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你现在是一个工作流方面的专家 我需要你用最简单的方法让我这个小白理解工作流是怎么工作的

Answer

工作流是一种通过可视化方式对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,以实现复杂、稳定业务流程编排的方法。

工作流由多个节点构成,节点是基本单元,包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。默认包含 Start 节点(工作起始,可包含用户输入信息)和 End 节点(工作末尾,返回运行结果)。

不同节点可能需要不同输入参数,分为引用前面节点的参数值和自定义的参数值。扣子提供了基础节点,还可添加插件节点或其他工作流。

例如,在角色设计变体生成工作流中,在不改变角色某些特定样式的基础上仅改变设计,能防止提示词外流,还可使用图片引导特定部分的风格和样式。

在智能体“竖起耳朵听”的编排中,插件像工具箱,工作流像可视化拼图游戏,将各种功能组合,满足多步骤、高要求的任务。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

工作流介绍

工作流支持通过可视化的方式,对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,从而实现复杂、稳定的业务流程编排,例如旅行规划、报告分析等。当目标任务场景包含较多的步骤,且对输出结果的准确性、格式有严格要求时,适合配置工作流来实现。[heading1]功能概述[content]工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元。例如,大语言模型LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。工作流默认包含了Start节点和End节点。Start节点是工作流的起始节点,可以包含用户输入信息。End节点是工作流的末尾节点,用于返回工作流的运行结果。不同节点可能需要不同的输入参数,输入参数分为引用和输入两类。引用是指引用前面节点的参数值、输入则是支持设定自定义的参数值。扣子为你提供了以下基础节点,除此之外,你还可以添加插件节点或其他工作流。|节点名称|描述||-|-||LLM|大语言模型节点。使用输入参数和提示词生成处理结果。||Code|代码节点。通过IDE编写代码处理输入参数,并返回输出值。||Knowledge|知识库节点。根据输入参数从关联知识库中召回数据,并返回。||Condition|if-else逻辑节点。用于设计工作流内的分支流程,满足设置条件则运行如果分支,否则运行否则分支。|

CLS- workshop工作流

工作流OpenArt:https://openart.ai/workflows/emperor_rare_28/workflow-for-generating-variant-of-character-design/5jOoeySLayaIevahRZhT工作流简介:1.用于生成角色设计时在不改变角色的剪影、服装和发型样式(如这个角色必须要有特定形状的小臂甲、必须要有大的双马尾发型等)的基础上仅改变设计;2.可防止提示词外流,通过为特定区域绘制蒙版,可以将对于特定区域的描述仅作用于该区域,不影响其他部分(比如说我们可能会遇到这样的情况:写了皮靴,丝质长裙,结果裙子也变成了皮的;只写了需要小臂甲,结果生成了全身的铠甲,此工作流可避免此类情况发生);3.可使用图片引导特定部分的风格和样式(当你不知道如何描述你想添加的元素时,可以通过添加目标效果的图片来引导特定元素的生成)。工作流的具体的使用方法可见工作流中的注释节点中的内容。工作流json:[角色设计变体生成工作流(防提示词外流)-0531.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GuUsb3d6EooIi5x3vo1c18qPnJb?allow_redirect=1)工作流截图:成品效果:

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

?插件插件就像是一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了,比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API,还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件,我们创建的智能体就能变得更厉害,比如给它加个新闻搜索的插件,它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的,我们还可以自己动手做一个插件,把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件:?工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏,我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起,这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤,而且对最后的结果要求很严格,比如结果要准确无误、格式也要对,那这时候用工作流来帮忙就最合适了。?简单来说,工作流是由很多个小块块(节点)组成的,这些小块块就是工作流的基本单元。比如,大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑,都可以是小块块。工作流一开始和结束都有特别的小块块。开始的那个小块块就像是工作的起点,它可以包含你输入的信息。结束的那个小块块就像是工作的终点,它会告诉你工作流运行的结果是什么。不同的小块块可能需要不同的信息才能工作,这些信息有两种:一种是引用前面小块块给出的信息,另一种是你可以自己设定的信息。在竖起耳朵听的智能体里,我也用到了5个小块块,可以回答带有图片口语的结果,使回答更好。??知识库

