个人可以做出一个AI吗

OpenAI 在道德规范方面的调整包括以下内容： 1. OpenAI 认为通过分析 ChatGPT 和 GPT4 用户对数百万条提示的反应，能获得知识以使未来的产品符合道德规范。 2. 随着公司承担更多任务并投入更多商业活动，有人质疑其在多大程度上能集中精力完成降低灭绝风险等任务。 3. OpenAI 与数以百计的内容审核员签订合同，对模型进行教育，使其了解对用户提示做出的不恰当或有害回答。 4. 山姆·奥特曼曾强调 AI 可能带来的潜在灾难，如大规模虚假信息传播、网络攻击以及威权政府滥用等，并对 OpenAI 最初的开放性承诺进行重新考虑。 5. 公司领导层认为董事会作为非营利性控制实体的一部分，将确保营收和利润的驱动力不会压倒最初的想法。但目前 OpenAI 还不清楚 AGI 到底是什么，其定义将由董事会决定。

以下是一些多模态的 AI 工具： GPT4VAct：这是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能，目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等，但目前存在一些功能暂不支持。 Sora：是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT：能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频，不仅能生成高质量逐帧图像，还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai：是一款面向海外市场的多模态转换工具，作为 AI 驱动的营销视频生成工具，可自动实现模态转换，帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。

如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理，可以按照以下步骤学习： 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。 此外，您还可以参考以下案例： 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用，了解 Code AI 应用开发教学，包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验，如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。

以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议： 首先，要明白对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物，百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面： 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么，以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力，让普通人能更直观地马上上手，您可以重点关注以下几种工具： 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻，可以戳这里：

目前没有直接关于“哪个 AI 助手最好用”的准确答案。但为您提供以下相关信息供参考： 在编程方面，有一些辅助编程的 AI 工具，如 GitHub Copilot，由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议；通义灵码，阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力；CodeWhisperer，亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议；CodeGeeX，智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手；Cody，代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库；CodeFuse，蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手；Codeium，一个由 AI 驱动的编程助手工具，可提高编程效率和准确性。您可以根据自己的需求选择适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 在其他领域，如视频问答方面，YouTube 推出了高级会员可使用的视频问答功能，通过视频下方的“Ask”按钮使用 AI 助手，支持询问关于视频的各种问题。 在照片处理方面，Cooraft 是个性化 AI 照片效果工具，能将自拍转换为 AI 风格视频、生成专业级高质量照片、添加艺术效果、制作趣味表情包、让静态照片动起来、将草图变真图等。 在购物方面，Perplexity 推出了 AI 购物助手：Shop Like a Pro，从产品搜索到下单全流程一站式完成，无需切换标签页，还具有 Buy with Pro 功能，支持直接研究商品并结账，提供免费送货服务，支持视觉搜索工具，通过拍照找到相关商品。

对于 AI 小白入行 AI，您可以参考以下步骤： 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，您可以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），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，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 2. 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。例如： DAY5 2024.5.26：使用 kimi，参考，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯。 DAY6 2024.5.31：应朋友强烈推荐，插队先看吴恩达的课程，在 B 站搜索对应关键词，有很多课程资源，如吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》，抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决一个真实问题，例如团队要写一份行业研究报告，试试看 AI 怎样能帮到自己。 需要注意的是，学习资源可能会更新变化，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。本日记中学习资源的内容都是免费开源的。

以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片，并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站： 1. Stable Diffusion 模型：可以根据您输入的文本指令生成图片，生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，您只需输入文本描述，其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点： AI 文本生成漫画：根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具：提供预设模板，也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：可在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权：用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时，还需注意以下创作要点： 1. 注重趣味性与美感的结合，趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。

以下是关于 AI 做出爆款 APP 的相关内容： 短期内，AGI 并未迅速催生大量“明星 APP”和“变现机器”。只有 ChatGPT、Charactor.ai 等少数 App 实现了用户突破。大量上层应用 APP 如昙花一现，迅速被 OpenAI 官方取代，且无法做到成本打平，导致投资人极端谨慎，公众对 AI 渐趋麻木。 长期来看，技术稳定且加速迭代。23 年 3 月预测的众多技术，如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等，虽距离商用存在问题，但突破只是时间问题。 生成式 AI 已成为一种现象，每个开发者都在研究其应用，每个企业买家都在需求它。ChatGPT 是最快达到 1 亿 MAU 的应用程序，且第一批杀手级应用已出现，如 Character AI 的参与深度、Github Copilot 的生产力益处、Midjourney 的商业化路径等。开发者是关键，他们创造了各种意想不到的使用案例，AI 应用的形态也在不断发展。 Sequoia Capital 指出，生成式 AI 的第一年推出的应用多为新技术的轻量级演示，未达预期，用户留存率糟糕。但尽管市场存在问题，生成式 AI 开局仍比 SaaS 好，OpenAI 在 2023 年实现了二十亿美元的年化收入，增长迅速。

