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如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具

Answer

以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法:

对于中学生:

  1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,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:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 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。

对于新手:

  1. 了解 AI 基本概念:阅读「从这里启程」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。
  2. 开始 AI 学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。
  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。

入门工具推荐: Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端:https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端 Android/ios:https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa

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References

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。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相关的实践项目可以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,中学生可以从编程基础、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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

1.1 入门:AI 学习路径与课程

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用Kimi入门学习和体验AI2.1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网3.是国内最早支持20万字无损上下文的AI,也是目前对长文理解做的最好的Ai产品3.能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索[PC端点我传送门直接使用](https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term=)[移动端Android/ios](https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa)点我去下载

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帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉,可以参考以下方法: 1. 在商业化问答场景中,落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手,如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ,可以尝试以下故障排除方法: 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间,例如让其在<thinking></thinking>标签内思考,然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为,Claude 本身具有一定抵抗力,为实现最大程度保护,可以进行无害性筛选,例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当,若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中,如面对央企等对幻觉零容忍的大客户,可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制,但希望流程能在场内完成,同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
AI提示词怎么写
写 AI 提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 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,在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,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:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代达到满意结果。 不同的 AI 工具在提示词的输入和处理上可能存在差异。例如,星流一站式 AI 设计工具中: 输入语言方面,通用大模型与部分基础模型使用自然语言,部分基础模型使用单个词组,且支持中英文输入。 写好提示词方面: 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。 可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还能对已有提示词权重进行编辑。 有辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 对于小白用户,还可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。
2025-02-16
你能回答关于AI以外的事情吗?有关于AI的方面你又知道多少。
以下是关于 AI 的相关知识: 1. 基础方面: 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。 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 关于 WaytoAGI 网站,它提供以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意,我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导,对于其他非 AI 领域的内容,我的知识库中没有相关信息。
2025-02-16
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息: 提示词模板相关网站: 生成新年场景的提示词示例: 戴着醒狮帽,双手抱拳,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字,新年气氛,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点: 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到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”。 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”,真正的成果需要在对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
