以下是关于两个图片转场的提示词相关知识： 1. 在 SD 新手入门图文教程中，提示词有权重值设置，最好不超过 1.5。还可通过 Prompt Editing 使 AI 在不同步数生成不同内容，比如主体从男人变成女人。其语法示例为：如 a，会在不同步数进行相应替换。提示词还可以轮转，例如在第一步时为“cow in a field”，第二步时为“horse in a field.”，第三步时又为“cow in a field”，以此类推。 2. 在【SD】真人转二次元的教程中，图生图功能除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片反推提示词，如 CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组，但可能存在瑕疵，需要手动补充信息。写好提示词后，要调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个重要参数。 3. 在 Sora 时代的视听语言提示词中，列举了如 Match Cut、Cutaway、Dolly zoom、Dutch shot 等用于不同场景和效果的提示词，并进行了解释和补充说明。

人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，如专家系统，但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来，随着计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现有效，且随规模扩大预期改善，我们持续增加相关资源投入。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，如协调医疗护理。它还将帮助构建更好的下一代系统，在各领域取得科学进展。 从产业角度，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产模式和经济形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。我国人工智能产业近年在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，需完善产业标准体系。 总之，智能时代的曙光带来了历史性的发展机遇，也带来高风险挑战，但潜在的正面影响巨大，未来会非常光明灿烂。

人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看，人工智能始于二十世纪中叶，最初符号推理流行，但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来，随着计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前，深度学习被发现有效，且随规模扩大预期改善，我们持续增加相关资源投入。未来，人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，如协调医疗护理。系统将帮助构建更好下一代系统，并在各领域取得科学进展。 从产业发展现状看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济融合，改变生产模式和经济形态，对新型工业化等发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。近年来我国人工智能产业在多方面快速发展，形成庞大市场规模，伴随新技术迭代呈现出新特点，亟需完善产业标准体系。 技术将人类从石器时代带到农业、工业时代，通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。降低计算成本、普及人工智能至关重要，否则可能导致资源受限和战争。智能时代虽带来复杂高风险挑战，但潜在正面影响巨大，未来将有巨大繁荣，如修复气候、建立太空殖民地、发现物理学等。

对于室内设计师来说，AI 能提供以下帮助： 1. 充分利用创意生成能力：可以使用 AI 图像生成工具，输入关键词如“室内客厅”“卧室”等，生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合模拟和可视化功能：利用 AR/VR 等技术，将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化，更好地评估和验证设计方案。 3. 运用分析和优化能力：使用 AI 工具对设计方案进行分析，如采光、空间布局、材料等方面的优化，确保设计方案符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助自动化设计功能：利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率，缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式：人工设计师与 AI 工具形成良性互补，发挥各自的优势，在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 有一些 AI 工具可以帮助您审核规划平面图，例如： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 另外，您还可以通过字节旗下的 Coze AI 的图像工作流快速出家装设计效果图，体验地址为：https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。

在 Github 上有一个用于自动投简历的程序，它利用招聘网站原生推荐流，匹配度相对较准。不过，有些人可能不想这样随意乱投简历。但借助其职业定位和推荐排序功能，能够在 3 天内看完 2000 个岗位。

以下是为您提供的开始学习人工智能的详细指南： 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支，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，您将找到一系列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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，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 可以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。 此外，微软提供了为期 12 周、共 24 课时的 AI 初学者入门课程，课程原网址 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 。在本课程中，您将深入学习符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。您还将学到实现人工智能的不同方法，包括使用了知识表示和推理的符号人工智能，神经网络和深度学习，处理图像和文本的神经架构，不太流行的人工智能方法如遗传算法和多智能体系统等。但本课程不包括某些内容。

很抱歉，目前知识库中没有关于“AI、python 投秋招简历”的相关内容。但一般来说，在制作 AI 和 Python 相关的秋招简历时，您可以重点突出以下几个方面： 1. 项目经验：详细描述您参与过的与 AI 和 Python 相关的项目，包括项目的背景、目标、您所承担的角色和任务，以及最终取得的成果。 2. 技术技能：列举您熟练掌握的 AI 技术和 Python 相关的库、框架，如 TensorFlow、PyTorch、Scikitlearn 等，并说明您对这些技术的掌握程度。 3. 教育背景：如果您有相关的专业背景，如计算机科学、数据科学等，要清晰地列出您的学历、专业和相关课程。 4. 实习经历：如果有与 AI 或 Python 相关的实习经历，要详细说明实习期间的工作内容和收获。 5. 个人成果：例如发表的相关论文、获得的相关奖项或证书等。 简历的格式要简洁清晰，语言表达要准确流畅，突出重点，以提高您在秋招中的竞争力。

以下是关于国产大模型的相关信息： Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型。OpenAI 创始人奥特曼在 X 上转发了相关消息，Qwen 多次冲进 LMSys 榜单，其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于它开发模型和应用，海外开发者对其评价颇高。通义大模型用行动证明了开源开放的力量。 在中文大模型基准测评 2023 年度报告的专业与技能专项基准中，GPT4 Turbo 领先幅度较大，国内中文心一言 4.0 表现不俗，在开源模型中，阿里云的 Qwen72BChat 表现可圈可点，是国内开源模型中唯一超过 60 分的模型。总体来看，国内第一梯队大模型在专业与知识能力上与国外最好模型有较大距离，但差距正在不断缩小。 在语言与知识的测评中，GPT4 Turbo 依然领先，国内大模型表现相对较好，有 14 个模型得分高于 GPT3.5，有 9 个模型得分高于 GeminiPro。OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 1 3 位，较为接近 GPT4。在开源模型中，零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得不错成绩，均超过 50 分，分列国内模型的 1 3 名。总体来看，在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型，未来最可能率先形成超越。

OpenAI 真正想要达成的目标包括： 1. 让系统能够完成人类以前无法完成的事情。 2. 通过发布如 ChatGPT 等产品，让公众适应 AI 注定会改变他们日常生活的现实，以实现更好的生活，这被称为“迭代部署假设”。 3. 使 AI 变得安全、易用且开源，为绝大多数人提供强大的工具，让坏人不堪一击。 4. 虽然在成立初期对如何实现目标毫无头绪，但相信通过不断改进的深度学习技术和人工神经网络，以及研究人员的努力，能够推动其发展。例如聘请了研究员 Alec Radford 等。 在 OpenAI 内部，对于是否发布功能强大的工具如 ChatGPT 曾有争论。ChatGPT 引起了轰动，被视为其更新、更强大的后继者 GPT4 的台标。但 OpenAI 对于 GPT4 的参数和数据集等细节未予证实和透露。在早期，OpenAI 的研究人员尝试了多种方向，包括解决视频游戏的系统和机器人技术等，但成效不佳。

以下是一些快速提升使用 AI 技巧的建议： 1. 基础知识： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习的基本概念。 了解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 学会评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等）和使用网格搜索等技术优化模型参数。 3. 应用实践： 设定明确的学习目标和时间表，分阶段完成学习任务，例如用 AI 学习一门外语时。 结合多样化练习，如听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 模拟真实环境，尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习，使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 在教学中，提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息，例如让学生掌握重点词汇和句式、了解历史、理解作者观点等，还可以用 AI 出测验题并自动评分。