以下是一些可以指导初中九年级数学学习的 AI 助手： ：能够指导学生解决数学问题。 ：通过图像识别和数学推理技术为学生提供数学问题的解答和解题步骤。 ：其自适应学习系统结合 AI 技术为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 ：可以帮助父母辅助孩子学习数学，提供相应的服务。

以下是通过 AI 图片生成动画的一些方法和步骤： 首先，在制作动画短片时，按照正常流程，脚本完成后应绘制分镜草图再进行动画制作。但由于 AI 视频生成尚处于不确定性较大的阶段，无法准确判断生成的图片能否完美生成理想的动作视频。 为及时调整分镜画面，可在生成一张合适的图片后，直接开始对应动画镜头的生成。若视频未达预期效果，及时修改图片并补充镜头。例如： “Heavy rain hits the grass,closeup of the grass,dark environment,in the style of Hayao Miyazaki ar 16:9 v 6.0 s 250” “A tornado rolls in,dark,Hayao Miyazaki style ar 16:9 v 6.0 s 250” “Dark sky,dark clouds,lightning and thunder,sky closeup,in the style of Hayao Miyazaki ar 16:9 v 6.0 s 250” 还可以使用以下方式： 通过 Runway 生成 AI 动画，使用图片+文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，具体教程可参考。 利用悦音 AI 进行配音，可营造出旁白质感，如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来等效果。

以下是普通人利用 AI 创收的一些方式： 1. 艺术创作：生成式 AI 可用于内容创作，如通过像 Lensa 这样的产品进行肖像画创作等。从消费者“仅为娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 2. 数字克隆体：成为数字克隆体的本体，基于自己克隆体的费率以及合计被使用时长，与平台进行结算。越多人使用，获取的收益越多。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体，不同的月费对应不同的使用时长，不同的克隆体有不同的费率。 3. 人与 AI 协作创作：积极使用 AI 进行创作，将个人的独特性融入到与 AI 共创的作品中，创造出有价值的作品。例如在麦橘和 waytoagi 风格库社群中进行人肉探索，参与 agent flow 等。

以下是普通人利用 AI 创收的一些方式： 1. 艺术创作：生成式 AI 可用于创作各种艺术作品，如肖像画等。通过创作并销售这些作品，或者利用相关平台实现盈利，例如像在 Lensa 这样的应用中。 2. 内容创作：利用生成式 AI 工具在各种媒介中创作内容，从娱乐性创作到为创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 3. 参加 AI 相关的创作活动：例如参加像第一届 AI 艺术节 AIAF 这样的活动，提交作品，展示自己的创作成果，有可能获得收益或提升知名度。 4. 利用 AI 进行跨界创作：即使此前没有相关专业背景，如没有绘画功底或并非从事视觉创作，也能借助 AI 进行创作，并将作品用于商业用途。

以下是为您提供的 AI 入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，您能找到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。 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，您可以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。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 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，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。 如果您希望继续精进，对于 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。 加入离谱村的方式： 加入的入口足够明显，大家起码扫一眼看一下 guide 就能知道。对于小白来说，不要觉得需要潜心学习 1 个月才好意思进来，其实敲门砖很简单，一个点子或者一张图即可。

以下是为新手提供的 AI 入门路径： 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。 在知识库中有很多实践后的作品、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。 此外，对于通过 AI 开发应用的同学，还可以参考以下内容： OpenAI API 文档（OpenAI），使用 OpenAI API 开发的同学必读，。 谷歌生成式 AI 课程（谷歌），注：进阶课程请从第 5 节开始阅读，。

以下是关于可以填写报告的 AI 的相关信息： 在金融服务业中，生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作。它可以从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，在预测方面，能帮助编写公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面，能自动创建文本、图表等内容并调整报告。会计和税务、采购和应付账款等方面也能得到帮助。 在撰写专业区域经济报告方面，信息收集可利用 AI 与权威网站结合获取关键数据，还能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。内容拆分要针对报告需求进行，避免 AI 单次处理任务过长。数据处理可借助传统工具如 Excel 并结合 AI 指导。分析与撰写时通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 此外，宝玉日报中还提到了一些其他相关内容，如 Chrome（v131）的 AI 功能升级，包括新增“帮我写”功能等；以及如何写批改英语作业的 Prompt，包括教学式指导、模板参考和输出格式等方面。

目前在处理职业教育教材方面，以下是一些相关的 AI 信息： 在医疗保健领域，为使 AI 产生真正改变，应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。顶尖人才的培养通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者处学习，获得处理复杂情况的直觉。对于 AI 而言，应改变当前学习方式，如通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。 对于处理文档和数据，特别是 PDF 文本，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中获取良好结果，新模型更强大。但需注意这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性需检查结果。 如果您有医学课题需要 AI 给出修改意见，以下是一些专业工具推荐： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，可简化学术工作。 Scholarcy：能提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在处理纪录片方面表现较为强大的 AI 工具： Pika：https://pika.art/ Pixverse：https://pixverse.ai/ Runway：https://runwayml.com/ SVD：https://www.stablevideo.com/ 这些工具在处理纪录片的不同景别和类型，如风光片、美食片等方面都有一定的能力和表现。例如，在处理中景、特写等景别时，能够展现出奇幻风格、自然美、食物制作过程的精细记录等。

以下是 0 基础入门 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、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。 如果您对 AI 绘画感兴趣，以下是从 0 入门 AI 绘画的视频教程： ?强烈推荐，学完变大神系列章节教学视频： 神级教程： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa | Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 如果您不会代码但想学习 Python + AI，以下是 20 分钟上手的建议： 对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 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。 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。 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。 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。 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。