非计算机专业出身,怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人,以下是一些建议: 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,您能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,对于不会代码的您,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程,变得头大。同时,各类教程都默认您会打命令行,导致入门十分困难。鉴于此,就有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并使您在接下来的 20 分钟内,循序渐进的完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个百宝袋,装满了各种道具,被称为标准库。当遇到问题时,都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用,还可以打电话给未来百货,去订购新道具。在这里:打电话对应 pip 一类的工具,可以用来订购任何的道具;未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台,里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域,所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务:其一,通过 ChatGPT,提供开箱即用的服务,直接对话即可,简单直观;其二,通过 OpenAI API,提供更加灵活的服务,通过代码调用,来完成更多自动化任务,比如全自动将本地的 1 万本小说,从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,在这里,我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始,这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章,我们将从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式,带你快速走入 AI 的世界,跟上 AI 大势。阅读提示:为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读,下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑,帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健,但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨,我们将会显性的做出标注提示,方便您识别,您可以关注文末的论文推荐导引,去了解真实的技术细节。此外,文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容,我们也将会显性的做出标注提示,告诉您这部分内容即使不懂,也完全没关系,可以放心跳过,不必焦虑。
2025-02-16
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG(检索增强生成)是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期,当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ,国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中,如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时,要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的,普通人如何迅速找到目标靶向,比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容: 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent,同时表示知识库内容丰富,您可挑选感兴趣的部分学习,比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础,还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式,是通过加噪和去噪,随机生成种子来形成最终图像,还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息,逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
怎么创建自己的知识库
以下是创建自己知识库的步骤: 1. 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。需要注意的是,知识库是共享资源,您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前(2024.06.08)支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传一张图片并填写图片文字说明)。格式并不重要,重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例(问答对可以选择表格),选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库,您可以参考这篇教程: 。 创建知识库的小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以进行编辑或删除。
2025-02-15
怎么快速做一个知识库
以下是快速创建知识库的方法: 1. 在 Coze 中创建知识库: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 选择知识库的格式,目前(2024.06.08)Coze 支持文档、表格(CSV、Excel 等)、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 选择自定义的文档切割。 数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库,可参考教程:。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据: API 方式:获取在线 API 的 JSON 数据,将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下,选择 API,然后按照以下步骤操作:单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息(包括确认表结构、指定语义匹配字段等)、查看表结构和数据,确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式:手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下,选择自定义,然后按照以下步骤操作:单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔,打开【终端】,依次输入以下命令: cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt
2025-02-15
我现在想根据我的博士论文,想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出,我希望找到一个AI助手,让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题,有没有推荐的AI工具?
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议: 1. 先拆解您的博士论文工作流程,搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效,一切要从业务逻辑出发,AI 是锦上添花,不能本末倒置。 3. 搭建选题库,明确论文的定位(可用 AI 辅助分析),找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节,可用 AI 辅助拆解对标论文,提炼写作技巧,然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲,并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章,但核心内容要自己完成,不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面,用 AI 辅助批量生成标题,再自己修改优化,评估标题是否足够吸引眼球,让 AI 分析论文提供配图建议,去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结,做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助,把整套流程实践几次,形成肌肉记忆,不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程,同时警惕过度依赖,AI 只是辅助,核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等,但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
网页导读 或总结工具
以下是为您提供的关于 Kimi Copilot 网页总结工具的相关信息: 推荐了两个实用的浏览器插件: (不方便下载的,文末附下载链接) 使用该插件需要在浏览器中登录自己的 Kimi 账号,关联网页版。 Kimi Copilot网页总结助手的插件提示词分了 3 部分,提示词如下: 你是一个擅长总结长文本的助手,能够总结用户给出的文本,并生成摘要。 工作流程:让我们一步一步思考,阅读我提供的内容,并做出以下操作。 一句话总结这篇文章,标题为“概述”。 总结文章内容并写成摘要,标题为“摘要”。 总是用中文回答;当输出标题时,应该使用 markdown格式。 文末还提供了相关插件的附件下载:
2025-02-16
请推荐可以使用deepseek的rpa工具,用来处理日常重复简单的工作
