以下是 2024 年 AI 领域的一些大新闻： 9 月： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 其他月份： 1 月：斯坦福大学 Mobile Aloha；1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D；1 月 11 号 GPT store 上线；1 月 MagnificAl 高清放大爆火；1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。 3 月：潞晨科技发布 OpenSora；Suno 发布 V3 版本爆火。 4 月：英伟达发布硬件股价飙升。 5 月：苹果发布 AI 芯片；张吕敏发布 IC light；AI 竞争白热化；伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 10 月：Pika 发布 1.5 模型；诺奖颁发给 AI 奠基人；特斯拉发布机器人；Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图；智谱 AI 发布 autoGLM；腾讯混元开源 3D 模型。

扣子（Coze）是一款基于自然语言处理和人工智能技术的智能助手平台，具有丰富的插件生态，能帮助用户快速实现个性化智能应用，无需编写复杂代码。 扣子专业版的特点包括： 1. 经过一年多用户打磨，插件生态和分发渠道对个人用户够用，上手难度不高，信息获取插件丰富。 2. 推出专业版服务，主要特性有企业级 SLA 保障、高级特性支持（如批量处理、私有数据等）、更优惠的计费项。 关于 Coze 变现模板配置有以下 4 大步骤： 1. 免费获取模板：访问 Zion 无代码平台（zion.functorz.com）注册账号，并填写邀请码“coze”领取价值 229 元的一个月专业版代金券。老用户可在 Zion 公众号发送“coze”联系客服领取，通过 Coze 优惠券可解锁专业版 229 所有权益。 2. 创建模板并升级版本：Coze 变现模板提供 3 种版本，即极简版、一键配置版（此次教程介绍的版本）、多智能体版。可先创建模板体验，再根据需求选择合适模板，使用抵扣券升级以解锁更多功能。 3. 项目预发布：完成项目预发布后，通过点击生成的链接，进入智能体配置流程。目前链接为预发布链接，若要发布上线可点击“去发布”并继续“发布上线”，以完成项目上线流程。Zion 提供免费域名，也可配置自定义域名增强品牌可信度及提升搜索引擎排名。 Coze 今晚上线新功能，能直接“拖拉拽”做网页让 bot 交互可控，从一个玩具变得具有变现能力。进入该功能需有 Coze 账号（专业版或普通版均可），创建时选择“创建应用”，可选择模板或空白应用，正上方选择“用户界面”，大部分人可能没注意到该页面在右上角可调试。更多使用方法等待进一步教程。

要在已建好的 Coze 智能体上搭建用户登陆模块，让用户在使用前输入姓名和序号，您可以参考以下步骤： 1. 服务器设置： 购买云服务器，推荐使用腾讯云服务器。新用户专享 28 元/年一台云服务器，若售罄可购买 82 元/年的，并选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码，选择暂不需要教学场景，通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码，并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址，点击控制面板中的应用信息的管理应用，有两种获取方法。 设置宝塔的密码，登录宝塔 Linux 面板，输入相关操作并保存用户名和密码。 2. 变现模板配置： 超级管理员和普通用户的定义：超级管理员拥有管理整个系统的最高权限，普通用户没有项目配置权限和进入管理后台页的权限。 成为超级管理员：点击【成为超级管理员】按钮，进入用户注册登录页面，完成注册后获得超级管理员账户。 选择智能体配置模式，包括 Zion 默认智能体模式和您的 Coze 智能体模式。 3. API 接入微信群 Bot： 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 在“Docker”中的“项目模板”中添加，将编译好的内容复制进来，创建容器并确定。 查看运行服务，扫码接入微信，手动刷新日志，若看到 WeChat login success 则接入成功。

以下是使用 Coze 建立用户登录模块的一般步骤： 1. 进入 Coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 2. 按照提示输入 8888 端口号，并确保端口号在列表中出现。 3. 在浏览器中输入相关信息，输入刚刚设置好的密码，把协议滚动到最底部，点击进入面板。为了绑定，先注册一个宝塔的账号，然后返回到登录界面，输入注册号的用户名和密码。 4. 点击左侧 Docker，点击立即安装，选择默认方式，等待在线安装完成。安装成功后，右侧会出现很多应用。

