我是初学者，我该如何学习AI知识，如何一步一步的由浅入深的学习呢？

如果您是零基础想尝试做一个初级 AI 项目，以下是每一步的建议： 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，进行实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 如果您想开发一个 AI 网站项目，具体步骤如下： 1. 需求分析与代码生成：明确项目的目标和需求，让相关工具生成代码。 2. 环境配置自动化：选择合适的技术（如 Vue+TypeScript），无需手动打开终端配置环境。 3. 问题诊断与修复：可能会出现报错，将报错信息返回给相关工具进行自动检查和修复。 4. 界面优化与细节打磨：优化导航栏等细节，插入细节图片，不断调整。 5. 功能迭代与完善：逐步完善项目功能。 如果您想成为一名 AI 提示词工程师，需要具备以下能力： 1. 岗位技能要求：市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 2. 学习方法： 对于零基础小白，可在网上找基础课程学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用。 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。

以下是为您推荐的系统了解 AI 应用的内容： 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、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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，您可以根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 同时，您还可以学习以下 AI 相关知识作为基础： 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。 此外，您还可以参考以下文章和推荐： 1. 《》：推荐了适合新手使用的 AI 产品，如聊天对话类、图像类、视频类、PPT 类、音频类和私人定制类，包括国内外的产品如 Kimi、智谱清言、ChatGPT 和 Midjourney 等。 2. 《》：通过生动的故事探讨自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的核心概念。 3. 《》：设想了未来 150 年内 AI 原住民与智能机器的共生关系。

以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！

AI 目前的发展情况较为复杂和多样化。在一些领域，如自然语言处理、图像识别等，已经取得了显著的成果，但仍有很大的发展空间和挑战。 对于普通人来说，利用 AI 可以做很多事情，例如： 1. 内容创作：借助 AI 写作工具生成文章、故事等。 2. 语言学习：使用语言学习类的 AI 应用提高语言能力。 3. 日常交流：通过 AI 聊天机器人获取信息和解答疑问。 如果您想开启 AI 的学习之路，可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。同时，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. 开始学习之旅：在「」中，您将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。您还可以通过在线教育平台（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。掌握提示词的技巧也很重要，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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于 AI 理解模式和关系，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事特定领域如医疗保健的 AI 可能比创建全能 AI 更容易，我们需要特定领域的专家 AI，并让其接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。

新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 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。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 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： 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，无论是新手还是中学生，学习 AI 都可以从编程基础、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。

在您所描述的这三个步骤中，将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式这一步骤可以借助 AI 来更简便地完成。目前有一些 AI 工具和技术能够对图片中的公式进行识别和转换，提高工作效率。但需要注意的是，AI 转换可能存在一定的误差，仍需要人工进行检查和修正。

以下是关于如何使用精准提示词的相关内容： 一、星流一站式 AI 设计工具中的提示词 1. 提示词的定义：用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言： 星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发）。 支持中英文输入。 3. 提示词优化：启用提示词优化后，可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。 4. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 二、DALL·E 自动优化提示词 1. 提示词生成指南：创建能为图像生成绘制清晰画面的提示词。使用精确、视觉化的描述（而非难以捉摸的概念）。尽量保持提示词简短、精确且令人惊叹。 2. 提示词结构：“一个” 媒介：考虑图像应模仿的艺术形式。 主题：主要焦点，包括颜色、姿势、视角等。 背景：环境如何补充主题。 环境：室内、室外、抽象等。 颜色：与主题的对比或和谐关系。 光线：一天中的时间、强度、方向等。 风格特点：独特的艺术特点。 影响：启发作品的艺术流派或艺术家。 技术：对于绘画，如何操纵画笔；对于数字艺术，特定的数字技术。 照片：描述摄影类型、相机设备和相机设置等。 绘画：提及使用的颜料类型、画布的质地和笔触的形状/质地。 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法。 三、【SD】文生图中的提示词 1. 描述逻辑：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 2. 辅助方法： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 对于新手，可通过功能型辅助网站书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ （通过选项卡快速填写关键词信息）、https://ai.dawnmark.cn/ （每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词）、C 站（https://civitai.com/ ）（可抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 会自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在使用提示词生成图像时取得满意的效果！

