想学习AI的路线应该是什么样的

以下是关于 AI 视频的相关总结： 1. 在 2024 年 5 月 26 日的会议中，讨论了 AI 视频制作、群体潜意识和山洞的梦、AI 工具生成短片、AI 在配音方面的应用、北京团队的工作、新媒体运营等内容，包括制作流程、技术应用、经验分享等，还提到了微信群和飞书群的情况，以及多部影片的分享，并有相关待办事项。 2. 关于 AI 视频制作的工作流，会议分享了工作流模板，包括团队协作、项目管理和阶段审核功能，介绍了画面生成组的交付产物及使用分镜表进行视频制作，还讨论了离谱森林活动、离谱村 MV 大赛和 2050 线下大会等相关内容，并分享了好玩的课程和工具。 3. 除了聊天内容，AI 还能总结各种文章（不超过 2 万字），对于 B 站视频，若有字幕，可通过安装油猴脚本获取字幕并发送给 AI 进行总结，总结完还可继续提问或探讨细节。

以下是关于 AI 视频总结的相关内容： 除聊天内容外，AI 还能总结不超过 2 万字的文章。可复制文章全文发给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本，刷新浏览器后点击字幕的“下载”按钮，选择字幕格式，将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可。 此外，AI 视频工作流包括概念设定（MJ）、剧本+分镜（ChatGPT）、AI 出图（MJ、SD、D3）、AI 视频（Runway、pika、PixVerse、Morph Studio）、对白+旁白（11labs、睿声）、音效+音乐（SUNO、UDIO、AUDIOGEN）、视频高清化（Topaz Video）、字幕+剪辑（CapCut、剪映）。 温维斯 Wenvis 在 2024 年接触 AI 视频，从 0 开始学习，不断创作作品，如《熊猫奥运奇幻之旅》获得首届可灵 AI“灵感无限”创作大赛专家评审一等奖。

以下是关于解决 AI 写论文时参考文献虚构问题的一些信息： Agrawal 等人在 2023 年的研究（https://arxiv.org/abs/2305.18248）专门探讨了 LLM 生成中虚构参考文献的情况，包括捏造的书籍、文章和论文标题。他们试验了两种基于一致性的方法来检查幻觉：直接查询与间接查询。这两种方法都在温度参数 T>0 的情况下多次运行检查并验证一致性。 其中，直接查询要求模型判断生成的参考是否存在，间接查询则询问生成的参考的辅助细节，例如作者是谁。实验表明，间接查询方法效果更好，模型规模越大，识别虚假参考文献的能力越强。 此外，Claude 官方提示词工程最佳实践中也提到了处理幻觉的相关内容，但未给出具体针对参考文献虚构问题的解决办法。 在 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示中，主要强调了一些提示词的规范和原则，未直接涉及解决参考文献虚构的问题。

以下是为您找到的与替换物品相关的 AI 内容： Inpaint Anything 提出了一种新的图像修复方法，支持“Replace Anything”功能，用户可以选择保留点击选定的对象并将剩余的背景替换为新生成的场景。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具中，有通过搜索提示识别对象并替换的功能，例如把猫换成狗。

以下是关于根据自己的想法设计 AI prompt 的详细说明： 在生成式 AI 的世界中，“提示”指的是您提供给模型的输入文本。例如，您可以向模型提出问题或给予指令，模型会根据您构建提示的方式给出响应，所以您获得的答案很大程度上取决于您提出问题的方式。 提示设计是找出和设计最佳输入文本以获得所需响应的过程，这通常需要大量的实验和迭代。 示例：比如要生成一个去约书亚树国家公园露营旅行所需的物品清单，您可以提供指令“生成我去约书亚树国家公园露营旅行所需的物品清单”。 此外，还有零样本、一次性和少样本提示： 零样本提示：模型仅根据描述任务的提示执行任务，没有关于特定任务的额外数据。 一次性提示：模型根据任务的单个示例执行任务。 少样本提示：模型根据任务的少量示例执行任务。 结构化提示包含几个不同的组件：上下文、示例问题和示例答案。每次向模型发送请求时，上下文都会应用。 在设计 AI 原画，如使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计的 Prompt 时： 1. 提供具体的风格指示：在 Prompt 中明确角色风格，如可爱、酷炫、赛博朋克、蒸汽朋克等，可参考优秀作品并加入类似元素。 2. 保持 Prompt 简洁明了：避免混乱，明确描述角色外貌、服装、性格等特征，不要包含过多信息。 3. 设置适当的细节和限制：根据需求设定角色的年龄范围、职业背景等。 4. 勇于尝试新颖的角色概念和风格：不拘泥于传统，提供新颖独特的角色概念和风格。

