怎样获得一个ai工具

以下是一些关于 AI 画布可用于整理文档、思维导图的相关信息： 自由画布类 AIGC 工具： Flowith 2.0：是一款出海应用，在具备 Refly 几乎所有功能的基础上，有很多独特设计。如知识库允许自行上传制作并发布，还能添加或购买他人的知识库；内容编辑器有多种模式；强化了 Agent 功能设计和对话模式；支持团队协作。 FunBlocks AIFlow：是 FunBlocks 效率工具集成平台内的一款自由画布类工具，输入探索主题后，AI 会自动拆解成不同模块，并支持每个节点的深度编辑，还支持多种内容形式的自由节点上传。 AI 画示意图的工具和步骤： 假设创建项目管理流程图，可使用 Lucidchart，步骤如下： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 绘制示意图的推荐 AI 工具和平台： Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图，具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富模板库和自动布局功能等。官网： Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂图表，AI 功能可帮助自动化布局和优化设计，集成 Office 365，有丰富图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网： Diagrams.net：免费开源的在线图表绘制工具，适用于各种示意图绘制，支持本地和云存储，有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：

AI 具有广泛的应用和学习方向，以下为您详细介绍： 在获取信息和学习方面，AI 可用于辅助教育和自学。您可以要求 AI 解释概念，能获得不错的结果。比如，有很好的提示可作为自动导师，您可通过相关链接激活 ChatGPT 中的导师。但使用时需注意，因 AI 可能产生幻觉，关键数据要依据其他来源仔细核查。 在医疗保健领域，AI 会不可逆转地改变疾病的预防和治疗方式。医生可将文档工作交给 AI 书记员，初级医疗服务提供者能依赖聊天机器人进行分诊，预测蛋白结构库能加速药物开发。为实现真正的变革，应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为领域顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再经过学徒实践。AI 学习也应通过堆叠模型训练，而非仅依赖大量数据和生成模型。例如，应先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像医学生和药物设计科学家，需要从基础课程逐步学习积累，培养处理细微差别决策的直觉。

以下是关于 AI 实训营的相关信息： 第二期： 讲师：梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO 课表： 01/22 20:00（直播回放：https://b23.tv/iQcVksx） 0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单 可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space AI 编程的能力与边界 通义灵码上手指南 一句话 AI 编程小游戏展示 01/23 20:00（直播回放：https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnazg6vi2c7y25xn3898tw?from=ai_minutes） AI 编程实战篇：人人都能“福从天降” 0 基础带练“福从天降”小游戏 自然语言生成更多小游戏 如何在 Github 部署并生成在线链接 加入通义灵码钉钉共学群，大咖在线答疑！（钉钉群号：78080029971） 第一期： 课表： 01/07 20:00（直播回放：https://www.bilibili.com/video/BV1NmrdYCEqA/?spm_id_from=333.999.0.0） 必须了解的企业级 AI 应用开发知识点 阿里云百炼大模型平台全解析 企业级服务场景对号入座 百闻不如体验，实操方有感知 01/08 20:00（直播回放：https://www.bilibili.com/video/BV1NErzYbE5P?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=290a2836f7818edc2c18c6eb525d4abe） 更好用的文本知识库应用跟学，快速上手阿里云百炼 生态能力解析：手把手案例带做 服务场景透视：企业级案例应用 AI 机器人搭建：企业知识问答场景全覆盖 01/09 20:00（直播回放：https://www.bilibili.com/video/BV1jic7eKEEG/） 更热门的多模态交互案例带练，实操掌握 AI 应用开发 阿里云百炼大模型多模态能力解析 商家运营场景&企业级解决方案分享 实践课堂：拍立得场景构建 全新升级上线： 春节在家偷偷努力的机会来了！ 免费学习，交作业拿好礼 共学、共享、共实践，1 月 24 号正式开课 本期课程聚焦模型多模态应用落地，从模型选型、微调到 RAG 图搜与音视频应用构建实操，由浅至深带你在阿里云百炼零代码实现企业级多模态应用落地。 阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操！ 快来加入学习吧～（https://click.aliyun.com/m/1000401471/）

对于小白学习 AI 的知识体系，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，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，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 有兴趣伙伴，可以留言互动，有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。

以下是一些常见的 AI 变现途径： 1. 开发智能体，如口语陪练 bot，可在相关 APP 上提供服务。例如 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并分享了链接和使用感受。 2. 在公司给自己贴 AI 大神标签，通过社交网络进行分享以扩大影响力，承接项目开发。 3. 电商方面，如在小红书上通过 AI 绘画变现： 用 AI 制作服装，如 AI 小绿裙，单价较高且销量可观。制作方式可根据自身熟练程度选择不同工具。 用 AI 定制萌娃的头像，单价相对较低，但执行力强也能有不错的收入。 每个人都有自己的路径依赖，变现路径也因人而异。在探索 AI 变现时，需要不断学习新事物、探索新方法，结合自身优势和市场需求找到适合自己的方式。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。 工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 访问渠道：Web 端&H5 端： ；手机端：扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中，4 月访问量（万 Visit）为 1134，相对 3 月变化为 13 。

