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上手coze的路径，整理一个教程的列表

Answer

以下是上手 Coze 的路径及相关教程列表：

  1. 历史活动教程：
    • 5 月 7 号（回放地址）：大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生，每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么。流程安排：20:00@🌈AJ 主持开场，20:00 - 21:00 大聪明分享，21:00 - 21:30 关于 Coze 随便聊聊。
    • 5 月 8 号（回放地址）：大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。流程安排：20:00 - 21:20 大圣分享。
    • 5 月 9 号（回放地址）：艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例，线上答疑。流程安排：20:00 - 21:00 艾木分享，21:00 - 21:30 线上答疑。
    • 5 月 10 号（回放地址）：罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。流程安排：20:00 - 21:00 罗文分享。
    • 5 月 11 号（回放地址）：Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子，线上答疑。流程安排：20:00 - 21:00：itao 分享，21:00 - 21:30 线上答疑。
  2. 基础教程：
  3. 大圣的胎教级教程中的 Coze 概述：
    • 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。
    • 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。
    • 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。
      • 国内版：
        • 网址：https://www.coze.cn
        • 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
        • 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。
      • 海外版：
        • 网址：https://www.coze.com
        • 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome
        • 大模型：GPT-4、GPT-3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html
    • AI Agent 的开发流程：Bot 的开发和调试页面布局主要分为提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

12. Agent 相关比赛

qiZBUSkOpircmxm1nlc)|时间|分享主题|流程安排||-|-|-||5月7号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/)）|大聪明分享｜主题：Agent的前世今生<br>每个分享人分享最初是怎么接触Coze的，以及现在用Coze做什么|20:00@🌈AJ主持开场<br>20:00-21:00大聪明分享<br>21:00-21:30关于Coze随便聊聊||5月8号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR/)）|大圣分享｜主题：我眼中的AI Agent以及通过搭建知识库实例入门Coze|20:00-21:20：大圣分享||5月9号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1is421N72j/)）|艾木分享｜主题：Agent系统的核心构成：Workflow和Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例<br>线上答疑|20:00-21:00：艾木分享<br>21:00-21:30：线上答疑||5月10号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1HE42137n4/)）|罗文分享｜主题：一个方法解锁COEZ所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取X内容+改写+发布到飞书|20:00-21:00：罗文分享||5月11号（[回放地址](https://www.bilibili.com/video/BV1Gb421B7AQ/)）|Itao分享｜主题：和AI成为搭子<br>线上答疑|20:00-21:00：itao分享<br>21:00-21:30：线上答疑|[Agent搭建共学快闪0523]

12. Agent 相关比赛

[概览与介绍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YGgzwDfWLiqsDWk2ENpcSGuqnxg)[heading3]基础教程[content][大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)[大聪明：保姆级教程：Coze打工你躺平](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb)[安仔：Coze全方位入门剖析-免费打造自己的AI Agent(国内版)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb)[基础教程：Coze“图像流”抢先体验](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf)[YoYo：Coze图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe)[【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)

大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

