WaytoAGI 和 deepseek 的区别如下： WaytoAGI： 可以了解最新的 AI 技术，其开源免费，能让人学到实用技能。 提供线上共学，手把手教用户应用 AI 技术，适合不同基础的用户找到学习路径。 是一个能找到志同道合队友的平台，便于创业、做副业或一起搞事情。 其线下活动能让人了解最新的 AI 落地应用现状，结识有趣、有想法的人，让人意识到要多与人交流和体验真实生活才能成长。 deepseek： 关于 deepseek 的具体特点未在提供的内容中有明确阐述，但可以通过相关学习材料，如“详解：DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一”“收集全网最好玩 Deepseek 案例”“集合·DeepSeek 提示词方法论”等，对其进行快速了解。在 AI 领域爆火工具出现时，WaytoAGI 上会有很多 deepseek 相关的内容，通过快速阅读这些开源资料能获得对 deepseek 的基础认识。

建设一个 AI 应用库可以参考以下步骤： 1. 拆解创作任务： 将复杂的创作任务拆解到合适的颗粒度，为 AI 提供明确的指导，例如定义输出格式和步骤。 以创作“科幻预见未来”为例，明确需要 AI 生成的核心内容，确定关键任务节点和围绕其展开的主线任务。 2. 建立定向知识库： 将相关的元知识导入到特定工具（如 flowith 的知识花园）中作为 AI 可调用的知识库。 例如将《梦想与颠覆》卡牌的相关内容转化为文字上传，并利用智能拆分模式让 AI 优化拆分逻辑，形成知识“种子”。 激活知识库后，AI 会启用知识关联功能，根据创作场景自动匹配库内素材，使输出内容更具针对性。 还可以选择发布或分享自己的知识库，也能在知识市场中借鉴他人的成果。 此外，还有一些关于 AI 应用的相关示例： 邮票收藏馆应用： 业务背景与逻辑梳理：源于客户需求，利用即梦 2.1 生图模型实现生成邮票样式图片的功能，包括生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情等功能，并规划了生成和查看两个页面。 页面设计： 第一页包括导航栏（应用名称、查看收藏入口、用户头像）、陈列展示（上传生成的图片展示可能性）、生成和收藏（输入关键字生成邮票，满意则收藏）、查看收藏（点击入口进入新页面）。 第二页包括收藏列表（加载用户收藏，数量超 100 需优化加翻页）、收藏详情（查看大图、关键字、收藏时间）、返回首页。

很抱歉，目前没有为您找到五份关于基础 AI 或者大数据学习的具体资料。但您可以通过以下途径获取相关资料： 1. 在线教育平台，如 Coursera、EdX 等，上面有许多关于 AI 和大数据的基础课程。 2. 相关的专业书籍，例如《人工智能：一种现代方法》《大数据时代》等。 3. 学术期刊网站，如 IEEE Xplore、ScienceDirect 等，能获取最新的研究成果和技术报告。 4. 知名科技公司的技术博客，如谷歌、微软等，它们会分享一些实用的技术见解和案例。 5. 相关的开源项目网站，如 GitHub，从中可以了解实际的项目代码和实现方法。

RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。

当今最先进的数字人技术包括以下几种： 1. 由 HeyGen 与 Sora 集成推出的全新数字人技术：由 AI 完全生成的虚拟人，能够模拟并超越真人演员的动作、表情和行为。可灵活调整动作和表情，无需重复拍摄，视频长度无限制，且并非基于真人模型的“数字克隆”，而是全新的 AI 虚拟形象。 2. 英伟达发布的 Groot Teleop 技术：使用 Apple Vision Pro，能让人进入虚拟机器人身体进行操控与训练，还能训练机器人操作动作，并将成果转移至真实机器人，实现了虚拟与现实的无缝连接，为机器人训练带来了新模式。 此外，真人驱动的数字人技术也在不断发展，重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业以及直播带货等领域。随着视觉算法的进步，在没有昂贵动捕设备的情况下，也能通过摄像头捕捉到人体骨骼和人脸的关键点信息，从而达到不错的效果。

以下是一些基于 AI 技术的阅读、裁剪、分析、笔记的软件： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 笔记相关： Obsidian：可搭配浏览器剪藏插件，一些 AI 插件能实现内置助手功能，如检索笔记、基于笔记生成新内容等。 Cursor：能帮助用模糊问题检索笔记库，基于笔记库进行研究，生成和修改笔记。 使用这些软件时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。需注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解，查看入门课程。 具体的学习资源包括： 关于 Prompt 的了解：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w

以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源： 学习计划： 1. 首先，深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着，掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程，并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后，尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括配置训练环境与训练文件，以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源： 1. 教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面，包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 模型，即可获得资源链接，包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SDTrain，即可获得资源链接，包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE，UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载： 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn，后台回复：SD 网络结构，即可获得网络结构图资源链接。

以下是为您整理的 AI 生成短视频拍摄工作流： 1. 概念设定：可使用 MJ 进行。 2. 剧本+分镜：借助 ChatGPT 完成。 3. AI 出图：选择 MJ、SD、D3 等工具。 4. AI 视频：利用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio 等。 5. 对白+旁白：使用 11labs、睿声。 6. 音效+音乐：SUNO、UDIO、AUDIOGEN 可供选择。 7. 视频高清化：Topaz Video 能发挥作用。 8. 字幕+剪辑：CapCut、剪映是不错的工具。 另外还有以下两种 AI 录视频工作流方案： 方案一：GET 笔记→海螺 AI 声音克隆 Step 1:GET 笔记语音构思脚本 录制视频前，先用 GET 笔记“说”出脚本。GET 笔记会转录语音并润色，去掉冗余，让脚本更适合朗读。 Step 2:海螺 AI 声音克隆生成专业配音 脚本完成后，输入海螺 AI，克隆一个您喜欢的声音（比如自己的声音或播音腔），生成高质量音频。 方案二：通义听悟→Claude→海螺 AI 声音克隆 Step 1:通义听悟转录和分析初始录音 如果已经录了初始视频（比如操作演示），将音频或视频上传到通义听悟，它会生成文字稿，并指出口癖、停顿等问题。 Step 2:Claude优化脚本 把通义听悟的文字稿交给 Claude，它会去掉口癖、修正错误，调整句式，让脚本更流畅自然。 Step 3:海螺 AI 声音克隆生成最终配音 优化后的脚本输入海螺 AI，生成专业音频，再用剪映等工具与画面匹配，一个高质量视频就完成了。

以下是登录 Dify 的步骤： 1. 腾讯云一键部署： 重装服务器系统，安装宝塔面板（可视化服务器管理），登陆凭证选自定义密码。 控制面板 服务器 查看详情，找到【应用信息】卡片，点击管理应用。 放行防火墙端口：直接点上面的防火墙链接跳转，添加规则。 获取宝塔面板的账号密码：复制上面的命令，点击左侧菜单栏的自动化助手 个人命令 创建命令（选择自己服务器所在的地区），根据截图填写，然后保存。点击命令后面的【执行】，等执行成功，回到左侧菜单选择【执行记录】，查看任务详情里就能看到登录信息，把红框框出来的部分自己保存好。外网面板地址就是登录地址，复制到浏览器打开，填完账号密码就能成功登录。 Docker 安装：登陆成功 bt 面板之后，点击左侧菜单栏【Docker】，按提示来。 2. 申请云服务器部署： 申请云服务器按照相关教程来，先不需要领免费大模型接口，后期在 dify 上领。切记要选择腾讯云服务器。 复制“外网面板地址”粘贴到浏览器的地址栏登录。