以下是为您提供的一些 Stable Diffusion（SD）的教程： Nenly 同学的视频教程：【“牛逼”的教程来了！一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成，绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学！AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 。制作思路包括：将中文字做成白底黑字，存成图片样式；使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置；输入关键词，如奶油的英文单词，Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）；打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。 第一期：上班的你 中的 SD 相关教程： SD 的各种实践教程：

以下是关于图片生成 AI 的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： 要培养判断图片是否为 AI 生成的技能，需要训练大脑模型。对于不擅长此的朋友，可以借助一些网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性。但在测试中，存在结构严谨的真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 好用的图生图产品： 目前比较成熟的图生图 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出，但仍存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 同时，还有通过画面风格、物品 bug 等细节来辨别图像是否是 AI 生成的方法，但 AI 在不断学习和修正，这些方法可能随时失效。

以下是生成式 AI 发展的一些里程碑： 1. 在客户服务领域，OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起了革命。基于大型语言模型的应用程序能以类似人类的方式处理并回答复杂问题，预计其在客户服务领域的融入将经历几个阶段，从人工监督下处理复杂查询，到更独立地处理大多数问题，最终几乎在每个用户旅程中提供支持，使客户服务部门成为灵活、数据驱动的组织，创造差异化的客户体验。 2. 在游戏领域，生成式人工智能的革命将彻底重塑用户生成内容，创造一个任何人都能构建游戏的世界，扩大游戏市场。从 UGC 游戏到人工智能驱动的 UGC 的演变预计会分两个阶段。 3. 在整体的人工智能领域，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定了基础。生成式 AI 由监督学习技术搭建，生成文本时会使用大语言模型，通过不断预测下一个词语来生成新的文本内容，这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。同时，强化学习与无监督学习也是 AI 领域的重要工具。

以下是为您提供的关于围棋 AI 的相关信息： 2016 年 3 月，AlphaGo 第一次打败职业围棋世界冠军，让全世界意识到 AI 强大的学习能力。此后，AI 技术及其实际应用不断取得突破性发展。 目前，在图像生成方面，基于生成对抗网络（GAN）的工具，用户输入文字描述后可自动生成照片及逼真图像。例如 Midjourney 能汇聚上百亿张高质量图片数据，核心优势是图像质量高，可模仿各种艺术风格和已知艺术家的作品风格生成新图像。 在办公领域，钉钉 AI 助理融合了多项 AI 产品功能，辅助企业日常工作流程、沟通协调等场景，提供内容生成与摘要、知识库回答办公常见问题、长文本理解与生成等智能助手服务。自 2023 年 4 月 18 日宣布接入通义千问大模型，开启全面智能化战略一年后，钉钉 AI 助理、文档 AI、宜搭 AI、智能 OA 等产品正在深入千行百业。截至 2024 年 3 月底，钉钉 AI 已超过 220 万家企业使用，月活跃企业超过 170 万家。 此外，还有以下 AI 相关的资讯： 1. Google DeepMind 的革命性象棋 AI：使用 Transformer 模型下象棋，超越 AlphaZero，达到国际象棋大师级别，减少计算需求，展示了 Transformer 模型在策略游戏中的应用潜力。相关链接：https://arxiv.org/abs/2402.04494 、https://lichess.org 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755840200260096210?s=20 2. Vercel 的 AI 集成革新：集成了 9 个 AI，创建 Model Playground，提供一站式 AI 应用开发工具，简化 AI 功能部署，支持生成文本、图像、音频等多种内容。相关链接：https://vercel.com/blog/aiintegrations 、https://vercel.com/ai 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755832179014484162?s=20 3. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理：快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。相关链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main

目前没有关于如何给 AI 投喂某一专业资料以及投喂顺序的相关内容。但一般来说，要让 AI 成为专业领域的问答机器人，首先需要对专业资料进行整理和分类，使其具有清晰的结构和逻辑。然后，可以逐步将资料输入给 AI ，并通过不断的训练和优化来提高其在该专业领域的回答能力。同时，要注意资料的质量和准确性，以及与 AI 模型的适配性。

