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以下是关于电子表格 AI 的相关信息： Excel 的 AI 功能有多种工具和插件可增强其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：微软推出的整合办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和智能化水平。 此外，飞书多维表格与 AI 结合也带来了很多可能性： 任何人的奇思妙想都能通过多维表格快速变成实际可用产品，无需代码和预算。 大量“智能业务系统”在各行各业涌现，从个人生产力到休闲娱乐，从工作提效到业务增速。 智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件：AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析，在飞书多维表格新增列时，可在字段捷径的 AI 中心找到，不仅限时免费且无限制使用。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

智谱 AI 插件的调用方式如下： 针对智谱，重复类似操作，调用的是 https://chatglm.cn/chatglm/backendapi/v1/conversation/recommendation/list 接口。这里只用到了 conversation_id 一个字段，用的是 GET 请求。通过此接口返回问题，参数用的是整轮对话窗口的唯一 Id：66c01d81667a2ddb444ff878 。 打开飞书多维表格，新增列时，您可以选择字段捷径，在字段捷径的 AI 中心，找到智谱 AI 的字段插件。智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件：AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析。 在微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要中，有智谱大语言模型的使用与功能介绍，包括角色扮演模型设置、变量插入方法、插件调用情况等。还提到了智浦轻颜的功能与应用，如文章总结功能、视频生成功能、画图功能等，以及多维表格相关内容。

智谱 AI 插件可在飞书多维表格中找到。具体操作如下： 1. 打开飞书多维表格，新增列时，选择字段捷径。 2. 在字段捷径的 AI 中心，就能找到智谱 AI 的字段插件，包括 AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析插件。 智谱 AI 的 3 个字段插件均免费，您可以尝试将其运用在工作中。同时，若想基于 GLM4Flash 开发更多免费插件，可参考。

生成式 AI 是一种人工智能技术，能够生成新的、未曾存在的内容，这些内容可以是多模态的，包括文本（例如文章、报告、诗歌等）、图像（例如绘画、设计图、合成照片等）、音频（例如音乐、语音、环境声音等）、视频（例如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。

以下是为您整理的最新 AI 资讯： Recraft AI 作为 AI 平面设计工具，更新了 60 种新的图像风格。用户可利用其生成和编辑插画、海报、产品周边等，每日有免费试用点数，生成的图像可商业使用。地址：https://www.recraft.ai/ 。 AI 公文智能体“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线，可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式：下载文小言 APP 找寻。 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：https://jobs.netflix.com/jobs/278437235 。 Shopify 的 AI 助手 Sidekick 已上线，它能在 Shopify 中执行多种操作，如提取相关数据、操作新功能或创建报告：https://techcrunch.com/2023/07/26/shopifysidekickislikechatgptbutforecommercemerchants/ 。 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：https://twitter.com/Artifact_News/status/1684631632374902784?s=20 。 OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，旨在确保 AI 模型的安全发展：https://openai.com/blog/frontiermodelforum 。 Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器：https://techcrunch.com/2023/07/25/openaiscuttlesaiwrittentextdetectoroverlowrateofaccuracy/ 。 对于新手学习 AI，建议持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，加入相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 您还可以通过以下渠道获取更多 AI 资讯： AI 资讯公众号：超时空视角 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） 公众号地址（辛苦点赞）：https://mp.weixin.qq.com/s/TBHiM_0w_bwUc20_KVQQ

将小说利用 AI 做成视频通常涉及以下步骤和可使用的工具： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，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：使用 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：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，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，以提高视频质量。 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。 请注意，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，画小二团队在《李清照》AI 视频创作流程项目中，使用的工具和创作方法如下： 文字：GPT 脚本； 图片：Midjourney； 视频、Runway； 音频：ElevenLabs、剪映； 剪辑：剪映； 其他：PS、AE； 在故事创作方面，按照以下模板生成穿越故事的 Prompt： 创作穿越故事的 Prompt 标题:”generate:小说的标题” 设置：”generate:小说的情景设置细节，包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角:”generate:小说主角的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色：”generate:小说反派角色的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突：”generate:小说故事的主要冲突，包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话：”generate:以对话的形式描述情节，揭示人物，以此提供一些提示给读者” 主题：”generate:小说中心主题，并说明如何在整个情节、角色和背景中展开“ 基调：”generate:整体故事的基调，以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明“ 节奏:”generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛，推进情节，创造戏剧效果的说明“ 其它：”generate:任何额外的细节或对故事的要求，如特定的字数或题材限制“ 根据上面的模板生成为{题材}小说填充内容，分章节，并根据前面的元素生成小说的目录： <目录>::=<一级主题>每”一”章<一级主题>::=”1.”<主题名>”\n”<二级子主题><二级子主题>::=”1.1”<子主题名>”\n”|”1.2”<子主题名>”\n”

