如何快速入门AI工具

如果您对 AI 工具的英文不熟悉，想要快速掌握并寻找可替代的中文 AI 工具，以下是一些建议和推荐： 提升英语能力以更好地掌握 AI 工具： 多进行英语阅读，包括 AI 相关的文章和文档。 参加英语培训课程或学习在线教程。 中文 AI 工具推荐： 秘塔写作猫（https://xiezuocat.com/）：是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作（https://ibiling.cn/）：是智能写作助手，能应对多种写作需求，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作（https://effidit.qq.com/）：由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，能提升写作效率和创作体验。 此外，使用 AI 学习一门外语可以通过以下方法和工具： 方法： 利用语言学习应用，根据个性化体验和进度调整练习内容。 借助 AI 对话助手模拟对话练习，提高交流能力。 工具： 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，注重实际交流技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度提供练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。在聊天界面选择目标语言进行对话。 Google Assistant：支持多种语言，可进行日常对话和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 另外，Trae Win+Mac 版已全量上线，标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，编辑器所有功能原生支持中文，是一款对中文用户友好的 AI 编程工具。

使用 AI 工具做好产品营销，适合新媒体运营，可参考以下步骤： 1. 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，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：利用 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：让 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：利用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域，AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外，AdCreative、Pencil 可制作营销材料，Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及营销材料。

在强业务规则的公文写作场景中，AI 可以通过以下方式应用： 1. 先梳理传统公文写作工作流，包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节，可以使用 AI 搜索工具辅助，提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节，可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色，AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上，提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是，在引入 AI 之前要先理清传统工作流，明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系，以业务逻辑为先，让 AI 为更高效地达成业务目标服务。

AI 在垂直领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用。 在 2024 年，AI 在以下领域有新的应用与发展趋势： 1. 机器人研究：苹果 Vision Pro 成为必备工具，用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学：利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化：新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制，提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域，AI 工具已被广泛整合，如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片，AdCreative、Pencil 制作营销材料，Frase 或 Writesonic 编写产品描述，未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。

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。

要将一个建筑物变成 Jellycat 风格，您可以按照以下步骤操作： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成，网址为：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称，例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”，您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g

以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 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。 3. 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。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！

以下是关于 AI 入门的相关内容： Python + AI 入门： 许多朋友在深入学习 AI 时因编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。 本入门旨在让大家在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 Python 拥有丰富的标准库，若不够用可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具，在 AI 领域被广泛使用。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段包括迈出第一步，看书听课进社区。 DAY5：研究并开始使用 Kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯，可参考。 DAY6：应朋友推荐学习吴恩达的生成式人工智能课程，可在 B 站搜索对应关键词获取资源，学习笔记参考，抽空陆续 3 天学完。 DAY7：探索用 AI 解决真实问题，如团队写行业研究报告。 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门： 尽管当前版本是起点，但会逐步完善堆栈并增加更多选项。路线图包括交互式 CLI 用于 createaistack、事务性数据库用于高级用例、更多向量数据库和部署平台选项、开源模型的轻量级微调步骤等。 对在创建过程中发挥重要作用的开源项目如表示感谢。

新手入门学习 AI 可以参考以下步骤： 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，能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。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 如果是入门强化学习： 1. 如果没有概率论和线性代数基础，且差不多都忘完了，可以去看一下相关课程学习一下，大约周末一天时间能搞定；如果不关注公式，这一步可先忽略。 2. 对机器学习没有基础的话，可以先看吴恩达的课程，有大致理解后，再看李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门学习强化学习，只需要看李宏毅课程前几节讲完神经网络那里就差不多了，这个视频课程估计要看 25 小时左右。 3. 学完之后可以跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》一起动手学习学到的概念，写写代码，入门的话看前五章就好，本篇文章的很多资料也整理自这本书，大约 10 小时左右。 4. 接下来可以看看 B 站王树森的深度学习的课程，先看前几节学习强化学习的基础知识点，大约 5 小时左右。 5. 到这个阶段可能还是懵的，需要上手做点项目，可以看《动手学强化学习》这本书，已开源 https://hrl.boyuai.com/，只看到 DQN 的部分，大约十几小时。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，能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自己的作品。 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，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。

以下是新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，您将找到一系列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。 一定要掌握提示词的技巧，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，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。 此外，入门强化学习时，可参考以下学习计划：像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料。在学习之前先明确自己的目的，比如以搞懂 DQN 算法作为入门目标。

对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，以下是一些建议： 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，您能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。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