具身智能在制造业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：可用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是指智能体通过身体与环境的交互来学习和理解世界，并做出相应的决策和行动。其在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用。同时，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能发展的核心问题并非算法和硬件，而是在现实物理世界构建数据闭环。实现闭环需要数据获取成本足够低，并能在具体化场景中持续收集数据。 在具身智能的发展历史中，之前的机器人厂商有过方向转变，如波士顿动力从液压转向电动。第一代机器人处于技术探索阶段，如早稻田大学的仿人机器人，1970 年之前的示教再现型机器人没有感知和思考能力，仅根据预设程序重复动作，目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1960 年代，美国机床铸造公司和美国 Unimation 公司分别生产出不同类型的机器人。1970 1997 年，出现了有感觉的机器人，它们拥有一定的感觉系统，可获取环境和对象信息。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。

以下是为您提供的给非专业人士讲解机器学习、深度学习、人工智能等内容的思路和教学大纲参考，同时为您推荐相关课程或博客： 讲解思路： 1. 从日常生活中的简单例子入手，引出人工智能的概念，让非专业人士能够直观感受到其存在和作用。 2. 逐步深入，介绍机器学习的基本概念和常见类型，如监督学习、无监督学习和强化学习，通过具体案例帮助理解。 3. 接着讲解深度学习，解释其与人脑神经网络的相似之处以及为什么会有“深度”之称。 4. 结合实际应用场景，展示这些技术的成果和影响，激发兴趣。 教学大纲： 1. 人工智能概述 介绍什么是人工智能（AI），通过智能语音助手、自动驾驶等实例说明其在生活中的应用。 2. 机器学习基础 解释机器学习的概念，即电脑如何找规律学习。 详细介绍监督学习，包括有标签的训练数据以及分类和回归任务。 讲解无监督学习，如聚类任务，通过新闻文章分组的例子帮助理解。 阐述强化学习，以训练小狗为例说明从反馈中学习的原理。 3. 深度学习探秘 说明深度学习参照人脑神经网络的原理。 解释为什么有多层结构被称为“深度”。 推荐课程或博客： 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。

以下是关于学术类 AI 产品的相关信息： AI 练功房 By AI 产品江湖： 作者信息：《AI 产品江湖》由“混世魔王和他的朋友们”共同发起。混世魔王毕业于爱丁堡大学人工智能专业，负责过多个 AI 平台产品，将持续为大家分享典型 AI 产品，并搭建 Demo 模型器。魔王和他的朋友们也会以 AI 行业一线从业者的视角分享行业见闻。 目录：咨询我应该用什么 AI 产品。 健身类 AI 产品： AI 健身是指利用人工智能（AI）技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI 健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议，以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域，为用户提供更智能、更个性化的健身体验。 当涉及到健身的 AI 工具时，有以下几个不错的选择： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/ 相似问题：请帮我推荐关于健身的 AI。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于学术类大模型的相关信息： 大模型商业化落地的现状： 在医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗三个方向。例如，2020 年麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin，研究者先构建由两千个性能已知分子组成的训练集来训练 AI，让其学习分子特点并总结规律，再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析，最终识别出符合要求的分子。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究，大模型在医疗领域潜力巨大。 什么是大模型： 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、使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，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，在大模型里称为推导（infer）。 此外，清华大学计算机科学系的学生小 A（aaronxic）投稿了 Transformer 101 系列，从自身经验出发总结梳理新手友好的 transformer 入坑指南。其知乎个人主页：https://www.zhihu.com/people/aaronxic 。欢迎更多共建者一起投稿、充实知识库。

很抱歉，目前知识库中没有关于使用 pytest 和 Python 编写编程例子的相关内容。但我可以为您提供一个简单的示例： ```python import pytest def add_numbers: return a + b def test_add_numbers: assert add_numbers == 3 assert add_numbers == 0 ``` 在上述示例中，定义了一个 `add_numbers` 函数用于两数相加，然后使用 `pytest` 框架编写了一个测试函数 `test_add_numbers` 来测试 `add_numbers` 函数的功能。