用100字概括AI的好处，和普通人如何开始使用AI

目前对于哪一个 AI 生成的图片更具有还原性，难以简单地给出一个确定的答案。 从相关资料来看，不同的 AI 出图工具具有各自的特点和优势。例如，MJ 稳定性最好，协作性最强，有很多成熟的经验可供参考，但不是所有人都能拥有此工具；SD 有一些其他产品无法替代的能力，如艺术字、线稿控制能力、可以训练自己的各种 lora 等，但需要本地部署，上手门槛更高；悠船对中文的支持最好，Prompt 可以用中文直出，交互友好、简单、易上手，但管控严格，很多敏感词不能使用。 在实际应用中，保持名胜古迹的原貌可能会遇到困难，比如用悠船出图时法华塔变得面目全非，最后用 SD 的线稿控制才将塔的样式大体保留下来。此外，在处理一些历史相关的内容时，绕过敏感词也是一个难点，需要绞尽脑汁地想办法，比如用替代词或其他方式。 同时，从艺术和语言学的角度来看，AI 艺术的发展仍在探索中，对于其本体形态和未来的发展方向还有待进一步研究和实践。

以下是一些好用的制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，在体验 AI 生成 PPT 的产品中，gamma 被认为是最好用的。虽然还没有特别自动化，但从审美上来看，只要提供了内容框架，gamma 生成的 PPT/网页的审美水平最高。 另外，WPS AI 也能辅助制作 PPT，例如优化 PPT 大纲、快速生成 PPT 并进行主题配色和字体修改等。

以下是为您提供的 AI 学习路线： 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，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. 对于有一定编程基础的新手： 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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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。 参与 AI 相关的实践项目，比如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。 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，新手可以从编程基础、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。

以下是一些常见的 AI 大模型的优势： OpenAI 的 GPT4： 是大型多模态模型，接受图像和文本输入，输出文本。 在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 Midjourney v5： 具有极高的一致性。 擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt。 支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 DALL·E 3： 能轻松将想法转化为极其精准的图像。 代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 Mistral 7B： 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。 OpenAI 的 o3 及 o3mini： o3 在编码、数学和科学等领域表现出色，在多个衡量基准上远超 o1。 在 ARCAGI 公共基准得分高。 在 EpochAI 的 Frontier Math 创下新纪录。 在 SWEBench Verified 上表现突出。 在 Codeforces 上得分高。 在 AIME 2024 上得分高。 在 GPQA Diamond 上表现远高于人类专家。 o3mini 具有 3 个推理级别，最低级别将比肩 o1，在许多编码任务上性能优于 o1，且成本大幅降低。 大模型的优势还包括： 像一个多功能的基础平台，能处理多种不同的任务，应用范围广泛，拥有更多的通识知识。 但大模型并非拥有无限知识，其知识来源于有限的训练数据，且知识库不会自动更新，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。

以下是为科研人（经济学）推荐的一些 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，能简化您的学术工作。 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为科研人推荐的专用 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，能增强对科学文献的洞察，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供文章，并提出问题和需求，它会尽力提供帮助。 这些工具能从不同角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议，您可根据具体需求选择尝试。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 另外，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践学习，AI 也应如此，不能仅依靠大量数据和生成模型，而应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。 关于防止 AI 取代人类思考，手绘图有助于建立突触连接，将信息从短期记忆转移到长期记忆。不使用 AI 做笔记能让人成为更好的概念思考者。学生手写笔记比打字能保留更多信息，科学观察时手绘能提高观察能力。学习新技能时，应先依靠人类自身，不应一开始就使用 AI。

100 万 tokens 具有以下重要意义和影响： 算法视角：更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角：长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用：Gemini1.5 支持 100 万 token，可以一次性处理大量信息，比如 1 小时的视频，11 小时的音频，超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 Token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时，会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开。此外，英文的 Token 占用相对于中文较少，因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定，然后要求中文输出。

以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析： A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来，已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面，它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如，Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单，移动端有两家。其中，多数产品自诩“无限制”，用户可进行不受限的对话或互动，且访问主要通过移动网页，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次，Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析，超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比，有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno，从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑，占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜，包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加，为用户提供相关建议。此外，Discord 流量值得关注，相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接：https://a16z.com/100genaiapps/ 作者：A16Z Olivia Moore 发布时间：2024.03.13 去年 9 月的报告：

以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容： 1. 适合人群：适合纯 AI 小白，若还在观望不知如何入手，可参考此日记。 2. 学习模式：学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 3. 学习内容：日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间：在半年多时间跨度中，其中 100 天学习 AI，并非每天依次进行，有空时学习，目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用：学习资源免费开源。 此外，作者在第九阶段的感受是，想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感，其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段，作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习，认为可根据自身熟悉领域选择学习方向，coze 适用所有人，无需代码基础和图文审美，只要能发现智能体需求，就可用工作流实现。

