普通人如何入局ai

以下是为您提供的一些论文相关的 AI 提示词示例： 1. 对于法律文章写作： 敕令法律文章撰写 author:叁随道人 version:1.0（20240626） language:中文 2. 对于一般性的论文写作： 这意味着您不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到您一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。您要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在你们的对话中产生，您也需要在对话中来限缩自己思维中的模糊地带。 现在大多数人（包括各个大厂的提示词工程师们）基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。对于想要尝试 AI 的朋友们，建议多给到 AI 几轮对话修正的余地，不要期望输入一次提示词 AI 就能给到您想要的东西，毕竟很多时候其实您自己刚开始也不知道自己想要什么。 3. 对于文生图相关的论文： 英文为:,drawing,paintbrush 。括号和:1.2,都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw,,(toomany finger

以下是一些使用 AI 创建自己网站的建议和推荐： Bard 建议使用“给 AI 下具体设计任务”的方式，而不是简单地“要求 AI 直接输出内容”。这可以让 AI 更好地发挥创造力，同时也便于人类对最终输出进行检查和修改。 设计网站 logo 时，应保持简单易记，使用相关符号或图标，选择与技术和信任相关的颜色（如蓝色、绿色、白色），使用一致的字体，并获取他人的反馈。 利用 AI 创建网站时，通过与 AI 交互输入需求可快速创建网站，发布后会获得网址。 代码下载后可能复制容易但修改不易，有的工具可选中特定版块修改，有的则需整体重写。 网站修改的方法如通过浏览器开发者工具修改 logo，可替换图片或删除后上传同名图片。 推荐的网页原型图生成工具包括： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 Wix： ，是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 与 SaaS 的结合具有以下特点和影响： 1. 像 Microsoft 推出的 Copilot 产品升级，如 Copilot Team 与 Studio，能让 Agent 融入企业内部，实现自动化的会议记录和日程安排，还能设计组织内部自动化流程，帮助操作办公软件。这表明软件应用范式已转移，AI Agent 成为新 SaaS。 2. 对于生成式 AI 对 SaaS 生态的影响，起初认为大公司不会受到太大冲击，因为初创公司和大公司各有优势，初创公司机会在于瞄准可自动化工作领域。但现在不确定是否低估了“AI 原生”的巨大潜力。 3. 二十年前传统软件公司对 SaaS 崛起的态度与如今对 AI 变革的态度可能类似。SaaS 带来了业务模式的全面变革，包括开发方式、市场策略和商业模式的转变，只有极少数传统公司成功转型。 4. OpenAI 的目标明确为 all in AGI，商业模式为 SaaS，直接提供 API，接口设计内部决定，按使用付费。其在一些产品上如 ChatGPT Plus、与第三方插件结合等方面的处理方式较为简单直接。

AI（Artificial Intelligence，人工智能）和 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）有以下区别： 1. 能力范围： AI 通常指的是弱人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence），它只能完成特定的任务，如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度： ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量： 以往的 AI 被视为“工具”，而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型，如 GPT 系列，致力于成为“世界模型”，将世界上所有的知识压缩到模型里，其底层数据量巨大，正在接近全人类所有数据的量级。

AI 具有广泛的应用和能力，但并非无所不能。以下是 AI 能够做到的一些方面： 在医疗领域，AI 可以辅助疾病的预测、诊断和治疗，例如通过训练神经网络预测蛋白质结构，从而推进结构生物学的发展，帮助预防抗生素耐药性、推进疾病研究以及加速对抗塑料污染。 在科学研究方面，AI 能够促进科学发现，例如用于拼凑出首张距离地球 5500 万光年的黑洞图像，还能解决长期困扰科学家的蛋白质折叠难题。 在医疗检测方面，AI 有助于提高疾病检测效率，如应用于乳腺癌筛查，使更多患者能更快接受筛查，让临床医生有更多时间为患者服务并提供更快速的治疗。 在农业领域，AI 机器人可以提高农业生产效率。 然而，对于一些终极问题，答案不可避免且坚决是否定的。但这并不意味着 AI 不能重要地帮助科学进步，例如在非常实用的层面上，语言模型可以为计算功能提供新的语言接口，并通过其知识提供高水平的“自动完成”，辅助科学工作中的“传统答案”或“传统的后续步骤”。

