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我想快速学习AI agent相关知识，请问有什么视频可以快速入门？

Answer

以下是一些可以帮助您快速入门 AI agent 相关知识的视频资源：

  1. 元子的“Agent 板块”相关内容：
    • 链接：00.Agent 共学快闪活动
    • 用法：从下往上看，一个一个点进去，都有视频。
    • 注意事项：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。如果觉得内容较多，可以先从听过的工具开始，避免太累。
  2. 大圣分享的《Coze 全流程搭建》：
    • 视频时间点及内容：
      • 00:00AI agent 共学小组：扣子入门分享
      • 07:44AI agent——解决人工智能编写难题的新利器
      • 10:07关于 AI agent 的介绍及扣子的使用
      • 12:50介绍如何创建 GPT 4 免费使用的小 bot 并了解 cos 界面
      • 19:25如何利用 AI 实现智能客服
      • 24:23关于知识库的使用及文档要求
      • 29:47如何使用知识库和工作流让机器人调用知识库生成回答
      • 31:51如何利用工作流、大模型、代码节点和变量节点构建知识库
  3. 元子的“从常见工具开始——都体验一遍”相关内容：

您可以根据自己的情况选择适合的视频进行学习。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

元子：WayToAGI 知识库究竟咋用？

元子我呀，是Agent板块成长起来的，我就用Agent板块举个栗子吧~链接：[00.Agent共学快闪活动](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NMXLwb0lli3lNGkTWLzcKl39nfV)咋用：从下往上看，一个一个点进去，都有视频为啥就看这个：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：确实就这些都有点多，点进去看看哪个工具你听过就从哪个工具开始吧，不然太累啦~~链接：[6.精选:AI Agents文章](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DaUTwIF1aiMPXlkAZsNcPJJgnsg?table=tbl8Uhyj3PcMAHHT&view=vew3yNtR1O)咋用：看了一些视频之后，你就知道你要看理论还是应用了，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：确实就这些都有点多，你如果都看到这里了，就要考虑聚焦了，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要你开始用起来，这事儿就成啦！你就开始抱着你的“目的”了，就可以移步下一段。快捷菜单找不到的话，看这里

5月8日 大圣分享《Coze全流程搭建 》

[heading1]概览[heading2]智能章节[00:00](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=0)AI agent共学小组：扣子入门分享[07:44](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=464000)AI agent——解决人工智能编写难题的新利器[10:07](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=607000)关于AI agent的介绍及扣子的使用[12:50](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=770000)介绍如何创建GPT 4免费使用的小bot并了解cos界面[19:25](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=1165000)如何利用AI实现智能客服[24:23](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=1463000)关于知识库的使用及文档要求[29:47](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=1787000)如何使用知识库和工作流让机器人调用知识库生成回答[31:51](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7puli92bqs91i8l8h563?t=1911000)如何利用工作流、大模型、代码节点和变量节点构建知识库

元子：WayToAGI 知识库究竟咋用？

|分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明||-|-|-|-|-|-||工具入门篇<br>（Prompt）|现成好用的Prompt|[1.2 Prompts（提示词）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tblKrq5ConWWamYX&view=vewTwmE9Yo)|暂无|完全没有AI使用经验，只下载过kimi、豆包、chatgpt一类对话软件的小白|想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴，可以从这里开始，有很多可以直接复制、粘贴的优秀prompt案例，它们都有完整的结构。||工具入门篇<br>（AI Agent）|Agent工具-小白的Coze之旅|[元子：小白的Coze之旅](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FaTgwhczvisJVGkOYHvcX3wGnBg)|Coze之旅1.0：[【智能体搭建共学课】手把手从0开始搞一个智能体讲师:元子_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1wxBCY8ESs?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=84aaf5d504fda49d36287bb4930a47a2)|完全没有编程基础，但对AI已有一点概念的小白|为纯粹小白补的分享AI AGENT搭建平台，为什么是它、怎么30分钟就能开始用它||工具入门篇（AI Pic）|现在主流的AI绘图工具网站|[AI绘图Prompt网站](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TQogw5uIziB4fykbGhSciaQfndm?table=tbl5kMFjDDdeYoAt&view=vew8AJm3cI)|暂无|完全没接触过AI出图、只是听说过的小伙伴|为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲|

