以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。

以下是详细的学习 AI 的方法： 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，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，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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，了解其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。 对于中学生学习 AI，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是一些节点式 AI 对话工具： 1. Coze 中的问答节点： 是 Coze 工作流中的重要组件，能让机器人主动收集用户信息，实现更自然的对话交互。 可收集用户具体需求和信息，引导用户选择特定功能或服务，确保获取完整必要信息。 有两种问答方式：直接回答模式，用户用自然语言自由回答，bot 提取关键信息；选项回答模式，提供预设选项供用户选择，适用于功能选择菜单、分步骤引导、服务类型分类等。 配置说明包括选择执行此节点的模型、设置输入参数、提问内容、回答类型和输出等。 2. Coze 中的图像流节点： 专门用于图像处理，可通过可视化操作添加图像处理节点构建流程生成图像。 图像流发布后可在智能体或工作流中使用。 3. Coze 中的大模型节点： 调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。 模型方面，基础版和专业版按需使用，专业版支持接入更多模型资源。 模型选择右下角有生成多样性设置，包括精确模式、平衡模式和创意模式。 输入包括智能体对话历史、参数名与变量值，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。

以下是一些好用的 AI 视频总结工具： 1. Runway：在真实影像方面质感最好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好，但容易变色，光影不稳定，控制能力最强，可指定局部对象设置运动笔刷。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，能力全面，个人比较喜欢用，但同时只能进行 4 个任务。 3. Haiper：默默无闻，只能生成 2 秒，但有很多不错的镜头，稳定性强，优点是没有并发任务限制。 4. Pika：对于奇幻感较强的画面把控最好，会比较自然，但真实环境的画面容易糊，还有嘴型同步功能，对二次元友好。 5. SVD：整体略拉垮，唯一能打的就是在风景片，优点是不带水印，动作幅度较大，但崩坏概率极大。 此外，StableVideo 也是目前市面上优秀的 AI 视频工具，目前开放公测，除每日 150 个赠送积分外，还新增了积分购买选项。它可以操作固定种子、步数、运动幅度，交互有趣，在生成过程中会给出案例让用户帮忙做标注。 不仅如此，还可以利用 AI 总结群聊消息、文章和 B 站视频。对于文章，可直接全选复制全文发送给 GPTs 进行总结。对于 B 站视频，如果有字幕，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”下载字幕，然后将字幕内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。总结完视频内容后还可继续向 AI 提问更多细节或探讨内容。

以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档： ：包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解，如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》，列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 ：包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳：AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。

以下是关于 AI 就业的相关信息： AI 就业市场： 1. 求职者要做好信息甄别，除了参考 boss 直聘的招聘评价，还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分企业搞不懂 AI 能带来的价值，求职者若有咨询和商业化思维，能帮助公司厘清业务增长机会，则可以与这类企业交流。 3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，招聘市场上的岗位职责和任职要求也各异，未来会逐渐统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的，业务创新也很重要，比如找到细分场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 AI 求职者所需技能： 1. 核心技能包括产品设计与开发（如产品设计、规划、用户需求分析、交互设计、用户体验、开发、逻辑思维、测试、功能规划、创新、策划等）、人工智能与技术（如人工智能、NLP、AIGC、AI 技术、AI 产品设计与规划、大语言模型、云计算等）、市场与用户研究（如竞品分析、用户调研、市场分析、需求分析、洞察等）、沟通与协作（如沟通能力、跨部门与团队协作、执行力等）、分析工具与方法（如 SPSS、学习能力、创新与思维、审美等）。 2. 非核心技能包括技术与开发（如数据库、技术规划、OpenCV、ERP、产品经理、需求文档、ASR、Mysql、Hadoop、Spark、数据结构、处理、软件开发、Python、SQL 等）、数据分析与人工智能（如行业动态、医疗知识图谱、数据质量、算法开发、模式识别、Kafka、洞察、分析、推荐算法等）、市场营销与销售（如市场洞察、营销、调研、功能设计、自驱力、协调能力、资源协调等）、管理与沟通（如管理、产品生命周期管理、需求管理、英语等）。

AI 已经广泛应用于众多行业，以下是一些主要的应用领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理：优化供应链提高效率降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：开发自动驾驶汽车提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用提高能源效率。 在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术：利用图像识别、传感器数据分析和决策制定实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化：在汽车制造中自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：优化电动汽车电池管理和充电策略。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态提供实时诊断和支持。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

以下为目前写作能力较强的三款 AI 工具： 1. Muse：专门为小说创作训练的 AI 模型工具，可实现在线的小说续写修改、创意头脑风暴以及基于画布形式的故事创作，可免费试用。 2. GPT4：目前功能最强的人工智能写作工具，可以在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。 3. Claude 2：写作能力紧随 GPT4 之后，也提供了有限的免费选项。 此外，在广告文案写作方面，以下是排名靠前的几款工具： 1. Simplified：4 月访问量 483 万，相对 3 月变化 0.09。 2. klaviyo SMS Assistant：4 月访问量 471 万，相对 3 月变化 0.045。 3. KoalaWriter：4 月访问量 373 万，相对 3 月变化 6.919。

提示词相关知识如下： 1. 什么是提示词： 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词要素： 提示词可以包含指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。 4. 提示工程与提示词的区别： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中，一个相对较新的概念，涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。 提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。

图像识别模型通常包括编码器和解码器部分。以创建图像描述模型为例： 编码器：如使用 inception resnet V2 应用于图像数据，且大部分情况下会冻结此 CNN 的大部分部分，因为其骨干通常是预训练的，例如通过庞大的数据集如图像网络数据集进行预训练。若想再次微调训练也是可行的，但有时仅需保留预训练的权重。 解码器：较为复杂，包含很多关于注意力层的说明，还包括嵌入层、GRU 层、注意力层、添加层归一化层和最终的密集层等。 在定义好解码器和编码器后，创建最终的 TF Keras 模型并定义输入和输出。模型输入通常包括图像输入进入编码器，文字输入进入解码器，输出则为解码器输出。在运行训练前，还需定义损失功能。 另外，还有一些相关模型的安装配置，如 siglipso400mpatch14384（视觉模型），由 Google 开发，负责理解和编码图像内容，其工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将其编码成特征向量。image_adapter.pt（适配器）连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）负责生成文本描述。