请给我科普一下discord这个ai程序的相关内容

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

Discord 是一款非常流行的即时通讯和社交平台，以下是 Discord 的基本使用指南： 1. 注册和下载 首先你需要在 Discord 官网（discord.com）注册一个账号，也可以使用你现有的谷歌、Facebook 等账号直接登录。然后根据你的设备（Windows、Mac、Linux、iOS、Android 等）下载并安装 Discord 应用程序或网页版。 2. 创建或加入服务器 Discord 的主要功能围绕"服务器"展开。你可以创建一个新的服务器，邀请朋友加入。或者通过邀请链接或搜索加入现有的公开服务器。每个服务器可以根据需求创建多个不同的频道（channels）。 3. 频道介绍 一个服务器中通常包含多种类型的频道，如文字频道用于文字聊天，语音频道用于语音通话。私聊频道则是与个人好友的私聊空间。 4. 权限管理 服务器所有者可以设置频道权限，比如允许/禁止发送图片/文件，设置只读权限等。还能创建不同的身份组，方便管理成员权限。 5. 消息和信息交互 在频道中，你可以发送文字、表情包、图片、视频、文件等丰富的消息内容。系统支持 Markdown 语法格式化文本。其他成员可以回复、引用、添加表情等方式与你交互。 6. 语音和屏幕共享 进入语音频道即可进行语音聊天，打开摄像头视频通话。也可以共享你的屏幕画面给其他人观看。 7. 机器人和扩展 Discord 有大量的机器人供选择添加，实现娱乐、提示、搜索等各种功能。还可以浏览商店添加扩展来定制你的 Discord 界面和体验。 8. 移动设备使用 在手机和平板电脑上也可以安装 Discord 应用，随时随地聊天，方便保持在线互动。 总的来说，Discord 将聊天、语音、视频和社区等功能集成在一个客户端里，界面友好、功能丰富，非常适合小组交流和构建线上社区。现在已经有超过 15 亿的注册用户了。

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。

以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容： 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白： 现有常见 AI 工具小白扫盲：（1 小时 32 分开始）。 AI 常见名词、缩写解释： 。 新手学习 AI 的步骤： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 入门经典必读：作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，对于初学者来说跟上新发布的内容很难，因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。

以下为一些不错的 AI 科普文章： 通识篇： 现有常见 AI 工具小白扫盲： AI 常见名词、缩写解释： AIGC Weekly19： 开源图像模型 Stable Diffusion 入门手册 腾讯：介绍了 Stable Diffusion 的使用入门指南，包括硬件需求、安装 Python 和 Git、装配模型以及图像生成等内容。 AIGC 之我见 马丁的面包屑：产品经理、独立开发者马丁整理的自己关于 AIGC 的一些碎片化思考。 多邻国创始人 Luis von Ahn 专访：介绍了 Luis von Ahn 创建多邻国的过程和对 AI 的一些思考，特别是 AI 对教育的影响。 自监督学习 CookBook Mate：Meta AI 发布的为 AI 研究人员和从业者提供使用 SSL 方法的实用指南。 大语言模型发展历程：回顾了大语言模型的发展历程，介绍了历代先驱者的研究成果。 入门经典必读： 软件 2.0：Andrej Karpathy 是最早清楚解释为什么新的 AI 浪潮真正重要的人之一。 GPT 的现状：Andrej Karpathy 对 ChatGPT/GPT 模型一般如何工作、如何使用以及研发可能采取的方向的解释。 ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？：计算机科学家和企业家 Stephen Wolfram 从一开始的原理解释了现代 AI 模型的工作原理。 解析 Transformer 模型：理解 GPT3、BERT 和 T5 背后的模型：对“什么是 LLM，它是如何工作的？”这个问题的更短、更直接的回答。

以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景

以下为您推荐两本关于机器学习的科普书： 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络效果很好，可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由：了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说，神经网络架构可分为三类：前馈神经网络（是实际应用中最常见的类型，若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络）、循环网络（连接图中定向了循环，动态复杂，更具生物真实性）。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例，如反向传播（相关参考阅读：、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf）、更好的初始化网络参数（初始化策略需根据所使用的激活函数选择）。

