AI 在农业领域有以下应用： 分析农田数据，从而提高农作物的产量和质量。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于为什么要做 AIGC 培训的回答： 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。其课程内容丰富，涵盖了 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足学习需求。因此，开展 AIGC 培训能够为学习者提供系统、全面且紧跟技术前沿的知识，帮助他们在 AI 领域更好地发展和进步。

以下是为您提供的相关信息： 谷歌刚刚放出了文生图 AI 模型的巅峰之作 Imagen 2，实测效果逼真细腻，生成的美女图仿佛真人照片，对于提示的还原程度已经打败了 DALL·E 3 和 Midjourney。此外，还有一些相关的辅助工具，如放大、换脸等。另外，Visual Electric 是一个不需要操心技术的 AI 绘画网站，您只需要发挥创意就行。您可以通过以下链接获取更详细的内容： 《》 增加了 A16z 的趋势图：顶级人工智能网络产品：每月数十亿次访问

人工智能在医疗领域的应用主要涵盖以下几个方面及相关案例： 1. 疾病的诊断与预测：通过分析医学图像（如 X 射线、CT 扫描和 MRI）辅助诊断疾病。 2. 药物研发：例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用其训练 AI 学习分子特点，总结规律，再从美国 FDA 已通过的六万多个分子中分析识别出符合要求的分子，经实验证明有效，有望用于临床。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究，大模型在医疗领域潜力巨大。此外，我们还预期会看到更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例，如 AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师等，为全球数百万消费者提供便捷的个人和职业发展支持。

以下是今年一些较为突出的 AI 相关事件： 1. 在教育领域，AI 走进小学课堂，如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和处理多种语言任务，能帮助人们写故事、回复邮件甚至编写程序代码；2022 年的 DALLE 可以根据描述画出想象中的图画。 2. 在商业活动中，有人将 AI 工具与商业会展结合，如用 AI 定制赛博朋克风格的团建游戏。 3. 在研究方面，针对 LLMs 的研究不断推进，出现了如推理时间计算和游戏玩法风格的价值迭代等新研究，预计未来一年内会产生能更好进行高级认知任务的 AI，2024 年预计会有许多 AI 原型和实验投入生产，计算的平衡将从预训练开始转移到推理。

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错，可能由多种原因导致。但仅根据您提供的“”内容，难以确切判断具体原因。常见的可能因素包括： 1. 模型配置问题：模型的参数设置不正确，或者与 K 值采样器的要求不匹配。 2. 输入数据格式错误：输入给采样器的数据格式不符合要求，例如数据类型、维度等。 3. 软件版本不兼容：ComfyUI 本身的版本与 K 值采样器存在兼容性问题。 4. 计算资源不足：系统的内存、GPU 等计算资源不足以支持 K 值采样器的运行。 要准确诊断问题，还需要更多的错误提示信息、相关配置和操作的详细描述。

在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错可能有多种原因。以下是一些常见的情况及相关设置步骤： 1. 首先，在“K 采样器”处，可通过点击“右键”“新建节点”“采样器”，选择“K 采样器（高级）”，其会有更多调整参数。 2. 对于 SDXL，由于需要用到 base 和 refiner 两套模型，所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 对于第一个 base 模型的采样器，参数设置如下： 添加噪波：enable，确保打开以添加噪声。 步数：30，即迭代的总步数。 结束降噪步数：20，代表前面 20 步采用 base 模型进行运算。 返回噪波：enable，以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 建立第一个工作流时，可按以下步骤操作： 清空所有节点，从零开始。先加载一个模型选择器的节点，右键点击空白处，选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】，生成节点后可选择安装好的大模型，且后面有三个连接点可指向下一个模块。 按住 clip 后面的点进行拖拽，点击【CLIPTextEncode】，得到提示词输入框。同理可再加一个提示词框，形成正向和负向提示架构。 为方便管理，可添加组，将相关节点放在组里一起移动。 从提示词节点后面再次拉出一根线，选择【KSampler】，其中有熟悉的参数如种子数、迭代步数、CFG、采样器等。 最后，设置输出图片尺寸，从【latent image】中拉出一个节点，选择【EmptyLatentImage】。 如果您能提供更具体的报错信息，将更有助于准确判断报错原因。

新手学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 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。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词的技巧：提示词上手容易且很有用。 5. 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 6. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 7. 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。 需要记住，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。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

新手入门学习 AI 可以从以下几个方面着手： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 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。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词的技巧：提示词上手容易且很有用。 5. 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 6. 体验 AI 产品： 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 7. 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。 书籍推荐： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》（“认知革命”的相关章节）《深度学习实战》。 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。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至可能会面对真正的数字生命形式。而一旦有了能够快速进化和具有自我意识的数字生命形式，围绕物种竞争会出现有趣的问题，比如合作与竞争的基础，以及对其模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等部分，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，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，人工智能产业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。