对于 0 基础想要系统学习 AI 的学生，以下是一些课程建议： 1. 如果您学习提示词有具体小目标，如 AI 写作优化、职场提升效率等，且需求不高，可不选贵的深度学习提示词课程，可考虑针对目标的 AI 课，如 AI 写作、AI 编程、AI 办公效率优化等，提示词作为其中一部分学习。若为变现而学，先思考自身能力和资源优势及变现路径，如个人客订提示词、提示词工具封装等，若有清晰方案，可深度学习提示词，还能结识同行。此外，自学能力强，能通过阅读和观察模仿掌握提示词，可不付费学，但要多交流。若自学能力不足且有清晰学习目的，建议选靠谱课程系统化学习。 2. 对于入门强化学习，如果概率论和线性代数基础薄弱，可先看相关课程学习，周末一天可搞定。若机器学习无基础，可先看吴恩达课程，再看李宏毅课程作为补充，若单纯入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，约 25 小时。学完可跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习，看前五章，约 10 小时。之后可看 B 站王树森课程的前几节学习基础知识点，约 5 小时。最后可看《动手学强化学习》开源书的 DQN 部分，约十几小时。 3. 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，第一阶段迈出第一步，看书听课进社区。感受是要系统性学习，打好基础，一开始就系统看书听课。比如 May 在初期走了弯路，在 B 站看介绍 ChatGPT 原理的分享，消费可以，系统学习要找高质量内容。May 加入 AI 社区 waytoAGI 后，发现这是宝藏社区，可按新手指引入门，如 。

以下是关于视频换脸的相关信息： 视频换脸能够自动识别视频中的人脸，并将其替换为选择的脸部，实现在视频中快速、精确地替换人物的脸部。 操作指引： 1. 上传原始视频。 2. 上传换脸图片。 3. 点击生成。 相关工具及链接： 1. 【TecCreative】： 图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 2. Swapface（有免费额度）： https://swapface.org//home 需要下载电脑客户端使用，没有在线版，可以通过邀请好友、点评软件获取积分。 视频换脸是可以上传视频或者 gif 图，换脸可以识别图片、视频里的多张脸进行替换。 效果预览：左边原视频，右边换脸后效果。 在“AI 摊主速成脑暴会”中，视频换脸属于视频处理类别，换脸需要 60 积分。

以下是一些对自媒体创作有用的 AI 软件或工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen。 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman。 此外，中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手，能处理心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

AI 在企业中有多种落地场景，以下为您详细介绍： 1. 决策方面： 在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断以快速决策的问题。例如依赖 AI 进行销售数据分析来制定产品定价策略，但当市场环境变化时，AI 建议可能不适用。 企业领导者需认识到 AI 决策的不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 提供的局部市场数据分析建议需经领导者基于经验和洞察的审查。 为最大化 AI 优势并避免盲目依赖，企业可建立“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤。 2. 医疗保健领域： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 3. 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低风险。 信用评估：帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 4. 零售和电子商务领域： 产品推荐：分析客户数据进行个性化推荐。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 5. 制造业领域： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。

AI 数字人是运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能如科幻作品中的人型机器人般高度智能，但已在各类生活场景中常见，且随着 AI 技术发展正迎来应用爆发。目前业界尚无准确定义，一般可根据技术栈分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视行业及直播带货。表现质量与手动建模精细度及动捕设备精密程度直接相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时，也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 2. 算法驱动的数字人：强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。大致流程包含三个核心算法： ASR（语音识别）：能将用户音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。开源代码如 openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition）。 AI Agent（人工智能体）：充当数字人大脑，可接入大语言模型，如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。Agent 部分可用 LangChain 模块自定义（https://www.langchain.com/）。 TTS（文字转语音）：将数字人依靠 LLM 生成的文字输出转换为语音。开源代码如微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts），只能使用预设人物声音且接口免费；VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）及其分支版本，可自己训练想要的人声；sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc）专注于唱歌，如前段时间很火的 AI 孙燕姿。 除算法外，人物建模模型可通过手动建模（音频驱动）或 AIGC 方式生成人物动态效果（如 wav2lip 模型）实现一个最简单的数字人。但这种简单构建方式存在诸多问题，如如何生成指定人物声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型及动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。

