通义灵码AI程序员

以下是 AI 在营销方面的应用： 1. 营销 AI 产品： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。 2. 生成式人工智能在营销中的改变： DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶的图像论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版销售酸奶品牌，Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 2025 年数字营销趋势中的 AI 驱动营销： AI 将继续成为未来数字营销的基石，但使用需要具备战略性和明确目的，以确保品牌真实性，应追求提升用户体验。 预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元。采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%，广告成本减少了 20%，显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 教育的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生的行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解学生写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 AI 教师能够引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟化学实验室进行安全实验操作，并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程。 此外，AI 在教育领域的应用还体现在为每个学生提供定制化学习体验、帮助教师生活更轻松和课程更有效、用于自学学习等方面。但使用时需注意对关键数据根据其他来源仔细检查，以防人工智能产生幻觉。

以下是一些常见的绘图 AI 工具： 1. Lucidchart：这是一个流行的在线绘图工具，支持多种图表的创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图等。具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富的模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），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：https://www.diagrams.net/ 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，从而帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，还有一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 对于绘制示意图，以下工具也值得推荐： 1. Lucidchart：集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图，其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 3. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。

以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：在 prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同的 prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 此外，如果提示词效果不符合预期，可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt，可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后，可以新开一个 AI 对话，把 prompt 输入到对话中，开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。

以下是一些国内的图片转漫画的 AI 工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 可以使用图像控制功能，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等，精准控制生成图像的内容和风格。 入门模式下有多种参考功能，包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 2. Anifusion： 是一款基于人工智能的在线工具，用户输入文本描述，AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。 具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 适用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等场景。 优点是非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需额外安装软件，具有快速迭代和原型设计能力，且拥有创作的全部商业权利。 更多相关工具您可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为零基础学习 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。 此外，还有一个案例供您参考，二师兄来自上海，房地产行业从业二十年，计算机零基础。他在 2024 年的学习经历如下： 二月：在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出 AI 学习的第一步。 三月：啃完 SD 的所有教程，开始炼丹。 四月：与小伙伴探讨 AI 变现的途径，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目。 五月：因工作变动，在无硬件支持的情况下，加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。

通义灵码和 Cursor 在以下方面存在差异： 1. 自动补全功能：Cursor 支持多位置提示，修改更智能；通义灵码在这方面的表现未提及。 2. 上下文控制：Cursor 支持手动选择上下文，更便于专业程序员掌控；通义灵码未提及相关内容。 3. 智能体功能：Cursor 可自动添加、修改、删除全局代码，支持全项目 Agent 操作；通义灵码未提及相关功能。 4. 适配性：Cursor 基于 VSCode 魔改，无缝切换更便捷；通义灵码未提及适配性方面的特点。 此外，Cursor 还有一些独特的优势，如在进入完整项目代码时能索引所有内容，可根据需求选择引用部分文件或代码段，避免无关上下文干扰生成结果。基于需求生成的结果可通过点击按钮直接在对应位置修改。Composer 功能能帮助快速、有序创建多个文件，提升效率，但也带来一定风险。 需要注意的是，对于通义灵码的具体表现和特点，上述内容中未做详细阐述。

以下是 Java 程序员从 0 到 1 开发微调模型的步骤和相关信息： 准备工作： 假设您已经按照相关说明准备了训练数据。 使用 OpenAI CLI 进行微调： 1. 明确从哪里 BASE_MODEL 开始的基本模型的名称（如 ada、babbage、curie 或 davinci），您可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。 2. 运行相关命令，该命令会执行以下操作： 使用文件 API 上传文件（或使用已经上传的文件）。 创建微调作业。 流式传输事件直到作业完成（这通常需要几分钟，但如果队列中有很多作业或您的数据集很大，则可能需要数小时）。 关于基本模型： 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始。模型的选择会影响模型的性能和运行微调模型的成本。您的模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci。请访问定价页面了解有关微调费率的详细信息。 微调作业的时间： 开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成。在系统中，您的工作可能排在其他工作之后，训练模型可能需要几分钟或几小时，具体取决于模型和数据集的大小。如果事件流因任何原因中断，您可以通过运行特定命令恢复它。工作完成后，它应该显示微调模型的名称。 微调的优势： 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调的步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用您的微调模型。 可微调的模型： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。 安装建议： 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装这个，运行相关指令（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3）。通过将相关行添加到您的 shell 初始化脚本（例如.bashrc、zshrc 等）或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量。 此外，还有“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，其核心代码全部参考如下开源项目： 。该教程有诸多亮点，如教您如何购买算力，手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调 Llama3 模型等，但不会讲解微调的技术性原理以及文中会用到的 Python 代码，且需要您充值 50 块钱购买算力的预充值。

