如何使用ai分析股票

以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索方面： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作方面： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 此外，在收集和整理资料方面，可利用以下工具和方法： 1. 收集资料： 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能，还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，分批次提供资料以克服其阅读能力限制，让其整理资讯内容。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

对于 AI 小白的进阶学习，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，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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 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，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： 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。 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。 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。 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。 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。

以下是为您提供的新手学习 AI 的建议： 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。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。 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。 2. 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。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，您可以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。 一定要掌握提示词的技巧，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. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究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。 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。

目前在让 AI 操作电脑方面，有以下相关信息： 去年夏天在处理自动备份配置脚本的任务中，尽管对运维领域不熟悉且编写 Shell 脚本遇到困难，但 AI 可以作为很好的教练，通过请教如“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”等具体问题，AI 能提供解决方案，甚至写出带详细中文注释的代码。 4 月动态中有一些相关的 AI 新产品，如 AutoGPT GUI 开放了 waitlist，MULTI·ON plugin 能在笔记本电脑上自动执行许多任务，BabyBeeAGI 有更强的任务管理等能力，MiniAGI 基于 GPT3.5Turbo/4 能执行多种任务。 生成式 AI Studio 中，可定义场景让 AI 响应特定查询，如设定名字和身份后对 help desk 查询做出特定回应。还提到 Google 提供了 API 和 SDK 帮助构建应用程序，以及调整语言模型以提高响应质量，提示的设计会影响模型结果，但制作提示可能存在一定难度。

以下为一些可以给出指令让 AI 帮您执行的网页、app、大模型和小程序： 1. Midjourney：在生成 UI 界面方面表现出色。如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，例如“landing page”（社交平台登录页）、“Profile Page”（人力资源类产品的个人资料页）。其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，但目前直接用于落地开发仍有距离。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”，例如您可以为其配置提示词、知识库、能力配置等，让其为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。 3. 在使用生成式人工智能时，要把大模型当作大学生而非专家，“实习生”只能执行任务，需要您指明方向、拆解任务、教其一步步操作，像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程并反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，且确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。同时，即使在 Prompt 里指明了步骤，如果没有打印出来，也无法达到理想效果。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。

目前能够分析 Excel 数据的 AI 工具和插件主要有以下几种： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. 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进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。 此外，ChatGPT 也可以助力数据分析，其流程为：SQL 分析时，用户描述想分析的内容，后台连接数据库，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行并将结果数据传给 GPT 进行学习和分析，最后输出分析结论和建议，与结果数据一起返回前端页面渲染图表、展示分析结论；个性化分析时，用户上传文件并描述辅助信息，前端解析后传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。

以下是一些与 Midjourney 提示词相关的网站和提示词基本格式的介绍： 相关网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，适用于 Stable Diffusion、ChatGPT 和 Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供广泛的不同风格供选择，网址： 提示词基本格式： 可以总结为“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”。首先对人物进行详细描述，包括情绪、发型、穿着等；然后描写环境，如天气、地理位置等；接着描述摄影、灯光和成像质量；最后用后缀词规定绘图比例。遵循这样的逻辑输入提示词，有助于生成更符合期望的高质量绘图。

以下是一些可用于分析 90 万行数据的 AI 工具和方法： 1. Excel 相关的 AI 工具和插件： Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户提出的数据分析等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、文本生成、情感分析、语言翻译等任务。 2. ChatGPT 也可助力数据分析，例如通过 SQL 分析平台自身使用情况，或进行个性化分析，分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图切换。 需要注意的是，随着技术发展，未来可能会有更多更适合的 AI 功能和工具出现。同时，在使用这些工具时，要确保数据的安全性和合规性。

以下是关于表格数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT 查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数处理。 系统提示是表结构信息，对难以理解的字段可告知 GPT 其意义，若有多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射以渲染图表，根据结果数据的维度选择不同的 prompt 传递给 GPT，且结果数据 tableData 已通过 SQL 查询，不能让 GPT 再次生成，以免耗时。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 数据来源：Similarweb、Visit，单位：万，变化公式：3 月/2 月 1 100%。 包括数据分析（446 万）、天花板潜力（1000 亿美元）、对标公司（oracle）、总体趋势（快速增长，88.19%）、月平均增速（70 万 PV/月）、原生产品占比（高）、竞争情况（Top1、Top3 占比，马太效应、网络效应强弱，大厂是否入局及占比，技术门槛）、Top1 公司（非大厂）的相关信息等。 还提供了 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况、赛道月访问总量及构成、23 年 4 月访问量 Top10 等数据。 58 数据分析 161 万： 包含名称、二级分类、三级分类、网址、2 月至 11 月的数据及 11/5 月的变化计算等信息，如帆软数据、RATH、rows.com、亚信科技数智产品、神策数据等。

