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吴恩达系列课程

Answer

以下是关于吴恩达系列课程的相关信息：

  • 面向开发者的 LLM 入门课程：
    • 地址：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers
    • 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。
  • 提示工程指南：
    • 地址：https://www.promptingguide.ai/zh
    • 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。
  • LangChain?️?中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发：
    • 地址：https://www.langchain.asia
    • 简介：Langchain 的中文文档，由两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。
  • LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔：

吴恩达讲 Prompt 相关课程：

  • 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词，并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。
    • 原版网址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
    • B 站版本：【合集·AI Course-哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB
    • 翻译版本：来自 twitter 博主歸藏
    • 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/
    • 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成，并且改成了双语字幕，字幕文件也已经上传了。
    • 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7
    • OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html
    • 纯文字版本：

2023 年 8 月 24 日历史更新（归档）：

  • 吴恩达最新的《微调大语言模型》短课程上线，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。
  • 《基于大语言模型的 AI Agents（第一部分）》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。
  • 在一图胜千言中添加了一张图片，来自 X 上@cristobal_dev 的分享《构建 AI 应用程序的 5 个基本部分》，用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 Multi-Agent 之间的关系。
  • 《周伯文：下一代大模型 OS，工具和语言缺一不可》，周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人，也是前京东集团高级副总裁，他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法：AI 未来将融合语言与工具智能，实现人工智能在复杂场景下的应用。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

面向开发者的LLM入门课程：地址：[https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers](https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers)简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，主要包括：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。提示工程指南:地址：[https://www.promptingguide.ai/zh](https://www.promptingguide.ai/zh)简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。LangChain?️?中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：地址：[https://www.langchain.asia](https://www.langchain.asia/)简介：Langchain的中文文档，由是两个在LLM创业者维护，希望帮助到从刚进入AI应用开发的朋友们。LLMs九层妖塔：地址：[https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower](https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower)简介：ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、MiniGPT-4、FastChat、LLaMA、gpt4all等实战与经验。

目录：吴恩达讲Prompt

谷歌/百度AI部门负责人吴恩达和OpenAI合作推出了免费的Prompt Engineering（提示工程师）课程。课程主要内容是教你书写AI提示词，并且最后会教你利用GPT开发一个AI聊天机器人。原版网址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/B站版本：【合集·AI Course-哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0https://b23.tv/lKSnMbB翻译版本：[来自twitter博主歸藏](https://twitter.com/op7418?s=21&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2-g)推荐直接使用Jupyter版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/吴恩达和Open AI合作的提示工程课程一共9集全部已经翻译完成，并且改成了双语字幕，字幕文件也已经上传了。视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7OpenAI开源了教程：https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html纯文字版本：

2023 年历史更新（归档）

吴恩达最新的《[微调大语言模型](https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/)》短课程上线了，课程内容包括了：了解何时对LLM应用微调、准备数据以进行微调、根据你自己的数据训练和评估LLM；《[基于大语言模型的AI Agents（第一部分）](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvukQ7xWHr1qo2grGFYIbrO)》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了Agent的智能化进程。期待接下来的系列分享，让我们进一步探索AI Agents的最新技术边界；在[一图胜千言](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)中添加了上文中提及的一张图片，来自X上@cristobal_dev的分享《[构建AI应用程序的5个基本部分](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuWfsOBoS3LMpgvUeYx1yf)》，用一张清晰、具有美感的图片展示了Models、Prompt Templates、Chains、Agent和Multi-Agent之间的关系；《[周伯文：下一代大模型OS，工具和语言缺一不可](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuOSP7QYszqbidiJyRtx04)》，周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人，也是前京东集团高级副总裁，他在GAIR 2023论坛上发表了自己对未来的一个看法：AI未来将融合语言与工具智能，实现人工智能在复杂场景下的应用；