目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容： 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中，由于其过于智能，有时难以控制其立即执行任务，且目前没有全局 AI Rules 的设置，需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时，应遵循一定的准则。例如，能不编程尽量不编，优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案，先找现成的开源工具和付费服务，最后再考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。 在 Trae 中，可以新建一个文件“AI Rules”，将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件，AI 会按照规则进行开发。同时，AI 生成的代码可能存在随机性和错误，需要花费时间调试 Bug，可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。

对于普通人入局 AI 以提升职场竞争力或开启第二副业，以下是一些建议： 1. 应用 AI 提效：在互联网大厂降本增效的背景下，个人工作量可能增加，利用 AI 提高工作效率，既能增强竞争力，又有助于早下班。 2. 躬身入局：如徐文浩老师所说，在重大技术变革时，每天在一线动手实践是可行之路。 3. 关注优质信息源：例如吴炳见的【AI 大航海】和徐文浩老师的【AI 炼金术】公众号，获取有价值的信息。 4. 了解共创模式：共创模式有多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等优点，但也面临协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等挑战。 需要注意的是，在开启相关行动之前，要做好充分的准备和学习。

以下是普通人利用 AI 制作短视频的具体执行步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，制作一部 2 分钟短片，不论是使用镜头拍摄还是使用 AI 工具生成，本质上都脱离不了影视制作的基础逻辑。在角色设计阶段，需要保持角色的一致性，并为角色增加个性化特性。在分镜图片生成阶段，为了及时调整分镜画面，决定生成一张合适的图片就直接开始进行对应动画镜头的生成。在动画镜头制作阶段，主要使用了 pixverse、pika、runway 三种视频生成工具。我们这里讲的短片都是以短故事片为主，后续也会带领大家讨论广告片等不是以故事为主要基底的影片类型。

学习 AI 对普通人的生活具有多方面的重要意义： 1. 提供更高效的个人助理服务：人工智能模型将很快能作为自主的个人助理，代表您执行特定任务，如帮助协调医疗护理。 2. 促进教育方式的变革：人工智能工具在教育领域有创新的应用空间，如通过交流互动辅助学习，但需要正确引导使用，避免过度依赖。 3. 助力艺术创作：在艺术领域，人们可以与计算机合作作画，发挥自身的创造力。 4. 提高工作效率：普通人可以通过合适的软件和学习内容，运用 AI 来提升工作效率。 5. 带来科技便利与幸福：AI 是未来的必然方向，简单试用能让普通人更快受益，使生活因科技而更加便利和幸福。 然而，在推广 AI 的过程中也面临一些挑战，如需要降低计算成本以使其更加普及，避免其成为有限资源导致战争或成为富人的工具。同时，要正确引导使用，避免其带来负面影响。

普通人学习 AI 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，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自己的作品。 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，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，想要学习或了解 AI，好的信息源如「即刻」App 的“”等免费圈子。 3. 信息爆炸之做减法的小 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。 如果您还在观望 AI，不知道从何入手，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。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。学习资源都是免费开源的。

以下是一些普通人利用 AI 赚钱的方式： 1. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法：通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出现实模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查，很多准爸爸妈妈期待宝宝模样，从而衍生出市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询。 操作流程：客户提供四维彩超图原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，整个流程不超 10 分钟出图。 变现方式：在抖音、快手、视频号、小红书上批量发布相关视频或图文，将客户引到私域接单变现。但要注意平台引流需隐蔽，避免被检测限流或封号。 2. AI 产业中的应用层 基础设施层：布局投入确定性强，但资金和资源门槛高，普通人若无强资源应谨慎入局，可考虑“合作生态”切入机会。 技术层：技术迭代快，小规模团队或个人需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型不建议普通个体和小团队考虑。 应用层：是时代赋予的广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，对于普通个体和小团队有超级机会和巨大发展空间。

对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（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）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。

普通人学习 AI 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，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，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。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 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。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，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。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。