有大模型入门学习的教程吗

目前大模型的能力排行情况较为复杂，以下为您提供部分相关信息： 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ ，上海的商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 。在聊天状态下，能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax ；目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生；受限制使用的有 MiniMax 。特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示，在语言与知识的测评中，GPT4 Turbo 依然领先，是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好，有 14 个模型的得分高于 GPT3.5，有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 13 位，较为接近 GPT4。在开源模型中，零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得了不错的成绩，均超过了 50 分，分列国内模型的 13 名。总体来看，在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型。 关于大模型的评测榜单还有： Open LLM Leaderboard：地址 ，由 HuggingFace 组织，目前已评估了较多主流的开源 LLM 模型，评估主要包括 AI2 Reasoning Challenge,HellaSwag,MMLU,TruthfulQA 四个数据集上的表现，主要以英文为主。 chinesellmbenchmark：地址 ，覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b 等开源大模型，多维度能力评测，不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果。 SafetyPrompts：地址 ，由清华大学提出，是一个关于 LLM 安全评测 benchmark，包括安全评测平台等，用于评测和提升大模型的安全性，囊括了多种典型的安全场景和指令攻击的 prompt。

搭建私有大模型可以参考以下几种方法： 1. 方法一 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告知如何白嫖大模型接口。 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。若不想接入微信，搭建完此系统即可，它也有问答界面。 搭建，其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画。 2. 方法二 部署大语言模型： 下载并安装Ollama，根据电脑系统，从https://ollama.com/download 下载。下载完成后，双击打开，点击“Install”。安装完成后，将下方地址复制进浏览器中，若出现相关字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 下载qwen2:0.5b模型（0.5b是为了方便测试，下载快，设备充足可下载更大模型）。若为windows电脑，点击win+R，输入cmd，点击回车；若为Mac电脑，按下Command（⌘）+Space键打开Spotlight搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行，粘贴进入，点击回车，等待下载完成。 3. 方法三 企业大模型四步走的第一步是私有化部署通用大模型，一是解决AI科普问题，二是满足一些通用需求。若有能力，可赠送免费的私有化部署通用大模型，其为千亿模型的缩小版、浓缩版，能解决科普问题，让企业员工熟悉大模型，同时满足办公等通用需求。此外，还提供了360AI办公的一套会员服务，围绕办公营销需求做了很多工具，以订阅模式耗费算力，每天几乎一块钱。

以下是国内的部分大模型： 北京企业机构： 百度：文心一言，https://wenxin.baidu.com 抖音：云雀大模型，https://www.doubao.com 智谱 AI：GLM 大模型，https://chatglm.cn 中科院：紫东太初大模型，https://xihe.mindspore.cn 百川智能：百川大模型，https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤：日日新大模型，https://www.sensetime.com/ MiniMax：ABAB 大模型，https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室：书生通用大模型，https://internai.org.cn 其他地区： 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中。 广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 此外，通义千问的 Qwen 系列在 LMSys 榜单中表现出色，其开源模型受欢迎，累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用。大模型的竞争涉及芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等，基础大模型决定产业智能化的天花板等，开源生态也至关重要。

目前存在一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，特别是在设计和工程领域。以下为您列举部分相关工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于用户创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，能够帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，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）。 从订阅源获取内容，通过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，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

以下是一些大模型测评网站： 玉宝搞过的 LLM 在线评估网站：https://www.llmrank.cn/ ，可看到国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并能与 QWEN2 对比。 Compass Arena：由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出，集齐了国内主流的 20 多款大模型，包括阿里通义千问、百度文心一言、腾讯混元、讯飞星火、字节跳动豆包、智谱 AI、百川智能、零一万物、月之暗面等，用户可在平台选择大模型的两两“对战”，实名或匿名对战皆可。测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。 中文大模型评测收集与调研相关网站： InfoQ + 极客帮：https://www.guotaixia.com/post/5124.html GAOKAOBench：https://github.com/OpenLMLab/GAOKAOBench ，是以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架。 清华安全大模型测评：http://115.182.62.166:18000 ，清华收集的一个评测集，涵盖了仇恨言论、偏见歧视言论、犯罪违法、隐私、伦理道德等八大类别，包括细粒度划分的 40 余个二级安全类别。 JioNLP 个人测评：评测数据集：https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/wiki/LLM 评测数据集 ，考察 LLM 模型对人类用户的帮助效果、辅助能力，可否达到一个【智能助手】的水平。 EduTEP：华东师范大学计算机科学与技术学院 EduNLP 团队组建智能教育算法测评小组，开发智能教育可信评测平台（EduTEP）。EduTEP 对比多种大模型在教育领域中的综合性能，针对 K12 教育发布首个 CALMEDU 评测框架与 CALMEDU001 评测报告。 娱乐资本论：从实用角度出发，分析大模型在各种文本应用场景，如小红书带货文案、抖音直播文案、知乎问答、小说创作、公关信写作、歌词生成、淘宝商品详情页文案、广告宣传片文案、剧本创意策划等方面的综合表现。 全面的模型测评网站：https://lmsys.org/blog/20230503arena/

