人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临如物种竞争、合作等有趣问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

AI 的基本运行逻辑主要体现在以下两个方面： 1. 在自然语言处理（NLU）方面，传统的语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成的产物，其运作逻辑规律都是可观测的，具有 ifelse 式的逻辑性。而大模型则是凭借海量的数据，在向量空间中学习知识的关联性从而形成的，其运作逻辑难以观测，已然脱离了 ifelse 的层面。 2. 在视频制作方面，例如在制作片头时，需要先确定镜头想法，如视线聚焦到中心的圆形细胞并保持固定以方便后续画面转场，可能会对单张 AI 图生视频进行分图层处理，并叠加多个画面来丰富画面。 此外，在 AI 监管方面，需要确定一系列支持监管一致性和监管者的功能，如建立中央监测和评估框架，收集相关数据，支持监管者进行内部监测和评估等，以实现创新的监管方式。监测和评估需要集中进行，以确定整体框架是否符合目标，是否以支持创新、清晰、适度、适应性强、值得信赖和协作的方式运行，并建立反馈回路以衡量框架的有效性。

以下是关于学习使用 AI 的一些建议： 学习外语： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 学习数学： 1. 自适应学习系统：使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 AI 与宠物结合： 1. AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物，例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像，这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统，通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式，帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的新手学习 AI 的全面指南： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 四、掌握提示词技巧 提示词上手容易且很有用，一定要掌握。 五、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 六、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 七、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。 对于中学生学习 AI，还可以： 一、从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 二、尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 四、参与 AI 相关的实践项目 可以参加学校或社区组织的 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，培养动手能力。 五、关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是关于如何看待 AI 的一些观点： 1. 对于不具备理工科背景的文科生来说，可将 AI 视为一个黑箱，只需知道它是能理解和输出自然语言、模仿人类思维的东西，其理解方式不重要。其生态位是似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。可以从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与这类似人非人存在相处的原则。 2. 要判断一张图片是否为 AI 生成，可借助一些网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但测试中存在矛盾情况，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 3. 关于 AI 工具对产品工作的变化，调研问卷结果显示，多数人正在接触和了解 AI 工具，逐步尝试融入日常工作，38%的人表示工作的某些细节有调整，3%的人表示 AI 对主要工作流程产生影响，这反映出 AI 工具虽在改变一些行业和工作方式，但过程是渐进的，在深度和广度上的应用还有待提升，可能存在创新应用场景未被发掘或基础设施和系统限制其全面应用的情况。

以下是关于智能招聘的相关信息： 人工智能在招聘中的潜在风险： 公司在使用 AI 招聘系统时通常需要收集大量个人数据，如候选人的简历、教育背景和工作经历。若这些数据被滥用，可能会侵犯候选人的隐私。 应对策略： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 AI 在智能人力资源中的应用： 目前，主要利用模型进行一些诸如简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。此外，在营销环节，通过 AIGC 生成一些话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素，以指导物料的生成。

Kimi 和秘塔 AI 的区别在于以下方面： 功能特点：传音智库是公司内部的 AI 平台，功能类似于 Poe，仅内网可访问，可用 Kimi 替代。 平台性质：Kimi 是国产新星，秘塔 AI 被称为搜索神器。 访问网址：Kimi 的网址为 https://kimi.moonshot.cn/ ，秘塔 AI 未提及具体网址。

目前市面上有为微信公众号运营服务的 AGI 应用。例如，利用 Perplexity.AI 可以实现相关功能： 1. 其具有强大的搜索功能，访问该网站使用搜索功能，可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果，经常使用可考虑开通会员。 2. 在搜索框输入具体 Prompt 能快速定位相关资讯。获取搜索结果后，可点击回答内容下方拷贝按钮获取引用网站链接。 3. 同理，微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的 AI 工具也能提供类似功能，帮助快速搜集大量相关资料，提升文章专业度和说服力。 收集完资料后，可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手进行整理。但需注意，Kimi 阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料确保其有效读取理解。

以下是为您整理的关于好用的工作流 AI 的相关内容： 目前存在多种 AI 工作流应用方式和相关思考： 1. 一种固定且优化的 AI 工作流包括：起床时让 AI 为您排 TODO 优先级并进行私董会脑暴；工作中有傲娇 AI 小助理加油，其 Prompt 为阳光、会撒娇/卖萌；重点事项如内容创作可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论；还包括优化的内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。同时，将知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，未来计划把整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约，还准备了备选的 50 多个生产力 AI 待命输出。 2. 之所以需要 AI 工作流，是因为大多数人零碎地使用 AI 工具，未系统应用到工作场景，导致整体效率未提高甚至降低，如小明的例子，问题在于未形成完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程，挑选和切换工具浪费时间。解决办法是建立 AI 工作流。 3. 有人认为可以通过口喷需求的方式，在 01 阶段辅助快速生成工作流程再修改，降低用户上手门槛。Agentic Workflow 用于 MVP 的产品测试是很好的途径，如 Pailido｜AI 拍立得这款文案快速生成的 AINaitive 产品，能通过多模态模型快速生成各种场景文案。同时也提出了关于 AI 与人协同关系的思考，如“Reshape your workflow with AI?”或“Reshape your AI workflow?”

以下是为您推荐的一些生成问答对的提示词相关资料： Claude 官方文档提示词工程最佳实践： 告诉 Claude 仔细阅读文档，因为稍后会被提问。 对于文档问答，在提示的其他输入信息后在末尾提出问题（结果质量有较大的定量差异）。 告诉 Claude 在回答前先找到与问题相关的引用，只有找到相关引用时才回答。 给 Claude 从查询文本的其他部分生成的示例问题+答案对（可以由 Claude 或手动生成）。 通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。更多信息，请参考 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示词工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例：Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> 首先，找到与回答问题最相关的文档中的引用，并按编号顺序打印。引用应相对较短。如果没有相关引用，写 "No relevant quotes" 代替。然后，回答问题，以 "Answer:" 开头。回答中不要逐字包含或引用引用内容。不要说 "According to Quote" 回答时，仅通过在相关句子末尾添加其括号编号来引用与每个部分答案相关的引用。 文本补全（Text completion）提示词设计： 展示和告诉：通过说明、示例或两者结合清楚表明想要的内容。如让模型按字母顺序对一系列项目排名或对段落按情感分类时，向它展示想要的内容。 提供高质量数据：构建分类器或让模型遵循某种模式时，确保有足够示例，并校对示例。 检查设置：温度和 top_p 设置控制模型生成响应时的确定性。要求生成只有一个正确答案的响应时，应将这些设置较低；想要更多样化响应时，可能需要将它们设置得更高。 请注意，以上资料仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和应用。