以下是为新手提供的 AI 入门教学： 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，包括人工智能的定义、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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。建议掌握提示词的技巧，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。知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 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。 如果您对 AI 绘画感兴趣，这里有从 0 入门的 AI 绘画教程： ?强烈推荐，学完变大神系列章节教学视频： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！

以下是一些可以调整文字、论文格式的 AI 网站： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但用于学术论文排版，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

AI Agent 是一种智能代理系统，具有以下特点和概念： 是从年前到现在比较火的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 准确来说，指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 目前其概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。 应用特点包括个性化，能随着用户使用了解用户习惯和想法并作出喜好预测；能自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码；能实现多 Agent 协作，如斯坦福大学的 SmallVille 项目。 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少。 包括 Chain（通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成）、Router（可使用判定让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（Agent 上的一次工具调用）等概念。 例如微信虚拟女友中的 AI Agent 包括 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈）。

AIGC 带来了一系列问题： 1. 法律风险：我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与相关规定形成共同监管形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律在著作权归属、数据隐私等方面尚需更多明确规定，且 AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，需要加强监管和伦理约束。 2. 内生风险：包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。 3. 数据隐私风险：AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。 4. 知识产权风险：应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。 在知识产权方面，AI 技术的发展对现有的知识产权法律体系提出挑战。例如，在内容生成方面，对版权法的挑战主要体现在输入端的训练数据合法性问题和输出端的 AI 生成内容的版权属性问题。广州互联网法院的相关判决为 AI 企业在版权保护方面提供了指导思路。AI 生成式技术服务提供者在提供服务时应尽合理的注意义务。 AIGC 指利用 GenAI 创建的内容，GenAI 是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，虽强大但在数据处理中存在多重潜在合规风险。目前典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。国内主要依据相关法律法规共同监管 AIGC 行业。

以下是关于图片生成 CAD 图的相关信息： 存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，特别是在设计和工程领域。一些可用的工具包括： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，您可以参考以下几个方面： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与其他专业人士交流和学习，关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 此外，还有 TexttoCAD 工具，它支持通过文本生成 CAD 模型，UI 开源，但模型需付费。相关链接如下： 官网： 试用地址： UI 项目地址：

以下是为您提供的一些相关案例： 在 Manus 案例中，有让其创建需要上传文件的 dify 工作流，如根据多篇文章写脱口秀段子，并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中，包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例，如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页，如供应商工厂探索地图；还有整活娱乐方面的案例，如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能，并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能；豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。

要实现 RAG 和知识图谱的结合，可以参考以下步骤： 1. 数据加载：根据数据源的类型选择合适的数据加载器，如对于网页数据源，可使用 WebBaseLoader 利用 urllib 和 BeautifulSoup 加载和解析网页，获取文档对象。 2. 文本分割：依据文本特点选用合适的文本分割器，将文档对象分割成较小的文档对象。例如，对于博客文章，可使用 RecursiveCharacterTextSplitter 递归地用常见分隔符分割文本，直至每个文档对象大小符合要求。 3. 嵌入与存储：根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，将文档对象转换为嵌入并存储。比如，可使用 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器，即 OpenAIEmbeddings 和 ChromaVectorStore。 4. 创建检索器：使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数，创建用于根据用户输入检索相关文档对象的检索器。 5. 创建聊天模型：根据模型性能和成本选择合适的聊天模型，如使用 OpenAI 的 GPT3 模型，即 OpenAIChatModel，根据用户输入和检索到的文档对象生成输出消息。 此外，通用语言模型通过微调能完成常见任务，而对于更复杂和知识密集型任务，可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 研究人员引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合，能接受输入并检索相关文档，组合上下文和原始提示词送给文本生成器得到输出，适应事实变化，无需重新训练模型就能获取最新信息并产生可靠输出。Lewis 等人（2021）提出通用的 RAG 微调方法，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。

以下是关于 AI 公众号排版的相关内容： 公众号排版是提升阅读体验的关键因素之一。以下是一些建议： 1. 观察知名公众号的排版风格，获取灵感。 2. 若有能力和时间，可尝试创造美观且具个性的排版设计。 3. 倾向于保持简洁风格，突出内容，便于读者浏览和吸收信息。 4. 若对设计有独到见解，可多花心思让公众号脱颖而出。 关于配图： 1. 利用 AI 给出配图建议。 2. 点击链接跳转到免费图库搜索页面。 3. 在免费图库中快速找到合适且无版权风险的配图。 总结来说，用 AI 提效公众号配图的流程是：让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后据此在免费图库中寻找合适图片。 此外，还包括 SEO 优化和发布推广方面： SEO 优化：Kimi 会提供精选关键词用于文章优化，提升搜索引擎可见度。若对现有关键词不满意，可向 Kimi 要求生成更多精准选项。 发布和推广：选择合适平台发布文章，如个人博客、新闻聚合平台等；利用社交媒体等工具推广文章，扩大传播范围。对于推广策略的深入学习，建议自行查阅相关资料。

以下是关于竞品分析提示词的相关内容： 提示词工程的实践与优化： 建立提示词模板库是提高效率的重要策略。随着时间推移，发现特定类型提示词在特定任务中的有效性，将其保存为模板，如市场分析、产品开发策略、竞争对手分析、财务预测、风险评估等模板。每个模板应包含适用场景描述、提示词结构、关键参数、最佳实践和注意事项。以竞争对手分析模板为例，可快速适应不同需求，提高分析效率和一致性。 AI 辅助提示词工程是新兴趋势，包括自动生成提示词、提示词评估、提示词优化和动态调整。例如，可使用相关提示让 AI 协助优化提示词，这是一个持续的过程，通过不断迭代、建立模板库和利用 AI 辅助，能提高提示词效果，支持企业决策和战略规划。 优化提示词/shorten： 若想制作洒满甜甜圈的东西，给出原始提示后，使用 /shorten 命令，机器人会返回信息并提供可能的简短提示。重要标记以粗体突出显示，最不重要的标记以删除线显示。 SD 新手入门图文教程中的提示词： 根据想画的内容写提示词，多个提示词用英文半角符号隔开。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后，如（画面质量提示词）、（画面主题内容）（风格）、（相关艺术家）、（其他细节）。 模型中每个词语自带权重不同，训练集中出现多的关键词影响大，反之则小。提示词顺序重要，越靠后权重越低，关键词应具特异性，措辞避免抽象，可使用括号人工修改提示词权重。

根据提供的信息，阿里通义在 11 月的活跃用户为 147 万人，WEB 月活为 141 万人，APP 月活为 355 万人，全网月活为 496 万人。在 9 月的活跃用户为 529 万人。