以下是为您推荐的一些文生图站点和工具： 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：因高质量的图像生成效果和友好的界面设计受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 关于文生图写提示词，通常的描述逻辑包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）等。对于新手，有以下功能型辅助网站帮助书写提示词： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数都有缩略图参考，方便直观选择提示词。 3. 还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA。 以下是一些用户在工作中使用文生图的情况： |姓名|联系方式|用途| |||| |薄荷|电商应用出图，辅助创意落地| |龙飞|用于海报生成| |wangzhao111|15571666325|不知道| |Crossing|AI 摄影、图生视频等| |朔|13670516075|大图像以及视频工作流| |Roger|18658866328|工作| |秦梧御|15966569697|视频| |dwing3|13702513842|出图| |May|18018539454|应用| |王西西|18820134184|还不清楚| |丘嘉杰|13413477173|文生图，图生图，图生视频| |吴林林|13968945722|自用，给朋友做写真| |刘燕兰|13066870649|电商应用| |朱鹏|18781609127|广告出图| |水水|视频制作| |韩影|17801234978|作图，做视频| |斌哥|18250885849|自媒体| |德方|18600081286|设计、建模、绘图、效果图、视频| |树一|15659268616|自媒体| |任振亮|13513700768|自媒体| |陈锦燊|16698528851|视觉设计、快速出图| |李恒安|18366606265|动漫| |谌峰|13925911177|视频，人物，室内设计|

理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异，比如： 提示词的多个条件下，SD 生成的图像可能无法全部满足，这与提示词引导系数有关，该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果，例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是，相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对，还会受到多种因素的综合影响。

以下是关于用 AI 解决复杂的教育领域问题的相关内容： 1. Character.ai ：每个人都可定制自己的个性化 AI 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能，帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可作为数字教师，如牛顿授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事，实现知识获取不受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源，实现因材施教，缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴，促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 生成式 AI ：下一个消费者平台 教育科技长期在有效性和规模间权衡，AI 改变了这种状况，可大规模部署个性化学习计划，提供“口袋里的老师”。 已有如 Speak、Quazel、Lingostar 等产品提供语言教学和反馈，Photomath、Mathly 等应用指导数学问题，PeopleAI、Historical Figures 模拟杰出人物聊天教授历史。 学生在作业中利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题，提升写作水平，处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 3. 北京大学教育学院教授汪琼观点 教育领域数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上，需要新解决方案，综合运用数据来设计新教学流程，技术创新应用和数据整合挖掘是关键。 AI 正成为教与学的伙伴，2023 年申请到相关重大研究课题，未来三年将研究其对教育的影响，探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。 迎接 AI 发展挑战时要注意“信息茧房”危害，平衡其潜力与局限，注意技术引入的全局影响。

ChatGPT 不同版本的知识更新时间如下： ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月。 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。

以下是最近人工智能领域的前沿技术新闻简报： 1. Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位，详情可访问： 2. Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作，包括提取相关数据、操作新功能或创建报告，详情可访问： 3. Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能，详情可访问： 4. OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展，详情可访问： 5. Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器，详情可访问：

Claude 的学习方式主要包括以下几个方面： 1. 提示简介：Claude 经过训练成为一个乐于助人、诚实可靠、无害的助手，习惯于进行对话，您可以用常规自然语言请求指示它，您给出的指示质量对其输出质量影响较大，特别是对于复杂任务。 2. 使用例子：通过观察例子，Claude 学会提取相关信息，并按照所需风格进行格式化输出。 3. 语言学习：在语言学习方面，Claude 表现出色。例如在处理复杂的文学段落、新闻文章甚至是特殊语言时，能展现出对语言结构的深刻理解，智能推断未知词汇，恰当使用借词，给出可信的词源分析，保持原文风格进行翻译，甚至创造新词汇。在某些测试中，Claude 的表现优于 GPT4 等模型。但为测试可能的污染，在没有附加样本翻译的提示下，Claude 会失败并拒绝回答。

以下是关于在前端提效场景的相关内容： AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能够自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写的时间和成本。前端开发工程师合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率并发现潜在问题，提升软件质量和用户体验。 LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能使用 LangChain 的云服务部署和运行应用，无需担心资源和性能限制，还能利用分布式计算功能加速应用，发挥多个节点的并行处理能力。 3. 可视化：可使用 LangSmith 可视化 RAG 应用的工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 LangChain 和 RAG 的结合可应用于多种场景，如： 1. 专业问答：构建医疗、法律或金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息帮助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊断和治疗方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻摘要或论文摘要等应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌生成或故事生成等应用，从不同数据源检索灵感帮助大模型生成更有趣和有创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。

以下是关于 AI 制作 PPT 的相关内容： 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 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 为您推荐以下工具和文章： 1. 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。 2. 文章： 《》 《》 以下是一些实际案例： 1. 卓 sir 先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT，最后手动修改细节。 2. 熊猫 Jay 因企业内部要求编写了相关文章，介绍了通过 AI 工具高效制作 PPT 的思路和使用指南，并获得 1000 元培训奖励。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于学习自动驾驶的相关知识： 深度 Q 学习在自动驾驶中的应用： 一辆自动驾驶汽车需要考虑多种状态，相似状态可组合，深度学习在此发挥作用。可将驾驶员当前视野的图像输入卷积神经网络（CNN），训练其预测下一个可能行动的奖励。相似状态的图像相似，行动也相似，网络能针对不同左转弯进行速度和位置微调。但成功使用深度 Q 学习不能简单应用规则训练 Q 函数，需将所有输入图像和输出动作存储为“经验”，即状态、动作和奖励存储在一起。 强化学习在自动驾驶中的应用： 强化学习是机器学习的重要分支，关注智能体与环境交互以实现长期回报最大化。在自动驾驶领域，强化学习可用于汽车的控制和决策，使其在复杂道路环境中保持安全驾驶、规避障碍物、遵守交通规则等。 学习自动驾驶的建议： 目前没有直接针对学习自动驾驶的具体建议，但学习 LLM 开发可关注顶会最新论文、技术博客等资源，参与相关社区交流和项目实践。总的来说，相关领域的学习是多学科、系统性的，需要理论学习和工程实践经验结合，熟练使用开源框架工具，保持对前沿动态的跟踪并参与项目。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 RPA 的 AI 方案： 对于中小企业利用人工智能进行转型方面： RPA 是一种软件技术，能够模仿人类在电脑上执行的重复性任务。它可以在不改变现有系统架构的情况下工作，是一种快速部署且成本效益高的解决方案。 可用于自动化各种标准化、规则性的任务，如数据录入、文件处理等。 在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件，根据具体工作流程配置，初期实施后进行测试，并根据实际情况调整优化。通过这种方式，中小企业能够显著提高工作效率，降低错误率，减轻员工工作负担，使员工专注于更重要和创造性的工作。 在 a16z 的观点中： 到 2024 年，LLM 驱动的机器人流程自动化（RPA）公司市场有望腾飞。 如今企业在当前软件系统上常需人工操作，RPA 是目前处理如数据输入等重复性任务的最佳方案，但仍存在大量手动操作和故障，通常需要大量自定义实现和服务。 借助 LLM，有机会构建更智能的 RPA 系统，能根据上下文理解输入和操作并动态调整，可能会有多种针对特定类型自动化任务量身定制的垂直化解决方案，如财务发票处理、客户支持服务查询等，买家会购买最适合其工作流程和需求的解决方案。