普通人可以用IA怎么赚钱

在 AI 领域，开发一个完整的软件项目是可行的，但这需要综合考虑多个因素，如项目的规模、功能需求、技术难度以及开发团队的能力等。 关于将现有的 Vue2 开发的 Uniapp 项目转成 Vue3，理论上是可以实现的，但这是一个具有一定复杂性和挑战性的任务。需要对 Vue3 的新特性和语法有深入的了解，并且对原项目的架构和代码有清晰的把握。在转换过程中，可能需要处理诸如组件的迁移、API 的变化、依赖库的兼容性等问题。

学习 AI 知识可以从以下几个方面入手： 1. 基础知识学习：掌握数学（如线性代数、概率论、微积分）、统计学和编程（如 Python）等基础知识，这是理解 AI 原理和算法的基石。 2. 在线课程与教程：利用知名在线教育平台（如 Coursera、EdX、Udacity 等）上的 AI 相关课程，系统学习理论和实践。 3. 阅读专业书籍：例如《人工智能：一种现代方法》《深度学习》等经典著作，深入了解 AI 的概念和技术。 4. 实践项目：通过参与实际的 AI 项目，如开发图像识别模型、自然语言处理应用等，提高实践能力。 5. 参加学术会议和研讨会：了解最新的研究成果和行业动态。 6. 加入学习社区和论坛：与其他学习者和专业人士交流经验、分享知识、解决问题。 7. 关注权威博客和公众号：获取最新的 AI 资讯和技术解读。 8. 学习开源框架：如 TensorFlow、PyTorch 等，通过实际操作加深对 AI 技术的理解。

以下是一些关于 AI for social science 的重要资源： 1. 《人工智能权利法案蓝图》：其中提到了公民权利、公民自由和隐私方面的内容，包括言论自由、投票自由以及免受歧视、过度惩罚、非法监视和侵犯隐私等，还涉及机会均等和获取关键资源或服务等方面。 2. AGI 万字长文（下）| 2024，分叉与洪流：如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发，AGI 所需要的基本资源无法回避，在能源领域，如可控核聚变技术，在 AI 的协助下有了一定进展。 3. 4.5.2016 EN：通过耦合注册表中的信息，研究者能够在诸如心血管疾病、癌症和抑郁症等广泛的医疗状况方面获得极有价值的新知识。在社会科学领域，基于注册表的研究使研究者能够获得关于失业、教育等一系列社会状况与其他生活状况的长期相关性的重要知识。通过注册表获得的研究结果提供了坚实、高质量的知识，可为基于知识的政策的制定和实施提供基础，提高许多人的生活质量，并提高社会服务的效率。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。

NVIDIA TensorRT 是基于 CUDA 和 cuDNN 的高性能深度学习推理优化引擎，是一种在 NVIDIA 硬件上部署光速推理的解决方案。它包含了许多优化，但只能在 NVIDIA 硬件上运行。 随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含 TensorRTLLM 等。TensorRTLLM 由 NVIDIA 开发，是高性能推理框架，详细的推理文档见： 。 此外，NVIDIA NIM 基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大的推理引擎构建，是一系列用户友好的微服务，旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程。

您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。

对于普通人入局 AI 以提升职场竞争力或开启第二副业，以下是一些建议： 1. 应用 AI 提效：在互联网大厂降本增效的背景下，个人工作量可能增加，利用 AI 提高工作效率，既能增强竞争力，又有助于早下班。 2. 躬身入局：如徐文浩老师所说，在重大技术变革时，每天在一线动手实践是可行之路。 3. 关注优质信息源：例如吴炳见的【AI 大航海】和徐文浩老师的【AI 炼金术】公众号，获取有价值的信息。 4. 了解共创模式：共创模式有多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等优点，但也面临协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等挑战。 需要注意的是，在开启相关行动之前，要做好充分的准备和学习。

普通人入门 AI 可以参考以下步骤： 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，包括人工智能的定义、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，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，还有机会获得证书。 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。在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 另外，对于普通人直观初接触 AI，有两个方面： 1. 最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否试试。 2. 现在最普遍/最好的工具是什么、能达到什么效果。虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷展示 AI 的能力，让普通人更直观地马上上手，可以选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等进行体验。

普通人利用 AI 可以通过以下方式： 1. 勇于尝试：对于超出自身理解范围的 AI 相关事物，最简单有效的方法就是亲自试一试。学习新东西，实践比听闻更重要。 2. 简单试用：因为 AI 工具强大且功能众多，与普通人之间存在一定的认知障碍。但尽可能简单地试用，能让普通人更快在 AI 的发展中受益。 3. 借助数字克隆体：例如在拍照机位推荐、着装顾问、消磨时光等方面，通过耳机和眼镜等交互工具与数字克隆体交流。可以在不同场景切换不同克隆体，甚至组织克隆体智囊团辅助决策。 4. 考虑付费方式：订阅平台而非单个指定的克隆体，根据月费对应不同的使用时长，克隆体依据训练者定价有不同费率。个人作为数字克隆体的本体，可基于被使用情况与平台结算，受欢迎的克隆体能为本体带来收益，甚至实现“数字克隆体自由”。 总之，AI 不再是少数技术特权阶层盈利的工具，而是每一个普通人都可以掌握、拥有和分享的生活方式。

AI 目前的发展情况较为复杂和多样化。在一些领域，如自然语言处理、图像识别等，已经取得了显著的成果，但仍有很大的发展空间和挑战。 对于普通人来说，利用 AI 可以做很多事情，例如： 1. 内容创作：借助 AI 写作工具生成文章、故事等。 2. 语言学习：使用语言学习类的 AI 应用提高语言能力。 3. 日常交流：通过 AI 聊天机器人获取信息和解答疑问。 如果您想开启 AI 的学习之路，可以参考以下步骤： 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，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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始学习之旅：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。您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。掌握提示词的技巧也很重要，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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于 AI 理解模式和关系，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事特定领域如医疗保健的 AI 可能比创建全能 AI 更容易，我们需要特定领域的专家 AI，并让其接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。