制作科普视频可以参考以下步骤和方法： 一、想出点子 1. 最佳免费选项： 2. 付费选项：4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好 3. 尽管（或者事实上，由于）它所有的限制和怪异，人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法，而人工智能擅长数量。有了正确的提示，您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术，如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略，并应用它们。或者要求一些奇怪的东西，比如受随机专利启发的想法，或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆： 3. 现在，生成一个完全由人工智能生成的角色的视频，阅读完全由人工智能编写的脚本，用人工智能制作的声音说话，由人工智能制作动画，这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示，但如果您想了解这个领域的未来发展，值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库（13 个）：目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板（3 个）： 第一步，分析不同目标用户对于科普内容的需求（具体解决生活中的什么问题） 第二步，针对某一类人群所偏好的科普内容主题，进行内容撰写。 第三步，根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是关于 AI 设计小程序的相关内容： 用 Trae 做课堂互动小程序： 结合课程内容可制作课堂互动小游戏活跃气氛，寓教于乐。 操作过程：右下角选中“DeepSeekR1”，让 AI 设计小游戏，用“HTML 来实现”生成网页小游戏，存放在网页文件夹中打开即可使用。AI 会自动设计新题目，若想增加倒计时系统，可告知 AI 更改，若出错可让其修改，切换到 deepseekV3 成功率可能更高。 用 Cursor 做微信小程序： 行动：先形成项目需求文档，与 composer 沟通确认细节并查看对应文档；再根据需求整理模块，进行功能设计模块文档设计，包括明确需求、UI 和技术（前后端实现途径）、测试用例等；然后根据模块任务写代码，并做好代码文件和更改记录。 前端开发：一开始生成的小程序简陋，添加背景元素、画框等进行自适应调整时，由于大模型自身原因，理解和实现需求存在困难，在意图分析页面的信息展示、排版和风格设计上，与大模型沟通也存在问题，生成海报时在字数显示、行数限制、小程序码添加和位置视觉呈现上，大模型理解不足。此外，参考 Claude 用 svg 生成的样式时存在困难，还需考虑模型的 token 费用、变现和开发难度等问题。

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析： AI 对程序员工作的影响： AI 可代替的部分：代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。 AI 无法代替的部分：需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。 企业考察候选人 AI 能力的要点： 基础 AI 应用能力：包括提示词工程，会用合适的方式提问以引导 AI 输出高质量答案；内容评估能力，能够判断 AI 生成的内容是否靠谱并加以优化；熟练使用 AI 工具，能快速上手各类 AI 工具，如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。 高级 AI 应用能力：任务拆解能力，知道哪些工作适合用 AI，哪些环节需要人工把控；业务场景应用能力，能在实际工作中灵活运用 AI 提高效率。 加分项：快速学习能力，能跟上 AI 技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。 不同领域考察 AI 能力的方式：因领域而异。 程序员与 AI 编程助手： 约 2/3 的 730 名程序员已在使用 AI 编程助手（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 等），原因包括对新技术的敏感性、尝试后获得效率红利、习惯养成。 使用比例远超预期，AI 编程助手迅速渗透开发者日常，好奇心驱动和效率反馈形成正向循环，AI 的使用逐渐成为程序员的“标配能力”。 AI 对编程行业的影响： 不止于“效率提升”，还带来岗位结构、心理预期、安全风险等深层变化。 技能退化与岗位压缩令人焦虑，使用 AI 成为职场新基本素养，心理压力、合规风险需同步应对。 积极影响与未来趋势：人机协作成为主流，AI 释放开发者创造力；门槛降低促使创新频率提升；持续学习与能力更新成为行业新常态。

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。

很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。

在现行法律体系框架下，AI 论文中关于程序员在著作权归属方面存在以下情况： 程序员不是编写 AI 代码所生成内容的著作权归属主体。虽然构建 AI 模型耗费了程序员大量脑力劳动，但他们只是代码的创作主体，其权利可通过计算机软件著作权进行保护。 以 Stable Diffusion 生成的图片为例，程序员对最终产出的图像没有创作的主观意愿，不能成为图片的创作主体。