我是一个大学生，现在需要快速了解一个领域的研究发展脉络，请推荐一个ai软件帮我推荐需要看的论文和总结文章大意

以下是关于自学 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）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，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 但因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 对于中学生自学 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 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，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 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。

以下是关于您问题的回答： 要快速了解一个领域的发展方向，可以从以下几个方面入手： 技术研究方向： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 1. 编程基础：如 Python、C++等。 2. 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下： AI 技术发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：像视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用，例如： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。

目前在 VI 设计方面，有一些常用的 AI 软件，比如 Adobe Illustrator ，它具有强大的绘图和编辑功能，能够满足您对高质量图形设计的需求；还有 Sketch ，其界面简洁，操作相对便捷。不过，具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。

如果 AI 文档中的表格不被识别，您可以参考以下内容： 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确，但是又需要保留存档，可以在文档总标题里加上关键字眼，避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。 当前文档里插入的表格（包括普通表格、电子表格、多维表格）内容虽然已经能被 AI 识别，但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答，现阶段为了保证更好的问答效果，可以尽量都使用普通文本描述，避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型，这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。

以下是通过 AI 辅助创作小程序的步骤： 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，从而学会必备的调试技能。 如果使用 o1mini，可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本（Windows 机器则是 create.cmd），运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本”，勤勉的 o1mini 会为您生成代码并给出提示，复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话，逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 案例参考 您可以参考以下案例获取更多灵感和方法： 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频：这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入，但可以使用视觉和新的 128 K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。 开发：GLM 等大模型外接数据库：可以调整 prompt，匹配不同的知识库，让 LLM 扮演不同的角色，如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服、上传经典 Case 充当律师助手、上传医院百科全书充当在线问诊医生。 开发：微信小程序：手把手教如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建，包括注册和开发上线。 开发：知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 。 需要注意的是，在开发过程中可能会遇到挫折，如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等。小白最好通过 AI 能直接搞定的小项目先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目，同时最好有人类导师将任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时帮助解决问题。

AI 目前的最新发展包括以下几个方面： 1. 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 2. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化： 从通用能力到专业化细分：如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理（各种 AI 配音、音乐生成工具）等，每个细分领域的产品都在不断提升核心能力，为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新：ToB 市场的深耕（如针对内容创作者的 ReadPo）、新型广告模式（如天宫搜索的“宝典彩页”）等，从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外，AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，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来保持对最新发展的了解。

以下是一些在论文写作和修改方面的推荐： 一、文献管理和搜索 1. Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 2. Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 二、内容生成和辅助写作 1. Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 2. Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 三、研究和数据分析 1. 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。 2. 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。 四、论文结构和格式 1. LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 2. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 五、研究伦理和抄袭检测 1. Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 2. Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 如果您是医学课题需要修改意见，以下工具可供考虑： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供修改意见。 此外，对于学术论文辅助创作，还可参考以下步骤：作为资深研究者和教授，先请求数据集和研究领域，分析数据后制定至少三个研究假设，进行文献综述并修正假设，使用 Code Interpreter 技术进行假设检验，最后撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文并以 Word 文档形式提交。内容原文地址：https://www.moreusefulthings.com/prompts 。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下为您推荐几款数字人生成软件： 1. HeyGen：这是一个 AI 驱动的平台，能够创建逼真的数字人脸和角色。它使用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 2. Synthesia：这是一个 AI 视频制作平台，允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID：这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 此外，还有以下一些 AI 视频软件： 1. Runway：有网页和 app 版本，使用方便。网址：https://runwayml.com 。工具教程： 2. haiper：网址：https://app.haiper.ai/ ，免费。 3. SVD：网址：https://stablevideo.com/ ，有免费额度，对于景观更好用。工具教程： 4. Pika：网址：https://pika.art/ ，收费，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： ，群友分享入门教程：https://mp.weixin.qq.com/s/maLCP_KLqZwuAxKd2US_RQ 5. PixVerse：网址：https://pixverse.ai/ ，免费，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 6. Dreamina：网址：https://dreamina.jianying.com/ ，剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。工具教程： 7. Morph Studio：网址：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 8. Heygen：网址：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 如果您想实现剪映数字人的“私有化”，可以参考以下步骤： 1. 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 就进到程序主要运行界面。在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”就行，无需安装，无需付费。点击红框对应的 URL 就会打开操作界面。 2. 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成！ 3. 第三步：等着自己专属的数字人视频出炉！ 有关数字人使用上的问题，欢迎在底部评论区留言，一起交流。同时如果对数字人课程感兴趣的话，欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程！ 在线观看第一节：https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0 。 请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关的使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。

