AI 与大数据密切相关但又存在区别。 关系方面： 1. 大数据为 AI 提供了丰富的数据资源，是 AI 发展的基础。例如，监督学习的快速发展得益于数据的快速增长。 2. 数据的采集、清洗、标注等处理过程对于 AI 模型的训练和优化至关重要。 区别方面： 1. 概念不同：AI 侧重于让机器模拟人类智能，实现学习、推理和决策等能力；大数据则主要关注对海量数据的收集、存储和分析。 2. 目的不同：AI 的目的是让机器具备智能行为；大数据旨在从大量数据中提取有价值的信息和洞察。 3. 处理方式不同：大数据更注重数据的存储和管理，而 AI 则侧重于利用数据进行模型训练和预测。 4. 数据类型：大数据包括结构化和非结构化数据，非结构化数据如图片、视频、文本等对于机器处理更具挑战性；AI 在处理数据时需要对数据进行特征提取和转换。 总之，AI 和大数据相互依存又各有特点，共同推动着技术的发展和应用。

以下是关于如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章中抓取热点的方法： 首先，明确主题是关键。在开始撰写文章前，要选定一个吸引人的主题。以当前 AI 领域的热度为例，可以通过阅读各类 AI 主题的公众号、追踪相关博主的动态、参与行业微信群讨论等多元化渠道，来捕捉 AI 界的最新动态。每个人的信息获取途径各有不同。比如，可以通过 Perplexity.AI 的 Discover 功能，挖掘近期的热点资讯，并最终选定像“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且具有较高关注度的主题。

以下是系统学习 LLM 开发以及 AI 技术的学习路径： LLM 开发学习路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础：包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，掌握 BERT 的预训练和微调方法，阅读相关论文如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调：进行大规模文本语料预处理，掌握 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等，微调 LLM 模型进行特定任务迁移，参考 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等资源。 4. LLM 模型优化和部署：掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，进行模型评估和可解释性研究，实现模型服务化、在线推理、多语言支持等，运用相关开源工具如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习：结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态：关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术学习路径： 偏向技术研究方向： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，在开始学习 AI 时，还需根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的方式，如本地部署、在线平台或配台电脑。必学、必看内容是基础课，主要解决环境问题和软件安装问题；建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具的安装教程；正式内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

作为一名小学班主任，若想将 AI 作为辅助班级管理的工具，您可以参考以下建议： 基础知识学习： 1. AI 背景知识：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 创建 AI 工具： 1. 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。 2. 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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。 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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，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。 5. 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。 需要注意的是，AI 技术在不断发展，您需要持续学习和探索，以更好地将其应用于班级管理中。

目前在 AI 领域中，暂时没有专门用于制作以时间轴呈现个人成长历程长页的特定工具。但您可以考虑使用一些通用的设计和内容创作工具来实现这一需求，例如 Adobe InDesign、Canva 等，它们具有丰富的模板和设计功能，能够帮助您创建出具有时间轴效果的个人成长历程页面。

通义灵码和 Cursor 在以下方面存在差异： 1. 自动补全功能：Cursor 支持多位置提示，修改更智能；通义灵码在这方面的表现未提及。 2. 上下文控制：Cursor 支持手动选择上下文，更便于专业程序员掌控；通义灵码未提及相关内容。 3. 智能体功能：Cursor 可自动添加、修改、删除全局代码，支持全项目 Agent 操作；通义灵码未提及相关功能。 4. 适配性：Cursor 基于 VSCode 魔改，无缝切换更便捷；通义灵码未提及适配性方面的特点。 此外，Cursor 还有一些独特的优势，如在进入完整项目代码时能索引所有内容，可根据需求选择引用部分文件或代码段，避免无关上下文干扰生成结果。基于需求生成的结果可通过点击按钮直接在对应位置修改。Composer 功能能帮助快速、有序创建多个文件，提升效率，但也带来一定风险。 需要注意的是，对于通义灵码的具体表现和特点，上述内容中未做详细阐述。

以下是关于如何用 AI 生成原型的相关内容： 推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 网页上与 AI 交互编程生成原型的一般流程： 1. 讨论需求：明确项目目标和用户需求，确保团队对产品方向有一致的理解。 2. 确定关键功能：根据需求确定产品最核心的功能，确保能实现最基本的用户价值。 3. AI 生成产品草图：利用 AI 快速生成界面草图，帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 4. 列出功能列表：明确产品所需的功能模块，并逐一列出。 5. 选择一个功能：每次专注完成一个功能，确保质量与效率。 6. 向 AI 描述功能：详细描述功能需求，AI 会根据描述生成代码。 7. AI 编写代码：AI 根据需求编写代码，减少开发者的重复性劳动。 8. 测试代码：测试生成的代码，确保正常运行。 9. 向 AI 提出问题：若功能不正常，将问题反馈给 AI 进行调整。 10. 功能完成：功能通过测试后标记为完成。 11. 还有功能吗：若还有未完成的功能，继续开发下一个功能。 12. 发布初始版本：所有核心功能完成后发布初始版本，以获取用户体验反馈。 非专业工程师使用 AI 辅助编程生成原型的建议： 1. 设置合理期望：AI 适合生成简单原型、写小脚本、处理数据，但不适合调试程序或解决复杂 Bug。 2. AI 是编程工具，也是学习工具：学习代码原理、编程基础知识尤为重要。 3. 实践为主：编程是一种技能，需多动手实践，学习资源的选择应符合个人需求。 4. 投资更好的 AI 模型：选用性能更好的模型节省时间并提高效率。 5. 注重安全性：在发布前做安全检查，尤其是涉及付费和数据安全的项目。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些 AI 去水印网站： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 此外，还有以下相关信息： Xiaohu.AI 日报 11 月 26 日提到的水印去除神器，测试表现出色，多厚的水印都能轻松去除，去水印效果极为干净。在线体验： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要使用 AI 识别标题的情绪，可以通过以下方式： 1. 为模型提供示例来改进其判断能力。例如，给出“一部制作精良且有趣的电影”作为积极情绪的示例，“10 分钟后我睡着了”作为消极情绪的示例，“电影还行”作为中性情绪的示例。 2. 按照以下步骤操作：单击页面右侧的提交按钮。然后，模型可以为输入的文本提供情绪判断。对于像“这是一个很好的时间！”这样的文本，情绪会被标记为积极的。 3. 您还可以保存新设计的提示。单击“保存”按钮并随意命名，例如“sentiment analysis test”，保存的提示将出现在“我的提示”选项卡中。

AI 对于普通个体户具有多方面的作用，主要包括以下几点： 1. 自媒体与内容创作：个体可以成为自媒体博主，利用 AI 工具生成优质内容，提升创作效率和质量。 2. 商业应用： 应用于实体印刷，如在 T 恤、杯子等实物上进行个性化设计。 进行电商商品的设计和优化。 开展 AI 服装预售业务。 承接 AI 视频制作订单。 3. 设计与创意工作： 提升设计质量和效率。 开发 AI 绘画相关应用。 利用 AI 进行摄影创作。 承接设计接单业务。 4. 个性化服务： 定制萌娃头像。 为客户提供 AI 相关的培训服务。 此外，随着 AI 技术的不断发展和应用普及，普通个体户能够凭借 AI 工具释放更多创造力，重新定义传统职业边界，推动行业创新和社会生产力的提升。但要充分利用好 AI ，需要个体户深入了解自身需求，掌握相关技能，并结合实际场景进行创新应用。