以下是一些好用的 Excel 数据分析 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析等任务。 3. 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进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，用 ChatGPT 做数据分析时，可利用以下工具： 1. Excel：写公式算进阶用法，还可写 Excel 宏，ChatGPT 能根据需求和描述写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 等，绘图库有 seaborn、plotly、matplotlib 等。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： 1. Text2SQL 将英文转换为 SQL 查询。 链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 2. ai2sql 高效且无错误的 SQL 构建器。 链接：https://www.ai2sql.io/ 3. EverSQL 从 SQL 查询翻译英文文本。 链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 4. SupaSQL 从 NLP 生成 SQL 查询。 链接：https://supasql.com/ 5. SQLgenius 使用自然语言的 SQL 查询生成器。 链接：https://sqlgenius.app/ 6. SQL Chat 与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。 链接：https://www.sqlchat.ai/ 7. SQL Ease 从自然语言输入生成 SQL 查询。 链接：https://sqlease.buildnship.in/ 8. Talktotables 翻译和查询数据库。 链接：https://talktotables.com/ 建议查看以下几个知名的 text2sql 项目： 1. SQLNet 一个使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目。 2. Seq2SQL 一个将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型。 3. Spider 一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可能有助于个人在股票投资的 AI 模型和相关信息： 目前，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等是市场上备受瞩目的 AI 模型公司。 在投资领域，AI 将引领新的服务模式，如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片、云计算等行业带来新的投资机会。企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业的投资额也在增长。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 个人投资者可以关注在温哥华启动的专注于 AI 领域的基金 Brilliant Phoenix，其投资了 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等公司。同时，也有跨境基金如在上海发起的进益安成的 QDLP 跨境基金，专注于为投资者提供合规的人民币出境通道以投资美股二级市场。

目前没有特定的 AI 模型被广泛认可能确保个人在股票投资中必然提高盈利。股票市场受到众多复杂且难以预测的因素影响，包括宏观经济状况、政治局势、公司财务状况、行业竞争等。 虽然一些 AI 技术和模型可能在数据分析和预测方面提供一定的帮助，但它们并不能完全准确地预测股票价格的走势和投资的盈利情况。 在股票投资中，依靠单一的模型或技术来获取稳定盈利是不现实的，需要综合考虑多种因素，并结合自身的风险承受能力和投资目标，做出谨慎的决策。

以下是个人利用 AI 在股票投资中提高盈利的一些方式： 1. 借助 AI 进行财务分析：例如通过相关的 AI 工具，对股票的财务数据进行深入分析，以获取更准确的评估和预测。 2. 关注科技领域的投资机会：特别是在 AI 领域，参与相关公司的投资，如 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等。 3. 利用创新的 AI 产品辅助决策：如使用类似于 Maimo 这样的产品，帮助进行会议脚本的听写、研究论文的结构分析、生成式搜索等，从而加速知识处理，为投资决策提供支持。 4. 发起合规的跨境基金：与专业团队合作，为投资者提供人民币出境通道，直接投资美股二级市场，确保资金安全和合规性。 需要注意的是，股票投资存在风险，AI 只是辅助工具，不能完全保证盈利。在使用 AI 辅助投资时，仍需结合自身的投资知识和经验，谨慎做出决策。

AI 在股票投资领域有以下应用： 1. 推动行业发展：AI 不仅革新机器人领域，还促进智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等多个行业发展，在核聚变技术、生物制药和纳米科技等前沿领域也发挥关键作用。这一轮由 AI 催化的变革预计将促进全行业进步，对全球 GDP 产生巨大影响，帮助美国解决债务问题，为经济提供新动力。 2. 创造投资机会：AI 将引领新的服务模式，如“智能即服务”，重塑工作和生活。其发展重新赋能芯片和云计算行业，带来新投资机会，如企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术等成为吸引投资的主要领域。同时，GPU 需求预计持续增长，机器人行业投资额超过企业软件，可能成为下一轮 AI 革命的重要爆发点。 3. 影响企业竞争策略：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，企业竞争策略出现分化，一是成长为大型模型公司并寻找强大背书，二是保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化，这种分化使 AI 行业未来更加多元化和复杂。 4. 辅助投资决策：2024 年预计是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术上相互竞争并为未来 AI 的方向和应用设定标准，为投资者和市场观察者提供了解 AI 发展趋势的重要视角。

