40岁的人能利用AI找到工作吗？

以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。

以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，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：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，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景

目前没有专门针对设计班级期末总结主题班会课的特定 AI 软件。但您可以借助一些通用的工具来辅助您完成，例如： 1. 文字处理工具，如 Microsoft Word 或 WPS，帮助您撰写班会课的流程和内容。 2. 思维导图工具，如 XMind 或百度脑图，用于梳理班会课的框架和要点。 3. 演示文稿工具，如 Microsoft PowerPoint 或 Keynote，制作展示用的 PPT 来辅助讲解。 希望这些建议对您有所帮助。

很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。

以下是为您生成的一篇关于 ChatGPT 应用研究、探讨的论文： 标题：ChatGPT 的应用研究与探讨 摘要：本文旨在深入研究和探讨 ChatGPT 在多个领域的广泛应用，通过对实际案例的分析，揭示其在提升工作效率、辅助学习、创新创作等方面的巨大潜力。 一、引言 2022 年底推出的 ChatGPT 展现出了令人瞩目的语言理解、表达和推理能力，为人类与机器的协作带来了新的机遇。它不仅改变了人们获取信息和解决问题的方式，还在众多领域引发了创新和变革。 二、ChatGPT 在知识获取与学习中的应用 （一）辅助知识探索 用户可以向 ChatGPT 询问特定领域的活跃研究者及其观点清单，了解相关主题的研究方向和思路，快速建立全局感。 （二）概念理解与巩固 通过与 ChatGPT 的连续对话，用户能够深入理解复杂概念。若多次回答正确，可确定对概念的彻底掌握。 三、ChatGPT 在工作中的应用 （一）数据获取与处理 如获取特定要求的数据，如世界不同城市、酒店或道路点的经纬度信息，提高工作效率。 （二）代码编写与优化 能够快速生成 Python、SQL、Shell 等语言的代码脚本，并提供类库使用的相关帮助。 （三）文案创作 New Bing 可根据场景描述、身份和受众生成高质量文案，满足工作中的文案需求。 （四）讨论与启发 作为不错的讨论者，ChatGPT 和 New Bing 能在讨论问题时给予用户启发。 （五）创新工具生成 快速生成一些小工具的代码，解决生活中的重复场景问题。 四、ChatGPT 在生活中的应用 （一）装修咨询 在装修时，可用于获取关于选材、搭配等方面的详细信息和建议。 （二）科幻小说续写 能够创作出令人满意的科幻小说续写内容。 五、结论 ChatGPT 的出现为人们的生活和工作带来了诸多便利和创新。然而，在充分利用其优势的同时，我们也需注意其可能存在的局限性，如信息准确性的核实等。未来，随着技术的不断发展，ChatGPT 有望在更多领域发挥更大的作用，为人类社会的进步做出更大贡献。 由于篇幅限制，以上内容仅为示例，您可以根据实际需求进一步扩展和完善。

在本地安装大模型时，4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别： 显存方面：显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务，如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等，4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面：4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下，如果显存不足导致无法执行任务，速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言，在预算允许的情况下，16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存，可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限，4060 显卡也是一个可行的选择。

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。

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。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；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。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 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（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

完全不会编程的人在一定程度上可以借助 AI 来开发网站和 app，但存在一定的限制。 从去年三月 GPT4 发布会的手绘草图直接生成网站的 demo 开始，人们对非编程人员开发应用充满期待。然而，现实情况是，真正的应用往往有复杂的特殊需求，代码量也可能超出 AI 单次处理能力，AI 无法直接完成。比如，纯小白使用 cursor 创建起始文件后，可能会不知从何下手。 但也有一些积极的情况，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站有迅速走红的可能。对于纯小白，如果需求复杂无法一次性直出，需要在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学习一些编程知识。 在深入学习 AI 时，即使不会编程，也可以通过一些教程，如 20 分钟上手 Python + AI，来逐渐掌握相关技能。Python 拥有丰富的标准库，还可以通过工具和平台获取更多资源。OpenAI 提供了 ChatGPT 这种开箱即用的服务，也有通过代码调用的 OpenAI API 来完成更多自动化任务。

