以下是一些生成 PPT 的工具及相关信息： 1. 生成 PPT 的插件“create_pptx”，要求输入参数为 Markdown 格式，尤其是一级标题，该插件会根据一级标题对 PPT 进行分页。 2. 闪击： 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作流程：选择模版、输入大纲和要点（将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650）、生成 PPT、在线编辑、导出（PPT 需要会员才能导出）。 3. 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作：AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 推荐阅读文章： 《》 《》 用户可以根据自己的需求和喜好选择合适的 AI PPT 工具，以提高工作效率和演示效果。

AGI（通用人工智能）的相关内容如下： OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体水平。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： chatGPT：由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing） LLM：大型语言模型（Large Language Model） OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划： Q的下一阶段，最初被称为 GPT6，后重新命名为 GPT7（原计划在 2026 年发布），因埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。 计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI。 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5（在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前，驱动了 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，早期模型如 GPT2 没有真正连贯回应的能力。

以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 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，了解其工作原理和交互方式，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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！

以下是关于 AI 入门的相关内容： Python + AI 入门： 许多朋友在深入学习 AI 时因编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。 本入门旨在让大家在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 Python 拥有丰富的标准库，若不够用可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具，在 AI 领域被广泛使用。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段包括迈出第一步，看书听课进社区。 DAY5：研究并开始使用 Kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯，可参考。 DAY6：应朋友推荐学习吴恩达的生成式人工智能课程，可在 B 站搜索对应关键词获取资源，学习笔记参考，抽空陆续 3 天学完。 DAY7：探索用 AI 解决真实问题，如团队写行业研究报告。 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门： 尽管当前版本是起点，但会逐步完善堆栈并增加更多选项。路线图包括交互式 CLI 用于 createaistack、事务性数据库用于高级用例、更多向量数据库和部署平台选项、开源模型的轻量级微调步骤等。 对在创建过程中发挥重要作用的开源项目如表示感谢。

以下是关于代替客服的相关内容： 目前已成熟的方式是采用 RAG+知识问答+语音条，主要场景是替代掉传统客服或者对内做培训的知识库。可以开发点击鼠标等动作的 RPA，搭配 RAG 的系统，方便现场 demo 演示。 实现难点包括 GPT4 等很多测试并不具备 planning 的能力，只能 plan 模型学过的知识库里的东西。面对更深层次的用户需求，需要一个产品经理将问题一层层拆开，未来很长时间是人与 GPT 同时存在的状态。 AIGC 在客户关系管理（CRM）领域有着广阔的应用前景，在客户服务方面，基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 对于中小企业，利用人工智能（AI）技术，尤其是 AI 聊天机器人来自动化处理客户服务中的常见咨询，不仅可以提升客户服务的效率和质量，还可以减轻人工客服人员的工作负担。具体做法包括部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询，根据企业需求和预算选择合适的解决方案并定制回答库，将其集成到多种客户服务渠道；通过机器人提供 24/7 客户支持，提升响应速度和服务质量，定期监控其性能并根据反馈优化，随着 AI 技术发展定期更新算法和知识库。

要创建一个智能体，以下是一些关键步骤和要点： 1. 选择平台：例如可以使用字节的扣子等平台。 2. 输入基本信息： 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 3. 配置相关内容： 插件：插件类似于工具箱，里面可以放置一个或多个 API。扣子平台上有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等。如果现有的插件不符合需求，还可以自己制作插件并添加所需的 API。 工作流：工作流如同可视化的拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成，开始和结束都有特定的节点，不同节点可能需要不同信息才能工作。 知识库：配置相关知识库。 4. 测试：配置完成后进行测试。 5. 发布：注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，建议将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 api_token 再发布。 扣子官网：https://www.coze.cn/

量化交易是一个大型的系统工程，具有以下特点： 1. 数据和模型方面：大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，预训练大模型的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源但占比不大。量化的整体算法逻辑和预训练模型结构类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 2. 计算集群和效率：量化和大模型都需要大型计算集群，上万张卡的互联是对Infra的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度尤为关键；大模型在infra层面的每一点提升都能带来训练效率优化和更快的实验反馈。 3. 细节关键：量化交易系统不仅有算法，还包含交易执行、风控等多个方面，任何环节问题都会导致系统失败；大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等都对结果有重要作用。 在摊位信息方面，有“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的主题，其思路是将交易与AIGC相结合，为个人投资者提供辅助，同时指出心态和交易理论对交易的重要性，借助AI分析行情提高资金使用效率和胜率。 在产品推荐方面，Composer Trading 是一个由人工智能驱动的策略创建平台，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略，提供预构建策略选择、全自动交易执行、无佣金模式、透明定价、定制和回测等功能。

以下是为您提供的在网站上学习 AI 的一些建议： 1. 从基础的 prompt 开始：在 3.5 刚出现时，对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt，能提高问问题和解决问题的效率。 2. 参与社区活动：例如《谁是人类》这类活动，社区中已经解决了很多门槛问题，只需花时间和做准备。 3. 利用开发工具：如 Windsurf ，它具有卓越的上下文理解能力、强大的功能特性和广泛的应用支持，能让环境配置变得轻松，还能自动完成一些重复性操作，支持多语言和跨平台。 4. 从游戏入手：像通过 Coze 平台打造图像流游戏 Bot ，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能，并不断优化。 希望这些建议对您有所帮助。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统。能够像人类一样思考、学习和执行多种任务，在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如，计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 致力于 AGI 的研发，其开发的 ChatGPT 就是相关成果之一。我们的使命是确保 AGI 造福全人类，它可以被视为人类进步脚手架上的另一个工具，可能带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好前景。

以下是关于快速学习 Cursor 的相关内容： Cursor 附带一组第三方文档，可通过@Docs 符号访问。若要添加自定义文档，可通过@Docs>Add new doc 实现，粘贴所需文档的 URL 后会显示相应模式，之后 Cursor 会索引并学习文档，您就能像使用其他文档一样将其用作上下文。在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理自定义文档，能进行编辑、删除或添加新文档的操作。 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱（如 google/github/163/qq 邮箱）登录。 安装中文包插件。 参考相关链接获取更多信息： 做一个贪吃蛇游戏（在网页中玩）的需求设置：在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求，如“帮我做一个贪吃蛇游戏，这个游戏的规则和逻辑如下……”，并清晰表达需求，包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增、游戏结束等方面。 Cursor 总结： 优点：是对话式编程工具，像在线编程学习机，集代码编写、报错调试、运行于一体，能以对话方式消除学习代码的恐惧感，适合简单、原型类项目，能让小白无压力入门代码，解决实际问题，提高专业程序员效率。 不足：目前 AI 编程替代专业程序员是伪命题，它较适合简单项目，复杂和商业化应用有困难，需考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。代码编写只是开发一环，程序员工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块，大语言模型面对复杂项目可能改好一个 bug 产生一个新 bug。但应积极拥抱技术发展，从需求出发解决实际问题，让小白也能编程。