以下是关于学习应用 AI 的全面指导： 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。了解人工智能是什么，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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。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。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、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 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。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者： 掌握数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理，包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等，并进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者： 具备编程基础，如 Python、C++等。 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署，如模型优化、模型服务等，并进行行业实践，包括项目实战、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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。

字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析，提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想用 AI 做高质量高清图片，可以参考以下方法： 1. 了解默认分辨率：在 Stable Diffusion 中，AI 出图的默认分辨率为 512x512，用于商业通常不够。 2. 注意初始分辨率：初始分辨率不宜过高，例如 1600x840 的分辨率可能导致出图时间长和构图问题。 3. 运用高清修复：在文生图功能中有内置的高清修复（HiresFix）功能。将初始分辨率设置为 800x420 时，选择放大倍率为 2，可将分辨率放大至 1600x840。理论上放大倍率越高图片越清晰，但受电脑配置和显卡显存影响。放大算法如 RESRGAN 4x+Anime6B 常用于二次元绘图，写实类风格可选择 RESRGAN 4x+。 4. 固定图片种子值：先以 800x420 画一张图，获取其种子值并填入随机数种子以固定图片。 5. 底图制作：对于游戏截图升级为高质量图片，可在游戏内直接截图作为图生图的底层素材。为使底图清晰、拍摄自由，在 UE4 引擎游戏中可使用常用调整画质代码，如 r.ViewDistanceScale 10、r.ForceLOD 0、foliage.LODDistanceScale 10 等，并通过 ToggleDebugCamera 实现自由相机，使用 HighResShot 1920X1080（尺寸可调节）进行高品质截图。 通过这些技巧，您就可以得到足以商用的高清图片素材。

以下是关于如何用 AI 协助制作游戏的相关内容： 第一阶段： 重点关注工具。生成式人工智能可成为创作者的副驾驶，强化现有 UGC 工作流程。现有 UGC 平台（如 Roblox）会在工具集中添加生成人工智能工具，初创公司会复制现有工作流程并针对生成人工智能优化。此阶段类似互联网和云的起始阶段，从点解决方案工具入手协助创作者。 具体包括： 1. 人工智能+人类共同创作工具，如通过文本、语音或图像提示共同创作资产生成工具（如用于稳定扩散的 ControlNet），用于传说、世界构建、故事情节、任务甚至全分支视觉小说游戏的共同编写工具（如 AI Dungeon 和 Electric Noir 等初创公司的分支叙事游戏），用于编码的副驾驶工具使缺乏经验的创作者更易进行 UGC 游戏开发。 2. 提示共享和搜索，出色的游戏通过提示制作时，让创作者轻松获取最佳提示很重要。提示库庞大嘈杂时，人工智能可帮助语义搜索，找到适合游戏的正确提示。 第二阶段： 会出现新公司，从头重新构想创作工作流程。此阶段的产品可能更像基于生成人工智能构建的引擎或操作系统，而非工具或平台，会出现全新的创作范式，但具体形式难以预测。 此外，在 AI 制作游戏 PV《追光者》的案例中： 1. 作为游戏动效设计师，AI 可以取代“怎么做”的部分，加速实现过程并补足短板，但无法替代“做什么”的阶段。 2. 该作品灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片，加入佛教元素，结合了 chaGPT、MJ 绘图、SD 重绘、AI 抠图、Aive 制作背景音乐、微软 AI 制作旁白等，除撰写故事框架外，生图及后期配音约用 7 天完成。

