人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至可能会面对真正的数字生命形式。而一旦有了能够快速进化和具有自我意识的数字生命形式，围绕物种竞争会出现有趣的问题，比如合作与竞争的基础，以及对其模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等部分，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，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，人工智能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。

以下是关于图像转文本的相关信息： 图像字幕任务是指基于输入的图像，生成描述该图像内容的一段文本。对于此任务，会使用一组成对的图像和文本数据，目标是建立和训练一个可以根据图像生成文本描述的模型。 目前语音转文本 API 提供了两个端点，即基于最先进的开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译，可用于将音频转录为任何语言，将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，并支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 在 Stable Diffusion 中，图片生成图片的过程中，输入为图像和 prompt，输出为图像。其中 Load Checkpoint 模块对 SD 模型的主要结构进行初始化（VAE，UNet），CLIP Text Encode 是文本编码器，可输入 prompt 和 negative prompt 控制图像生成，Load Image 表示输入的图像，KSampler 表示调度算法以及 SD 相关生成参数，VAE Encode 表示使用 VAE 的编码器将输入图像转换成低维度的隐空间特征，VAE Decode 表示使用 VAE 的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。与文字生成图片的过程相比，图片生成图片的预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中，通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量，如果为 0 则不添加噪音，为 1 则添加最大数量的噪音，使潜像成为一个完整的随机张量，若将去噪强度设置为 1，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 Deepmind 的研究团队在去年十一月发表的一篇论文《Levels of AGI》中，为 AGI 的定义提出了六个原则，其中最重要的一点是“关注能力，而非过程”，即应关注 AGI 能完成什么，而不是它如何完成任务。并且 AGI 的定义应类似于自动驾驶的分级标准，包括多个级别，每个级别都有明确的度量标准和基准。 在 AI 的分类中，分为 ANI 和 AGI，ANI 得到了巨大发展，而 AGI 尚未取得巨大进展。ANI 是弱人工智能，只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。

Cursor 是一款 AI 编程辅助工具。它具有超越传统自动补全功能的特点，支持多行编辑和代码重构，能够智能识别并应用编辑改动。其 Inline Chat 功能允许程序员在编辑过程中与 AI 交互，生成文档或修复问题。Cursor 的设计注重用户体验，支持并发交互和灵活指定上下文，能显著提升编程效率。与现有工具相比，它展现出更强的集成和智能化能力，是程序员工作流程的有力助手。此外，2024 年 8 月 24 日有相关推荐文章提到了它。11 月的 ComfyUI 全球大会将在东京市区位置超好的美术馆办国际 AI 艺术展览，欢迎大家投递作品，包括图像、视频、工作流、装置等。

以下是 ComfyUI 管理器的下载网站： 推荐安装管理器插件，下载地址：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 资源占用视图的插件下载地址：https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 此外，关于 ComfyUI 管理器还有以下相关信息： 安装完成管理器插件后，控制面板最下面会出现“管理器”按钮，点开可看到“ComfyUI 管理器”界面，可关掉“跳过更新检查”以自动检查插件更新，点击“安装节点”可进入插件管理界面进行插件下载、更新等操作。 若在本地环境下安装 Manager，可参考 Github 下载地址（作者在页面里提供了文件包以及安装方法）：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager

以下是关于 ComfyUI 管理器下载的相关信息： 安装完成相关插件后，控制面板最下面会出现“管理器”按钮。点开能看到“ComfyUI 管理器”界面，可关掉“跳过更新检查”以自动检查插件更新。点击“安装节点”可进入插件管理界面，在此可下载所需插件，有新版本时可在右边点击“更新”升级。若使用别人工作流出现节点缺失，可点击“安装缺失节点”，需要模型时点击“安装模型”。 官方的 ComfyUI 安装包不带管理器和资源占用视图，需从 GitHub 另行下载。管理器插件的推荐下载地址为：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager 。资源占用视图插件装不装均可，在终端中能看到进度，不过该插件显示更详细，其下载地址为：https://github.com/crystian/ComfyUICrystools 。 关于如何在本地环境下给 ComfyUI 里安装 Manager（用于下载、安装和管理其他 ComfyUI 插件），Github 下载地址为：https://github.com/ltdrdata/ComfyUIManager ，作者在页面里提供了文件包以及安装方法。