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吴恩达
吴恩达（Andrew Ng）是在人工智能领域极具声誉的科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献卓著： 曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain）。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及，是多个人工智能和机器学习开源项目（如 TensorFlow 和 Caffe）的倡导者。 致力于普及人工智能教育，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上广受欢迎，吸引全球数百万学生参与。 在红杉 AI Ascent 2024 会议中，吴恩达是与会的人工智能领导者之一。 在相关研究中，吴恩达逐渐意识到利用大量训练数据与快速计算能力的重要性，其想法在一些论文中得到支持。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-12
吴恩达
吴恩达（Andrew Ng）是人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著，是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。 曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain），还曾担任百度公司首席科学家并领导百度研究院。以深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及，是多个人工智能和机器学习开源项目（如 TensorFlow 和 Caffe）的倡导者。 他致力于普及人工智能教育，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎，吸引全球数百万学生参与。通过教学和研究工作，对人工智能领域发展影响深远。 吴恩达还参与了红杉 AI Ascent 2024 会议。此外，他有一门生成式 AI 入门视频课程： 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-10
吴恩达是谁
吴恩达（Andrew Ng）是在人工智能领域极具声誉的科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著： 曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain）。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及，是多个人工智能和机器学习开源项目（如 TensorFlow 和 Caffe）的倡导者。 他还是在线教育平台 Coursera 的联合创始人，其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上广受欢迎，吸引全球数百万学生参与。 此外，他还是 AI Fund 的成员，并在红杉 AI Ascent 2024 会议上参与交流。他还出版了新书《How to Build Your Career in AI》，为想进入 AI 领域的人士提供职业发展建议。
2025-04-08
吴恩达最近推出了哪些课程？
吴恩达最近推出的课程包括： 1. 与 OpenAI 合作推出的免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。 主要内容是教书写 AI 提示词，并利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本：【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本 2. 2023 年 8 月 24 日上线的最新短课程： 《》，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据自己的数据训练和评估 LLM。 《》，深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。
2025-03-27
吴恩达总结了四种AI Agent的设计模式： 1.反思模式（Reflection）： 2.工具使用模式： 3.规划模式： 4.多智能体协作模式：
吴恩达总结了以下四种 AI Agent 的设计模式： 1. 反思模式（Reflection）：让 Agent 审视和修正自己生成的输出。例如，在编写代码时，可让大模型检查代码的准确性和结构规范性，并不断优化。 2. 工具使用模式（Tool Use）：通过使用外部工具和资源，如 LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作。 3. 规划模式（Planning）：让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。 4. 多智能体协作模式（Multiagent Collaboration）：多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。 如果您想更深入了解这些设计模式，可以参考以下文章：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd
2025-03-19
吴恩达中文课程
以下是关于吴恩达中文课程的相关信息： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 目录： https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki 介绍： 有两类大语言模型：基础 LLM 和指令微调 LLM。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会进一步使用人类反馈强化学习（RLHF）技术来优化。 原则与技巧： 两个提示的关键原则：尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”；给大模型思考的时间，以及足够的时间去完成任务。
2025-03-05
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程，建议如下： 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，能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，还有机会获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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互动，了解其工作原理和交互方式。 另外，如果让我推荐一门 AI 课，比如【野菩萨】的课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于纯小白，还可以参考以下： |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|（1 小时 32 分开始）|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程，建议如下： 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，能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，还有机会获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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互动，了解其工作原理和交互方式。 另外，如果让我推荐一门 AI 课，比如【野菩萨】的课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。 冠军奖励：4980 课程一份 亚军奖励：3980 课程一份 季军奖励：1980 课程一份 入围奖励：598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 对于纯小白，还可以参考以下： |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|（1 小时 32 分开始）|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