以下是普通人利用 AI 创收的一些方式： 1. 艺术创作：生成式 AI 可用于内容创作，如通过像 Lensa 这样的产品进行肖像画创作等。从消费者“仅为娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 2. 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合计被使用时长，与平台进行结算。越多人使用，获取的收益越多。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体，不同的月费对应不同的使用时长，不同的克隆体有不同的费率。 3. 人与 AI 协作创作：积极使用 AI 进行创作，将个人的独特性融入到与 AI 共创的作品中，创造出有价值的作品。例如在麦橘和 waytoagi 风格库社群中进行人肉探索，参与 agent flow 等。

以下是普通人利用 AI 创收的一些方式： 1. 艺术创作：生成式 AI 可用于创作各种艺术作品，如肖像画等。通过创作并销售这些作品，或者利用相关平台实现盈利，例如像在 Lensa 这样的应用中。 2. 内容创作：利用生成式 AI 工具在各种媒介中创作内容，从娱乐性创作到为创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 3. 参加 AI 相关的创作活动：例如参加像第一届 AI 艺术节 AIAF 这样的活动，提交作品，展示自己的创作成果，有可能获得收益或提升知名度。 4. 利用 AI 进行跨界创作：即使此前没有相关专业背景，如没有绘画功底或并非从事视觉创作，也能借助 AI 进行创作，并将作品用于商业用途。

以下是通过 AI 赚钱的一些建议： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能，增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作，例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发，熟悉业务，结合 AI 能力打磨产品，形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

以下是一些在小红书上通过 AI 赚钱的方式： 1. 用 AI 制作服装： 代表案例是 AI 小绿裙，单价 239 元卖了 1160 多份，几个月共卖 27 万。 如果 AI 技术熟练，可以用 sd 或 mj 制作；新手可用 mewxai 或幻火。 2. 用 AI 定制萌娃的头像： 单价 19.9 元，卖了 2675 份。执行力强的一个月能有 2000 3000 元收入。 3. 用 AI 做手机壁纸： 单价 6 元，卖了 463 张，一个月约 2400 元。制作时把咒语搞定不停出图，用美图秀秀或醒图自带的手机壁纸模版排版。

Stable Diffusion（SD）赚钱的方式有多种可能性： 1. 利用 SD 生成真人 AI 美女相关内容，创建账号吸引流量并实现变现。 2. 为用户生成个性化的头像、壁纸并收取费用。 3. 借助 SD 辅助完成动漫图画、插画等创作，并通过相关渠道获取收益。 4. 后续可能会有更多关于 SD 实际变现方式和案例的详细介绍。 需要注意的是，SD 完全免费开源，所有代码均在 GitHub 上公开，大家可以拷贝使用。Stable Diffusion 模型第一个版本训练耗资 60 万美元，而提供资金支持正是 Stability AI 公司，其成立于 2020 年，最初资金都来自创始人兼 CEO Emad Mostaque。目前市面上主流的 AI 绘图软件除了 SD 还有 Midjourney，Midjourney 操作简单方便但需付费和科学上网，而 SD 开源免费但需要较好的电脑配置。

以下是关于如何用 AI 赚钱的一些指导： 首先，GPTs/GLMs 能帮助创作者赚钱，但大多数人难以做到。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从最俗气的角度“钱”出发来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据，通过对这些数据的分析可以得出一些结论。 其次，大型语言模型在处理小学数学题时可能会出错，因为它们主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。学了 AI 有可能赚钱，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 AI 技术可增加就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等诸多因素，持续学习和实践很重要。 再者，生成式 AI 在艺术创作方面有应用。内容创作是生成式 AI 的第一个主流用例，比如 Lensa 。生成式 AI 产品服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利，且已在几乎每一种媒介中推出。

AI 短剧推广是有可能赚钱的。以下是一些相关的情况和分析： 从 2025AI 春晚的相关内容来看，企业主题 AI 短剧是其商业化形式之一，这表明企业对 AI 短剧有一定的需求和投入。 陈财猫的经验表明，在营销以及小说和短剧创作领域，利用 AI 进行创作是有市场的。AI 虽然在写代码等方面存在一些限制，但在内容创作赛道，尤其是在营销和短剧创作方面，具有一定的优势和潜力。 关于 AI 短片的创作，除了使用多种 AI 工具外，故事的来源和剧本写作也很重要。可以从原创、改编等路径获取故事，而在剧本写作方面，虽然有一定难度，但通过实践和总结经验，从简单的短片创作入手，也有成功的可能。 综上所述，AI 短剧推广存在赚钱的机会，但也需要在创作、推广等方面做好充分的准备和努力。

以下是关于 AI 赚钱的一些信息： 1. 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊，不聊高大上和深奥技术，从“钱”这个俗气的角度出发探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了 10W+的 GPTs 数据（官方 300W+），通过对相关数据的分析来研究。 2. 生成式 AI 在艺术创作方面是内容创作的第一个主流用例，像 Lensa 所展示的那样。肖像画只是开始，其产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 3. 目前许多 AI 工具存在幻觉（如照片中突然出现第三只手臂）或处理请求时间长的问题。对于大多数消费者可能可接受，但对于试图通过内容盈利的人可能更沮丧。为满足高级用户需求，预计许多公司将添加提供更高质量服务的“专业版”套餐，如 ChatGPT 已做到的那样。