以下是一些流行的 AI 工具： 人工智能聊天机器人：如 ChatGPT、Google 的 Bard 等，用途广泛，包括写作和内容创作、教育和常识、翻译和音译、集思广益和协助规划、产品推荐、数据输入和处理、不同类型的分析等，访问量巨大。 AI 写作工具：也占据了较大的流量。 图像生成器：如 Midjourney 等，不同领域对其兴趣浓厚。 视频生成器和语音、音乐工具：访问量较大。 数据科学相关工具。 在游戏方面： Unity 推出了两款 AI 工具，包括提供新 Copliot 工具，可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目、协助编码、创建 3D 材质等内容；Unity Sentis 则允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强游戏玩法和其他功能。 在创作方面： 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。

以下是关于智能体搭建的相关内容： 创建一个智能体，需要输入人设等信息，并放上创建的工作流。配置完成后可以进行测试，但千万不要直接发布。工作流中某些节点使用的插件 api_token 填的是个人 token，为避免他人调用消耗个人费用，可将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 在品牌卖点提炼中搭建智能体，要按照市场营销逻辑组织结构。确定以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，加入品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还包括用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等分析工具。 第三期「AI 实训营」中有关于用 DeepSeek 搭建智能体的课程，包括阿里云百炼篇和人工智能平台 PAI 篇，分别介绍了阿里云百炼满血版 DeepSeek 以及 DeepSeek R1 技术原理、不同玩法和实战演练等，并提供了相关课程文档。

以下是利用 AI 帮您分析职业选择的一些方法： 1. 利用“长远思考思维模型”： 职业目标和个人价值观的一致性：认清长期职业目标与个人价值观是否相符，工作应与生活目标和信念相协调，考虑未来几年内希望实现的目标，思考其如何反映核心价值观。 职业成长和学习机会：关注职业成长和持续学习，在不断变化的技术领域中保持竞争力，思考未来几年市场受欢迎的技能，通过学习提升职业价值。 生活和工作的平衡：考虑工作对个人生活的影响，包括家庭、健康和兴趣爱好，可持续的职业道路应支持整体生活质量。 适应性和灵活性：考虑市场和技术变化，拥有适应和灵活调整职业路径的能力，以利用新兴机会。 2. 借助 AI 模型模拟市场反应来辅助决策：例如，个人在做职业选择时让 AI 分析不同选择下职业发展的前景。但重要决定最终由人拍板，AI 作用在于提供依据和建议。这一过程中，人类的批判性思维不可或缺，需要对 AI 输出进行评估，筛选有意义部分，并纳入自主判断。 3. 突破常规思维，选择如“破束缚思维模型”：挑战现有的职业路径设想，探索非传统的职业道路或角色，考虑将技能应用于不同领域，不要局限于传统职业路径，考虑跨领域工作机会或开发新技能以适应不同职业角色。 综合这些思维模型，建议您在进行职业规划时，不仅考虑当前的职业机会和挑战，还要考虑长期的职业发展、个人兴趣和潜在的市场需求。同时，敢于突破常规，探索新的可能性，可能会为您的职业生涯带来意想不到的转机。

以下是关于 Cursor 的相关信息： Models 模型： 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K，您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方，有一个下拉列表，允许您选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用以下模型： cursorsmall：这是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件： 要忽略包含在 Cursor 功能（如中的文件，可以在项目的根目录中使用.cursorignore 文件，其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。 .cursorignore 遵循.gitignore。如果已有.gitignore，默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件，可将它们添加到.cursorignore 文件中。 融资情况： Cursor 组建了出色的初始团队，并共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。最后，从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。

以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划： 学习路径： 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状，包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面，包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识，了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划： 1. 资料获取途径：可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐： “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包含智能纪要和智能章节，详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 （筹划中）「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中，建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面，按照资料中的步骤逐步实践，遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利！

以下是为您提供的系统学习 AI 的操作方法： 1. 从编程语言入手学习 可以从 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 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。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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，找到一系列为初学者设计的课程。 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），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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 总之，无论是中学生还是新手，都可以从编程基础、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。

以下是一些常见的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人选择做 AI 搜索引擎可能基于以下原则： 1. 对该方向感兴趣。 2. 产品有价值，能带来成就感。 3. 在自身能力范围内。 例如，有人在研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码，弄清楚“检索增强生成”这一底层技术（包括检索、增强、生成三个步骤）后，决定在这个领域尝试，并将所做的 AI 搜索引擎产品取名为“ThinkAny”。

以下是关于学习 AI 的不同方面的学习路径： LLM 开发： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：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：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 AI 应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 AI 基础入门： 1. 根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式，如本地部署（电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（分为在线出图和云电脑）或配台电脑（不建议一开始就配主机）。 2. 必学、必看内容是基础课，主要解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 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。

以下是一些大语言模型能力排行榜的相关信息： Open LLM Leaderboard： 地址： 简介：由HuggingFace组织的一个LLM评测榜单，目前已评估了较多主流的开源LLM模型。评估主要包括AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA四个数据集上的表现，主要以英文为主。 chinesellmbenchmark： 地址： 简介：中文大模型能力评测榜单，覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b等开源大模型，多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果。 聊天机器人竞技场：由伯克利的一个团队管理，根据ELO评级对不同的语言模型进行排名，计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。 智源评测：豆包模型在其中表现出色，荣获大语言模型第一，视觉理解第二、文生图第二、文生视频第二，在匿名投票竞技场中排名第二，仅次于OpenAI。 地址：

以下是关于 AI 生成海报的相关信息： 在一个 AI 市集上，有摊位开发的 AI 除了提供配方，还会自动生成一张海报，实现私人订制，非常火爆。 即梦提供了女神节海报教程，操作简单，只需 3 步：打开即梦 AI 选择“图片生成”功能，选择模型输入提示词，点击生成即可。同时还给出了几个海报案例的提示词。 一些设计海报的 AI 产品包括：Canva（可画），网址为 https://www.canva.cn/ ，是受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择颜色搭配和字体样式；稿定设计，网址为 https://www.gaoding.com/ ，其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；VistaCreate，网址为 https://create.vista.com/ ，是简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，AI 工具可创建个性化海报，智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素；Microsoft Designer，网址为 https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 请注意，以上部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。