以下是新手学习 AI 的路径： 1. 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。 2. 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、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。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 记住，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。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具： 1. Coze 记账管家：它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词，让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等，然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools：可用于统计平台月度账单，例如您可以从平台导出月度明细数据，上传账单给沙盒，让模型统计账单数据和用量，还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI：在金融服务领域，它能帮助改进内部流程，如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，自动创建报告的文本、图表、图形等内容，为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案，以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。

以下是一些适合电商美工制作详情页的 AI 工具和方法： Stable Diffusion： 如果您是运营网店的女装店主且资金有限，可以使用 Stable Diffusion 来初步制作商品展示图。具体步骤如下： 1. 真人穿衣服拍照，获取真实质感的照片。如果身材方面有问题，可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模，一定要是 realistic 的真人照片风格底模，如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台需求换头，如面向海外市场换白女头，面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置合适的 prompts 和 parameters，如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。 Midjourney： 1. 主体物指令：确定产品类型后，可加入主体描述加强图片生成效果。如电商类产品加上“模特实拍、商品列表、尺寸”等描述，能得到常见的商品详情页设计图。 2. 配色指令：确定 APP 类型和主体描述后，可定制主题色。例如餐饮类输入“beach style color”能生成沙滩风饮料订购页面；快递类输入“Forest”指令能生成亲近自然感觉的图片；生活服务类输入“glacier color scheme”能得到有氛围感的订房界面。 3. 风格指令：如果配色指令无法满足要求，还可指定艺术风格、艺术家、设计师、插画家的名字。如天气类输入“Pop art”能生成色彩鲜艳的波普艺术风格天气 APP；社交类输入“Kpop fashion”能生成时尚流行的页面效果，输入“by Van Gogh”能得到带有梵高作品的 UI 页面。

对于电商美工学习的 AI 相关内容，以下为您提供： 利用 Stable Diffusion 制作电商商品展示图：如果您是运营网店的女装店主且资金有限，可通过真人穿着商品拍照，借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题，选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters（如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands）来初步制作展示商品。 电商相关的 AI 工具： Krea AI 可在几秒内将真实产品添加到任何图像中，效果出色。 Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 适用于多模态理解、推理、编码，可在 AI Studio 免费体验，其低版本已超越 OpenAI 的 o1 模型，Pro 版本尚未发布。

AI 的发展方式除了大模型，还包括以下方面： 1. 算法：算法的不断优化和创新推动着人工智能的发展。 2. 算力：强大的算力支持是实现复杂人工智能任务的基础。 3. 数据：优质的数据集对于人工智能学习算法的发展至关重要，被称为“AI 时代的石油”。 4. 深度神经网络：通过简单细胞检测特征、复杂细胞汇总信息产生结果等方式实现识别、判断和行动等功能。 5. 端侧模型：端侧模型并非越小越好，而是要够用、好用，设备算力决定最优模型规模，多模态能力是突破通用计算的关键。 6. 端侧 Agents：在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力，是连接模型与应用的关键。 7. 预训练：包括对编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等内容的预训练，但由于版权和费用问题，不包括期刊论文数据库。 8. 开源生态：促进了 AI 技术的交流和发展。

目前 AI 的发展主要呈现以下几个方向和现状： 1. 技术范式的革新：传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈，OpenAI 的 o 系列模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的新道路。 2. 多模态能力的跃迁：从 Sora 的视频生成到原生多模态的崛起，再到世界模型的尝试，AI 开始真正理解和模拟立体世界。例如，除传统的文生视频、图生视频能力迭代外，当前的主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。 在服务头部创作者方面，未来会逐渐转向编辑器能力增强，强化视频细节可控性，并逐渐将剪辑、音效生成匹配等后期制作任务智能化。 影视后期方向，未来可以将动捕演员的表演直接转化为虚拟角色，提高特效制作效率。 专业领域，创作者未来可以快速通过草图分镜验证效果。 随着实时生成能力的进一步提升，生成成本的下降，AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将会增多。 在 C 端大众消费侧，看好 AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力；人物识别和替换也可以衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中，可能会带来短视频平台效果模板新的爆发周期。 3. 从“训练时代”向“推理时代”的转变：市场的关注焦点从去年基础模型能力的提升，到今年模型的落地应用和场景化。AI 的能力需要转化为实际的产品和服务，满足用户需求才是核心。 4. 前沿技术点： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

以下是关于将 AI 接入微信、钉钉聊天的相关信息： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 作者为熊猫大侠，COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程： 。 可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知：ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别在于需要接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： COW 全称 Chatgptonwechat，可在微信、飞书、钉钉等主流社交平台上实现对接各种大模型的功能。 在刚买的腾讯云服务器上通过 Docker 运行 COW，并将之前在极简未来平台创建的 API 信息填入其中。 使用 Docker 服务部署 COW 组件，宝塔面板可让技术小白以图形交互方式运维服务器，手动配置部署容器编排模板。

以下是关于 AI 设计的相关内容： 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践： 主要使用的工具：Midjourney、Stabel Diffusion，辅助工具包括 RUNWAY 和 PS beta 等。 应用效果： 在营销设计中，整体项目设计时间减少约 18%，创意阶段丰富性提升约 150%，时间节省约 60%。 创意多样，不同创意概念的提出数量增加约 150%。 执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短平均 60%。 整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践： 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的设计灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和可视化设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等方面进行优化，确保符合使用者需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能，自动生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高设计效率。 融合 AI 与人工设计的协作模式，形成良性互补，发挥各自优势。 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的心得： AI 工具带来降本增效，快速产生创意效果，有效达成设计方案。 增效不仅体现在效率，还包括设计效果，极大丰富了设计自由度，能实现任何创意，设计概念更多是完整的用户产品。 新的技术能力使设计工作流程需要重新组合再造，拓展了设计师的思维边界。 设计的技能门槛大大降低，自然语言的运用打破了传统步调，设计素养和专业审美成为不可替代的差异化能力。 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/I4zEWNNTfFmV3fHA61ycbg 。大淘宝设计部会持续探索 AI 设计的能力，从单纯提升生产力转变到增强用户对设计的感受，继而转变为解决用户的实际问题。

天工 AI 和秘塔 AI 各有特点。 秘塔 AI 搜索由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 天工 AI 搜索采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。在搜索时直接上传文件，就能实现“定制 AI 搜索信息源”的效果。目前支持对话追问，支持脑图的图片下载。但天工 AI 目前仍处于早期版本的状态，一些功能如原文的对应、文本编辑、笔记、下钻探索等还不支持，也没有打通一些出彩的板块，没有跟音乐创作、图片创作等功能连接起来形成完整的“AIGC 工作流”。 综合来看，选择哪个更好取决于您的具体需求。如果您更注重成熟的功能和搜索体验，秘塔 AI 可能更适合；如果您对未来的多模态搜索和发展潜力有期待，且能接受当前一些功能的不完善，天工 AI 也是一个选择。

以下是 2024 年 3 月至 10 月 AI 领域的一些大新闻： 3 月：潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本。 4 月：英伟达发布硬件，股价飙升。 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，实现表情迁移。 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战；商汤 Vimi 相机开放微博小程序，元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B，OpenAI 发布 o1 模型，人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿），Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3，DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，云栖大会，通义万相 AI 生视频上线，快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力，腾讯元器智能体对外发布，秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈，阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型，大模型测试基准研究组正式成立，钉钉 365 会员上线，讯飞星火 API 全新升级，豆包大模型全系列发布&更新，Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作，OpenAI 发布高级语音功能。 10 月：Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。