对于刚入门学习 AI 提示词的小白，第一步您可以这样做： 1. 确保您拥有一个大模型账号，并且熟悉与它们对话的方式。性能较强的如 ChatGPT4，国产平替有 。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档，这是学习 prompt 的基础课，比如： 中文精读版的官方 Cookbook： 3. 如果阅读英文文档吃力，您可以使用以下工具或方法： 浏览器插件“沉浸式翻译” 利用提示词让 GPT 为您翻译和解释文档内容，比如：“我是一名中国的低年级学生，我无法看懂上述英文讲述的问题，请你为我用中文详细解释一下它讲了什么” 、“我还是没能理解，你能使用上述方法为我展示一个例子吗，这个例子要满足你列出的 16” 。 另外，您还可以找找网上的科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解每个参数的作用和设计原理。

以下是为您提供的 AI 学习新手指南： 一、学习顺序 1. 首先，您需要拥有一个大模型账号，并熟悉与它们对话的方式。推荐使用性能强大的 ChatGPT4，国产平替有： 2. 接着，阅读 OpenAI 的官方文档： 3. 对于阅读吃力的情况，推荐以下 3 个英文阅读的工具/方法： 浏览器插件“沉浸式翻译” 二、学习方法 1. 掌握提示词的技巧，提示词上手容易且很有用。 2. 进行实践和尝试：理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出您的作品。 3. 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。 4. 持续学习和跟进：AI 领域发展迅速，新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，与其他爱好者和专业人士交流。 学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

API 就像是一个信差，它接受一端的请求，告诉那边的系统您想要做的事情，然后把返回的信息发回给您。 对于一些它不熟悉的 API，还是需要在 Prompt 里告诉它如何使用。比如剩下的数据也可以用类似的方式让 ChatGPT 来处理，比如让它列出：上映时间“release_date”、评分“vote_average”、评分人数“vote_count”。 在例子中，GPT 可以通过预先配置的 Action 里的 TMDB API 获取电影相关的专有信息。当询问“奥本海默”这部电影讲了什么之后，GPT 会识别意图，按照 Prompt 进行任务，使用 Action 去 The Movie DB 寻找相关数据，取出 backdorp_path 作为主视觉图，处理剧情数据、生成背景知识，使用 webpilot 搜索评价，返回整理后的数据。 配置一个 Action 需要： 1. Schema：相当于给 Baby GPT 的操作手册，告诉它可以去哪，干什么，需要准备什么。 2. Available actions：可用行动，在输入 Schema 后会自动生成，展示大纲中可以使用的行动，对应 operationId，get，path 。 3. Authentication：认证，可以理解成身份证，没带证件不能请求数据。 路径：指定了在网站上特定页面的位置。query 是“查询参数”，其中 query 是参数的名称，奥本海默是分配给该参数的值。完整的网址意思是访问 themoviedb.org 网站上的搜索功能，执行一个搜索“奥本海默”关键词的操作。 要知道去哪请求和查询参数怎么写，去官网找，API 的规则一般都会写在网站的开发者相关的页面里或者 API 文档里，比如可以从 TMDB 首页的“更多”进入，其它网站也大同小异。

以下是关于 SD3 大模型的一些教程资源： 【AI 艺境】ComfyUI 快手 Kolors 模型基础使用工作流全套模型网盘分享： 作者：极点 AI 类型：教学视频 链接： 备注：商用工作流请自行辨别 拳打 SD3 脚踢 MidjourneyV6？某手开源的可图 Kolors 到底是不是真的强，内附 Comfyu 部署教程： 作者：淼淼爸的 AI 笔记 类型：评测视频 链接： 国产超牛的开源大模型可图 kolors： 作者：大桶子 AI 类型：评测视频 链接：(https://www.bilibili.com/video/BV1MZ421T79S/? 另外，关于 SD3 的一些说明： SD3 已开放下载（并非开源，是收费的）。 基础模型包括：主模型“sd3_medium”，文本编码器“clip_g”“clip_l”“t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时需分别通过模型加载器和 CLIP 加载器加载，“t5xxl”是非必要项。 融合了文本编码器的模型有 2 个：无 T5 的“sd3_medium_incl_clips = sd3_medium + clip_g + clip_l”，有 T5 的“sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8 = sd3_medium + clip_g + clip_l + t5xxl_fp16/t5xxl_fp8_e4m3fn”。在 ComfyUI 中使用时直接用模型加载器加载主模型即可，无需 CLIP 加载器（如同之前的 SD1.5 或 SDXL 的基础工作流）。下载地址（huggingface 比较慢，多放几个百度云盘）。