字节的官方解释如下：Coze是新一代一站式AI Bot开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在Coze平台上快速搭建基于AI模型的各类问答Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，你可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动我个人认为：Coze是字节针对AI Agent这一领域的初代产品，在Coze中将AI Agent称之为Bot字节针对Coze这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版国内版网址：https://www.coze.cn官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome大模型：使用的是字节自研的云雀大模型国内网络即可以正常访问海外版网址：https://www.coze.com官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome大模型：GPT-4、GPT-3.5等大模型（你可以在这里白嫖ChatGPT4，具体参考文档：）访问需要突破网络限制的工具参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html[heading3]AI Agent的开发流程[content]Bot的开发和调试页面布局如下，主要分为如下几个区块提示词和人设的区块Bot的技能组件插件工作流Bot的记忆组件知识库变量数据库长记忆文件盒子一些先进的配置触发器：例如定时发送早报开场白：用户和Bot初次对话时，Bot的招呼话语自动建议：每当和Bot一轮对话完成后，Bot给出的问题建议声音：和Bot对话时，Bot读对话内容的音色下面我们则会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式

Others are asking
我想要学习关于coze的内容课程
以下是一些关于 Coze 的学习资源和教程： 基础教程： 工作流相关： 大雨：coze 工作流节点大全 引言：介绍 Coze 平台及其在 AI 应用开发中的作用，强调工作流是核心概念，可用于组合各种功能模块实现复杂业务流程编排，适用场景广泛。 Coze 工作流概述：解释工作流是一系列有序任务或操作，适用多步骤任务、插件调用、数据处理等场景。 创建工作流：一般建议直接在 bot 里面新建工作流，若工作流不见，可在首页工作空间资源库工作流中查找。 历史活动教程： 5 月 7 号（）：大聪明分享｜主题：Agent 的前世今生，每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的，以及现在用 Coze 做什么。 5 月 8 号（）：大圣分享｜主题：我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。 5 月 9 号（）：艾木分享｜主题：Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以“Dr.Know”和“卧底”为例，线上答疑。 5 月 10 号（）：罗文分享｜主题：一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。 5 月 11 号（）：Itao 分享｜主题：和 AI 成为搭子，线上答疑。
2025-03-17
coze
以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以直接和 coze 说收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。点击以下卡片体验记账管家。
2025-03-17
如何在coze创建智能体或工作流
在 Coze 创建智能体或工作流的步骤如下： 1. 创建 Bot： 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 图像工作流： 创建图像工作流。 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试效果。调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 3. 分步构建和测试 Agent 功能： 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型、代码。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 4. Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流处理和生成图像相关功能；触发器设置自动化响应条件。 知识库管理：文本存储文字类知识材料；表格结构化数据的存储和调用；照片是图像素材库。 记忆系统：变量存储对话过程中的临时信息；数据库管理持久化的结构化数据；长期记忆保存重要的历史对话信息；文件盒子管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：开场白设置初次对话的问候语；用户问题建议配置智能推荐的后续问题；快捷指令设置常用功能的快速访问；背景图片自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。
2025-03-17
怎么熟练运用coze
以下是关于熟练运用 Coze 的详细指导： 一、创建 Coze 并添加音乐播放器 1. 创建一个 Coze。 2. 在“用户界面”拖入一个 Markdown 组件。 3. 在 Markdown 中写入 HTML 代码来创建音乐播放器。对于不熟悉前端代码的同学，可以使用智谱清言等 AI 工具生成代码。 4. 调整代码获取在线音乐： 将 Markdown 自带的内容全部删除，将生成的代码写入 Markdown 组件。 找一个在线音乐播放平台，获取歌曲的 URL。 打开浏览器的控制台（按 F12）找到 network（网络），选择播放的请求，将带有.mp3 格式的 URL 复制出来。 找到代码中的<source src=\"song.mp3\" type=\"audio/mpeg\">部分，将 song.mp3 换成复制的音乐地址，刷新开发页面，使播放器可以使用。 二、获取 Coze 的 accessToken 和 botid 1. 获取 accessToken： 在 Coze 界面右侧扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置令牌的名称和过期时间（为了安全起见，最多 1 个月）。 设置权限，如会话管理和对话，拿不准可全部选择，完成后点击“确定”按钮，记得复制下拉令牌，因为该令牌只会出现一次。 2. 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，地址栏中的数字即为 botid。 注意：如果在前端使用 bot，必须将其发布成为 API，点击发布，选择 API，待审核通过后，按上述方法获取 botid。 三、保姆级教程：Coze 打工你躺平 1. 先跑起来，创建第一个 bot： 目标是创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News 并中文返回。 打开 coze.cn/home，点创建 Bot，信息随便输。 尝试联网询问，若答不出，引入联网插件 WebPilot，重新尝试联网。 2. 用上「回复逻辑」，让它能将链接转换成回答。 3. 发布到飞书，基本成型。 4. 【进阶】使用工作流/workflow&代码/code，更灵活自定义。