以下是一些生成 PPT 的工具及相关信息： 1. 生成 PPT 的插件“create_pptx”，要求输入参数为 Markdown 格式，尤其是一级标题，该插件会根据一级标题对 PPT 进行分页。 2. 闪击： 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作流程：选择模版、输入大纲和要点（将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650）、生成 PPT、在线编辑、导出（PPT 需要会员才能导出）。 3. 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作：AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 推荐阅读文章： 《》 《》 用户可以根据自己的需求和喜好选择合适的 AI PPT 工具，以提高工作效率和演示效果。

以下是一些常见的 AI 编程工具： 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，助其更高效、更少错误地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 的强大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智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，关于 AI 辅助编程还有以下信息： 1. 简易需求无需软件开发，像翻译、数据提取等简单任务，通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具即可解决。AI 功能不断升级，支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展应用场景。相关影响包括降低编程门槛，显著提升开发效率，变革软件工程领域。 2. 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力以及调试能力。 希望这些信息对您有所帮助！

以下是一些与考研相关的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合，能利用 AI 生成。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：输入需求由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 头脑风暴功能，提升生产力。 以下是一些 AI 博主素材相关的工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen。 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman。 12. 市场营销。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的关于量化投资工具的相关信息： 幻方时代： 算力军备竞赛： 2019 年，萤火一号，投入规模 2 亿元，GPU 数量 1100，算力水平相当于 4 万台 PC 算力。 2021 年，萤火二号，投入规模 10 亿元，GPU 数量 10000+，算力是萤火一号的 18 倍。 量化投资的范式革命： 技术特征包括全流程 AI 决策系统、实时处理 PB 级市场数据、自适应动态风控模型。 DeepSeek： 颠覆性技术架构：相关内容可通过获取。 震撼业界的里程碑： 2024.05，DeepSeek V2 引发行业价格战，一周后全部模型集体降价。 2024.12，DeepSeek V3 685B 超越 Llama3.2，训练成本 600 万美元（Meta 同级别 1/9），性能指标为 MTBench 8.7，MMLU 83.5。 AIGC Weekly53 中的量化投资工具： Composer Trading 平台： 是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化处理交易策略的执行和再平衡。 提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 具有定制特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，可与基准或其他战略比较，计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。

以下是关于快速学习 Cursor 的相关内容： Cursor 附带一组第三方文档，可通过@Docs 符号访问。若要添加自定义文档，可通过@Docs>Add new doc 实现，粘贴所需文档的 URL 后会显示相应模式，之后 Cursor 会索引并学习文档，您就能像使用其他文档一样将其用作上下文。在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理自定义文档，能进行编辑、删除或添加新文档的操作。 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱（如 google/github/163/qq 邮箱）登录。 安装中文包插件。 参考相关链接获取更多信息： 做一个贪吃蛇游戏（在网页中玩）的需求设置：在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求，如“帮我做一个贪吃蛇游戏，这个游戏的规则和逻辑如下……”，并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增、游戏结束等方面。 Cursor 总结： 优点：是对话式编程工具，像在线编程学习机，集代码编写、报错调试、运行于一体，能以对话方式消除学习代码的恐惧感，适合简单、原型类项目，能让小白无压力入门代码，解决实际问题，提高专业程序员效率。 不足：目前 AI 编程替代专业程序员是伪命题，它较适合简单项目，复杂和商业化应用有困难，需考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。代码编写只是开发一环，程序员工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块，大语言模型面对复杂项目可能改好一个 bug 产生一个新 bug。但应积极拥抱技术发展，从需求出发解决实际问题，让小白也能编程。

以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议： 首先，要明白对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物，百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面： 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么，以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力，让普通人能更直观地马上上手，您可以重点关注以下几种工具： 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻，可以戳这里：

以下是快速了解 AI 的方法： 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享。 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。 对于希望继续精进的情况，还可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 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。 3. 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。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 另外，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始，他在二战期间构建的机器破译了德军的密码，并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。

以下是快速创建知识库的方法： 1. 在 Coze 中创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持文档、表格（CSV、Excel 等）、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 选择自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据： API 方式：获取在线 API 的 JSON 数据，将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下，选择 API，然后按照以下步骤操作：单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息（包括确认表结构、指定语义匹配字段等）、查看表结构和数据，确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式：手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下，选择自定义，然后按照以下步骤操作：单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后，点击应用并创建，选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件，等待处理，直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用，关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建，创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔，打开【终端】，依次输入以下命令： cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt