帮助制定学习计划用哪个工具比较好

以下是一些常用的海报生成工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 此外，还有以下相关工具： 1. 谷歌图像生成工具：理解能力强，有使用门槛，不能输入中文，每日免费 500 次，生成速度快，可调整提示词和选项，能根据提示词生成不同风格和复杂程度的图像，随机种子影响生成结果，可提供参考图设置主题场景样式。 2. 即梦：上线了 2.1 图片模型，可以生成中英文字体，海报可以直出。网址：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 3. coze：https://www.coze.cn/template/project/7442540084944994344? 。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您总结的一些文本工具及对应链接： Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可根据上下文调整表达方式。 Speechify：https://speechify.com/ 人工智能驱动的文本转语音工具，可在多种平台使用，能将文本转换为音频文件。 Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 此外，还有以下相关工具： 2txt：Image to text 转换工具，利用 AI SDK 将图片内容转换为文字，不仅限于 OCR。体验地址和开源代码链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780101723719393780 Rewind 公司推出的 Limitless 可穿戴 AI 设备，可记录全天对话，具有记忆功能并可互动。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780082354226438620 Jinaai/Reader：网页内容转换工具，将任何网页 URL 转换成对大语言模型友好的输入格式，支持文本流或 JSON 输出。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1779838323512742220 OpenAI 在日本设立办事处，发布日语 GPT4 优化模型，新模型运行速度比 GPT4 Turbo 快 3 倍。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1779762216264466617 清华大学开发的 Taichi 光子芯片，针对通用人工智能的亿级神经元光计算芯片，适用于自动驾驶、智能制造等高级任务。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1779685276748845189 请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些关于图片 AI 工具的信息： AI 去水印工具： 1. AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术，支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片、选择水印区域，然后保存下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合需快速去水印及在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，不留痕迹，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 好用的图生图产品： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传照片转换为芭比风格，效果佳。 星流一站式 AI 设计工具： 顶部图像编辑工具包含画布工具、帮助专区、图像智能工具、历史记录。 基础工具： 1. 选择（V）：可选中画布上的图片并移动图片。 2. 平移画布：可移动画布，但无法选中图片。 3. 上传图片：可上传图片到画布，上传大于 20482048 的图片到画布，会自动压缩到 20482048 以内，也可直接拖动图像到画布上传。 4. 图像选中：左键点击图像进行选中，才能使用图像智能工具。 帮助专区： 1. 教程板块：跳转到星流的详细图文教程板块。 2. 快速导览：对各个区域逐步进行高亮并解释。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些给视频配音效的 AI 工具： 1. Wavel Studio： 支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅。 自动去除背景噪音和杂音。 提供添加字幕和文本叠加层的工具。 界面友好，提供多种自定义选项。 2. Elai.io： 支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实。 自动将唇形与语音同步。 生成字幕，提高视频的可访问性。 支持多位配音者，适合复杂对话场景。 3. Rask AI： 支持 130 多种语言的配音，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。 4. 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的工具。 支持批量处理，高效完成多视频配音。 5. Dubverse： 支持 60 多种语言的配音，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。 6. Speechify： 支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅。 提供实时配音功能，适用于直播和演讲。 将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。 与多种生产力和学习工具整合。 7. Vidnoz AI： 支持 23 多种语言的配音，音质高保真。 支持文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。 提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。 此外，还有日语 AI 配音工具 Nijivoice，支持自然真实且具有情感的语音生成，适用于动画配音、广播剧、广告、游戏等多种场景。提供多种情感表达（如开心、悲伤、愤怒等）和丰富的虚拟角色库，每个角色拥有独特的语音风格。支持语音速度、音高和情感强度的编辑，方便用户调整细节。

以下是关于 AI 提示词反推工具的相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。有两种反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整好提示词后，还需注意宽度、高度以及提示词相关性和重绘幅度等参数。 另外，LayerStyle 副本中的 PromptTagger 可根据图片反推提示词并设置替换词，使用 Google Gemini API 作为后端服务，需申请 API key 并正确填写配置文件。PromptEmbellish 输入简单提示词能输出润色后的提示词，也支持输入图片作为参考，同样依赖 Google Gemini API 服务。 同时，为您提供以下提示词相关的资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

以下是一些好用的搭建知识库然后进行问答的 AI 工具： 1. DIN： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，这是一个知识库问答系统，可放入知识文件，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它有问答界面。 搭建 chatgptonwechat，将知识库问答系统接入微信，但建议先用小号以防封禁风险。 2. Coze： 知识库问答是其最基础的功能，利用了大模型的 RAG 机制（检索增强生成）。 RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 实现知识库问答功能需创建包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入上传内容。 在设计 Bot 时添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地结合知识库返回的内容进行回答。

以下是为中小学生制定学习计划的一些建议： 1. 明确学习目标：确定想要通过 AI 学习达到的具体成果，例如掌握某种编程语言或了解特定的 AI 应用领域。 2. 从基础入手： 学习编程语言，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构和算法等基础知识。 了解 AI 的基本概念、发展历程和主要技术，如机器学习、深度学习等。 3. 选择合适的工具和平台： 体验 AI 生成工具，如 ChatGPT、Midjourney 等。 探索面向中小学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 合理安排学习时间： 告知每日需要投入的学习时间。 规划每周用到的学习资源。 5. 增加学习成果评估：根据学生的情况，每周对学习成果进行评估。 6. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 相关活动，如编程竞赛、创意设计大赛等，尝试利用 AI 技术解决实际问题。 7. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解最新进展，培养对 AI 的思考和判断能力。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白，以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 在线课程：推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程，了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读：可以阅读《人工智能：一种现代方法》《机器学习》等入门书籍，建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言：这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程（如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程）学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch：这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手，学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛，积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程，需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利！

