我想要编程用哪个ai好？

AI 在智慧城市中有以下应用： 1. 交通领域： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提升交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 2. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 3. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 4. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 5. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 6. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 此外，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。在智慧城市中，AI 还可以用于城市规划、公共安全管理、环境监测等方面，以提升城市的运行效率和居民的生活质量。

以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程： 1. 基础了解 度过第一阶段，了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白，建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章，学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人，了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享，如“小白的 Coze 之旅”，深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群，基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助，祝您学习顺利！

以下是一些适合电商设计的 AI 软件和相关应用： 1. 对于珠宝电商设计： 输入原始纹理，生成 AI 设计，叠加纹理效果，机器雕刻生产，可提升珠宝玉器行业定制效率。 2. 辅助创建 CAD 图的 AI 工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 3. 用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响。 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈。 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 营销活动分析：AI 分析不同营销活动的效果。 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体。 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高效率。

AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，算法目标是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，经典任务如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。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，比如谷歌的 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。 3. 技术里程碑：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，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

驯化 AI 可以从以下几个方面考虑： 1. 对于特定领域的 AI，开发具有潜在空间层次结构的堆叠模型，帮助其理解模式和关系。这可能会平行于人类教育范例发展，并可能形成针对特定任务专门设计的神经架构。 2. 创造多样化的专家 AI，在编码、数据和测试方面采用不同方法，并提供多个意见。 3. 让 AI 从在线基础转移到现实世界，让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供其学习。 4. 让专家 AI 接触顶级从业人员的多样化视角，避免复制危险的偏见。 5. 认识 AI 时，可将其视为黑箱，只关注其能理解和输出自然语言。例如，对于不具备理工科背景的人，不必深究其内部原理，知道其是模仿人类思维的工具即可。 6. 驱动 AI 工具时，要像传统道教的拘灵遣将一样，通过特定文字和仪轨程式引用已有资源，驱使它达成预设效果。同时，基于其“非人”的一面，要尽可能通过清晰的语言文字压缩其自由度，包括清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法，甚至直接提供所需的正确知识。

以下是学习使用 AI 做视频的步骤和相关工具推荐： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 相关工具推荐： 动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 DiD，用于从文本创建视频的 Runway v2。 语音克隆：ElevenLabs

目前适合编程的工具包括以下几种： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，Cursor 也是一款出色的编程工具，它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境（IDE），具有以下特点： AI 辅助编码，能帮助开发者更快速高效地编写代码。 提供智能的代码自动补全建议，加快编码速度。 能够实时代码分析，提供改进建议和错误检测。 支持多种编程语言，适用于不同类型的项目开发。 内置终端，方便执行命令和管理项目。 内置 Git 支持，便于版本控制和协作开发。 提供多种自定义主题选择，可根据个人喜好定制界面。 支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统。 针对大型项目进行了性能优化，处理大量代码时仍能保持流畅。 支持多人实时协作编辑，便于团队开发。 每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 如果您想下载 Cursor，可以通过 https://www.cursor.com/ 链接进入其产品主页，在右上角点击下载，下载后解压安装即可。

以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从“理解→实践→问题解决→加深理解”。 以 Hello World 为起点，验证环境、建立信心、理解基本概念。 建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文： 2. 写提示词与直接写代码的价值探讨： 分享了 AI 编程工具 Composer 的使用方法与效率优势。 对比自然语言 Prompt 和直接写代码的场景，分析两者的适用性和优劣势。 提出适合 AI Composer 的场景，例如重构代码、写测试、跨端开发等。 3. 软件 2.0 编程： 在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 日益流行。 考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，有很多令人兴奋的机会。 长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为开发通用人工智能（AGI）时，很可能会使用软件 2.0。

对于没有编程经验的使用者，在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时，需要从以下几个方面进行考虑： 环境配置方面： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度，如果没有赠送余额，可以选择充值，支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式，并创建一个 API key，注意 API key 只会出现一次，请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面： 可以下载 cursor（https://www.cursor.com/）或者 vscode（https://code.visualstudio.com/），只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后，打开三角箭头可看到 RooCline，选中并点击齿轮进入设置，依次设置以下内容： 配置基本参数： API Provider：选择 DeepSeek。 API Key：填入已创建的 key。 模型：选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士：记得把 HighRisk 选项都打开，这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词，最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果，各种特效效果交互逻辑正确，画面优雅，交互效果不错。

以下是为您提供的 AI 学习路线： 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，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，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，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。 6. 对于有一定编程基础的新手： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 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，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。 参与 AI 相关的实践项目，比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，培养动手能力。 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。 总之，新手可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是关于 AI 编程学习的相关内容： 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 AI 学编程的建议： 使用流行语言和框架，如 React、Next.js、TailwindCSS。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。要明确 AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，例如 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（机器学习、深度学习等），以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 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。 总之，无论是借助 AI 学习编程还是中学生学习 AI，都需要从多个方面入手，全面系统地学习知识和技能，为未来的发展做好准备。

