以下是一些常见的 AI 编程工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，Addy Osmani 解析了 AI 编程的优缺点，强调 AI 辅助编码虽强大，但仍有难点。v0、Bolt 适合初学者，Cursor、Cline 更适合资深工程师，不同任务需选择合适工具。关键建议包括精准定义需求、选择合适模型、规划 token 限制，并持续测试 AI 代码输出。原文：https://addyo.substack.com/p/the70problemhardtruthsabout 翻译：https://mp.weixin.qq.com/s/ZQA8quhAEwUUsT2p_IjG0g?token=1639803888&lang=zh_CN 。 在进行 AI 编程时，需了解其边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编，优先找线上工具，其次找插件，最后是本地应用。对于 API 功能，先找现成的开源工具，然后考虑付费服务，找不到现成方案时再考虑自己编程。

目前知识库中没有关于如何学习 AI 自动化国学短视频的相关内容。但一般来说，您可以从以下几个方面入手： 1. 掌握基础知识：了解 AI 的基本概念、原理和技术，以及国学的核心知识。 2. 学习相关软件和工具：例如视频编辑软件、AI 辅助创作工具等。 3. 研究案例：分析现有的优秀国学短视频，了解其制作思路和技巧。 4. 参加培训课程或在线学习资源：有很多专门针对 AI 应用和视频制作的课程可供选择。 5. 实践与尝试：自己动手制作，不断总结经验和改进。

昨天的 AI 分享活动有： 1. AI bot 拟人化大赛的最后一天分享日，五个团队带来精彩分享。冠军团队《》无私分享建构 AI bot 的思路和提示词。相关视频回放： 五个团队的嘉宾分享视频回放：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr421M7Cb/ 第一名团队分享的视频回放：https://www.bilibili.com/video/BV1ji421a7zJ/ 投稿作品 2. AI 版权分享课，麦橘教大家用 AI 做小游戏编程的跨界活动，包括： 用 AI 做小游戏编程的活动策划和心得。 使用 Poe 制作小游戏的经验分享。 麦橘谈增量游戏、肉鸽游戏及其制作与 AI 交互。 3. 03 0 基础建站相关分享，包括： 银海老师讲解模型基础、AJ 带大家浏览知识库，大宇老师的建站教程。 未来的课程安排，如明天接触编程，后天 Garmon 老师用 AI 手搓机器人。 AIPO 活动 11 天共学内容，含生图、生视频、模型训练，还有应用搭建课及具身智能机器人课。 线下活动规则，包括组队、物料、角色、资本和奖品等。 以 config UI 为主题的活动，有赞助、线下活动、课程及相关交流等内容。

以下是学习 AI 编程的一些建议： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 2. 选择流行的语言和框架，如 React、Next.js、TailwindCSS 等。 3. 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 5. 遇到问题时采取三步走：复现、精确描述、回滚。 6. 要明确 AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 此外，您还可以参考以下活动和资源： 1. 李继刚提示工程演讲：乔哈里视窗与提示词技巧。 2. 参加 3 月 22 日 AIPO 校园创投活动 AI 编程闪电秀，该活动由 AI 开源社区“通往 AGI 之路”发起，国内首个 AI 原生 IDE“Trae”联合组织。包括 3 月 13 日和 19 日晚 8 点从 0 到 1 线上共学，3 月 22 日下午 50+所高校线下项目路演，3 月 24 日晚 8 点全国精选高校项目线上展示。参与线上课程可获得 WaytoAGI x Trae AI 编程结业证书，参与线下路演可角逐最佳创业者/投资人证书。 3. 对于具体的项目，如开发 P2P 传输程序，要做好项目初始化与配置，包括 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new<project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本的文件结构和 Cargo.toml 文件用于管理项目依赖。

AI 的发展是一个多方面且不断演进的过程。 从历史角度来看，图灵作为计算机科学和人工智能之父，提出了“图灵测试”来判断机器是否具有智能。如今，像 ChatGPT 这样的产品在与人类交流方面已经取得了令人震惊的进展，虽然学术界对其是否通过图灵测试仍存在争议，但也引发了关于新的判定标准如自主意识的思考。 在未来的发展预测方面，2024 年内，预计会在图片超短视频的精细操控、AI 音频、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成内容、AI Agent、AI 的商业模式、可穿戴全天候 AI 硬件等方面有明确进展。同时，也面临着 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题，以及 AI 立法、伦理讨论落后于技术进展的情况。 到 2025 2027 年，AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术有望成熟，人与 AI 配合的工作方式将成为常态，同时也会带来如结构性失业等社会问题。 红杉资本的 Sonya Huang 认为，当前人工智能在各个行业的影响不断扩大，AI 产品越来越契合市场需要，生成式人工智能快速增长，但也存在如“AI 的$200B 问题”等挑战。她预测 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡将从预训练转向推理。但目前人工智能公司的融资环境不均衡，关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实之间的差距，产品与市场的契合度也需要进一步提升。

目前在 HR 行业中，AI 可以在以下方面提高效率： 1. 人才招聘与筛选：利用自然语言处理和机器学习算法，快速筛选简历，评估候选人与职位的匹配度。 2. 员工培训与发展：通过分析员工的技能和绩效数据，为个性化的培训计划提供建议。 3. 绩效管理：自动收集和分析绩效数据，提供更客观准确的评估。 4. 员工关系管理：预测员工离职风险，及时采取措施改善员工满意度。 5. 人力资源规划：基于数据分析预测人力需求，优化人力资源配置。

AI 的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 最初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

以下是为您提供的在本网站的学习指南： 1. ComfyUI 相关学习资料： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 知乎：有用户分享 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili：提供一系列从新手入门到精通的 ComfyUI 视频教程，网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 2. 《2020 年国家人工智能倡议法案》相关内容：包含向相关委员会提交报告、开展研究等规定。 3. MIT 为孩子开设的免费 AI 课： 课程来自全球人工智能专业排名第一的麻省理工 MIT，名为 Day of AI，面向 8 18 岁孩子，来自 110 多个国家的 50 万名学生都在使用。 该课程完全免费，但资源面向家长、老师群体，大孩子可自学，小孩子可能需要家长辅助。 课程包含在 MIT 的 RAISE 项目中。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 MCP 配置的相关资料： MCP 是 Claude 官方推出的一个协议。纯 LLM 无法行动，MCP 工具可以充当其与现实世界交互的“手”，并反馈结果指导下一步行动。 在配置方面： 对于 Windows 系统，找到支持浏览器交互的命令，复制箭头指向的命令并填在 Curosr feather 的 MCP Serve 里，服务名称可随便填，类型选 command。由于国内网络原因，可能会显示工具找不到，此时最好先在终端执行命令安装好后再填入。 在 Windsurf 中进行 MCP 配置，可找到 MCP 工具社区网站如 https://github.com/modelcontextprotocol/servers ，复制某个 MCP 工具如 uvx 安装方式命令，通过小锤子配置，粘贴命令。还有些网站如 https://smithery.ai/ 、https://www.pulsemcp.com/ 可直接安装依赖包，终端执行即可。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 在某些场景下传统 API 更适合，如需要精准且严格受控的交互方式、更偏好紧耦合以提升性能、希望最大化交互的可预测性等。 快速集成 MCP 的步骤包括： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 总结来说，MCP 为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。以下是一些相关文档和介绍的链接： https://modelcontextprotocol.io/ https://docs.cursor.com/context/modelcontextprotocol

AI Agent 的具体应用场景如下： 1. 在职场办公场景中，主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面，随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面，如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复；博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面，Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。