目前 AI 的发展现状呈现出以下特点： 1. 持续学习和跟进是关键：AI 是快速发展的领域，新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体，加入社群和组织，参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布：从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势，基于长期理解和积淀，持续跟踪领域创新、洗牌和动态，并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但不能掉以轻心。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金，各方势力竞相角逐，像一场激动人心的 UFC 比赛。

以下是关于如何用 AI 写新闻的相关内容： 好用的 AI 新闻写作工具： 1. Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 儿童新闻百事通的相关内容： 1. 新闻获取：通过插件实现新闻搜索。 2. 新闻可信度分析：根据搜索的新闻内容，通过大模型推理，列出判断依据，包括来源检查、信息一致性、官方通知、详细性与具体性、社会知晓度、矛盾信息等，并对新闻进行评分。 3. 新闻转写：用户提供新闻关键词，bot 调用插件搜索对应的新闻信息，并转写成 6 12 岁儿童能听懂（看懂）的新闻，工作流内嵌入新闻搜索插件，运用大模型进行转写，再采用卡片形式输出。 4. 新闻故事创作：根据转写后的新闻内容，生成适合儿童读的新闻故事，对新闻内容进行拓展和再次创作，采用两层工作流嵌套的方式实现。 搭建 AI 工作流： 搭建 AI 工作流不是一蹴而就的，是一个不断迭代优化的过程。要培养 AI 工作流思维习惯，遇到事情思考“这个事情 AI 能帮我做什么”。接下来会用公众号写作场景实战演示如何梳理一套 AI 工作流，详细拆解公众号写作的工作流，梳理出可嵌入 AI 工具的关键节点，提供可落地执行的 AI 写作提效方案。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

利用 AI 写作可以参考以下步骤和方法： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 要写出比人更好的文字，需注意： 1. 选好模型：模型能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选适合的模型。 2. 评估模型：写作任务无标准答案，需从实际角度自行评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力等。 3. 克服文风：去除“AI 味”，避免出现如“首先、其次、再者、引人入胜”这类套话。 但需记住，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是一些英语老师靠 AI 赚钱的建议： 1. 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错方面的教学服务，帮助学生改进英语表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用（如 Call Annie）开展口语练习和发音纠正的课程，让 AI 提供实时反馈和建议。 3. 运用自适应学习平台（如 Duolingo），利用其 AI 技术为学生量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习，并以此收费。 4. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟的教学，提高学生的交流能力和语感。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI 技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

DeepSeek 是一家具有独特特点和优势的公司： 它不是“中国式创新”的产物，其在硅谷受到关注和追逐并非近期才发生。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新引发小范围轰动，而在国内舆论场却被描摹成“大模型价格战的发起者”。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来充满未知但值得期待，DeepSeek 应能为全人类的人工智能事业做出更大贡献，且已是中国最全球化的 AI 公司之一，其赢得尊重的秘方是硅谷味儿的。 作为推理型大模型，它具有以下特点： 无需用户提供详细步骤指令，能通过理解真实需求和场景提供答案。 能理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 回答问题时能深度思考，而非简单罗列信息。 可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 使用 DeepSeek 的正确方法包括： 用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，提示词模板可用可不用。 在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，让回答更通俗易懂。 激发其进行批判性思考、反面思考和复盘，恢复深度思考能力。 通过指定模仿的作家和文体，让其生成符合特定风格的文本。

以下是关于 DeepSeek 的使用手册： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 2. 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 4. 完整提示词：v 1.3 5. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 6. 使用技巧： DeepSeek 的特点与优势： 推理型大模型：核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，而不需要用户学习和使用特定的提示词模板。 深度思考：在回答问题时能够进行深度思考，而不是简单地罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 使用 DeepSeek 的正确方法： 可以扔掉提示词模板：用自然语言描述，直接描述真实场景和具体需求，提示词模板的目的是清晰表达，如果使用也完全没问题。 让 DeepSeek“说人话”：在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等，可以让 DeepSeek 的回答更加通俗易懂。 激发深度思考：让 DeepSeek 进行批判性思考、反面思考和复盘，以恢复其深度思考能力。 文风转换：通过指定模仿的作家和文体，让 DeepSeek 生成符合特定风格的文本。

以下是关于 Coze 的学习知识库的相关内容： 一、引言 作者大圣是致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。本文是关于使用 Coze 打造企业级知识库教程中数据库概念的细化，适合正在学习 Coze 且对数据库节点有困惑的人。在学习 AI Agent 过程中，有经典公式：AI Agent = LLM（大模型）+Planning（规划）+Memory（记忆）+Tools（工具），其中记忆离不开数据库组件。本文从非编程人士角度讲清数据库概念和基本使用，通过和 Excel 对比帮助理解，以更好利用 ChatGPT 等工具辅助学习。另外，作者正在规划一个关于 AI 时代应具备编程基础的系列，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 二、大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 1. 2024.06.05 更新：为帮助非编程人士理解数据库概念，补充额外教程，如有疑惑可读。 2. 2024.06.08 更新：为帮助非编程人士理解知识库概念，补充额外教程，建议阅读。 3. 2024.06.10 更新：为帮助非编程人士理解变量概念，补充额外教程，。 4. 2024.06.12 更新：B站 对应的视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1YM4m167zP/?spm_id_from=333.999.0.0 。读完本文可收获 AI Agent 的概念及核心公式、字节初代 AI Agent 产品 Coze 的详细教程、使用一个知识库的例子及 Coze 的使用方法。 三、胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程 关于新知识学习，作者推荐 Claude + Coze 的方法。Claude 是目前最强的 AI 大模型，Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品，其最大价值在于跟进 AI Agent 工具发展情况和做产品 Demo。在学习 RAG 过程中，作者首先通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo，并创建了 4 个 Bot，包括产品资料问答机器人（利用 Coze 的知识库能力演示知识库在企业中的应用）和 Query 改写助手学习 Bot。相关资料参考。

以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议： 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习：成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统：通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如，先训练生物学模型，再训练化学模型，然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验： 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值，比如从获取安装包和教学视频迈出第一步，参与社群学习等。 4. 注重基础：预医学生从化学和生物学基础课程开始，设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样，要打好基础。 5. 保持良好的学习状态：有意愿和动力，能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力，能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源：很多学习资源是免费开源的，充分利用这些资源进行学习。

以下是关于 DeepSeek 的最新消息： DeepSeek 深夜发布大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B ；模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 。JanusPro 是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性，同时利用单一的统一变压器架构进行处理，超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能。 DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局，降低 AI 行业的进入门槛。 DeepSeek 在中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。 1 月 28 日（除夕）有一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会，其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索。DeepSeek 在技术上虽有优势，但资源有限，需聚焦核心；其推理模型推动效率提升，挑战传统 SFT 方法，标志着新的模型训练范式。 DeepSeek 近日开源了多模态模型 JanusPro，寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALLE 3 相比，JanusPro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异，能力更全面。

以下是新手开始学习 AI 的建议： 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），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。 6. 对于中学生来说： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。