以下是 Midjourney 的指令列表、指令含义及可选项： /ask：获得一个问题的答案。 /blend：将两个图像混合在一起。 /daily_theme：获取 dailytheme 频道更新的通知提醒。 /fast：切换到 Fast 模式。 /help：显示 Midjourney 机器人的基础使用信息或者提示。 /imagine：通过指令生成图像。 /info：查看有关您的账户以及任何排队或正在运行的作业的信息。 /stealth：针对专业版订户，切换到隐形模式。 /public：针对专业版订户，切换公共模式。 /subscribe：生成用户账户页面的个人链接。 /settings：查看和调整 Midjourney 机器人的设置。 /prefer option：创建或管理自定义选项。 /prefer option list：查看您当前的自定义选项。 /prefer suffix：指定要添加到每个提示结尾的后缀。 关于 /imagine 指令的使用： 1. 输入 /imagine prompt: 或者从指令弹框选择 /imagine 指令。 2. 在 prompt 字段中输入一个简短而具体的描述。 3. 按下回车键发送消息指令。 控制画面提示词指令： cref/cw：主要作用是保证人像一致性。使用 cw 需要用 cref 指令，cw 参数范围为 0 100。强度 100（cw 100）是默认值，会使用面部、头发和衣服，cw 为 0 的话仅保证脸部一致。基础格式：cref 图片链接，cw 100。参考链接： sref/sw：主要作用是保证画面风格和参考图一致（例如：背景基调、画风等）。使用 sw 需要用 sref 指令，sw 参数范围为 0 1000。基础格式：sref 图片链接，sw 100。参考链接：

利用 AI 炒股可以通过以下几种方式： 1. Stocked AI：这是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYI 的实践：在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力来炒股。 需要注意的是，AI 在炒股中的应用仍存在一定的风险和不确定性，不能完全依赖其结果进行投资决策。在使用 AI 辅助炒股时，还需要结合自身的投资知识、经验和风险承受能力进行综合判断。

以下是关于基于 TTS + LLM 流式数字人的问答系统的相关信息： 数字人简介： 算法驱动的数字人强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。其最简单的大致流程包含三个核心算法： 1. ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）：旨在将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应，以实现像人与人一样的对话交互。 2. AI Agent（人工智能体）：充当数字人的大脑，可直接接入大语言模型，强调 Agent 的概念是为了让数字人拥有记忆模块等，使其更加真实。 3. TTS（Text to Speech，文字转语音）：由于数字人依靠 LLM 生成的输出是文字，为保持语音交互一致性，需要将文字转换为语音由数字人输出。

AI 和 ChatGPT 存在以下区别： 1. 侧重点不同：Character.ai 更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求；而 ChatGPT 注重提高效率和解放生产力。 2. 定义和性质： Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看，在 2022 年宣发时被称为一种模型，在帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。其中，AGI 是通用人工智能，能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统；NLP 是自然语言处理，即处理人类语言；LLM 是大型语言模型，数据规模很大，耗费资金多。

以下是为您推荐的关于 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，是认知神经科学之父的经典力作，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel; James H. Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI ，可以将其视为某种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的东西，就像一个黑箱，我们不必深究它如何理解，其生态位是一种似人而非人的存在。 最初，计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算，现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确编程步骤，而这正是 AI 所感兴趣的。 在实际应用中，AI Review 是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能，您还能提供自定义说明让其专注于特定方面，比如性能问题。目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等审核选项。

以下是一些比较好的 AI 编程工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，Cursor 也是一款优秀的 AI 编程工具，它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境（IDE），具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析等多种特点，支持多语言、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台和实时协作，能通过 AI 技术提高开发者生产力，使编码更智能高效。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 Cursor 的下载地址：第一步，通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页后，在右上角点击下载，下载后解压安装。

以下为您介绍一些图片搜索相关的 AI 工具： 星流一站式 AI 设计工具： 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能： 推荐：根据您正常进行的生图参数（模型、提示词）进行推荐。 热门：向您推荐浏览量最高的图片。 搜索：输入对需求图像的描述，进行图像搜索。 图像调取： 点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中。 生图参数调取： 整体调取：点击“发送到生成器”将全部参数进行调取。 单个调取：可点击右侧单独的发动键调取单个参数。 以下是一些 AI 去水印的工具： AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，操作简单，可去除水印、文本、对象、人物、日期和贴纸等。 Vmake：可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，适合快速去水印及社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，支持粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 以下是一些图片生成 3D 建模的 AI 工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域。 VoxCraft：免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

多智能体协作是指多个智能体协同工作以解决任务的系统。 CAMEL 框架新增了多智能体协作 Workforce 模块。Workforce 是一个让多个 Agent 协同工作以解决任务的系统，采用分层架构，包含多个工作节点，每个工作节点可以包含一个或多个 Agent 作为工作者，由协调 Agent 进行管理，还有任务规划 Agent 负责将任务分解和组合。 选择 Workforce 的原因在于其具有动态问题解决能力，与传统 Workflow 工作流不同，能实时适应，自动分解问题、重新启动新的 Agent 并持续迭代，直到任务完全解决，这种灵活性使其在大规模解决复杂问题时成为改变游戏规则的工具。详情可在官网的 Doc 中查看：https://docs.camelai.org/key_modules/workforce.html 。 多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统，每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且能信息共享、任务协调和协同行动以实现整体目标。随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受到广泛关注，目前常见框架有单 Agent 和多 Agent 场景。单 Agent 核心在于 LLM 与工具的协同配合，多 Agent 会为不同 Agent 指定不同角色并通过协作完成复杂任务。构建多 Agent 框架需要考虑环境（所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新）、阶段（采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务）、控制器（可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换）和记忆（多 Agent 框架中由于 Agent 数量增多，消息数量增多，每条消息可能需记录更多字段）等组件。 在工作流 Workflow 方面，也可以理解为多智能体协作。以“什么值得买”智能体为例，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题，如给新产品取名，涉及多个步骤和智能体的协作，还需要有调度中枢协调工作和做决策。

以下是为您提供的新手学习 AI 的入手建议： 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： 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，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。 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，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。 对于不会代码的您，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。