2025-03-16
有没有接入微信消息的coze工作流案例
以下是一些接入微信消息的 Coze 工作流案例： 1. 【拔刀刘】自动总结公众号内容，定时推送到微信（附完整实操教程） 搭建工作流： 设置 Bot： 人设和回复逻辑：由于 Bot 主要依托于工作流，设置提示词，直接调用工作流，将 sum_weixin_2_2 替换为工作流的名称。 工作流：添加刚刚创建的工作流。 设置触发器：选择「定时触发」，选择触发的时间，比如每天 18 点，任务执行时输入工作流中开始节点的输入参数，如 key 为 Server 酱的 sendkey，rss_list 可以使用提供的测试数据。触发器在设定时间点根据输入项内容执行工作流，从而在微信收到推送的总结内容。可以同时设置多个触发器，最多 10 个，可推送给不同的人或分不同时间段给自己推送不同内容。 发布到飞书：点击右上角「发布」，注意渠道选择飞书，因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。 2. AI 实战：搭建信息情报官 Agent 先在 http://open.feishu.cn 上建飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，获得机器人的 app_id 和 app_secret 以获取租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告，通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。执行后将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：通过 Coze 建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，变成一个消息情报官的 Agent，发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 3. Bot 智能体|用 Coze 实现【多模态资讯的跨平台推送】 技术实现原理： Coze API 接入微信群 Bot：登录宝塔面板，在宝塔面板当中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉，可选择多种模型，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，将编译好的内容复制进来，在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。运行成功后点击容器，可看到运行的是两个服务，点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用微信扫码，手动刷新日志，看到 WeChat login success 即成功将 Bot 接入微信。
2025-03-12
coze工作流的相关教程。要求从入门到实操的最新资料
以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料： 一、一泽 Eze 的教程 Step 1：制定任务的关键方法 1. 设计每个子任务的执行方法 阅读理解小作业：基于英文原文，精心策划 3 道符合 CET4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项，正确答案所在选项顺序随机，题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下： 1） A. B. C. D. 参考答案：针对 3 道题目，生成题目答案。预期格式如下： 1） 答案： 2） 答案： 3） 答案： 英文音频：根据原文，利用 TTS 技术朗读全文 全文对照精读：根据原文，按照以下格式，分段完成全文精读结果的输出： 音标： 中文释义： 英文例句： 例句翻译： 二、大圣的教程 二、Coze 使用教程 1. 工作流AI Agent 的内功心法 节点：工作流是由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型： LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。 Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。 Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。 Condition（条件判断）：ifelse 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。 Variable（获取变量）：从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 Database（数据库）：在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 2. 创建和使用工作流 这一块官方有现成的教程参考： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 三、蓝衣剑客的教程 三、Coze 简介 1. 工作流 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如，在搜索并获取指定信息详情的场景中，先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情；或者在通过条件判断识别用户意图的场景中，通过大模型节点处理用户消息，并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。
2025-03-12
trae 使用教程
以下是 Trae 的保姆级使用教程： 1. 什么是 Trae： Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 2. Trae 的功能： 传统 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 智能问答，可在编写代码时随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 实时代码建议，能理解当前代码并在编辑器中实时提供建议，提升编程效率。 代码片段生成，通过自然语言描述需求生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件代码。 从 0 到 1 开发项目，告诉 AI 助手想开发的程序，其将提供相关代码或自动创建所需文件。 3. 下载 Trae： 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 4. 使用方法： 安装：下载完成后按界面提示一步步安装。 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”，此时需要开启科学上网。