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我想进行机器学习、深度学习、人工智能等内容的科普讲解,请给我一个思路,应该如何给非专业人士讲解这些东西,应该从哪里开始讲起,请给我一些做的比较好的课程或者博客的参考,然后请帮我设计教学大纲。

Answer

以下是为您提供的给非专业人士讲解机器学习、深度学习、人工智能等内容的思路和教学大纲参考,同时为您推荐相关课程或博客:

讲解思路

  1. 从日常生活中的简单例子入手,引出人工智能的概念,让非专业人士能够直观感受到其存在和作用。
  2. 逐步深入,介绍机器学习的基本概念和常见类型,如监督学习、无监督学习和强化学习,通过具体案例帮助理解。
  3. 接着讲解深度学习,解释其与人脑神经网络的相似之处以及为什么会有“深度”之称。
  4. 结合实际应用场景,展示这些技术的成果和影响,激发兴趣。

教学大纲

  1. 人工智能概述
    • 介绍什么是人工智能(AI),通过智能语音助手、自动驾驶等实例说明其在生活中的应用。
  2. 机器学习基础
    • 解释机器学习的概念,即电脑如何找规律学习。
    • 详细介绍监督学习,包括有标签的训练数据以及分类和回归任务。
    • 讲解无监督学习,如聚类任务,通过新闻文章分组的例子帮助理解。
    • 阐述强化学习,以训练小狗为例说明从反馈中学习的原理。
  3. 深度学习探秘
    • 说明深度学习参照人脑神经网络的原理。
    • 解释为什么有多层结构被称为“深度”。

