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ai概念第一次是被谁提出来的，什么时候？

Answer

AI 概念首次被提出是在 1956 年的达特茅斯会议上。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起，邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。约 47 位参与者就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论，并首次提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）这一术语，为这个新兴领域正式命名。在此之前，艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为 AI 奠定了初步的理论基础。1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。

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References

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

1956年，人工智能（AI）作为一个独立学科的诞生标志性事件——达特茅斯会议，在美国达特茅斯学院举行。这次会议不仅汇集了当时AI领域的先驱者，还明确了未来人工智能研究的方向和目标。在二战后，随着科技的迅速进步，计算机科学取得了显著发展。艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为AI奠定了初步的理论基础。图灵通过提出“图灵测试”探索机器是否能模拟人类智能，而冯·诺依曼则设计了现代计算机体系结构的原型。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起，他邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。这些来自不同学科领域的专家共同探讨了一个前沿话题：机器如何模仿人类的学习和其他智能行为。尽管与会者之间并没有达成广泛共识，这次为期两个月的研讨会却产生了划时代的成果：首次提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）这一术语，并为这个新兴领域正式命名。这一概念的提出不仅标志着人工智能作为一个独立研究领域的诞生，也指明了后续研究者的探索方向。此外，会议聚集了大约47位参与者，他们就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论。虽然当时看来颇具争议，但这些讨论为人工智能的发展奠定了坚实基础，并促进了不同学科间的交流与合作。在之后岁月里，参与者各自对AI领域做出显著贡献：麦卡锡开发Lisp编程语言极大地促进自然语言处理和机器学习；明斯基在神经网络研究中做出重要贡献并在MIT建立第一个AI实验室；香农通过信息论支持数据处理；罗切斯特在IBM开发早期计算机并提出基本概念。

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

1956年，人工智能（AI）作为一个独立学科的诞生标志性事件——达特茅斯会议，在美国达特茅斯学院举行。这次会议不仅汇集了当时AI领域的先驱者，还明确了未来人工智能研究的方向和目标。在二战后，随着科技的迅速进步，计算机科学取得了显著发展。艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为AI奠定了初步的理论基础。图灵通过提出“图灵测试”探索机器是否能模拟人类智能，而冯·诺依曼则设计了现代计算机体系结构的原型。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起，他邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。这些来自不同学科领域的专家共同探讨了一个前沿话题：机器如何模仿人类的学习和其他智能行为。尽管与会者之间并没有达成广泛共识，这次为期两个月的研讨会却产生了划时代的成果：首次提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）这一术语，并为这个新兴领域正式命名。这一概念的提出不仅标志着人工智能作为一个独立研究领域的诞生，也指明了后续研究者的探索方向。此外，会议聚集了大约47位参与者，他们就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论。虽然当时看来颇具争议，但这些讨论为人工智能的发展奠定了坚实基础，并促进了不同学科间的交流与合作。在之后岁月里，参与者各自对AI领域做出显著贡献：麦卡锡开发Lisp编程语言极大地促进自然语言处理和机器学习；明斯基在神经网络研究中做出重要贡献并在MIT建立第一个AI实验室；香农通过信息论支持数据处理；罗切斯特在IBM开发早期计算机并提出基本概念。

走入AI的世界

2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT，自此开始，一股AI浪潮席卷全球，但AI（人工智能，Artificial Intelligence）并不是近几年才有的新鲜事，他的起源，最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。1956年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里，AI的发展起起落落，两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史

