以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究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 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以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。 5. 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。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说，实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤： 1. 数据采集：利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据，如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行清理和预处理，去除无效或错误的数据。 3. 特征提取：从清洗后的数据中提取有价值的特征，例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法：根据数据特点和需求，选择适合的机器学习或深度学习算法，如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练：使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用：将训练好的模型部署到实际系统中，实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是，具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。

AI 的发展可以概括为以下几个阶段： 1. 小模型阶段：能力单一，无法泛化和理解，例如早期的人脸识别，只能完成特定任务。 2. GPT 出现阶段：AGI 迎来拐点，机器实现与人类的交流。 3. Sora 出现阶段：打开了 AGI 的大门，能够认知世界并与世界互动，但训练算力可能受到限制。 4. 强人工智能阶段：机器能看懂一些常识并交流，但还缺少对世界力量的感知，如加速度、重力等，目前热炒的具身智能正朝着与物理世界互动的方向发展。 5. 超级人工智能阶段：能够总结出世界的规律，达到如爱因斯坦、牛顿般的水平。 当前 AI 前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AGI 的五个等级分别为： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

DeepSeek 的优势主要包括以下几个方面： 1. 核心是推理型大模型，无需用户提供详细步骤指令，能通过理解真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求，无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 在输出效果方面： 1. 能还原特定的语气，如帝王的语气，且恰到好处，兼顾可读性。 2. 对历史细节异常熟悉，支持“深度探索”和“联网搜索”，能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人的细节，行文的隐喻拿捏高级。 在发展历程中： 1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型和多头潜在注意力机制技术结合，降低模型训练和推理成本，引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以低成本实现超越同类开源模型的性能，媲美闭源模型，成为里程碑。 与 OpenAI 的区别在于： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，DeepSeek 则致力用低成本计算资源实现更高效率。 2. OpenAI 花两年达到 GPT3 时刻，DeepSeek 用一年摘得 V3 圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦预训练的进步，DeepSeek 训练与推理并重。

DeepSeek 的优势主要包括以下几个方面： 1. 核心是推理型大模型，无需用户提供详细步骤指令，能通过理解真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求，无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 在输出效果方面： 1. 能还原特定的语气，如帝王的语气，且恰到好处，兼顾可读性。 2. 对历史细节异常熟悉，支持“深度探索”和“联网搜索”，能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人的细节，行文的隐喻拿捏高级。 在发展历程中： 1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型和多头潜在注意力机制技术结合，降低模型训练和推理成本，引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以低成本实现超越同类开源模型的性能，媲美闭源模型，成为里程碑。 与 OpenAI 的区别在于： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，DeepSeek 则致力用低成本计算资源实现更高效率。 2. OpenAI 花两年达到 GPT3 时刻，DeepSeek 用一年摘得 V3 圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦预训练的进步，DeepSeek 训练与推理并重。

以下是将拍照头像生成卡通头像 logo 的方法： 1. 复杂提示词： 如果觉得简单提示词不够好，可以使用更复杂的提示词，例如：“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 效果示例： 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整：如果觉得 Disney 风格太过卡通，可以把提示词里的“Disney”换成“Pixar”；如果是女孩，可以把“boy”换成“girl”。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 2. 操作步骤： 准备工作：如果还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可以参考之前的教程，如“”。 上传图片：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，在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。然后图片会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。 输入提示词：在聊天窗口输入“/imainge”找到“/imagine prompt”，把刚才的链接放进去，然后空格，加一些提示词（以英文逗号分隔），最后再加上设置参数。 设置参数： “iw 1.5”设置参考图片的权重，数值越高与参考图片越接近，默认是 0.5，最大是 2，可选择中间值调整。 “s 500”设置风格强度，个性化，艺术性，数字越大，更有创造力和想象力，可设置为 0 1000 间任意整数。 “v 5”指用 Midjourney 的第 5 代版本，这一代最真实，目前 v5 需要订阅付费，不想付费可以使用“v 4”。 “no glasses”指不戴眼镜，如果不喜欢戴眼镜的图片，可以加上这个设置。 完整的提示词示例（替换您的 png 图片地址）：“simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5”。如果对生成效果不满意，可以调整“s”和“iw”的值进行多次尝试。 您还可以参考“科技小飞哥”的通俗易懂的教程，原文链接：https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/

以下是一些常见的 Agent 搭建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。 此外，国内外还有多个平台可以在几分钟内完成 Agent 创建，比如国内版扣子 coze.cn、海外版 Coze coze.com、百度 AppBuilder、阿里通义千问、智谱 AI 等。使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程被创作者形象地比喻为“捏 Bot”，最简单的 Bot 往往可以在 1 分钟内捏完。 随着 AI 的发展，大家对 AI 的诉求变得具体，简单的 ChatBot 弊端凸显，基于 LLWeng 对于 Agent 的结构设计，Coze、Dify 等平台在应用探索上有进展。年初吴恩达基于 Agent 应用、场景、需求等做了 4 个分类，但这些平台都有固有局限，对于专业 IT 人士不够自由，对普通用户在复杂业务场景有诸多限制。

以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案，Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中， 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，在对话中引用其中内容。

以下是关于如何用 AI 搭建个人和企业知识库的相关内容： 一、使用飞书搭建 可以参考。读完相关文章，您将收获： 1. AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界。 2. 通往 AGI 之路大群中通过对话就能获取知识库中资料的原理。 3. 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件，打造更加强大的智能体。 另外，作者正在规划一个关于 AI 时代您应该具备的编程基础系列，包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 二、本地部署大模型以及搭建个人知识库 1. 若要对知识库进行更灵活的掌控，需要额外的软件 AnythingLLM，其包含了所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离。具体操作包括： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 完成上述配置后，即可跟大模型进行对话。 三、AI 时代的知识管理体系构建案例 1. 一条书摘：在读书（万维钢的新书《拐点》）时，看到一段有触动但保持批判性思考和怀疑的文本，提到如果足够强势，当前 AI 对人的作用有三个：信息杠杆、发现自己真正想要的、帮助形成自己的观点和决策。 2. 一个笔记：将上述书摘整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 3. 对笔记的思考和实践：基于笔记中提到的 AI 对人的三种最终的赋能模式，以自己深度思考的问题为例，践行这套方法论，体会何谓“信息杠杆”可以令你的“思维换挡”，感受如何“让自己发现究竟想要什么”。 4. 生长出的自己的观点和内容：基于上述实践，生成“自己的观点和决策”。 5. 教授和分享：基于“自己的观点和决策”，打造成体系化的内容产品，实现价值。 总结：通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“我自己的智慧”。希望大家都能利用 AI 高效地把自己的知识管理体系搭建起来，运用起来。

以下为一些人物头像转卡通图效果好、与原图相似度高且可能免费的平台及相关操作技巧： 1. Stable Diffusion： 可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，将 X 轴设置为提示词相关性（取值范围 1 30，每次增加 5），Y 轴设置为重绘幅度（取值范围 0 1，每次增加 0.2）。 提示词相关性在 6 11 中间为最佳，重绘幅度 0.4 时和原图比较接近。 可使用绘图功能，如增加红色眼镜、去掉衣服图案等，局部重绘可只改变涂抹部分。 2. 复杂提示词： 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 可根据需求调整提示词，如将 Disney 换成 Pixar，boy 换成 girl 等。 3. 通用人物模版： 用真人照片+照片描述+方法 1 的关键词来处理。 需要注意的是，不同平台的效果可能因图片和操作而有所差异，您可以自行尝试。