普通产品经理转型为 AI 产品经理，需要关注以下方面： 1. 技术原理： 了解思维链，谷歌 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 熟悉 RAG（检索增强生成），外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库，用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI，可搭建企业和个人知识库。 掌握 PAL（程序辅助语言模型），2022 年的论文提出，对于语言模型计算问题，借助如 Python 解释器等工具而非让 AI 直接生成结果。 知晓 ReAct 框架，2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出，核心是让模型动态推理并与外界环境互动，如用搜索引擎搜索关键字观察结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 知识储备： 关注并阅读技术论文，了解技术脉络，但小白直接看有难度，可借助 AI 辅助阅读，同时要完成一定知识储备。 林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 总之，转型需要对相关技术原理有深入理解，并积累足够的知识。

以下为您提供一些 Stable Diffusion 的学习教程： 1. 超详细的 Stable Diffusion 教程： 介绍了为什么要学习 Stable Diffusion 及其强大之处。 指出 Stable Diffusion 是能根据输入文字生成图片的软件。 强调学习目的是快速入门，而非深入研究原理，通过案例和实际操作帮助上手。 2. 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识 知乎： 包含 Stable Diffusion 系列资源。 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理，如模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析 Stable Diffusion 核心网络结构，包括 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型等。 介绍从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程。 列举 Stable Diffusion 经典应用场景。 讲解从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型。 3. 视频教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？：

消费金融方面的场景应用包括以下几个方面： 1. 个性化的消费者体验：大语言模型（LLMs）能更好地理解和导航消费者的金融决策，回答诸如“为什么我的投资组合中有一部分在市政债券中？”“我应该如何看待期限风险与收益率？”等问题，并将人类背景纳入决策中，帮助消费者优化整个金融生活。 2. 风控和反欺诈：AI 可用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 3. 信用评估：用于评估借款人的信用风险，协助金融机构做出更优的贷款决策。 4. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资选择。 5. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答常见问题。

以下是一些与 AI 教育相关的产品信息： 文章《Koji：当大家反对用 AI 育儿时，它却“救”了我两次！》中提到了 Khanmigo AI 这款产品，它能够引导学生自己寻找答案，培养批判性思维能力。 在【已结束】AI 创客松中，有以下与儿童教育相关的小组和想法： 智慧启蒙家小组，计划开发针对儿童的 AI 教育游戏、创建 AI 驱动的儿童教育平台、设计儿童心理健康监测和干预系统。 多元探索者小组，打算开发基于 multiagent 生态的游戏化 AI 学习平台、创造模拟真实世界交互的 multiagent 系统、设计创新 AI 商业模型。 教育领域的 Top10 AI 产品数据如下： QChat，4 月访问量 14220 万次，相对 3 月变化 0.068。 CheggMate，4 月访问量 4906 万次，相对 3 月变化 0.042。 Khanmigo，4 月访问量 4570 万次，相对 3 月变化 0.015。 Brainly:AI Homework Helper，4 月访问量 3102 万次，相对 3 月变化 0.023。 Turnitin，4 月访问量 1677 万次，相对 3 月变化 0.149。 WolframAlpha，4 月访问量 983 万次，相对 3 月变化 0.054。 gauthmath，4 月访问量 656 万次，相对 3 月变化 0.558。 Socratic by Google，4 月访问量 467 万次，相对 3 月变化 0.037。 Aistote，4 月访问量 321 万次，相对 3 月变化 0.207。 PTE APEUni，4 月访问量 321 万次，相对 3 月变化 0.198。

以下是关于如何利用 AI 高效学习的相关内容： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用如 Duolingo 量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用如 Photomath 提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 的学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 学习一门外语： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：多与母语者交流或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容。 新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，了解其分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在「」中找到初学者课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按节奏学习，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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

