怎样参加AI切磋大会

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

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。

AI 切磋大会是由 AI 社区“通往 AGI 之路”每月举办的切磋交流分享会。 11 月 9 日至 10 日在文三路数字生活街区举办的那次，更像是一场人人皆可参与的“市集”。此次大会由“大数据产业基地”发起，共有 106 个摊位，摊主都是 AI 爱好者，带来了非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等贴近日常的“AI+”产品，让大家在互动中感受 AI 的魅力。现场还有基于通义千问开发的“航天小飞侠”AI 助理模型，以及根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方并现场调制的 AI 调酒等新奇体验。 2 月 23 日举行的线下切磋大会以 Deepseek 为核心，进行交流分享、方法论提炼、脑暴等，活动形式多样，已开通 16 个城市报名。此外，还有写作活动、激梦 P 模型比赛成果展示、当代手势设计尝试、多工具组合创作等相关内容。 12 月 7 日举办的是校园版，由 WaytoAGI 和杭州云谷学校共同举办，杭州云谷学校准备举办第六届学术周，探讨 AI 在教育中的应用及未来发展方向。活动时间为 12 月 7 日下午 12：00 至晚宴结束，晚宴有烤全羊。被选中的摊主可免费参加，AI 摆摊仍在招募中。活动官网：https://ygaw.my.canvasite.cn/2024 ，报名链接：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnoNPP9HMlIqiTMhbc64OMkJ?iframeFrom=docx&ccm_open=iframe

AI 切磋大会是 WaytoAGI 每月举办的 AI 视频、绘画、音乐、agent 等多方面的切磋交流分享会。 第五期于 8 月 31 日举办，主题为“AI 摆摊+项目路演展示”，线下在北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理 15 地云聚会，线上同学可加入会议或围观，成果展示，有前四期活动记录，照片收集空文档届时欢迎大家上传，相关链接：。 第四期于 7 月 28 日举办，主题为“AI 技能交换（AI 摆摊赚钱）”，有前三期活动记录，线下在北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理 15 地云聚会，活动已结束，可线上参与，成果展示，照片收集空文档届时欢迎大家上传，相关链接：。 第八期于 11 月 30 日举办，主题为“GameJam”，大家一起线下做游戏/应用，线下在北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理 15 地云聚会，线上同学可加入游戏设计或围观，有具体的时间安排和相关链接，报名链接：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnWZP4esOYmh8DTz63l2Nydh ，提醒注意场地位置和报名短信接收。

AI 切磋大会是 WaytoAGI 每月举办的 AI 视频、绘画、音乐、agent 等多方面的切磋交流分享会。 第五期于 8 月 31 日举办，主题为 AI 摆摊+项目路演展示，线下在北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理 15 地云聚会，线上同学可加入会议或围观，有成果展示和前四期活动记录，照片收集空文档届时欢迎大家上传，相关链接： 。 第四期于 7 月 28 日举办，主题为 AI 技能交换（AI 摆摊赚钱），有前三期活动记录，线下在北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理 15 地云聚会，活动已结束，有 AI 技能出售、摆摊赚钱环节，线上同学可加入会议或围观，有成果展示，照片收集空文档届时欢迎大家上传，相关链接： 。 第八期于 11 月 30 日举办，主题为 GameJam，大家一起线下做游戏/应用，有报名链接：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnWZP4esOYmh8DTz63l2Nydh ，线下在北上广深杭郑州武汉南京成都重庆长沙厦门西安昆明大理 15 地云聚会，线上同学可加入游戏设计或围观，有成果展示，活动时间和事项安排如下： 1:30 2:00 签到，签到链接：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/ 2:00 2:15 规则说明 2:15 2:30 自由讨论+分组 2:30 合影 2:30 5:00 创作开始，作品提交：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/<br>一个人可以提交多个 5:00 6:00 互相交换体验+成功展示，线上投票：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/ ，提醒注意场地位置，报名短信接收。