新手入门 AI 可以参考以下步骤： 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。 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，能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。 知识库中有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，了解其工作原理和交互方式。 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”的相关章节获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程&资源&信息推荐： 对于 Python 及各种 AI 工具的使用，优先推荐 B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，完全免费。 对于大模型，Andrej Karpathy 讲得很好。 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 对于资料库，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的「🌈通往 AGI 之路」（一个飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

Coze 中的工作流、智能体、应用 Bot 具有以下特点、差异和共同点： 特点： 工作流：包括图像工作流，可进行图像流分类（如智能生成、智能编辑、基础编辑），按照构架配置工作流，调试效果等。 智能体：设定角色，对工作流有详细描述和调用规则，能实现从简单到复杂的不同流程自动化。 Bot：有不同的运作模式（单智能体模式和多智能体模式），可选择模型，配置技能（如插件、工作流、图像流和触发器等），还有知识区域和记忆区域。 差异： 工作流侧重于具体的任务流程配置和图像处理方面。 智能体更注重角色设定和工作流的调用规则。 Bot 则在运作模式、模型选择和技能配置上有独特之处。 共同点： 都与 Coze 平台相关，相互配合以实现各种功能。 对于新手小白逐步上手的建议： 先了解 Coze 平台的基本操作和界面。 从简单的图像工作流开始尝试，熟悉工作流的创建和配置流程。 逐步学习智能体的设定和工作流的调用规则。 再深入研究 Bot 的模式选择、模型选择和技能配置。 参考平台提供的示例和教程，多进行实践和调试。

以下是新手学习 AI 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，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。 6. 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。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。 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。

以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握一次有效记忆的长度，避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token，秉承奥卡姆剃刀原理，精简句子和措辞，尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换：Prompt 太长时，可用英文设定并要求用中文输出，节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力，大胆提要求：不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求：跟 GPT 提的要求尽量准确，像给员工安排工作那样。 5. 不断追问：只要不明白，就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息：若需要贴身保姆级帮助，把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具：GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action，Webpilot 应当首当其冲，使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉，点击添加 Actions（Add actions），再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。

新手使用 Kimi 的方法如下： 浏览器 Kimi 插件： 安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点： 极简，点击一键总结，无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也能进行总结，如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意事项： 本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手： 这个插件支持快捷调用 Kimi，然后将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录。 总结模型可自己选择。 注意事项： 需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展。 暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 对于新手，Kimi 是 Chatgpt 的国产平替，实际上手体验好，适合入门学习和体验 AI。 优势： 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 下载方式： PC 端： 移动端 Android/ios：

新手小白入门 AI 可以参考以下步骤： 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，包括人工智能的主要分支（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，能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，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。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。 此外，还推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】，这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。

以下是为小白学习 AI 提供的指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能是什么，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、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能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）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以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。 四、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。知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白。学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 在技术原理方面，通过【AI 学习笔记】小白可以了解以下内容： 1. 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 2. 相关技术名词及关系：AI 即人工智能；机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习；监督学习有标签的训练数据；无监督学习学习的数据无标签；强化学习从反馈里学习；深度学习参照人脑有神经网络和神经元；生成式 AI 可生成多种内容形式；LLM 是大语言模型。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是为您量身定制的逐步深入的 AI 学习计划： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，进行实践以巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 2. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 五、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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 AI 背景知识，包括基础理论（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）。 2. 掌握数学基础，包括统计学基础（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）。 3. 学习算法和模型，如监督学习（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）。 4. 学会评估和调优，包括性能评估（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）。 5. 掌握神经网络基础，包括网络结构（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）。 七、学习模式和注意事项 1. 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，如果您是纯 AI 小白，可以先看左边的目录。学习模式可以是输入→模仿→自发创造。 2. 注意学习内容可能会更新，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 3. 学习时间可以灵活安排，不必每天依次进行，有空的时候学习即可。 4. 本学习计划中的学习资源大多是免费开源的。

对于小白入门 AI，以下是一些建议： 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 此外，还有小白 30 分钟上手 Cursor AI 编程的步骤： 1. 直接上手：AI 编程就是一场 PUA 和提问大赛。 分辨两个模式：Chat 模式可直接和大模型对话，与正常的 ChatGPT 类似，但在 Composer 模式中能即时反馈，直接创建文件、填写代码。 例如在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，它会生成相关文件，若环境报错，可截图在 Composer 对话框中询问解决方法。 元子分享了小白 30 分钟快速体验 AI 工具的缘起：对于像作者父亲这样的人，尽管作者已做了很多准备工作，但他们仍觉得 AI 有距离。这让作者意识到，看似简单的 AI 工具初级尝试，其实拦住了很多人，而没有亲手尝试，就难以了解 AI 能带来的帮助。