以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！

以下是为您梳理的 AGI 学习路线： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面： 对 AI 学习路径进行了重构，分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来，并按照初学者、进阶者进行分类。 同时，还可以参考以下个人心得： YoYo 作为文科生，在学习前不理解 AI 和提示词工程，通过不断尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。

作为一名程序员想要学习 AI ，可以参考以下步骤： 1. 掌握基础知识： 学习 Python 语言，包括属性和方法、继承和多态、异常处理、文件操作等方面。 了解 AI 背景知识，如基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系）、历史发展、数学基础（统计学基础、线性代数、概率论）。 熟悉算法和模型，如监督学习（线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（聚类、降维等）。 2. 了解基本概念： 阅读相关资料，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及相互联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 3. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 4. 深入特定模块： 根据自身兴趣选择 AI 领域的特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习。 5. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且实用，要熟练掌握。 6. 实践和尝试： 理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品制作作品。 分享实践成果。 7. 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。 8. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与他人交流。 学习 AI 是长期过程，需要耐心和持续努力，别怕犯错，每个挑战都是成长机会，逐渐建立自己的知识体系并取得成就。

AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent 包括以下几个概念： Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来，有三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），期间会分析历史对话，变更人物关系（亲密度、了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，并且有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 对于 Java 程序员来说，可以利用 AI Agent 中的工具调用功能，例如对相关技术文档的搜索和检索，以辅助解决编程中的问题；也可以借助其分析和理解能力，对代码逻辑进行审查和优化建议等。

我与讯飞星火、通义千问等人工智能软件在以下方面存在区别： 1. 研发团队和技术背景：我具有独特的研发和训练体系。 2. 功能特点和优势：在为用户提供服务时，可能在某些特定领域或场景下表现出不同的能力。 3. 数据来源和训练方式：所使用的数据和训练方法可能有所差异。 需要注意的是，每个人工智能软件都有其自身的特点和适用场景，用户可以根据自己的需求和使用体验来选择适合的工具。

通义听悟是阿里云推出的一款基于大模型的工作学习 AI 助手。它主要针对音视频内容，具有以下功能： 1. 实时记录交流内容并同步翻译。 2. 批量转写音视频文件并区分发言人。 3. 智能提炼全文概要、章节速览和发言总结。 4. 提取视频中的 PPT 并总结摘要。 5. 自动提取关键词和待办事项。 6. 编辑整理笔记并导出分享。 通义听悟依托大模型技术，能够帮助用户更高效地记录、整理和分析音视频内容，提高工作和学习效率。它于 2023 年 6 月 1 日开始公测，并在 2023 年 11 月的云栖大会上正式上线。

文心一言和通义千问在不同方面各有特点。 对于律师答辩状 prompt 的评测： 文心一言： 输入起诉状后，直接给出起诉状范本，未理解 prompt 输出答辩状。经提示输出的答辩状存在主体少、不专业、错误多等问题，但提示输出应诉方案时，能按 prompt 结构输出，内容简洁明了，可作为框架使用。 通义千问： 输入起诉状后，欢迎语直接，无废话，能正确处理两个答辩人，但专业度稍差，未引用具体法律条文。提示输出应诉方案时，能按 prompt 结构输出，整体内容及格，无亮点。 在结构化 prompt 的测试和反馈中： 文心一言的综合评分为 2.25 分，整体表现一般。 通义千问的综合评分为 3.125 分，表现还算不错，若内容再提高些，体验感和专业性会更好。 此外，文心一言和通义千问都是国内免费的 APP。文心一言是百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴；通义千问是由阿里云开发的聊天机器人。

通义听悟是阿里云推出的一款基于大模型的工作学习 AI 助手。它主要针对音视频内容提供转写、检索、摘要和整理等功能。具体而言，通义听悟能够实时记录交流内容并同步翻译，批量转写音视频文件且区分发言人，智能提炼全文概要、章节速览和发言总结，提取视频中的 PPT 并总结摘要，自动提取关键词和待办事项，还能编辑整理笔记并导出分享。通义听悟依托大模型技术，可帮助用户更高效地记录、整理和分析音视频内容，提高工作和学习效率。它于 2023 年 6 月 1 日开始公测，并在 2023 年 11 月的云栖大会上正式上线。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。