以下是一些关于不同 AI 相关内容的开发信息： Kolors 是一个基于潜在扩散的大规模文本生成图像模型，由快手 Kolors 团队开发。在数十亿对文本图像对上进行了训练，在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文字符的文本渲染方面有显著优势，支持中文和英文输入。相关工作流与模型地址：https://pan.baidu.com/s/1u2DX1g2KGUzSZD_RwBXaQ?pwd=cycy ；https://pan.quark.cn/s/2e4f0e87dd06 。文档说明：https://xiaobot.net/post/14922d268bcb4138b8eee5234e576c03 。项目地址：https://github.com/KwaiKolors/Kolors/tree/master?tab=readmeovfile 。 Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手，是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人，以开创性计算机科学家克劳德·香农（Claude Shannon）的名字命名。注册方式：访问 Claude 的官方网站，点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项，填写邮箱地址并设置密码，提交表单，系统会向邮箱发送验证邮件，使用其中的验证码完成邮箱验证。若注册时遇到需要海外手机号接收验证码的问题，可使用虚拟海外号服务如 SMSActivate、SMSPool 等购买海外虚拟手机号接收验证码，或借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册，也可请海外朋友帮忙接收验证码。完成注册后，若希望升级到 Claude Pro 版本，需填写支付信息并选择合适的订阅计划，注意订阅可能需要使用海外支付方式，目前未付费用户使用平台可能会受到一些限制。 Lepton AI 是一个 AI 应用快速部署平台，由前阿里巴巴副总裁贾扬清创建，平台包含大量开源的大模型，通过一行命令可以快速调用，也可以在该平台创建 AI 应用。网址：https://www.lepton.ai/playground 。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），目前还处于研究阶段。以下是一些与 AGI 相关的使用信息： 对于编程方面，在配置 AI 插件之前，需要先安装 python 的运行环境。安装步骤为：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可。使用上和 Fitten 差不多。具体配置 python 运行环境可参考。 有一款 AI 浏览器插件，使用方法如下： 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件，下载地址：https://aicard.eze.is 。 固定插件到浏览器工具栏，方便后续使用。 在想分享的网页中，点击插件→生成 AI 卡片。 复制或下载图片，即可轻松分享。 小技巧：在微信电脑版【点开图片】后【右键图片识别图中二维码】就可以访问链接。 安装方式有： 访问官网 https://aicard.eze.is，即可开箱即用。 Chrome 应用商店安装，也可以 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card（需要正确网络环境访问，安装后支持自动更新）。 下载最新安装包，访问官网下载最新安装包，适用于无法访问应用商店的用户，本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 弱人工智能指针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的 AI 系统，如 Siri 或 Alexa 等虚拟助手，流媒体服务所使用的推荐算法，以及为特定客服任务所设计的对话机器人。强人工智能是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统，目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。更多信息请见（AGI）。

以下是关于“AI 领导力”的相关内容： 1. 2023 年 10 月 30 日，拜登签署了一项具有里程碑意义的行政命令，旨在确保美国在抓住人工智能（AI）的机遇和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令确立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。同时，该命令还指示了一系列行动，以应对 AI 系统对美国人安全和保障的潜在风险。 2. 英国国防部于 2022 年 6 月发布了自身的 AI 伦理原则和政策，确定了英国政府在 AI 赋能军事能力方面的方法。将通过特定情境的方法确保该政策应用的适当一致性和协调性，从而促进英国在国防领域使用 AI 的领导地位。 3. 在 AI 迅速发展的当下，懂得有效利用 AI 的人将在职场占据绝对优势。掌握 Claude 的 5 层 Prompt 体系能为自己打造强大竞争壁垒，Prompt 工程已成为热门新兴职业。将该体系应用到日常工作中，如市场研究、写作、数据分析项目等，能创造出令人惊叹的内容。在这个 AI 驱动的世界，真正的魔法在于懂得使用 AI 的人。引用凯文·凯利的话，懂得使用机器人的人将取代不懂得使用的人，掌握 Claude 的 5 层 Prompt 体系是通往未来的金钥匙。

