“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区。这里为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 平台提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外，社区还定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI（视觉识别）融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性，共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。如果您不知道从哪里开始，可以进一步探索社区的相关指引。

以下是关于如何用 AI 写小说的一些方法： 1. 显式归纳与列出想要的文本特征：比如对于写小说，明确归纳出如“几句话一换行”“以短句和对话为主，结构紧凑”“用词直白犀利”等文本特点，在调试中逐步增减描述，直至得到满意结果。 2. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本：直接指出所需文本常出现的地方和类型，例如“充满张力的女性复仇文，可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。 3. Coze 工作流： 用 bing 搜索相关标题的内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序可忽略或复制相关代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 4. 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成视频。 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场等提高质量。 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 请注意，具体操作和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议获取最新信息和使用指南。

初步学习 AI 可以从以下几个方面入手： 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，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，了解它们的工作原理和交互方式。 对于不会代码的人，若希望继续精进 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 中学生学习 AI 可以参考以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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： 可以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。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是一些常用的海报生成工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 此外，还有以下相关工具： 1. 谷歌图像生成工具：理解能力强，有使用门槛，不能输入中文，每日免费 500 次，生成速度快，可调整提示词和选项，能根据提示词生成不同风格和复杂程度的图像，随机种子影响生成结果，可提供参考图设置主题场景样式。 2. 即梦：上线了 2.1 图片模型，可以生成中英文字体，海报可以直出。网址：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 3. coze：https://www.coze.cn/template/project/7442540084944994344? 。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于您拥有七篇参考文献并希望借助 AI 来完成本科论文的情况，您可以向 AI 这样提问：首先，清晰地描述您的论文主题和研究目的，比如“我正在撰写关于，请您据此给出具体的写作思路和方法。”同时，您还可以询问 AI 如何有效地整合和引用这七篇参考文献中的观点和数据，以支持您的论文观点。

AIgent 成熟后的发展方向可能包括以下几个方面： 1. 技术层面： 解决记忆力问题，包括提高记忆准确性、完善逻辑完整性、实现合理遗忘、优化长期记忆机制与 Token 长度和调用效率之间的制衡。 增强长 Token 能力，如刚发布的 Gemeni1.5 在研究中达到 10M 的 Token 长度，ChatGPT 也在近期官宣了“记忆能力”，国内也有公司专攻超长 Token。 提升“使用工具能力”，出现了如字节推出的 Coze 等中间层产品。 2. 应用层面： 以人的方式相互交流，自主搭建社会协作关系，最终实现模仿人、替代人。 成为“一人公司”的数字员工，以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。 从“能力积累期”进入“应用爆发期”，多智能体协作成为解决复杂问题的主流范式，专业化分工与场景深耕是必经之路。 从规则驱动转向学习驱动模式，自主能力由多个核心组件协同支撑，多智能体系统（MAS）成为复杂任务解决方案。 构建智能体能力评估的统一标准与方法，建立可度量、可对比的评价体系。

目前人工智能仍处于“任务渗透”阶段，而非“职业颠覆”。最常用于编程（37%）和写作（10%），对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业的 AI 采用率最高，低收入和极高收入的较低。AI 增强人类工作的比例（57%）大于完全自动化（43%），短期内主要是辅助工具，而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 在过去，20 世纪 60 年代人工智能的研究更多处于理论阶段，不能实用。但随着计算机算力的增长，神经网络取得了突破。例如，2009 年和 2012 年分别在语音识别和图像识别比赛中取得成功。 如今，AI 产品在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了与市场的契合度，生成式人工智能正在经历快速增长，但也存在投资回报、融资环境不均衡、用户保留率等问题。预计 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“人类代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次的认知任务。

AI 的应用通常要经历以下几个阶段： 1. 聊天机器人阶段：这是 AI 应用的初始阶段，主要实现简单的对话功能。 2. 推理系统阶段：能够进行一定的逻辑推理和分析。 3. 智能体阶段：构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体。 4. 创新者阶段：在某些领域展现出创新能力。 5. 完整组织阶段：形成完整的、综合性的组织形式，发挥更强大的作用。

通过 AI 赚钱的方式主要有以下几种： 1. 利用 GPTs/GLMs 赚钱： GPTs 的核心竞争力和护城河在于数据和服务（定制化 Tools）。例如，像 WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs，或者像小红书写作专家作者收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。但简单通过 Prompt 创作的同质化产品容易被复制，红利期的钱可能不长久。 2. 借助 AI 工具进行创作和服务： 例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 需要注意的是，虽然有多种途径可以利用 AI 赚钱，但并非所有人都能成功，需要深入了解和掌握相关技术和市场需求，并不断创新和优化。

以下是整合的一些大模型： 1. Poe：由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。访问地址：。 2. 多模态大模型： Flamingo：代表了一系列视觉语言模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。 BLIP2：引入了一个资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer，实现对冻结 LLMs 的充分利用。利用 LLMs，BLIP2 可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。 LLaVA：率先将 IT 技术应用到 MM 领域。为了解决数据稀缺问题，LLaVA 引入了使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集以及 MM 指令跟踪基准 LLaVABench。 MiniGPT4：提出了一种简化的方法，仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐。这种有效的方法能够复制 GPT4 所展示的功能。 mPLUGOwl：提出了一种新颖的 MMLLMs 模块化训练框架，结合了视觉上下文。为了评估不同模型在 MM 任务中的表现，该框架包含一个名为 OwlEval 的教学评估数据集。 XLLM：陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat：开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。二者在处理的信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。 此外，相对大型模型，还有被设计来完成特定任务的规模较小的模型，例如最初用于图像分类的模型，只能分辨是或不是某一个东西（比如猫、狗）。