青年员工提升人工智能能力的路径与思考如下： 学习路径：成为基于 Agent 的创造者 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。 数字员工（agent）=学历（大模型）+察言观色（观察）+逻辑思维（推理）+执行（SOP）。 创造者的学习要用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用，大模型的开发研究和演进交给学术界和大厂。 Agent 工程（基础版）： 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成每一个单一任务。 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”：在固化流程和让 AI 自主思考之间需在对 AI 能力基础上作出妥协和平衡。 趋势研究：AI 时代的个人成长路径 第 2 阶段：AI 素养培养与工具掌握 建立拥抱 AI 的心态后，提升 AI 素养，系统学习 AI 相关知识，包括机器学习、自然语言处理等基本概念，以及 AI 在各行业中的应用案例。 上手一些 AI 工具，如 ChatGPT、智能翻译工具、AI 绘图程序等，在日常工作中练习利用 AI 工具完成部分任务，如协助撰写文档、整理数据、生成简单代码等。 熟练驾驭 AI 工具，成为使用者而非旁观者，使用时保持理性，认识到当前 AI 的局限，学会验证输出结果，不盲从。 戴尔因 AI 上演“大逃杀”的启示 对于处于中间位置的执行层，形势紧迫，面临人工智能取代工作职能和向上攀升的机会，需迅速掌握并运用人工智能技术。 为在变革中生存和发展，需关注两方面： 有效应用人工智能技术：迅速掌握生成式人工智能基本概念和潜在影响，重点理解其对工作方式和行业格局的革新；深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极应用到实际工作中。 保持持续学习和关注的态度。

以下是为您制定的 AI 学习路径： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：掌握线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：熟悉监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：深入学习神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：了解语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：掌握图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：关注大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：学习 Python、C++等编程语言。 2. 机器学习基础：掌握监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域实践。 5. 数据处理：学会数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：掌握模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：参与项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

以下是为您提供的相关信息： COZE 工作流中关于数据库节点的教程： 1. 在 SQL 输入中添加 SQL 代码，如果不会写 SQL 语言或不懂代码，可以借助 AI 帮助。例如将相关需求发送给豆包，如学习特定文档并根据具体需求撰写用于工作流的 SQL 语句。 2. 向豆包提出具体要求，如指定数据库表名称（如“user_question_answer”）和存储字段名称（“create_time”“answer”“question”），并说明数据写入的需求。 3. 豆包会回复生成的 SQL 语句（如“INSERT INTO user_question_answer”），将其复制到数据库节点里 SQL 的位置。 4. 试运行时提供输入内容并选择第一步使用的 bot，成功后发布工作流即可记录对应数据到数据库。 另外，欧盟数据法案英文版.pdf 中提到：成员国主管当局应确保对违反本法规规定义务的行为处以处罚。在这样做时，应考虑到所涉公共利益、违规行为的性质、严重程度、复发和持续时间、所开展活动的范围和种类以及违规者的经济能力。委员会应在必要时考虑特定部门的条件和自愿数据共享机制的现有做法，为企业间数据共享合同制定和推荐非强制性示范合同条款。这些示范合同条款应主要是帮助特别是小企业签订合同的实用工具。当广泛和完整地使用时，这些示范合同条款也应具有有益的效果，影响关于访问和使用数据的合同设计，从而在访问和共享数据时更广泛地导致更公平的合同关系。为消除通过联网产品和相关服务的物理组件（如传感器）获得或生成的数据库中的数据持有者声称根据第 96/9/EC 号指令第 7 条享有的特殊权利（如果此类数据库不符合特殊权利的条件）从而阻碍用户根据本法规有效行使访问和使用数据以及与第三方共享数据的权利的风险，本法规应明确该特殊权利不适用于此类数据库，因为保护要求未得到满足。

以下是关于 AI 数字人直播带货的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动的标准零售价一年在 4 6 万往上，非实时驱动的一个月约 600 元，效果差且市场价格混乱。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果较好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司，因其只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映若不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段不能高度智能，但在生活场景中已常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界尚无准确定义，一般根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货等，表现质量与建模精细度及动捕设备精密程度相关，现视觉算法进步，无昂贵动捕设备也能通过摄像头捕捉关键点信息达到不错效果。 AI 数字人类型和应用场景： 1. 二维/三维虚拟人：用于游戏、IP 品牌（柳夜熙）、内容创作等。 2. 真人形象数字人：用于直播卖货，营销/投流广告视频录制、语言学习等。 AI 数字人的价值： 1. 代替人说话，提升表达和营销效率，如真人无法 24 小时直播，数字人可以。 2. 创造真实世界无法完成的对话或交流。 AI 数字人面临的问题： 1. 平台限制：数字人水平参差不齐，平台担心直播观感，有一定打压限制，如抖音出台标准，微信视频号容忍度更低，人工检查封号。 2. 技术限制：形象只是皮囊，智能水平和未来想象空间依赖大模型技术提升。 3. 需求限制：直播带货算落地场景，但不刚需，更多是体验新鲜感。 4. 伦理/法律限制：声音、影像版权等，如换脸、数字永生等。

