提示词是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。它可以很简单，也可以很复杂。例如，“给我总结这篇文章的主要观点”就是一个简单的提示词，而设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务则是一个复杂的提示词。 在 PixVerse 提示词精选中，有一些关于旧电影的提示词，如 classic cinema、black and white、film grain、vintage aesthetic、flickering light 等。 【SD】提示词标签选择器 Easy Prompt Selector 中，按顺序选择了一些标签词，如女孩、白头发、蓝眼睛、兔子耳朵、马尾辫、手臂放在背后、无袖连衣裙、天使般的微笑、环形耳环、手镯、丝带、光腿、月亮等。还可以选择画质和视角，如最好的质量、杰作、高度详细、生动的色彩、从人物的角度往下看等。艺术风格可以选择皮克斯动画、轮廓光等。负面提示词中包含了一些常用的词组。模型可以选择“revAnimated”，调整尺寸后点击生图。在没有开高清修复的情况下，靠选词出来的画面质量也很不错，氛围感很好。分类中还有一个“魔法系”的分类，可以加入一系列配置好的词组。点击生成后，感觉更像游戏角色了。不过，也可以将喜欢的图片发送到图生图，使用 tile 模型细化一下，重绘幅度为 0.5。

国内文字生成短视频的 APP 有以下几种： 剪映：由北京抖音信息服务有限公司提供，可应用于图像、视频生成场景。它基于人像理解技术和视频剪辑技术，能对用户上传的图片或视频进行渲染处理与格式转换，生成编辑处理后的图像或视频。 文心一格：北京百度网讯科技有限公司出品，应用于图像生成场景。利用图文匹配神经网络模型和扩散生成模型，生成与输入文本语义一致的图像。 这些 APP 都具有各自的特色和优势，可以根据个人需求和使用习惯进行选择。

以下是一些行业研究报告写作的工具： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/。 2. 其他任何 AI 工具也可以，越智能的大模型，输出质量会更好，有条件的推荐使用 ChatGPT4o。 使用这些工具写作行业研究报告的步骤如下： 1. 让 AI 阅读学习一篇优秀的行业调研报告，总结文中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI 文章在收集行业数据时，用了哪些一手数据和二手数据，并推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI 作为一个“行业调研报告撰写专家”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，然后输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI 针对“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 以上 4 个步骤后，AI 帮你写一个“XXX 行业调研报告”的初稿。接下来可以根据你的需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容。然后结合自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整。这样一篇“有内容”、“有结构”的行业调研报告就完成了！

学习 AI 知识成为顶级的 LLM 专家需要系统地学习多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径： 1. 基础课程：学习大语言模型（LLM）入门者的课程，了解 LLM 的基础知识。 2. 深度学习和自然语言处理基础：掌握机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理的基础知识，如词向量、序列模型、注意力机制等。 3. 模型原理：理解 Transformer 和 BERT 等模型的原理，包括其架构和自注意力机制。 4. 模型训练和微调：学习大规模文本语料的预处理，掌握 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，并能够微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 5. 模型优化和部署：了解模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，掌握模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等方面的知识。 6. 工程实践和案例学习：结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体的 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 7. 持续学习：关注顶会最新论文、技术博客等资源，参与相关社区交流和项目实践，持续跟踪前沿发展动态。 此外，还可以参考一些相关的课程和资源，如吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。同时，实践和项目经验也是提升能力的重要途径。

RAG 是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。它由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确和连贯的答案。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了一系列工具和组件，使开发人员更容易使用大型语言模型创建各种应用程序。 LangChain 和 RAG 的关系是：LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。RAG 是一种结合了检索和生成的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。

以下是一些可以生成 logo 的 AI 产品： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，提供 Logo 设计服务，通过回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，可选择设计元素和风格。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，可利用 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据品牌名称和行业类别快速生成设计方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 这些 AI 产品使得没有设计背景的用户也能轻松创建专业的 Logo 设计，为品牌建设提供便利。使用时，用户可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得设计方案，并进一步定制和优化。另外，还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块，有更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20。