AI 的发展历程可以大致分为以下几个阶段： 1. 起步阶段（20 世纪 50 年代 60 年代）：这一时期的研究重点是基于符号主义的推理和问题解决。 2. 低谷阶段（20 世纪 70 年代 80 年代）：由于计算能力和数据的限制，AI 的发展遭遇了挫折。 3. 复苏阶段（20 世纪 80 年代 90 年代）：专家系统等技术的出现推动了 AI 的发展。 4. 快速发展阶段（21 世纪初至今）：随着大数据、深度学习算法和强大计算能力的出现，AI 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。

以下是为您提供的 AI 学习路线、视频和书籍的相关内容： 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。 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。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习。 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，同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试：理论学习之后，通过实践巩固知识，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。 视频： 1. 大量阅读。 书籍： 1. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 2. 关于介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。

对于想学习 AI 的小白，以下是一些推荐和需要注意的方面，以及技术学习路线： 一、基础知识 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. 数学基础 学习线性代数、概率论、优化理论等。 3. 编程基础 掌握 Python、C++等编程语言。 二、学习路径 1. 偏向技术研究方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 三、深入学习和实践 1. 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。 2. 实践和尝试 理论学习之后，通过实践巩固知识，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。 3. 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。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于一个想学习 AI 的小白，以下是为您提供的学习路线： 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，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。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是关于 ChatGPT 技术能力路线图的相关内容： 阶段一：开卷有益阶段 理解人类语言，学习语义关系、语法规律，能够应对未见过的语言处理情况。 GPT3 习得各种词汇和语法规则、编程语言及不同语言之间的关系，但存在回答不受约束的问题，指挥很重要。 阶段二：模版规范阶段 对话模版矫正模型，可形成优质对话并实现延展能力，知道什么该说和不该说。 通过任务对话范文训练，实现理解指令要求和例子要求的能力。 同时，在 AGI 实现路径与技术预测方面： 主要技术路线与理论框架包括可能性，如硬件与计算架构的趋势（量子计算、神经形态芯片、云计算资源扩展等），软件与算法进展（深度学习、元学习、强化学习、神经符号混合、AutoML、AutoGPT 等），以及人工智能安全与对齐研究（对齐难题、可解释性等）。 实现 AGI 所需的里程碑与风险点包括可能的时间表（如 2030、2040、2050 关键技术预测）和潜在的“奇点”时刻与触发条件（硬件爆发、算法重大突破、意外的研究范式转折等）。 此外，AI 的发展历程： 从 1950 年提出，近 20 年在国内互联网发展下普及。 最初应用是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。 随后中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中广泛应用。 以前技术突破多限于特定领域，模型应用范围狭窄。 随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破，展示了新的发展路线，通过大规模模型预训练，涌现出广泛的智能应用。 这种集多功能于一体的模型为 AI 未来发展提供新方向，也带来新焦虑，但“人机共生”几乎是人类发展的必然。

以下是有效使用 WaytoAGI 能力的实现路线： 1. 加入飞书群：您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码请在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 在网站首页提问：您也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。 对于知识库的使用，您可以参考以下内容： 1. 从 Agent 板块开始：以 Agent 板块为例，链接： 。使用方法为从下往上看，一个一个点进去，都有视频。共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。注意事项：内容较多，点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始，不然太累。 2. 看精选文章：链接： 。使用方法为看了一些视频之后，根据需求找到导航，想看哪里点哪里。备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。注意事项：内容较多，要考虑聚焦，先挑一个，开始手把手一起做起来，只要开始用起来，这事儿就成啦！ 此外，推荐您采用布鲁姆分类法学习路径： 1. 应用方面：深入 。 2. 分析方面：大量阅读，理解各知识之间的关系。

