创建自己的智能体可以参考以下步骤： 1. 输入人设等信息，放上创建的工作流。配置完成后进行测试。需要注意的是，工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token 时，为避免他人调用消耗您的费用，不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后自行输入再发布。 2. 第一步创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流：点击创建新的对话流（记得要和智能体关联）。 注意事项：两个小红书插件可在插件市场找到，在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie，note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。之后使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试：找到一篇小红书笔记，试运行对话流，直接在对话窗口输入地址，看到数据即为成功。回到智能体的编排页面同样进行测试，确保对话流执行成功。 发布：点击发布后，只选择多维表格，然后进行配置。输出类型选文本，输入类型选字段选择器。完善上架信息，填写表格，选发布范围时可选仅自己可用以加快审核。提交上架信息后返回配置界面显示已完成，即可完成最终提交。 3. 扣子智能体的创建相对简单，首先想一个智能体的名字，然后写一段详细的介绍，越详细越好，因为它会根据介绍智能生成符合主题的图标，最后点击确认即可。 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，开发智能体的门槛低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot，还提供丰富的插件、工作流、知识库等功能增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能帮助音乐人等生成高质量歌词。

以下是关于 AI 油画的相关内容： 一、色彩缤纷的油画 在 Midjourney 中，“colorful oil painting”是特定的提示词或指令，用于引导 AI 生成具有油画质感且色彩丰富的图像。“Colorful”指图像包含许多鲜明、明亮的颜色，创造视觉冲击力；“Oil painting”指使用油画颜料在画布等上作画的艺术形式，特点是颜料质地浓厚，能创造丰富层次和深邃色彩效果。将两者结合旨在激发 AI 创作出既有传统技法特点又有现代感的作品，注重色彩运用和模拟油画质感、笔触效果。 艺术风格方面： 1. “Oil painting”通常与古典艺术和现实主义联系，但也可与多种风格和主义结合，如印象派、表现主义或超现实主义。 2. 使用“colorful oil painting”提示词时，构图通常呈现油画特有的质感和笔触，可能展现厚重颜料层次和丰富纹理。 3. 画面可能采用传统油画构图技巧，如黄金分割、三分法或动态对称来平衡元素，创造和谐视觉效果。 4. “Colorful”强调色彩丰富多样，生成图像通常包含鲜艳、饱和色彩及对比色或互补色运用，增加视觉冲击力。 二、AI 辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验 为丰富训练集，先进行短时间训练，用得到的模型生成与目标画风类似的建筑、风景图像，再放回训练集。还做了正则化，模型出来后，复杂的图先去掉微调模型用底模生图，然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。 三、如何学习 AI 绘画，快来体验《AI 绘画助手》 AI 绘画助手是一位专业贴心的学习导师，无论新手小白还是进阶爱好者都能提供优质实用指导。在原理讲解方面，能将复杂知识用通俗易懂语言解释。对于流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，不仅熟悉还能介绍使用步骤和独特之处。擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用及获取高分辨率精美图像的方法。拥有丰富实战案例经验，能引领从零基础起步创作，遇到难题迅速答疑解惑并规划学习路径。

以下是将 AI 智能体发布到企业微信的步骤： 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能，如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话进行测试。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮，即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可，不用解绑。 完成以上步骤后，就可以在企业微信等渠道使用发布的 AI 智能体了。

以下是为您提供的相关信息： 在书画作品分类方面，目前没有直接针对您需求的特定 AI 工具。但一些通用的 AI 技术和工具可能会有所帮助，例如利用图像识别技术对书画作品的内容、字体、题材和技法进行初步分析。 对于图像识别，一些常见的 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch 等可以用于开发自定义的图像分类模型。 在 AI 绘图中，了解构图、色彩和光影等因素很重要，如构图包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面），构图方式有点中心构图、九宫格构图、三分法构图等。 但需要注意的是，要实现您批量准确分类书画作品的需求，可能需要大量的标注数据和专业的模型训练。