以下是关于如何让员工更好地使用豆包的相关信息： 1. 访问途径： 网址：https://www.coze.cn/home APP：直接搜索“豆包” 2. 注册方式：手机号、抖音号或飞书号 3. 优点： 不需要? 可以捏好给别人用 可以扩展聊天 AI 的基础能力（搜索、作图、文档等） 4. 体验时间：约 5min 5. 实际使用中的问题及解决方式： 有时讲中文有时讲英文：可通过持续学习和优化使用方法来改善。 一句话太长听不懂且需要翻译：可通过优化使用方法解决。 需要纠正发音但只是对话：可通过优化使用方法解决。 6. 持续学习和优化：约定每周末通过电话为使用者优化当前使用方法，帮助他们更深入地学习和使用 AI。 豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，可以回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。访问网址是：https://www.doubao.com/ 。使用大模型时，初级可先纯聊，不懂就问，如问豆包是什么、coze 是什么、有何竞品、使用价格如何等。为提高搜索效率，可学习 prompt，coze 有优化 prompt 模板，豆包也可一键生成 prompt。

以下是一些关于海报生成的相关信息： 推荐的 AI 海报生成工具： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可辅助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具，采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，智能建议功能可帮助用户快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 即梦：上线 2.1 图片模型，可生成中英文字体，海报可直出，网址：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 。 Coze：https://www.coze.cn/template/project/7442540084944994344? 。 Yeadon 中从游戏入手学习搓图像流 bot 生成海报的步骤： 步骤一：创建第一个图像流，为文本大模型提供图像生成能力，设定图像流名称及描述（名称只能是英文）。 步骤二：了解图像流节点的意义，左侧工具栏集合多种功能，包括智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。 步骤三：根据需求进行图像流设计，如生成海报功能在总结故事后，将完整故事作为输入，进行提示词优化并输入生图大模型，调整基础风格和信息，输出最终配图海报。 步骤四：测试图像流。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些类似“用 AI 出一期视频脚本，然后人工拍成视频”的有趣事情： 1. 利用 AI 生成故事梗概，然后人工将其扩展为完整的小说。 首先使用 AI 工具（如 ChatGPT 等）生成故事的基本框架，包括主要角色、情节走向等。 接着由人工对框架进行丰富和细化，添加细节描写、情感表达等，形成一部完整的小说。 2. 借助 AI 生成音乐旋律，然后人工进行编曲和演奏。 运用 AI 音乐生成工具（如 Aiva 等）创建音乐的基础旋律。 再由人工根据旋律进行乐器选择、编曲设计，并通过演奏录制完成音乐作品。 3. 让 AI 设计游戏关卡框架，然后人工进行细节优化和美术创作。 利用 AI （如某些专门的游戏关卡设计工具）生成游戏关卡的大致布局和规则。 人工进一步完善关卡中的元素布置、美术风格设定等，使其更具趣味性和挑战性。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会因项目需求和个人偏好有所不同。而且 AI 工具的可用性和功能也可能会变化，建议直接访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。同时，AI 生成的内容仅供参考，需要仔细甄别。

以下是关于微信群聊机器人的相关信息： 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可通过点击按钮完成。 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可随时查阅。 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 若遇到问题，可采取以下方式解决：查阅官方文档和教程；联系技术支持；加入技术社群；在在线论坛和社区发布问题。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可采取以下措施：制作操作手册；定期操作；录制操作视频；编写自动化脚本。 微信机器人大事件记录： QA 汇总表中问题都会在这里汇总，搭建遇到问题，可以先在这里看看： 群里有很多机器人，大家自行体验互帮互助，欢迎把自己建好的机器人拉到群里检测。一群已满，目前 2 群已满。加右侧微信拉你③群。如果群人数较多或二维码失效，需要手动拉人。 如果您也想体验或者制作，可以添加 WaytoAGI 共建者张梦飞同学微信，拉您进群。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（用于所有的上下文学习）和长期记忆（通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计时，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，其身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短背景故事。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。LLM Agent 是指结合大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agent）特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并进行智能决策和行动。其组成部分包括： 1. 规划：是 Agent 的思维模型，负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略，通过使用大型语言模型的提示工程实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆：即信息存储与回忆，包括短期记忆（用于存储对话上下文，支持多轮对话）和长期记忆（存储用户特征和业务数据，通常通过向量数据库等技术实现快速存取）。 3. 工具：是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段，如 API 调用、插件扩展等，通过接入外部工具扩展 Agent 的能力。 4. 行动：是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。