以下为您推荐几款可用于生成图片制作 PPT 的 AI 软件及相关操作方法： 1. MJ（Midjourney）： 稍微高级一点的薅：首先复制图片的网址，然后打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。之后再回到官网，把图像的提示词也复制下来，再回 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面，注意空个格。都搞好以后输入命令，稍等一会儿就会得到一个内容和画风都和原图比较接近的图。如果效果不理想多反复生成几次。之后放大觉得还不错的一张，在放大的图里可以进行改变比例和镜头拉远等操作。选一张比较好的放大一下，就可以放进 PPT 调整构图。 2. 即梦 AI： 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 操作步骤： 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 无界 AI： 网址：https://www.wujieai.cc/ 。 做图逻辑类似于 SD，其作为出图工具的优势在于：国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 使用模型：皮克斯卡通。本案例提供的应用场景为朋友圈 po 图，因此画幅比例选择 1:1。无界 AI 的皮克斯卡通模型位置，根据指引找到：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 关键词类别：场景（向日葵花田、面包店等）、氛围（温馨、温暖等）、人物（父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（发型、发色、服饰、配饰等）、情绪（笑得很开心、大笑、对视等）、道具（童话书等）、构图（半身、中景等）、画面（色彩明艳）、特殊等。

以下是一些大模型测评网站： 玉宝搞过的 LLM 在线评估网站：https://www.llmrank.cn/ ，可看到国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并能与 QWEN2 对比。 Compass Arena：由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出，集齐了国内主流的 20 多款大模型，包括阿里通义千问、百度文心一言、腾讯混元、讯飞星火、字节跳动豆包、智谱 AI、百川智能、零一万物、月之暗面等，用户可在平台选择大模型的两两“对战”，实名或匿名对战皆可。测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。 中文大模型评测收集与调研相关网站： InfoQ + 极客帮：https://www.guotaixia.com/post/5124.html GAOKAOBench：https://github.com/OpenLMLab/GAOKAOBench ，是以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架。 清华安全大模型测评：http://115.182.62.166:18000 ，清华收集的一个评测集，涵盖了仇恨言论、偏见歧视言论、犯罪违法、隐私、伦理道德等八大类别，包括细粒度划分的 40 余个二级安全类别。 JioNLP 个人测评：评测数据集：https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/wiki/LLM 评测数据集 ，考察 LLM 模型对人类用户的帮助效果、辅助能力，可否达到一个【智能助手】的水平。 EduTEP：华东师范大学计算机科学与技术学院 EduNLP 团队组建智能教育算法测评小组，开发智能教育可信评测平台（EduTEP）。EduTEP 对比多种大模型在教育领域中的综合性能，针对 K12 教育发布首个 CALMEDU 评测框架与 CALMEDU001 评测报告。 娱乐资本论：从实用角度出发，分析大模型在各种文本应用场景，如小红书带货文案、抖音直播文案、知乎问答、小说创作、公关信写作、歌词生成、淘宝商品详情页文案、广告宣传片文案、剧本创意策划等方面的综合表现。 全面的模型测评网站：https://lmsys.org/blog/20230503arena/

以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料： 在音乐创作方面，通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面，介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面，能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 在零售电商行业，有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域，牛客的《AI 面试实践手册（2024）》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展，指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业，腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书（2024 版）》。 在医疗领域，蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域，新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面，头豹研究院发布了《AI 情感陪伴：缔造温情链接，拥抱智慧关怀新纪元》。

以下是一些 AI 提示词系统课程： 1. 藏经阁个人专栏中的课程： LangGPT 社区年度分享：AI 交流的艺术 系统论述文章：构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt Prompt 进阶—提示链（Prompt Chain）和多提示词协同 LangGPT—让人人都能编写高质量 Prompt 提示工程培训：入门到精通系列课程 2. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的课程： 2024 年 7 月 19 日至 21 日的 DAY33 至 DAY35 吴恩达的 prompt 课程 目录：吴恩达讲 Prompt ChatGPT 提示工程中文翻译版（仅用于学习分享） 3. 从零开始：AI 视频制作小白的成长之路中的相关内容，但主要是关于提示词应用的案例和经验，而非具体的课程。