以下是举办一场 AI 线下切磋大会的参考流程： 第一期（4 月 21 日） 13:00 13:30 签到与欢迎仪式：同时进行线上线下签到，组织者进行欢迎讲话，同时在线上直播。 13:30 13:45 宣讲与开幕：分享 AI 视频领域的最新趋势、技术挑战和潜在机会。宣讲会在线上线下同时进行，确保所有人都能参与。 13:45 14:00 现场音乐会 14:00 15:00 AI 视频作品展示：建议在每个短片放完后给团队 5 10 分钟时间讲述，然后评选出最佳作品。相关作品集合： 15:00 16:00 评选和颁奖：高手点评给出建议 16:00 18:00 制作心路历程分享 18:00 结束：大家可以各自组局聚餐 举办城市：杭州 第二期（5 月 26 日） 这是一个每月举办的 AI 视频观影和技术交流分享会。 上一次活动记录： 可以带着作品来展示， 也可以来围观交流， 线下北上广深杭五个城市分布式现场观影 线上同学可以加入到会议中 其中有观影环节，分享环节，交流环节。 给每个参与者积分，也帮助大家一起组队，找到同伴一起创作。

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。

2024 年世界人工智能大会在上海举办，展示了 500 家企业的 1500 项展品，突出了机器人和大模型技术。国产机器人和大模型在 AI 应用、人机交互和专业领域展现出巨大潜力，预示着 AI 技术正快速融入日常生活和各行各业。相关文章包括： 《》 《》 《世界人工智能大会》 《》 《》 《》 《》 《》

对于法学本科生且人工智能小白的您，想要达到可以参加人工智能开发的地步，可以从以下角度深入学习人工智能： 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。 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，比如图像、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，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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，由于库和框架的支持不断增加，机器学习开始变得越来越流行。但要实现落地 AI 行业，我们必须了解这些代码背后的逻辑。一旦取消了现有框架的支持，了解这些框架背后的数学细节，编写这些算法中包含的复杂模式就会显得非常重要。至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识，我们就可以充分利用机器学习的潜力，比如： 1. 凭借算法背后的内联数学知识，为数据集选择最佳算法。 2. 利用正则化器背后的数学知识帮助解决模型过拟合或高方差问题。 3. 利用图论的知识来分析数据特征之间更复杂的关系。 4. 利用优化器背后的数学知识来设计适当的成本函数。 机器学习需要的数学知识水平相对比较主观，取决于每个人的具体需求。比如正在进行机器学习的底层研究，可能需要具有深厚的数学知识，因为研究要求彻底深入。但对单纯的应用者来说，可能不需要任何高等数学的相关知识，掌握 prompt 的基础框架就可以很好的应用。

以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！

搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤： 1. 规划 总结任务目标与执行形式，明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务，例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等，并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法，比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台（如 Coze 等）上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化工作流，直至达到预期效果，例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外，在技术实现方面，例如实现无代码开发和工具调用，您可以参考以下操作： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的工作流，也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。

对于大学生想要通过大模型参加项目，以下是一些方向和相关知识： 大模型的概念： 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练： 一般训练会有 3 个步骤，每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分，中间可能有分隔符。还有对齐过程，通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调： 在人工智能领域，通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等，通过训练获得广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。

参加正大杯所需的素养和能力可能包括： 1. 创新思维能力：能够提出新颖独特的想法和解决方案。 2. 问题解决能力：善于分析问题，并找到有效的解决途径。 3. 团队协作能力：与团队成员良好沟通、合作，共同完成任务。 4. 数据处理和分析能力：对相关数据进行准确处理和深入分析。 目前在 AI 领域，一些好用的工具如： 1. ChatGPT：具有强大的语言理解和生成能力。 2. DALL·E2：在图像生成方面表现出色。 但具体选择哪种工具，还需根据您的具体需求和使用场景来决定。