构建自己专业领域的知识库可以按照以下步骤进行： 步骤一：明确知识库的目标和范围 首先，确定您想要涵盖的专业领域的具体范围和知识库的主要目标，例如是为了内部研究使用、对外分享知识还是其他特定用途。 步骤二：收集和整理资料 收集相关的文献、研究报告、实验数据、案例等各种资料，并对其进行分类和整理。 步骤三：选择合适的技术架构 1. 考虑使用数据库管理系统，如 MySQL、Oracle 等。 2. 或者采用知识图谱技术来构建更直观的知识关系。 步骤四：确定软硬件设备 1. 硬件方面，需要一台性能较好的计算机，具备足够的内存和存储空间。预算大约在 5000 10000 元，具体取决于配置要求。 2. 软件方面，需要操作系统（如 Windows 或 Linux）、数据库管理软件、文本编辑工具等。 步骤五：设计知识库的结构 规划好知识的分类体系、标签系统和索引方式，以便于快速检索和查找。 步骤六：数据录入和维护 将整理好的资料录入到知识库中，并定期更新和维护，确保知识的准确性和时效性。 步骤七：测试和优化 在初步构建完成后，进行测试，检查检索功能是否正常，知识的展示是否清晰，并根据测试结果进行优化。 需要注意的是，实际的预算和设备需求可能会因具体情况而有所不同，您可以根据自己的需求和资源进行调整。

普通人可以通过以下几种方式利用 AI 为副业挣钱： 1. 艺术创作：利用生成式 AI 工具进行内容创作，例如在像 Lensa 这样的平台上，从肖像画开始，拓展到各种媒介的创作，通过内容实现盈利。 2. 成为数字克隆体提供者：将自己的经历和体验提供给数字克隆体，依据被使用的时长和费率获取收益。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体，而作为克隆体本体，可基于自身克隆体的费率和被使用时长与平台结算。 3. 利用 AI 进行职业变迁：如果 AI 导致工作机会变化，政府可能通过税收平衡差异，例如全民基本收入（Universal basic income UBI）的方式，为个人提供一定的经济支持。

以下是关于视频理解大模型技术的相关知识： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，无需依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些 AI 在视频生成方面的实际案例： 在 T2V01Director 模型使用教程中，有多种运镜示例，如镜头左摇并上摇，从一只小兔子抬头向左开始，慢慢移向天空；镜头从暗色调房屋屋顶开始，上升并左摇拍摄城市天际线等。 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板中，包括史诗灾难场景、赛博朋克未来都市、奇幻神话场景等。例如史诗灾难场景中，提示词为燃烧的陨石群穿透血红色云层，主体是残破的自由女神像半埋于熔岩中等。 在视频模型 MiniMax 海螺 AI 的实际运用案例中，如在一场戏的分镜头拆解梳理中，有男人无奈起身开门、开门、开门走出等情节的视频生成方式和结果。还有门外两个万圣节扮相的小女孩向男人要糖、男人嫌弃地拒绝女孩要糖请求等情节的视频生成处理。

很抱歉，目前没有关于如何将自有的材料做向量化处理的相关内容。但一般来说，将自有材料进行向量化处理可以考虑以下步骤： 1. 数据清洗和预处理：清理和整理材料中的噪声、错误和不一致的数据。 2. 特征提取：根据材料的特点选择合适的特征，例如文本材料可以提取词袋模型、TFIDF 等特征。 3. 选择向量化方法：常见的有词向量（如 Word2Vec、GloVe 等）、文档向量（如 Doc2Vec）等。 4. 训练模型：使用选择的向量化方法和预处理后的数据进行训练。 由于缺乏具体的材料类型和应用场景等详细信息，以上步骤仅为一般性的指导，实际操作可能会有所不同。