目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能，可能需要以下步骤： 1. 声音采集与处理：首先需要采集您的声音，并进行处理和特征提取，以便后续生成语音。 2. 智能体开发：利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接：由于微信的接口限制和安全策略，直接对接微信发送消息可能存在困难，需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置：通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目，可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。

以下是为您制定的零基础开始的 AI 教学计划，学期为 2 个月： 第一个月： 1. 第一周 了解 AI 的基本概念和应用领域，包括 AI 绘画、自然语言处理等。 熟悉常见的 AI 工具和软件，如 StableDiffusion（SD）、Midjourney 等。 2. 第二周 深入学习 SD 的基础教程，掌握其基本操作和功能。 开始尝试使用 SD 进行简单的创作，如生成一些简单的图像。 3. 第三周 继续巩固 SD 的使用技巧，尝试更复杂的创作，如不同风格的图像生成。 学习如何优化图像生成的效果，如调整参数、选择合适的数据集等。 4. 第四周 探索 AI 变现的途径，了解如何将 AI 技术应用于实际项目中。 参与相关的社群讨论，与其他学习者交流经验。 第二个月： 1. 第一周 学习新的 AI 工具，如 Midjourney，并熟悉其操作和特点。 练习使用 Midjourney 进行文生图的创作，打磨提示词的使用技巧。 2. 第二周 深入研究 AI 在不同领域的应用案例，如证件照制作等。 尝试将所学的 AI 技术应用到实际项目中，如制作简单的证件照应用。 3. 第三周 总结前两个月的学习经验，查漏补缺，解决遇到的问题。 继续探索创新的 AI 应用方式和解决方案。 4. 第四周 对整个学期的学习成果进行评估和展示。 思考未来在 AI 领域的发展方向和进一步学习的计划。

以下是为您推荐的一些有助于制作自己软件的代码工具： 1. Vercel 的 V0：可以根据自然语言描述生成工作界面，例如个人财务仪表板，并提供多个版本供选择，还能根据后续说明进行迭代。 2. TLDraw 的 Make Real 原型：在画布上连接多模态语言模型（GPT4 Omni），通过绘制和注释界面生成可运行的软件。 3. Bolt.new：AI 帮您自动写代码、自动运行并自动部署，全部在浏览器中完成，只需撰写简单提示，支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js。 4. GPTs 相关工具，如： Picturator：设计类，描述和图像生成专家。 GPT Code Copilot：代码类，您的人工智能软件开发助手。 Logo Maker：设计类，为您的业务制作专业高质量的 PNG。 提示精灵小富贵（Prompt Pet）：效率工具、文本类，主动懂您，会帮您写 Prompt 的仓鼠精灵。 ChatPRD：商业、文本类，按需提供服务的首席产品官，帮助起草和改进 PRD 文档。 VentureGPT：商业类， 打造的风险投资合作伙伴。 There's An API For That：代码类，最先进的 API 查找器，可用于 2000 多个手动策划的任务。

要让 AI 对自己的写作做出精确的建议，可以从以下几个方面入手： 1. 提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）：一个好的提示词能够帮助 AI 更准确地理解您的需求，并生成更符合预期的内容。如果已有基本提示词，AI 能生成基础文章；若想进一步提升质量，可尝试提供更详细、更具创意的提示词，以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如，“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 与 AI 互动改进写作：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发自己做得更好。 3. 利用 AI 完成任务：把 AI 当作实习生，让其协助写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 借助 AI 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 可以提供让自己保持动力的方式。

搭建个人知识库的具体操作如下： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载不同类型的文档。 文本分割器把文档切分为指定大小的块。 存储涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 2. 本地知识库进阶： 若要更灵活掌控知识库，需使用 AnythingLLM 软件，其包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案）、测试对话。 3. 使用 embeddings： 将文本转换成向量能节省空间，可理解为索引。 把大文本拆分成小文本块，通过 embeddings API 转换成向量，在向量储存库保存向量和文本块作为知识库。 用户提问时，问题先转成向量，与储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。 例如，对于“此文作者是谁？”的问题，通过比较向量可找到关联度高的文本块。

以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词： 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章，文章标题要足够吸引人，以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理，先介绍分享的软件或技术的基本情况，包括其功能、特点和优势；然后结合实际案例或个人使用体验，阐述其在实际应用中的效果和价值；最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。

以下是关于个人知识库的相关内容： 使用 GPT 打造个人知识库： 将文本拆分成小文本块（chunk），通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量，在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，问题先转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，提取关联度高的文本块，与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于“此文作者是谁？”的问题，可根据向量关联度提取相关文本块，如“本文作者：越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 理解 embeddings： embeddings 是浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。 向量是数学中表示大小和方向的量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中常用列表表示。 向量之间的距离有多种计算方式，常见的是欧几里得距离。 在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 思路来源于视频号博主黄益贺。 作者按照视频进行实操并附加了关于 RAG 的额外知识。 读完本文可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 的信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。