以下是关于处理日常重复简单工作的相关建议: 首先,评估和识别日常重复性高的任务。通过分析日常工作流程,观察和记录员工的日常工作,特别是那些耗时且重复性高的活动,如数据输入、文件整理等。确定要通过观察和记录达成的具体目标,例如提高效率、减少错误率、优化工作流程等。与员工交谈,了解他们对当前工作流程的看法,以及他们认为可能存在的效率瓶颈或挑战。 然后,分析收集到的数据,识别哪些任务是最耗时和重复性最高的。基于分析结果,确定哪些任务可以通过引入自动化工具来优化,并制定具体的行动计划,包括引入新工具、重新设计工作流程或提供额外培训。 最后,引入自动化工具,例如 RPA(机器人流程自动化)技术。RPA 是一种软件技术,能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务,可在不改变现有系统架构的情况下工作,是一种快速部署且成本效益高的解决方案。它可以用于自动化各种标准化、规则性的任务。在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件,并根据具体的工作流程进行配置,在初期实施后对自动化流程进行测试和调整优化。 需要注意的是,在选择自动化工具时,应根据企业的具体需求和预算来选择合适的工具。
2025-02-16
AI工具换衣服面料
以下是关于 AI 工具换衣服面料的相关内容: 在使用某些 AI 工具进行换衣操作时,例如在 Stable Diffusion(SD)中,可按照以下步骤进行: 1. 进入图生图模式,若蒙版有 bug 看不见,错误时可手动保存。 2. 输入提示词如“蓝色毛衣”,将蒙版区域内容处理改为“填充”,尺寸改为和图像一致,重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大,可能会出现与之前的手衔接不上的问题,此时可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势来解决。 3. 除了图生图的局部重绘,还可使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,具体效果可自行试验选择。 在 MidJourney 中,有以下实用技巧: 1. 角色一致性:使用 cref 后接角色图片的 URL 可保持角色形象一致性,通过 cw 调整参考强度,范围 100 到 0,默认 100 会使用面部、头发和衣服,强度为 0 时只专注面部,适合更换服装或发型等。 2. 风格一致性:使用 sref 后接风格参考图像的 URL,可生成风格一致的图像,可添加多个风格参考链接,并通过 :: 后跟权重数字设置不同风格的相对重要性。还可结合使用垫图和 sref,垫图影响画面构图和元素,sref 影响画风。 另外,关于基于 AI 的换衣工作流,可参考以下步骤: 1. 下载文件链接:https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Q8D0fvjPll59o7dMKVvcWowOnQh?from=space_personal_filelist 。 2. 载入工作流后若发现缺少节点,需下载文件夹 custom_nodes 中的“ComfyUIIDMVTON.rar”压缩包,解压到 customs 路径下作为节点使用,并将文件夹“LayerNorm”放入指定路径(如 C:\\Users\\Admin\\Desktop\\ComfyUIakiv1.3\\custom_nodes\\comfyui_controlnet_aux\\ckpts)。 3. 若重新打开出现问题,可将节点 custom_nodes“Marigold”、“KwaiKolorWrapper”、"mixlabnodes"剪切放到桌面(不要放在 comfyui 中),先跑工作流。
2025-02-16
影视行业的生成式AI工具有哪些?帮我分一下类
以下是影视行业常见的生成式 AI 工具分类: 视频和图像类:Civitai、Kling AI、Viggle、Hailuo、Hedra、RunPod、Higgsfield、ThinkDiffusion、neural frames、Genmo、fal、LTX Video、CogVideoX、Morph Studio、Domo、Haiper、Pony Diffusion、Leonardo AI、Rubbrband 音频类:ElevenLabs、Hailuo、Cartesia、Sync、Tunes by Freepik 3D 类:Playhouse、Playbook、Tripo AI 故事板类:SAGA 在视频大类的分类下,按场景分,主要有以下几类: 1. 纯 AI 视频生成(RunwayML 等为代表) 2. 数字人(Heygen 等) 3. 营销类视频生成及编辑(生成内容以模板化,商业化内容为主) 4. 视频编辑(全面编辑,长剪短等) 此外,全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一 Project Odyssey 第二季已开始,相关信息如下: 赛事官网:https://www.projectodyssey.ai/ 注册地址:https://projectodyssey.myflodesk.com/season2 赛事 Discord:https://discord.com/invite/projectodysseyai 提交地址:https://www.projectodyssey.ai/submission 时间线: 12 月 2 日:Project Odyssey 第二季开放报名 12 月 9 日:比赛规则公布 12 月 16 日:报名用户可解锁免费试用、完整规则正式发布、作品提交正式开启 1 月 16 日:提交截止,进入评审阶段 2 月 14 日:直播颁奖 参赛类别: 叙事类:通过鲜明的角色和深刻的故事情节,讲述能够打动人心的故事。 音乐视频:将视觉效果与原创音乐完美结合,打造震撼体验。 品牌创意:构思创意广告或活动视频,为虚拟品牌注入灵魂。(短于 60 秒) 创意预告片:制作极具吸引力的预告片或片头,为电影或剧集呈现特别概念。(短于 2 分 30 秒)
2025-02-16
关于音频生成的人工智能工具有哪些
以下是一些关于音频生成的人工智能工具: ElevenLabs:一家前沿人工智能公司,专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆,为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax:面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia:优质文本转语音服务,既以开发者为中心,又适合实时对话用例,专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync:研究公司,致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik:使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具,可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司: Lemonaide Music:与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 tuney.io:为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI:AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI:通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap:使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio:为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen:使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool:带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity:Audacity®音频编辑器的网页版。
2025-02-16
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容: 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说,Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片,无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单,目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕,了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战,Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法,最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体,核心组件包括: CLIP:将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET:进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。 此外,还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型(如 SD1.5、SDXL)、训练方法(如 DreamBooth)、模型格式(如.pt 和.safetensor)、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16
