以下是关于 AI 制作 PPT 的相关内容： 使用流程： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后将大纲导入到 WPS 中，启用 WPT AI 一键生成 PPT。为增强 PPT 的灵动性和观感，可让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节，如字体、事实性错误等。 花费时间： 制作一份 PPT 共 3 小时，其中让 GPT4 生成符合要求的大纲环节就花了 2 小时。 部分 AI 制作 PPT 的产品： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 3. 美图 AI PPT：由“美图秀秀”开发团队推出，允许通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 4. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。网址：https://www.mindshow.fun/ 制作思路： 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 扩展阅读： 1. 《》 2. 《》 相似问题： 1. 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的 2. 免费生成 PPT 的网站有哪些 3. 推荐一款文字生成 ppt 的工具

目前有以下做 PPT 的 AI 产品： 1. 免费的 AI 制作 PPT 软件。 2. 为您推荐 3 款好用的 AI 制作 PPT 工具，但需注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是系统学习 LLM 开发的学习路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 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。 对于新人，以下是一些学习路径的想法和参考： 1. 短期冲 ComfyUI，掌握这个工具，来解决深度图、打光、视频流畅性等问题。 2. 现阶段围绕绘图和视频两个领域重点实践，并沉淀自己的作品。 3. 搭建自媒体平台，选择小红书/抖音构建个人 IP，积累基本的声望。 4. 长期有节奏地参与关键词的测评，积累艺术家风格，同时考虑通过上学/读书的方式，系统性学习艺术/哲学。保持初心，持续练习。

学习了 AI 有可能赚钱，但不能保证每个人都能赚到。在人工智能领域，像数据科学家、机器学习工程师等岗位有高薪机会，掌握 AI 技术能增加在这些岗位就业及职业发展的可能性，因为 AI 在金融、医疗、制造业等行业均有应用。然而，能否赚钱还受个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等诸多因素影响，持续学习和实践很重要。 在财猫同学的群里，有很多通过 AI 赚到钱的朋友，赚钱方式多样，如做 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等。从做产品角度，Agent 应用开发是一个方向，比如 WebPilot 作者开发的长文写作 Agent 并对外提供接口，效果惊艳。熟悉业务结合 AI 能力去打磨产品，形成护城河，是 AI 应用开发者应坚持的方向。但靠 GPTs/GLMs 也许能赚一波红利钱，却不是长久赚钱之法。

可以将自己的照片生成想要的漫画图。以下是使用 Midjourney 生成迪斯尼风格卡通头像的方法： 1. 若还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可查看之前的教程：。 2. 选一张满意的照片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，发送（记得点击回车或发送按钮）。 3. 图片上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。 4. 使用该链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。 如果想用真人照片生成卡通头像，可用“真人照片”+“照片描述”+“方法 1 的关键词”来处理。 在使用 AI 生成图片时，可能会遇到随机性问题。可利用 seed 参数反向生成更可控的图片。Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号随机生成，但可使用Seed 或same eseed 参数指定。默认种子随机，若想要相似的图，需固定 seed。使用时给关键词加一个 seed 参数（数字在 0–4294967295 范围内），比如 caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k seed 8888，就能保证每次生成一样的图。 另外，在玩的过程中如果生成了满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果会更好。

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出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式，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。 在产业发展方面，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。

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过人类时，可能会在不断改进的过程中出现超级智能。届时，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式，这将带来一系列关于机器意识、物种竞争以及合作等有趣且重要的问题。 在产业发展方面，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、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。

向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域，尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面，模型会生成并处理大量高维向量，传统数据库难以有效应对，向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如，像 GPT3 这样的大型语言模型，有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，传统数据库很难有效处理，而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看，预处理管道中向量数据库至关重要，负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。市场上常见的选择如 Pinecone，完全由云托管，容易上手，具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时，还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统，通常具有出色的单节点性能，可针对特定应用定制；Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库，有丰富的开发人员经验，便于启动小型应用程序和开发实验；pgvector 之类的 OLTP 扩展，对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具，这些向量是文本数据的数值表示，能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索。

向量数据库的高效存储与内存有着密切的关系。 在生成式人工智能领域，通过扩展上下文窗口，模型能够处理更大量的文本并更好地保持上下文，但仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存，因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。此时，检索机制就显得尤为重要，它通过与提示相关的上下文数据增强和完善 LLM 的原始训练语料库。向量数据库（例如 Pinecone）已成为高效检索相关信息的事实标准，并作为 LLM 的内存层，使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。 向量数据库专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的模型会生成并处理这些向量，所以对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。像 GPT3 这样的大型语言模型，因其处理的数据量和复杂性，产生了大量向量化数据，传统数据库难以有效处理，所以基于 GPT3 和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。 例如，Marqo 向量数据库具有嵌入式存储在内存中的 HNSW 索引，实现了最先进的搜索速度，还能利用横向索引分片将规模扩大到亿级文档索引，支持异步和非阻塞数据上传和搜索，使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等公司的最新机器学习模型，可从预先配置的模型开始或自带模型，内置 ONNX 支持和转换功能，可实现更快的推理和更高的吞吐量，并支持 CPU 和 GPU。

显卡在 AI 领域具有重要作用： 1. 提供计算能力：算力可以直接转化为 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。购买云服务时，也是服务商购买显卡“租”给用户使用，算力约等于显卡。 2. 图像和图形运算：GPU（图形处理器）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. 数据处理和存储：显存用于存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 4. 执行特定任务优势：在模型启动过程中，数据从硬盘加载到显卡中。显卡在处理某些任务上优于 CPU，主要是因为它专注于执行浮点运算，而 CPU 负责执行更广泛的计算任务。 5. 满足多样生成任务需求：如在 Stable Diffusion 中，16GB 的 4060ti 虽速度比 12GB 的 4070ti 慢，但大显存可执行更多样的 AI 生成任务，如生成更大分辨率的超清图片，使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。