以下为您推荐一些可用于制作读书笔记图片的 AI 软件及相关方法： 1. 人民有信仰整了个提示词一件生成的智能体：https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 。整个流程分为三个部分：获取 Logo 图片的描述；根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词；将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 2. 即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。操作步骤为：点击 AI 作图中的图片生成；填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 星流一站式 AI 设计工具，其顶部图像编辑工具包含画布工具、帮助专区、图像智能工具、历史记录。基础工具包括选择（V）可选中并移动图片、平移画布、上传图片（大于 20482048 的图片会自动压缩）、图像选中等。帮助专区有教程板块和快速导览。

以下是为您整理的一些关于去除视频中不要部分的 AI 工具和相关介绍： 1. Topaz Video AI： 这是一个用于消除视频抖动和运动模糊的插件。 解压对应文件，推荐使用绿色版。 右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频。 主界面左边是原视频，右边是待处理视频，下面是视频轨道。 右边部分是主要的视频处理方式，预设部分包括放大视频、提升画质、提升帧率等。 稳定 AI 用于画面稳定和减少抖动，模式分为自动裁切和完整帧，强度在 60 左右，抖动需开启，次数一般选择 2 保持默认不变。 帧插值 AI 主要是识别帧和帧之间进行修复替换，有多种模型。 增强 AI 选择不同模型对视频进行整体优化，包括面部、去噪、锐化提升等。 2. VSR 字幕去除工具： 利用 AI 去除视频和图片中的字幕。 支持智能填充处理，确保视觉质量。 您可以根据自己的需求和电脑配置选择适合的工具。

以下是调教 GPT 的一些方法： 1. 相信 GPT 的能力，大胆向它提要求。 2. 明确自身需求，向 GPT 提出准确的要求，如同给员工安排工作。 3. 不断追问，只要有不明白的地方，就目标明确、表达精确地追问。 4. 若需要个性化服务，向 GPT 提供准确信息，例如直接提供文件目录地址。 5. 微调方面： 训练数据是教导 GPT 说话的关键，数据需为 JSONL 文档，每行是一个提示完成对。 微调的提示和补全设计不同于基础模型，通常每个训练示例包含一个输入及其相关输出，无需多个示例。 可使用 CLI 数据准备工具将数据转换成所需格式，该工具接受多种格式，要求包含提示和完成列/键。 6. 像高手一样编写 GPT 并完成“找电影”的操作： 前往 themoviedb.org 注册并申请 API KEY，注册后点击邮箱验证邮件中的链接，依次点击相关操作获取 API 读访问令牌并记录备用。 构建 GPT 时，新创建一个 GPT，按照指定内容设置 Instructions，并添加相关 Action。 总之，提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。

AI 工具部分可以免费使用，但通常有一定的限制。 例如，免费的会议语音转文字工具，大部分有使用的时间限制，超过免费时间后可能需要付费。以下是几款推荐的工具： 1. 飞书妙记：飞书的办公套件之一，网址：https://www.feishu.cn/product/minutes 。 2. 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具，网址：https://tingwu.aliyun.com/home 。 3. 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台，网址：https://www.iflyrec.com/ 。 4. Otter AI：转录采访和会议纪要，网址：https://otter.ai/ 。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。 在写作方面，最佳免费选项有 Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）和 Claude 2（https://claude.ai/），付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT。目前，GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后，也提供有限的免费选项。 制作网站的 AI 工具选择时，需考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定网站目标（如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需付费订阅。 3. 易用性：选择符合技术水平、能轻松使用和管理网站的工具。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，满足设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助解决问题。 需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库。您可以通过“waytoagi.com”访问该网站，它具有以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2023 年 4 月 26 日 WayToAGI 诞生，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。

稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点： 若在太暗情况下拍照产生的颗粒状即图像中的噪点。Stable Diffusion用于生成艺术作品，其在幕后所做的是“清理”图像，且比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多。它了解世界的样子和书面语言，并利用这些来指导噪点消除过程。例如，给它一幅以H.R. Giger风格描绘的外星人弹吉他的图像，它能像熟练的平面艺术家一样利用对Giger艺术作品和世界的了解来清理图像。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块，稳定扩散是逐步去除噪点的。 开始生成的方式：为了生成艺术，给稳定扩散提供一个纯噪点的初始图像，并谎称这是一幅特定风格的画。稳定扩散能做到是因为它是基于统计数据的计算机程序，会估计所有选项的概率，即使概率都极低，也会选择概率最高的路径，例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像，都会创作出不同的艺术作品。 ComfyUI的生图原理： ComfyUI是一个开源的图形用户界面，用于生成AI图像，主要基于Stable Diffusion等扩散模型。 Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在ComfyUI中，对应于通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。 Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，可通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程（Diffusion Process）： 噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在ComfyUI中，通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。 时间步数：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。在ComfyUI中，可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。

AI 的应用场景非常广泛，以下为您列举一些常见的领域和具体应用： 医疗保健领域： 医学影像分析：用于辅助诊断疾病，如分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像。 药物研发：加速药物研发过程，包括识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 客户服务：提供 24/7 的客户服务，并回答客户的常见问题。 零售和电子商务领域： 产品推荐：分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 聊天机器人：回答客户的问题并解决他们的问题。 制造业领域： 预测性维护：预测机器故障，帮助工厂避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 交通运输领域： 自动驾驶技术：利用图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶。 车辆安全系统：增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造过程中，自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理：优化电动汽车电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 语音助手和车载娱乐：允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。

目前，AI 的付费情况各不相同。例如，Pi 目前是免费的，但未来可能采取订阅等模式变现。而在一些情况下，如使用某些平台的机器人应用背后的大模型等能力是需要付费的。以对接 GPT 大模型的微信聊天机器人为例，其相关功能交互主要按 Token 计费，不同的大模型能力计费方式有所不同，像 GPT 3.5 能力的大模型，平均每次对话大概会消耗不到 20 积分，除了每天平台的签到可以免费领取一定积分外，也可以充值，目前 19 元可兑换 10000 积分。与其他常见的计费模式（如字数、字符数、时间计费）相比，Token 计费有其独特的优势和局限，它能更细致地度量，更公平地反映使用者对资源的实际消耗，但也存在一些成本承载和评估上的问题。

自己开发 AI 是可行的，但具有一定的难度和挑战。 从相关学习资料来看，需要了解以下方面： 要知道何时需要自己开发，何时可以使用现成的人工智能。 开发过程可能存在一些负面体验，比如大模型训练时间长，通常以周为单位，且结果难以完全控制。 影响模型能力的指标众多，常规会通过参数量级来评估，其量级呈指数级增长。 同时，通过一些课程的学习，可以了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，体验用生成式 AI 打造应用以及训练自己的生成式 AI 模型。但这需要投入大量的时间和精力，并具备相关的技术知识和能力。

人工智能技术的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术得到广泛应用。 在发展过程中，人工智能也经历了一些起伏。例如，早期的符号推理方法在应用场景拓展上遇到困难，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源的丰富和数据的增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。 其起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。