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在降本增效的情况下，建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI，需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势，例如： 1. 提高效率：能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果：极大地丰富了设计自由度，实现各种创意。 3. 拓展工作流程：促使设计工作流程重新组合再造，拓展设计师的思维边界。 同时，也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具，比如： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而，自己开发 AI 也有其潜在的好处，比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间，包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述，建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求，应用现有的 AI 可能是更好的选择；如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持，自己开发 AI 也未尝不可。

以下是一些关于生成式 AI 公司的信息： 从访问量数据来看，在生成式 AI 领域，Whimsical AI 表现较为突出，其在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名靠前，且处于增长态势。2021 年融资 3000 万美元，2024 年 3 月的月访问量达到 237 万。 生成式 AI 赛道总体趋势平稳增长，月平均增速为 34 万 PV/月，原生产品占比中等。竞争方面，Top1 公司占比 32%，Top3 公司占比 82%，马太效应较弱，网络效应中等，大厂入局占比较低，技术门槛中等。 部分产品访问量有下跌情况，如 Rewind Al 月访问量减少了 21 万，降低了 49%；Personal.ai 月访问量减少了 14 万，降低了 56%；Turdo AI 月访问量减少 3 万。 在创业工具方面，总体趋势快速增长，月平均增速为 88 万 PV/月，原生产品占比高。Top1 公司为 Tally Form，其估值未知，最新月 PV 为 88 万。 2023 年生成式人工智能在消费市场迅速发展，2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。过去几个月，企业对生成式 AI 的资源配置和态度发生显著变化，预算增加，更多应用部署在较小的开源模型上，业务从早期实验转移到生产环境。为企业构建解决方案的人工智能初创公司若能预见痛点、从重服务模式转向构建可扩展产品，将有机会抓住投资浪潮并占据重要市场份额。

以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识： 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，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，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，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。 2. 与其他模型相比，Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go（老）采用监督学习+强化学习，学习人类棋谱，更接近人类职业棋手风格，继承了人类的局限，Alpha Zero（新）完全摒弃人类数据的纯强化学习，从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引： 点击邀请，复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面（https://zjsms.com/iP5QRuGW/），使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”，再点击“快速入门”。 获取 API Key，点击“创建 API Key”，可修改名字后创建，创建完成后点击“查看并选择”，将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码，选择模型为“DeepSeek R1”，修改示例代码中的相关内容，然后点击右侧的复制按钮，将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式，平台会自动创建在线推理接入点，并提供 50 万 Token 的免费额度，用完才需充值。如需充值，点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”，根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考，其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。

以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导： 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，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。 如果您不会代码，对于 AI 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。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到： 周鸿祎受李一舟的启发，发现大家对于 AI 的知识了解不多，尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑，因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时，先要学习框架，整体把握，避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始，如《预见 AGI》，从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。

以下是了解 AI 的一些方法和途径： 1. 了解基本概念： 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. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，特别是李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，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：掌握基础的概率论知识，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：了解其基本概念。 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，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从 AI 之父图灵的故事开始，了解他在二战期间构建的机器以及提出的“图灵测试”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 是否能跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。

“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 我们是一个开源 AI 社区，坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式，为每个人带来强大力量，这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多，特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们，正是大家的肯定与支持，使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦，探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，大家贡献并整合各种 AI 资源，使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都可以在这里发掘有价值的内容，让更多的人因 AI 而强大。 例如，“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建，当您需要了解 AI 某一领域知识时，在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。

目前较为强大和新的文本模型包括： BERT：由谷歌推出，是“来自Transformer的双向编码器表示”的缩写。可在免费下载和使用。能用于文本摘要、问答、分类、命名实体识别、文本相似度、攻击性信息/脏话检测、理解用户查询等多种自然语言处理任务。 GPT3：由 OpenAI 创建，生成真实文本的能力令人惊讶。 GPT4：OpenAI 目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra：Google 的多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus：Anthropic 的多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能，实现了接近完美的召回率。 “悟道・天鹰”：北京智源人工智能研究院推出，是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 文心一言：百度的大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 需要注意的是，免费使用这些模型可能存在一定限制，部分模型可能需要特定的条件或授权。同时，模型的性能和适用性也会因具体应用场景和需求而有所不同。

目前在 AI 领域，很难简单地确定哪家是最强的。Llama 3.1 是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡，标志着开放模型缩小了与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色，解决了 30 题中的 25 题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。 在国内，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异成绩，尤其在数学和编程方面表现突出。智谱一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，还有“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 需要注意的是，AI 领域发展迅速，各模型的优势和表现也会随时间变化。

