不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业，二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同

结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。

以下是一些可以自动生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，包括通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 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：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能借助 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，在使用<generateTreeMind>插件节点自动生成思维导图时，有以下配置思路： 1. 确定处理方式：一次精读任务仅需生成一张思维导图，选择“单次”处理方式。 2. 确定输入：在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。 3. 确定输出：观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来定位所需字段。若需要图片格式的思维导图，确定 pic 为所需输出。

以下是关于 AI 思维导图提示词的相关内容： 在文生图的提示词中，例如“”，来告诉 AI 不要的内容。 在 AI 作图的创作中，有以下要点： 1. 趣味性与美感概念：趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 优化和润色提示词（Prompt）的方法包括： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述需求，而非过于笼统的词语。 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：用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：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：研究流行且有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。

以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，还有一些关于思维导图生成的相关信息： 在使用 flowith 时，可通过引用节点技巧让 AI 根据特定参照输出高关联度内容，还可对比不同模型输出择优深挖，在满意内容节点添加“文本编辑器显示”进行精加工。 12 月更新的生成式 AI 年终数据中，思维导图相关的如 Whimsical Al 等也有相关流量等数据统计。

以下是关于思维导图自动生成的相关内容： 使用 Coze 工作流自动生成思维导图： 在上一步生成英文阅读大纲后，使用<generateTreeMind>插件节点自动生成思维导图。 1. 确定处理方式：选择“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 确定输入：在输入区，该插件仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量即可。 3. 确定输出：观察输出区，所需的是图片格式的思维导图，确定 pic 为需要的输出字段。 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 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：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 自动生成思维导图的在线工具 ChatMind： 开发者@石天放开发的 ChatMind 是利用 AI 自动生成思维导图的在线工具，只需要输入问题、文章、数据就可以，对于问题还能自己获取答案，可导出图片与 Markdown 文档两种格式。链接：https://www.chatmind.tech/

以下是用扣子搭建具有自己思维的智能体，使其能进行日常对话和创作的步骤： 1. 创建智能体：使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流：点击创建新的对话流并与智能体关联，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 3. 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据，同时在智能体的编排页面进行测试，确保对话流执行成功。 4. 发布：点击发布后选择多维表格，进行配置，包括输出类型选文本、输入类型选字段选择器，完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选择仅自己可用以加快审核。 此外，扣子的知识库功能强大，可上传和存储知识内容，提供多种查找方法，能解决大模型的知识不足问题。在智能体中可运用自己的知识库，如收集地道口语表达的短句。还可为智能体添加开场白以提升体验。 在多智能体模式设置中，包括全局设置和多个代理之间的编排协调。全局设置涉及角色设定与回复逻辑、记忆管理和对话体验等，在设计智能体交互流程时应形成完整互动链条，采用循环机制而非单向流程，可通过旅游场景中景点推荐、路线规划和食宿安排等智能体的例子来理解。

以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。

如果您想通过小红书低成本创业，以下是一些 AI 工具可供参考： 1. Dreamina： 网址：https://dreamina.jianying.com/aitool/home?subTab 优点：不需要?，每天有免费额度。 注册：可用抖音号或手机号，注册时间约 5 分钟。 2. Sora： 网址：https://openai.com/sora 优点：发布的成果好，集成在 openai 一套里可用。 限制：需要?，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用，价格为 GPT4 20$一个月，注册时间约 30 60 分钟。

以下为您推荐一些简单的时尚传播创新创业项目： 1. 时尚穿搭建议平台：利用 AI 技术，根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的穿搭建议。 2. AI 图像识别商品推荐：通过 AI 图像识别技术，为用户推荐符合时尚潮流的服装、饰品等商品。 这些项目借助 AI 技术，能够满足用户在时尚领域的需求，具有广阔的发展前景。创业者可根据自身兴趣、技能和市场需求选择适合的项目进行创业。

以下为您推荐一些时尚传播相关的创新创业项目： 1. 时尚穿搭建议平台：利用 AI 图像识别和数据分析技术，根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的时尚穿搭建议。 2. 时尚商品推荐平台：通过 AI 算法，分析用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐符合其喜好的时尚商品。 3. 时尚趋势预测工具：运用 AI 对大量时尚数据进行分析，预测未来的时尚趋势，为时尚品牌和设计师提供决策参考。 4. 虚拟试衣镜：借助 AI 技术实现虚拟试衣效果，让用户无需实际试穿就能看到服装在自己身上的效果。 5. 时尚内容创作助手：如 AI 智能写作助手，帮助创作者快速生成高质量的时尚相关文本，如时尚评论、时尚博客等。 总之，这些 AI 相关的时尚传播创新创业项目为创业者提供了多样的选择和广阔的发展空间，创业者可依据自身兴趣、技能及市场需求来挑选适合的项目进行创业。

