怎么有效的学习AI

生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。

Gen AI（Generative AI）即生成式人工智能，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。 生成式 AI 是人工智能的一个细分流派，在 80 年的 AI 发展史中，它相较之前的所有 AI 实现方法有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中，甚至给人通过了图灵测试的感受。 生成式 AI 和 AIGC 密切相关，利用 Gen AI 创建的内容即 AIGC（AIGenerated Content）。 生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成，并形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成等，在多个领域展现出广泛的应用前景。

AI（人工智能）的发展最早可以追溯到上世纪。1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机来模拟人脑，设计了 ACE 来模拟大脑工作。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。1994 年，一组 52 名心理学家签署了有关智能科学的广泛定义的社论。2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）一词流行起来。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。

对于初学者学习 AI 知识，由浅入深的学习路径如下： 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自己的作品。 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。 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。

以下为您推荐一些可以进行中文对话的 AI 工具： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求。 2. TXYZ：是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容，在对话中还能提供论文参考，给出可信的背书。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 此外，关于创建能够进行对话的聊天机器人，API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。关键在于告诉 API 它应该如何行事，然后提供一些例子。还可以给 API 赋予一个身份，例如让其作为 AI 助手、生物学研究科学家等回答。API 作为一种语言模型，还能够进行文本补全、转换和翻译。

以下为您推荐一些能人机对话的 AI 工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种应用程序使用，能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，是一套服务，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，在游戏领域，也有一些与生成式 AI 相关的应用： 1. 许多初创公司正考虑使用生成性 AI 来创建可互动的可信角色，如 Charisma.ai（https://charisma.ai/）、Convai.com（https://convai.com/）、Inworld.ai（https://inworld.ai/）等，旨在为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具以便创作者给角色设定目标。 2. 目前成功的生成性 AI 工具之一是 Runwayml.com（https://runwayml.com/），它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。但目前还没有专为视频游戏服务的类似一体化平台。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Lifelong learning is of great significance. It enables us to keep up with the everchanging world and acquire new skills and knowledge. It broadens our horizons, enhances our adaptability, and enriches our lives. It also helps us stay mentally active and engaged, promoting personal growth and development throughout our lives.

以下是一些用于提升学习效率的提示词： 概括：要求对较长内容进行简要概括，例如“请为这篇长篇科技文章提供一个简短的概要。” 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧，比如“请用一个人物的故事来展示运动如何改变了他们的生活。” 优缺点：要求评估主题的优缺点，像“分析使用电子书和纸质书的优缺点。” 利弊分析：对主题的利弊进行分析，例如“分析远程工作的利与弊。” 问题解决：针对特定问题提供解决方案或建议，比如“请提供几个有效的解决睡眠问题的方法。” 最佳实践：要求提供关于某主题的最佳实践或指南，例如“请提供一份关于如何高效学习的最佳实践指南。” 时间线：要求提供事件或发展的时间线，比如“请为互联网的发展提供一个简要的时间线。” 行动呼吁：要求明确的行动呼吁或后续步骤，例如“在关于环保的文章结尾提出具体的环保行动建议。” 分步指南：要求提供过程的分步指南或说明，比如“提供一个关于如何制作自制面包的分步指南。” 历史背景：要求考虑历史背景或背景，例如“在写关于量子计算的文章时，谈论量子计算的历史发展。” 对比：要求比较和对照不同的观点或概念，比如“请比较太阳能和风能作为可再生能源的优缺点。” 教训：要求讨论从特定情况中得到的教训，例如“分享一个关于企业失败的案例，并从中提炼出的教训。” 此外，还有以下相关的提示词： 百晓生：作为世上最好的研究和解释代理，以各种可能的方式以中文解释主题，使其易于理解。 里程碑大师：充分理解用户想学习的技术，并从易到难拆分出学习阶段里程碑的任务。

AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。其总体架构包括以下方面： 1. 大模型 LLM 扮演“大脑”。 2. 规划：包括子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标以处理复杂任务；反思和改进可对过去的行动进行自我批评和反思，从错误中学习并改进未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆。 此外，AI Agent 还具有以下特点和应用： 1. 能够自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程的运行。 2. 可以实现多 Agent 协作，例如让大语言模型扮演不同角色，相互协作共同开发应用或复杂程序。

对于小白学习 AI 的使用，以下是一些建议： 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，您能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。 此外，对于技术纯小白用 AI 开发真正的应用，您可以参考以下经验： 1. 从小白学代码，看 AI 时代人类导师和硅基助教的协作之道： 像案例中作者的女儿，在 Claude 和作者的帮助下，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初作者不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序，但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务，明白了 Unity 里的基本概念。 开发过程有顺利也有挫折，挫折原因包括问题描述不清楚、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让作者意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目，来先学明白背后的原理，在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师，一开始把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。 2. 基础小任务： 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样可以学会必备的调试技能。 如果用的是 o1mini，可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果 windows 机器则是 create.cmd），足够勤勉的 o1mini 会为您生成一段超级长的代码，并给出提示，您只需要复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。 3. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能，会非常方便。

对于 AI 新手在 WaytoAGI 入手学习 AI 并获得现金收入，以下是一些建议： 学习 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功。人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握相关技术可在这些岗位获得不错收入，且 AI 技术在各行业应用广泛，掌握技能能增加就业和职业发展机会。 然而，能否赚钱取决于多种因素，包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。 对于新手，【野菩萨的 AIGC 资深课】是不错的选择。这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论新手还是进阶者都适用。 总之，新手要在 AI 领域获得现金收入，不仅要选对课程深入学习，还要不断提升自身能力，结合市场需求进行实践。