建立个人助理AI模型是一个复杂的过程，涉及到多个步骤，包括数据收集、模型选择、训练、测试和部署。以下是一些基本步骤： 1. 确定需求：首先，你需要确定你的个人助理AI需要完成哪些任务，比如日程管理、邮件处理、信息检索等。 2. 数据收集：AI模型需要大量的数据来学习。收集与你的需求相关的数据，例如邮件、日程安排、个人偏好等。 3. 数据预处理：清洗和格式化数据，以便它们可以被AI模型使用。这可能包括去除无关信息、标准化文本、标注数据等。 4. 选择模型架构：根据你的需求选择合适的AI模型架构。这可能是基于规则的系统、机器学习模型或者深度学习模型。 5. 特征工程：确定哪些特征对于你的模型是重要的，并从数据中提取这些特征。 6. 模型训练：使用你的数据训练AI模型。这可能需要多次迭代，以优化模型的性能。 7. 模型评估：在独立的测试集上评估模型的性能，确保它能够准确地完成任务。 8. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，提高模型的准确性和效率。 9. 集成和部署：将训练好的模型集成到你的个人助理应用中，并在实际环境中部署。 10. 用户界面设计：设计一个用户友好的界面，让用户能够轻松地与AI助理交互。 11. 持续学习和更新：AI模型需要不断地学习和更新，以适应用户的变化需求和新的数据。 12. 隐私和安全：确保你的AI模型遵守数据保护法规，保护用户的隐私和安全。 13. 反馈机制：建立一个反馈机制，让用户能够报告问题或提供改进建议。 14. 多语言和多平台支持：如果你的AI助理需要跨语言和平台工作，确保它具备相应的支持。 15. 可扩展性：设计你的AI模型时考虑到可扩展性，以便未来可以添加新功能或处理更多的数据。 建立个人助理AI模型是一个持续的过程，需要不断地迭代和改进。此外，你可能需要具备机器学习和软件开发的相关知识，或者与专业人士合作来完成这个任务。如果你想要使用现成的工具或服务，可以考虑使用一些提供自定义AI模型的平台，如Google的TensorFlow、Amazon的AWS AI服务等。

抠图是一种将图像中的主体从背景中分离出来的技术。以下是一些关于抠图的信息： ComfyUI 自动生成抠图素材：工作流包含生成绿幕素材和绿幕素材抠图两个组。SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，需先生成素材图，再将前景素材从背景中抠出。工作流文件可下载拖入 ComfyUI 中自动加载，链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce，提取码：KxgB。 AI 制作游戏 PV《追光者》：可使用 remove 进行 AI 抠图，也可安装 PS 里的工具进行操作，图片上传即可抠图，可用于制作素材和氛围动画。 SD 中的抠图神器——Segment Anything：它是一种基于深度学习算法的图像分割工具，能将图像中的每一个像素分配到对应的区域，实现精准的边缘识别。与传统分割工具相比，其优势在于自动检测，大大提高了分割效率。

AI 术语包括但不限于以下内容： 机械学习：让电脑在不被编程的情况下自己学习，是学习输入输出的映射关系。 数据科学：分析数据集以获取结论和提示，输出结果通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习：具有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。 人工智能（AI）：使计算机模拟人类智能的技术。 通用人工智能（AGI）：能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 自然语言处理（NLP）：处理和理解人类语言的技术。 大型语言模型（LLM）：数据规模很大的语言模型。 聊天机器人：提供聊天服务，回答问题和解决问题。 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，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 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，缓解交通拥堵。 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：利用无人机快速送达货物到偏远地区。 个性化学习：为每个学生提供定制化的学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 虚拟现实和增强现实体验：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。 这些术语只是 AI 领域的一部分，随着技术的不断发展，还会有新的术语不断涌现。

Coze平台已经开放了API，用户可以通过这些API将Coze集成到微信小程序中。具体来说，用户可以利用Coze的API功能，将其与微信群聊机器人相连接，从而为微信群聊添加更多有趣和便利的功能。此外，Coze还支持通过API上传本地文件（如TXT、PDF、DOCX、Excel等）或在线内容，并获取API JSON数据。 在实际操作中，用户可以通过以下步骤将Coze接入微信小程序： 获取API访问令牌：首先需要在Coze平台上创建一个API访问令牌，输入名称并设置有效期，然后生成令牌。 配置API接口：在微信小程序中配置相应的API接口，确保能够调用Coze提供的服务。 测试和验证：完成配置后，进行测试和验证，确保Coze能够正常工作并与微信小程序无缝对接。 通过这些步骤，用户可以成功将Coze接入微信小程序，充分利用其强大的AI功能来提升用户体验。