以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线： 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，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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是一些在当作学习工具时推荐的 AI： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、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，重点在于实际交流所需技能。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，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 对于学习 Python 和 AI，有以下推荐： 1. 书籍推荐： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 2. 课程和资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 关于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库：🌈通往 AGI 之路（飞书文档）：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 此外，在教师使用 AI 方面： Cloud3 适合作为自学辅导工具，尤其是在数学等理科领域，可以用于解释难题，提供解题步骤，适合自学或作为课业练习的补充。 Memo AI（https://memo.ac/zh/）：YouTube、播客、本地音频视频轻松转文字、字幕翻译、语音合成，还可以由多种 AI 模型提炼内容精华总结，生成思维导图。

以下是为您列出的学习 AGI 的课程列表： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 此外，还有以下相关活动和内容： 在微图 AGI 社区有 11 门被认为有价值的课程。 有共学课程可供学习 config UI，从入门到精通都涵盖。还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容可看。 有关于 AI 案例投稿板块，并布置关于 AI 兴趣方向的小作业。 CONFIUI 生态大会东京站将于 11 月 16 17 日举办，有小展览可报名。 课程所需材料花费百元，模型训练等已申请云厂商算力资源助力大家入门。 有免费获得课程的机会，如参与 video battle，获胜者可获得课程奖励。

以下是一些 AI 出题刷题学习平台： 对于英语学习： 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习：如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正。 自适应学习平台：如 Duolingo，能量身定制学习计划，提供个性化内容和练习。 智能导师和对话机器人：如 ChatGPT，可进行英语会话练习和对话模拟。 对于数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy，提供个性化学习路径和练习题。 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理提供解答和解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic，解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，可进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能将知识点讲得很细的 AI 学习平台： 1. 在线课程平台： Coursera：提供按自己节奏学习的课程，有机会获得证书。 edX：涵盖多种 AI 相关课程。 Udacity：为初学者设计相关课程。 2. 特定知识获取平台： 「」：可熟悉 AI 术语和基础概念。 「」：有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 4. 发音和语法检查平台： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 5. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。

以下是一些常见的 AI 学习平台： 对于英语和数学学习： 英语学习： 智能辅助工具：如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习：如 Call Annie 用于口语练习和发音纠正。 自适应学习平台：如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 智能导师和对话机器人：如 ChatGPT 进行英语会话练习。 数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy 提供个性化学习路径和练习题。 智能题库和作业辅助：如 Photomath 提供数学问题解答和解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。 对于学习一门外语： 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习。 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈。 Grammarly：提高写作的语法和词汇准确性。 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句。 对于新手学习 AI： 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅：在「」中找到初学者课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，在知识库分享实践作品。 体验 AI 产品：如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解工作原理和交互方式。

以下是一些适合中学生学习 AI 的平台和工具： 1. 编程语言学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，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。 2. AI 生成工具和平台：如 ChatGPT、Midjourney 等，体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 个性化学习平台：例如 Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径，精准预测学习难点并提供解决方案，提升学习效率。 4. 自动评估工具：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 5. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 6. 虚拟现实和增强现实平台：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 7. 语言学习平台：如 Speak、Quazel、Lingostar 等，能够实时交流并给予发音或措辞反馈。 8. 学科学习应用：如 Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 9. 写作辅助工具：如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 10. 内容处理工具：如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