构建有效的知识库可以参考以下方法： 使用 Dify 构建知识库： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱： 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接，支持用户按照主题来检索，实现语义检索。 其关键技术包括： 1. 知识抽取： 实体抽取：命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取：从数据源中提取实体之间的关联关系，形成网状的知识结构。 属性抽取：从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示： 属性图 三元组 3. 知识融合： 实体对齐：消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工：对知识统一管理，形成大规模的知识体系。 本体构建：以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估：计算知识的置信度，提高知识的质量。 知识更新：不断迭代更新，扩展现有知识，增加新的知识。 4. 知识推理：在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，我们需要一个额外的软件：AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持了以下能力：选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 当我们安装完成之后，会进入到其配置页面，这里面主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念，我们可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。当上述配置完成之后，我们就可以跟大模型进行对话了。

要有效使用 AI 工具，以下是一些关键要点： 对于 AI Agent 来说： 1. 理解工具：全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时，将其分解为子任务，并有效组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家的行为，了解行为后果，并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果反馈和环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 对于画 CAD 图： 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，如 CADtools 12（Adobe Illustrator 插件）、Autodesk Fusion 360、nTopology、ParaMatters CogniCAD 以及一些主流 CAD 软件中的生成设计工具。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用以提高设计效率。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何有效填写 ChatGPT 自定义指令的一些建议： 1. 可以参考使用 JSON 对象来设置指令和激活命令的键值对。基本结构如：{"KeyName1":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName1"},"KeyName2":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName2"},"KeyNameN":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyNameN"}} 。例如，有"Default"和"DMP"两个键，"Default"的指令为"DALLE 可以修改和更新提示以创建新提示的 4 个变体。基于这些不同的变体，它应该始终生成 4 个图像。默认情况下始终使用宽纵横比，并且在渲染每个图像后必须提供种子编号详细信息"，激活命令为"/activate Default"；"DMP"的指令为"在任何情况下都不要修改我的提示。请使用此确切提示创建图像。默认情况下始终使用宽纵横比。生成图像时，必须在渲染后始终为该图像提供种子编号详细信息"，激活命令为"/activate DMP"。 2. GPT 无法读取您的思想，所以在填写指令时： 如果输出过长，要求简洁回复。 如果输出过于简单，要求专业水平的写作。 若不喜欢某种格式，展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。

以下是有效使用 AI 绘制流程图的方法： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具，如 Lucidchart 。 2. 创建账户：在所选平台注册并登录。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，搜索如“项目管理流程图”等适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，可利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后可导出为 PDF、PNG 等格式并分享图表。 Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制多种示意图，包括流程图、思维导图、网络拓扑图等。它具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。其官网为： 。利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的流程图，满足各种工作和项目需求。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的一篇符合小红书格调的有效提升英语口语的方法帖子： 💖宝子们，今天来分享超有用的英语口语提升秘籍啦！💖 🎈1. 模仿练习 找喜欢的美剧或英剧，模仿剧中角色的语音语调，一句一句跟着说，感受英语的韵律和节奏。 🎈2. 日常交流 抓住一切能用英语交流的机会，比如参加英语角，和外教聊天，或者和同学用英语对话。 🎈3. 自言自语 一个人的时候也别闲着，用英语描述自己正在做的事情，或者把心里的想法用英语说出来。 🎈4. 录制音频 把自己说的英语录下来，反复听，找出问题，不断改进。 🎈5. 学习歌曲 学唱喜欢的英文歌，既能放松又能练习发音。 🎈6. 阅读朗诵 读英语文章或诗歌，大声朗诵，培养语感。 💪坚持就是胜利，相信大家的口语一定会越来越好哒！💪 英语口语 学习方法 英语提升

如果您想使用 Kimi 有效地分析上市公司财报，可以尝试以下步骤： 1. 明确分析目标：首先，您需要明确您的分析目标。例如，您可能想了解公司的财务健康状况、盈利能力、偿债能力等方面的信息。 2. 收集财报数据：收集您想要分析的公司的财报数据。您可以从公司的官方网站、证券交易所、财经新闻网站等渠道获取财报数据。 3. 导入财报数据：将收集到的财报数据导入到 Kimi 中。您可以使用 Kimi 的数据导入功能，将财报数据转换为 Kimi 可以识别的格式。 4. 使用 Kimi 进行分析：使用 Kimi 的分析功能，对财报数据进行分析。例如，您可以使用 Kimi 的财务比率分析功能，计算公司的各种财务比率，如流动比率、速动比率、资产负债率等。 5. 解读分析结果：解读 Kimi 的分析结果，了解公司的财务状况。您可以使用 Kimi 的图表功能，将分析结果以图表的形式展示出来，以便更好地理解分析结果。 6. 综合分析：除了对财报数据进行分析外，您还可以结合公司的其他信息，如公司的业务模式、市场竞争情况、行业发展趋势等，进行综合分析。 7. 得出结论：根据分析结果，得出结论。您可以使用 Kimi 的报告功能，将分析结果和结论生成报告，以便更好地与他人分享您的分析结果。 需要注意的是，Kimi 是一个人工智能，它的分析结果仅供参考。在进行财报分析时，您还需要结合自己的专业知识和经验，进行综合判断。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）