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，当计算机在各项任务上超越人类后，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，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发展迅速，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，其发展速度惊人，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。 从机器之心的进化来看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，甚至可能产生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、框架层、模型层和应用层，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。同时，以大模型为代表的新技术加速迭代，产业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。

学习 AI 的第一步可以从以下几个方面入手： 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。 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。 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： 从编程语言入手学习，例如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，体验 AI 的应用场景，也可以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。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 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。 在医疗保健领域，AI 要像人类一样学习产生真正的改变，需要通过学校教育和经验获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。当前的先进神经网络架构通过研究成千上万个标记过的数据点来学习，但应通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI，例如先训练生物学的模型，然后是化学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点，而不是仅仅依靠大量的数据，并期望一个生成模型解决所有问题。

以下是一些 AI 记忆能力的应用案例： 1. 在智能体方面，如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态，在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能，可将对话重点记录在“bio”小本子上，用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用，能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述，提高信息检索效率和易理解性，广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注，如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目，通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息，扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力，使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”，对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱，保证不会因上下文窗口不足溢出，从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆，实现永久记忆功能。 5. 在学术界，有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向，虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限，但代表了未来趋势。此外，RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题，其存储手段并非仅依赖向量库，传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。

以下为一些文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装这款最新插件，能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，但需注意其是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 以上工具适用于不同的使用场景和需求，您可根据自身具体情况选择。更多的文生视频网站可查看： 。需注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 可以在以下方面改变普通人的生活： 1. 提供个性化服务：如通过 Character.ai ，每个人都能拥有像钢铁侠中 Javis 一样的人工智能助手，帮助完成各种任务，重构如授课教师、游戏玩家、情感伴侣等各种服务。 2. 改变日常互动方式：像 iPhone 一样，生成式 AI 将改变我们与技术的日常互动方式，催生新的产品，如 Uber、DoorDash 和 Airbnb 等，并对现有产品进行超级增强，改善消费者体验和扩展性。 3. 降低智慧成本：人类的智慧成本高昂，而 AI 能够大幅降低这一成本。例如，最富有的人能雇佣专业医生和高素质家教，AI 则有可能让更多人获得类似的服务。 4. 应对全球性问题：AI 有潜力在应对气候变化、流行病等方面提供更智能的指导，改变各行各业，带来更长寿、健康和充实的生活。

AI 可以用来创业。以下是一些相关观点和分析： 1. 从应用层面来看，2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。中国公司在人数和大公司数量上不输美国公司，但人力成本是影响因素。 2. 新的技术带来的优势应是解决新的问题，而非做更好的上一代产品。创业公司在创新方面具有散点发生的特点，数量和人才结构更具优势，大厂在应用层不占绝对优势。 3. 利用大模型的能力，创业公司的人员可以越来越精简，几个人就能完成产品开发上线测试。 4. 一方面，行业大佬认为这是一波比移动互联网更大的红利；另一方面，观点存在碰撞。当前 OpenAI 虽估值高但未盈利，大模型创业可能成泡沫，但 AI 应用不会。小参数大模型盛行，对开发者利好，2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用跑出来。 5. 没有主流被认可的杀手级产品出现符合历史规律，创业要趁早，最后胜出的公司大概率是第一批。AI 应用的爆发期可能还需 2 3 年，killer app 暂时未进入大众用户人群符合客观规律。

对于普通人学习 AI ，以下是一些建议： Python 方面： 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常的概念及在 Python 中的工作方式，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件的读写、文件与路径操作，如打开文件、读取和写入内容，处理文件路径及列举目录下的文件。 AI 方面： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：知道如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础

以下是关于 AI 小程序编程的相关内容： 案例：AI 产品案例严选 开发：微信小程序 手把手教大家利用 ChatGPT 实现微信小程序的搭建，先介绍注册小程序，再介绍开发上线。详情可前往查看。 开发：知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 详情可前往查看。 开发：AI双语字幕 步骤包括：用 whisper 生成原视频的英文字幕；让 GPT 结合字幕全文翻译，并根据原英文字幕的拆分将译文进行同样行数的拆分；将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。详情可前往查看。 写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI 旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在 20 分钟内循序渐进完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 组装小哆啦：完成一个 Python 程序 任务：输出「大聪明最帅」。介绍 Python 的重要语法 print，然后点运行（快捷键：Ctrl/⌘ + Enter）。

以下是一些自动生成视频的工具及相关信息： 1. Pika： 生成视频的方法： 进入 generate 频道，目前有 10 个 generate 频道，任选一个进入。 直接生成视频：在输入“/create”，然后输入 prompt，得到视频。 图片生成视频：使用 MJ/SD 生成图像（可选）+在 PIKA 平台添加 prompt =得到视频。 2. 根据视频脚本生成短视频的工具： ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种场景。 3. 腾讯运营相关： 通过 ChatGPT 生成文案，将文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，实现短视频自动生成。 手机剪辑软件：腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作简单，让大众更轻松制作视频。