很抱歉，目前知识库中没有关于从购买股票型基金到 TA 再到 APP 计算该基金资产收益流程的相关内容。但一般来说，计算股票型基金的资产收益流程大致如下： 首先，在购买股票型基金时，您需要支付申购费用，申购费用通常会从您的申购金额中扣除。申购成功后，您获得的基金份额 = 申购金额÷（1 + 申购费率）÷ 基金单位净值。 在持有基金期间，基金的资产价值会随着基金投资组合中股票的价格波动而变化。基金的单位净值会定期公布，您可以通过基金公司官网、TA 系统或相关 APP 查看。 当您想要赎回基金时，可能需要支付赎回费用。赎回金额 = 基金份额×基金单位净值×（1 赎回费率）。 您的资产收益 = 赎回金额 申购金额。 需要注意的是，不同的基金产品在申购、赎回费率以及计算方式上可能会有所差异，具体应以您所购买的基金产品的相关规定为准。

目前在金融股票领域的大模型有彭博发布的 BloombergGPT 以及蚂蚁金融大模型。 通用大模型能够有问必答，适用不同产业，但在特定领域表现可能不理想。而垂直大模型类似于单领域专家，虽受众有限但在特定领域更专业，比如金融领域。微调是对大模型针对特定领域的训练过程，能优化参数提高在该领域的专业性，且相比从头训练新模型更经济高效。

以下是关于在 Midjourney 中写提示词以生成所需图片的一些指导： 1. 常规操作： 登录 Discord 网站，打开 MJ 服务器出图。 通过 /imagine 命令，在对话框输入“/imagine”激活指令，然后把提示词粘贴到“prompt”后面，点击发送即可。 想要多少张图片，就要输入多少次提示词，且输入下一次提示词之前，要等待上一张图片生成完毕。 2. 使用插件提效： Autojourney 是电脑浏览器的一个插件，可在浏览器拓展程序中下载安装。 它功能强大，支持批量发送提示词、自动下载图片、自动放大图片、生成提示词等功能，能够提高使用 Midjourney 的效率。 点击浏览器右上角的插件，选择 Autojourney 插件将其激活，将提示词复制到插件中点击发送，提示词会排队进入 MJ 发送程序，自动批量出图。 Autojourney 插件支持一次输入 10 组提示词。 3. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”： 将“sref”和 URL添加到提示的末尾，以参考风格参考图像的视觉风格创建新图像。 新提示本身没有美学内容，有助于“sref”的执行。 4. Midjourney 最新编辑器更新： 常见问题：提出极其不合适的请求或要求修改非常小的区域，可能无法得到预期结果；在场景中放很小的头部并要求外绘，生成的身体可能会太大。 重纹理化：是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法，从构图引导图像开始，然后使用提示词和参数添加所需细节。 右侧显示的缩略图：显示器右侧的缩略图显示最近几次编辑会话的记录，左边稍大的缩略图是上传或链接的母图像，其他四张是子图像，展示根据提示生成的不同表达方式。 “View All /查看全部”按钮：每次在不改变选择区域的情况下对母图像进行编辑时，会生成新的缩略图行，更改提示词，新提示词对应的图像会显示在子图像中。