网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮。 进入客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可选：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 Trae 提供两种模式：Chat 模式，根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题；Builder 模式，帮助从 0 开发完整项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 5. 使用案例： 生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后 Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查并点击“全部接受”。代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到游戏效果，试玩基本无 Bug。Trae 还进行了工作总结，说明了游戏的特性、主要功能和游戏界面。 生成一个任务清单应用：在输入框中输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”，可直接看效果。 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找一张设计图，输入提示“使用 html 技术实现如图大屏页面”，虽页面不完美但可让 Trae 调整。 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点，具有高效代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。
2025-03-16
comfyui连接blender的教程
以下是 ComfyUI 连接 Blender 的教程： 首先，安装下载网盘里的两个文件。先安装稳定版 Blender（这是主程序，解压即用。如果已经有 Blender 的朋友可以跳过这一步）。有 Steam 平台的可以去 Steam 上下载 Blender，软件会自动更新，很方便。 接下来打开软件，安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”，找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包，不用解压，直接选择压缩包进行安装。安装好之后，打上勾，就可以开启无限圣杯了。 接着看插件下方的 ComfyUI 路径这一栏，将它更改为我们电脑中的 ComfyUI 的地址。然后选择一个适合自己的显存模式：8G 以上选高显存；6G 选中显存；4G 选低显存。安装完成，重启即可。 无限圣杯的使用：打开软件，编辑器类型中会出现“ComfyUI Node”。点击进入 ComfyUI 界面，先点击上方的“新建”按钮，然后展开右侧的 N 面板可以看到无限圣杯的界面。打开节点树的列表，可以看到文生图、图生图以及 ControlNet 等常见工作流。选择文生图，打开会发现还有一些更细化的预设工作流选项。再看看 ControlNet 中的工作流预设。 还有一些根据插件整理的工作流，比如随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”，选好之后，点击“替换节点树”。界面中会出现已经连接好的工作流节点（如果没看到，就按一下 home 键），包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸，采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数，而且全都是中文面板。打开模型节点，可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数，点击“运行节点树”，直接生成。此时会提醒是否启用 ComfyUI，点击确定即可。等待一会，就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台，看到出图时间。
2025-03-16
初学者教程
以下为您提供一些适合初学者的 AI 教程资源： Blender 相关： 新手免费入门教程：https://flowus.cn/share/bf6780f53c0a43999e6cdf4a9f48d52b Blender 插件的安装方法和汉化、包括疑难杂症解决：https://flowus.cn/share/79f8f60ac2e94d669a56572d2cda5641 Up B 站空间：https://space.bilibili.com/206992617?spm_id_from=333.1007.0.0 关于 Blender 找工作问题：https://flowus.cn/share/7000d5e84ca94f0cb493406b08c29e3f Blender 插件寻找与下载：https://flowus.cn/share/42a2af8dbaf04d1db309fe33dcb061d2 Blender 资产、贴图、等等免费网站：https://flowus.cn/share/606da95d9130451f96000fe3789e3a42 提升审美网站：https://flowus.cn/share/0f6bad6a46034b8082a27a8c69bb1caa 面向 AI 应用的同学： 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ 谷歌生成式 AI 课程：目录：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e ChatGPT 入门：目录：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 微信机器人共学教程第一天教程 COW 部署的配置环境： 刚才在这里保存的“外网面板地址”，点击打开。（有小伙伴反馈，命令输出的地址是 login 结尾的，点击打不开。那您只需要把 login 改成 http://xxx.xxx.xx.xxx:8888/tencentcloud 就可以了） 输入账号密码，即上图中的 username、password 第一次进入会让您绑定一下，点击免费注册，注册完成后，返回此页，登录账号。 首次会有个推荐安装，只安装第一个即可。其他的取消勾选。
2025-03-16
Trae 能用来做什么？有教程吗
