目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例： 医渡云病历分析系统：使用数据分析和自然语言处理技术，能够分析医疗病历，为医生提供辅助诊断建议，市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能：运用自然语言处理和机器学习技术，可自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能：借助自然语言处理和机器学习，帮助语言学习者纠正发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习，市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能：通过数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP：利用图像识别和数据分析，根据用户肤质提供美容护肤建议，市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版：采用自然语言处理和机器学习，为儿童生成有趣故事，激发想象力，市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP：使用数据分析和机器学习，快速诊断汽车故障，提供维修建议，市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP：凭借数据分析和机器学习，优化物流配送路径，提高物流效率，市场规模达数十亿美元。

以下是一些常用于写商业文章的工具： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的相关工具可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助您高效创作各种营销内容，提高工作效率。您可根据实际需求选择合适的工具。 此外，还有一些与商业相关的提示词资源，如李继刚等的 prompt 最佳实践：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGdKF9rdC4fxo4ttzx3Xk8cStjWnDj 。

DeepSeek 是一个非常出色的科技成果，具有以下显著特点： 1. 强大的推理能力，可与 O1 比肩。 2. 价格便宜，参数少，训练开销与使用费用小了一个数量级。 3. 开源，任何人都可自行下载与部署，并提供论文详细说明训练步骤与窍门，甚至有可运行在手机上的 mini 模型。 4. 免费，官方目前提供的服务完全免费，任何人随时随地可用。 5. 支持联网搜索，是暂时唯一支持联网搜索的推理模型（O1 还不支持）。 6. 由没有海外经历甚至没有资深从业经验的本土团队开发完成。 如果您想使用 DeepSeek，可以直接访问相关网页链接马上用起来，也有移动 APP 可供选择。 另外，关于 SDXL 的本地部署，对于配置较高的电脑，如 4080ti 显卡，生成一张图的速度在十秒左右，还是可以接受的。对于配置较低的电脑，需要自行测试。如果觉得操作麻烦，还可以安装 refine 插件，在文生图的界面直接使用 refine 模型进行绘画。

如果您在生成图像方面缺少工具，以下为您提供一些相关信息： 对于风格调音器：生成一个代码后，您可以使用 Parameter 添加到提示中。了解有关参数的更多信息可参考：https://docs.midjourney.com/parameterlist 。复制您的提示和参数，在页面底部找到您的自定义代码，单击 Copy 按钮复制原始提示和新生成的 style<code>参数。您可以与朋友分享您的 Style Tuner 页面并生成新代码，而无需使用任何额外的 GPU 分钟。返回不和谐，使用该 /imagine 命令并将复制的提示和 style<code>参数粘贴到 prompt 字段中，即可生成您的图像。您还可以使用其他 Midjourney 工具（例如 Upscale、Pan、ZoomOut、Remix 或 VaryRegion）进一步增强图像。 对于 Wojak memecoze 复刻版本：先写一个阴阳怪气的 prompt，原作里面就是把用户输入的职业、人物或者概念去尽量解构，用讽刺风趣的 meme 来解读。生成图片时没有用图像流里面的工具，而是用工作流，调用插件来实现。例如用 ByteArtist 插件里面的 ImageToolPro 工具，将 model_type 选 2，就可以根据用户图片风格进行生成。输入一个参考丑图，比如从 glif 官网别人的作品里面选一个 10241024 的老大爷，将其 url 输入给 image_url。 对于 ComfyUI BrushNet：通俗易懂地说，这个过程有点像小时候玩的连点成图游戏。掩码就像是一张有洞的纸覆盖在图片上，电脑程序通过这些洞了解哪些部分需要修复。编码器是电脑的大脑，它把需要修复的图片转换成电脑能理解和处理的信息。噪声潜在空间为了让修复的部分不那么单调，程序会加入一些随机性，这样修复出来的图片看起来更自然。BrushNet 和冻结的 UNet（Frozen UNet，值预训练好的固定不变的）是处理图片的工具，就像画家的画笔和调色板，帮助电脑细致地完成修复工作。程序会尝试去除不需要的噪声，并最终创建出看起来很真实的图片部分。最后，程序会用一种特殊的技巧，将新生成的图片和原始图片融合在一起。

