以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于快手个体箱包电商，AI 可以提供以下帮助： 1. 电商优化：分析销售数据，为您提供增长策略，帮助您了解箱包的销售趋势、客户喜好等，从而优化产品选择和营销策略。 2. 数据处理：收集、清理和分析与您电商业务相关的数据，并以图表、仪表盘等直观方式呈现，让您更清晰地了解业务状况。 3. 商业决策支持：进行市场分析和竞争对手研究，为您的业务发展提供决策依据。 以下是一些相关的案例： 1. 在“Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场”中，有帮助企业快速建立产品智能客服体系的作品，通过用户意图识别、知识库检索答案等方式提升用户体验和客服人效，提高回答准确率，降低企业商用 AI 客服门槛。 2. 还有为中小型消费品企业提供销售订单管理的作品，智能识别和提取销售订单信息并存储至飞书多维表格，降低时间和人力成本，省去昂贵的 ERP 系统购买费用。 3. 面向亚马逊卖家的自动化处理和分析商品负面评论的服务，生成深度洞察报告，帮助卖家快速识别产品问题并改进，提高客户满意度、减少退货率、增加复购率和提升品牌形象。

以下是关于视频总结的 AI 相关内容： 除聊天内容外，AI 可总结不超过 2 万字的文章。例如，将文章全选复制粘贴给 GPTs 即可总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，若视频有字幕，可通过安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”获取字幕。刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 就能实现视频总结。总结完还可继续向 AI 提问或探讨。 OpenAI 开发者利用升级的 API 实现足球比赛视频的全 AI 解说。具体步骤包括提取视频帧（使用 OpenCV 初始化视频文件读取，遍历逐帧处理并编码为 base64 格式）、构建描述提示（创建结构化提示，包含视频描述请求和部分编码的 base64 视频帧）、发送 GPT 请求（定义参数如模型、提示信息、API 密钥和最大令牌限制）。 在 AI 视频运动镜头词测试中，Dream Machine 是一种可将文本和图像制作成高质量逼真视频的 AI 模型。测试目的包括掌握影视级运镜、评估精度和稳定性、检测运镜崩坏情况。测试说明包括取消勾选 Enhance prompt 等。测试总结指出纯运镜关键词效果不佳，需结合具体画面描述才有较好效果，且 luma 会根据画面合理性自行调整运镜。

以下是为您总结的视频相关内容： 1. AI 大神 Karpathy 的 LLM 入门介绍视频： 是 23 年十月视频的强化版，即使无技术背景也能看懂。 详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练（数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例）、有监督微调（对话数据、“LLM 心理学”：幻觉、工具使用、知识/工作记忆、自我认知、模型需要 token 来思考、拼写、参差不齐的智能）、强化学习（熟能生巧、DeepSeekR1、AlphaGo、RLHF）。 提供对 ChatGPT 等 LLM 完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助思考当前的能力、所处位置以及未来发展方向。 下载地址回复【Karpathy】获取字幕和原始视频。 2. 哪吒爆款 AI 视频制作拆解： 视频成片逻辑：以哪吒拖行李箱走进跨时空房间旅行为开头，魔童宇宙角色登场，配有字幕介绍比赛。 音乐生成与处理：使用 Suno 生成音乐，因视频与音频时长不匹配，将音频切成三段，依据和弦走向拼接。 音效获取方式：介绍剪映中 AI 生成音效的功能，可替代海量搜索和逐帧校对音效的传统方式。 配音选择方法：提及哪吒配音可通过剪映的朗读功能、克隆声音等方式获取。 比赛相关信息：飞书 video battle 比赛还剩一天 22 个小时，介绍了比赛主题、奖品等。 3. 利用 AI 总结群聊消息、文章和 B 站视频： 能让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），例如复制文章给 GPTs 即可总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，若有字幕，可安装油猴脚本获取字幕，然后复制发送给 GPTs 进行总结。总结完还可继续提问或探讨细节。

以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐： 1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考： 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词： 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题：Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替： 第二步：看 OpenAI 的官方文档：

利用 AI 修改论文可以从以下几个方面入手： 1. 内容生成和辅助写作： Grammarly 可通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索： Zotero 结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 作为 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析： Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化，有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX 结合了自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 在实际修改过程中，还可以参考以下经验： 像南瓜博士那样，将原文喂给相关的 AI 工具，如 code interpreter ，让其写入到 dataframe 里，保存成文件备用。 让 AI 从情节合理与连贯性角度给出意见，并根据其修改。 对于修改细节，可反复尝试，发现效果好的 prompt ，如 Arthur 的结构化 prompt ，对于改得不好的地方进行简单纠正。 一轮修改完成后，可根据需要进行新一轮修改，调整修改的重点，如更强调字词和标点。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，同时要仔细甄别 AI 生成的内容，避免过度依赖。

以下是为您整理的一些 AGI 工具网站： 在线 TTS 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，模拟人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，可在多种平台使用。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型。 制作网站的 AI 工具： 1. Zyro：https://zyro.com/ 使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 2. 10Web：https://10web.io/ 基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin：https://www.jimdo.com/ 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 4. Site123：https://www.site123.com/ 简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于优化提示词（Prompt）的一些方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt，先生成基本结构，再完善细节。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，根据输出效果反馈持续完善，直至理想结果。 需要注意的是，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放思维尝试创新描述方式也很有帮助。另外，/shorten 命令可分析提示，突出有影响力的单词并建议删除不必要的单词，但它与多重提示或参数不兼容，且可能不适用于所有主题和提示风格。例如，对于“tower of donuts,sprinkles”的提示，“异想天开”“令人着迷”“杰作”等填充词可省略，了解“塔”和“魔法”等重要标记有助于解释生成的图像，若目标是制作甜甜圈，应从提示中删除“神奇”。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于优化提示词（Prompt）的一些方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt，先生成基本结构，再完善细节。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，根据输出效果反馈持续完善，直至理想结果。 需要注意的是，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放思维尝试创新描述方式也很有帮助。另外，/shorten 命令可分析提示，突出有影响力的单词并建议删除不必要的单词，但它与多重提示或参数不兼容，且可能不适用于所有主题和提示风格。例如，对于“tower of donuts,sprinkles”的提示，“异想天开”“令人着迷”“杰作”等填充词可省略，了解“塔”和“魔法”等重要标记有助于解释生成的图像，若目标是制作甜甜圈，应从提示中删除“神奇”。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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