以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！

以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单： 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈，了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容，同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单，系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面，从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容，深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略，分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础，掌握三种高级提示工程技巧，包括思维链（CoT）提示、思维树（ToT）提示和思维图（GoT）提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容（AIGC）、相关技术名词（如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等）以及技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型）。

要让 DeepSeek 更好地制定金融发展战略，可以从以下几个方面考虑： 1. 关注行业动态：密切关注全球金融市场的变化，包括存储芯片、晶圆制造、光刻机等领域的技术发展和市场竞争情况。例如，了解 DDR5 库存积压、超压缩内存技术的应用，以及不同厂商在制程和产能方面的调整。 2. 分析竞争对手：研究竞争对手的策略，如苹果借助阿里模型可能带来的影响，以及国内手机厂商如华为、小米、OPPO、vivo 等的应对措施。 3. 技术创新：持续投入研发，提升自身的技术能力，如实现全流程 AI 决策系统、实时处理 PB 级市场数据、自适应动态风控模型等。 4. 降低成本：在训练模型时控制成本，提高性价比，例如 DeepSeek V3 以较低的训练成本取得较好的性能指标。 5. 考虑合作与联盟：关注行业内的合作机会，如厂商之间共建模型联盟以降低研发成本。 6. 适应市场需求：根据市场需求调整战略，例如针对成熟制程和算法创新的市场需求，优化产线利用率。

以下是为您制定的一个为期两个月的大模型知识学习计划： 第一个月： 第一周： 了解 AI 的基本概念，包括人工智能、机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习等。 熟悉生成式 AI 生成的内容（AIGC）。 第二周： 深入学习大语言模型（LLM）的概念，区分其与其他生成式 AI 模型的不同。 研究 Transformer 模型，理解其基于自注意力机制处理序列数据的原理。 第三周： 学习不同类型的大模型架构，如 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 模型，并了解其应用场景。 了解大模型预训练数据的来源和规模。 第四周： 研究大模型的参数规模和其对性能的影响。 分析大模型在自然语言处理中的任务，如分类、情感分析、翻译和摘要等。 第二个月： 第一周： 比较不同大模型的特点和优势，如 GPT3 和 ChatGPT。 学习大模型在安全性方面的问题和挑战。 第二周： 探索大模型在实际应用中的案例，如文本生成、故事写作等。 了解大模型的发展趋势和未来方向。 第三周： 复习和巩固之前所学的大模型知识，查漏补缺。 尝试自己动手实践一些简单的大模型应用。 第四周： 总结所学的大模型知识，形成自己的理解和体系。 思考如何将大模型知识应用到实际工作或学习中。

以下是一些关于学习用 AI 帮助写小说的推荐材料： 1. 基于《救猫咪》的 AI 辅助小说工作流（WIP）： 这本书属于介绍实践技巧类知识，有助于将书中技巧用于调教 AI。 让 AI 写小说存在一些固有问题，如上下文长度限制、忘记要求、文笔简略、一致性难以保证等。 书中提到的部分问题 AI 不易犯，如“保持创意简洁”“危机快速来临”。 需注意 AI 对叙述方式敏感，写 prompt 时应保持用词一致。 AI 只是辅助创作，最后仍需人工加工修改。 可辅助创作的 AI 工具包括 ChatGPT（擅长构思）、Claude（文笔好于 ChatGPT）、彩云小梦、Kimi、MidReal 及其他开源模型。 2. Stuart 分享的用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流： 工作流效果：虽未达到起点小说家水平，但至少达到高中生中较好的水平，思路值得学习。 工作流核心节点：用 bing 搜索标题相关内容；用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序可忽略）；用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要；再用大模型写文章并输出文章内容。 3. 关于 DeepSeek 的使用调研：其中提到有人用其帮写小说框架等。

对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。

对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。

以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容： Cursor 官方： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码：带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文，只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记：Generative AI for Everyone 吴恩达： 阅读方面：可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时，可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层，使用 LLM 进行语义分析，将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时，要设置好提示词，持续优化。 聊天方面：聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等，不仅能生成文本，还能产生进一步行动，如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为：开始于内部聊天机器人，确保良好表现并避免问题；设置人为参与链路；确保安全后，让机器人对接用户。 大语言模型行与不行：能做类似于应届生能做的事；不可做的包括时间限制（如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据）、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat：此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文，当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。

以下是关于帮助聊天的 AI 的相关信息： Cursor： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 Codebase Answers 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 Reference your Code 引用您的代码：带有@符号的参考代码，用作 AI 的上下文。只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 Use Images 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 Claude： Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。它能使用自然语言理解技术理解人类语言，并使用自然语言生成技术进行回答和梳理，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用最先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法，为各种应用提供支持，包括但不限于数据分析、自动化和个性化辅助。 注册步骤： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 若在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可能的解决方案有： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 若有海外朋友，可请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知您。 完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大功能和更高的 API 调用限额，需填写支付信息并选择合适的订阅计划。需注意，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。若在注册过程中遇到问题，可参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

初步学习 AI 可以从以下几个方面入手： 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。 对于不会代码的人，若希望继续精进 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 中学生学习 AI 可以参考以下建议： 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，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： 可以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。

以下是关于学习利用通往 AGI 之路的相关内容： 关于 AE 软件： 基本功能：可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用：如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法：通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 与 AI 的关系：AI 出现后，AE 使用减少，有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用：在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 关于 AI 知识库： 使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 相关名词解释：包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 信息来源：有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 社区共创项目：如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径：有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 经典必读文章：如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 学习路径推荐： 应用：深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天都用它，并使用它们来解决实际问题或提升效率。 分析：大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。

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