以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，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。 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），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。 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，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。

以下是关于 SD（Stable Diffusion）的相关信息： AIGC 中的 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。 在使用 SD 进行图片生成时，如制作专属 AI 二维码，需要下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。二维码做好后进入 SD 版块，相关文件需放置在特定路径下。例如，在【QR ControlNET】的文件夹中，后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”这个路径下，后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”这个路径下。同时，在生成过程中，关键词非常重要，还需设置迭代步数、采样和图像大小等参数。 对于不熟悉 SD 的小伙伴，可以查看入门教程：。在 SD 绘画学社中，无论绘画新手还是资深画匠，都能一同探索 SD 绘画的无限可能。

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以下为您推荐几款好用的提示词优化器： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，启用提示词优化后能扩展提示词，更生动地描述画面内容。 提供预设词组，小白用户可点击使用。 提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还具备翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. 以下是一些提示词相关的模板和资源网站： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。

真正的智能体具有以下特点和类型： 特点：能够感知环境，采取行动以实现特定目标。可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当大脑，并具备规划、反思完善、记忆和工具使用等关键组成部分。 规划：包括子目标分解和反思完善，将大型任务分解为小的子目标，并能从错误中吸取教训改进未来步骤。 记忆：有短期记忆用于上下文学习，长期记忆用于长时间保留和回忆信息，通常通过外部向量存储和快速检索实现。 工具使用：学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息。 类型： 决策智能体：使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体：配备更高层次的目标，限制解决空间，遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体：完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正，没有任何数据支架的 for 循环。

目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。

以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。

大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件：一个是参数文件，类似于问答机器人的“大脑镜像”，负责处理和生成文本信息；另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 大模型的特点包括： 1. 预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面，大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。

以下是关于 DeepSeek 部署的相关内容： 《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RKK5wNbeHifSAXkAR5hcGYQmn5f?renamingWikiNode=false）：来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RZE9wP94tiEO6bkU5cTcyecHnnb） 《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HzHSwEwtCiBmWrkRm6fc0J0Qneh）：所有用户享 50 万免费 Tokens+API 半价优惠！火山引擎上线了 DeepSeek 系列模型！咱们社区小伙伴做了零基础部署教程，5 分钟打造专属满血版 AI 助手，速度飞快！使用方法中附上了飞书多维表格的接入方法、Coze 的接入使用方法、网页插件的使用方法。 《刚刚，DeepSeek 官方发布 R1 模型推荐设置，这才是正确用法》（https://mp.weixin.qq.com/s/RA1mhAyQOoXD5XOULAGgbQ）：DeepSeek 官方下场推荐了部署 DeepSeekR1 的设置。DeepSeek 强调官方部署的版本跟开源版本模型完全一致。