在智能体目录下的体验地址为什么都打不开啊？

很抱歉，暂时不清楚智能体目录下体验地址打不开的具体原因。可能是网络问题、服务器故障、链接失效等多种因素导致。您可以尝试以下方法： 1. 检查您的网络连接，确保网络稳定畅通。 2. 刷新页面或更换浏览器再次尝试访问。 3. 确认该体验地址是否仍在有效服务期内。 4. 若问题仍未解决，建议您联系相关技术支持人员获取帮助。

Suno 网站打不开可能有以下原因： 1. 网络连接问题：请检查您的网络连接是否正常，确保网络稳定。 2. 网站服务器故障：可能是 Suno 网站的服务器出现故障或维护，导致暂时无法访问。 3. 您的文本请求被阻止： 歌词受版权保护。 音乐风格或歌曲描述使用了真实的乐队或艺术家名称。 歌词包含违规词汇。 实际积分用尽但网页未同步（可尝试刷新页面）。 在默认模式或“生成随机歌词”按钮下，AI 无法理解如何将您的请求转化为歌曲。 另外，关于音乐发布，QQ 音乐开了专门的 Suno 音乐板块，网址为：https://tmecp.tencentmusic.com/ai_publish/index 。素人也能注册成为 AI 音乐人发布自己的 AI 作品，且发布成功的作品在 QQ 音乐、酷狗、酷我音乐上都能搜到。同时，腾讯家还有《全民 K 歌》，所有发布到 QQ 音乐上的歌都能在全民 K 歌里找到并且唱。

DeepSeek 的相关网址如下： 官网使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址： 集合·DeepSeek 提示词方法论：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ISVZwe05Tio9hEkFSF5cIjZ7nVf 魔改版本：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 早期 DeepSeek 官网：https://www.deepseek.com/ ，进入右上角的 API 开放平台。

以下是《清华大学新闻与传播学院：普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址：https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题，还强调了提示语设计的重要性，提出了提示语设计的策略和技巧。

Midjourney 的官网地址为：https://www.midjourney.com 。在官网上，已向生成 100 张以上图片的用户开放使用权限。登录后，左侧为各种页面入口，顶部是生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，可随时使用 prompt 框和搜索框，方便查找参考和进行创作，无需频繁切换页面。还可以通过点击 prompt 框最右侧的图标来设置常用参数的默认值，包括画面比例和个性化模型开关。在官网上使用图片参考也变得简单直观，只需点击 prompt 框最左侧的图片按钮，或直接拖入图片即可，官网会记录所有使用过的图片，方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时，会看到 3 个小图标，从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考，点击相应的图标即可，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。创作页面最大亮点是 prompt 的复用，可直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中，也可以直接点击下方横列菜单里的按钮，将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片则会进入单图调整模式，在 discord 中常用的操作指令都被集中在了右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。

Copilot 相关的网页地址如下： Microsoft Copilot 的相关信息可参考： SciSpace Copilot：https://typeset.io/ AIPRM for ChatGPT：https://www.aiprm.com/ Teamsmart：https://www.teamsmart.ai/

以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程： 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像（包括家庭地址）等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像，了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数，评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势，判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势，找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈，评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色，是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果，制定针对性的营销策略，如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程，提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势，考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会，共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营，提升客户体验，如线上预订、个性化推荐等。 总之，通过对上述数据的深入分析和综合评估，您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会，并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。

以下是按照您的需求梳理的内容： 时间线 早期： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来： OpenAI 发布 ChatGPT 模型，引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，倒逼计算和数据变革。AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面，AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作；对于工科白领，特别是程序员，能简化代码检索和调整；在蓝领领域，自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景，多领域竞速中运营大于技术，AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来： 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态，但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域，实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌，聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变： 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助，在多个领域帮助完成任务。

以下是关于 AI 技术发展的相关内容： AI 技术发展时间线： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品： ChatGPT 改变了用户习惯，从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化，推理能力成为皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变： ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面，AI 能完成 80%到 90%的工作，如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领，特别是程序员，AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域，AI 在自动驾驶方面取得显著进展。

