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对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发，以下是一些建议： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时，要强调组员的主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 借助 AI 编程工具（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容： 首先，过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中，道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”，会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生，这样的故事缺乏冲突，人物单薄，不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在，纵观文学史，伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的，因为人类的心灵与生活极为复杂，痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分，只有正面的故事很难获得共鸣。 其次，好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时，往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础，有共鸣才有读者，有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧，人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型，其预训练数据量大且丰富，储存了人类几乎所有可能的生命经验，理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后，在实际操作中，对于处理文本特别是 PDF，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。但需要注意的是，这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（为 Agents 提供长时间保留和回忆无限信息的能力，通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现）。 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。

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以下是一些可以将 CAD 建筑平面图生成室内效果图的 AI 软件： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 同时，以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于国内 AI 排名的相关信息： 根据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，在 APP 端，截至 2024 年 10 月，夸克和豆包的历史总下载量已过亿，共 56 款产品的历史下载量超百万，8 款产品历史下载量超千万。从单月新增来看，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级，10 款产品可达百万级；DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万；用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端，月总访问量超千万的共 7 款产品，包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上，共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万，19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次，13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 另外，AI 智库的月度榜单（9 月）中也有相关排名，如美趣 AI、说得相机提词器、AI 智能写作、创客贴 AI 等产品均在列，同时还包括了排名、产品、特性、分类、应用名称、下载量、环比变化和所属公司等具体信息。

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以下是为小白提供的学习 AI 的路径： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 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，了解其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，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 适合纯 AI 小白，可先看左边的目录。 2. 学习模式是输入→模仿→自发创造。 3. 去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 4. 学习时间不是每天依次进行，有空的时候学习。 5. 保持良好的学习状态，能学多少算多少。 6. 学习资源的内容都是免费开源的。 YoYo 的学习心得： 1. 学习前状态：不理解 AI 和提示词工程，作为文科生不懂代码、英语差，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。 2. 学习后现状：能搓多 Agent 的智能体，营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，在公司中实践智能客服等。 3. 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径如同主线+支线的游戏通关。 4. 个人感受：学不完，找到适合自己的就好，学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。