Trae 是一款与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具，对中文用户更加友好。其特点和用途包括： 1. Trae Windows 版本已于 2 月 17 日 9:00 全量上线，即日起全系统可用。 2. 标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，而竞品工具同一模型每月 140 大洋且限量使用 500 次。 3. 编辑器所有功能原生支持中文，上手门槛大大降低。 4. 相比 IDE 插件类的 AI 代码助手，Trae 这样 AI 原生的 IDE 有两个跨越式的突破： 补全不局限于向后追加，而是可以删除代码，多行全方位的自动补全。 具备 Agent 的能力，无须人工干预的情况下，可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。 使用方面，例如： 1. 生成一个任务清单应用，在输入框中输入相关描述即可。 2. 根据 UI 设计图自动生成项目代码，可对生成效果进行调整。 从实际体验来看，Trae 高效的代码生成能力，对多技术栈的支持以及动态调整的潜力表现可圈可点。
2025-03-14
如何搭建一个你这样的知识库智能问答机器人，有相关的流程教程吗？
搭建一个知识库智能问答机器人通常包括以下流程： 1. 基于 RAG 机制： RAG 机制全称为“检索增强生成”，是一种结合检索和生成的自然语言处理技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答功能，需创建包含大量文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，并通过手工录入方式上传文章内容。 2. 利用 Coze 搭建： 收集知识：确认知识库支持的数据类型，通过企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档、云文档（通过链接访问）、互联网公开内容（可安装 Coze 提供的插件采集）等方式收集。 创建知识库。 创建数据库用以存储每次的问答。 创建工作流： 思考整个流程，包括用户输入问题、大模型通过知识库搜索答案、大模型根据知识库内容生成答案、数据库存储用户问题和答案、将答案展示给用户。 Start 节点：每个工作流默认都有的节点，是工作流的开始，可定义输入变量，如 question，由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点：输入为用户的查询 Query，输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略，如混合查询、语义查询、全文索引等概念。 变量节点：具有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 编写 Bot 的提示词。 预览调试与发布。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2025-03-14
ai 绘图教程
以下是为您提供的 AI 绘图教程： 一、前言 如果您在工作中需要大量图片，又不想为图片付费或担心版权问题，AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具如 midjourney（MJ）付费成本高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低。不过，还有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决入门玩家不会用的问题，让您在半个小时内就能自由上手创作绘图。 二、教程示例 1. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 在学习 AI 绘画时，发现其可提高出图质量和效率。例如用 midjourney 生成线稿，PS 修正，再用 controlnet 控制，stable diffusion 上色，多套 AI 组合拳可快速生成惊艳的图。 线稿产出：mj 关键词：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive PS 手动重绘错误的地方：有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。 2. SD 新手：视频教程 强烈推荐从 0 入门的 AI 绘画教程系列章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教您玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 三、注意事项 本教程适用于入门玩家，让读者看完就能自己作图玩或者应用到职场。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用，问题在我，您可以通过评论区或加微信 designurlife1st（记得备注来意：ai 绘图交流）联系我。教程内容会持续更新，欢迎关注和催更。 如果您是大佬，愿意看的话，帮忙挑挑文章里面是否有错误或者不严谨的地方。如果我写得不清晰，可以评论区联系我。
2025-03-13
从零开始的话，从哪开始学习和上手
如果您想从零开始学习 AI 并上手，以下是一些建议： 1. 阅读相关论文和博客：可以从“GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”开始，其中涵盖了人工智能工程的多个领域，如 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等。 2. 学习 Prompt（提示词）技巧：掌握“分配角色”“给出示例（fewshots）”“思维链（ChainofThought）”这三板斧，深入研究这三个核心方面。 3. 了解 Stable Diffusion：通过知乎上的“教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”，学习其资源、核心基础原理、网络结构、搭建使用和训练等方面的知识，包括模型工作流程、核心网络结构、推理流程、训练环境配置等。
2025-03-13
初学者可以从哪些方面上手
对于初学者上手 AI，以下是一些建议： 1. 调度器和采样器方面：可以从 Euler 或 DDIM 开始，因为它们提供了良好的平衡点，便于快速了解生成过程。如果对生成过程中的稳定性和细节处理有严格要求，可以考虑 DPM++ SDE Karras、LCM 和 Dynamic Thresholding 这样的采样器。在需要快速生成图像的情况下，DPM fast、Euler 和 DDIM Fast 是不错的选择。如果希望生成更具创意或独特风格的图像，可以尝试 Heun、DPM++ 3M SDE Palefire 以及 Restart 采样器。对于高要求的图像生成任务，推荐使用 DPM++ 3M SDE Karras、DPM2 Exponential 和 LCM 这些经过优化的采样器。 2. 基本概念方面： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。 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。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词的技巧。 3. 实践方面： 理论学习之后进行实践，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 4. 体验方面： 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。 5. Prompt 方面： 认真写出自己的第一个 prompt，理解 GPT 的工作原理，至少先真正理解以下几个问题：GPT 说人话的能力是怎么来的、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义、为什么现阶段我们不得不用 prompt。推荐两个课外阅读，即 B 站 UP Yjango（于建国博士）很早前发布的相关视频。 您还可以关注获取更多内容。
