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以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议： 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习：成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统：通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如，先训练生物学模型，再训练化学模型，然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值，比如从获取安装包和教学视频迈出第一步，参与社群学习等。 4. 注重基础：预医学生从化学和生物学基础课程开始，设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样，要打好基础。 5. 保持良好的学习状态：有意愿和动力，能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力，能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是新手开始学习 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），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. 对于中学生来说： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。

以下是国内部分 AI 工具及相关网站： |排行|产品名|分类| |||| |15|墨刀 AI|设计工具| |16|无限画|图像生成| |17|autoDL 云服务租用|Agent| |18|百度 Chat|AI ChatBots| |19|360AI 搜索（没接 GA）|搜索| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| |21|创客贴 AI|设计工具| |22|MasterGo|设计工具| |23|美图设计室|图像编辑| |24|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |25|即时 AI 设计|设计工具| |26|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |27|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |28|字节扣子|| |29|提示工程指南|Prompts| |30|toolsdar|导航网站| |31|autoDL 云服务租用|| |32|AIbot ai 工具集|导航网站| |33|同花顺问财|金融| |34|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |35|MasterGo|设计工具| |36|即时 AI 设计|设计工具| |37|百度 Chat|AI ChatBots| |38|创客贴 AI|设计工具| |39|即梦 AI（剪映）|其他视频生成| |40|可灵 AI|其他视频生成| |41|360 快剪辑|视频编辑| |42|Dify.ai|Agent| |43|Vast（算力）|| |44|提示工程指南|Prompts| |45|站酷海洛|资源| |46|toolsdar|导航网站| |47|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |48|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |49|讯飞听见|转录| |50|帆软战略|电商| |51|帆软数据|数据分析| |52|360 苏打办公|生产力| |53|标小智 LOGO 生成|图像生成| |54|edrawsoft|思维导图| |55|彩云|通用写作| |56|虎课网免费在线视频教程|AI 学习| |57|xmind|思维导图| |58|秘塔写作猫|通用写作| |59|Pixso AI|设计工具| |60|火山翻译|翻译| |61|aippt|PPT|

在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先，您需要确定回复的规则和逻辑，例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次，选择适合的技术框架和工具，比如使用自然语言处理（NLP）技术和相关的库。 然后，进行数据收集和预处理，以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过，需要注意的是，小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求，您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。

以下是一些常见的绘图 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，有拖放界面方便创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 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，支持多种架构视图创建。 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多种视图。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本自动生成相关视图。 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。 对于绘制 CAD 图，有以下 AI 工具和插件： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据输入自动生成 3D 模型。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 绘制示意图的工具还有： 1. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 简化图表创建，适合绘制流程图等。 2. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图，适合创建线框图等。 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。 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：注册并登录平台。 3. 选择模板：利用模板库选择适合需求的模板。 4. 添加内容：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：需要团队协作可邀请成员一起编辑，完成后导出并分享图表。

对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量，以下是一些建议： 1. 了解 AI 的应用场景：AI 在很多领域都有显著的成果，如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用，例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流：目前大多数人零碎地使用 AI 工具，未将其系统应用到工作场景中，导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间，应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践：深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合，通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。

以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容： Cursor 方面： Cursor 适用于多种编程场景，如问答。在问答场景中，LLM 支持联网功能后，如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题，能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案，但答案置信率不高，而 Cursor 的上下文符号引用能力（如@Codebase 符号索引整个仓库）弥补了这一点，其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费，具备极强的私域知识理解能力，还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面： 工作步骤包括接收指令（用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题）、数据处理与理解（利用内部大语言模型解析用户输入，提取关键信息）、生成响应与执行任务（根据用户需求生成回答或采取行动，如查询数据库、搜索网络等）、输出结果（通过文本或语音将生成的结果反馈给用户）。 AIGC Weekly34 方面： 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题，如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感，发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文，提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化，还讨论了人工智能人格模拟相关内容，如语言模型如何模拟和改变人格等。

以下是关于 Copilot Studio 的相关信息： Copilot Studio 是微软推出的一项功能，具有以下特点和应用： 1. Copilot Personal：在 GPT4o 的加持下，能了解您玩游戏等情况。 2. Team Copilot：新升级后可在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用，包括会议主持人、团队合作者、项目经理等角色的功能。 3. Copilot Studio 非常震撼，能让电脑上的行为实现自动化，例如处理订单的全过程。此功能将于今年年底正式推出。 此外，Copilot Studio 也是一些 Agent 构建平台之一，与其他平台如 Coze、文心智能体、MindOS 的 Agent 平台、斑头雁、钉钉 AI 超级助理等各有特点。您可以根据自身需求选择适合的平台。 同时，在 2024 年 5 月 22 日的历史更新中，也有关于微软推出 Copilot Studio 等的相关报道。

Copilot Studio 是微软推出的一个重要的平台或功能。 它的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。在 Microsoft Build 2024 大会上，Microsoft Copilot Studio 带来了震撼的改变，改变了整个 Agent 生态的玩法，能让电脑上的行为实现自动化，例如处理订单的全过程。此外，它也将在今年年底正式推出相关功能。 同时，在应用层面，Copilot Studio 作为无比强大的 Agent，与 Copilot Team 一同被推出。在工具链层面，GitHub Copilot 迎来了 Extension。

生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具，允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，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。 生成式人工智能的工作原理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，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，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助构建、部署和管理机器学习模型）、Model Garden（平台，可发现 Google 的基础和第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道）。