在本机上安装 Ollama 的步骤如下： 1. 点击进入 https://ollama.com/download ，根据您的电脑系统下载 Ollama。 2. 下载完成后，双击打开，点击“Install”进行安装。 3. 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器中。如果出现相关字样，表示安装完成。 此外，还需注意： 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）： 如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车。 如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。 安装完之后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序即可，在 linux 上可以通过 ollama serve 启动）。可以通过 ollama list 进行确认。还可以通过 ollama 命令下载模型。

以下是关于 Ollama 的相关信息： 打标工具安装： 先去下载并安装 Ollama，然后打开 Powershell 运行相关命令。 Win 编辑 run_win.ps1 文件，Mac 编辑 run_mac.sh 文件，将目录中的图片路径和触发词填写，运行即可。 对于 Windows 版，打开 WebUI，找到 Tagger 选项卡，如果没有则参考教程安装插件。 前往 https://github.com/starik222/BooruDatasetTagManager/releases 下载软件包，解压缩后双击运行即可。 本地部署资讯问答机器人： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找并下载不同模型，以满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可修改模型的温度参数等设置特定的系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面。 安装时访问 https://ollama.com/download/ ，安装完后确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 应用实例本地部署 Google Gemma： 环境准备：进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 windows、linux 和 macos），在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26，cls 清空屏幕，输入 ollama run gemma 运行模型（默认 2b），首次需下载，想用 7b 则运行 ollama run gemma:7b 。 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项，/show 显示模型信息，/load<model> 加载已有模型，/bye 退出。 2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对较高但有卡顿，对非英文语种反馈不稳定。

以下是关于 AI 绘画与视频的相关信息： AI 绘画： SD 开源 SD3 medium 模型：提供更高质量的 AI 绘画模型。 Midjourney 更新自定义 zoom 和全新个性化指令p：增强了图像缩放和个性化指令的使用。 leonardo.ai 发布新模型 Phoenix：新的基础模型 Phoenix 提供了预览版。 AI 视频： Luma 发布视频生成模型 Dream Machine：强大的视频生成模型，能创造高质量的视频内容。 此外，还有以下相关教学及资料： AI 绘画关键词学社： 1.4 AI 绘画： MJ 官方手册：https://docs.midjourney.com/ Prompt 魔法书：https://aituts.ck.page/promptsbook AIGCTalk Midjourney 学习手册（内部课程资料）： eSheep： 如何在 MJ 中保持角色一致性： 工具教程：Dreamina：[https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZuwUQmEipTUEkonVScdWxKnWd) 同时，还有一些其他的相关资讯： DisPose：开源的跳舞视频生成增强技术，由清华大学与北京大学等组织联合发布的一种可控的人体图像动画方法，输入动作视频参考和人物图像，可以形成新的角色舞蹈视频。 InvSR：开源图像超分辨率模型，提升图像分辨率的开源新工具，只需一个采样步骤（支持 1 5 的材料步骤）即可增强图像，可以高清修复图像。

以下是为新手学习 AI 提供的教程： 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，您将找到一系列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），您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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自己的成就。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。

以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南： 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 1. 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。 六、如果希望继续精进 1. AI 背景知识 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 避坑指南： 1. 不要急于求成，AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合，避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法，要多花时间理解，不要一知半解。 4. 在选择学习资源时，要注意其质量和适用性。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些大学老师可以使用来提升教学效率的人工智能软件和相关应用： 1. 个性化学习计划方面：能够分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸方面：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。例如可以想象与牛顿本人讨论牛顿第三定律，或者在亚利桑那州立大学的 VR 实验室中学习生物学。 3. 社会互动/沟通方面：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，可以为学生提供更好的准备工具，以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 4. 备课助手方面：如星火教师助手、知网备课助手。 5. 作文批改评分方面：BigModel 智谱 AI 大模型开放平台可以凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力，为教师提供帮助。 6. 语言学习方面：像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用可以作为 AI 驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 7. 数学学习方面：Photomath 和 Mathly 这样的应用可以指导学生解决数学问题。 8. 历史学习方面：PeopleAI 和 Historical Figures 可以通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 9. 写作方面：Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 10. 演示文稿制作方面：Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。