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如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。
2025-04-15
，AI agent 发展趋势，技术状态，商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面： 1. 长期任务执行技术：能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤，并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术：能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术：通过先进的记忆机制积累经验，记住对话、操作步骤和效果，使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，AI Agent 的发展有两条技术路线： 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流，代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统，加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），其本质是一个通用接口协议，能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外，强化学习（RL）也是 AI Agent 的重要技术，起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起，深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习，赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力，如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励，时间始于 20 世纪 90 年代至今，技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习（结合 DNN 和 RL），优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间，缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，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. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。然后在公众号源上，点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 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，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
我想要一个助手，能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手，可以通过以下步骤实现： 1. 搭建示例网站： 创建应用：点击打开提供的函数计算应用模板，参考相关图示选择直接部署，并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成（预计耗时 1 分钟）。 访问网站：应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看，确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手： 增加 AI 助手相关代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码，等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手：重新访问示例网站页面以查看最新效果，此时网站的右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。 此外，零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题，决策链设计包括： 1. 加权得分计算：将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘，然后求和，得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析：考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析：为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析：将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中，包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括： 1. 敏感性分析：通过调整不同因素的权重，检验决策是否稳健。 2. 情感检验：反思个人对每个选项的情感反应，并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议：基于前面的所有分析，提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作： 假设您是一名在职的产品经理，想跳槽并拿到两个不错的 offer，向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题，决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后，决策助手开始定义基本的评估标准，并让您审核，还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后，决策助手对每个选项进行评分，评分采用 1 到 10 分的制度，涵盖所有评估标准。评分完成后，决策助手会整理出一个清晰的表格，包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
物质三态变化图，用什么ai工具能快速绘制？
以下是一些可以快速绘制物质三态变化图的 AI 工具： 1. 麻省理工学院与瑞士巴塞尔大学合作开发的机器学习框架，利用生成式人工智能模型自动绘制物理系统的相图，几乎无需人类监督。 2. 在软件架构设计中，以下工具可用于绘制相关视图，包括物质三态变化图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括物质三态变化图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源的建模语言，与 Archi 工具一起使用可创建相关视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具。 Gliffy：基于云的绘图工具。 Archi：免费的开源工具。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具。 此外，Photoshop 2023 Beta 爱国版在某些图像处理和绘图方面也具有一定的能力，但可能不是专门针对物质三态变化图的绘制。
2025-04-11
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验，能快速转型为AI产品经理？
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验： 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界：要构建差异化的 AI Native 体验，需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品：在快速变化的模型能力下，避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施：使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品： Cursor： 允许用自然语言描述需求，对上下文有深度理解能力，能理解整个项目的结构和依赖关系，进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议，自动诊断和修复常见错误，基于代码自动生成文档。 但要注意，即使有 AI 辅助，当好产品经理也不容易，需要反复沟通和调整。 Devin：作为 2024 年横空出世的产品，预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等： 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外，国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验，包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时，对于零代码基础的人员，也有使用相关工具实现想法的方法，如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景，如 AI 编辑器（Cursor、Windsurf、Pear Al 等）、编辑器 AI 扩展（Github Copilot、Continue、Cline 等）、UI 组件生成工具（Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等）、完整项目构建工具（Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等）。
2025-04-10
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，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。 商业化研究路径：熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，当 AI 与多维表格结合，为用户带来了更多可能性，任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中，如多维表格 AI Maker Day，参与者来自不同领域和岗位，有着各自的优势和想法，包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