以下是关于 SD 软件使用的相关内容： 1. 软件安装： 系统要求：Win10 或 Win11。 Win 系统查看配置： 查看电脑系统：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看 Windows 规格。 查看电脑配置：需要满足 3 个要求（推荐），电脑运行内存 8GB 以上，是英伟达（NVIDA）的显卡，显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器（同时按下 ctrl+shift+esc），可查看电脑运行内存和显卡内存（显存）。8GB 运行内存可勉强运行 SD，推荐 16GB 以上运行内存；4GB 显存可运行 SD，推荐 8GB 以上显存。 安装方式：配置达标可跳转至对应安装教程页。 2. 制作二维码： 使用进行安装。如果使用的是 Colab Notebook，只需在启动时选择 ControlNet。 生成二维码：首先需要一个二维码。为增加成功机会，请使用符合以下条件的二维码。使用高容错设置或草料二维码。具体步骤为：第一步选择文字类型，输入二维码的文字；第 2 步将容错设置为 30%；第 3 步按生成；第 4 步将二维码下载为 PNG 文件。 3. 软件原理理解： 模型下载与放置：不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹下，在左上角的模型列表中选择（看不到就点旁边的蓝色按钮刷新）。 VAE：相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，有的大模型自带 VAE，可在启动器里面下载，下载的 VAE 放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 Embedding：功能相当于提示词打包，可在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的 embeddings 文件夹里。 LORA：可以将人物或者物品接近完美地复刻进图像中，具有极大商用价值，但使用时需注意版权和法律问题。

以下是使用 AI 将 word 文件生成 PPT 并进行讲课的流程： 首先，让 GPT4 生成 PPT 大纲。但生成符合要求的大纲可能比较耗时，比如可能会花费 2 小时左右。 然后，将大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 为了让 PPT 更具灵动性和观感，可让 chatPPT 为其添加一些动画。 最后，手动修改一些细节，比如字体、事实性错误等，整份 PPT 就基本完成了。 需要注意的是，在生成大纲的环节中，可能会因为题目理解困难而花费较多时间。例如，对于一些抽象的题目，可能需要借助 OCR 识别后抛给 GPT4 来帮助理解题意。对于不熟悉的电商企业属性等问题，GPT4 也能提供耐心的解答。

完全不会编程的人在一定程度上可以借助 AI 来开发网站和 app，但存在一定的限制。 从去年三月 GPT4 发布会的手绘草图直接生成网站的 demo 开始，人们对非编程人员开发应用充满期待。然而，现实情况是，真正的应用往往有复杂的特殊需求，代码量也可能超出 AI 单次处理能力，AI 无法直接完成。比如，纯小白使用 cursor 创建起始文件后，可能会不知从何下手。 但也有一些积极的情况，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站有迅速走红的可能。对于纯小白，如果需求复杂无法一次性直出，需要在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学习一些编程知识。 在深入学习 AI 时，即使不会编程，也可以通过一些教程，如 20 分钟上手 Python + AI，来逐渐掌握相关技能。Python 拥有丰富的标准库，还可以通过工具和平台获取更多资源。OpenAI 提供了 ChatGPT 这种开箱即用的服务，也有通过代码调用的 OpenAI API 来完成更多自动化任务。

使用 AI 做产品可以参考以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以获取关键信息，如产品受欢迎程度、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：利用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点以吸引顾客。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：利用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 关于健身的 AI 产品，有以下几个不错的选择： 1. Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。网址：https://keep.com/ 2. Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 此外，AI 产品化的关键在于让用户跟随产品引导，通过简单操作获得 AI 所需要的高质量 prompt。每一个真实用户希望得到的是能解决具体问题的答案，而他们想付出的可能只是一个 touch、一句 text、一秒 voice。简单原子通过迭代去拟合复杂任务，当用户无法直接感知 AI 产品使用的模型时，AI 产品的形态和范式才算真正成熟。

以下是关于 AI 提示词使用的全面指导： 写提示词（prompt）是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤，一个好的提示词能帮助模型生成更符合预期的文本。编写提示词时，可参考以下建议： 1. 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。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言 用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 避免过多信息，防止模型困惑。 7. 使用关键词和标签 有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 优化和润色提示词对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量很重要，可尝试以下方法： 1. 明确具体描述 使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考 插入相关图片参考，提高模型理解能力。 3. 注意语气和情感 用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合 尝试不同搭配和语序，找到准确表达需求的方式。 5. 增加约束条件 如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 复杂需求拆解为子提示词，逐步引导生成。 7. 参考优秀案例 研究有效的范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化 多次尝试不同写法，根据效果反馈完善。 此外，还需认识到： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”。即使指令清晰，它也可能出现问题，需要对其进行教育、监督和鞭策。不能期待设计完美的提示词就得到完美答案，提示词应是一个相对完善的“谈话方案”，真正成果在对话中产生，同时在对话中限缩自己思维的模糊地带。 总之，编写高质量提示词需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。