2025-03-11
为我提供相关的学习课程，方便我可以高效上手学习，零基础代码，开始去学习搭建自己的工作流
以下是为您提供的相关学习课程，方便您零基础代码学习并搭建自己的工作流： 8 月 13 日 ComfyUI 共学： 讨论了 Config UI 的学习需求、教程分享、部署问题、应用场景，以及相关活动的规划。 分享了 Config UI 工作流在不同场景的应用、优势、弊端以及学习方法，还提及了相关的分享会和开源社区的情况。 探讨了 CONFIUI 的使用、工作流分享、报错问题及解决方案，还有相关课程的设计安排。 讨论了郭佑萌在 AI 绘图领域的工作经历，包括项目实践、技术调研、培训以及未来的教学计划等内容。 介绍了 AI 绘图课程的规划。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍了 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划了实战案例思路。 ComfyUI 共学快闪： 王蓉🍀🎈Wang Easy 基础搭建和转绘。 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景。 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频。 云尚工作流节点搭建思路。 FǎFá 热门节点功能，搭建。 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊基础教程。 Sophy 基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏工作流框架设计。 aflyrt comfyui 节点设计与开发。 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装。 Liguo 模型训练。 啊乐福基础课程。 塵优秀案例。 风信基础课程➕平面设计应用场景。 北南基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 基础课程。 渔舟基础课程+工作流搭建思路。 乔木船长工作流。 ☘️基础教程。 ☘基础教程。 工作流设计+典型案例剖析。 麒白掌工作流搭建。 OutSider 风格迁移。 吴鹏基础+工作流搭建。 拾光工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍。 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶。 电商应用场景。 AI 女友麦洛薇（0 代码 comfyui 搭建，知识图谱稳定人设，无限上下文，永久记忆，可接入飞书）： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 飞书机器人创建： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。
2025-02-26
学完以上课程 熟练上手实操，需要多长时间，请回答需要多长时间而不是回答课程数量
学习不同的 AI 课程并熟练上手实操所需时间因人而异，但大致估计如下： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中制作微信机器人的共学课程，包含 6 个分享，每个分享 2 3 小时，需要有大块完整时间，可能需要数天甚至更长时间才能学完。 入门强化学习，如果没有基础，学习概率论和线性代数相关课程大约需要周末一天时间；吴恩达和李宏毅的课程约 25 小时；《动手学深度学习》前五章约 10 小时；王树森课程的前几节约 5 小时；《动手学强化学习》看到 DQN 部分约十几小时。 微软 AI 初学者入门课程为期 12 周、共 24 课时。 需要注意的是，这只是一个大致的估计，实际所需时间会受到个人学习能力、投入程度等因素的影响。
2025-02-19
代码小白想要学习上手aiagent 请给我制定高效学习流程
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！
2025-02-05
职场人士想学习AI应该怎么上手？
对于职场人士学习 AI ，可以按照以下步骤上手： 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，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。 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。 如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 对于不会代码的职场人士，还可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”，在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务： 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。
2025-01-27
可以给我一份国内ai工具网站的列表吗
以下是为您整理的部分国内 AI 工具网站： |排行|产品名|分类| |||| |31|autoDL 云服务租用|云服务租用| |32|AIbot ai 工具集|导航网站| |33|同花顺问财|金融| |34|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |35|MasterGo|设计工具| |36|即时 AI 设计|设计工具| |37|百度 Chat|AI ChatBots| |38|创客贴 AI|设计工具| |39|即梦 AI（剪映）|其他视频生成| |40|可灵 AI|其他视频生成| |41|360 快剪辑|视频编辑| |42|Dify.ai|Agent| |43|Vast（算力）|算力| |44|提示工程指南|Prompts| 以下是 4 月访问量相关的部分国内 AI 工具网站： |排行|产品名|分类| |||| |15|墨刀 AI|设计工具| |16|无限画|图像生成| |17|autoDL 云服务租用|Agent| |18|百度 Chat|AI ChatBots| |19|360AI 搜索（没接 GA）|搜索| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| 以下是一些其他的 AI 工具分类及示例： 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
2024-12-18