AI作图学习
以下是关于 AI 作图学习的全面指导: 比赛要求: 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛,需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora,提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路: 1. 明确创作主题即锚点,根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体,联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感,让画面有一到两个及以上角色,制造反差和联想。 图片构成因素: 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品: 通过运用反差制造有冲击力的画面,创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关: 1. 概念:构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类:包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。 3. 要素:有主体、陪体、前景、背景、点线面,合理运用可丰富画面。 4. 方式:如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关: 1. 趣味性与美感:趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作: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. 提示词编写:用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备:以未发布的 Lora 为例,按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程:从汉服女孩入手,逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成:包括人物(如穿蓝色汉服女孩的半身像,包括发型、妆容、服饰、配饰等特征,以及光线、环境等元素)、动物(如蛇、孔雀等,涉及颜色、姿态、所处环境等描述)、景观(如中式宫殿、桃花树等室外景观)图像的生成尝试及效果分析。 此外,还有个人学习经历分享,如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画,3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路,并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。
2025-02-16
全不懂AI的人怎么学习AI?
对于完全不懂 AI 的人,以下是一些学习 AI 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,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。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友: 1. 适合纯 AI 小白:可先看左边的目录,从一开始的到处看看到走在学习 AI 的轨道上。 2. 学习模式:输入→模仿→自发创造。 3. 学习内容:去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。 4. 时间安排:在半年多的时间跨度中,有空的时候学习。 5. 学习状态:保持良好的学习状态,能学多少算多少。 6. 费用:学习资源的内容都是免费开源的。 对于中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手学习: 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验应用场景。 探索面向中学生的 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: 了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习在教育、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: 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考对未来社会的影响,培养思考和判断能力。
2025-02-15
如何学习ai绘图
以下是关于如何学习 AI 绘图的指导: 一、比赛与训练要求 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛,需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora,并提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 二、作图思路 作图分三步: 1. 明确创作主题即锚点,根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体,联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感,让画面有一到两个及以上角色,制造反差和联想。 三、图片构成因素 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 四、构图相关知识 1. 概念:构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类:包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。 3. 要素:有主体、陪体、前景、背景、点线面,合理运用可丰富画面。 4. 方式:如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 五、AI 绘画的定义与发展 AI 绘画是指利用人工智能技术,通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果较为简单和粗糙,随着技术进步,尤其是深度学习算法的应用,如卷积神经网络等,能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今涵盖各种风格和题材,在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。 六、场景应用 1. 广告设计:可快速生成各种创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 2. 游戏开发:用于创建游戏场景、角色形象等,提高开发效率。 3. 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计等。 4. 建筑设计:帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 七、工具选择与教程 1. 主流工具如 midjourney(MJ)付费成本较高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。 2. 免费在线 SD 工具网站如。 3. 本教程适用于入门玩家,计划让读者用半个小时就能自由上手创作绘图。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用,可通过评论区、微信(designurlife1st,记得备注来意:ai 绘图交流)与作者沟通。教程内容会持续更新。 希望以上内容对您学习 AI 绘图有所帮助。
2025-02-15
AI提示词学习
以下是关于新手学习 AI 提示词的综合指导: 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、当前应用和未来发展趋势。 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,并可能获得证书。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习,提示词技巧上手容易且有用。 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品制作作品。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。 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,获得实际应用中的第一手体验。 提示词学习要点: 1. 一个月后开始学习提示词,可复制社区里他人的提示词。 2. 小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词,了解主体、动作、场景,避免使用专有名词和网络名词,给 AI 清晰描述。 3. 学习提示词的步骤: 要有一个大模型帐号,至少熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替:。 看 OpenAI 的官方文档,如「」。
2025-02-15