如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。

很抱歉，目前没有关于纯 AI 打造的儿童绘本动画剧集《森林童话会》的更多详细信息。

以下是关于 AI 绘本创作的相关内容： AI 作图的创作方法与实操演示： 趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 纹身图创作强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 提示词编写用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 实操演示准备以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 人物创作过程从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 基于扣子的全自动绘本创作 Agent： 作者 PlayWithAI，在研究众多 AI Agent 和 AI 搜索相关技术后，利用扣子构建了产品。早前做过《AI 资讯早知道》的扣子 Bot，后推出图像流，构建了全自动绘本创作 Agent 艾小喵。 满满爸爸的 AI 绘本创作： 这是一个完全由 AI 工具制作的关于勇气和友谊的绘本故事，来自满满酱的奇思妙想，是送给满满的礼物。画面精美，第一次亲子共创。

以下是关于如何用 AI 制作儿童绘本的一些信息： 1. Midjourney 可能会在本月底推出视频生成功能，这或许对制作儿童绘本的动态效果有所帮助。 2. 有 AI 生成儿童绘本和多媒体故事的平台，支持从构思、插画制作到配音发布的一体化创作流程，提供 100 多种模板和 60 多种绘画风格，可定制故事板和角色设计。但免费用户仅能生成 5 页内容，付费后能提升质量和生成速度。 3. 详细教程指路，使用时需注意“cw”，cw 低时，关注形象/服装，cw 高时会关注到面部细节。 4. 很多人用 AI 写不了好故事时会选择做儿童绘本，因为儿童世界相对简单。但要写好儿童绘本，也需要理解和描写人类的复杂。

以下是关于如何用 AI 做儿童绘本的相关信息： 有专门的 AI 生成儿童绘本和多媒体故事平台，支持从构思、插画制作到配音发布的一体化创作流程。 该平台提供 100 多种模板和 60 多种绘画风格，可定制故事板和角色设计。 免费用户仅能生成 5 页内容，付费后可提升质量和生成速度。相关链接： 另外，儿童绘本是 AI 比较火的一个赛道，因为儿童生活在相对简单化的世界，还未成长到面对真实复杂世界的地步。

要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致，可以按照以下步骤进行： 1. 描述故事场景：利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事，将其分为多个场景，用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如，故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 为“探险开始，Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片：为每个场景生成图片时，使用固定的 prompt 风格词，如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感，生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要，可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选，在提示词中完全删除 Lily 的描述词，重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像，且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述：在写 prompt 时，应从多个角度描述需求，包括人种、画风、宠物品种等，以稳定内容符合预期。例如，如果想生成一个关于“狗”的视频，提供不同狗的品种、外貌、行为等信息，确保物种和画风的一致性。

以下是关于儿童绘本的 Prompt 相关内容： 对于儿童故事读物，通常需要具备以下特点： 1. 语言简单易懂，使用简洁的语言和短句子，便于孩子理解和跟随故事情节。 2. 具有丰富的想象力，充满奇幻和想象，带有魔法、奇妙的生物和奇异的世界，激发孩子的创造力和想象力。 3. 包含教育意义，常包含道德教训或生活启示，帮助孩子理解基本价值观。 4. 拥有生动的角色，包括可爱的动物、勇敢的英雄、善良的公主等，以有趣的人物形象吸引孩子注意力。 5. 经常使用重复的句子或韵律感强的语言，增强记忆力和语言的音乐感。 6. 具备互动性，许多儿童故事设计为互动式，鼓励孩子参与情节发展。 7. 有明确的情节结构，故事情节简单明了，有清晰的开始、发展和结局，方便孩子跟随和理解。 8. 配有丰富的插图和图画，增强视觉吸引力，帮助孩子更好地理解和记忆故事内容。 在让 LLM 生成故事时，需要限定生成的内容主题、风格、适合人群等的 prompt，例如生成「漫画小书虫??」的相关故事，并按照格式返回文本内容，以方便后续对数据解析、配图。 此外，小七姐在 K12 领域应用中提到儿童 PBL 项目 Prompt，原始设计思路包括： 1. 作为家长，获取 10 个生活中可能的 PBL 项目主题。 2. 对感兴趣的主题进一步拓展 5 个相关主题。 3. 选择主题后，设计包含目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估的 PBL 项目。 4. 根据反馈优化项目。 5. 设计测试评估孩子在项目中的知识与能力、提升可能、学习风格和兴趣点。 6. 根据孩子的真实反馈设计个性化学习方案。 7. 明确家长在项目中承担的角色和提供的支持。 8. 写一封信吸引孩子参与家长设计的学习项目。 例如为一位特别喜欢识认汽车品牌、喜欢交通工具、挖掘机等工程机械车的 3 岁小朋友设计一个包含能练习中、英文的 PBL 项目式学习任务，包含项目目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估。 在提示简介中，提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本，通常以问题或指示的形式出现，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。

如果你想开启一段为期 2 个月的 AI 学习之旅，并且有较为严格的测试，那么你可以尝试以下步骤： 1. 掌握基础概念和技术：学习如机器学习、深度学习、自然语言处理等的基础知识。这些资源包括：在线课程、书籍、学术论文等。 2. 实践项目：在掌握了基础知识后，尝试完成一些实践项目，如构建一个简单的机器学习模型、实现一个自然语言处理任务等。这将帮助你巩固所学知识，并提高你的实践能力。 3. 参加竞赛：参加一些 AI 相关的竞赛，如 Kaggle 竞赛、天池竞赛等。这将帮助你提高你的实践能力，并让你接触到更多的真实场景和问题。 4. 学习高级技术：在掌握了基础知识和实践能力后，尝试学习一些高级技术，如强化学习、生成式对抗网络等。这些技术将帮助你更好地理解 AI 的前沿领域，并为你的职业发展打下坚实的基础。 5. 参加实习或工作：如果你有机会参加实习或工作，那么这将是一个非常好的学习机会。在实习或工作中，你将接触到真实的项目和问题，并有机会与其他专业人士合作，提高你的实践能力和职业素养。 总之，学习 AI 需要不断地学习和实践，并且需要不断地更新自己的知识和技能。希望以上建议对你有所帮助。