整理一下Midjourney的全部指令列表、指令的含义、指令的可选项
以下是 Midjourney 的指令列表、指令含义及可选项： /ask：获得一个问题的答案。 /blend：将两个图像混合在一起。 /daily_theme：获取 dailytheme 频道更新的通知提醒。 /fast：切换到 Fast 模式。 /help：显示 Midjourney 机器人的基础使用信息或者提示。 /imagine：通过指令生成图像。 /info：查看有关您的账户以及任何排队或正在运行的作业的信息。 /stealth：针对专业版订户，切换到隐形模式。 /public：针对专业版订户，切换公共模式。 /subscribe：生成用户账户页面的个人链接。 /settings：查看和调整 Midjourney 机器人的设置。 /prefer option：创建或管理自定义选项。 /prefer option list：查看您当前的自定义选项。 /prefer suffix：指定要添加到每个提示结尾的后缀。 关于 /imagine 指令的使用： 1. 输入 /imagine prompt: 或者从指令弹框选择 /imagine 指令。 2. 在 prompt 字段中输入一个简短而具体的描述。 3. 按下回车键发送消息指令。 控制画面提示词指令： cref/cw：主要作用是保证人像一致性。使用 cw 需要用 cref 指令，cw 参数范围为 0 100。强度 100（cw 100）是默认值，会使用面部、头发和衣服，cw 为 0 的话仅保证脸部一致。基础格式：cref 图片链接，cw 100。参考链接： sref/sw：主要作用是保证画面风格和参考图一致（例如：背景基调、画风等）。使用 sw 需要用 sref 指令，sw 参数范围为 0 1000。基础格式：sref 图片链接，sw 100。参考链接：
2024-11-25
给我一个办公使用的AI工具列表
以下是一些适用于办公的 AI 工具： 1. 豆果美食 APP：是一个 AI 菜谱生成平台，运用自然语言处理和数据分析技术，能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 2. 沪江开心词场：作为 AI 语言学习助手，采用自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言并提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 3. 爱奇艺智能推荐：这是一个 AI 电影推荐系统，通过数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 4. WPS Office：作为 AI 办公自动化工具，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 此外，在软件架构设计方面，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 9. Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。
2024-11-11
通往AGI之路整理了哪些优秀的AI网站列表
以下是通往 AGI 之路整理的一些优秀的 AI 网站：
2024-09-12
知识库中有哪些关于结构化提示词的文章，请列表显示
以下是知识库中关于结构化提示词的一些文章： 1. 《LangGPT 相关视频 & 活动分享》：介绍了 LangGPT 项目的相关视频和活动，包括结构化 prompt。 2. 《系统论述文章构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt》：探讨了如何构建高性能的 Prompt，包括结构化 Prompt 的使用。 3. 《提示链 Prompt Chain 和多提示词协同》：介绍了 Prompt Chain 和多提示词协同的概念，以及如何使用它们来提高模型的性能。 4. 《如何构建生产级鲁棒高性能 Prompt》：提供了一些关于如何构建生产级鲁棒高性能 Prompt 的建议。 5. 《提升大模型可靠性的 prompt 方法汇总》：总结了一些提升大模型可靠性的 prompt 方法，包括结构化 Prompt。 6. 《为什么结构化 Prompt 如此有效？》：解释了结构化 Prompt 之所以有效的原因。 7. 《DALLE3 的紧箍咒》：讨论了 DALLE3 模型的限制，以及如何使用结构化 Prompt 来克服这些限制。 这些文章提供了关于结构化提示词的不同方面的信息，包括如何使用它们来提高模型的性能和可靠性，以及如何构建生产级的高性能 Prompt。
2024-05-15
AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些，请以列表的方式梳理；并给出偏向技术研究以及应用的个人的学习路径
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下: AI技术发展历程 1. 早期阶段: 专家系统、博弈论、机器学习初步理论 2. 知识驱动时期: 专家系统、知识表示、自动推理 3. 统计学习时期 4. 深度学习时期: 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等 当前AI前沿技术点 1. 大模型: GPT、Gemini等 2. 多模态AI: 视觉语言模型、多模态融合 3. 自监督学习: 自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等 4. 小样本学习: 元学习、一次学习、提示学习等 5. 可解释AI: 模型可解释性、因果推理、符号推理等 6. 机器人学: 强化学习、运动规划、人机交互等 7. 量子AI: 量子机器学习、量子神经网络等 8. AI芯片和硬件加速 学习路径 偏向技术研究方向 1. 数学基础: 线性代数、概率论、优化理论等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习、强化学习等 3. 深度学习: 神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等 4. 自然语言处理: 语言模型、文本分类、机器翻译等 5. 计算机视觉: 图像分类、目标检测、语义分割等 6. 前沿领域: 大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等 7. 科研实践: 论文阅读、模型实现、实验设计等 偏向应用方向 1. 编程基础: Python、C++等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习等 3. 深度学习框架: TensorFlow、PyTorch等 4. 应用领域: 自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等 5. 数据处理: 数据采集、清洗、特征工程等 6. 模型部署: 模型优化、模型服务等 7. 行业实践: 项目实战、案例分析等 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-04-17