以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。同时，掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。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，欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 六、针对不同群体的学习建议 1. 对于想要用 AI 学习一门外语的： 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 2. 对于中学生： 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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 等生成工具，以及百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 学习 AI 基础知识：了解 AI 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：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 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响。 总之，无论您是何种身份，都可以通过以上多种方式全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是学习 NLP 入门的一些建议： 1. 理解基本概念： 明确自然语言处理（NLP）包含自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 了解 NLP 涉及各种技术和方法，目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义，能够识别文本中的情感、意图和实体等，并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言，能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程： 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理，以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术： 了解机器学习是人工智能的子领域，核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域，尝试模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，像 ChatGPT、文心一言等，被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

很抱歉，目前没有免费的外网 AI 视频生成网址可供提供。通常这类工具可能存在版权、使用限制以及安全性等问题。建议您关注一些国内正规且合法的相关平台和工具。

以下是一些了解 AI 相关知识的途径： 1. 访问《通往 AGI 之路》知识库，其提供了全面系统的 AI 学习路径，涵盖从常见名词到应用等各方面知识。您可以通过访问。 2. 关注相关的社交媒体账号，如公众号“通往 AGI 之路”、等，获取 AI 消息和知识普及视频。 3. 学习 AE 软件，了解其功能及与 AI 结合运用的方式，比如在 B 站找丰富的入门课程自学，或从包图网下载工程文件学习。 4. 阅读相关的研究报告，如艾瑞的《2024 年移动端 AI 应用场景研究报告》。 另外，《通往 AGI 之路》知识库目前没有手机端。

以下是一些功能强大且免费的 AI 音乐制作工具和平台： 源分离方面： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 创作与制作方面： ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变歌唱声音。 ：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 ：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 ：Audacity®音频编辑器的网页版。 ：前身为‘Definite Technologies’，开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 ：自适应 AI 音乐平台。通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 ：基于 AI 的音乐助手，包括歌词写作助手。 ：实时音乐、音频和视频创作平台。 ：为创意媒体应用提供合成歌声。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。

以下是一些可以用于制作海报的 AI 产品： 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，其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，大大简化设计流程。 使用 AI 快速做一张满意海报的方法如下： 1. 需求场景：当您想发朋友圈、微博等，纯文字不够吸引人，网上图片质量差易撞图，自己手工做的图更具特色。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 使用无界 AI 快速制作海报的指引： 网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 模型：皮克斯卡通。本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。皮克斯卡通模型位置可根据相关指引找到。 关键词类别：场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）等。

以下是关于 AI 制作海报的相关内容： 一、用 AI 快速制作满意海报的方法 1. 需求场景 当您想在社交平台发布内容时，纯文字可能吸引力不足。 网上图片质量差且易撞图，自己相册中的照片可能不太理想。 2. 大致流程 确定海报主题，借助 ChatGPT 等工具完成文案。 选择想要的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 对生成的素材进行合理排版，得到成品。 二、AI 海报生成工具推荐 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择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/ 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，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，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。 三、使用无界 AI 制作海报的指引 1. 网址：https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 2. 使用模型：皮克斯卡通 应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型位置：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别 场景：向日葵花田、面包店等。 氛围：温馨、温暖等。 人物：父亲和女儿、父亲和儿子。 造型：发型、发色、服饰、配饰（会同时影响到父亲和孩子的形象）。 情绪：笑得很开心、大笑、对视等。 道具：童话书等。 构图：半身、中景等。 画面：色彩明艳。 特殊：……

构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完此系统就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：像教孩子成为博学多才的人一样，让模型阅读大量的文本数据，如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据：清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息，纠正拼写错误，将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型：让模型“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。