在 Midjourney 中，cref 和 sref 是用于引用图片的功能，它们有以下区别和使用方法： 1. 角色参考（cref）： 作用：保持图像角色的一致性。 使用方法：在提示后添加“cref”，紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girlcref。可以使用“cw”调整参考图像对生成图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。强度 100（“cw 100”）是默认值，会使用面部、头发和衣服，cw 为 0 的话仅保证脸部一致。基础格式为“cref 图片链接，cw 100”。 参考链接： 2. 风格参考（sref）： 作用：生成类似风格的图片，保持画风的一致性。 使用方法：在提示后添加“sref”，紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girlsref。可以使用“sw”调整参考风格对生成图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。基础格式为“sref 图片链接，sw 100”。 参考链接： 如果想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用“sref”或“cref”，并通过调整“sw”或“cw”的值来控制引用图像的影响程度。例如：/imagine prompt beautiful girlsrefsw 500。这样，生成的图像将会在保持原有风格的同时，融入一部分引用图像的风格。

对于 AI 初学者，以下是一些学习的起点和资源推荐： 1. 学习 SD 提示词：可从官方资料入手掌握基本概念，通过大量实践培养敏锐度，追求创新性并挖掘新维度，持续学习、实践和总结反馈。 2. 课程资源： 微软的 AI 初学者课程： AI for every one（吴恩达教程）： 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 谷歌生成式 AI 课程： ChatGPT 入门： 3. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程：可以在关注她。对于初学者，建议至少先真正理解以下几个问题： GPT 说人话的能力是怎么来的 “涌现”的产生 prompt 的概念和意义 为什么现阶段我们不得不用 prompt 推荐两个课外阅读：B站 UP Yjango（于建国博士）很早前发布的相关视频。

利用 AI 进行产品包装信息的智能审核，可以参考以下类似的方法和步骤： 1. 数据收集与分析：利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据，包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等，以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配：通过 AI 提取产品包装中的关键信息，并与合规要求的关键词进行匹配，快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查：运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素，确保其符合相关规定，同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接：将 AI 系统与最新的法规库进行对接，实时更新审核标准，保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警：AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险，并及时发出预警，提示修改。 6. 个性化审核模型：根据不同产品类型和行业特点，训练个性化的 AI 审核模型，提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化：根据审核结果和用户反馈，不断优化 AI 模型，提高审核的质量和效率。

以下是关于借助 AI 进行产品保证信息合规审核的一些建议： 1. 建立用户的举报和响应机制：在网站建立相关投诉举报机制，如设置侵权举报按钮，简化举报流程，并建立快速响应团队，负责评估收到的侵权举报，并在必要时采取法律行动。 2. 对用户进行潜在风险提示，明确用户责任与义务：在用户协议中详细列出禁止侵权行为的条款，并明确违反协议的法律后果。通过用户教育活动，如在线研讨会、指南和常见问题解答，提高用户对版权的认识。 3. 企业应当深入钻研相关法律法规，深化版权合规流程： 定期组织知识产权法律培训，确保团队成员对相关法律法规有深刻理解，涵盖适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略，以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。 建立专门的法律合规团队，其职责不仅是监控，还需主动解释新法律变动对公司运营的影响，包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议，以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。 制定严格的数据来源审核流程，确保所有用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容，应实行版权审核机制，以确保这些内容要么是原创的，要么已经得到授权使用。 4. 建立企业内容过滤与监控系统：开发或采用先进的内容识别技术，如图像识别和文本匹配，自动识别并过滤潜在的侵权内容。同时，建立内容监控小组，负责人工审核由用户生成的内容，确保过滤系统的准确性。通过结合使用技术和人工审核，提高识别侵权内容的能力，保护企业和用户免受侵权风险。

成为 AI 训练师需要以下几个方面的努力： 1. 扎实的基础知识：就像医学生从化学和生物学基础课程开始一样，AI 训练师也需要掌握相关的基础知识，例如数学、统计学、计算机科学等。 2. 领域专业知识：针对特定的应用领域，如医疗保健，需要深入了解该领域的专业知识，包括原理、流程和实践经验。 3. 学习方式：通过正规的学校教育和实践学徒的方式，从该领域最出色的实践者那里学习，积累经验和直觉。 4. 模型训练方法：不应仅仅依靠大量的数据和生成模型，而是采用堆叠模型的方式进行训练，例如先训练生物学模型，再添加特定领域的数据点。 5. 持续学习和创新：鉴于 AI 的发展特性，要不断学习新的技术和方法，探索更有效的训练方式。 同时，利用 AI 进行教育和自学也是提升自身能力的途径，但要注意对关键数据进行核实，避免 AI 产生的幻觉导致错误。