通义灵码的实际使用体验如下： 在 Pytharm 中，通过“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”，安装通义灵码插件（目前免费）。 通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具，提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力，为开发者带来智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。 通义灵码 AI 程序员具备多文件代码修改和工具使用的能力，可以与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。其核心能力包括：从片段级到多文件级的 AI 编码、协同完成复杂编码任务、多文件代码 Diff 生成和审查、面向任务的多轮对话迭代编程。 未来将与通义灵码合作推出 AI 编程课程。

目前针对小学生的 AI 工具，以下几种可能较为适合他们体验： 1. Scratch：这是一款图形化编程工具，通过拖拽积木块的方式就能创建程序，非常直观易懂，有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org：提供了丰富的编程课程和项目，包括简单的代码编写，界面友好，适合初学者。 3. Tynker：具有趣味性的编程学习平台，有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是，在让小朋友使用这些工具时，要给予适当的指导和监督，确保他们能够正确理解和使用。

以下是几种可以体验到 Claude 模型的方式： 1. 通过：这是一个优秀的 AI 助手工具，付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型。 2. 访问：Claude 官方原版，注册后可每日限额免费体验，但存在较高的封号风险。 3. 还可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品，调用 Claude AI API，但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式，需要单独保存代码文件后查看。不过好处是，可以用 MD、CSV 等格式的文件，存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。 Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名，利用先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法，为各种应用提供支持。 Anthropic 发布了 Claude 3 模型，该模型更擅长遵循复杂的多步指令，特别擅长遵循品牌语调和响应指南，并开发用户可以信任的客户体验。此外，Claude 3 模型更擅长生成流行的结构化输出，如 JSON 格式。Opus 和 Sonnet 现已可在 API 中使用，该 API 现已普遍可用，使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku 将很快可用。现在可以在上使用新的 Claude 3 模型。 要注册 Claude.ai，可以按照以下步骤进行： 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码，然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件，打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可能的解决方案有： 1. 使用虚拟海外号服务，如 SMSActivate、SMSPool 等，购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友，可以请他们帮忙接收验证码，并将验证码告知。 完成注册后，如果希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额，需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是，订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。请注意，Claude.ai 目前处于公开测试阶段，未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果在注册过程中遇到任何问题，可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。

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以下是为您提供的 AI 学习目录： 基础部分： 根据电脑硬件和自身财力选择合适的开始方式，包括本地部署（M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（在线出图和云电脑），不建议一开始就配主机。 熟练使用文生图、图生图，具备一定逻辑思考和推理能力。 掌握数学基础（线性代数、概率论、优化理论等）和编程基础（Python、C++等）。 专项部分： 建炉，针对不同炼丹方式提供炼丹工具的安装教程。 数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 实战部分： 通过真实业务场景的项目案例，如研报生成、旅游搭子、即拍即搜等积累实战经验。 模型部署：模型优化、模型服务等。 请注意，以上内容仅供参考，您可以根据自身需求和实际情况进行调整和学习。

以下是一份通往 AIGC 的学习目录： 1. AIGC 概述 1.1 GenAI、AIGC 的基本概念 GenAI 的定义、工作原理及应用 典型的 GenAI 产品 AIGC 的定义及创建方式 国内 AIGC 的监管框架 1.2 AIGC 的分类及应用 语言文本生成的模型和代表项目 图像生成的技术和代表项目 音视频生成的方法和代表项目 AIGC 在音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域的应用 1.3 AIGC 应用可能引发的风险 内生风险，如算法的不可解释性和不可问责性，代码开源的安全和伦理担忧 数据隐私问题，如数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享 知识产权风险，如作品侵权、不当竞争 相关法律和规定对 AIGC 的要求 AIGC 滥用可能导致的问题，如虚假信息传播、侵犯隐私 2. AI 赋能教学 从易到难的学习路径 了解 AI 工作原理 尝试各种 AI 工具 学会优化提示词 生成课程资源 解决教学场景 课上师生机共学 促学生正确使用 提升人机共创力 相关主题 AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力 大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得 AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景 AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐 AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用 解码 AI 教学案例：创新与实践 教学主要负担分析，如备课压力、适应新课标

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