如何快速了解AI行业动态

以下是与教师相关的 AI 应用： 1. 帮助教师获取信息和学习：可以要求人工智能解释概念，获取良好结果。例如，可参考。 2. 作为自动导师：。但使用时需注意可能产生的幻觉，关键数据要根据其他来源仔细检查。 3. 重构教育服务：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 4. 作为数字教师：借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以像古时候的苏格拉底、孔子一样，采用对话式、讨论式、启发式的教育方法授课。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。能实现一对一辅导，提高学生参与感，还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，缓解教育资源不平等问题。 5. 生成作业和试题：AI 可以生成作业单和各类测试题，如模仿中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等的试题，为教师提供真题库，为学生提供错题练习库。

目前的 AI 活动包括： 1. 全新 AI 整活计划第七期：一起去抓小精灵！ 可能会是新的流量爆款，ins 上已经火爆。 给大家准备好了海辛和阿文的教程。 活动链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DQj6waWzkiFkRQkSm1Ic5YKFnoe 2. 阿里云 AI 实训营全新升级上线！！ 免费学习，交作业拿好礼。 共学、共享、共实践，1 月 24 号正式开课。 阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操。 加入学习链接：https://click.aliyun.com/m/1000401471/ 3. 投稿内容：使用 DeepSeek 写一篇以“反转”为主题的 1000 字内短篇小说，尽情挥洒你的创意叭！ 投稿地址：通往 AGI 之路腾讯频道【deepseek 专区】点击投稿 小程序://腾讯频道/tN8kNr1nLwcAC0b 2 月 16 日晚 8 点截止并现场直播评选如何用 AI 评选出最佳小说家！ 活动详情： 4. 摊位活动： 乐易科学院：通过 AI 的技术，结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化。可以通过技术方式批八字、调风水、进行性格色彩分析，让每个人找到方向，成为更好的自己。摊位区域：C，摊位编号：27，摊位类型：玄学+科学。 AIGC 策划程序美术（3AI 简称 3A 游戏）应用独立游戏开发：摊位区域：C，摊位编号：76，摊位类型：游戏宣传。 AI 人像摄影绘画：摊位区域：C，摊位编号：77，摊位类型：照片。 主题是：B2B AI 营销与 AI 落地项目快速🔜落地～ 具体涵盖 3 个方向： AI 训练 to b，出应用，智能体 agent，文生图生视频都涉及。 美国独立站搭建，工作流给模特戴上珠宝饰品。 Google seo 与 AI 结合。 技术尝试： 好消息，代码写出来了，可以运行，也有 bug。 最近还做出来很多 AI 工具，帮 HR 筛选简历的 AI 工具，行业新闻 AI 生成与自动推送的工作流，小红书 AI 生成的工具，Newsletter AI 生成的工具…… 摊位区域：C，摊位编号：58，摊位类型：产品展示。 5. 030 基础建站相关活动： 共学活动课程安排：近日的共学活动包括建站、编程、用 AI 手搓机器人等课程，并有李吉刚等老师授课。 课程准备与作业：课程有回放链接，会在 B 站专题呈现，还有小作业，部分课程需提前准备材料和购买清单。 线下活动规则：学校若未组队可报名，满 30 人寄物料。活动有创业者、投资人、交易所三个角色，有初始资本，通过股权和现金交换，最终选出最佳投资人和创业者。 线下活动奖励：最佳投资人和创业者有礼品、奖品，config UI 赛道的优秀者可去东京参加 CCS 东京的 config UI 大会，包机酒。 线下活动赞助：活动有豆包、飞书等大厂工具赞助。 Config UI 共学活动：11 月 16 日至 17 日举办首次活动，有优质创作者和开发者参与，提供了课程和回放，左侧“社区共创项目”有文档内容，18 号海鑫、阿文将讲解搭建基础和小应用，共学结束后将开展第二期。 编程课程：大雨老师的编程课原本 10 天压缩为 2 天，先给概念，后续可深入学习。 AIGC 营销视频大赛：伊利主办，奖金丰厚，赛道多，明天早上 10 点有直播，下周开始相关教学，鼓励以赛代练，活动信息在知识库首页、网站和公众号。 交流渠道：QQ 群号码后续会公布，活动相关疑问可在群里交流。

AI 数字人是运用数字技术创造出来的人，目前业界尚无准确定义，一般可根据技术栈分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货。其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，不过随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 2. 算法驱动的数字人：强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。其大致流程中的三个核心算法分别是： ASR（语音识别）：能将用户音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。 AI Agent（人工智能体）：充当数字人大脑，可接入大语言模型，拥有记忆模块等使其更真实。 TTS（文字转语音）：将数字人依靠 LLM 生成的文字转换为语音，保持语音交互一致性。 此外，还有一些关于 AI 数字人的摊位活动，例如：为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题的“AI 数字员工”体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等；“AIGC（图生图）趣味定制；AI 数字人定制”等。

AI 数字人是运用数字技术创造出来的人，目前业界没有关于其的准确定义，但一般可根据技术栈分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货。其表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关，不过随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 2. 算法驱动的数字人：强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。其大致流程中的三个核心算法分别是： ASR（语音识别）：能将用户音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。 AI Agent（人工智能体）：充当数字人大脑，可接入大语言模型，拥有记忆模块等使其更真实。 TTS（文字转语音）：将数字人依靠 LLM 生成的文字转换为语音，保持语音交互一致性。 此外，摊位活动中也有关于 AI 数字人的主题，如为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题，包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等体验 demo。还有 AIGC 数字艺术挂画、AI 智能体应用、AI 数字人定制等相关内容。

AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多而称深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 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，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

