模型可能不太依赖提示词，但学习提示词仍有助于您更好地与各类模型进行交互，并更有效地获得满意的结果。

以下是一些提供最新 AI 资讯的网站： 公众号“超时空视角”，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/TBHiM_0w_bwUc20_KVQQ 小红书/抖音：EverAI B 站：Ever AI 酱（这里会有教程及 AI 工具界面操作） Recraft AI：https://www.recraft.ai/ ，更新了 60 种新的图像风格，是 AI 平面设计工具，用户可以使用其生成和编辑插画、海报、产品周边等，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。 文小言 APP 中的“学习强国公文助手”，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。 Notion 近期进行了重构更新，增强了内置 AI 功能，旨在提供更自然的用户体验。新版本采用对话式交互，用户可通过聊天与 AI 进行工作安排，并能跨页面、跨应用调用素材。 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/），提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、知识库精选等功能。 文章中提到的 6 个精准的海外 AI 信息渠道，包括 TechURLs（科技媒体汇总）、Toolify.ai（AI 产品导航和排行榜）、SimilarWeb（数据分析工具）、A16Z（硅谷知名投资机构）等。

以下是关于具身智能的最新新闻： 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，而具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上，通过机器配备的传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括本体（硬件载体）、智能（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、环境（本体所交互的物理世界），三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下会有不同形态的硬件本体适应，如室内平地适用轮式机器人，崎岖地面适用四足机器人。 具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤，感知模块负责收集和处理信息，通过多种传感器感知和理解环境。常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器、麦克风等。 最近，具身智能的概念很火。例如稚晖君开源人形机器人全套图纸+代码引发圈内热议，各类具身智能产品如李飞飞的 Voxposer、谷歌的 RT1 和 RT2、RTX、字节跳动的 Robot Flamingo、斯坦福的 ACT 和卡耐基梅隆的 3D_diffuser_act 等，在不同任务和场景中展示了强大能力，并有潜力带来革命性变革。本文拆分为上下两篇，明天会更新下篇，聚焦人机交互、发展讨论。本文部分参考中国信息通信研究院和北京人形机器人创新有限公司的《具身智能发展报告》。

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），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，通过实践巩固知识，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。 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。 如果您的学习方向偏向技术研究，需要掌握的知识包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习方向偏向应用，需要掌握的知识包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

DeepSeek 从一开始就选择了与国内诸多大模型新秀不同的技术路线。它走的是全球开源社区路线，分享最直接的模型、研究方法和成果，吸引反馈，再迭代优化，自我进益。开源十分彻底，从模型权重、数据集到预训练方法都悉数公开，高质量的论文也是开源的一部分。 DeepSeek 先后发布了多款开源模型： 1. 2023 年 11 月，发布 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，但在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术的结合，大幅降低了模型训练特别是推理的成本，开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现了模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，引发轰动，成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中有以下区别： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得了 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 则是训练与推理并重。 DeepSeek 从隐秘低调到备受关注，以及它从 Coder 到 V3 模型的三次迭代，与 OpenAI 从 GPT1 到 GPT3 的升级节奏和引发的反响非常接近。

RAG 即检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），是一种结合了检索模型和生成模型的技术。 其核心目的是通过某种途径把知识告诉给 AI 大模型，让大模型“知道”我们的私有知识，变得越来越“懂”我们。 在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 一个 RAG 的应用通常包含以下 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法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 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。 RAG 的最常见应用场景是知识问答系统，用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它与 RAG 的关系为： 1. LangChain 作为框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 2. RAG 作为技术，可以在 LangChain 框架内得以实施和利用。 3. LangChain 允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序。 4. LangChain 通过提供现成的链和提示模板，简化了 RAG 应用程序的开发过程。 5. 利用 LangChain 实现 RAG 可以帮助开发者创建更高效、更准确的应用程序，特别是在需要大量外部信息来辅助决策的场景中。 6. LangChain 通过其丰富的 API 和组件库，支持开发者构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。

对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。

2024 年视频换脸技术面临一些挑战和发展趋势： 挑战方面： 可控性和一致性存在挑战，如人脸转动中保持观感不变形、多个生成片段保持人物一致性、遵循生成指令等，目前视频生成的体感仍需改进，需要底层模型的进步。 成本较高，生成一段 5 秒视频的成本最低约为 1 元人民币，限制了 C 端玩法和大规模应用。 发展趋势： 原生多模态成为 AI 架构的主流选择，从 OpenAI 的 GPT4V 到 Anthropic 的 Claude3V 和 xAI 的 Grok1.5V 等，行业正从简单的模态叠加向真正的多模态融合迈进。原生多模态模型采用统一的编码器解码器架构，在预训练阶段完成多模态信息的深度融合，提升了模型的理解能力，实现了模态间的无缝转换和互补增强，能够处理更复杂的任务。 自 2023 年末开始，Runway、Pika、Meta、Google 等不断推出视频生成/编辑工具，2024 年是 AI 视频技术逐渐成熟并开始商用的一年，下半年或 2025 年可能会看到 AI3D 技术的突破。抖音的成功证明音频、视频加入泛社交/娱乐产品会带来质的飞跃，AI 陪聊赛道中视频、音频技术的加入也将带来内容生产和社交方式的质变。

以下是组织一个团队完成属于自己的一套数字人制作技术的相关内容： 方案一：剪映数字人“个性化“—无限免费私模数字人 1. 准备谷歌账号（可在淘宝或“”购买）。 2. 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进入程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”，无需安装和付费。点击红框对应的 URL 打开操作界面。 3. 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”生成。 4. 第三步：等待专属数字人视频出炉。 方案二：借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人 1. 推荐借助开源社区的像 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量开源工作者维护，集成各种主流模型供应商、工具及算法实现等。 2. 可通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。 在开源项目中，使用 dify 框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，实现相对复杂功能，如知识库搭建、工具使用等，无需编码和重新部署工作。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于此可将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，低门槛做出高度定制化的数字人。具体部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。 若有更高度定制的模型，也可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台部署自己的模型。 数字人 GUI 工程中保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能保持更好的扩展。 注意事项： 1. 使用 Dify 接口时，必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，可自行选择方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可根据个人喜好添加。 制作数字人的工具： 1. HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。