DeepSeek R1 相关的内容主要包括以下方面： 1. 1 月 27 日： 拾象的闭门学习讨论，涉及 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义，包括技术突破与资源分配策略，突出了其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响，重点分析了创新路径及中国在 AI 追赶中的潜力与挑战。 关于 DeepSeek 的研究和思考，深入解析其在架构和工程上的创新，如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练，强调不是简单模仿，而是在工程和应用平衡中达成高效优化，对开源与闭源竞争进行深刻反思，并指出 AI 生态未来发展方向。 7B Model and 8K Examples: 如何用 8000 个示例炼出自我反思 AI。 2. 1 月 28 日： 拾象的讨论，包括 DeepSeek 对全球 AI 社区的影响，如技术突破、资源分配及其长上下文能力与商业模式，分析了中国在 AI 追赶过程中的潜力与挑战，探讨了创新路径及深远生态影响。 关于 DeepSeek 的研究与思考，重点解析在 MoE、MLA、MTP、FP8 混合精度训练等方面的创新，指出并非简单模仿，而是通过工程与应用的平衡实现高效优化，对开源与闭源的竞争作了深入反思，并展望了 AI 生态未来发展方向。 小模型、大数据：7B Model+8K 示例的自我反思 AI。 3. 1 月 26 日： DeepSeek R1 System Prompt，介绍了其身份、操作指南及能力范围，突出在中英双语处理上的专业性和对中国法律的合规性，强调 AI 辅助输出需以人类主导为前提，并通过特定标签实现逻辑清晰的响应。 公众号文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，描述 AI 如何分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。

以下是一些优化 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，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/ AI 生成 PPT 的主要思路： 以爱设计为例，将大纲导入工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。生成后可按照公司要求优化整体结构，如自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 删改内容以达到预期。 此外，还可以使用 WPS 插件 chatPPT 为 PPT 添加动画等效果。同时，还有其他生成 PPT 的 AI 工具，如 gamma、百度文库、mindshow 等。

以下是关于 DeepSeek 的使用手册： 使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址：https://apidocs.deepseek.com/zhcn/ DeepSeek 的提示词使用方法比较长，单独列了一篇 公司简介： DeepSeek（深度求索）是一家专注于人工智能基础技术研究的科技公司，致力于探索 AGI（通用人工智能）的实现路径。 成立时间：2023 年 总部：中国杭州 定位：聚焦大模型研发与应用，提供高效、安全、可控的 AI 技术解决方案。 效果对比： 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看，相关视频： 如何使用： Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 设计思路： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢： 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

以下是关于 DeepSeek 的使用相关信息： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向；Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 公司简介：DeepSeek（深度求索）是一家专注于人工智能基础技术研究的科技公司，致力于探索 AGI（通用人工智能）的实现路径。成立时间为 2023 年，总部在中国杭州，定位是聚焦大模型研发与应用，提供高效、安全、可控的 AI 技术解决方案。 相关链接： 使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址：https://apidocs.deepseek.com/zhcn/ DeepSeek 的提示词使用方法： 此外，在生成 2048 游戏代码方面，DeepSeek 是新手推荐的选择，网址为 https://www.deepseek.com/zh ，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。点击开始对话，左边选择代码助手即可。

大语言模型相关知识如下： Encoder：在大型语言模型中，Encoder 是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用。其输出是输入序列对应的上下文化语义表示，会被模型的 Decoder 部分利用。 介绍：大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。能解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题，还可利用相对较小的领域数据集进行定制以解决不同领域的特定问题。其三个主要特征是大型（训练数据集规模和参数数量大）、通用性（能解决常见问题）、预训练微调（用大型数据集预训练，用较小数据集微调）。使用大型语言模型有多种好处，视频中还提到了自然语言处理中的提示设计和提示工程，以及三种类型的大型语言模型。 性能对比：对比不同大型语言模型的性能需考虑多个维度，如理解能力、生成质量、知识广度和深度、泛化能力、鲁棒性、偏见和伦理、交互性和适应性、计算效率和资源消耗、易用性和集成性等。可采用标准基准测试、自定义任务、人类评估、A/B 测试、性能指标等方法进行有效的比较。