深度学习是源于新的方法和策略，旨在通过克服梯度消失问题来生成深层的非线性特征层次，以训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明，结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流，便于训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。例如，长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动，从而做出准确的预测。自 2013 年以来，其使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。其突破性研究成果包括反向传播、更好的初始化网络参数等。 在相关技术名词中，深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。

以下是在 Coze 中创建用户登录模块的一般步骤： 1. 进入 Coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. Bot 的开发和调试页面功能布局如下： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流用于处理和生成图像的相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料；表格用于结构化数据的存储和调用；照片是图像素材库。 记忆系统：变量可存储对话过程中的临时信息；数据库管理持久化的结构化数据；长期记忆保存重要的历史对话信息；文件盒子管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：开场白可设置初次对话的问候语；用户问题建议可配置智能推荐的后续问题；快捷指令可设置常用功能的快速访问；背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 此外，服务器设置方面： 1. 按照提示输入 8888 端口号，确保端口号在列表中出现。 2. 在浏览器中输入，输入刚刚设置好的密码，把协议滚动到最底部，点击进入面板。为了绑定，先注册一个宝塔的账号，返回到登录界面，输入注册号的用户名和密码。 3. 点击左侧 Docker，点击立即安装，选择默认方式，等待在线安装完成。 使用 Coze IDE 创建插件的步骤： 1. 登录（扣子）。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面，或者在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框，根据以下信息完成配置并单击确认： 插件图标（可选）：单击默认图标后，您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称：自定义插件名称，用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称，便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述：插件的描述信息，一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式：选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时：选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框，设置工具名称和介绍，以明确工具的用途，并单击确定。 8. （可选）在 IDE 左上角工具列表区域，单击+图标，向插件添加更多工具。 9. （可选）在 IDE 左下角依赖包区域，管理依赖包，所有工具共用该依赖列表。

以下是一些可用于生成室内装修效果图的工具： 1. 字节旗下的 Coze AI 的图像工作流，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。 2. 目前没有明确指出生成室内装修效果图最好用的工具，但您可以参考上述提到的 Coze AI 进行尝试。

Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是软件程序，也可以是硬件设备。 从产品角度来看，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格，主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可设计背景故事，明确其起源、经历和动机，定义性格特点、说话方式和风格，以及设计对话风格和角色技能。 在结合大型语言模型（LLM）的情况下，LLM Agent 能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户的输入，并在此基础上进行智能决策和行动。其组成部分包括规划（负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略）、记忆（包括短期记忆用于存储对话上下文，长期记忆存储用户特征和业务数据）、工具（如 API 调用、插件扩展等辅助手段）和行动（将规划和记忆转换为具体输出，包括与外部环境的互动或工具调用）。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，还包括规划（子目标分解、反思完善）、记忆（短期记忆、长期记忆）和工具使用（调用外部 API 获取额外信息）等方面。

以下是零基础入门 AI 的一些建议： 1. 学习 Cursor： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上的基础课程，看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion： 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略，包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。

学习大模型可以从以下几个方面入手： 1. 理解大模型的概念：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。可以用上学参加工作来类比大模型的训练和使用过程。 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 的才有资本训练自己的大模型。 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。 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。 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。 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）。Token 被视为模型处理和生成的文本单位，是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。 2. 了解大模型的整体架构： 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：包括 LLm（如 GPT，一般使用 transformer 算法）或多模态模型（如文生图、图生图等）。 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。 3. 熟悉大模型的发展历程：起源于 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文，之后有众多基于大量语料的预训练模型，如 2018 年 Google 提出的 BERT，开创了双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模（MLM）；2018 年 OpenAI 提出的 GPT，开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标；2021 年 Meta 提出的首个开源模型 LLAMA，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具。