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ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
准确的讲述垂直大模型的概念，国内外的应用现状、场景，发展趋势，最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图有哪些快速上手的prompt、平台和教程
以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。
2025-03-28
AI agt 是很么概念
AI Agent 是一种智能代理系统，具有以下特点和概念： 是从年前到现在比较火的概念，被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 准确来说，指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 目前其概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。 应用特点包括个性化，能随着用户使用了解用户习惯和想法并作出喜好预测；能自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码；能实现多 Agent 协作，如斯坦福大学的 SmallVille 项目。 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少。 包括 Chain（通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成）、Router（可使用判定让 Agent 走向不同的 Chain）、Tool（Agent 上的一次工具调用）等概念。 例如微信虚拟女友中的 AI Agent 包括 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈）。
2025-03-28
NLP相关概念
以下是关于 NLP 相关概念的详细介绍： 一、NLP、NLU、NLG 的关系 自然语言处理（NLP）中包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 二、NLP 的定义 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信，希望机器能像人一样具备正常人的语言理解能力。有别于计算机语言，“自然语言”是人类发展过程中形成的一种信息交流方式，包括汉语、英语、法语等世界上所有的语种语言。“处理”包含理解、转化、生成等过程。“自然语言处理”就是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工，以实现人机间的信息交流。 三、NLP 的用途 如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到 NLP 相关技术。 四、NLP 的技术原理 按照内容构成的层次，NLP 的基本技术原理可以分成 5 个层次： 1. 词法分析：找到词汇的各个词素，从中获得语言学信息。 2. 句法分析：对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。 3. 语义分析：找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析：分析篇章结构，识别不同部分之间的语义联系，结合内外部信息，在整体上理解篇章。 5. 内容生成 五、NLU 专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU 系统试图理解句子和词语背后的含义，而不是仅仅处理单个词语。NLU 能够识别文本中的情感、意图和实体，并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。 六、NLG 专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG 系统将结构化数据转化为自然语言文本，例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG 能够根据不同的需求和场景，生成不同风格和语气的文本。 七、NLP 任务 主要包含 3 大类任务： 1. 自然语言理解任务（NLU，Natural Language Understanding）：特点是能看到完整上下文信息，然后做广义分类任务，典型任务如文本情感分析，词性标注，信息检索等。 2. 有条件自然语言生成任务（conditionedNLG，Natural Language Generation）：特点是 seq2seq，典型任务例如机器翻译，自动摘要等。 3. 无条件自然语言生成任务（unconditionedNLG）：特点是开放性的句子生成，典型任务如问答系统（QA）、对话机器人（ChatBot）等。一开始针对不同任务会使用不同的模型，后来发现 NLG 任务能通过 incontext learning + prompt 来完成 NLU 任务，于是逐渐收敛到了 NLG 任务。
2025-03-24
介绍AI基本概念和目前发展阶段
AI 的基本概念： 人工智能（AI）是指让计算机模拟人类智能的技术。 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，它们之间存在密切联系。 目前发展阶段： 已取得显著进展，如聊天机器人具备基本对话能力，能用于客户服务和简单查询响应。 推理者如 ChatGPT 能解决复杂问题并提供详细分析和意见。 智能体虽能执行部分自动化业务，但仍需人类参与。 创新者如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型能协助人类完成新发明。 最高级别的组织型 AI 能自动执行组织的全部业务流程，但尚未完全实现。 对于新手学习 AI： 建议阅读「」熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 在「」中找到初学者课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践，尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 如果希望继续精进 AI： 了解 AI 背景知识，包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础，如统计学、线性代数、概率论。 熟悉算法和模型，如监督学习、无监督学习、强化学习。 学会评估和调优模型性能。 了解神经网络基础，包括网络结构和激活函数。
2025-03-20
描述相关概念的时候需要给ai什么指令
以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例： 在法律法规方面，如《人工智能法案》中，指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面，若指定生成某个页面（如首页、登录页等），可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台，关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计；对于信息类，关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是，目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，直接落地开发仍有距离，但随着 AI 技术的迭代，这种距离有望缩短。
2025-03-16
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展，人工智能正在加速渗透各行业应用场景，包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析，并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。
2025-04-09
ai如何思考你提出的问题
AI 思考问题的方式多种多样，以下为您介绍一些常见的方法和案例： 1. 利用思维模型：例如通过“AI+六顶思考帽”的方法，依次运用白帽（搜集信息）、红帽（探索直觉和感受）、黄帽（探索可能的积极面）等思维方式，全面且深入地思考问题。比如在个人 IP 定位的案例中，先让用户提供职业、兴趣爱好等信息，再探索其感受和直觉，最后分析潜在好处。 2. 引用节点和参照：在生成内容时，可以使用“引用节点”的技巧，让 AI 根据特定的参照（如之前的产出、新增的参考文案等）输出具备更高关联度的内容。例如在生成“延伸思考”的问题时，严格参照未来世界观和各个驱动力的解析。 3. 对比不同模型和功能：可以用同一段提示词对比不同模型的输出，择优深挖。还可以在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”，对文本进行精加工。 4. 正确引导孩子使用：对于孩子使用 AI，若方法不当，如提封闭性问题让孩子迅速得到答案，可能有负面效果；但改成开放性问题或让 AI 帮助提更多拓展思考的问题，能激发好奇心。在辅助写作文时，让孩子与 AI 共同完成并提交聊天记录，关注孩子对作文的点评批改等，能避免孩子偷懒。
2025-04-01
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗，如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能，只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能，就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下： 1. 配置工作流： 在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时，需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表： 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作，可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点： 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述，然后单击确认。 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点，包括输入添加 SQL 执行中需要的参数，输入要执行的 SQL 语句，可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作，最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前，要确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念，论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系，并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系，并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识，AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据，提前预警疾病风险；还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面，可能尚未有明确的具体实例，但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗，以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
如果你是一个AI学习者，你会提出哪些问题？让自己的学习更有策略？
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题，以使学习更有策略： 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景？ 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术？ 3. 在 AI 领域，哪些基础知识是必须牢固掌握的？ 4. 如何将 AI 应用于实际项目中，以获得更好的效果？ 5. 对于 AI 产生的结果，如何进行有效的评估和验证？ 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐，及时更新知识？ 7. 在学习 AI 时，如何避免常见的错误和陷阱？ 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力？ 9. 对于不同学习水平（如高中生、大学生、专业人士），学习 AI 的重点和方法有何不同？ 10. 在 AI 学习中，如何平衡理论学习和实践操作？
2025-02-17
一、学习内容 1. AI工具的操作：了解并掌握至少一种AI工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用：思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演：探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用，比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用，以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。
2025-02-07