很抱歉，目前知识库中没有关于您所需的机器人领域的详细文献资料及分析内容，无法为您直接生成一份 3000 字的分析报告。但我可以为您提供一些指导和建议，帮助您完成这份报告。 首先，您可以通过学术数据库（如 Web of Science、Scopus 等）、图书馆资源以及专业的机器人研究机构网站来获取相关的文献资料。在查阅文献时，关注权威期刊和知名学者的研究成果。 对于深度分析文献资料，您可以从以下几个方面入手：研究方法、实验数据、结论的可靠性等。同时，注意比较不同研究之间的异同点，找出研究的热点和空白领域。 在掌握机器人领域方面，了解机器人的分类（工业机器人、服务机器人、特种机器人等）、关键技术（传感器技术、控制算法、人工智能融合等）以及应用场景（制造业、医疗、物流等）是很重要的。 评价机器人的能力可以从性能指标（精度、速度、负载能力等）、智能化水平、适应性和可靠性等方面进行。 分析机器人发展的趋势时，考虑技术创新的推动（如新材料、新算法的应用）、市场需求的变化（如老龄化社会对服务机器人的需求增加）以及政策法规的影响等因素。 希望以上建议对您有所帮助，祝您顺利完成分析报告！

很抱歉，目前知识库中没有关于写机器人相关领域、评价机器人能力以及分析机器人发展趋势的三千字分析报告的内容。但我可以为您提供一个大致的框架和要点，您可以根据这些来创作报告： 一、引言 介绍机器人领域的背景和重要性，阐述撰写本报告的目的。 二、机器人的定义与分类 1. 明确机器人的定义和涵盖范围。 2. 详细分类，如工业机器人、服务机器人、特种机器人等，并分别介绍其特点和应用领域。 三、机器人能力评价 1. 技术能力 运动控制能力，包括精度、速度、稳定性等。 感知能力，如视觉、听觉、触觉等传感器的性能。 决策与规划能力，算法的复杂度和有效性。 2. 功能能力 完成特定任务的效率和质量，例如生产线上的组装、物流中的搬运等。 适应不同环境和任务的灵活性。 3. 交互能力 与人的交互友好程度，包括语言交流、表情识别等。 与其他设备和系统的协同能力。 四、机器人发展的现状 1. 全球范围内机器人的应用情况和市场规模。 2. 不同类型机器人的发展程度和主要成果。 五、机器人发展的趋势 1. 技术创新趋势 人工智能技术在机器人中的深度融合，如深度学习、强化学习等。 新材料和新工艺的应用，提升机器人的性能和可靠性。 2. 应用拓展趋势 从工业领域向更多服务领域的渗透，如医疗、教育、家庭等。 在特殊环境和危险任务中的应用增加。 3. 产业发展趋势 市场竞争格局的变化，新兴企业的崛起和传统巨头的战略调整。 产业链的完善和协同发展。 六、结论 总结机器人能力的关键要点和发展趋势，展望未来的发展前景和可能面临的挑战。 以上内容仅供参考，您可以根据实际需求进一步扩展和深入研究每个部分。

以下是为您生成的关于机器人领域的 3000 字文章： 一、引言 机器人技术作为当今科技领域的重要组成部分，正以惊人的速度发展和变革。对机器人文献资料的深入研究和分析，有助于我们快速掌握这一领域的核心知识，准确评价机器人的能力，并洞察其未来的发展趋势。 二、机器人的定义和背景 （一）定义 机器人是一种能够自动执行任务的机械装置，通常具备感知、决策和行动的能力。 （二）背景 机器人技术的发展可以追溯到古代，但现代机器人的概念始于 20 世纪中叶。随着计算机技术、传感器技术和控制理论的不断进步，机器人的性能和应用范围得到了极大的拓展。 三、机器人的分类和特点 （一）分类 根据不同的标准，机器人可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。 （二）特点 机器人具有高精度、高速度、高可靠性、可编程性等特点。 四、机器人的关键技术 （一）感知技术 包括视觉、听觉、触觉等传感器技术，使机器人能够获取周围环境的信息。 （二）决策技术 基于人工智能算法，让机器人能够做出合理的决策。 （三）控制技术 确保机器人的动作准确、稳定和高效。 五、机器人的应用领域 （一）工业制造 在汽车、电子等行业中，机器人能够完成装配、焊接、搬运等重复性工作，提高生产效率和质量。 （二）医疗保健 辅助手术、康复治疗、护理等方面发挥作用。 （三）服务行业 如餐饮、物流、零售等，提供客户服务、货物配送等功能。 （四）军事领域 执行侦察、排爆、作战等危险任务。 六、机器人能力的评价指标 （一）精度和准确性 衡量机器人完成任务的精确程度。 （二）速度和效率 反映机器人的工作效率。 （三）适应性和灵活性 评估机器人在不同环境和任务中的适应能力。 （四）可靠性和稳定性 考察机器人长期运行的稳定性和可靠性。 七、机器人发展的趋势 （一）智能化 融合更多的人工智能技术，使机器人具备更强的自主学习和决策能力。 （二）人机协作 人与机器人更加紧密地合作，共同完成复杂任务。 （三）小型化和轻量化 便于在更多场景中应用。 （四）多模态感知和交互 实现更自然、更丰富的人机交互。 （五）应用领域的拓展 不断渗透到新的行业和领域。 八、结论 机器人技术的发展为人类社会带来了巨大的机遇和挑战。通过对机器人文献资料的深入分析，我们对机器人的定义、分类、关键技术、应用领域、能力评价和发展趋势有了更全面的认识。未来，随着技术的不断进步，机器人将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类创造更多的价值。但同时，我们也需要关注机器人发展带来的伦理、法律和社会问题，确保其安全、可靠、有益地服务于人类社会。 以上内容仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。