在 Coze 中调用插件并非能 100% 保证成功，以下是一些相关信息： Coze 的工作流中，节点是基本单元，插件节点可用于扩展大语言模型本身的限制，实现特定功能，如抓取网页内容。 加入智能体后，会有调用次数的统计。 即使是官方插件也可能存在不稳定的情况，需要自行尝试找到适合当前场景的插件。 例如在微信图片助手的打造中，有以下操作： 任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等任务与相应插件存在对应关系，已在 Coze 插件商店上架，搜索关联即可。 配置插件时，需准备好 Glif 的 Token，在 Coze 中编辑参数选项填入 Token 并保存，同时关闭对大模型的可见按钮。 通过已有服务 api 创建插件时： 进入 Coze 个人空间选择插件，新建并命名，填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址，配置输出参数，测试后发布。 手捏插件后可创建 bot 并接入插件，在 prompt 中要求调用插件。 需要注意的是，Coze 调用插件有一定随机性，对输入输出内容会有过滤，如果多次尝试不成功，可优化提示词使其更准确识别输入意图，且不要使用违规字词和图片内容。

要 100% 调用 Coze 的工作流或插件，您可以参考以下内容： 实现工作流方面： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 搭建流程时，主要步骤包括上传图片（将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用），以及将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件（若市场中有可直接使用）。 Coze 简介： 插件：Coze 提供丰富的插件选项，允许通过 API 连接集成各种平台和服务，扩展 Bot 功能，可轻松调用或创建定制插件。 工作流：是强大的工具，用于设计和实施复杂的功能逻辑，通过拖拽不同任务节点构建多步骤任务，提高 Bot 处理任务效率。 图像流：提供可视化操作界面，允许灵活添加处理节点，设计图像处理流程。 触发器：允许 Bot 在设定的特定时间或发生特定事件时自动执行任务，是自动化处理的关键组件。 知识库：使您能够添加和利用本地或在线的文本内容和数据表，支持 Bot 提供更准确和实用的回答。 变量：帮助 Bot 存储用户的个人信息，如语言偏好，使回复更加个性化和精准。 数据库：提供简单高效的方式管理和操作结构化数据，支持自然语言的数据插入和查询，还支持多用户模式，提供灵活读写权限控制。 长期记忆：使 Bot 能够形成对用户的个人记忆，基于这些记忆提供个性化回复，提升用户体验。 卡片：允许自定义 Bot 生成内容的格式，以卡片形式展示，增强交互体验。 大模型：通过人设与回复逻辑中的一系列设定，编排 Bot 的具体执行任务和执行逻辑。 此外，判断任务/Prompt 是否需要拆解为工作流时，通常先从当前性能最强的 LLM 着手，用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性，再根据实际情况逐步拆解子任务。对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可预见需要拆解为工作流。鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力时，必然需要通过工作流来调用相应的插件。

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

普通人利用 AI 变现可以考虑以下几个方面： 1. 数字克隆体：成为数字克隆体的本体，基于自己克隆体的费率以及被使用时长与平台结算获取收益。用户可以通过耳机和眼镜等交互工具与数字克隆体交流，还可以组织克隆体智囊团，付费方式可以是订阅平台，不同月费对应不同使用时长，不同克隆体有不同的费率。 2. Zion + coze：将发布的 coze 制作成独立网页，通过使用次数或包月等方式收费。例如，可以用 Zion 来做小程序。 需要注意的是，虽然 AI 具有强大的智力和效率，但在利用其变现的过程中，要充分考虑用户需求和市场情况。

以下是为普通人学习 AI 知识提供的一些建议： 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，然后针对每个小点继续提问，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，可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。 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. 零基础小白学习： 网上有很多基础课程，可找科普类教程学习。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。

普通人要熟练使用 AI ，可以参考以下几点： 1. 提供背景信息：在使用 AI 时，尽可能为其提供详细的背景信息，以确保输出更准确和有用。 2. 让 AI 自我反思：促使 AI 对每次输出的内容进行再次思考，提高输出质量。 3. 尝试使用：对于超出自己理解范围的 AI ，最简单的方法是亲自试一试，百闻不如一练。 4. 了解 AI 能力边界：虽然目前难以明确类似 GPT4 等模型的具体能力边界，但要心中有数，避免在边界外的任务上过度依赖。 5. 接受培训：使用 AI 时接受一定的培训，能提高任务完成的效率和质量。 6. 注意协作方式：可以采用“半人马”模式，即人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程并合理调配资源；也可以向“机械人”模式发展，实现人与 AI 的高度融合，更精细化地协作和创作。 此外，尽可能简单地试用 AI ，是让普通人在 AI 发展中更快受益的好方式。

