以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 安装方面： 对于 Windows 系统，需查看专用 GPU 内存。4GB 电脑勉强可跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图需 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒可出一张图，所有功能开放。 对于 Mac 系统，可参考相关视频一键安装。 软件介绍： Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字生成图片，无需像传统方式那样画图或拍照。大多数人只需熟练使用，无需深入研究其原理。 学习提示词方面： 学习 Stable Diffusion 的提示词是系统性过程，需理论与实践结合，步骤如下： 1. 学习基本概念：了解工作原理和模型架构，理解提示词对生成结果的影响，掌握其组成部分。 2. 研究官方文档和教程：通读官方文档，研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉相关领域术语和概念，研究优秀图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧：学会组合词条精确描述效果，掌握使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：用不同提示词生成各种风格和主题的图像，对比结果分析原因，总结经验，在社区分享请教获取反馈建议。 6. 创建提示词库：按主题、风格等维度建立，记录成功案例方便参考复用。 7. 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握提示词新技术、新范式、新趋势。

利用 AI 写公众号文章的关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）： 1. 基本提示词能让 AI 生成基础文章，若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，以更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 提示词不仅为 AI 提供明确指导，还设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调，以符合预期和公众号风格。 3. 此外，还可通过以下方式利用 AI 辅助写作： 草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料等，只需给出提示。 将文本粘贴给 AI，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等，以激发自己写出更好的作品。 让 AI 协助完成没时间做的任务，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能提供动力。

以下为您介绍将外国 PPT 翻译为中文的工具及相关方法： 有一种自动 PPT 翻译脚本，其开发过程如下： 1. 前期准备： 翻译需要外接 API，推荐讯飞大模型，新账户免费送 200 万 tokens，有效期 3 个月。 进入 https://xinghuo.xfyun.cn/ ，首页选择 API 接入，然后点服务管理进入控制台。 创建一个新项目，比如“PPT 翻译”，以避免 API 泄露。 点进去，找到左边机器翻译的模型，按提示领取 200 万 tokens 的礼包，然后在主控台看到对应的 id、apikey、api secret 和接入路径。 2. 导入依赖： 大部分依赖是常用的，只有一个 ppt 可能需要装，运行 CMD 输入 pip install pythonpptx，如果还缺的可以按提示安装。 3. 初始化 API 相关信息和文件路径： 先设置对应的 api 信息，其他模型可以对应做替换。 4. 读取并提取 PPT 文本： 根据讯飞的 API 文档配置做请求指令，确保 API 可以正确调用。打印响应数据设置方便监测脚本执行动态，如果碰到报错可以随时做优化。 5. 翻译脚本： 目前只设置了文本翻译，未对表格元素处理，排除了所有 shape，如果要加入表格翻译，可以定义 shape = table 来定义表格，然后翻译表格里的 cell 实现。 接收路径已调好，如果用其他的 API，要在 translated_text = get_result 后面替换成自己的地址。 语言选择，原文件是中文用'cn'表示，英文文档改成‘en’，其他语种对应。 此外，还有 Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版（中英对照），源地址 https://docs.anthropic.com/claude/docs ，扫码关注未来力场：AIGC 最佳实践中文互联网搬运工。

以下是为新手提供的 AI 入门学习建议： 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，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。 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。 推荐新手使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI，其不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios：

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链按顺序执行以完成特定任务。 具有模型抽象、提示模板和值、链、代理等功能。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： 框架与技术：LangChain 作为框架，提供实现 RAG 必需的工具和组件，RAG 技术可在其框架内实施利用。 模块化实现：允许开发者通过模块化组件构建 RAG 应用程序，如使用检索器和生成模型创建完整的 RAG 流程。 简化开发：通过提供现成的链和提示模板简化 RAG 应用开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可创建更高效、准确的应用，尤其在需大量外部信息辅助决策的场景。 应用构建：通过丰富的 API 和组件库支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 开发 LangChain 应用构建 RAG 应用时，LangChain 提供以下组件： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小文档对象，方便后续检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为高维向量，用于衡量文本相似度以实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型：基于大模型实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）