我想寻找一个AI模型，能快速读懂视频，并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站： 百炼大模型平台：其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，可生成爆款文案，还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等，Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用，但生成过程较缓慢。 应用场景：包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力，AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印，其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用：有开源地址，可下载到本地，配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景，运行项目需特定 Python 包和依赖，可新建应用获取 appid，拍照时需设置 API key。 此外，关于 AI 技术原理与框架的相关知识： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，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 即大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 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处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法： 1. 模型的下载： 如果因为环境问题，可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384（视觉模型）：siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型，负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip，在地址栏输入 CMD 回车，打开命令行，输入下面的命令拉取模型（也可以在网盘里下载）。 image_adapter.pt（适配器）：连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征，使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载，放到 models 的 Joy_caption 文件夹里，如果该文件夹不存在，就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）：大型语言模型，负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM，地址栏输入 CMD 回车，在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址： ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接，方便部分同学下载： flux 相关模型（体积较大）的夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型（体积较大）的百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码：ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载： 最后我们再下载 dev 的工作流： 。或者下面官方原版的图片链接，图片导入 comfyUI 就是工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08
有没有优质的系统的coze入门网课？
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐： 另外，还有“一泽 Eze:万字实践教程，全面入门 Coze 工作流｜用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力”，这可能是全网最好的 Coze 教程（之一），即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户，以及希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意，本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。
2025-04-14
七天入门计划
以下是为您提供的七天入门 AI 的计划建议： 第一天： 开始接触李宏毅的生成式人工智能课程。 资源：在 B 站直接搜索《李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》。 第二天至第十四天： 抽空陆续花 2 周时间学完李宏毅的课程。 第五天： 研究并开始使用 Kimi。 参考资料： 。 抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整自己的思考模式，在工作和生活中养成有问题问 AI 的习惯。您还可以参考公众号文章【每天问 Kimi 们 100 个问题，你就 AI 入门了】。 在学习过程中，建议做好笔记，总结所学知识和心得体会，以便更好地掌握和应用。
2025-04-13
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接： https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册：https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH （2 月 11 日更新附录）
2025-04-11
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册
以下是为您整合的相关信息： 清华大学出品了《DeepSeek：从入门到精通》的指南，该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了其使用方法，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略等，旨在帮助用户更好地掌握这一 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接获取：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg 。 此外，还有一些相关的更新和资料，如 2 月 11 日更新附录的清华大学 104 页 Deepseek 从入门到精通、1 月 21 日更新热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知、1 月 14 日更新爱好者交流 g 群和微信群、12 月 30 日更新案例 24,25,26 等。 同时还有关于 AI 赋能教学的课程实施流程及案例亮点等内容，如利用 AI 生成开放性问题引发深度思考、通过多维数据分析支持全面客观的判断、通过辩论提升批判性思维和表达能力等。
2025-04-11
入门：Ai绘画
以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程： 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中，有关于 AI 绘画入门的部分，包括产品工具与案例实战，开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程，包括以下章节： 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，你的 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，手把手教你玩转局部重绘！ 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！ 您可以通过以上资源进行学习，祝您在 AI 绘画领域学有所成！
2025-04-10
AI入门
以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 一、Python + AI 入门 在深入学习 AI 时，编程可能会让您感到困难，尤其是对于不会代码的朋友。但别担心，这里有一份 20 分钟的简明入门指南，能帮助您更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内完成以下任务： 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。 关于 Python： Python 就像哆啦 A 梦，拥有装满各种道具的标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库道具不够，还能通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。Python 在 AI 领域被广泛使用，遍地是大哥。 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，一是通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；二是通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 二、JavaScript 的 AI 堆栈入门 尽管当前版本是一个很好的起点，但仍在逐步完善，路线图包括： 1. 交互式 CLI 用于 createaistack，开发人员可选择自己的项目脚手架和依赖项。 2. 用于高级用例的事务性数据库（例如，在问答中保留问题、用户偏好等）。 3. 更多的向量数据库和部署平台选项。 4. 用于开源模型的轻量级微调步骤。 同时，对在创建过程中发挥重要作用的开源项目表示感谢，如 Tailwind、ai sdk、dotenv、Next.js、langchain.js 等。 三、新手学习 AI 的方法 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，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，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，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。 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，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，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。知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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。
2025-04-10