AI 对于普通人具有多方面的重要意义： 1. 工作效率提升：能处理重复性和繁琐的日常任务，例如编写程序或脚本。 2. 创新解决方案：开启无限可能性，从自动化日常任务到创造创新性成果。 3. 融入工作生活：一定程度上缓解工作中的交互问题，融入日常工作场景。 4. 减轻劳动负担：将人从重复性劳动中抽离，节省时间和精力。 5. 个性化服务：如为小朋友制作游戏或智能硬件，创造独特体验。 6. 医疗领域：在初诊、获取医疗数据、降本等方面发挥作用，提供“人体健康模型”的可能性。 同时，AI 应用是技术驱动的，目前产品能做的事情还较有限。在一些领域，如医疗，短期内仍存在一些问题，如医生使用 AI 助手动力不足等。但从长远来看，AI 有着广阔的发展空间和想象空间。

Coze 扣子是一款基于自然语言处理和人工智能技术的智能助手平台，具有以下特点和功能： 1. 提供丰富的插件生态，能帮助用户快速实现个性化的智能应用，无需编写复杂代码。 2. 经过一年多的用户打磨，插件生态和分发渠道对个人用户够用，上手难度不高，信息获取插件丰富。 3. 推出专业版服务，主要特性包括企业级 SLA 保障、高级特性支持（如批量处理、私有数据等）以及更优惠的计费项。 对于非 IT 专业的普通人，学习用它来创建智能体的路径和步骤如下： 1. 体验和了解 Coze 扣子平台的基本功能和操作，熟悉其界面和常用工具。 2. 学习相关的基础知识，例如自然语言处理的基本概念、智能体的工作原理等。 3. 参考平台提供的教程和示例，逐步尝试创建简单的智能体。 4. 加入相关的学习交流群，与其他用户交流经验，共同学习进步。 需要注意的是，目前提示词攻击在业内是公开的秘密，像扣子这样的智能体编排平台，其热门智能体的核心提示词可能会被轻易获取，存在一定的安全风险。

以下是为普通人提供的学习利用 AI 以提高工作学习效率的方法及学习顺序： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料，如「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能是什么、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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的一系列课程。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）上的课程，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。可根据自身兴趣选择特定模块深入，比如一定要掌握提示词的技巧，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自己的作品，在知识库中也有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎自己实践后也进行分享。 五、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。通过对话获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，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》中的学习模式，即输入→模仿→自发创造。同时注意，学习资源大多是免费开源的，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。学习时间可根据自身情况灵活安排，不必有压力，能学多少算多少。

以下是对这三篇论文的主要内容概括： 《20240301:1bit LLMs》 作者：Shuming Ma 等 核心观点：提出新的 1bit LLM 变体 BitNet b1.58，在保持与全精度 Transformer LLM 相同性能的同时，显著降低延迟、内存、吞吐量和能源消耗。 亮点：定义新的训练高性能且成本效益的 LLM 的缩放法则和方法，开启为 1bit LLMs 设计特定硬件的新计算范式。 核心贡献：在 3B 模型大小时，与 FP16 LLM 基线在困惑度和端任务性能方面匹配，同时在内存、延迟和能源消耗方面有显著提升。 动机：解决随着 LLMs 规模和能力快速增长带来的部署挑战和环境经济影响。 《20240227:ScreenAI》 作者：Gilles Baechler 等 核心观点：介绍专门用于理解和处理用户界面和信息图表的视图语言模型 ScreenAI。 亮点：通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略，以及在独特的数据集混合上进行训练，实现了在 UI 和信息图表理解任务上的新最佳性能。 核心贡献：在只有 50 亿参数的情况下，在多个基于 UI 和信息图表的任务上取得新的最佳性能，在其他任务上也表现出色。 动机：解决 UI 和信息图表的复杂性，应对其对单一模型理解、推理和交互提出的挑战。 《20240305:Claude 3》 作者：Anthropic 核心观点：介绍 Anthropic 开发的 Claude 3 模型家族，包括 Opus、Sonnet 和 Haiku，在多模态输入、推理、数学和编码方面表现出色，并分析了安全性和社会影响。 亮点：在多个基准测试中取得最先进的结果，非英语语言流畅度提高，适合全球受众；Claude 3 Opus 在推理、数学和编码方面设定新标准，Haiku 是最快速且成本最低的模型，具备视觉能力。 核心贡献：通过多模态输入能力和工具使用提供丰富上下文和扩展用例。 动机：致力于开发安全、负责任的 AI 系统，支持企业自动化任务、生成收入、进行复杂的财务预测和加速研发。

《奇点临近》是雷·库兹韦尔的新作，书中描述了宇宙与人类发展的六个阶段。预言未来几十年内技术将迅速提升，改变人类生活，比如通过脑机接口等技术，人类能提升认知能力、逆转衰老、实现数字永生。但这些技术也带来潜在风险，如 AI 失控和基因编辑滥用。库兹韦尔的预见为我们描绘了一个激动人心又充满挑战的未来。

文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点： 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛，可应用场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势： 能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性： 从某些测试和感觉来看，其能力水平可能在 GPT3 的阶段，输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。

AI 修图与绘画可通过设定关键词，如主题、环境、气氛等描绘画面，利用其可控与不可控特点，选择擅长和理解的内容创作。

AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素，借助相关工具和工作流，如飞书妙记、Kimichat 等，按流程生成和完善。

AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容