小白学习AI的知识体系

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。

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。

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|

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|

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：

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。

以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。

以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析： 创建文本型知识库： 自动分段与清洗：扣子可对上传的内容进行自动解析，支持复杂布局的文件处理，如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容，支持跨页跨栏的段落合并，支持解析表格中的图片和文档中的表格内容（目前仅支持带线框的表格）。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗，然后依次单击下一步、确认，可查看分段效果，不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义：支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义，然后依次设置分段规则和预处理规则，包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则，最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库： 目前支持 4 种导入类型：本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档：选择本地文档从本地文件中导入表格数据，目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件，文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件，且表格内需要有列名和对应的数据。 API：参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容，包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率，然后单击下一步。 飞书：参考特定操作从飞书表格中导入内容，包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用（仅首次导入需授权和安装），然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档，云文档的创建者必须是自己，暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容： 在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。 自动采集方式：适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL，输入网站地址、选择是否定期同步及周期，最后单击确认，上传完成后单击下一步，系统会自动分片。 手动采集：适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序，在文本格式页签下选择在线数据，然后依次单击下一步、手动采集、授予权限，输入采集内容的网址，标注提取内容，查看数据确认无误后完成并采集。

知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，初衷是提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量和体验，实现从网页链接到概念链接的转变，支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示：包括属性图和三元组。 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中，知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。

构建知识库的方法主要有以下几种： 1. 使用 Flowith 构建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库（涉及 RAG 技术）： 了解 RAG 技术：大模型训练数据有截止日期，RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程： 文档加载：从多种来源加载文档，如 PDF、SQL 等。 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 存储：包括将文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。

搭建知识库的方法如下： 使用 flowith 搭建： 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库，给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理，处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建： 准备数据：收集文本数据，进行清洗、分段等预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式：提供三种索引方式，根据需求选择，如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建： 手动清洗数据： 在线知识库：点击创建知识库，创建 FAQ 知识库，选择飞书文档，输入区分问题和答案，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理，然后创建自定义清洗数据。 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。

以下是搭建自己知识库的方法： 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”，进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号，添加新的知识库，并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件，建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后，可在知识库管理页面测试检索，输入关键词过滤相关内容。 此外，搭建本地知识库还需了解 RAG 技术： 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法，即先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割：把 Documents 切分为指定大小的块。 存储：将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库，涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。

以下是关于标签体系可用的 AI 的相关内容： 在 AI 时代的知识管理体系构建方面： 1. 提示词可帮助规划 PARA 分类模式。PARA 是一种代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）的流行知识管理框架，AI 能通过分析工作模式和内容类型，自动生成提示词，以简化分类过程，加快组织和检索信息。 2. 提示词能帮助设计笔记标签系统。有效的标签系统是知识管理的关键，AI 可通过分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高检索效率。 3. 知识助手 Bot 可帮渐进式积累领域知识。随着在特定领域的深入，知识助手 Bot 能根据学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，实现渐进式学习，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。 在 AI 术语库方面，包含了众多与 AI 相关的术语，如 Knowledge Engineering（知识工程）、Knowledge Graph（知识图谱）、Knowledge Representation（知识表征）、MultiHead Attention（多头注意力）、MultiHead SelfAttention（多头自注意力）等。

以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读，并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议： 在技术论文学习阅读方面： 可以借助 AI 工具，如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理，可以利用思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其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”。 检索增强生成（RAG）能将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块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型（PAL）在 2022 年的论文中被提出，对于语言模型的计算问题，可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面： 可以先对论文进行深入理解，提取关键信息，包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具，如 Gamma.app。 需要注意的是，小白直接看技术论文有难度，需要一定的知识储备。同时，Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来 10 年、20 年可能不再被使用。