以下是关于 AI 绘画的理论知识： 1. 色彩方面： 颜色的冷暖特性：任何色系都有冷暖之分，并非绝对。黄色等暖色系色相占比不同会改变冷暖感觉。 色彩空间感：暖色看起来前进，冷色看起来后退。 色彩搭配：一般作品采用前暖后冷的色彩搭配，即背景用冷色，主体前景用红色或暖色调，冷色后退可增强空间感和纵深感。家装中冷色器可让房间看起来更大，远浅近深更有开放感。 色彩三要素：色相、明度和纯度。色相指颜色种类，明度指亮度，纯度指饱和度。 色彩心理学：色彩能影响人的情绪，在设计、市场营销、心理治疗等方面有重要作用，每年有流行色，不同颜色可表现多种正面和负面情绪。 色环和配色：三原色可调配出所有颜色，色环中有间色、复色，配色方案有同类色、邻近色、互补色等，不同配色有不同效果。 2. 光源方面： 光源分类：包含自然光（如太阳光、月光）、人造光（如手电筒、路灯、闪光灯等，掌控性和对比度强）、环境光（来自周围自然环境，是折射光线，在表现主体与环境关系时重要）。 光的方向：不同方向光线能体现氛围、表达情绪，如逆光加底光用于塑造反派等，还列举顺光、侧光等不同光的效果及作用。 光的质量：硬光、强光和柔光区别明显，强光和硬光会形成强烈阴影，光线清晰，光与环境对比度高，能凸显主体；柔光与之相对，几乎无阴影，很柔和有氛围感。 光与提示词：光的知识对写提示词很重要，掌握这些才能写出有氛围感的提示词塑造角色形象。 3. 构图方面： 摄影构图：多样且不必严谨遵循特定规则，可同时满足多种构图方式，如 S 构图、三角形构图、引导线构图等，掌握构图知识能分析出更多图片信息。 AI 绘画构图：AI 生图的构图一般不会出大问题，除非刻意用提示词引导。

以下是一些可以输入文本快速生成组织架构图的软件推荐： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下是关于自动生成视频的相关信息： TheoremExplainAgent 可以基于双智能体架构，结合大语言模型推理、动画生成和语音合成技术，自动创建 5 分钟以上的数学与科学定理动画视频，适用于数学、物理、化学、计算机科学等 STEM 领域。相关链接： 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，可实现通过表单输入主题观点，自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。涉及工具包括 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）。大体路径为：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

对于新手学习 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： 参考「」，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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 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。 此外，对于人工智能的商业应用案例，如需要了解，可考虑学习微软的以下两个课程：《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 经典机器学习在微软的《》中有详细介绍。 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，如有需要，建议从以下微软课程开始学习：《》等。 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自己的成就。

以下是关于大模型效率和准确性的相关信息： 8 月正式上线的国内大模型： 北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 让大模型更好工作的关键点： 明确目标和需求，避免广泛需求导致模型产出不佳。 设定明确角色，使模型选择明确知识范围，输出更精确结果。 让大模型一步一步执行，类似于大脑的快系统和慢系统。 对大模型礼貌效果好，可能与使用礼貌用语的数据质量较高有关。 使用思维链的行为模式，让模型将任务拆解并按特定任务思考演进。 OpenAI 的新模型 o1preview/mini： 复杂问题思考过程长达 30s，简单问题 5 10s。 使用条数少，冷却时间长，长达 7 天。 模型发展趋势：生成式应用场景有限，推理模型准确率不断攀升，可渗透到更多行业和高精尖业务中。不要因新模型推理速度慢而忽视其最终结果的正确性，可通过增配硬件解决速度问题。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若还不了解 Coze 是什么，可参考文章 。 安装 Coze Scraper： 通过应用商店安装： 1. 打开 Chrome 浏览器。 2. 点击在 Chrome 应用商店中打开 Coze Scrapper 扩展程序。 3. 单击添加至 Chrome。 4. 在弹出的页面，单击添加扩展程序。 本地安装： 1. 单击下载安装包，然后解压下载的文件。 2. 打开 Chrome 浏览器。 3. 在浏览器中输入 chrome://extensions 打开扩展程序页面，确认开发者模式处于打开状态。点击加载已解压的扩展程序，选择已解压的文件夹。 Coze 记账管家——数据库使用教程： COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。 记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以直接和 coze 说您今天的收入或者支出情况，coze 会自动记账，同时计算出账户余额，每一笔记账记录都不会丢失，下次来记账管家还记得您的历史记账记录。点击以下卡片体验记账管家。