如果你是一个AI领域的专家，我有个问题关于应用AI来学习的：假设我有一个网上的课程，然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来，然后输入给AI，让AI来学习，如果以后我问AI关于这方面的问题的话，AI能像课程老师一样思考，来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源： 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用： 课程包含从零开始的应用界面教学，涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况，包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程： 涵盖了众多工具，如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然：用 AI 为教师减负（3H）.pdf： 包括教师的 AI 减负指南，生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧，如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项，AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化，自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作，探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题，教师能力重塑，极简思维的教育应用，生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践，如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
AI 领导力课程在哪里可以看到
您可以在以下网址查看 AI 领导力课程：https://www.ailingdaoli.com/ 。该课程包含多个核心模块、精选课时、实践价值等内容，如 AI 思维、AI 素养的培养，涵盖逻辑、抽象、创造等思维的训练，以及对课程大纲、学习效果、学习收获、课程价格等方面的介绍。
2025-04-09
有comfyui的系列教程吗
以下是一些关于 ComfyUI 的系列教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供了使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。可在获取相关信息。 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。可在找到相关教程。 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通的一系列视频教程，可在找到。 此外，还有以下相关教程： 1. 硅基流动提供的 BizyAir ComfyUI 系列教程，包括六节课程，如文生图工作流搭建、SiliconLLM 的使用、LoRA 的使用和上传等。详情可访问 https://siliconflow.cn/zhcn/ 。 2. ComfyUI 共学快闪飞书学习群中的各种教程，如王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程和工作流开发等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-17
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
ai制作幽默表情包系列的工作流，用dify或make实现的全流程
以下是使用 Dify 或 Make 实现 AI 制作幽默表情包系列的全流程： 1. 素材准备 平面设计稿：确定表情包的基本设计和角色形象。 2. 制作流程 转 3D：将平面设计稿转换为 3D 形式，增加立体感和丰富度。 AI 生成场景：利用相关工具生成适合的场景。 AI 图生视频：将生成的图片转换为视频。 剪辑转 gif：对视频进行剪辑，并转换为 gif 格式。 压缩：使用图像压缩工具，如 https://imageresizer.com/zh/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%8E%8B%E7%BC%A9 ，对 gif 进行压缩，以满足上传要求。 上传微信表情平台审核：完成压缩后，上传至微信表情平台进行审核。 相关工具： 即梦：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate Recraft: https://www.recraft.ai/
2025-03-11
清华大学出的deepseek系列教程
以下是关于清华大学出的 deepseek 系列教程的相关信息： 2024 人工智能报告中提到 DeepSeek 在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。 2 月 7 日，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能及使用方法，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法。 2 月 18 日，清华大学沈少阳发布了《》
2025-02-24
我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库，并且需要支持 AI 问答，每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中，请问从经济效益来看，有哪些服务可以使用？
目前从经济效益的角度来看，以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存： 1. 云服务提供商，如阿里云、腾讯云、AWS 等，它们提供可扩展的计算和存储资源，您可以根据实际需求灵活配置，避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架，例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能，成本相对较低，但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务，它们通常按使用量计费，初期投入较小，适合小规模应用。 需要注意的是，具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
2025-02-01
什么网站能将一个故事生成一系列有关故事的图片
以下是一些能够将故事生成一系列图片的网站和相关方法： 1. 扣子：通过自带的图像工作流，将 LLM 生成的故事内容传入，使用提示词优化节点和文生图节点生成配图。可以同时处理多个段落内容以节约时间，并考虑内容连续性生成连续的图片。同时要注意数据来源和格式，以及每步执行所需的数据格式适配。 2. MJ（Midjourney）：先构思或利用 ChatGPT 描述适合画绘本的故事场景，如《Lily 的奇妙之旅》，分为多个场景并用包含环境、人物、动作的话描述。生成场景图片时，使用特定的 prompt 包含场景和风格等描述，为使人物和熊有更好的互动感，生成场景时也包括人物主角。还可使用抠图工具处理得到所需的场景图像。 此外，Sora 也有生成涉及一系列事件故事的能力，但可能还不够完美。
2024-12-04