如何进行ai学习 用户id:1232334 描述:北欧5国10日游

以下是新手学习 AI 的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您可以找到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，涵盖图像、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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 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。

新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 利用在线教育平台（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，包括图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且实用。 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自己的作品。 知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其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，激发对 AI 潜力的认识。

以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息： SVD 介绍： 简介：Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型，用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能，用户可调整多种参数，但对硬件要求较高，支持的图片尺寸较小，应用场景受限。 模型版本：开源了两种图生视频的模型，一种能生成 14 帧的 SVD，另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL，发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献：提出系统的数据管理工作流程，将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集；训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型；通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验，预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器，有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南： 直接使用百度网盘里准备好的资源，可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题，可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中，基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt，需放到指定路径下。 总结： Sora 发布后，此前的视频生成模型相形见绌，但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰，帧与帧过渡自然，能解决背景闪烁和人物一致性问题，虽目前最多生成 4 秒视频，与 Sora 的 60 秒差距大，但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术，尝试不同部署微调方式，介绍更多技术模型，更多精彩内容后续放出。 同时，您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论，涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向，可私信或添加微信号：【m_aigc2022】，备注不同方向邀请入群。

Mermaid 是一款用于创建各种图表的工具，它支持多种类型的图表，如思维导图、时序图、UML 图等。以下是关于 Mermaid 编辑工具的一些信息： 可以使用 Mermaid 语法创建简单的思维导图，例如：GRAPH CODE 判断 大语言模型 自然语言处理 机器学习 深度学习 执行 文本分析 情感分析 算法优化 神经网络 结束。 可用于将代码转化为图表，如在“code to diagram”的搜索结果中，Mermaid 不仅支持十几种图像，还提供了在线编辑器，生成器的网址为：https://mermaid.live/ 。 可以通过 ChatGPT 结合自然语法生成 Mermaid 图形语法，生成流程包括确定制作目标、通过自然语言描述逻辑、在线校验测试是否成功。例如，要求 ChatGPT 基于给定内容生成高速公路上车辆切入场景的时序图。

以下是关于如何使用 Midjourney 的详细介绍： 1. “人物参考”功能： 在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面，否则会报错。 可以使用`cw`来修改参考“强度”，从 0 到 100。强度 100（`cw 100`）是默认值，会使用面部、头发和衣服；在强度 0（`cw 0`）时，只会关注面部，适合改变服装、发型等。 2. 喂图： 意义：从第一张起，可反复上传优化图片，来达到自己想要的图片。 过程：上传单张或者一组（4 到 5 张）到 Midjourney 输入框里，有两种方法： 点击输入框前方的加号上传。 鼠标选择图片或一组拖到软件里，回车，点击上传后的图片，在左下角“在浏览器打开链接“打开后复制浏览器上的链接，返回主界面，在输入框里“/imagine：粘贴刚才复制的链接+所描述的关键词。 常见问题：小白新手找不到输入框频道。解决方法是找到 Midjourney 白色图标，点击进去，找带数字结尾的频道，或者在自己社区里添加 Midjourney 机器人。 3. Midjourney V6 更新角色一致性命令“cref”： 官方说明：在提示后键入`cref URL`，其中 URL 是一个角色图像的网址。可以使用`cw`来修改参考的“强度”。 用途：这个功能在使用由 Midjourney 图像制作的角色时效果最佳，不适用于真实的人物/照片。 高级功能：可以使用多个 URL 来混合信息/来自多个图像的角色。 在网页 alpha（测试最初版）上的操作：拖动或粘贴图像到想象栏，有三个图标。选择这些图标设置它是一个图像提示，一个风格参考，还是一个角色参考。按住 Shift 键选择一个选项以将图像用于多个类别。 需注意，虽然 MJ V6 还处于 alpha 测试阶段，但这个和其他功能可能会突然更改，V6 官方 beta 版本即将推出。

在 Midjourney 中，放大图像的方法如下： 放大（Upscale）将图像尺寸加倍： 精细放大（Subtle）：放大图像同时尽量保持原样。 创意放大（Creative）：在放大的同时会调整或改变图像中的某些细节。 操作时，您可以点击相应的按钮进行放大。例如，在生成的图像中，点击上面的 U 1 4 即可放大一张图。 另外，使用当前默认模型版本的中途图像的默认尺寸为 1024 x 1024 像素。您可以使用 upscale 工具将文件大小增加到 2048 x 2048 或 4096 x 4096 像素。在网络浏览器中打开 Midjourney 图像，或从 Midjourney.com 下载它们以获得最大文件大小。 需要注意的是，如果没看到放大相关的按钮，可能有以下原因： 1. 该图像已经在 Discord 中生成最满意的一张，不可再放大。 2. 在 More options 文字里没打上相应的对勾。

Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。

以下是关于 Midjourney 的相关信息： Midjourney V6 更新角色一致性命令“cref”：您可以仅描述环境、背景等，Midjourney 会努力将角色融入场景中，但可能会有不连贯的结果，此时可尝试更高值的样式化（如s 800）。场景唯一提示示例：在一个空荒地下，乌云密布的暴风雨天空下。cref https://my.image.host/joisstanding.jpg 。注意该命令适用于单一主题、单一角色的图像，若要添加多个角色，需使用平移按钮。将多个角色放置到单个画布上的最佳方法是使用平移功能将新画布与现有画布拼接，每个新画布部分都有自己的 cref。具体操作：1.使用/settings 将 Remix 打开，然后选择；2.选择包含第二个字符的图像，用 U 将其从网格中分离出来；3.寻找蓝色小箭头（⬆️⬇️⬅️➡️），每个都会在现有图像中添加新图像，选择新角色前进方向并输入提示及其cref，缝合新画布，比如描绘两个人的开场提示。 训练 Midjourney 的 prompt：style<4a,4b or 4c>可在 Midjourney 模型版本 4 之间切换。stylize<number>或s<number>参数影响 Midjourney 默认美学风格应用于 Jobs 的强度。还有uplight 和upbeta 等参数。默认值（模型版本 5）包括纵横比、混沌、质量、种子、停止、样式化等，各有相应的默认值和范围。纵横比大于 2:1 为实验性的，可能产生不可预测的结果。不同模型版本和参数具有兼容性。

以下为 10 个例子： 1. 教程|可视化 CapsNet，详解 Hinton 等人提出的胶囊概念与原理：我们的目标是预测 10 个不同的数字（0 到 9），不是预测实际图片而是描述图片的向量。有 32 个胶囊层，每个胶囊层有 36 个胶囊，总共有 1152 个胶囊。每个胶囊与每一个类别的权重矩阵相乘，最终得到 11520 个预测值的列表，每个预测是 16 维向量。 2. 塔罗牌 MJ v6 出图（10 种）：包括“coffee tarot cardar 9:16”“Golden virgo logo illustration,celestial card,Virgo,tarot style illustrationar 9:16”等多种不同风格和要求的描述。 3. GPT 的现状（State of GPT）：在训练 GPT 助手时，将文档打包成行，用特殊的文本结束 token 分隔，输入到 transformer 中。绿色单元格会查看前面所有 token，transformer 尝试预测下一个 token，可根据预测结果更新 transformer 权重。 4. 教程|可视化 CapsNet，详解 Hinton 等人提出的胶囊概念与原理：胶囊层和胶囊数量众多，计算胶囊与权重矩阵的乘积获得预测结果，权重矩阵的维度和预测结果的维度都有特定的设定。 5. 塔罗牌 MJ v6 出图（10 种）：涵盖各种不同的塔罗牌设计描述，如“the sun tarot black and white sketchar 5:7”“back of tarot card,white,elegant,clean lines,fantasy art,black and white,simple,line drawingar 5:7”等。 6. GPT 的现状（State of GPT）：在训练中，transformer 会对序列中的下一个 token 进行预测，词汇表大小决定了概率分布的数量，通过不断调整权重以提高预测准确性。 7. 教程|可视化 CapsNet，详解 Hinton 等人提出的胶囊概念与原理：预测过程涉及大量的计算和矩阵运算，每个胶囊都要与多个类别的权重矩阵相乘。 8. 塔罗牌 MJ v6 出图（10 种）：不同的描述体现了丰富多样的塔罗牌创意和风格，如“zodiac cards batch,magic frame with esoteric patterns and mystic symbols,sun and moon sorcery,vectorar 1:2stylize 750”。 9. GPT 的现状（State of GPT）：训练 GPT 助手时，会并行处理每个单元格的预测，不断交换批次以优化 transformer 的权重。 10. 塔罗牌 MJ v6 出图（10 种）：如“Generate exact text\"Capricorn\"in a font that reflects the ambitious,grounded,and fantastical qualities associated with the Capricorn zodiac sign,suitable for a Dark Fantasystyle Tarot card image with a transparent background.ar 9:16stylize 250”等独特的设计要求。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

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。

以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容： 作者介绍： 适合人群：适合纯 AI 小白，可参考日记了解学习路径。 学习模式：输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 学习内容：日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间：在半年多时间跨度中，有空时学习，并非每天依次进行。 学习状态：2024 年保持较好状态，不仅学 AI，还看了 33 本书。 费用情况：学习资源免费开源。 第九阶段：学以致用，开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记，有很棒的发现。 学习路径：迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径：输入→模仿→自发创造，是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式，但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信，写学习日记和感受已是分享，后续会有更多分享。 第十一阶段：寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月，学完 100 天，仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈，需找正反馈，开源学习日记获加油是一种方式，还需更好的正反馈继续坚持。

以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档： ：包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解，如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》，列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 ：包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳：AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。

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。