以下是为您推荐的关于每日新闻、财经金融类新闻的相关资源： AI 新闻写作工具： Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法可根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 金融服务相关： 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持，例如根据股票历史走势和市场趋势预测未来走势。 其他领域的 AI 应用： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，利用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，利用数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，生成式 AI 还能在金融服务业中帮助改进内部流程，如在预测方面编写公式和查询、发现模式并建议输入，在报告方面自动创建内容并调整，在会计和税务方面综合总结并提供可能答案，在采购和应付账款方面自动生成和调整相关文件及提醒。

以下是关于电商视频混剪的 AI 推荐步骤： 1. 添加产品/介绍背景：如果有自己的视频/图片素材可以直接使用，没有的话，可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映中把数字人扣下来，导入视频，点击画面，选择抠像，点击智能抠像，调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 最终可以形成满足需求的视频，用于带货或讲解产品。如果应用在直播，目前可能需要收费，短视频可以通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。

以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具： 1. 图像类： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费最高可达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一定局限性，如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别： 百度 Chat：AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集：导航网站。 创客贴 AI：设计工具。 MasterGo：设计工具。 美图设计室：图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院：AI 训练模型。 即时 AI 设计：设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板：PPT。 百度飞桨 AI Studio：AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫：通用写作。 xmind：思维导图。 标小智 LOGO 生成：图像生成。 liblib.art：图像生成。 稿定设计：设计工具。 千帆大模型平台：模型。 DeepSeek：AI 聊天机器人。 墨刀 AI：设计工具。 沉浸式翻译：翻译。 火山方舟：AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大：图片增强。 processon：思维导图。 Pika：图生视频。 千库网：资源。 无限画：图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财：金融。

在写文书方面，以下是一些相关的 AI 工具和应用方式： 对于孩子写作文： 如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以把任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。评价的关注点在于对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范）。 在论文写作领域： 文献管理和搜索：Zotero 结合 AI 技术可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，Quillbot 可进行重写和摘要，帮助精简和优化内容。 研究和数据分析：Google Colab 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理论文格式和数学公式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭，确保论文原创性。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，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。

以下是一些做视频可能用到的 AI 工具及相关流程： 工具方面： Pika Pixverse Runway SVD 流程方面： 1. 故事构思：确定您要讲述的故事，可以是原创（基于自身或周围人的经历、梦境、想象等），也可以是改编（经典 IP、名著、新闻、二创等）。多与他人讨论故事，不断修改完善。 2. 剧本写作：短片创作篇幅较小，情节和角色相对简单，可从自身经历或短篇故事改编入手。不断实践并总结经验。 3. 图像生成：使用 AI 工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）根据小说内容生成角色和场景的视觉描述，并创建相应图像。 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，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。同时，AI 工具的可用性和功能可能会变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具： 对于需要修改医学课题的情况，您可以考虑： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写，推荐以下中文工具： 秘塔写作猫：是 AI 写作伴侣，支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作：是智能写作助手，支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作：由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频，以下产品可供选择： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能转换视频风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看： 更多医学课题修改工具相关：无 更多内容仿写工具相关：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

本地运行 Llama3 所需电脑配置的相关信息如下： 1. 安装 Docker Desktop： 点击/复制到浏览器下载：https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 。 下载后，双击下载项目，出现相关界面点击 ok 开始加载文件。注意下载相对较快，完成后不要点击“close and restart”，以免导致 llama3 下载中断。等待终端的模型下载完成后再点击重启。 重启后，点击“Accept”，选择第一个，点击“Finish”。 然后会提示注册账号，若打不开网页，可能需要科学上网。按照正常流程注册账号并登录 Docker 即可。 2. 下载 Llama3 模型： 打开终端。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入并回车，会开始自动下载，文件下载较慢，可同时进行安装 Docker 的步骤。 3. 下载 Open WebUI： 回到桌面，再打开一个新的终端窗口。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 将相关命令输入，等待下载。 点击或复制相关地址进入浏览器，进行注册登录。 登入后，点击顶部的 Model，选择“llama3:8b”。 需要注意的是，模型的回复速度取决于您电脑的配置。另外，您还可以参考开源项目 。同时，有教程提到可以通过购买算力解决本地电脑配置不够的问题，但需要充值 50 元。

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。