嗨喽，我刚接触ComfyUI，想从简单的案例开始，一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次（基础-进阶）的学习案例呢？我想边学边练，这样印象更深刻。

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。

以下是飞书+AI的应用案例： 在企业运营方面，包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域，协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 在零售/电商领域，包括舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面： 活动宣传：用飞书文档制作活动宣传页面，用 AI 快速制作海报，用 GPTs 写人员分配和主持人台词，活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名：使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程：大家在线协同，一起编辑文档，演示时共同展示一个文档。 活动记录：有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具，还有很多乐趣等待挖掘，例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。

以下是 AI 在各个行业的一些应用案例： 汽车行业： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 其他行业： 1. 企业运营：包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体：定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 4. 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。

以下是一些用 AIGC 生成的单镜头循环视频的案例： OpenAI 的 Sora 视频生成模型：能够生成长达 1 分钟的视频，在时长、稳定性、一致性和运动幅度上表现出色。它可以根据提供的图像和提示生成视频，还能在时间上向前或向后扩展视频以产生无缝的无限循环。此外，能零镜头地改变输入视频的风格和环境，在两个输入视频之间逐渐进行插值创建无缝过渡，也能够生成图像。 Luma 视频生成工具 Dream machine 增加了尾帧生成视频的功能和循环视频生成功能。 智谱 AI 发布的 DiT 视频生成模型“智谱清影”，支持文生和图生视频，目前免费使用，加速生成需要付费。 此外，还有一些其他相关项目： Google 的 Genie 采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 DeepMind 的 WaveNet 是一种生成模型，可以生成非常逼真的人类语音。 OpenAI 的 MuseNet 是一种生成音乐的 AI 模型，可以在多种风格和乐器之间进行组合。 ElevenLabs 的 Multilingual v2 是一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。 Stability 发布了 Stable Video 4D 模型，可以从视频中生成更多角度的新视频。 Pixverse 更新了 V2 版本 DiT 视频模型，支持 8 秒时长视频生成、细节和动作增强、支持最多 5 段内容一次性生成，无缝衔接。

以下是知识库中与用 AI 做学术相关的案例和信息： B 站 up 主的课程：每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。 炼丹操作：16 号晚上中老师会带大家动手炼丹，炼丹需提前准备一些图，会让老师提前发布内容让大家准备。 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 初学者入门推荐：推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章：如介绍 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。 历史脉络类资料：整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 6 月 29 日更新：翻译完 a16z 推荐的 AI 典藏文章其中两篇：。

以下是一些 AI+游戏的最新案例： 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏，团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC，基于 LLM 驱动，Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后，调动感知、记忆，并转化为可执行的游戏行动。去年上半年，该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动，上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法，如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》，是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游，最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术，可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台，可在平台内使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久，且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成，到辅助游戏设计，再到如今能够生成更复杂的游戏内容，如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时，AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，动态调整游戏难度等，提升玩家体验。此外，游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。

ComfyUI 工作流主要包括以下内容： FLUX 低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为：先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存的使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成（Flux）的一系列操作，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及初始图像预览；图像放大和细化（SDXL）的一系列操作，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，还有最终图像预览。 工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户总共有 50 个积分，加入 Discord 可以再加 100 积分，开通最低的每个月 6 美元的套餐后，每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流，从 workflow 的实际下载量和访问量来看，略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景是纯色（方便识别），选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取（提取码：KxgB），下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点，实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多（常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档按照即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。 劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面： 1. 地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型，找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 此外，还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下，训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中，训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。

ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：

构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外，还有以下相关工作流搭建的信息供您参考： 1. 搭建艺术二维码工作流：打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点（可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等，并提供了相应链接）、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点（选用 qrcode_monster V2 版本，下载链接：https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 ）、采样器节点（Step 选择高步数，35 50 即可，采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde ）。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流：从零开始搭建时，首先准备加载大模型的节点，在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint，并选择对应的模型。然后加载 Conditioning（条件），在工作区鼠标右键点击，选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode，输入正反向提示词。添加采样器时，部分参数设置与 WEB_UI 有所不同，如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项，采样器和调度器是分开的。

以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。

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。

在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题，您可以参考以下内容： 对于指令编写： 虽然 R1 推理能力较强，但您想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面，比如对于宽泛需求可添加维度约束，如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；对于主观表述可量化标准，如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化（如加强第三段的技术细节描述）、风格调整（如改用学术会议报告语气，添加结论部分）、最终校验（检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误）。 对于提取信息不一致的问题： 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 另外，关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 5. 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制，没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面： 第一步是内容获取，输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点，将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点，用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征，可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。

对于刚接触 AI 的新手，以下是一些学习建议： 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： 参考「」，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），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。 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。 6. 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。 对于中学生学习 AI，还有以下补充建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都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，将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下是为您提供的进阶学习 OpenAI 的建议： 1. 系统学习 API 相关知识：深入了解 API 的工作原理、接口规范、数据传输等方面的内容。 2. 实践练习：在网上寻找可用的 API 进行实际操作和练习。 3. 挖掘 GPT Action 的更多潜力：探索其更多的功能和应用场景。 4. 构建知识体系：通过不同的教程和资料，识别知识之间的共性和逻辑关系，深化对主题的理解。 5. 了解 OpenAI 的模型数据和训练：例如 GPT4.5 是通过扩展无监督学习和思维链推理等范式来提升 AI 能力，以及新的对齐技术如何促进更好的人机协作等。 6. 参考相关资料：查看官方 cookbook、万字长文回顾等历史脉络内容，以及入门经典必读和面向开发者的文章。 7. 从国内模型工具入手：先熟悉国内免费的模型工具，例如从提示词开始学习。掌握结构化提示词的优势，学会清晰地与模型对话。

对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具，建议按以下步骤进行： 1. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试： 理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享，并积极分享自己的实践成果。 3. 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，获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进，还可以学习以下内容： 1. Python 相关： 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常，学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 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。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 另外，学习 AI 还可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」，熟悉 AI 术语和基础概念，包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 历史、应用和发展趋势。 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）按自己节奏学习，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钻研。 学习 AI 是一个长期过程，需要耐心和持续努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长机会，随着时间推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。