有两张图，一张是手，一张是戒指，如何将戒指套入手上合成一张图

很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。

以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/

以下为您推荐可用于图生图（img2img）的大模型： 1. Stable Diffusion（SD）模型：由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中，SD 模型会根据输入的文本提示，对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息，用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型：上周发布了 Beta 测试版本，增加了众多功能，模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048，对图片的控制能力增强，具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配（img2img），应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像，还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。

以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，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，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 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（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一张涉及大模型概念的知识图谱： 大模型 Embedding 技术 句子和文档嵌入 Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入 Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 关键技术标准 机器学习标准：规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习和强化学习等标准。 知识图谱标准：规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 大模型标准：规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 自然语言处理标准：规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答和语言大模型等标准。 智能语音标准：规范前端处理、语音处理、语音接口和数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、通用语音大模型等标准。 计算机视觉标准：规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法，包括功能、性能和可维护性等标准。 生物特征识别标准：规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。 国内大模型 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言。 垂直模型：专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 大模型的体验 以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了 Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型的工作原理 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用 b 链形容大小。 Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，17 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 的分类和法则 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt。 写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG 概念：未对 RAG 的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。

以下是用自己训练的卡通形象 lora 生成元宵节放孔明灯海报的制作方法： 1. 关键词： 模型：dreamshaper_8 正关键词：,white,white_background,CGposterrender bsw <lora:电商新年海报 2024_v1.0:0.4>,gold,<lora:新年红包封面_v1.0:0.6>,new year,<lora:gcbottle:0.3> 中文的关键词：（杰作，高分辨率，高品质，高分辨率）中国建筑，红色主题，剪纸，中国结,纸灯笼，中国图案，金色，中国元素，红色背景 2. ControlNet 设置： 预处理器：depth_leres 模型:control_v11f1p_sd15_depth 权重：0.75 预处理器：softedge_pidinet 模型:control_v11p_sd15_softedge 权重：0.3 3. lora 资源： https://www.liblib.ai/modelinfo/bddf824e232f4124991c05a26027504d https://www.liblib.ai/modelinfo/983703dd48134e43983b84abfcb44308 第三个东方瓷器 lora 已经下架（请至 AGI 之路百度云下载） 链接:https://pan.baidu.com/s/10hYM8i2y2Li9OlT2oD1qOQ 密码:asub 您可以参考以上步骤进行制作，同时您还可以访问以下链接获取更多相关信息： 作者小红书：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5cfd0e600000000016029764?wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu 通往 AGI 之路小红书教程：http://xhslink.com/OOeHsy AI 春晚阶段性纪实：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MI0UwhfXJiRH9ak4dwxcwqPVnIh

很抱歉，您提供的内容中没有与您所询问的关于戒指归属问题相关的依据。民法典中对于此类财产归属问题通常会考虑财产的来源、交易的合法性以及善意取得等因素。在您描述的第一种情况中，乙未经甲同意擅自出卖甲的祖传戒指，丙并非善意取得，因为乙谎称妻子同意出卖，所以戒指应归甲所有。在第二种情况中，乙盗窃甲的戒指并卖给丙，丙的取得也是非法的，丁不能基于丙的赠与而合法拥有戒指，戒指仍归甲所有。

以下是一些可用于两张照片还原人脸的 AI 工具和方法： 1. Stable Diffusion： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时放大图片。 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写。 2. Midjourney（MJ）：加上简单的相机参数、写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可调整图片比例。 3. InsightFaceSwap： 输入“/saveid”，idname 可随意填写，上传原图。 换脸操作输入“/swapid”，id 填写之前设置的名称，上传分割好的图。 选择效果较好的图片，注意插件每日免费使用次数。 此外，还会用到 PS 进行图片的角度调整、裁切、裁剪、拼接等操作。