目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制，主要原因包括： 1. 上下文窗口限制：复杂项目需要全局理解，AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确：项目需求常需反复讨论才能明确，AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行：编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题：AI 可能编造不存在的 API 或错误代码，需人工严格审查。 在实际应用中，对于一些简单需求，我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高，希望从繁琐日常任务中解脱时，需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时，应遵循一定的准则： 1. 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 3. 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。 对于 API 功能，先找现成的开源工具，GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时，才考虑自己编程，且编程时要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

在面对众多的 AI 站点和 AI 智能体时，您可以从以下几个方面进行选择： 1. 明确自身需求：确定您希望解决的具体问题和期望达到的目标，以便找到与之匹配的 AI 工具。 2. 了解功能特点：不同的 AI 智能体具有不同的功能和优势。例如，有些擅长自然语言处理和回答各种问题，有些则在特定领域如编程、设计等有出色表现。 3. 考虑技术能力：包括模型的性能、上下文窗口长度、响应速度和并发支持等。响应速度快、并发支持高的工具能在多人使用时保持良好性能。 4. 成本因素：关注免费或低价的选项，以降低使用成本。 5. 个性化需求满足：选择能够根据您的业务场景和个性化需求进行定制的 AI 智能体。 例如，字节的扣子（Coze）是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot，并可发布到多种社交平台和通讯软件上。而在开发 AI 插件时，像 AI Share Card 插件会根据需求选择合适的模型，如选用了具有较长上下文窗口、免费且并发支持高的 GLM4flash 模型。 总之，要综合考虑自身需求、功能特点、技术能力、成本和个性化等因素，选择最适合您的 AI 站点和智能体。

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以下是一些能代替您直播的数字人工具相关信息： 数字人类型和应用场景： 1. 二维/三维虚拟人：用于游戏、IP 品牌（柳夜熙）、内容创作等。 2. 真人形象数字人：用于直播卖货、营销/投流广告视频录制（Heygen）、语言学习（CallAnnie）等。 数字人的价值： 1. 代替人说话，提升表达效率和营销效率，例如真人做不到 24 小时直播，但数字人可以。 2. 创造真实世界无法完成的对话或交流。 数字人面临的问题： 1. 平台限制：目前数字人水平参差不齐，平台担心直播观感，有一定打压限制。比如抖音出台一些标准，而微信视频号容忍度更低，人工检查封号。 2. 技术限制：形象只是皮囊，智能水平和未来想象空间，依赖大模型技术提升。 3. 需求限制：直播带货算个落地场景，但不刚。“懂得都懂”的刚需场景，国内搞不了。目前更多是体验新鲜感。 4. 伦理/法律限制：声音、影像版权等，比如换脸、数字永生等等。 数字人直播盈利方式： 1. 直接卖数字人工具软件。分实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管。市面价格在一年 4 6 万往上（标准零售价）。非实时一个月 600 元，效果很差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，靠发展代理割韭菜。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。如果服装就搞不了，过品快，衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，这涉及主播话术、套路，调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播跑下来效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样（朋友公司数据）。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 时间拉长，技术上没壁垒。但目前看仍有技术门槛，单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。比如更真实的对口型，更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜，不考虑客户效果的公司，售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等等，全环节打通会绑定商家，很难打。 虚拟主播的驱动方式： 目前，虚拟数字人从技术驱动方式上可以分为两类，一种是“中之人”驱动，另一种是由 AI 驱动。 “中之人”通过动作捕捉和面部捕捉技术，实现虚拟人与现实的交互。动作捕捉技术可以提供一套全身动捕硬件设备，售价约为 29000 元，另需缴纳 800 元的软件年度服务费。如果只需要捕捉面部表情，价格则约为 6000 元左右。总的来说，“中之人”是虚拟人物的“皮囊”，而“中之人”才是其真正的灵魂。 AI 驱动是通过 AI 技术实现虚拟人的创建、驱动和内容生成的综合技术，使其具备感知、表达等交互能力。AI 驱动的虚拟人能够智能地读取并解析外部输入信息，并根据解析结果做出决策，然后驱动人物模型生成相应的语音和动作，从而与用户进行互动。这种“一站式”技术让虚拟数字人具备更加自然、智能、人性化的交互能力。

目前市面上有一些能够计算工程预算的软件和具备相关功能的 AI 工具。例如广联达，它是一款在建筑工程领域广泛使用的预算软件，功能较为全面和专业。还有鲁班软件，也在工程预算计算方面有一定的优势。 此外，一些新兴的 AI 工具如某些基于大数据和机器学习算法的在线预算计算平台，能够根据您输入的工程参数和要求，快速生成较为准确的预算结果。但在选择时，您需要考虑软件的适用性、价格、操作便捷性等因素，以满足您的具体需求。

以下是学习 NLP 入门的一些建议： 1. 理解基本概念： 明确自然语言处理（NLP）包含自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 了解 NLP 涉及各种技术和方法，目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义，能够识别文本中的情感、意图和实体等，并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言，能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程： 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理，以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术： 了解机器学习是人工智能的子领域，核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域，尝试模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，像 ChatGPT、文心一言等，被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。