我需要做一个公众号，名称为数字时代的边境人，主要希望能够讨论人工智能时代机器与人的关系。

在大企业垄断的 AI 时代，普通人和小企业可以考虑以下破局方式： 1. 对于普通人： 关注并参与关于在 AGI 降临的世界中个体如何生存、创造价值以及新的分配方式的思考、讨论和争取。 2. 对于小企业： 利用欧盟的相关政策，如监管沙盒等措施降低合规成本，促进科技创新。具体包括制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款，采取规制格式合同的方式使显著不公平的条款无效，促进监管沙盒广泛而平等的参与，并减免参加费用和提供部署前服务等增值服务，适当降低评估费用或其他合规要求，在处罚规定中考虑中小企业的利益和经济活力，相关准则的制定充分考虑中小企业需求以降低合规负担。 在 AI 产业链中，应用层存在超级机会和巨大发展空间，小企业可以重点思考和布局应用层。但基础设施层入行资源门槛较高，需谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会；技术层迭代速度快，规模不大的团队须慎重考虑“技术迭代风险”，基础的通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。

以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议： 1. 学习资源： 微信机器人教程，其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程，这是一系列四门短期课程，适合任何技术水平的人。 2. 基础知识： 掌握 Python 的安装和编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境，它是一个独立的 Python 运行空间，用于隔离不同项目的依赖库，避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础： 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。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 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。 神经网络基础：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），以及常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用： 学会向 AI 提供线索，这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录，也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站：https://cursor.directory/，学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习，例如编写与大型语言模型交互的代码，以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之，强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言，不断学习和实践，以适应时代的发展趋势。

人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢，人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大：能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大，社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习：是一种有效的算法，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强，将随着规模而变得更好，对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理：人工智能模型将很快作为自主的个人助理，代表用户执行特定任务。 5. 资源分配：获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制：控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时，在教育方面，孩子将拥有虚拟导师，能够提供个性化教学，类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域，带来共享的繁荣。

人工智能对现在时代的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢。 2. 社会发展：使社会重新进入不断扩张的世界，人们可以再次专注于正和游戏，天生的创造和彼此有用的欲望将得到前所未有的放大。 3. 技术进步：深度学习有效，随规模扩大预期改善，能帮助解决难题，模型将作为个人助理执行特定任务，促进各领域科学进展。 4. 资源与普及：降低计算成本以普及人工智能，否则可能导致其成为有限资源，引发战争并成为富人工具。 5. 社会变革：社会和经济将发生长期巨大变革，人们会发现新的做事、互助和竞争方式。 6. 不均衡影响：AGI 将产生不均衡影响，一些行业变化小，科学进步可能更快，许多商品价格大幅下跌，奢侈品和受限资源价格上涨。 7. 公共政策：关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要，要权衡安全性和个人授权。 8. 社会控制：存在专制政府利用人工智能进行大规模监控从而剥夺人民自主权的风险。

进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题，可参考以下要点： 1. 对于 AI 发展的态度：不盲目跟风（FOMO），也不消极对待（JOMO）。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮，尤其是在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向： 个性化：给 AI 装上“记忆”，使其成为工作助理或陪伴者。 场景化：给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况： 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务，90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索，甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果，也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向： 提高创新性和创新辅助能力，关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度，理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景，满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时： 对于简单需求，给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则，能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成开源工具，然后考虑付费服务，实在找不到才考虑自己编程，且编程要以终为始，聚焦目标。 总之，在 AI 时代，要积极拥抱 AI，用起来并有效迭代，形成正确的底层工作逻辑，设计合理流程，按节奏确定目标和复盘。同时，把握好融资节奏，适应对创始人更高、更全面的要求。

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。

要进入人工智能行业，可以从以下几个方面入手： 1. 学习基础知识：了解人工智能的发展历史、基本概念和原理，包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能：例如编程（如 Python）、数学（如线性代数、概率论）等。 3. 深入研究特定领域：如计算机视觉、自然语言处理等，选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目：通过实际参与项目，积累经验和提升能力。 5. 持续学习：人工智能领域发展迅速，要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在多个领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。

目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下： 国家统计局数据显示，2022 年全国研究与试验发展（R&D）经费投入总量首次超过 3 万亿元，达到 30782.9 亿元，比上年增加 2826.6 亿元，增长 10.1%，表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大，已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元，预计到 2023 年，中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面，截至 2024 年 3 月，全国算力存量企业共有 75,343 家。其中，广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三，分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外，人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出，中国 AI 产业快速发展，得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量，数量占比高达九成，活跃于各行业领域。预计到 2025 年，中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一，未来，AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。

AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）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，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，后来采用基于案例的推理，如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这正是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md

人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，因无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以难以编写程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面： 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的映射，一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

以下是 10 个关注量较多的优质 AI 公众号教学或资讯： 1. 超时空视角：提供 AI 资讯。 2. EverAI：在小红书、抖音、B 站等平台有教程及 AI 工具界面操作。 3. 猫叔个人公众号：AI 替代人类。 4. 小鱼干了：SD 喂饭达人，教程详细，案例丰富。 5. 白马少年：分享心得 blender，SD 出图练模型教程。 6. okingjo：lora 训练教程和心得。 7. 樊川：城市设计建筑大模型 IUrbanDesign。 8. 努力的五花肉：MJ 高手，热衷且擅长于 UI&UX 领域的内容创作与分享。 9. 文小言 APP 中的学习强国公文助手：可以帮助用户进行文汇检索，AI 公文书写，AI 公文润色等。 10. Recraft AI：提供多种样式的可选风格，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。

以下是一些头部的 AI 公众号： 超时空视角 赛博禅心 302.AI 产研负责人（产品官网：https://302.ai ） 01Founder（小红书：2205271258，公众号：01Founder，即刻：Max_means_best，微信：Max_Deze） 和 AI 一起进化（公众号：kaixindelele） 星际码仔（公众号：星际码仔） AI 大同学（微抖红手：AI 大同学，2 年老站能不更新就不更新：https://openai.mbmzone.com/mbmgpt/ ） PlayWithAI（小红书：PlayWithAI） 少女的 AI 大冒险（公众号：少女的 AI 大冒险）

以下是为您推荐的一些 AI 相关的优质公众号： 超时空视角 麦橘 麦乐园 MAILAND 𝐦𝐚𝐣𝐢𝐜𝐌𝐈𝐗 模型的作者 orange Web3 天空之城 Ragnar 瑞哥那 海辛 三思 INDIGO TALK 云中江树 陈财猫 阿文

要把 Coze 的 agent 发布到微信公众号上，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能，如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮，即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据相关截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可，不用解绑。 4. 体验： 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。 另外，还有一种方法是在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”后，进行勾选并点击发布。发布成功后，可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接，会弹出该微信客服的二维码，扫码即可立即体验。

以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。