以下是关于 DeepSeek 的详细教程： 1. 《胡凯翔：DeepSeek 为什么省钱》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OzgnwiZrniBXASkhVBbcBR3Mnhh）：介绍了 DeepSeek 相关的基本术语，阐述其省钱原因，包括高效硬件使用、创新训练方法、高效模型压缩、避免无效尝试等，还提及成本对比及创新蒸馏技术。接着从核心思想、技术实现方式（知识表示、温度调节）、训练过程（基本流程、关键点）、DeepSeek 的创新及有效性原因（信息压缩、概率分布学习、泛化能力）等方面详细讲述了蒸馏工作原理。 2. 《DeepSeek：从入门到精通》（https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg）：由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品。详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 3. 新手推荐使用 DeepSeek（2→3.2→4 这样路径），网址：https://www.deepseek.com/zh 。使用时很方便，国内能访问，网页登录便捷，目前完全免费。只需点击开始对话，左边选择代码助手即可。

以下是创建自己知识库的步骤： 1. 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。需要注意的是，知识库是共享资源，您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前（2024.06.08）支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传一张图片并填写图片文字说明）。格式并不重要，重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例（问答对可以选择表格），选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，您可以参考这篇教程： 。 创建知识库的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，我们可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，可以进行编辑或删除。

以下是关于新手学习 AI 提示词的综合指导： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并可能获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，提示词技巧上手容易且有用。 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品制作作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验。 提示词学习要点： 1. 一个月后开始学习提示词，可复制社区里他人的提示词。 2. 小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。 3. 学习提示词的步骤： 要有一个大模型帐号，至少熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替：。 看 OpenAI 的官方文档，如「」。

对于新手来说，若想用 AI 强大自己，可以参考以下步骤： 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，包括人工智能的定义、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，能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。 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，还有一些课后作业可以帮助您更好地掌握 AI： 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用。 2. 尝试 AI 绘画，画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操：在这里找一些案例实操。 4. 数据：AI 产品榜数据库>。 5. 阅读：通往 AGI 之路知识库阅读，每日小互的推特阅读获取最新动态：http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索：生成式视频案例可以找一些欣赏，有机会自己动手做一个视频。

以下是关于 AI 开发框架的相关信息： 1. AI 架构与技术选型的 4 条原则： 选主流框架：优先选择语料多、生成质量好的语言和框架。 测试覆盖率：用 AI 辅助生成测试代码，确保代码质量。 避免私有框架：尽量使用流行框架生成独立模块代码。 模块化设计：降低耦合度，方便 AI 快速开发和维护。参考链接： 2. OpenAI 相关： o1 API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。参考链接： 3. 基于 Marscode 的 AI 新闻聚合器 MVP 开发实战： 项目架构主要分为三个模块：数据采集模块负责抓取新闻、AI 处理模块使用大模型处理新闻、Web 展示模块基于 gradio 构建界面。 LangChain 是强大的 AI 应用开发框架，特点包括提供统一接口调用各种大语言模型、支持记忆功能保持对话上下文、内置多种提示词模板方便构建复杂 AI 交互、支持知识库集成让 AI 基于特定领域知识回答。 Gradio 是用于快速构建机器学习应用界面的 Python 库，优势在于只需几行代码就能创建漂亮 Web 界面、支持多种输入输出类型、内置分享功能可一键生成公开链接、完全基于 Python 对开发者友好。 4. Dify： 是开源的大模型应用开发平台，通过结合后端即服务和 LLMOps 理念，为用户提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求，通过开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。参考链接：Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans

以下是关于 coze 的一些好的样例： 1. CT：coze 应用实例“最美证件照” 新创建一个应用：新建项目时新增创建应用选项，分为业务逻辑设计页面和用户界面两个卡片选项。 增加业务逻辑：与之前版本类似，添加工作流、插件、数据等工具和知识库类调用，编辑完工作流有更多发布选项，如发布为 API、扣子商店、模版等，并发布了自己的令牌。 增加用户界面：相当于以前的 bot 总调试页面，增加了很多 UI 组件，使用拖拽方式交互。 入参配置：需按特定格式填写入参。 出参这里：绑定输出的图片链接 output。 产品效果：优化排版和过场动画，将排版搞好看，设置过场的 gif 动画，调用工作流时按钮处于禁用状态。 2. 一泽 Eze：样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词，生成预期内容 渐进式引导法的实战分享 评估样例，尝试提炼模板 与 AI 开始对话：借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始的正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令并获取回复，通过回复侧面印证 AI 对样例的理解与建议。 提炼初始模板：当确保 AI 基本理解样例与需求目标时，进入提炼初始模板步骤。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 1～3 个用例让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续调整。