35岁java后端开发如何转型AI开发

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。

很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。

以下是关于 Java 相关的 AI 的一些信息： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发的可行性分析：建议优化方面，要强调组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。经验分享方面，在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 后端 Java 程序员转向 LLM 方向的行动建议：借助 AI 编程（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。

对于 Java 程序员将 AI 结合到 K12 教育公司的业务中，以下是一些可能的方向和建议： 首先，可以考虑利用自然语言处理技术来改善学生与学习平台的交互体验。例如，开发智能客服，能够自动回答学生和家长常见的问题，提高服务效率。 其次，通过机器学习算法对学生的学习数据进行分析，从而实现个性化的学习推荐。比如根据学生的学习进度、成绩、学习习惯等因素，为他们推荐适合的课程、练习和学习资源。 另外，运用图像识别技术来辅助教学材料的制作和评估。例如，自动识别和批改学生的手写作业、试卷等。 还可以开发智能辅导系统，为学生提供实时的学习指导和答疑服务。 最后，利用语音识别和合成技术，打造有声读物、语音教学等功能，丰富教学形式。 但在将 AI 引入业务的过程中，需要注意数据的安全性和合法性，以及确保技术的可靠性和稳定性。同时，要充分考虑教育的特点和学生的需求，以实现有效的融合和应用。

以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。

大模型在以 Java 和 Vue 技术为主的软件开发公司中，具有以下一些应用场景： 1. 代码自动生成：大模型可以根据需求描述生成 Java 或 Vue 的代码片段，提高开发效率。 2. 代码优化建议：分析现有代码，提供优化的建议和策略，提升代码质量。 3. 智能错误检测与修复：快速识别代码中的错误，并提供可能的修复方案。 4. 需求分析与理解：帮助更好地理解和梳理复杂的业务需求，转化为技术实现的思路。 5. 自动化测试用例生成：根据代码和需求生成有效的测试用例，提高测试效率和覆盖度。 6. 技术选型辅助：在面临新的项目或技术难题时，提供相关技术选型的参考和建议。

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。

Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。

Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。

Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。

以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。

以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 测试用例生成：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，减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具： 即时设计：https://js.design/ ，可在线使用的「专业 UI 设计工具」，注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix： ，用户友好，无需编码知识即可创建和自定义网站，提供广泛模板和设计选择，以及多种功能。 Dora：https://www.dora.run/ ，通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。