企业内自主搭建 RAG 可以参考以下步骤： 1. 导入依赖库：加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，若需接收多个 url 可稍作改动。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终合并成列表返回，用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 同时，企业在构建有效的 RAG 系统时，需要考虑以下因素： 1. 数据安全性：若有需求，需私有化部署，并考虑硬件成本。 2. 数据集的复杂度和数量级：复杂数据集会带来高昂的文档清洗、解析和分割成本，大数据量级会带来存储成本上升。 3. 回答质量的要求：对回答质量要求越高，需要越复杂的检索算法以及更强大的 LLM，会带来算力成本。 4. 数据的更新频率：频繁的数据更新可能需要高昂的维护成本。 此外，还需了解 RAG 的相关概念和优势： 1. 大语言模型存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，如知识局限性、幻觉问题、数据安全性等，而 RAG 是解决这些问题的有效方案。 2. RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。 3. RAG 可与微调结合使用，RAG 类似于为模型提供教科书，适用于特定的询问或信息检索任务，微调则适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。

如果您想用 AI 写一份报告，可以考虑以下几种软件和方法： 1. 利用信息收集功能：结合 AI 搜索与权威网站获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分：针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理：借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写：通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。但要注意，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 5. 您还可以尝试以下应用： Mistral 发布的全新聊天应用，基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。您可以通过在线体验。 使用 Claude 3.7 Sonnet 把 PDF 一键变成能玩的可视化网页，按照特定的 prompt 进行操作，将作者信息和媒体资源等细节部分改成自己的内容。但要注意，这个 Prompt 不是复制给任何大模型都可以用的，目前测试下来，只有 Claude 3.7 Sonnet 效果最好最强。您可以在 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等能用 Claude 3.7 的产品中使用。对于媒体资源中的图片，如果是网上现成的图片，可直接右键复制图像链接；如果是自己的图片，可以使用图床服务（比如 https://sm.ms/）托管图片，生成一个公链，然后用 Markdown 格式贴到媒体资源那。

对于刚刚开始了解 AI 相关知识的产品经理，以下是您应该先了解的梗概内容： 1. 技术原理方面： 思维链：谷歌在 2022 年的论文中提到，思维链能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一起传给 AI，可搭建企业和个人知识库。 PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成结果，而是借助如 Python 解释器等工具。 ReAct：2022 年一篇论文提出的框架，将 reason 与 action 结合，让模型动态推理并与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来 10 年、20 年可能不再使用。 2. 产品经理相关： 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 落地应用级：有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 总之，作为产品经理，要关注场景、痛点和价值，对技术框架有了解，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。

利用 AI 写论文可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成论文的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果论文涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 在论文写作领域，一些常用的 AI 工具和平台包括： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 使用 AI 来做事，特别是写东西方面： 1. 草拟初稿：可以让 AI 撰写博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等的初稿。 2. 优化写作：将文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议，还可以要求它以不同风格创建多个草稿，使其更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 3. 协助完成任务：像使用实习生一样，让 AI 写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 解锁自己：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能提供让自己保持动力的方式。

如果您想用 AI 写网络爆款小说，可以参考以下步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析您的构思，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。 另外，还有一种工作流可供参考： 1. 用 bing 搜索小说标题相关的内容。 2. 用程序将搜索结果结构化（这一步有一定的提升效果，不熟悉程序的可以忽略，或者直接复制文中的代码）。 3. 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 4. 再用大模型来写文章。 在让 AI 生产文章时，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。例如：“请根据我们收集的关于及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能帮助 AI 更准确地理解您的需求，并生成更符合预期的内容。但最终产出的内容可能需要您进行一些微调，以确保完全符合您的预期和风格。 请注意，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。

如果您想用 AI 写小说，可以参考以下方法： 1. 显式归纳与列出您想要的文本特征：比如明确小说的文风、文笔特点，如“几句话一换行”“以短句和对话为主，结构紧凑”“用词直白犀利”等，在调试过程中逐步调整，直至达到理想效果。 2. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本：直接指出文本类型和常见出现的地方，例如“充满张力的女性复仇文，可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。 3. 具体的工作流： 用 bing 搜索小说标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序的可以忽略或直接复制文中的代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 此外，如果您想将小说做成视频，制作流程如下： 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。 请注意，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。