以下是为您推荐的文献阅读总结工具： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 支持阅读本地 PDF 等，是实用的英文资料和网页翻译插件。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）： 地址：https://monica.im/ 集成了 GPT 的功能，可对网页文字进行翻译。 3. 利用 GPT 辅助阅读：能从英译中到中译中，帮助理解文档内容。 4. Afforai： 是为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人。 提供上传和管理研究论文、注释和笔记、管理引用和元数据等工具。 支持多种文档格式和三种搜索模式。 5. Recall： 提供新型知识管理方法，能自动总结多种在线内容并保存到知识库。 知识库自动组织和分类内容，通过知识图谱技术发现信息联系，还提供间隔重复学习功能。 此外，在学术场景中，GLM4Plus 结合良好的提示词可帮助快速总结、翻译和润色论文内容。例如： 论文总结提示词：结合良好提示词能迅速总结概括文档。 论文内容翻译提示词：结合良好提示词能快速翻译论文内容。 论文内容扩写润色提示词：精心设计的提示词可根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书的口语化、轻松愉快风格。

以下是为您推荐的文献阅读工具： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 。它支持阅读本地 PDF 等，是非常实用的英文资料和网页翻译插件，适合英文阅读吃力的小伙伴。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）： 地址：https://monica.im/ 。使用后随意刷住任意一段文字会出现翻译选项。此工具集成了 GPT 的功能，相当于网页版挂载了一个 GPT+notion，更多用法可查询官网。 3. 利用 GPT 辅助阅读：能从英译中到中译中，帮助真正理解文档内容，但阅读体验不够连续。 4. Afforai： 是一个为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人，提供一系列工具简化研究流程。支持多种文档格式，提供三种不同搜索模式，包括文档检索模式、学术搜索模式和谷歌搜索模式。 5. Recall： 提供新型知识管理方法，能自动总结用户在线遇到的各种内容，如播客、YouTube 视频、新闻文章、PDF 等，并将其保存到用户的知识库中。还提供间隔重复学习功能。 此外，在论文写作领域，也有一些相关的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 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。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以将英文翻译为中文的 AI 工具推荐： 1. 浏览器插件“沉浸式翻译”： 地址：https://immersivetranslate.com/ 它支持阅读本地 PDF 等，是非常实用的英文资料和网页翻译插件。 2. 浏览器插件莫妮卡（Monica）： 地址：https://monica.im/ 集成了 GPT 的功能，可对网页文字进行翻译。 3. 利用 GPT 辅助阅读。 4. DeepL（网站）： 地址：https://www.deepl.com/translator 点击页面「翻译文件」按钮，可上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件进行翻译。 5. 沉浸式翻译（浏览器插件）： 地址：https://immersivetranslate.com/ 安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，可选择多种本地文件进行翻译。 6. calibre（电子书管理应用）： 地址：https://calibreebook.com/zh_CN 下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 7. 谷歌翻译（网页）： 地址：https://translate.google.com/ 先将 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮上传 Word 文档。 8. 百度翻译（网页）： 地址：https://fanyi.baidu.com/ 点击导航栏「文件翻译」，可上传多种格式文件，支持选择领域和导出格式，但进阶功能基本需付费。 9. 彩云小译（App）： 下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档并开始翻译，但有免费次数限制且进阶功能需要付费。 10. 微信读书（App）： 下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 11. 浏览器自带的翻译功能： 对于一些过大或不支持的 PDF，可转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。

AI 工具可以将英文翻译成中文。例如，在一些案例中，会使用谷歌将中文台词翻译成英文，然后进行校对和润色。像 Whisper 这样的工具能很好地识别视频或音频中的语言，包括英文，对于中文的处理可能需要选择 large 尺寸效果会更好。此外，在处理翻译问题时，还会涉及到将英文翻译为中文以生成双语字幕等情况。国内的出门问问的魔音工坊也可用于相关处理。但需注意，AI 只是辅助工具，不能替代人的思考，且可能会犯错，给 AI 的信息应尽可能准确。

以下是一些好用的中文 AI 工具： 内容仿写方面： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，能应对多种写作需求，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作效率和创作体验。更多相关工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 图像生成方面： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，有不同的收费档次，轻度用户也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。但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 PPT 制作方面： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/

以下是关于学习使用 AI 工具的建议： 学习使用 AI 工具学习外语： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 选择语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，按照课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 3. 利用 AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。 4. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 5. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 中学生学习 AI： 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 生成工具体验应用场景，探索面向中学生的教育平台，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（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。 总之，无论是学习使用 AI 工具学习外语还是中学生学习 AI，都需要坚持学习和实践，并结合实际情况不断调整学习方法。