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

以下是关于 MCP 教程的相关内容： 资源链接： 什么是 MCP 以及为什么要用它： Model Context Protocol（模型上下文协议），简称 MCP，是由 Anthropic 公司提出的一个开放标准，旨在解决 AI 模型与外部数据源和工具之间的连接问题。 MCP 就像是 AI 世界的“USBC 接口”，它提供了一种标准化的方式，让 AI 应用能够轻松连接到各种数据源和工具，不需要为每个新连接重新开发接口。 MCP 解决的主要问题包括： 碎片化集成：以前每个 AI 应用都需要单独开发与各种数据源的连接。 重复工作：不同团队重复构建相似的集成方案。 “N 乘 M 问题”：当有 N 个 AI 客户端需要连接 M 个数据源时，可能需要 N×M 个自定义集成。 希望这篇教程能帮助您了解 MCP 的基础知识，并开始构建自己的 MCP 服务器！随着实践的深入，您会发现 MCP 为 AI 应用与数据源及工具的集成提供了简单而强大的解决方案。 本篇内容由 Genspark 制作 https://www.genspark.ai/autopilotagent_viewer?id=c10e49b3228d4f65be347ab34777aaf8

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。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。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按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。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：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。 其他相关基础教程： 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 （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）

以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。

以下是为您提供的 AI 视频教程相关内容： AI 让古画动起来的教程： 1. 对于简单的图，找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图，需把长图分多个模块，比如将一张图分成 4 个模块。 2. 智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。若有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等工具，不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，通过色度抠图调整去掉视频的背景。多个视频放在背景图片，一起动即可。 AI 视频相关的软件教程： 包括视频模型如 luma Dream Machine、可灵、MiniMax 海螺 AI、Sora、Vidu 等，工具教程如 Hedra，视频工具如 VIGGLE，以及应用教程如视频转绘、视频拆解等。相关链接如下： WaytoAGI X 剪映的 AI 创意视频征集令·第 1 期： 1. 征集内容：使用 AI 功能创作的创意视频成片，也可投稿 AI 创意视频的教程（教大家如何做一个 AI 创意视频）。AI 功能包括但不限于：AI 对口型、AI 改动作、AI 配音、克隆音色、AI 音乐、AI 特效、AI 图文成片、AI 剪视频等。不包括纯图片生成或纯视频生成的内容（特指用 AI 工具生成的图片、图生视频，但视频里没有添加 AI 功能）。 2. 创作工具：主要使用「剪映」平台工具创作，可多使用剪映平台的 AI 功能/新功能；部分 AI 效果若剪映无法实现，可使用其他软件创作。 3. 内容价值：视频需有消费价值，要有一定内容主题，有故事感、或者有梗、或者有核心观点表达，让用户有持续观看和点赞、收藏的欲望。缺少内容主题、过于简单、过于模板化的内容将不予通过。在抖音、小红书等平台点赞量高的内容，审核通过率大大提升！ 4. 原创度：作品需要原创、极具创意和独特性，且符合当代年轻群体的审美和兴趣喜好，不可照搬、抄袭他人创意，一经发现将取消活动奖励，视情节严重情况回收灵感发布权限。 5. 作品延展度：作品有可模仿性，其他创作者看完后，可模仿学习或二创。比如：前期素材易获取，后期素材易剪辑或处理，让其他视频创作者有强烈的模仿欲望，且对自己模仿或二创视频有成就感和分享欲。 6. 作品时长：时长适中，最短不低于 15 秒，最长不建议超过 3 分钟。

以下是关于 AI 出设计图的教程： 使用 Midjourney 生成 UI 界面： 页面指令：指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”（登录页）、“Profile Page”（个人资料页）。 社交平台：关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计。 信息类：关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页，包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 使用 Claude 生成设计稿的技巧： 引用 Tailwind CSS 写组件样式，确保色彩、响应式和基础组件的美观度。 按照特定的四个技巧可让 Claude 设计出美观的界面或组件。 生成设计稿的方法：将生成的代码部署到线上，使用 html.to.design 这个 Figma 插件将网页转换为设计稿，但每天免费次数有限。 进阶技巧和关键词： 图片内容一般分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述：可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。描述场景中的人物时应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述，关键词的运用较为复杂，需要针对特定风格进行“咒语测试”。

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。

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。

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）

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。

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！

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。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。