以下是注册 ChatGPT 的详细步骤： 1. 访问官方网站：打开浏览器，输入。如有账号直接登录，没有的话点击“注册”。 2. 继续使用 Google 登录。 3. 跳转到 OpenAI 的网页，填写您的名字跟出生日期（要确保年龄在 18 岁以上），点击 Agree（同意）。 4. 点击“好的，开始吧”进入 ChatGPT 主页面，即可免费使用 ChatGPT 3.5 了。 另外，如果您还没有谷歌账号，注册谷歌账号的步骤如下： 1. 电脑打开谷歌网站：https://accounts.google.com/，点击创建账号。 2. 选择个人用途。 3. 填写姓名（避免中文、拼音，尽量用英文名字，姓可以不填）。 4. 填写年龄性别（最好大于 18 岁）。 5. 填写账号名称。 6. 设置密码（大小写字母+数字）。 7. 手机短信验证，有一定概率跳到接收短信验证，这里填国内的号码就可以，填写验证码。 8. 填写辅助邮箱（可用国内邮箱）。 9. 确认账户信息，点击下一步。 10. 拉到最底部，点我同意。 11. 点击确认开启个性化设置后即可完成注册。 注册 ChatGPT 账号时： 1. 打开 ChatGPT 的官网，官网网站：https://chat.openai.com/，点击注册按钮。 2. 点击用 Google 账号登录。 3. 输入刚注册的谷歌邮箱，点击下一步。 4. 输入密码，点击下一步。 5. 确认用谷歌账号作为 ChatGPT 账号登录。 6. 然后会跳转到 OpenAI 的网页，填写名字跟出生日期（要确保年龄在 18 岁以上），点击 Agr。 7. 然后就完成注册啦。

做 GPTs 的原因主要有以下几点： 1. 从社会层面看，虽然 AI 信息充斥，但大多数人对其了解有限，直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色，数据居高不下，这表明需要明确的引导，而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说，需要场景反哺产品，也需要先行者带动，形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度，如作者自身，虽有丰富经验，但在做 LLMs 应用时面临诸多问题，如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务，熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度，普通用户的简单交流大模型难以明白其意图，而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息，将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复，解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了我们熟悉的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型的变体，叫做“潜在扩散模型”。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用，包括文字生成、图像生成、视频生成等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于快速、大规模生成内容，适用于自动化新闻、广告创作等；UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，适用于社交媒体、社区论坛等；PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等。 AIGC 在 CRM 领域有着广阔的应用前景，主要包括个性化营销内容创作、客户服务对话系统、产品推荐引擎、CRM 数据分析报告生成、智能翻译和本地化、虚拟数字人和营销视频内容生成、客户反馈分析等方面。不过在应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，AI 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。最初计算机用于按照明确的程序进行数字运算，而对于像根据照片判断一个人的年龄这类无法明确编程的任务，正是 AI 所感兴趣的。 AI 已经渗透到各行各业，有着广泛的应用场景： 医疗保健方面，包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务领域，涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务中，有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等应用。 制造业里，涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输行业也有相关应用。

目前较为方便且具有多种便利编程功能的免费 AI 编程工具包括： 1. Cursor：是一个现代化的集成开发环境（IDE），具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析、多语言支持、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台、性能优化和实时协作等特点。可通过 https://www.cursor.com/ 链接进入主页下载。 2. 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。 3. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 4. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 5. 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，可快速生成代码。 6. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 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。个人使用免费。 7. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手。 8. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，提供代码建议、重构提示和代码解释，提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他工具，如 Wing Python IDE Pro，专为 Python 编程设计，集成多种功能，但年度许可证起价 179 美元/月；Smol Developer 是开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 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。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看 https://www.waytoagi.com/category/65 。