对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 如果您是零基础小白： 1. 网上找基础课程学习。 2. 看一些科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用的练手 Prompt 工具： 拥有一个大模型帐号，如 ChatGPT4 或国产平替：。 5. 阅读相关文档：

以下是一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具： 1. 安装 Docker（假设已经装上） 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口） 点开后，输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号 然后在公众号源上，点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个），然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。这样执行后，将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：最后可以通过 Coze，建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，即可变成一个消息情报官的 Agent，我们即可以获得想要的领域或行业情报，也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台，如：Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等，即可使用。可以构建多个分身，就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 秘方是硅谷味儿的：将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在 2024 年 5 月发布的 DeepSeekV2 以多头潜在注意力机制（MLA）架构创新在硅谷引发轰动，而在国内被描摹成“大模型价格战的发起者”，这体现了其与硅谷更有对话和交流的密码。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻：若 V3 真是如此，未来充满未知，但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且它已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 一个提示词让其能力更上一层楼：通过 Coze 做效果对比测试，使用方法为在 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 DeepSeek，阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量、设计阈值系统、用 XML 规范设定等。完整提示词版本为 v1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】和 Thinking Claude、Claude 3.5 Sonnet 等。

对于高中语文老师组卷，以下是一些可供选择的 AI 工具： 1. Claude：能够帮助快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能解决学术网站条件搜索的问题。 2. Gamma.app：可用于将相关内容制作成 PPT。 使用这些工具可以实现诸如快速寻找论文、提取信息、制作 PPT 等与组卷相关的任务。

ComfyUI 和 SD（Stable Diffusion）主要有以下区别： 1. UI 界面：SD WebUI 的 UI 更接近传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，除输入框外，还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流，从左到右依次运行；SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性：ComfyUI 具有更高的自由和拓展性，可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点；SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现：从功能角度看，两者提供的功能本质相同，但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。

以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法： 1. 定义任务目标：让 AI 成为您的私人 CRM，即客户管理系统。 2. 编写指令： 定义角色：希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监，负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息：简单描述自己的身份，例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求：在每次拜访客户后，把重要信息发送给 AI，要求 AI 每次接到新的客户消息后，只用回复一句“收到，知道了。” 3. 信息录入方式：可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析：利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力，对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段：可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词：例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法，根据实际需求进行调整和优化。

要在 ComfyUI 中添加 text3 和 text4 ，可以参考以下步骤： 1. 新建采样器：右键搜索找到 SDXL Sampler 点击即可。 2. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_model 拖拽出选择 Load Checkpoint 节点，改名为 SDXL，并复制一个改名为 Refiner 连接到 SDXL Sampler 采样器中的 Refiner_model 。 3. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_positive 拖拽出选择 Clip Text Encode 节点，改名为 Prompt ，复制一个并改名为 Negaive Prompt 。 4. 将 Text 改为输入 Convert text to input ，并复制出来 4 个，左边将 2 个连接 SDXL 的 Clip ，两个连接 Refiner ，右边依次连接 Base_Positive 、Base_Negaive 、Refiner_Positive 、Refiner_Negaive 。 5. 从节点中拉出一个通用节点并连接 text 。 6. 在文本节点上单击右键，选择【转换文本为输入】，此时，文本节点上就多了一个文本的连接点。 7. 加入一个新节点，右键点击 【新建节点】 【实用工具】 【Primitive 元节点】。 8. 将元节点与文本节点相连接，这时元节点就变成了正向提示词的输入框。同理，可以将负向提示词框也用元节点代替。 9. 再复制出一套正负提示词节点，一套给 base 模型，一套给 refiner 模型。然后，base 模型的那一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。

DeepSeek 中查找图表的相关信息如下： DeepSeek 具有需求解译 2.0 功能，能通过关键词联想完整场景，比如当您说“要数据”时，它能自动提供图表和最新统计。 DeepSeek 的 DP 模型能够进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 但目前没有直接关于如何在 DeepSeek 中专门查找图表的明确步骤和方法。您可以尝试通过输入与图表相关的明确关键词来获取所需内容。

以下是为您推荐的一些可以生成视频的免费 AI 网站： 1. Pika：这是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作并支持视频编辑。目前内测免费，其生成服务托管在 discord 中。您可以按照以下步骤操作： 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 在 generate 区生成：左边栏出现狐狸头像意味着操作成功，若未成功点开头像邀请机器人至服务器。接着在 Discord 频道左侧找到“generate”子区，任选一个进入。 生成视频：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4Kar 16:9，按 Enter 发送即可生成视频。也可通过上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD：如果您熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Haiper（有免费额度）：https://haiper.ai/ ，能文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。 4. DynamiCrafter（免费）：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ，2 秒图生视频，还可以做短视频拼长视频。 5. Morph studio（内测）：https://app.morphstudio.com/ ，暂未对外开放，可在官网提交内测申请，discord 上可以免费体验，支持文生视频、图生视频，英文提示词，支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置，默认生成 3s 视频。 更多的文生视频网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于视频生成的相关内容： Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型： 整体架构：通过时空自编码器（Temporal AutoEncoder，TAE）将像素空间的 RGB 图像和视频压缩到时空潜空间，学习更紧凑的表征。输入的文本提示被一系列预训练的文本编码器编码成向量表示作为条件信息，包括 UL2、Longprompt MetaCLIP、ByT5 等多种互补的编码器。生成模型以 Flow Matching 的目标函数训练，从高斯分布采样的噪声向量结合文本条件生成输出潜码，再经 TAE 解码得到最终图像或视频输出。 创新点：设计了因子化的可学习位置编码机制，对高度、宽度、时间三个维度分别编码再相加，适配不同宽高比和任意长度视频；采用线性二次时间步长调度策略，仅用 50 步就能逼近 1000 步采样的效果，提升推理速度。 组成部分：由视频生成和音频生成两个模型组成。其中 Video 模型是 30B 参数的 Transformer 模型，能从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频；Audio 模型是 13B 参数的 Transformer 模型，能接受视频输入及可选文本提示生成同步高保真音频。 训练方式：通过预训练微调范式完成，预训练在海量视频文本和图像文本数据集上联合训练，微调则在精心挑选的小部分高质量视频上进行有监督微调。 输入观点一键生成文案短视频： 概述：基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现全自动创建，并提供教程。 功能：通过表单输入主题观点，自动创建文案短视频，完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径：通过 Coze 创建智能体和工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案和视频，发布智能体到飞书多维表格，在多维表格中使用字段捷径引用智能体，创建自动化流程推送消息给指定飞书用户。