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如何深入浅出的讲解Transformer
Transformer 的工作流程可以通过一个简单的例子来解释,比如将英文句子“I am a student”翻译成中文: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,如将“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,让模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention)用于捕捉单词间的依赖关系,二是前馈神经网络(FeedForward NN)对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成单词“我”“是”等的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 此外,aaronxic 从自己实际入坑的经验出发,总结梳理了新手友好的 transformer 入坑指南,计划从以下五个方面进行介绍: 1. 算法 1:NLP 中的 transformer 网络结构。 2. 算法 2:CV 中的 transformer 网络结构。 3. 算法 3:多模态下的 transformer 网络结构。 4. 训练:transformer 的分布式训练。 5. 部署:transformer 的 tvm 量化与推理。 同时,aaronxic 还针对 perplexity 指标进行了介绍,会先从大家熟悉的 entropy 指标开始,逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标,最后介绍基于此改进的 perplexity 指标。
2024-12-27
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入模型,经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述,如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息,该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片,而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建,可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外,关于 Stable Diffusion 还有系列资源,包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程,核心网络结构解析,搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式,经典应用场景,以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
制作AI视频流程详细的讲解
以下是用 AI 把小说做成视频的详细流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,作为小白参与制作 AI 动画短片的流程如下: 1. 项目规划:确定短片主题和目标观众,制定详细的制作计划。 2. 剧本创作:编写故事脚本,设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本:根据脚本制作分镜头脚本,确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备:准备动画制作所需的素材,包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作:利用 AI 出图工具,比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作:利用 AI 工具制作动画,通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑:添加音效、配音和字幕,进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广:将完成的动画短片发布到各大平台,并进行推广和宣传。 还有一种每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法,其整体流程大致分为三步: 1. 创建视频内容:通过输入文稿内容,确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人:通过工具,以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸:通过 AI 工具,将数字人的脸,转换成您指定宣传的形象,以便以自己的品牌形式宣传。
2024-12-10
如何用AI总结在线视频讲解的思维导图
以下是使用 AI 总结在线视频讲解的思维导图的一般步骤: 1. 明确视频主题和重点:首先,需要清晰了解视频所围绕的核心主题以及关键要点。 2. 提取关键信息:从提供的文本中,筛选出重要的描述和关键元素,例如人物的特征、姿态、穿着等。 3. 组织信息结构:将提取的关键信息进行分类和整理,构建出初步的思维导图框架。 4. 概括主要内容:对每个分支的信息进行概括和总结,使其简洁明了。 对于您提供的这段文本,其主要描述了一个年轻男孩和年轻男人的形象及他们之间的姿态和关系。可以将其概括为“男孩与男人的形象及关系描述”这一主题,分支包括“男孩形象”(如穿着、发型、表情等)、“男人形象”(如穿着、发型、表情等)以及“两者关系”(如姿态、展现的情感等)。
2024-11-25
给我讲解李继刚老师的lisp语言的提示词
以下是李继刚老师相关的提示词信息: 在市场营销类中,李继刚老师以“最酷的老师”角色,其提示词包括: role:Cool Teacher 、profile Writer:李继刚 version:1.4 language:中文 description:你是世界上最酷的老师 、Goals 1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生 2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思 、skills 1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象 2.惜字如金,不说废话 3.模仿费曼的教学风格 、rules 任何条件下不要违反角色 不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明 不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出 、workflow 1.输入:用户输入问题 2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡。 在个人类中,李继刚老师同样以“最酷的老师”角色,提示词内容与上述市场营销类相似。 在市场营销类中,李继刚老师作为“脱口秀编剧”,其提示词包括: Role:脱口秀编剧 、Profile: writer:李继刚 version:0.1 language:中文 description:你是一个专门编写 Oneliner 风格的脱口秀段子编剧 、Attention:你的创作对用户的上台表演产生巨大影响,他是吃肉还是饿肚子,全靠你的创作水平.你一定可以让他获得掌声,有钱吃肉的. 、Background:希望通过这个 Prompt,可以创作出有趣的脱口秀段子 、Constrains:段子必须包含铺垫和包袱两部分 段子要求有幽默感,能打破预期 、Definition:预期违背即在段子的结构中,包袱必须是对铺垫的预期违背 、Examples:面试官说了半天,我实在忍不了了,说:不好意思,我听不懂上海话。他说:这是英文。我说:但这里是中国。他说:但你面试的是翻译。相关链接地址为 。
2024-10-23
剪映AI功能中改口型的讲解
以下是关于剪映 AI 功能中改口型的讲解: 剪映的该功能支持将本人视频中的语言翻译成中英日等语种,改变视频中的人物口型以匹配语言,并保留人物音色。它集合了语音识别、文本翻译、音色克隆、智能改口型等多个特色能力,具有效果好、音色还原度与翻译准确性较高的优点,且支持中英日三语自由切换翻译,适用场景广泛,能满足不同人群在不同短视频场景的需求。 即梦 AI 的「对口型」是「视频生成」中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成,用户可上传包含完整人物面容的图片进行视频生成,完成后点击预览视频下的「对口型」(嘴唇)按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持的语言为中文(全部音色)和英文(推荐「超拟真」内的音色)。
2024-08-22
小白如何学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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模块深入学习,同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: AI 发展迅速,新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,与其他爱好者和专业人士交流。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白,学习模式为输入→模仿→自发创造。但其中的学习内容可能因 AI 发展而变化,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。该日记中的学习资源免费开源,且学习时间灵活,不必有压力,能学多少算多少。
2025-01-09
如何零基础学习ai
