以下是一些帮助成人学习和探索各种学科知识的 AI 工具： 英语学习： 智能辅助工具：如 Grammarly，可进行英语写作和语法纠错，提升表达和写作能力。 语音识别和发音练习：如 Call Annie，用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 自适应学习平台：如 Duolingo，利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能导师和对话机器人：如 ChatGPT，进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 自适应学习系统：如 Khan Academy，结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 智能题库和作业辅助：如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术解答数学问题和提供解题步骤。 虚拟教学助手：如 Socratic，利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台：如 Wolfram Alpha，参与数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 综合学科学习： 教育科技平台：如 Speak、Quazel、Lingostar 等，提供语言学习服务，实时交流并给予反馈。 学科应用：如 Mathly 指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 作业辅助工具：如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 内容创作工具：如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 此外，阅读相关学科的权威、成体系且好读的书籍也是学习的重要途径。

以下是一些学习助手 AI 工具： 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，注重实际交流所需技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 对于 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具，有： LingoDeer：通过游戏和互动活动教孩子英语，提供多种课程，有家长仪表板可跟踪进度和设置目标。 Busuu：提供英语等多种语言课程，使用多种教学方法，有社区功能可与其他孩子练习口语。 Memrise：用抽认卡和游戏教孩子英语，提供多种课程，有社交功能可与亲友一起学习。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法教孩子英语，有语音识别功能练习发音。 Duolingo：免费的语言学习应用，提供多种语言课程，用游戏化方法让学习有趣。 在为孩子选择 AI 工具时，要考虑年龄、兴趣、学习风格、应用功能和成本等因素。

以下是使用 AI 写爬虫的方法： 1. 可以向 ChatGPT 提供提示词，如“我有 100 部电视剧，想在 colab 上，使用 Python 爬虫，在豆瓣上爬他们的评分，请问具体可以怎么操作呢？”，ChatGPT 会给出代码。但可能需要返工，例如因豆瓣的反爬虫机制报错后，让 ChatGPT 自己添加额外的请求头；或者因自身需求调整代码。 2. 在 Colab 中抓取网页正文内容时，可以使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保在 Colab 环境中安装 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令安装。 然后，使用相应代码抓取并解析指定的网页内容。但要注意，由于网页结构可能变化，提取正文内容的部分可能需要根据实际 HTML 结构调整。若有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问。 3. 在和 AI 配合写代码过程中遇到 Bug ，可以直接将问题报给 ChatGPT ，然后根据其给出的结果进行调试。

以下是关于 SD 教程的相关内容： SD 做二维码教程： 好看的二维码欣赏：qrbtf 等。 方法原文地址：https://stablediffusionart.com/qrcode/ 最近的相关帖子展示了使用 Stable Diffusion 创建的艺术二维码，是使用 ControlNet 模型生成的，人们也想出了在无自定义模型情况下制作的方法。 微信的二维码需要转一下：https://cli.im/weixin SD 做中文文字教程： 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词，Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60 SD 的其他实践教程： 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 猫咪狗狗 lora 字体设计机甲战士 做盲盒 平面变 3D MJ 出图 SD 放大 七夕字体和图 可爱毛粘字体

在大模型推理中，Prefill 是一个阶段。在这个阶段，首先会把用户的输入 prompt 通过并行计算，产生每个 Token 对应 Self Attention 的 KeyValue，并将其存储在 KV Cache 中，供 Decoding 阶段产生每个 Token 时计算 Self Attention 时使用。这个阶段每个 Token 的 KeyValue 可并行计算，模型运行一次能输出多个 Token 的 KV，所以 GPU 利用率高。而 Decoding 阶段根据用户 Prompt 生成后续内容，但模型运行一次只能产生一个 Token，所以无法有效利用 GPU 的并行计算特长，资源利用率不足。资源利用率的差异导致了输出阶段成本高，这也是大模型一般输出价格是输入价格 3 到 4 倍的原因。

大模型推理 preview 通常指的是一种新的大模型功能或特性。以 OpenAI 的 o1preview 为例： 它引入了更高级的思维链（CoT）技术，能够让模型展现更完整的推理过程，从而更好、更稳健地推理出最终结果，增强了对越狱攻击等的抵御能力。 带来了自我反思与错误修正能力，这在教学场景等方面具有重要价值。 但也存在一些问题，如 CoT 技术目前并不十分成熟，出于安全考虑，OpenAI 隐藏了模型的思考过程；复杂问题的思考过程较长，速度偏慢；新模型的使用条数少，冷却时间长。 不过，随着推理模型准确率的不断攀升，其应用前景广阔，能覆盖更多行业和高精尖业务，为 AI 领域带来新的活力和希望。

以下是为您提供的关于 AI 大模型的最新新闻资讯： 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，这些渠道通常会及时发布最新的排名和评价。在通往 AGI 之路的知识库里，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 智能纪要中提到了 AI 模型及相关进展，包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等。还介绍了人工智能的发展历程，从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，而数据的质量对生成理想的大模型至关重要。针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，还开展了让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进。 作者 Bay 于 24.01 月底撰写了关于 GPTs、中间层、Chatbot 虚拟社交、AI Agent，大模型应用最新方向解析的文章。这期间虽然 AI 新闻如火如荼，作者个人感知大模型应用生态并没有太多变化，但还是想记录下近期在大模型应用上的现象观察和浅显见解。这篇文章的内容会有点杂，会从 GPTs、大模型中间层（Dify/Coze)、大火的虚拟社交（Character.AI 等）聊到 AI Agent、大模型的多模态能力和产品推荐，涵盖了 23 年下半年至今大模型应用领域的最新进展。全文 1w 字。

以下是从零开始学习 AI 的建议： 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。 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，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。 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。

以下是一些可以将图片转换成 3D 的工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型，特别适用于游戏领域模型生成。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域，用户上传图片或输入文本提示词生成 3D 模型。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外，还有以下相关工具： 1. xiaohu.ai 相关 3D 信息： CSM_ai：文本、图像或草图转换为 3D 素材，直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai 。 Move AI 推出 Move API：从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址：https://move.ai/api 。 ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理：快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单操作生成 3D 模型，无需专业 3D 建模技能，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。

以下是 AI 方面的一些最新进展： 1. 2024 人工智能现状报告：由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表，围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画：从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破，为艺术家提供新工具和可能性，但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论，带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向： 发展历程：包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点：大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉语言模型、多模态融合）、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。