以下是关于最强 AI 办公提示词知识库的相关信息： 一、提示词与知识库的概念 提示词是告诉全知全能的大语言模型其角色和要专注的技能，使其能按需求变成特定“员工”。知识库则相当于给“聪明员工”发放的工作手册，包含特定的工作相关内容，如《爱情公寓》全季剧情等。 二、相关资源 1. 画小二的相关内容： 如何写好提示词是创建智能体第一步，包括打破砂锅者、董宇辉的小作文等部分。 提示词网站分享，如 Learn Prompting（https://learnprompting.org/docs/intro ）、AI Short（https://www.aishort.top/en/ ）、AIPRM（https://www.aiprm.com/prompts/ ）、Prompt Library（https://promptlibrary.org/ ）。 延伸阅读，如人人都能懂的 Prompt 技巧：FewShots、COT、SC、TOT、StepBack（https://blog.csdn.net/oWuChenHua/article/details/135125891 ）。 学习交流群和手把手教学，包括会员详细教程（https://m.qlchat.com/topic/details?topicId=2000022058296055 ）及 AIGC 商业案例实操课海报。 2. 扣子提供的功能： 提示词（人设与回复逻辑功能），设定 Bot 的身份、目标和技能。详情参考 。 插件，通过 API 连接集成各种平台和服务。详情参考 。 工作流，用于规划和实现复杂功能逻辑。详情参考 。 记忆库，包括知识库（支持上传本地或线上内容并分割成知识分片）和数据库（存储和管理结构化数据）。知识库详情参考 。 希望以上信息对您有所帮助。

目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的基于 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 需要注意的是，在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多，其中不乏蹭流量的。从产品层面看，2C 端真正出圈的“妙鸭相机”也只是昙花一现。大多数消费者对 AI 产品的态度是“猎奇”而非刚需。在 2B 行业中，大模型目前还是“纯技术投入”，对于收入撬动非常有限。另外，国内在硬件层上仍存在卡脖子问题，目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练，不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。同时，中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色，且各有优势。

目前国内较为强大的 AI 模型有： 智谱推出的 GLM 系列，一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的采用 MoE 架构的新模型，以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 同时，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现出色。中国的一些模型在某些方面能与美国的前沿模型竞争，并且更注重计算效率和数据集建设来弥补资源上的不足。但总体而言，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距。

目前很难确切地指出截止今天最强的模型是哪一个。以下是一些表现出色的模型： Gemini Ultra：在报告的 32 个基准测试中，在 30 个基准测试中取得了 SOTA，包括多个领域的测试。它是第一个在 MMLU 上实现人类专家水平表现的模型，在多模态推理任务方面也有显著进展。 o3 模型：在 ARCAGI 测试中达到了 87.5%的准确率，几乎与人类水平相当。OpenAI 表示下一代 o3mini 模型的推理能力很强。 Gemini 2.0 Flash：Google 发布的该模型在重要的基准能力上，直接追平甚至部分超越了 Gemini 1.5 Pro，且模型速度有极大提升。 Llama 3.1：是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。 需要注意的是，模型的性能评估会因不同的基准测试和应用场景而有所差异，而且技术在不断发展，最强模型的定义也可能随之变化。

OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势，难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强，适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务，在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好（2M Tokens），适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。

以下是从 Nanobrowser 里植入 DeepSeek 的 R1 模型来进行网页搜索的详细教程： 1. 阿里云百炼平台相关： 模型广场：百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 无需部署：百炼平台无需部署，可直接使用 Deepseek R1 模型。 价格与免费额度：Deepseek R1 模型价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 授权与实名认证：使用 Deepseek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 模型效果对比：在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态能力：多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 Deepseek R1 本身不是多模态模型。 连接 Chat Box：通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。 API key 重置：可删除旧的 API key 并重新创建，方便本地软件连接。 2. 工作流创建： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek（即火山方舟里配置的 DeepSeek R1 模型），输入包括搜索结果（选择搜索节点 data 下的 webPages）和开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮，系统提示词不需要输入，用户提示词为空。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。测试完成后，直接发布工作流。 3. 网页聊天相关： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 打开联网功能，支持联网搜索使用 R1。

以下是与教育、多邻国相关的实践案例推荐： 张翼然：用 AI 为教师减负（3H） 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 教师使用 AI 小技巧 想让 AI 做好，首先你得会做 教学目标：是否明确，与课程标准和学生实际需求相符合 教学方法：是否使用多种，考虑学生不同学习风格 能力培养：是否注重培养学生的思维、创新和实践能力 教学实践 教案中的教学过程是否紧密结合学生现实生活和个人经验 群里“公开问”创造良好探究学习气氛，提问技巧可见的快速提高 是否充分利用课堂时间，让学生参与教学 是否在教学中关注学生反馈和理解，及时调整教学策略 师生关系 是否营造良好教学氛围和师生关系 是否平等尊重学生主体地位，体现尊重和关爱学生的教育理念 是否注重发挥学生积极性和主动性，激发学习热情 移动教学应用： 多邻国 六六写字 幕布 “遇见苏轼”项目式教学 在教育实践中，针对二年级学生对于抽象数学概念感到困惑的痛点问题，也有相关的探索和尝试。