软件行业质量体系工程师可以利用 AI 实现以下转变和拓展工作： 1. 需求分析师可转变为 AI 洞察翻译官，未来能利用 AI 分析海量数据以揭示隐藏的用户需求，技能需向数据分析、用户心理学和商业洞察力转型。 2. 系统架构师可转变为创新架构策略师，未来设计能适应快速变化和 AI 集成的灵活架构，技能要向前沿技术跟踪、跨学科知识整合和创新思维转型。 3. 开发工程师可转变为 AI 协作编程专家，未来与 AI 结对编程，专注于创新性和复杂逻辑的实现，技能要向 AI 工具应用、算法优化和创造性问题解决转型。 4. 测试工程师可转变为质量战略专家，未来设计高级测试策略，处理 AI 无法覆盖的边缘情况，技能要向测试策略设计、用户体验评估和风险管理转型。 5. 运维工程师可转变为系统优化专家，未来专注于系统整体优化和异常情况处理，技能要向性能调优、安全加固和智能监控系统设计转型。 6. 项目经理可转变为价值流优化专家，未来专注于价值交付和团队协作效率的提升，技能要向精益管理、跨职能团队协调和持续改进转型。 此外，AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用，例如医学影像分析、药物研发、风控和反欺诈、产品推荐、预测性维护等方面。

要创建一个应用于教学各个环节的智能体，您可以参考以下步骤和考虑以下方面： 1. 提前收集教育领域的需求，例如让云谷老师协助收集需求和案例，社群小伙伴帮助实现。这些需求可以包括办公提效的具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题、建立孩子的成长体系记录、孩子成长的游戏（如寻宝游戏）、朗读（模拟老师泛读，学生背诵，AI 评判）、文生图和文生视频在备课时的针对性、学科本身的教育辅助、分析学生行为并给出策略（基于教育心理学）、教师模拟培训、公开课备课辅助、指导新老师处理学生矛盾和家长问题以提高沟通能力等。 2. 明确最终交付物的形态和背后的思考，使需求描述更清晰。 3. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台（https://bigmodel.cn/），获取资源包。新注册用户可获得 2000 万 Tokens，也可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包，或者共学营报名赠送资源包。 4. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目可能会使用到 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 等模型。 5. 进入智能体中心 我的智能体，开始创建智能体。为了照顾初学者，可以手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建。 此外，在创建过程中，还可以考虑以下相关的产品和服务： 1. 具身智能的企业产品。 2. 3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书等。 3. 学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体等。 4. Zeabur 等云平台、0 编码平台。 5. 大模型如通义、智谱、kimi、deepseek 等。 6. 编程辅助、文生图工具（如可灵、即梦等）。 需要注意的是，创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素，并不断优化和改进，以满足教学的实际需求。

以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议： 在内容方面： 1. 关注算法的可解释性，使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性，包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全，包括用于训练和推理人工智能系统的数据集，以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响，特别是对社会中不同群体，尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面： 1. 开展教育项目，支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解，以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用，如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等，制定相应的标准，规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准，规范人工智能全生命周期的安全要求，包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准，规范人工智能的技术研发和运营服务等要求，包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法，以及全生命周期的伦理治理要求，如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法，还有伦理审查等标准。

人工智能伦理建设的内容和体系包括以下方面： 在国际层面，例如美国国会的相关法案，提出要为联邦人工智能研究、开发和示范活动提供跨机构协调，制定自愿共识标准和指南，开展教育和培训活动等。 在国家层面，以中国为例，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（征求意见稿）》中，行业应用标准方面，涵盖智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等重点领域，规范了各领域的技术要求和应用场景。安全/治理标准方面，包括全生命周期的安全要求，如基础安全、数据与模型安全等，以及治理要求，如伦理风险评估、公平性与可解释性等伦理治理技术要求与评测方法、伦理审查等标准。 在欧盟层面，规定人工智能应符合欧盟价值观、基本权利和自由，是以人为本的技术，最终目的是提高人类福祉。为确保公众利益的保护，应为高风险人工智能系统制定统一规则，且规则应与相关宪章和原则保持一致，并符合国际贸易承诺。同时指出人工智能能带来广泛效益，但也可能根据应用和发展水平产生风险和损害。