以下是一些 AI 用于知识管理的案例： 1. 在法学领域，当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时，生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作，微调财富管理内容的培训，以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识，又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面，可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如，AI 可以通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助将信息和知识分类到 PARA（项目、领域、资源、档案）的相应部分，还能帮设计笔记标签系统。此外，知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点，定期推送相关的文章、论文和资源，实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中，Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数，并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答，它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时，它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度，最后用这些信息构建提示词完成生成。而且，它能与私有文档自然结合进行问答，并将新生成的见解沉淀成新文档，形成知识闭环，提高知识检索和管理的效率。

WayToAGI（通往AGI之路）是一个由热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库。它具有以下特点和优势： 1. 整合了各种AI资源，让大家能轻松学习AI知识，应用各类AI工具和实战案例。 2. 提供了一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 3. 时刻追踪AI领域最新进展并更新，每次访问都有新收获。 4. 涵盖丰富的内容，包括AI视频、AI绘画、AI音乐、AI艺术、AI即兴戏剧、AI Agent共学等。 5. 为用户提供全面系统的AI学习路径，辅助思考，让学习过程少走弯路。 6. 自 2023 年 4 月 26 日诞生，在无推广情况下，一年已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。访问“waytoagi.com”即可找到社群。

以下是一些可以在线更换图片颜色服务的 AI 网站相关信息： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 在最近新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。 对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 您可以通过以下网址获取更详细内容：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw

以下是一些可以免费系统学习机器学习的课程资源和学习路径： 1. 对于大型语言模型（LLM）开发的学习： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，BERT 的预训练和微调方法，掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 2. 神经网络架构方面： 神经网络是机器学习文献中的一类模型，在完成吴恩达的 Coursera 机器学习课程后，可以寻找 Geoffrey Hinton 的机器学习神经网络课程。 一般神经网络架构可分为三类：前馈神经网络，这是实际应用中最常见的神经网络类型；循环网络，在他们的连接图中定向了循环，更具有生物真实性。 3. 强化学习的入门学习： 如果基础薄弱，可先学习概率论和线性代数相关课程。 对机器学习无基础的话，先看吴恩达的课程，再以李宏毅的课程作为补充，只看前几节讲完神经网络的部分。 学完后跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习，只看前五章。 接着看 B 站王树森的深度学习课程的前几节学习强化学习基础知识点。 最后可以看《动手学强化学习》，看到 DQN 的部分。

以下是关于“AI 编程与炼金术 Build on Trae”的课程文档相关内容： 课程活动：包括制作图片字幕生成器、开发网页金句卡片生成器、制作一档专属自己的 AI 博客、制作中文名字生成器、构建一个优质文章推荐网站、制作表情包生成器、开发 Life Coach 应用、构建浏览器智能插件、开发个人网页/小程序，并进行优化部署等。 知识图谱： 章节： 三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名 八.做一档你自己的 AI 播客 九.柴犬表情包生成器实战（Coze bot+API） 十.做一个微信小程序 一.Trae 的介绍/安装/疑难杂症 二.图片字幕生成器 四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 五.DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成 六.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格） 七.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）（下） 知识点： Node.JS 安装 Python 安装 相关链接： 其他各章节对应的具体链接 您可以根据上述内容，通过相应的链接获取更详细的课程文档信息。

RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了检索和生成的技术。 其在多个基准测试中表现出色，如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行，常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合使用以提高能力和事实一致性。 RAG 是一种结合检索和生成的技术，能让大语言模型在生成文本时利用额外的数据源，提高生成质量和准确性。基本流程是：先根据用户输入从数据源检索相关文本片段作为上下文，然后将用户输入和上下文拼接传递给大语言模型，最后提取或格式化大语言模型的输出给用户。 大语言模型存在一些缺点，如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点，如数据库对数据的存储和更新稳定，数据更新敏捷且可解释，能降低大模型输出出错可能，便于管控用户隐私数据，还能降低大模型训练成本。