以下是一些可以辅助进行合同条款审查的 AI 工具： 1. AI Assist™：这是有史以来第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具，使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 2. 智能合同审核：在智能导购的技术创新场景中，能够自动检查供应商合同条款合规性。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

以下是最新的 AI 行业动态和进展： 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中提到大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋；Scaling Law 泛化方面，推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革；AGI 探索方面，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实；AI 应用格局方面，第⼀轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景；AI 应用竞争方面，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争；AI 应用增长方面，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求；AI 产品趋势方面，多模态上马，Agent 席卷⼀切，高度个性化呼之欲出；AI 智变千行百业，左手变革生产力，右手重塑行业生态；AI 行业渗透率方面，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度；AI 创投方面，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 2024 年，国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁投资体现政策支持。

以下是最新的 AI 行业动态和进展： 1. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布，其中提到： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化，推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 应用格局方面，第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 AI 应用竞争中，多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 AI 应用增长方面，AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 AI 产品趋势为多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 AI 智变千行百业，左手变革生产力，右手重塑行业生态。 AI 行业渗透率方面，数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 AI 创投方面，投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 2. 2024 年 9 月的 AI 行业大事记： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立，国家队来了。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 3. 从行业视角来看，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应越发明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。在政策方面，政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资体现政策支持。

对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，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，您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，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

以下是快速创建知识库的方法： 1. 在 Coze 中创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持文档、表格（CSV、Excel 等）、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 选择自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据： API 方式：获取在线 API 的 JSON 数据，将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下，选择 API，然后按照以下步骤操作：单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息（包括确认表结构、指定语义匹配字段等）、查看表结构和数据，确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式：手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下，选择自定义，然后按照以下步骤操作：单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后，点击应用并创建，选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件，等待处理，直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用，关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建，创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔，打开【终端】，依次输入以下命令： cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt

以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具： 1. Coze 记账管家：它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词，让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等，然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools：可用于统计平台月度账单，例如您可以从平台导出月度明细数据，上传账单给沙盒，让模型统计账单数据和用量，还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI：在金融服务领域，它能帮助改进内部流程，如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，自动创建报告的文本、图表、图形等内容，为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案，以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。

以下是为您提供的快速 AI 入门的方法： 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，找到一系列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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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. 对于不会代码的情况： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具订购新道具，或者从 GitHub 一类的分享代码的平台获取。 这份简明入门旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二，通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性，可以考虑以下几种方式： 1. 利用 3D 引擎：目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务，例如 NextHuman。不过，3D 引擎在拟真程度高的同时，定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC：虽然 AIGC 省去了建模流程，能直接生成数字人的展示图片，但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是，如果对模型真实度要求较高，AIGC 方式可能不太理想，因为算法发展很快，未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战，但随着技术的发展，未来有可能更便捷高效地达成您的需求。

以下是新手快速学习 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，建议掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，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和文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 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。 对于不会代码的新手，在 20 分钟上手 Python+AI 方面： 1. 一些背景： 了解 Python 就像哆拉 A 梦，拥有标准库这个百宝袋，不够用时还可通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 3. 任务： 完成一个简单程序。 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）

以下是为您提供的从 0 开始了解 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。 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，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 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。 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自己的成就。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。

以下是为您提供的系统学习 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，如图像、音乐、视频等，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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. 与大语言模型交流的技巧： 对话尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的。 假想特定场景，明确希望获得的内容。 把大模型当作大学生，指明方向，拆解任务，教其一步一步操作。 7. AI 教育方面： 以 Khanmigo AI 为例，AI 教师应具有友善和支持的性格，语言简明，不直接给答案，而是通过适当提问帮助学生独立思考，根据学生知识水平调整问题，检查学生是否理解，警惕学生滥用帮助等。

以下是尽可能多了解 AI 信息的一些方法： 1. 万能公式法：问 AI“一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？”，AI 会给出知识框架，然后针对每一个小点继续询问，能帮助您深度思考。 2. 优质信息源：像没有技术背景的普通人，可以在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在这里分享，必要时可去 Twitter 和相关官网溯源。 3. 信息爆炸做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 4. 持续学习和跟进：AI 发展迅速，新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。 5. 一位投资人的信息源： 简报：TLDR AI。 播客：No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 。 会议：World AI Cannes Festival 。

以下是尽可能多了解 AI 的方法： 1. 认识 AI ：对于没有理工科背景的人，可以将 AI 当成一个黑箱，只需知道它是能理解和输出自然语言的东西，其生态位是似人而非人的存在。从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与 AI 相处的原则，比如在让其实现愿望时，要通过清晰的语言文字压缩其自由度，明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识。 2. 了解基本概念 ： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）的联系。 浏览入门文章，了解其历史、应用和发展趋势。 3. 开始学习之旅 ： 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）按自己节奏学习，有机会获得证书。 4. 选择感兴趣模块深入学习 ：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 5. 实践和尝试 ：理论学习后，通过实践巩固知识，使用各种产品创作作品，在知识库分享实践成果。 6. 体验 AI 产品 ：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。 7. 持续学习和跟进 ：AI 发展迅速，关注新闻、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，与他人交流。

很抱歉，目前没有关于初中老师适用的知识图谱的相关具体内容。但一般来说，知识图谱是一种以图形化方式展示知识之间关系的技术。对于初中老师而言，知识图谱可以用于组织和呈现学科知识，帮助学生更好地理解知识点之间的关联。例如在数学学科中，可以将代数、几何等不同领域的知识点通过知识图谱进行关联，让学生清晰看到知识的体系结构。您可以根据教学的具体学科和需求，有针对性地构建和运用知识图谱。