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你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用,提高工作效率,有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率,不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议: 案例一:GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,能使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型,通过视觉理解技术识别网页元素,能执行点击和输入字符操作等,但目前存在一些功能尚未支持,如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二:对于教师来说,有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解其优势短板,学习写好提示词以获得高质量内容,并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具,帮助解决日常工作中的常见问题,提高工作效率。 建议:您可以根据自身工作的具体需求和特点,有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率,可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手,掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用,了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
comfyui工作流
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。
2025-04-14
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍: 优势: 全自动化处理,解放双手。 40 秒快速出片,效率提升。 成本低廉,每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进,例如可以加入配套 BGM,让视频更有感染力;增加更丰富的画面内容和转场效果;使用免费节点替代付费插件,进一步降低成本;优化模板样式,支持更多展示形式;增加自动化程度,支持批量处理。 工作流程: 1. 可以在扣子商店体验,建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道,重点如飞书多维表格,填写上架信息(为了快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置选择“自动更新”,输入相关字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 5. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件,一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成,可能无法马上展现,需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
ai工作流是什么
AI 工作流是指将工作拆分成多个明确步骤,每个步骤都有特定的输入和产出,且步骤之间环环相扣的工作流程。例如写公众号文章,可分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤。 而 AI 工作流则是将 AI 工具引入到工作流的各个环节中以提高效率。比如在写作的各个环节,都可以选择适合的 AI 工具来提效。 搭建 AI 工作流需要三层能力: 1. 了解各种 AI 工具,知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词,以便向 AI 清晰地阐述任务。 3. 搭建 AI 智能体,使多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。 以下是一些具体的 AI 工作流示例: 1. 起床时,让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级,进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油,其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并让两组 AIbot 互相修改。其中要点是提供反常识、梗,学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot(GPT4)、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot 进行优化。 6. 将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 7. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库里待命输出。 8. 未来将整个公司业务搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。 9. 可能让所有流量口 bot 介入飞书,给予飞书做数据分析和内容引擎(目前需手动)。 10. 要明白关注 AI 的同时,更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。
2025-03-07
https://www.xingliu.art 这个网站,星流是什么ai,属于哪个旗下
很抱歉,目前没有关于“https://www.xingliu.art”这个网站以及“星流”AI 的相关确切信息,无法确定其所属。
2025-02-26
compy ui 工作流是什么意思
ComfyUI 的工作流包括以下方面: 1. 一般的 Workflow 概念:Workflow 是 ComfyUI 的节点结构及数据流运转过程。 2. 推荐的工作流网站: Openart.ai:流量较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户有 50 个积分,加入 Discord 可再加 100 积分,开通最低每月 6 美元的套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:支持在线运行工作流,实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 3. FLUX 低显存运行工作流: 目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。 分阶段处理思路: 初始生成在较低分辨率下进行以提高效率。 采用两阶段处理,先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流流程: 初始图像生成(Flux):包括 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型等步骤。 初始图像预览。 图像放大和细化(SDXL):包括 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 最终图像预览。 4. 换装服饰一致性工作流: 应用场景:电商服饰行业、换装、虚拟试穿等。 整体思路: 首先生成适合服装的模特,很多时候换装效果不好是因为服装和人物不匹配,可抽卡抽到满意模特后进入第二步。 第二步进行高精度换装,先预处理拼出 mask,然后重绘 mask 区域。 模特生成:加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效。 服装高精度处理:包括 mask 的处理,使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式有特定要求,Redux 权重需调整为最大。
