AI 大模型的发展具有丰富的历史。 早期阶段，人工智能经历了从图灵测试、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等的发展。 随着技术的进步，大模型逐渐兴起。其由数据、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，而数据质量对生成理想的大模型至关重要。 近年来，从 2022 年开始掀起了生成式 AI 的革命。生成式 AI 是深度学习中的一个细分流派，相较之前的所有 AI 实现方法，在结果质量和效果上有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中，甚至让人感觉通过了图灵测试。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。如今，大模型和多模态模型呈现出百花齐放的态势。

AI 大模型的发展历程如下： 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）：出现专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 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兴起。 自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布以来，国内大模型大致经历了三个阶段：准备期（ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 当前，随着大模型技术的愈发成熟和规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，并广泛应用于多个行业和领域。当前 AI 的前沿技术点包括：大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 以及多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。

大模型的构建过程通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人，让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，比如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，反复尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 大模型存在一些问题： 1. 输出结果具有不可预测性，静态的训练数据导致知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息，通用的基础大模型无法满足实际业务需求。 2. 知识具有局限性，模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 3. 存在幻觉问题，会在没有答案时提供虚假信息、过时或通用的信息，从可信度低非权威来源提供结果等。 4. 数据安全性是企业关注的重点，企业不愿承担数据泄露风险，将私域数据上传第三方平台训练。 而 RAG 是解决上述问题的有效方案，它能让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。RAG 可与微调结合使用，两者不冲突。RAG 类似于为模型提供教科书，适用于回答特定询问或解决特定信息检索任务，但不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。微调类似于让学生内化知识，适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。参考资料：《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf）

目前市场上有许多文生图的工具，一些比较受欢迎的包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。 国产大模型中，智谱和文心等也可以实现文生图的功能。

以下是为新手学习 AI 提供的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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。同时，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 1. 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。 2. 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。 五、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，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。 对于中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习，比如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景，探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识，了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目，参加学校或社区组织的 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些文字转视频的软件和相关信息： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文字转视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，可实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作相对简单，让大众生产视频更轻松。 Morphstudio 的使用方法： 1. MorphVideoBot 的 Text to Video 命令：/video ，示例：/video Hello World!ar 16:9 motion 5 camera zoom in fps 30 s 5 。 2. MorphBot 的 Image to Video 命令：/animateA cat is walking ar 16:9 motion 5 camera pan up fps 30 。 参数说明： ar（MorphVideoBot 专用）：设置视频的宽高比，如 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等。 motion：调整视频中运动的强度，值越低运动越轻微，值越高运动越夸张。 camera：控制相机运动，如 Zoom（缩放）：camera zoom in/out；Pan（平移）：camera pan up/down/left/right；Rotate（旋转）：camera rotate clockwise/counterclockwise 或 camera rotate cw/ccw；Static（静止）：camera static 。 fps：设置视频的帧率，默认是每秒 24 帧。 s（MorphVideoBot 专用）：设置视频的时长（秒）。 提示：更详细和描述性的提示可能会在生成的视频中产生更好的结果。可以随意尝试不同的设置以达到期望的效果。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 版权的详细信息： 版权是知识产权的一部分，包括著作权，具有独创性，是人类智力成果。商标用于区分商品，专利包括发明、实用新型和外观设计。 传统版权与 AI 版权场景存在对比，包括各类传统作品（如文字、口述、音乐、美术等）与 AI 生成的内容（如问答、口播视频文本、生图等）在版权方面的情况。 版权基本常识包括：作品完成即有版权，版权登记是法律证据。国外作品也有版权，版权本质是作者对作品传播的控制权。 AI 内容生成可能存在侵权情形。不知情时，若模型厂商用他人版权作品作训练数据，用户可能无辜躺枪。故意生成与他人风格相似作品，如提示词明确指向著名 IP 或公众认为相似，以及拿他人图片做基础生成视频等，均可能构成侵权。 在 AI 绘画中，存在两种侵权情形，一是无辜躺枪型，二是故意生成与他人风格相似作品。在自媒体场景下做 AI 作品账号算商业化，侵权与赔偿是两回事，存在误区需注意。 AI 创作中版权风险高于传统创作，最好不在提示词里涉及著名 IP 或风格。使用某些作品时可能存在侵权风险，如演奏已去世作者的现代演奏版本等。要注意版权以避免违约责任。 无版权作品的判定通常为原作者死后 50 年。 对于 AI 版权问题的直播准备工作包括共享屏幕调试、微信直播与飞书直播的设置、人员操作界面的准备等。人员任务安排方面，如谢家炜负责投屏分享、刘洋协调沟通、咯咯哒操作相关界面等。还探讨了声音权、IP 形象版权等问题，如用他人声音做二创并发布到公共平台可能侵权，AI 设计的 IP 形象版权认定及商标申请等，并收集观众在直播平台提出的问题，后续统一解答。

以下是关于使用 AI 进行数学学习的一些方法和建议： 1. 自适应学习系统：例如使用 Khan Academy 这类结合了 AI 技术的平台，它能为您提供个性化的数学学习路径和练习题，并根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：像 Photomath 这样的工具，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：例如 Socratic ，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，您可以更高效、更个性化地进行数学学习，并取得更好的学习效果。但需要注意的是，如果您想让学生使用 AI 辅助数学学习，应确保他们先掌握了基本的数学过程，而不是过度依赖 AI 而忽略了自身的思考和学习。

以下是关于分析报告生成的相关内容： 在生成报告方面，若想筛选指定时间段内的所有聊天对象来生成报告，可以使用相应的 SQL 语句，并通过获取去重后的微信群名来实现。批量化参数后能快速生成多篇群分析报告。应用效果很大程度依赖于 prompt 的优劣，可参考 ChatGPT 的最佳实践或吴恩达的免费课，学会高效提问很重要。 对于品牌舆论传播的分析报告，案例中的步骤包括：明确分析目标和范围、搜集与分析数据、生成舆论传播概括报告、提出建议、草拟危机声明。 此外，满足时效性的报告可以通过整合多部门协作，从敏感词挖掘到舆情分析报告自动生成，实现舆情监控全流程自动化，从而大幅提升信息流转与办公效率。

AI 生成视频主要有以下几种方式和流程： 方式： 1. 文本生成视频：通过输入文本提示生成视频。在 Adobe 的相关工具中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号来控制生成内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置能重新生成类似的视频剪辑。 2. 图片生成视频：先生成角色和场景的视觉描述，再使用 AI 图像生成工具创建图像，最后将其组合成视频。 3. 视频生成视频：对已有视频进行处理和生成新的视频。 流程： 1. 小说内容分析：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等视频编辑软件将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。