以下是关于两张图片转场提示词的相关内容： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，如“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”；DeepBooru 能反推出关键词组，如“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息，调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 在美女转绘中，推荐使用麦🍊的写实模型和墨幽人造人模型，提示词不推荐使用质量词，先使用 Deepbooru 反推，借助提示词插件删除无用词，保留与画面主体相关的提示词，如正向提示词“1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink”，负向提示词“NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy”。使用皮肤类型的 Lora 是因为很多素材中小姐姐的皮肤磨皮严重，缺乏质感。 在镜头转场方面，包括蒙太奇镜头（用于传达信息、情感或表现时间流逝）、镜头切换（打破时间或空间连续性，营造紧张或错乱效果）、转场镜头（用于平滑过渡）、错位镜头（挑战观众预期，增加神秘感）、渐隐镜头（用于场景转换或时间过渡，营造柔和节奏）、碎片化镜头（表现混乱心境或复杂叙事结构）、无缝过渡镜头（增强影片流畅性）、交错镜头（展示同时发生的事件或加强对比）等。

以下是将两张照片合成为一张绘画效果的图的步骤： 1. 利用 Dalle3 绘图，根据以下提示词分别把高中和大学时期的内容绘制成两幅四格漫画： 高中：中午，急急忙忙跑到食堂，排长队买饭。 大学：中午，懒洋洋在宿舍点外卖，直接送到宿舍楼下。 2. 利用 Python 进行图片处理： 统一设置：使用上传的字体，字体颜色黑色。 首先： 在每张图片的上面创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上“高中”，大学的图片写上“大学”）。 文字的字体大小设置成 65px，居中显示。 然后： 在图片下方创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上），如果句子过长，要注意换行显示。 文字的字体大小设置成 45px，居中显示。 最后把两张图片拼成一张图，高中的图片在左，大学的图片在右。两张图中间放置 50px 的空白区域。 另外，还有一些相关的知识供您参考： Double Exposure 是一种视觉艺术风格，将两个或多个照片合成到一起，创建出具有艺术效果的图像，灵感来自于传统的双重曝光摄影技术。最佳提示词：Double Exposure。 在 Stable Diffusion 中，可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，例如将 X 轴设置为提示词相关性，取值范围是 1 30。通过对比找到合适的参数，如提示词相关性在 6 11 中间为最佳。还可以使用绘图功能进行局部修改，如增加红色眼镜、去掉衣服上的图案、更换头部或帽子等部分。

目前有一些 AI 工具可以根据图片生成视频，以下为您介绍相关情况： 前 Sora 时代的 AI 短片制作：使用了 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，为每张图片只抽一次卡来生成视频，包括剧情片（如太空舰队交战、宇航员头盔特写等场景）、战争片（如士兵在战壕中准备迎击等场景）、奇幻片等类型。 《冷湖案例》：通过涂抹选区并给出相应的运动方向，利用 PixVerse（https://app.pixverse.ai）等工具生成视频，最后加入配音并进行剪辑。 将小说制作成视频的流程： 小说内容分析：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 音频制作：利用如 Adobe Firefly 等工具将文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等软件将图像、音频和文字合成视频。 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出最终视频并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议访问工具网址获取最新信息和使用指南。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前有一些可以对比两张人像相似度的工具和技术，它们主要基于计算机视觉和人脸识别技术。以下是一些常见的选择： 1. 在线人脸比对工具 网上有一些免费或付费的在线人脸比对工具，例如 Face++、澄云人脸核身等，可以上传两张人像图片，系统会给出一个相似度评分。 2. Python 人脸识别库 像 face_recognition、dlib、OpenCV 等 Python 库都内置了人脸识别和相似度计算的功能，你可以用几行代码实现图片人脸比对。 3. 人脸识别云服务 一些科技公司提供了人脸识别的云 API 服务，如亚马逊 Rekognition、微软 Azure Face API、百度 AI 云人体分析等，可通过调用 API 获取两张图片的相似度。 4. 开源人脸识别引擎 有些知名的开源人脸识别系统如 FaceNet、ArcFace、InsightFace 等，你可以下载源码在本地部署，利用它们的相似度判断能力。 5. 人工智能应用平台 一些面向普通用户的 AI 平台如 PandorAI、PicoGPT 等，集成了人脸比对的功能模块，提供在线体验或调用接口。 使用这些工具前，通常需要先完成注册和人脸数据采集等准备工作。在选择时你可以考虑性能、便捷性、隐私安全、成本等因素。目前的人脸识别技术虽已相当精准，但也面临一些道德和法律挑战，使用时需谨慎。

