目前免费的 AI 有以下几种： 1. Pi：可以通过官网（heypi.com）、Instagram、Facebook、WhatsApp 等渠道进行聊天，能记住一百轮的对话，目前免费，未来可能采取订阅等模式变现。 2. Coze：其所有功能免费，涵盖丰富主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等功能。Coze 国内版可直接对接微信、飞书等主流平台，使用“云雀大模型”作为对话引擎；国外版可对接 Facebook Messenger、Slack、Telegram 等主流平台，使用“GPT 3.5/GPT 4”大模型作为对话引擎，且完全免费，但国内无法访问，需要特殊方法。Coze 还有手机端，方便用户通过手机端 APP 分享自己的 AI 应用。

知识库是指在特定领域中存储和组织的长期知识集合。 在专家系统中，知识库是从人类专家那里人工提取的，不会因外部咨询而改变，它允许从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识。例如，根据动物物理特征判断动物的专家系统就包含这样的知识库。 在人工智能领域，由于大模型存在数据有日期限制、无法感知公司内部私有数据等导致不准确的问题，知识库的出现就是为了解决这些数据准确性的问题。大模型可以额外学习外接知识库中的知识，从而精准回复用户。典型应用如客服系统，公司将用户所有问题及答案记录在文档中，以知识库形式投喂给大模型，当用户询问时，大模型就能依据知识库给出更准确回答。 “通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库，它不仅是知识的存储库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里交流思想、共同成长。

以下是一些文字生成音乐的软件： 1. 由腾讯与新加坡国立大学开发的软件，可根据文本、图像、视频生成音乐，编辑音乐仅需文字描述。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1742392202482061509?s=20 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 3. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在电商行业供应链物流领域，一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴：可能利用其强大的技术能力和数据优势，通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面，提高物流效率和降低成本。 淘宝：或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好，从而更精准地进行商品推荐，并优化物流配送的调度。 抖音：可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘，以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东：有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度，以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是，具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响，包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。

大模型安全攻防主要包括以下方面： 模型侧防御：对于有模型训练能力的大模型厂商，可通过对抗训练、安全微调、带安全任务的多任务学习以及在对话过程中进行安全性的上下文动态感知等方式增强安全性，但需平衡安全性与模型性能。 开发中的提示词优化：开发者应在开发中带着安全意识优化应用和系统的提示词，加入安全引导和禁止内容等。如在提示词设计时考虑安全性，相关的智能体框架也包含此功能。 输出侧防御：可采用传统的各种防御和内容过滤手段。 攻击类型：包括白盒攻击（在知道模型参数的情况下进行攻击），以及让人类或大语言模型作为鉴别器参与攻击样本生成。 针对越狱问题的防御手段。 未来与展望：例如 OPENAI 首席科学家 ilya 联合董事会解雇 sam altman 被认为与模型安全失控的担忧有关。bengio、hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，防止其失控或对人类造成伤害，并签署了联名公开信表达对 AI 失控的担忧，呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。 在提示词防护方面，关键要点包括： 1. 任何文本输出场景都需实施一定程度的防护措施，侧重于模型交互层面的安全。 2. 完整的 RAG 提示词应包含输入防护和输出防护，确保模型输入和输出过程安全。 3. 目前没有能百分之百拦截所有攻击的完美技术，尤其是针对提示词的拦截技术。 4. 为全面提升模型安全性能，有必要在模型训练阶段采取更全面的措施，如对抗样本训练。

“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 在这里，您既是知识的消费者，也是知识的创作者。我们以“无弯路，全速前进”为目标，助力每一个怀揣 AI 梦想的人疾速前行。每一份崭新的尝试都值得赞美，每一份坚毅的付出都应得到鼓励。AI 知识库的成长得益于每一个人的坚持，因为大家的肯定和支持，我们不断探寻 AGI 领域的无限可能。 它不仅是一个知识库，更是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 近期活动：，免费使用全新版更强大的旗舰版飞书，可以创建 5000 人大群，可以和社区伙伴开会畅聊，可以在群里配置机器人，可以使用非常多 AI 工具应用，还有更大的储存空间。 【比赛】即梦 Dreamina：未来影像计划，活动期间，登录即梦 Dreamina 账号，在活动页面点击下方【申请参赛资格】或【立即投稿】，即可报名参与主题挑战赛或每周精选榜活动。所有申请主题挑战赛的用户需提交样片进行初审，初审通过后的用户方可获得“参赛资格”参与大赛投稿。参加报名地址：https://jimeng.jianying.com/visionary?is_new_user=0&utm_medium=Product&utm_source=invite 。大家可以来这个飞书群组里找小伙伴组队，组队后一起报名。没有作品可以填写通往 AGI 之路首页 https://space.bilibili.com/259768893 ，填写时需要注意：昵称部分名字后添加WaytoAGI ｜活动获知渠道：社群。

目前关于 AI 是否会取代 UI 设计师存在多种观点。 一方面，有观点认为 AI 将提高设计师的能力，并使设计更易接触。AI 可以取代基于组件的设计工作，让设计师专注于端到端流程。随着 AI 越来越多地融入产品中，AI 设计的角色将变得至关重要，需要针对 UI/UX 设计特别设计的 ML 模型，并且具有潜力进行直观互动的基于 AI 技术的聊天界面。AI 还能帮助用户发现和理解其真正愿望，促进协作与社区合作。 另一方面，也有观点指出未来的界面将会是动态界面，可以根据提示直接生成 UI 代码，而非设计稿。未来设计师可能不需要设计众多完整的界面和交互模式，专注于生产完成细分需求与 AI 交互所需要的组件即可，甚至可能不需要画设计稿。因此，未来对于 UI 或 UX 设计师的需求数量难以确定。 以下是一些与 UI 设计相关的 AI 工具和资源： 使用 Midjourney 和 Figma 进行 AI 驱动的 UI 设计： 用户研究： 搜索： Figma 平台 AI 插件： Magician for Figma

以下是关于如何学习机器学习的一些指导： 我们可以模拟大脑中最简单的元素——神经元，在计算机中构建人工神经网络，并通过举例来教它解决问题，这类似于新生儿通过观察周围环境来学习的过程。您可以对婴儿的学习方式做一个小调研，了解婴儿大脑中的基本要素。 人工智能的一部分方法是基于数据来使计算机学会解决问题，这样的方法称为机器学习。对于机器学习的学习，本课程不涉及经典机器学习，建议您学习单独的《机器学习入门》课程（https://github.com/microsoft/MLForBeginners）。 Genie 模型的创造运用了机器学习，科学家们通过让计算机观察大量东西从中找出规律来教会其思考。就像学生通过练习问题变得更好一样，Genie 模型通过学习大量网络视频来理解和记忆其中的内容。它具有非常大的数字网络即模型参数，就像拥有众多代表知识的琴键。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，如交通、天气预测和电视节目推荐等方面，其发展速度惊人，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来一系列关于意识、合作与竞争等有趣且重要的问题。 在产业方面，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，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，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）和应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在某些任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，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，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。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）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。