通往 AGI 之路网站具有以下功能和价值： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：每天将知识库的精华内容呈现给大家。 此外，该网站和知识库相互关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。同时，网站还涉及以下方面： 1. 智能纪要：包括关于 AI 社区活动及未来规划的介绍，如举办多轮比赛并发放高额奖金，与小红书合作及流量扶持，北京线下场地活动，规划酒吧相关事宜，社区搭建及成员互动等。 2. 关于 AE 软件及相关活动的介绍：如活动初衷、软件功能、底层逻辑、硬件要求、基本界面和使用逻辑等。 3. 作业放置位置、会议交流方式、AI 绘画工具、社区活动及大赛信息、百炼拉机器人比赛、社区共建及小红书合作、线下场地及酒吧规划等相关事宜。

以下是使用 AI 制作帮助自己及时获得某细分工业领域国内外信息工具的步骤： 1. 让 AI 阅读学习一篇您认为优秀的行业调研报告，总结其中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 询问 AI 该文章在收集行业数据时使用了哪些一手数据和二手数据，并请其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI 参考上述内容，为您写一份“XXX 行业调研报告”，并请其作为“行业调研报告撰写专家”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，然后输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI 针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 完成以上 4 个步骤后，AI 会为您写出一个“XXX 行业调研报告”的初稿。接下来，您可以根据自己的需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容。然后结合您自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是，要使调研报告有深度，可以通过以下两个路径： 1. 自己对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI，借助 AI 的海量知识，一边学习、一边研究、一边洞察总结。（通过借助 AI，可以加速我们的学习和研究能力） 操作示例如下：获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病：如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究：通过 AI 筛查化合物，发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法：利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森：使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在症状出现前几年发现疾病。

AI 的学习能力主要通过以下几种方式实现： 1. 机器学习：电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法旨在学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 2. 深度学习：这是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元，由于有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 3. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 AI 学习模式的发现并非由单一的个人完成，而是众多研究者共同努力的成果。 AI 的发展历程中有重要的技术里程碑，如 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。LLM 即大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

对于 AI 新手在 WaytoAGI 入手学习 AI 并获得现金收入，以下是一些建议： 学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功。人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握相关技术可在这些岗位获得不错收入，且 AI 技术在各行业应用广泛，掌握技能能增加就业和职业发展机会。 然而，能否赚钱取决于多种因素，包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于新手，【野菩萨的 AIGC 资深课】是不错的选择。这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论新手还是进阶者都适用。 总之，新手要在 AI 领域获得现金收入，不仅要选对课程深入学习，还要不断提升自身能力，结合市场需求进行实践。

目前 ChatGPT 官网有两个版本，一个是 GPT3.5，一个是 GPT4。GPT3.5 是免费版本，只要拥有了 ChatGPT 账号就能使用。但 GPT3.5 的智能程度明显没有 GPT4 的高，而且也无法使用 DALL.E3（AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐，PLUS 的收费标准是 20 美金一个月。当然 GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐足以。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，注册一个谷歌账号可以省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程非常简单。 此外，您还可以在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问类似的服务，或者选择 Claude 2，它也提供了有限的免费选项。

对于新手学习 AI，建议您按照以下步骤进行： 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，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。 通过与这些 AI 产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 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。

对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 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 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 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），学习其在教育、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 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

训练自有数据的大模型可以通过以下步骤实现： 1. 了解大模型的概念：大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用上学参加工作来类比大模型的训练、使用过程，包括找学校（需要大量 GPU 等计算资源）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择合适算法）、就业指导（进行微调）、搬砖（推导）。在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行分词并形成词汇表。 2. 基础训练步骤： 进入厚德云模型训练数据集，如 https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 创建数据集：在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。可以上传包含图片+标签的 zip 文件，也可单独上传照片，但建议提前打包。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，上传后等待一段时间确认创建，返回上一个页面等待上传成功并可点击详情检查，能预览数据集的图片及对应的标签。 Lora 训练：点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。选择数据集，触发词可有可无，模型效果预览提示词随机抽取数据集里的标签填入。训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数，按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需消耗的算力，等待训练完成，会显示每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有生图，点击可自动跳转到使用此 lora 生图的界面，点击下方下载按钮可自动下载到本地。 3. 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤： 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署，根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的预训练模型 BERT、GPT 等，也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自有数据的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

目前我无法直接为您提供将 Excel 表格快速生成甘特图的服务。但您可以使用一些专业的软件，如 Microsoft Project、Excel 本身（通过特定的功能和插件）、Trello 等，它们都具备将相关数据转化为甘特图的功能。您可以根据自己的需求和使用习惯选择合适的工具，并按照其操作指南进行操作。

对于您这样的 AI 小白，想要系统学习 AI 并实现成为领域小能手甚至变现的目标，以下是一些建议： 1. 学习模式：可以采用输入→模仿→自发创造的模式。先广泛输入知识，然后进行模仿，最后尝试自发创造。 2. 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。但要注意，一些旧的学习材料可能已经不适用。 3. 时间安排：学习时间不必每天依次进行，可以在有空的时候学习。 4. 学习状态：保持良好的学习状态，有意愿和动力去学。 5. 费用方面：学习资源大多是免费开源的。 新手学习 AI 可以这样做： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：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，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，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。 学习周期因人而异，取决于您的学习时间投入、学习效率和理解能力等因素。 关于变现项目，比如可以尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等，但要注意项目可能存在的不确定性。