以下是关于 AI Agents 课程的相关信息： 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本，该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章，由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写，介绍 Agents 是什么，这个领域的发展趋势，以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外，如果您是新手学习 AI，还可以参考以下步骤： 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。 在通往 AGI 之路知识库中，还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享： 1. AI agent 的介绍：大语言模型衍生出 AI agent，治理进阶可用此方式，如 GPTS、code、千帆百炼等，建议先吃透 prompt 再学习 AI agent，cost 平台有丰富教程和比赛，社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容：通过关键词学设进行 AI 会话学习，如每日选词丢入稳定扩散模型，积累了大量提示词，建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇：收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典，如环绕、过曝、缩放等，更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动：包括 prompt battle、AI 神经大赛等，如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行，有多种玩法，还有早晨的 PB 活动。

以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容： Cursor 方面： Cursor 适用于多种编程场景，如问答。在问答场景中，LLM 支持联网功能后，如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题，能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案，但答案置信率不高，而 Cursor 的上下文符号引用能力（如@Codebase 符号索引整个仓库）弥补了这一点，其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费，具备极强的私域知识理解能力，还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面： 工作步骤包括接收指令（用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题）、数据处理与理解（利用内部大语言模型解析用户输入，提取关键信息）、生成响应与执行任务（根据用户需求生成回答或采取行动，如查询数据库、搜索网络等）、输出结果（通过文本或语音将生成的结果反馈给用户）。 AIGC Weekly34 方面： 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题，如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感，发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文，提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化，还讨论了人工智能人格模拟相关内容，如语言模型如何模拟和改变人格等。

以下是图像 AI 和视频 AI 的入门建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，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，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，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，包括图像、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。 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，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。 6. 图像 AI 和视频 AI 产品推荐： 海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 不依靠特效模板就能实现顶级的影视特效，用户能够在图像基础上充分发挥想象力，创作出丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强，能让视频表达更能深入人心。 近期上线了提示词优化功能，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 国内图像类产品： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，操作界面设计简洁直观，用户友好度高，重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以，但存在一些局限性，如某些类型的图像可能无法生成，在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如国际工具出色。

以下是关于图像 AI 和视频 AI 学习的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，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，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，包括图像、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。 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。 6. 技术原理理解： 了解相关技术名词，如： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。 了解技术里程碑，如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息（如视觉、语言、音频等）的模型。 以下为一些常见的多模态模型示例： 智谱·AI 推出的具有视觉和语言双模态的模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。代码链接：。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。代码链接：。 Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini，它是 Google DeepMind 团队开发的，不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，被描述为一种“原生多模态大模型”，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费的 AI 去水印工具： 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。支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片，选择水印区域，保存并下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印的功能，可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可选择保存生成的文件，适合需快速去除水印且在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 此外，还有以下辅助工具可用于图片去水印： 对于想去掉图片右手手串的情况，除了 PS，PS 的 AI 版、SD 局部重绘、Firefly、canva、Google photo 都有局部重绘功能，微软 Designer 也免费。 如 https://clipdrop.co/cleanup 。 对于视频去水印： ProPainter 可一键移除视频内物体或水印，基于 E2FGVI 实现。 https://anieraser.media.io/app 去水印效果好但收费。 https://onlinevideocutter.com/removelogo 可以去水印但效果一般。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，还是建议购买正版去水印工具。

以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径： 1. 记忆： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 应用： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 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。

利用 AI 做卷烟营销工商管理类论文的选题是一个具有挑战性的任务，因为卷烟营销受到严格的法律法规限制。然而，您可以从以下几个方面考虑选题： 1. 基于 AI 的卷烟市场需求预测模型研究：探讨如何运用 AI 技术分析市场数据，预测消费者对卷烟的需求趋势。 2. AI 在卷烟品牌形象塑造与传播中的应用策略：研究如何利用 AI 技术优化卷烟品牌的形象塑造和传播方式。 3. 运用 AI 提升卷烟营销渠道管理效率的研究：分析 AI 技术在优化卷烟销售渠道、提高配送效率等方面的作用。 需要注意的是，卷烟营销必须严格遵守相关法律法规和道德规范。

ChatGPT 官网有多个版本，目前主要有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4o。 GPT3.5 为免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度相对较低，无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。其知识更新到 2022 年 1 月。 GPT4 知识更新到 2023 年 12 月，若想使用更多功能更智能的 GPT4o 需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版和企业版，费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 4o 于 5.13 发布，可免费体验，但次数有限，知识更新到 2023 年 10 月。 在注册 ChatGPT 账号前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，可省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。 以下是相关文章链接：

以下是为 0 基础的您规划的学习 AI 知识的路径： 一、了解 AI 基本概念 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。同时，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。您还可以通过在线教育平台（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。 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。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 六、长期学习与成长 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。 如果您的学习方向偏向技术研究： 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。 如果您的学习方向偏向应用： 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。