以下为一些好用的 AI 表格工具推荐： 6 月访问量排名： 1. Highcharts：表格工具，6 月访问量 235 万，相对 5 月变化 0.389。 2. Fillout.com：表格工具，6 月访问量 186 万，相对 5 月变化 0.147。 3. Coefficient：表格工具，6 月访问量 46 万，相对 5 月变化 0.251。 4. Numerous.ai：表格工具，6 月访问量 41 万，相对 5 月变化 0.087。 5. SheetGod：表格工具，6 月访问量 31 万，相对 5 月变化 0.033。 6. GPTExcel：表格工具，6 月访问量 25 万，相对 5 月变化 0.364。 7. 酷表 ChatExcel：表格工具，6 月访问量 18 万，相对 5 月变化 0.159。 8. GPT Workspace：表格工具，6 月访问量 17 万，相对 5 月变化 0.213。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，6 月访问量 12 万，相对 5 月变化 0.314。 10. Ajelix AI Excel Tools：表格工具，6 月访问量 10 万，相对 5 月变化 0.145。 4 月访问量排名： 1. ：表格工具，4 月访问量 175 万，相对 3 月变化 0.036。 2. Highcharts：表格工具，4 月访问量 127 万，相对 3 月变化 0.257。 3. Numerous.ai：表格工具，4 月访问量 73.4 万，相对 3 月变化 0.911。 4. Coefficient：表格工具，4 月访问量 69 万，相对 3 月变化 0.213。 5. GPTExcel：表格工具，4 月访问量 37 万，相对 3 月变化 1.139。 6. Rows AI：表格工具，4 月访问量 34 万，相对 3 月变化 0.115。 7. SheetGod：表格工具，4 月访问量 26 万，相对 3 月变化 0.016。 8. AI Excel Bot：表格工具，4 月访问量 25.3 万，相对 3 月变化 0.103。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.091。 10. GPT Workspace：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.189。 关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力： Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）：是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。

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以下是为小白提供的学习 AI 的路径： 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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 适合纯 AI 小白，可先看左边的目录。 2. 学习模式是输入→模仿→自发创造。 3. 去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 4. 学习时间不是每天依次进行，有空的时候学习。 5. 保持良好的学习状态，能学多少算多少。 6. 学习资源的内容都是免费开源的。 YoYo 的学习心得： 1. 学习前状态：不理解 AI 和提示词工程，作为文科生不懂代码、英语差，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。 2. 学习后现状：能搓多 Agent 的智能体，营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，在公司中实践智能客服等。 3. 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径如同主线+支线的游戏通关。 4. 个人感受：学不完，找到适合自己的就好，学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。

以下为您推荐关于 AI 的视频学习课件： 1. 【野菩萨】课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，获胜者有机会获得课程奖励，包括冠军奖励 4980 课程一份、亚军奖励 3980 课程一份、季军奖励 1980 课程一份、入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 2. B 站 up 主 Nally 的课程：免费且每节 15 分钟，内容很棒。 3. 新手学习 AI 推荐： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。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。 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），可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议掌握提示词的技巧。 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。 体验 AI 产品：尝试使用如 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。

对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

以下是为您整理的关于 AI 提示词的学习资料： 《拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事》：指出要从古人总结的智慧中学习写提示词，接受 AI 存在的“不稳定性”，提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生，不能期待完美的提示词和答案。 《从零开始：AI 视频制作小白的成长之路📹》：提到提示词有很多坑，如有人花钱学习但仍上手困难。提示词的框架为主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），并举例说明。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：2023 年 ChatGPT 出现后，提示词成为基本功，沉淀了一些经典框架。作者学习了一段时间 Agent 后，打算看吴恩达的体系课程，推荐吴恩达的 prompt 课程，并分享了相关学习链接。作者还通过练习用 prompt 写白皮书，实际体验中 AI 能帮助完成约 20%的工作。

以下是关于提示词学习的相关内容： 提示词的知识体系： 可分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应是反过来的。 场景：直接切入提示词的场景去学，对比在不同场景下使用提示词的效果。 工具：使用现成的提示词工具，包括 Meta Prompt、Al 角色定制等。 有效语句：学习大量经典论文中提出的提示词语句。 方法论：将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法。 学习 Stable Diffusion 的提示词： 是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验结合。 学习基本概念，包括了解工作原理、模型架构，理解提示词如何影响结果，掌握组成部分。 研究官方文档和教程。 学习常见术语和范例。 掌握关键技巧，如组合词条、控制生成权重、处理抽象概念等。 实践和反馈，对比结果并总结经验。 创建提示词库。 持续跟进前沿。 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用，其质量直接影响模型输出质量。 学习构建技巧，明确任务目标，提供足够背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例，可在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，比较输出差异。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究。