以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 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。 2. 加入相关社群和组织：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。 3. 阅读权威报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势，深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者：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。

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以下为您推荐关于 AI 的视频学习课件： 1. 【野菩萨】课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会：如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，获胜者有机会获得课程奖励，包括冠军奖励 4980 课程一份、亚军奖励 3980 课程一份、季军奖励 1980 课程一份、入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。 2. B 站 up 主 Nally 的课程：免费且每节 15 分钟，内容很棒。 3. 新手学习 AI 推荐： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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。 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。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。 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），可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议掌握提示词的技巧。 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。 体验 AI 产品：尝试使用如 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。

以下是一些能够免费帮助写 PPT 的 AI 工具： 1. 讯飞智文：http://zhiwen.xfyun.cn 。 2. Gamma：其免费版本也能生成质量较高的 PPT，在性能和用户体验方面表现卓越。 此外，还有一些相关的信息供您参考： 1. 橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品，集多种功能于一身，可用于内容自动生成、格式自动调整等，也能辅助制作 PPT。 2. 卓 sir 曾使用 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 这 3 个 AI 工具完成 PPT 作业。 您可以根据自己的需求选择适合的工具。

以下是一些能够帮助写 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，输入简单文本描述生成专业设计，有丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI 此外，熊猫 Jay 分享了超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南，卓 sir 也介绍了自己使用 GPT4、WPS AI 和 chatPPT 完成 PPT 作业的经验。

Forge Diffusion 的 layer diffuse 插件不管用可能有以下原因： 1. 未正确安装 SD WebUI 的 Forge 版本：在安装 layer diffuse 插件之前，需要确保已安装正确的 。 2. 插件安装步骤有误：应在 Forge 界面点击“Extensions”，选中“layerdiffusion”插件，然后点击安装，并等待安装完成。 3. 部分功能未完成：透明 img2img 功能尚未完成（大约一周内完成）。 4. 代码处于动态变化阶段：插件的代码非常动态，可能在接下来的一个月内发生大幅变化。 此信息来自标记狮社区，原文链接：https://mmmnote.com/article/7e8/03/articlee395010da7c846a3.shtml

要让 AI 做一个自己的智能 AI 软件，可以参考以下步骤： 1. 选择合适的平台：例如字节跳动旗下的扣子（Coze），其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. 明确创建流程： 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 3. 对于让 AI 写出想要的代码，可遵循以下.cursorrules 写法： 先说清楚自己是谁，告诉 AI 期待其具备的专业技能。 告诉 AI 要干什么，明确项目需求。 定好项目的“规矩”，强调代码规范。 明确文件存放位置。 指定使用的“工具”，如框架和库。 告诉 AI 怎么做测试。 推荐参考资料。 如有 UI 需求，补充相关要求。 4. 在与 AI 合作编程时，了解其边界和限制，遵循编程准则： 能不编，尽量不编。优先找线上工具、插件、本地应用，先找现成的开源工具或考虑付费服务，实在找不到再自己编程。以终为始，聚焦目标。

对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 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 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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 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。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

DeepSeek 从一开始就选择了与国内诸多大模型新秀不同的技术路线。它走的是全球开源社区路线，分享最直接的模型、研究方法和成果，吸引反馈，再迭代优化，自我进益。开源十分彻底，从模型权重、数据集到预训练方法都悉数公开，高质量的论文也是开源的一部分。 DeepSeek 先后发布了多款开源模型： 1. 2023 年 11 月，发布 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，但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（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术的结合，大幅降低了模型训练特别是推理的成本，开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现了模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，引发轰动，成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中有以下区别： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得了 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 则是训练与推理并重。 DeepSeek 从隐秘低调到备受关注，以及它从 Coder 到 V3 模型的三次迭代，与 OpenAI 从 GPT1 到 GPT3 的升级节奏和引发的反响非常接近。

以下是为您整理的关于 AI 提示词的学习资料： 《拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事》：指出要从古人总结的智慧中学习写提示词，接受 AI 存在的“不稳定性”，提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生，不能期待完美的提示词和答案。 《从零开始：AI 视频制作小白的成长之路?》：提到提示词有很多坑，如有人花钱学习但仍上手困难。提示词的框架为主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），并举例说明。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：2023 年 ChatGPT 出现后，提示词成为基本功，沉淀了一些经典框架。作者学习了一段时间 Agent 后，打算看吴恩达的体系课程，推荐吴恩达的 prompt 课程，并分享了相关学习链接。作者还通过练习用 prompt 写白皮书，实际体验中 AI 能帮助完成约 20%的工作。