使用 AI 在网络搜索信息并填入表格内，您可以参考以下几种方法： 1. 利用 AI 与权威网站结合获取关键数据，并辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。例如，针对如何用 AI 撰写专业区域经济报告，信息收集时可这样操作。同时，针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。数据处理时，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。分析与撰写时，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。 2. 使用 Perplexity 进行搜索。Perplexity 的 Pro 搜索会将复杂问题拆分成不同关键词，进行多次搜索后整合结果，为用户提供全面、精准的答案。用户提问一次，Perplexity 会自动分多次搜索并把答案合并整理呈现，还会提供信息来源以便进一步查证。 3. 对于调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构这类任务，可采用多智能体 AI 搜索引擎方案： 第一步，根据用户任务，使用搜索工具如 API WebSearchPro 补充更多信息，参考相关文档。 第二步，使用大模型如 GLM40520 把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式，参考相应 API 文档和 JSON 工具。 第三步，用具备联网搜索和自主分析能力的 AI 搜索智能体完成子任务，参考智能体 API 的调用方式。 第四步，智能体能调用各种插件生成思维导图等，根据工作需要选择，参考智能体 API 的调用方式。

Coze 是一个提供丰富插件的平台，其中部分插件可能对您查询 boss 直聘信息有所帮助。Coze 提供的插件涵盖众多领域，包括搜索引擎、文本分析、图像识别等。其国内版本（https://www.coze.cn/store/plugin ）中的一些插件具有实用功能，例如猎聘插件，可以帮助用户根据工作经验、教育经历、地理位置、薪水、职位名称、工作性质等条件搜索猎聘上提供的招聘信息。但需要注意的是，Coze 中可能没有直接针对 boss 直聘信息的查询插件。

以下是为您介绍的一些 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面具有优势： 1. 论文资料搜集与整理：帮助在校学生快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处，参考价值高。 2. 教学内容准备：让教育教师群体获取丰富教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学准备效率。 3. 职场信息检索：使职场办公人群高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 行业研究分析：为学术研究人员提供深入行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。 从 AI 搜索引出 RAG：在学习 RAG 之初，可以从 AI 搜索切入。AI 大模型擅长语义理解和文本总结，但不擅长获取实时信息；搜索引擎擅长获取实时信息，但信息分散，需人为总结。AI 与搜索引擎结合，给 AI 配备活字典，让其随时查阅。

如果只推荐一种 AI 信息来源，以下是一些选择： 对于初学者，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 从简报方面，TLDR AI（）等是不错的选择。 播客方面，No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 等值得关注。 会议方面，工业界的 World AI Cannes Festival、Gen AI conference（）等都是获取 AI 信息的重要渠道。 此外，还可以通过赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等订阅获取最新信息，也可以参考通往 AGI 之路知识库中的相关内容，如 AI 相关名词解释、经典必读文章、历史脉络类资料等。

以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。

以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识： 微博上热搜，主流媒体全报道。 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305（错误） 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，类型：提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，类型：进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 此外，在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容，如： 学习材料： 还有 1 月 30 日社区动态速览中的《》，详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。

以下是为您推荐的声音克隆软件： Fish Audio： 操作步骤： 1. 准备一段需要克隆的音频（可以是类似屈原的古风声音，或自行录制一段）。 2. 打开网站：https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 3. 上传准备好的音频，按照指引完成声音克隆。 4. 进入声音库选择需要使用的声音，将第一步生成的文案输入，使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 5. 下载生成的音频文件备用。 开源软件： 1. GPTSoVITS：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS ，对中、英、日语言支持良好，需要 10 分钟左右干素材，瞬时 clone 功能未开放。 2. OpenVoice：https://github.com/myshellai/OpenVoice ，对中文支持较好，主打瞬时 clone，发展势头良好，一个月前测试时中文声音 clone 有英语味道。 商业产品： 1. ElevenLab：https://elevenlabs.io ，支持最多语言种类，支持瞬时 clone，综合效果最好。 2. Reecho：https://reecho.ai ，中国团队，支持长音频和瞬时声音 clone，据说与火山引擎的声音 clone 技术同源。 3. 自得语音：https://zideai.com ，中国团队，支持瞬时声音 clone 和声音定制。

以下是为您推荐的关于人工智能的书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统介绍了认知神经科学的诸多方面。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的多方面内容。 4. 《深度学习》（作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville）：深入探讨深度学习背后的深层数学。 5. 《智慧的疆界从图灵机到人工智能》 6. 《白话机器学习的数学（图灵图书）》（作者：立石贤吾） 7. 《人工智能（第 4 版）现代方法》 此外，还有一些相关的学习资源，如微软的 AI 初学者入门课程，包括特定的机器学习云框架课程、对话式人工智能和聊天机器人课程以及深度学习背后的深层数学课程等。同时，李宏毅的机器学习课程也值得关注。

WaytoAGI 是一个内容丰富多样的网站，涵盖了众多与 AI 相关的领域和活动。 在视频作品社区方面，有杭州云小镇相关的内容，展现了从创意到完成的精彩过程，还包括真人与 AI 结合的视觉音乐等。 在音乐方面，有 AI 音乐社区诗歌音乐、AI 音乐教程、提示词分享等，如《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》，包含了多种音乐相关的标签、提示词和编曲介绍。 此外，还有关于 AI 学习的内容，如“【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）”，其中推荐了对建立入门框架有重大帮助的视频，如“【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili”和“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili”。 总之，WaytoAGI 网站充满了创新和学习的资源，能满足不同用户对 AI 相关内容的需求。