智能体（Agent）在各种应用中扮演重要角色，以下是一些典型的应用领域： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型： 1. 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。示例：温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 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。示例：自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 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。示例：机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 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。示例：金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 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。示例：强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 从历史角度来看，随着大航海时代及全球贸易的兴起，“Agent”的角色在商业领域变得日益重要。16 至 17 世纪间，贸易代理和公司代理商开始在全球范围内进行商品交易，如荷兰东印度公司的代理人。18 至 19 世纪工业革命期间，“Agent”的职能进一步拓展到保险、房地产等新兴行业。此外，在 19 世纪，政府及情报领域也开始广泛使用“Agent”，比如情报特工和便衣警察，在维护国家安全与社会秩序方面发挥了不可或缺的作用。 在 20 世纪至 21 世纪的现代社会中，“Agent”一词涵盖了多种职业角色，尤其在娱乐和体育行业中，它指的是艺人经纪人和运动员经理等职位。这些专业经理人负责安排试镜、进行合同谈判以及规划职业生涯，确保客户能在竞争激烈的行业中获得成功。此外，“Agent”还包括劳务代理和招聘代理（猎头）。劳务代理提供劳动力匹配服务，帮助求职者找到合适的工作，并为雇主提供所需的人才，如劳务派遣公司将临时员工派遣到需要额外支持的企业单位。而猎头则专门为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士，通过筛选简历、安排面试并评估候选人来帮助企业找到最合适的员工。凭借深厚的行业知识与广泛的联系网络，这些猎头为企业与顶尖人才之间搭建了重要桥梁。 从词源和词的历史变迁中，大家就能看到，“Agent”这个词本身就具有行动的含义，到了后期又附加了“替身”的意思。且无论哪个领域，“Agent”都多数情况下都在指：“拥有行动的替身，都是替代他人做某事“。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

在 Coze 中引导用户输入内容可以参考以下步骤： 1. 设计一个吐槽心灵鸡汤的应用，允许用户输入心灵鸡汤类内容，AI 生成对应的反心灵鸡汤，并展示在前端页面。应用体验地址为：https://www.coze.cn/s/iDGHwn8t/ 核心操作流程： 用户在页面输入指定文本。 用户在页面点击【开喝】按钮。 Coze 后台调用工作流生成对应内容。 工作流生成的内容展示在前端界面内。 核心前端设计： 用户界面提供一个元素 A（Coze 中称作组件），让用户输入内容。 用户界面提供一个按钮 A，让用户点击后调用工作流。 用户界面提供一个元素 B，向用户展示工作流的结果。 核心业务逻辑： 读取元素 A 的用户输入。 将用户输入传递给 AI 大模型。 AI 大模型按照提示词设定生成指定内容。 在元素 B 展示 AI 大模型生成的内容。基于上述业务逻辑，只需要设计一个简单的工作流即可。该工作流由【开始】节点（用户输入）、【大模型】节点（AI 生成内容）、【结束】节点构成（内容输出）。 2. 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在稍后读存储地址（飞书多维表格）中，检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令就开始流程，不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题，交由外层 bot 的大模型判断）。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，只需要设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可以通过额外的配置定向检索状态为“仅记录（即未读状态）”的收藏记录。 4.4 大模型节点：为了处理的稳定性，这一步采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配。可以继续优化提示词以提升匹配的精准度。

我调用的是抖音集团的云雀大模型。 LoRA 和 LyCORIS 属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 Stable Diffusion 已内置。在 WebUI 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。管理模型可进入 WebUI 目录下的 models/LoRA 目录。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型（ip_adapter.bin）下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹（没有则新建），地址为：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2（不是经典的 buffalo_l），下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中，地址为：https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型，放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下，地址为：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。网络环境不好的，可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。

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、回滚的步骤。同时要明确，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，会有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，很可能会使用软件 2.0。

以下是一些适合研究生做科研写论文的 AI 工具推荐： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，如果是医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑使用： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 对于 AI 文章排版工具，论文排版方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于您提到的“nvidia”的相关信息： 1. 英伟达在 AI 领域有新的动作，推出了通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流的 ComfyGen，目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域，效果甚至更符合人类对提示词的判断和理解，且在与其他模型和人类写的提示词的对比中略胜一筹，但项目未开源。 2. 英伟达起步于看到游戏市场的需求，如今在 AI 领域有重要地位。 3. 在 2024 年，全球芯片出口管制下，中国仍是重要市场。美国商务部长警告英伟达，中国在美芯片制造商中所占份额减少，但中国当地分支机构目前未受控制。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限，阿里巴巴和腾讯与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判，同时谷歌和微软向中国大型企业推销云服务。 4. 2024 年，提供强大模型的成本下降，如 OpenAI 成本下降 100 倍，Google Gemini 也有价格下降且性能强劲。由于计算成本高，模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系，反垄断监管机构担心这将巩固现有公司的地位。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可以将其当成一个黑箱。AI 技术无论如何发展，其生态位仍是一种似人而非人的存在。 从历史角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算，现代计算机虽更先进但仍遵循相同理念。而对于像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，正是 AI 所感兴趣的。 在应用方面，AI 健身是利用 AI 技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。