AI 可以帮助您编写程序代码。以下是一些可以辅助编程、生成代码的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于大模型可快速生成代码。 5. Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 在独立游戏开发中，也有使用 AI 辅助编写代码的经验。比如在《玩具帝国》中，对于一些简单、模板化、多调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码，可以交给 AI 编写。以 Buff 系统为例，让 AI 仿照已有代码写一些 Buff 生成的结果可以直接使用。但目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教，且不同的 AI 工具使用体验有所不同，如 Cursor 较麻烦，ChatGPT 相对方便。在教导 AI 时，要像哄小孩，正确的及时肯定，指出错误时要克制。

以下是关于大模型应用解决方案的相关内容： 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍：零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，拥有智能电动汽车完整自主研发能力，2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日，零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级，携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能，用于聊天、基础知识问答、文生图等场景，提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案： 接入通义大模型实现开放式语音交互：改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图：零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构：基于百炼平台，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代，降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程（一）：基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题： 知识的局限性：模型自身的知识完全源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势：可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且，RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题： 算力方面：国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足，与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面：训练成本高、数据筛选难度大，千亿参数模型报价高昂，让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。

大模型应用架构主要包括以下几个方面： 1. 零跑汽车案例： 客户介绍：零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，坚持核心技术自主研发，位列新能源品牌销量前三，自 2017 年起与阿里云展开深度合作。 阿里云的解决方案：通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱，接入通义大模型实现开放式语音交互，基于语音调用通义万相实现秒级作图，基于百炼构建开放、可扩展的大模型应用架构，降低创新门槛与成本。 2. 整体架构分层： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，如 A100、数据服务器等。 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型）。 平台层：如大模型的评测体系或 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. 基于多模态大模型的应用： 前言：随着 ChatGPT 的发展，多模态技术突飞猛进，呈现出一统计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的势头。 应用介绍：介绍了一款基于多模态大型模型的应用，能够实时分析当前地区新春的流行趋势。后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型提供推理服务，部署 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务，前端页面采用 HTML5 采集画面和用户输入。

很抱歉，目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤： 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确，确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求，包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库，确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突，如有，尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。

以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。学习建议包括使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码，遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。需注意，AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文链接： 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动：麦橘是哲学专业模型师，此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要，还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏，因其性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览，还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例，不懂代码也能让 AI 做游戏，通过告诉 AI 想要的效果让其调整，如降低难度等，最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作以及与 AI 交互的情况。 3. 软件 2.0 编程：在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 日益流行。考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，会发现很多令人兴奋的机会。长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为当开发通用人工智能（AGI）时，一定是使用软件 2.0。

利用 AI 工具做视频带货可以参考以下步骤： 1. 生成短视频选题文案 表明身份并描述需求，向 ChatGPT 提出回答要求。 以美妆行业为例展开。 2. 生产短视频文案 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频 打开网站（如 https://studio.did.com/editor ）。 在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音。 点击右上角的“Create Video”等待生成。 生成好数字人视频后，结合产品做讲解即可发布。 以下是一些常用的 AI 视频工具： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |即梦|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型|| |Minimax 海螺 AI|https://hailuoai.video/| |非常听话，语义理解能力非常强|| |Kling|kling.kuaishou.com| |支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |Vidu|https://www.vidu.studio/| | || |haiper|https://app.haiper.ai/| | | | |Pika|https://pika.art/| |可控性强，可以对嘴型，可配音|| |智谱清影|https://chatglm.cn/video| |开源了，可以自己部署 cogvideo|| |PixVerse|https://pixverse.ai/| |人少不怎么排队，还有换脸功能|| |luma|https://lumalabs.ai/| | || |SVD|https://stablevideo.com/| |对于景观更好用|| 此外，使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据，快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，帮助优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

利用 AI 做短视频带货可以参考以下步骤： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案：表明身份、描述需求并提出回答要求，以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案：将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（需科学上网）https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音。 第三步：点击右上角的 Create Video ，等待生成。生成好后结合产品做讲解即可发布去做视频带货。 此外，在杭州站活动中，也有关于 AI 自媒体涨粉的分享，通过团队合作现场 1 小时内快速创意制作 AI 相关短视频，并在社交平台上获得流量和关注。 另外，使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下措施： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

目前 AI 发展大致可以分为以下几个阶段： 1. 小模型阶段：能力单一，无法泛化和理解，例如早期的人脸识别，只能完成特定任务。 2. GPT 出现阶段：AGI 迎来拐点，机器实现与人类的交流。 3. Sora 出现阶段：打开了 AGI 的大门，能够认知世界并与世界互动，但训练算力可能受到限制。 4. 强人工智能阶段：机器能看懂一些常识并交流，但还缺少对世界力量的感知，如加速度、重力等，目前热炒的具身智能正处于此阶段。 5. 超级人工智能阶段：机器能够总结出世界的规律，达到如爱因斯坦、牛顿般的水平。 此外，OpenAI 内部会议上分享的 AGI 五个发展等级分别为： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程，包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

如果您想系统学习 AI 应用，可以从以下几个方面入手： 一、基础概念和知识 1. 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 了解线性代数基本概念，如向量、矩阵。 3. 学习基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 学习监督学习，了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 熟悉无监督学习，如聚类、降维等算法。 3. 了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习途径和实践 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 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。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习，比如图像、音乐、视频等。掌握提示词的技巧，上手容易且很有用。 4. 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品，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。 七、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，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。 3. 学习 AI 基础知识，了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与学校或社区组织的 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。 5. 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解最新进展，思考其对未来社会的影响。 总之，系统学习 AI 应用需要逐步积累知识、多实践，并根据自己的兴趣和需求选择合适的学习方向和方法。

以下是为 0 基础的您提供的在该网站上的学习计划： 1. 10 月 28 日 20:00 开始 分享材料：通往 AGI 之路增量小游戏 https://muykeee.github.io/waytoagiincremental/ 、转生之我是野菩萨 https://muykeee.github.io/wildpusaincremental/ 话题内容：0 基础做小游戏分享: 通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨 分享人：麦橘 2. 10 月 29 日 20:00 开始 分享材料： 话题内容：0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南 分享人：梦飞 3. 10 月 30 日 20:00 开始 分享材料： 、AI 拍立得：小程序：Pailido 话题内容：0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用 分享人：银海 4. 10 月 31 日 20:00 开始 话题内容：0 基础做小游戏分享：猪猪?撞南墙 分享人：南墙 此外，您还可以参考以下内容： 一条简单逻辑帮您速选合适的“开源许可证”： 大神用 Cursor 从 0 代码基础开始撸了一个在线选择器：https://opensourcelicensechooser.toolsnav.top/zh/ 另一个开源小网站，用能听懂的语言看各个许可：https://licenseexplorer.iaiuse.com/ 必学必看基础： 如何开始：根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式，包括本地部署（适合 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（分为在线出图和云电脑，根据实际情况选择），不建议一开始就配主机。 课程简述：先验经验需要熟练使用文生图、图生图，有一定逻辑思考和推理能力，适合炼丹新人、小白。课程安排大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习在课外沟通、练习，少部分必要内容在课上演示。 学习路径：必学、必看内容是基础课，解决环境和软件安装问题；建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具的安装教程；正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。