以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库：
另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。
在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。
[title]DIN：全程白嫖-拥有一个AI大模型的微信助手1.搭建[OneAPI](https://github.com/songquanpeng/one-api)，这东西是为了汇聚整合多种大模型接口，方便你后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。2.搭建[FastGpt](https://fastgpt.in/)，这东西就是个知识库问答系统，你把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答你问题，这么个系统。如果你不想接到微信去，自己用用，其实到这里搭建完就OK了，他也有问答界面。3.搭建[chatgpt-on-wechat](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat)，接入微信，配置FastGpt把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号，以防有封禁的风险。搭建完后想拓展Cow的功能，我推荐Yaki.eth同学这篇教程[Yaki：GPT /MJ接入微信](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh)，里面的cow插件能进行文件总结、MJ绘画的能力。完成上面3步就算OK了，那我们正式开始。
LLM（语言逻辑模型）是LangChain平台与各种大模型进行交互的核心模型，它是一个抽象的概念，可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM的输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，LLM的输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM可以根据不同的输入，调用不同的大模型，来完成不同的语言任务，如文本生成、文本理解、文本翻译等。LLM的优势在于，它可以让开发者无需关心大模型的细节和复杂性，只需要关注语言的逻辑和意义，就可以利用大模型的能力来构建自己的应用。LLM也可以让开发者灵活地选择和切换不同的大模型，而无需修改代码或适配接口。LLM还可以让开发者自己封装自己的LLM，来实现自己的语言逻辑和功能。
[title]02-基础通识课[heading1]智能纪要[heading2]总结AI技术的发展与应用流式训练方式提升训练速度和质量：将孔明灯换成泡泡，通过流式训练方式提高了整体训练的过程速度和质量，基于Transformer模型进行流匹配，这种方式优于扩大模型。多种AI生成工具：如输入简单提示词就能创作音乐的so no音频生成工具，能创建个人AI智能体的豆包，输入文本可生成播客的Notebook LN。端侧大模型的特点：端侧大模型能部署在手机端等设备，参数量小，可利用手机自带芯片或处理器运算，主要通过压缩来解决存储和性能问题，如减少模型参数量和计算复杂度，知识蒸馏模型有教师模型和学生模型。AI工程平台：AI工程平台对模型和应用有要求，像define是典型的工程平台，涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建prompt技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等，还能接入多家大模型。AI工程平台coach的应用：coach平台新版本有很多模板，如名画照相馆，有众多插件工具，包括必应搜索、链接读取、代码执行器等，还有工作流，可创建应用APP。AI相关工具与平台的介绍及应用coach平台的使用：介绍了coach平台的新手教程和文档，可创建智能体，通过工作流节点调用和prompt构建提示词，还能调用插件、图像流、知识库等，商城中有各种智能体和插件模板，知识库可添加多种格式内容。模型社区介绍：提到魔搭社区等几个为大模型提供数据、企业模型和算力服务的平台，有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。AI建站预告：为后续AI建站做预告，需要在今明两天安装vs code等基础软件，以简单步骤帮助文科生和无基础人员完成建站，获得正反馈。