开发一款 AI 产品可以从以下几个方面入手： 1. 明确技术方案，封装 API 调用提示词： 在成功验证纯提示词方案后，进入产品化开发阶段。 借助 Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，实现插件效果。 产品化开发需考虑稳定获取网页内容、选择适合的 AI 大模型 API 服务、构建生产级提示词等问题。 稳定获取网页内容可通过用户浏览器以插件形式本地提取，例如让 AI 设计获取相关元素的 js 代码。 2. 对 AI 产品经理的要求： 入门级：能通过开源网站或课程了解 AI 概念，使用并实践应用搭建。 研究级：包括技术研究和商业化研究路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用工具手搓出 AI 应用验证想法。 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 总结来说，AI 产品经理要懂得技术框架，关注场景、痛点、价值。 3. 创新产品和服务： 探索基于 AI 的新产品或服务：调查分析市场需求，鼓励创新思维，开发原型并测试。 利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度：识别可优化部分，改善用户界面和交互体验，基于反馈不断迭代更新。 通过以上策略，有助于开发出具有创新性和竞争力的 AI 产品。

以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段，能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。

要通过 AI 解决低效率问题，可以从以下几个方面入手： 1. 搭建 AI 工作流 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 针对每个小步骤嵌入合适的 AI 工具，想不到时可参考他人做法，注意选择最优解，以提高工作效率为目的，不为了用 AI 而用。 完成搭建后进行测试使用，多尝试以熟练掌握，根据使用体验不断调整和优化。 若遇到工具不好用的情况，分析原因，可能是提示词不好或工具本身不行，可学习写好提示词、更换工具或寻求帮助。 若觉得工作流效率仍低，可考虑搭建 AI 智能体来自动化完成一系列任务，学习如何制作或找人帮忙。 2. 避免过度依赖 AI 在学习新技能时，先依靠自身进行实践和思考，掌握基础后再考虑使用 AI 辅助。例如在写作方面，学生应先自己练习，掌握技巧后再使用 AI 工具。

以下是为新手学习 AI 提供的建议： 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、当前的应用和未来的发展趋势。 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己的分享。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。

以下是关于入手 AI 智能的相关内容： AI Agent 也就是 AI 智能体，是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用这些大模型时会出现胡编乱造、时效性及无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力，能完成复杂工作。其出现是为了结合业务场景和自身需求，定制专属的 AI 智能体来解决问题。 以字节的扣子（Coze）为例，这是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础，都能在该平台迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还能将 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体可通过简单 3 步：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。 在品牌卖点提炼中，AI 智能体也有应用。搭建智能体前，要先明确 AI 的能力边界，比如 AI 对公司及所在市场不了解的部分，包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、在新渠道的期望结果等。AI 真正的能力在于能通过分析数据和信息进行逻辑推理、处理和分析数据、利用训练数据输出全面信息、理解用户内容并正确梳理输出。因此，更适合搭建引导型的助手，在寻找卖点过程中提供思考维度。 此外，AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 得到巨大发展但 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。机器学习中有监督学习，从输入到输出。近期监督学习快速发展是因为数据增长、神经网络规模发展及算力提升。数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，每列代表特定变量，每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可马上展示或喂给 AI 团队，数据不一定多就有用，还需处理不正确和缺少的数据，同时数据分为结构化和非结构化数据，机器处理非结构化数据更难。

以下是新手学习 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、当前的应用和未来的发展趋势。 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，并激发对 AI 潜力的认识。 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，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 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。