以下是一篇关于个人 AI 生存协作的探索指南： 一、相关研究和报告 1. 平安证券发布的《AI 系列深度报告（六）：AI 智能眼镜：AI 技术应用落地新风口，25 年有望迎来新品密集发布》指出，AI 技术推动终端创新，AI 智能眼镜成为新风口，具有轻薄、功能聚焦视听、佩戴舒适等特点，预计 2025 年新品将密集发布，销量有望翻倍。 2. 腾讯研究院发布的《2025 年 AI 转型的进展洞察报告》深入探讨了 AI 转型的定义、内涵、应用现状、投资情况、挑战与风险以及未来展望。报告指出企业对生成式 AI 的探索集中在核心业务环节，但在职能性环节成熟度更高，应用时以多目标为导向，优先聚焦提升核心能力和优化现有业务。 二、基础篇 过去一年持续进行了关于 AI 协作探索的研究和分享，包括 AI 产品的流量和竞争视角分析等。 三、协同智能的七种武器 1. 认知层/武器一：As Team，Be Leader 2. 视角层/武器二：AI as Person 3. 视角层/武器三：AI as ME 4. 视角层/武器四：AI as Alien 5. 实践层/武器五：AI as Tool 6. 实践层/武器六：AI as Mirror&Coach 7. 实践层/武器七：AI as Coworker&Friend 四、拓展阅读 包括 Gamma embed、AIGC 行业、AI 变革、公司/产业实践等方面的内容。 五、人类价值的低替代、提升方向和方式重塑 在领导决策、创新思维、沟通能力等方面，思考和创新占 70%，想法的实现执行和与 AI 协作执行占 30%。

以下是关于架设个人 AI 的相关信息： 大圣是一位 AI 超级个体打造者，主业为程序员，专注于 AI Agent、AI 编程以及 AI 写作领域，热爱写作与分享，擅长将复杂的 AI 知识通俗易懂地讲解。他计划一年内将自己的工作流全部 AI 化以实现十倍提效，目前的工作流主要包括阅读与写作、自媒体个人 IP、做公开课程与付费课程以及女儿日常陪伴。 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的步骤： 设计 AI 机器人时，要确定功能范围。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储，创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库，支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型，本次使用【本地文档】，按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理，可在内容中加上特殊分割符“”便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”，若内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人处理信息的流程，创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流，工作流设计好后先试运行，无误后发布，若任务和逻辑复杂，可结合“节点”工具，如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等，工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。

在个人应用场景下，最新的产品包括以下方面： 个人实操案例： 产品使用场景：为本篇文章配图，通过不同提示词生成搞笑图片等。 产品开发场景：搭建 AI 访谈 bot，以了解做 AI 朋友的访谈意愿和产出内容质量水平；对内容推荐机制感兴趣，希望 bot 具备内容推荐能力。实现方案有简单和复杂之分，复杂方案需考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题，在扣子搭建 bot 时存在工作流触发不成功导致访谈记录未成功存储入库的情况。由于要发布到公众号作为订阅号助手，目前部署的是扣子版本，回复关键词【元器】可体验元器版本。 AIGC 落地应用： 筛选出 5 大应用场景、17 个细分方向、40+大模型案例。 使用场景分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向。 产品形态分为插件（Chat GPT/Chrome 等）、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。

以下是用 AI 搭建学习平台并完成学习计划的一些方法和建议： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，以改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用如 Duolingo 这样的自适应学习平台，其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 外语学习： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，您可以更高效、更个性化地进行学习，并取得更好的学习效果。

以下是为您提供的新手入行 AI 的学习建议： 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，您可以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），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，为了帮助您更好地理解技术原理与建立框架，以下是一些通俗易懂的内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 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。 监督学习是基于有标签的训练数据，算法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，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，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（因有很多层所以叫深度），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，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、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》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是为您生成的关于结构化提示词的相关内容： 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，适合生成具有电影感的大场景视频。完整提示词结构示例为：主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等） 样例驱动的渐进式引导法是让 AI 主动读懂您的想法。以 1 2 个正向样例作为起点，通过与 AI 的多轮对话，引导 AI 从样例中提炼隐含的生成要求，逐步完善提示词。例如教 AI 仿写爆文时，只需提供优秀样例，AI 会自动分析理解精髓并生成符合自身运作方式的指令。 其核心步骤包括： 1. 构建初始样例：创建符合期望输出的具体例子。 2. 评估样例，尝试提炼模板：让 AI 分析理解样例的结构和关键元素，并以专家视角优化样例。 3. 固定模板，强化要求说明：基于对初始样例的理解，让 AI 提出通用模板，通过测试 Prompt 验证可靠性。 4. 生成结构化提示词：将优化后的模板转化为结构化的提示词，用户适当调整并确认后投入使用。 在这个过程中，用户的角色主要是： 1. 提供尽可能与自己预期一致的初始样例。 2. 判断 AI 的输出质量。 3. 反馈改进建议，提供行动引导。 这种方法的优势在于简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量的 Prompt。通过引导 AI 进行分析和优化，用户可以专注于判断输出质量和提供反馈，而不需要深入理解复杂的 Prompt 工程技巧。接下来，将通过一个实战案例“知识闪卡 AI”来逐步分享运用过程，帮助您直观了解如何使用该方法设计高质量的提示词。

以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。