要实现自媒体全媒体一键管理 AI 帮助自媒体创业者管理全媒体平台的数据、内容、客户以及产品，可以参考以下思路： 首先，对于将 PDF 一键变成能玩的可视化网页，整体思路来自于归藏。在藏师傅的基础上稍作修改的 prompt，目前在 Claude 3.7 Sonnet 效果最佳，其他大模型生成的审美可能稍差。可以将 prompt 用于 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能使用 Claude 3.7 的产品。 使用时，prompt 整体基本可复制，但细节部分需修改： 1. 作者信息部分改成自己的内容。 2. 媒体资源部分，可加上自己特定要出现的图片/视频。不需要的直接删掉这一块。若使用网上现成的图片，直接右键复制图像链接；若是自己的图片，可使用图床服务（如 https://sm.ms/）托管图片生成公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源处。注意文档上传时，图片不要跟着文档一起上传，可能会有显示错误，尽量用公链。 虽然上述是关于将 PDF 变成可视化网页的方法，但其中的思路和技术或许能为您实现自媒体全媒体一键管理 AI 提供一些启发和借鉴。

AI 的泛化能力在自媒体创业中可以从以下几个方面加以应用： 1. 独特场景定位：由于大模型的进化速度是非线性和泛化的，自媒体创业不能以通用性为出发点，而要找到独特的场景，绕开大模型的火力覆盖范围。 2. 适应多模态趋势：随着模型规模和模态类型的提升，如从文本到对话语音、音频、视频等多模态的发展，自媒体创业者需要关注并适应这一趋势。 3. 语言迁移应用：模型在英语数据上训练后能自动迁移到其他语言场景并表现不错，自媒体创业者可以利用这一特点，拓展内容的语言覆盖范围。 4. 创新用户体验：虽然不需要完全重新设计互联网，但对于能明显受益于 AI 访问的网站，需要设计更好的 AI 用户体验，例如为模型提供清晰、基于文本的界面，并明确可交互元素。 需要注意的是，这是一个残酷的时代，科技巨头竞争激烈，自媒体创业者要保持耐心，不断探索和创新，以应对智变时代的挑战。

目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： 1. Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。 2. Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。 3. Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量安排和跟踪工作进度。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的应用程序。

以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。

以下是使用 AI 创作 APP 的一些方法和技巧： 1. 利用设计平台参考：不用语言描述界面样式，可在设计平台如站酷（国内）、Dribbble 和 Layers（海外）找喜欢的设计稿并上传图片让模型参考，重点描述静态图片无法表现的部分。 2. 引用在线图片：让模型生成界面时，若页面缺少图片，可要求其引用开源图片网站 unsplash 中的图片来填充需要图片的部分。 3. 引用在线图标库：对于页面中本该是图标的地方，可要求模型引用在线的图标库，如 Font Awesome 或 Material Icons，使界面更简洁整齐。 4. 优化前端样式代码：考虑 CSS 样式的美观度要求。 此外，对于 Cursor 及 MCP 的使用： 1. Cursor Rules：简单来说是为 Cursor 做角色定位，允许开发者设置特定指导原则和行为模式。首先设置通用规则，点击界面右上角小齿轮图标，在 cursor settings 中找到 Rules，将文本拷贝到 User Rules 后关闭页面。当涉及更专业开发时，可在特定项目中寻找或生成更专业的 Cursor Rules。 2. 制作第一个小作品：设置好 Cursor Rules 后，在右侧对话框中输入项目（可口语化），使用 claude3.7 模型等待代码生成，点击 Accept all 使代码生效，跟 AI 说运行项目，点击提示的 Run command 跳转到预览页面。若项目有问题，可让 AI 进一步美化。

目前在写公文方面，以下是一些相关的信息： 大模型工具推荐：chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 飞书文档带有文本纠错功能。 但对于专门用于写公文的 APP ，上述内容中未明确提及。

以下是关于 APP 提示词的相关信息： 一些提示词相关的网站资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 在星流一站式 AI 设计工具中： 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 提示词优化方面，启用提示词优化后能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法包括： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还能对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 以下是一些提示词相关的目录链接：

以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。

以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。

2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。

人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。