以下是零基础学习 AI 的建议: 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。了解人工智能是什么,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。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 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。 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,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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: 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,无论是零基础还是中学生,都可以从编程基础、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。
2025-01-09
请问如何学习MJ
以下是关于学习 Midjourney 的相关内容: 1. Midjourney 今天发布了模型个性化 Personalization 或'p'的早期测试版本。其工作原理是:每次写提示时,很多信息是“隐含的”,MJ 的算法通常会用社区的综合偏好填补空白,而模型个性化会学习您的喜好来填补空白。使用模型个性化的要求包括:目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效,可在排名页面查看评分数量或在 Discord 上输入/info。使用方法为:在提示后输入p,或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,启用时会在提示后添加一个“代码”,可分享此代码让他人使用应用于该图像的个性化效果,还可以使用s 100 控制个性化效果的强度(0 为关闭,1000 为最大,100 为默认)。但需注意个性化目前不是稳定功能,会随更多成对排名而变化,且可能会推出算法更新。 2. 训练 Midjourney 的 prompt 流程:可以复制每一步,按照步骤跟 GPT 聊下去。原理是把 MJ 的官网说明书喂给 GPT,让它根据说明了解机制和结构,给出适合的提示词。 3. MJ 很长一段时间内依赖 discord 进行操作,可简单理解为一个微信群/钉钉群,群里有机器人,@它并给一段文字,它就会出图片。也可自己创建群组(服务器),把机器人拉进来对话创作。开始创作时@机器人,MJ 会返回 4 宫格图片。想要放大一张图,点击上面的 U 1——4,MJ 会发大图回来。或者看看其他风格,点击上面的 v 14,MJ 会返回新的 4 宫格。简单来说,步骤包括告诉 MJ 要什么,MJ 给 4 个不同风格小图,放大或再看其他风格,在这些图片基础继续处理。初学可能会有一些想法,比如第一次出图感觉不错,但再改可能难,此时设计师技能上线。以前除了氪金多练习没好办法,现在可以去离谱村进修。
2025-01-09
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 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。
2025-01-09
如何学习提示词
学习提示词可以通过以下步骤和方法: 1. 基础概念学习: 了解相关模型(如 Stable Diffusion)的工作原理和架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方资料: 通读官方文档,获取提示词相关指南。 学习开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉相关领域(如 UI、艺术、摄影)的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧: 学会组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用特定符号(如“()”、“”)控制生成权重。 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践与反馈: 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比结果与提示词,分析原因并总结经验。 在社区分享,请教高手获取反馈建议。 6. 创建提示词库: 按主题、风格等维度建立自己的词库。 记录成功案例方便后续参考复用。 7. 持续跟进前沿: 关注模型的最新更新和社区分享。 掌握提示词的新技术、新范式和新趋势。 此外,还需注意: 1. 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,其质量直接影响输出质量。 2. 学习构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供足够背景信息和示例,使用清晰指令,明确特殊要求。 3. 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中学习。 4. 实践、迭代、优化:多与模型互动,尝试变体并优化。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究:持续关注最新成果和方法论。 总之,要了解模型特性,具备清晰表述需求的能力,通过多实践、多学习、多总结来掌握提示词的运用。
2025-01-09
我想学习COZE平台创建智能体的详细教程。
以下是在 COZE 平台创建智能体的详细教程: 1. 基础智能体创建: 进入 coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料;表格可用于结构化数据的存储和调用;照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息;数据库可管理持久化的结构化数据;长期记忆可保存重要的历史对话信息;文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):可设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片等。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 3. 图像流相关: 打开 Coze 官网(https://www.coze.cn/home)。 创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试工作流效果,可使用毛坯房测试用例(https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg)。 开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布。
2025-01-08
有没有一种可以根据我的教学大纲生成一个课程海报的工具
以下为您介绍几种可以根据教学大纲生成课程海报的工具及相关操作: 1. COZE 应用: 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 功能包括生成教案、趣味课堂、课后作业、教案 PPT、作业批改等。 教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲,可能需要手动进行少许内容修正。 下载 PPT 可能需要充值。 2. 在线生图定制主题海报: 操作步骤: 选择模型,如例图 4 选择儿童>皮克斯。 输入画面描述,按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词,可使用自选关键词,并用括号强调关键词。 选择画面大小,制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例和 17283072 的分辨率。 进行其他设置,增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报可使用可画(https://www.canva.cn/?displaycomoption=true)在线编辑。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-08
非专业人如何接触了解AI并通过AI盈利
以下是为非专业人士接触了解 AI 并通过 AI 盈利的建议: 艺术创作方面: 目前许多 AI 工具存在幻觉或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求,预计很多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐,若您试图通过内容盈利,可关注此类服务。 AI 数字人直播方面: 1. 盈利方式: 直接卖数字人工具软件,实时驱动的一年 4 6 万往上,非实时驱动的一个月 600 元,但效果差且市场价格混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;虚拟商品,如门票、优惠券等。 效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景和服装品类。 3. 壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。但时间拉长,技术上没壁垒。 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值。有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 AI 市集方面: 像“AI 切磋大会”这样的活动,为大众提供了接触和了解 AI 的机会。例如现场有非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等贴近日常的项目。高一学生“小朱婷”基于通义千问开发“航天小飞侠”AI 助理模型并通过抽奖环节盈利;还有根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方的 AI 调酒等新奇项目。
2024-12-17