目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。

AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点： 1. 需要较高的计算性能，以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理，自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程，也称为预测或推断。

学习 AGI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。以下是一些建议： 1. 参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 2. 应用方面：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。 3. 分析方面：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。 记住，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知识体系，并能够在这一领域取得成就。同时，找到适合自己的学习方式和兴趣点最为重要，学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，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。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： 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。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 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。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些可以帮助您运营小红书账号的 AI 工具： 1. 小红书文案专家： 功能价值：见过多个爆款文案，只需输入网页或视频链接，就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 一期产品功能：可以提取任何链接中的标题和内容；按照小红书平台文案风格重新整理内容；加入 emoji 表情包让文案更有活力；为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级中，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可用于制作 PPT 等内容。 此外，还有一些小红书优质科技内容案例中的工具值得参考，如：

以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件： 1. Writer.com：提供免费的 AI 内容检测工具，使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告。 8. Originality.AI：专门设计用于检测 AI 生成内容，上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，帮助改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的，但具有一定的挑战性。 首先，从技术角度来看，要实现车商在其中自由批发车辆的功能，需要具备强大的数据库和稳定的网络架构，以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用，可以考虑以下几个方面： 1. 智能推荐：根据车商的浏览历史、交易记录和偏好，为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测：利用机器学习算法，对二手车的价格进行预测，为车商提供参考。 3. 风险评估：通过分析车辆的历史数据、市场趋势等，评估交易中的风险。 然而，要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题： 1. 数据质量和安全性：确保车辆数据的准确性、完整性和安全性，防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规：二手车交易涉及众多法律法规，需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验：要设计简洁、易用的界面，让车商能够方便地进行操作。 总之，虽然具有挑战性，但如果能够充分利用人工智能技术，并解决好上述问题，开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。

以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。

以下是为您生成机器人图片的相关指导： 提示词：使用简笔画的方式帮我画一张机器人的图片，画风可爱一些，去掉所有辅助线，要求只有唯一的一个主人公，同时左右对称结构，线条少一些简单点。 图像流搭建： 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义：左侧工具栏集合了智能处理、基础编辑、风格处理等工具，右侧类似画布，可拖拽工具模块并连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，需总结故事，优化提示词，输入生图大模型并调整输出最终配图海报。 图片处理： 以中轴线为基础裁剪图片，图片左边保持原样不动，右边增加一个与左边相同的空白图片且背景色一致，并展示结果。 针对新生成的整张图，加入水平和竖直方向各 11 条等距虚线辅助线，并展示结果。 另外，关于机器人图片生成和相关处理还存在一些问题及解答： 理想生成图片只实现了一次，其他几次生产文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，可在 github 上搜索 nicecoze 插件将 markdown 转换为图片消息。 Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno，这没有影响，依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 Coze 加入插件 Data Analysia 等互动过程无法实现功能，需在 coze 里处理，与 cow 的 config 无关。 yum 安装报错可能是重新安装导致，需确认服务器类型，如阿里云自带 yum 则无需执行相关安装步骤。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。