以下是为您提供的 AI 入门指南： 1. 如果您想入门制作 MV： 首先，跟 GPT 探讨 MV 与微电影的相似之处，找到制作 MV 缺少的知识，了解关键元素（如音乐与节奏、视觉风格、叙事与主题）和成熟方法论，明确视频要传达的信息和目标观众。 接着，从音乐与节奏开始设计，让 GPT 告知缺少的资料并编辑完成初步的 MV 概念然后结构化。 最后，逐步得到核心元素内容。 2. 如果您想入门 Python： 了解 Python 简介（包括发展历史、特点与优势、应用领域）。 进行安装与环境配置（包括安装教程、配置环境变量、安装和使用 IDE）。 学习 Python 基本语法（包括变量与数据类型、运算符、控制结构）。 掌握 Python 函数与模块（包括函数定义与调用、参数传递、模块与包）。 熟悉 Python 数据结构（包括列表、元组、集合、字典）。 了解 Python 面向对象编程（包括类与对象、封装、继承、多态、特殊方法）。 学习常用 Python 模块（如 os 模块、sys 模块、datetime 模块、math 模块）。 掌握文件操作与异常处理（包括文件的打开、读写与关闭、异常捕捉与处理）。 通过实战项目巩固知识。 3. 如果您想入门 AI 歌手相关的 ACE Studio： 对于零乐理基础用户，了解名词解释，如干声、MIDI、变调、BPM 等。 推荐工作流为干声转换选择歌手微调。通过干声转换获取 MIDI 初稿，修复识别错误的瑕疵。如果有更高要求，可参考进阶篇。

以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！

以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。

目前的 AI 技术可以通过对指定的书籍或网页进行学习，然后为您提供相关的内容。这通常涉及自然语言处理和机器学习的技术。 一种常见的方式是使用文本分类和信息抽取的算法，对输入的书籍或网页内容进行分析和理解，提取关键信息。然后，根据您的需求和查询，通过生成文本的方式为您输出相应的内容。 但要实现这一过程，可能需要一些特定的工具和技术，并且效果可能会受到数据质量、模型复杂度以及您的需求明确程度等多种因素的影响。 您可以考虑使用一些专门的知识管理工具或智能助手，它们可能具备这样的功能，能够帮助您更高效地获取所需的信息。

生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息： 课程方面： 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习该课程，可掌握基本概念和常见技术，能使用相关框架搭建简单模型，了解发展现状和未来趋势。学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：定义和分类，与判别式 AI 的区别，应用领域。 2. 生成式模型：基本结构和训练方法，评估指标，常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话：基本概念和应用场景，系统架构和关键技术，基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：发展历程和关键技术，优缺点，在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：面临的挑战和解决方法，未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面： 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如，生成模型经过训练后，可针对特定内容领域进行“微调”，催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型，以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架，适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与，人类要输入提示让其创建内容，创造性的提示会产生创造性的输出，“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法：根据课程内容和资源，制定适合自己的学习计划，多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源，但也有收费的。需要注意的是，未经许可翻外网可能存在法律风险，请您谨慎选择。

以下是为您生成的书籍阅读助手的 Prompt 相关内容： 如果想让 AI 帮助您像“樊登读书”或者“得到”这样给您讲书，您需要设计一个叫做“书籍阅读助手”的 Prompt。要把通用型的读书方法论复刻到 Prompt 里，再根据不同类型的书籍测试，不断优化和迭代。 通用型读书方法论的访谈问题包括： 1. 不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法？如何分类，有没有一些共性的方法论可以给出？ 2. 阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧，能列出来参考吗？ 3. 读书时更需要的好像是一种自驱力，如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍？怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容？ 4. 一本书您会读几遍？有什么顺序上的讲究吗？ 5. 您会在读的过程中做笔记吗？还是读完以后回忆来做大纲呢？ 6. 如果要教您大学刚毕业的孩子学会有效读书，怎么才能快速教会他呢？ 当上述问题都有清晰、明确的答案之后，就可以开始设计 Prompt 了。 如果想要让 AI 在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用，那要做的是一个叫做“催我读书”的 Prompt，要重点研究如何选出适合用户的书，如何实现 Prompt 的激励效果和让自己读完有获得感（例如生成读书笔记）。 如果更侧重读完书后的知识内化部分，要重点研究的是读书的效率和信息转化问题，这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。

以下是一些可以用于阅读书籍的 AI 工具： Elicit：可以让用户直接向文章本身提出问题，有助于在不必阅读整篇文章的情况下了解文章是否涉及提出的问题。 ChatGPT：向其提供要查询的书籍的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。 此外，在创作小说方面，以下 AI 工具可以辅助创作： ChatGPT：擅长构思。 Claude：文笔好于 ChatGPT。 彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 其他开源模型。

以下是为您推荐的关于 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，是认知神经科学之父的经典力作，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel; James H. Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。