2025-02-17
coze上的工作流是怎么运行的
Coze 上的工作流运行主要包括以下步骤: 1. 梳理工作流:明确工作流的核心,如对于类似秘塔搜索的 Bot,要清楚其主要能力,包括使用搜索引擎进行搜索、对搜索内容整理成答案、给出答案中的引用等,从而形成创建 Bot 的思路。 2. 创建工作流: 任务处理阶段:将开始节点输入的用户指令配置给模型,保证指令顺利进入大模型组件中处理。 最终阶段:将任务处理的输出内容配置到结束节点,结束节点将处理完的回复反馈给用户,完成工作流闭环。 输出节点:注意回答模式有两种选择,一是返回变量由 Bot 生成回答,适用于复杂任务;二是直接根据设定内容进行回答,适用于一般性任务。 3. 试运行工作流:目的是确保工作流中的所有节点按预期协同工作,输出结果准确无误。可能需要多次调整和优化工作流,包括检查数据流动、条件判断和最终输出是否符合预期。 4. 评估并优化 Agent 效果: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 具体操作包括试运行整个工作流,验证整体运行效果(包括响应速度、生成质量);迭代优化工作流,提升性能;在外层 bot 中封装工作流;进行外层 bot 调试;最后发布 bot。
2025-02-07
智能体与工作流是同一个概念吗
智能体和工作流不是同一个概念。 智能体是一个能够执行特定任务、具有一定自主性和智能的实体。例如,在扣子平台上,可以通过添加插件和设置工作流等方式让智能体变得更强大,以完成各种复杂的任务。 工作流则像是一个可视化的拼图游戏,由多个小块块(节点)组成,如插件、大语言模型、代码块等,这些小块块可以像拼图一样组合在一起,从而创造出复杂但稳定的业务流程。当面对多步骤、对结果要求严格的任务时,工作流最为适用。工作流有开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同的信息才能工作。 在构建稳定可用的 AI 智能体时,通常会先测试单条 Prompt 或 Prompt Chain 的执行质量和稳定性,然后根据实际情况逐步拆解子任务,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的任务,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,也必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-26
AI中的工作流是什么?
AI 工作流是在一般工作流的基础上引入了 AI 工具。 一般工作流指的是将一项工作拆分成多个明确步骤,每个步骤都有特定的输入和产出,且步骤之间环环相扣。比如写公众号文章,要经过选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等固定步骤。 而 AI 工作流则是将 AI 工具融入到这些工作环节中以提高效率。例如在写作的各个环节使用相应的 AI 工具。搭建 AI 工作流需要具备三层能力: 1. 了解各种 AI 工具的特点和用途。 2. 学会写提示词,以便向 AI 清晰地描述任务。 3. 搭建 AI 智能体,使多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。 同时,AI 工作流还在信息获取、处理和表达等方面带来了变革。如重塑了获取信息的方式,颠覆了传统搜索引擎;辅助高效处理信息,如智能摘要能帮助快速筛选;让信息表达更简便。
2024-09-29
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
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
作为一个小白,如何开始ai编程
以下是小白开始 AI 编程的步骤和相关建议: 直接上手: AI 编程就像一场 PUA 和提问大赛。 要分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 模式可与大模型对话,但常用的是 Composer 模式,它能即时反馈,直接创建文件、填写代码并询问您是否满意。 例如,在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”,1 2 分钟后会生成相关文件。 生成文件后,可打开文件夹找到 index.html 双击查看本地运行效果。若环境报错双击打不开,可截图在 Composer 对话框询问解决方法。 思想准备: 对于小白来说,因为无知会充满勇气和忧虑。能从心理上面对“我或许能行”这件事,可能就解决了 AI 编程问题的一半。 后续探索: 作者将继续探索并更新相关文章,包括: 第一弹,一点小小的震撼——cursor 黑客松。 第二弹,文案工作者的福音——cursor 批量写 prompt、写文章。 第三弹,上一辈的崛起——cursor 的“向上”,给爹妈一场安利。 如果想要交流或了解更多,欢迎戳这里:
2025-04-14
如果是小白新手,理论应用到实践中最重要的是什么
对于小白新手,将理论应用到实践中,以下几点最为重要: 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,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。同时,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,可找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 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,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎分享自己的实践成果。 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,获得对 AI 实际应用表现的第一手体验,激发对 AI 潜力的认识。 此外,就像有人认为“只要知道它的原理和历史,自然而然就会知道它的底线和顶点在哪里”,但实践中的体验和尝试同样不可或缺。
2025-04-13
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
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。
2025-04-15
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
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。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14