对于 AI 初学者想要训练自己的个性 AI ，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，如李宏毅老师的课程。 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，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、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，因其上手容易且实用。 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自己的作品。 在知识库中分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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，激发对 AI 潜力的认识。 此外，更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，您也可以对其进行了解和参考。同时，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资于创建像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习的模型生态系统，例如通过学校教育和经验积累，培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。

公共服务智能化是一个涉及多方面的重要领域。 在美国，政府官员正致力于推动人工智能领域的发展，并根据反馈更新相关计划，以规范人工智能的运作，保障其在保护公民权利、安全和国家安全、促进公平、推动民主、促进经济增长和创新公共服务等方面发挥积极作用。 在欧洲，对于使用人工智能系统获取和享受特定的必要私人和公共服务及福利的领域，有严格的规定。特别是在公共机关提供的基本公共援助福利和服务方面，若使用人工智能系统进行决策，可能会对人们产生重大影响，因此某些系统被列为高风险系统。但同时，也不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法，前提是这些系统不会带来高风险。 在英国，人工智能将在实现更好的公共服务、高质量就业和提供学习技能的机会等目标中发挥核心作用。政府已投入大量资金，并认为以结果为导向的方法是实现目标的最佳途径。人工智能已在改善医疗保健、提高交通安全性等方面带来了实际的社会和经济效益，未来有望在更多领域发挥更大作用。

以下为一些 AI 的趣味应用： 智联招聘 APP：作为 AI 招聘筛选工具，运用自然语言处理和机器学习技术，能帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率。例如企业招聘程序员，APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 贝壳找房 APP：其 AI 房地产评估系统通过数据分析和机器学习，可准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考。比如用户想出售房屋，APP 可以给出一个合理的价格区间。 腾讯游戏助手：拥有 AI 游戏角色生成器，借助图像生成和机器学习技术，为游戏开发者生成独特的游戏角色，丰富游戏内容。例如在一款角色扮演游戏中，生成不同外貌、性格和技能的角色，增加游戏的趣味性。 墨迹天气 APP：利用数据分析和机器学习的 AI 天气预报助手，能提供精准的天气预报和气象预警，包括温度、湿度、风力等信息，同时还能提供气象预警，如暴雨、台风等，帮助用户合理安排出行和生活。 宝宝树安全座椅推荐：其 AI 儿童安全座椅推荐系统通过数据分析和机器学习，能根据儿童年龄、体重等信息，为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐：AI 汽车保养套餐推荐系统运用数据分析和机器学习，根据车辆型号、行驶里程等，为用户推荐合适的保养套餐，如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统：利用数据分析、物联网技术的 AI 物流快递柜管理系统，能优化快递柜使用效率，如分配柜子、通知取件等，提高快递配送效率。 智联招聘面试模拟功能：其 AI 招聘面试模拟平台通过自然语言处理和机器学习，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 酷家乐装修设计软件：AI 房地产装修设计平台借助图像生成和机器学习，为用户提供装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。

以下是关于 AI 做副业赚钱的一些信息： 生成式 AI 在艺术创作方面有应用。当前许多 AI 工具存在一些问题，如出现幻觉或处理请求时间长，但为满足高级用户需求，不少公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐来实现盈利。 生成式 AI 能将想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例，如 Lensa 所展示的。肖像画只是开始，它还将服务于各种用例，包括消费者娱乐创作和创作者或个体创业者的盈利创作。 若 AI 导致工作机会变化，政府可通过税收平衡差异，全民基本收入（UBI）是一种解决方法。

AI 诈骗是指利用人工智能技术进行的欺诈行为。例如，通过生成逼真的虚假内容、模拟真实身份等手段来欺骗受害者。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受 AI 带来的诈骗和欺骗，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以清晰标注 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 在 AI 术语中，与相关概念有关的术语包括智能体（Agent）等。 在小学课堂的课程设计中，对于三年级的孩子，会用他们能理解的语言来介绍 AI，比如简单说明 AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。

以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外，在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到，AIGC 可能被用于深度伪造，不仅涉及个人诈骗，还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。

以下是一些 AI 的应用案例： 在汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手：作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理，营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询，法律文书起草、案例分析、法律条文梳理，人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局，出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。

以下是为您提供的 AI 新闻： 2024 年人工智能现状： OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限，让竞争对手感到困惑和受挫。 中国的 AI 模型在克服制裁的情况下，凭借坚韧和战略智慧在排行榜上占据一席之地。 生成式 AI 初创公司获得巨额收益，但可持续性仍难以捉摸。 对未来的预测包括：预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型；计算需求的增长将超出电网支持能力；AI 对选举的影响尚未显现。 25 个 AI 新产品： Magic Editor for Google Photos 可进行照片的局部修改。 MusicLM 可文本生成音乐，当前可在 AI Test Kitchen with Google 试用。 Gen AI for Android 包括 Magic Compose 可自动回复信息，Gen AI for Wallpaper 可生成手机壁纸。 ML Hub for Developers 提供 ML 模型训练与部署一站式服务。 Immersive View for Google Map 是仿真 3D 沉浸式地图。 「Help me write」 in Gmail 是电子邮件写作助手。 Peridot by Niantic 是 AI 驱动的 AR 电子宠物。

以下是为您整理的关于 AI 的新闻报道： 离谱新闻社专题报道： 人工智能（AI）作为计算机科学的一项革命性技术，其“智能”特质体现了机器模拟、扩展甚至超越人类智能的能力。核心在于处理信息、与环境互动、专注于任务和深度学习的能力。 定义和特点：涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力。表现在能从经验中学习，理解复杂概念，处理和分析大量数据，执行人类认为需智能完成的任务。关键特点包括算法驱动的决策过程、大数据处理能力、特定任务中的高效性和准确性。 行为模式：信息处理上通过先进算法和计算模型，从大量数据输入中学习规律、做出预测和决策；环境互动方面能适应操作环境，从语音助手到自动驾驶汽车都能高效工作并适应新情况；能量聚焦上执行任务时效率极高且不受疲劳影响；深度与专注上采用深度学习技术能对特定领域数据深入分析，识别复杂模式和关系。其“智能”特质与 MBTI 中的内倾特质有相似和可比性。 OpenAI 新模型 9.12 发布： 相关报道包括： ZHO： AI 深度研究员： 特工宇宙： 伟豪学长 AI： ENEN： （AI Liability Directive） （Text with EEA relevance） （entirely.8） （Article 21） 应评估某些 AI 系统运营商索赔的无过错责任规则的适当性，以及保险覆盖的需求，同时考虑对 AI 系统的推出和采用的影响，特别是对中小企业。

AI 是一门令人兴奋的科学，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，最初计算机是按照明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。但对于像从照片判断一个人的年龄这类任务，由于我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 已渗透到各行各业，应用场景广泛，例如： 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。 制造业里，包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输领域也有相关应用。