以下是关于如何用好 AI 的一些建议： 1. 认识 AI ：将 AI 视为一个黑箱，只需要知道它是能理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是似人而非人的存在。当想让其实现愿望时，基于其“非人”一面，要尽可能通过语言文字压缩其自由度，清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法和所需的正确知识。 2. 针对不同场景的处理 ： 数据分析 ：将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 复杂问题 ：采用逐步深化和细化的方式提问，先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化。 3. 提供参考和学习内容 ：为 AI 系统提供大量数据和示例，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识。 4. 利用专业术语引导 ：在 Prompt 中使用专业领域术语，如法律术语，引导 AI 的回答方向。 5. 验证与反馈 ：对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确，符合相关要求。 6. 写作相关技巧 ： 显式归纳与列出想要的文本特征 ：在调试过程中逐步增加对文本特征的条件或描述，把握增加与删除的度。 通过描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本 ：直接点出所需文本类型常常出现的地方和类别。

百度文库的 AI 能力主要包括以下方面： 1. 文档助手：提供自动助手服务。 2. 有声画本导入故事生成和数字人生成。 3. 能够通过生成开放性问题与多维数据，帮助学生审视技术潜在风险，培养批判性思维和负责任的科技使用态度。 4. 集专业知识检索和问答、超长图文理解和生成、深度编辑和整理、跨模态自由创作于一身，满足科研、学术等领域的查阅、创作、编辑等全链路需求。 5. 内容自动生成，并可根据反馈多次修改，还能自定义格式模板实现格式自动调整。 6. 提供 AI 制作 PPT 的服务。

在生物制药领域，AI 发挥着重要作用： 有公司从专注于资产转向专注于平台，得益于 AI、自动化等工程技术，将定制工艺转化为工业化药物开发。新一代平台公司能依靠技术能力工程化地开发后续治疗药物，如从事药物发现的人工智能公司可使用工业化流程，将原本手工、命中率低的过程转变为更具重复性、可预测性和可大规模工业化的过程，且能从失败中学习并改进。 成功的生物制药公司将认识到应用生物科技面临的挑战，将来自技术和生物科技的专家聚集在一起。 ChatGPT、Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面有重要应用，如提前三年诊断胰腺癌、发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因、帮助抗衰老、寻找阿尔兹海默症的治疗方法、早期诊断帕金森等。

大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下，APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计，以满足特定的用户需求；传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域，技术的突破和创新是关键，需要投入大量资源进行研发，并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之，不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。

在 AI 领域中，对齐（alignment）和涌现（emergence）是两个重要的概念。 对齐通常指的是在强化学习（RL）与大型语言模型（LLM）融合的情况下，如果 RL 下的自我博弈或相关技术能够带来新的洞察或泛化可能，那么对齐会遵循缩放定律。在真实物理世界中，分别在预训练与对齐过程中，体现了对世界泛化性的两种学习方式。而当前的 LLM 需要在后续环节完成 RLHF 或 RLAIF，是因为真实世界中人类历史沉淀的文本符号表征数据分布丰富，而需对齐方式获得的泛化能力的数据样本稀缺。 涌现则是指当训练的数据达到一定程度后，模型的能力会出现很多难以用逻辑解释的现象。比如在大模型中，尽管其学习是在降维的潜在空间中进行，只是计算相关性和概率，但却能表现出难以解释的表达。目前也有一些论文使用跟踪标注等方式尝试解释大模型内部的行为。 此外，在《促进创新的人工智能监管方法》中，提到了一些与监管相关的功能和活动，如支持前瞻性扫描活动、确保监管制度具有适应性、协作性和可信度，以及监测与国际方法的一致性等。

使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点： 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间：旧模型在文学创作时存在一些弊端，如过度道德说教和正面描述趋势，导致结果生硬死板。使用 DeepSeek 时要在控制和自由间平衡。 2. 利用其文风优势：DeepSeek 文风优秀，有哲学思考，能触动人情感，文创能力顶尖。 3. 注意模型的特点：DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文可能会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 4. 控制创作字数：可以用 O1 模型对 AI 创作的字数进行控制，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 同时，还可以参考其他人使用 DeepSeek 的经验，如让 Deepseek 模仿特定小说家的文学方式创作，在提示词中描述文风特征等。