新手学习 AI 可以按照以下步骤入门： 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，比如图像、音乐、视频等，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作品。 在知识库中有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。 此外，对于入门强化学习，可参考以下内容： 像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 有很多资料，但需明确学习目的。比如入门强化学习，很多强化学习里面，学习深度强化学习的第一个算法都是 DQN，以搞懂它做为目标，表示入门。 通往 AGI 之路的介绍中提到，学习 AI 可从记忆（了解历史、基本术语等）、理解（进一步了解主要思想）、应用（选择适合自己的 AI 产品解决实际问题）、分析（阅读各类文章、视频等理解知识关系）、评价（通过课程与书籍深入学习）、创造（尝试新想法）等方面进行。我们阅读、思考、选择，不求多，只求精，只求有更高的价值。保持新鲜度，每天为 AI 添加新的维度。

以下是一些让 AI 帮您修改完善一本书的方法： 1. 迭代改进：在小说基本完成后，将安·兰德小说写作课中关于如何把抽象内容写具体的章节贴给 AI 让其总结，然后依照总结的方法修订小说。对后续段落也采用相同方式，并给出文字细节上的修改要求。 2. 丰富细化：让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并按自己的审美略做修改。还可以使用重要技巧，如让 AI 以表格形式输出细节描述，这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保内容具体等好处。 3. 串联成文：把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章，期间可能需要您给点建议。 4. 注意事项：在修改过程中，可能会遇到一些问题，比如某些模型存在记性不好、修改不符合要求等情况。需要根据实际情况灵活选择合适的模型，并及时调整修改策略。

对于 Python 基础一般的人，想要用 AI 写出厉害的程序，可以按照以下步骤进行： 1. 配置环境：不建议新手自己配置环境，可使用现成的在线平台，如 Google Colab。访问其网站（https://colab.research.google.com）并新建一个笔记本即可。如果无法访问 Google Colab，也可以尝试国产替代，如阿里云的天池 Notebook（https://tianchi.aliyun.com/notebookai）、腾讯的 Cloud Studio（https://ide.cloud.tencent.com/）等，通过搜索“在线 IDE”或者“在线 Jupyter”还能获取更多类似产品。 2. 完成一个 Python 程序： 任务：输出“大聪明最帅”。 Python 的重要语法：print，然后点运行（快捷键：Ctrl/⌘+Enter）。 3. 当用 AI 编写类型转换的代码时，注意以下提问范式： 向 AI 提供代码节点中的范例，新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。 说清楚输入变量与输出变量的类型。 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 列出输入变量的具体书写形式，若复杂不会写，可在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式。 说清楚代码要实现的功能，若功能复杂，尽量将运行逻辑说清楚，描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。给出的提问范式为：。关键步骤请附上注释。

DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别： 1. 在 App Store 排名方面，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部，也没有做任何市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点上，DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一，且开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero 方面，跳过了监督微调进行训练，且发现模型的思考能力可以自我涌现，具有革命性。 5. 影响方面，DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，Meta 内部对其出色表现感到震惊，其低成本和高性能使得英伟达市场地位受到挑战，导致股价下跌、市值蒸发。 6. 对于未来展望，开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权，AI 编程效率提升、门槛降低，创作能力不断提升，催生更多可消费内容形式。 此外，ChatGPT 采用人们熟悉的聊天框，形成单线程任务，而 flowith 跳出单一聊天框，用画布和节点构建多线程思维流，更适用于深度内容生成，其由资料库、创作画布、内容编辑三部分组成，优势在于可自由调用不同 AI 模型处理不同任务，涵盖文字和图片生成，任务能有机组合形成同频任务流。

AI 智能体在多个领域有着广泛的应用和发展： 1. 在品牌卖点提炼中，AI 智能体可以成为引导型的助手，帮助我们在寻找卖点的过程中提供更多思考维度。但在搭建智能体之前，需要明确其能力边界，例如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。 2. 宝玉日报 3 月 13 日的相关内容中提到了关于 AI 智能体的推荐阅读，如《真正的 AI 智能体即将到来：告别死板提示词，迎接自主规划时代！》，介绍了 LLM 智能体不再靠提示词，而是具备自主规划与行动能力，DeepResearch 与 Claude Sonnet 3.7 正在用强化学习推动智能体时代。 3. 在企业自动化方面，生成式 AI 应用有搜索、合成和生成等核心用例。Menlo Ventures 投资的公司在这些类别中有早期突破性的代表，其中心是 LLMs 的少样本推理能力。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体以及追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，并探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。