AI和人工智能有什么关系？

如何学习 AI 学习人工智能（AI）是一个既刺激又富有挑战的旅程，它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习 AI，这里有一份详细的学习路径指南，可以帮助你从基础概念到实际应用，逐步建立起你的 AI 知识体系。 1. 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。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。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识，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，你可以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），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。 5. 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，你可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究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 AI 爱好者和专业人士交流。 总之，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，你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。

目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些辅助写邮件的 AI 工具及使用方法： 1. Grammarly： 功能：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 优点：易于使用，支持多种平台（如浏览器扩展、桌面应用、手机应用），适用于多种语言。 网站： 2. Hemingway Editor： 功能：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。 优点：界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 网站： 3. ProWritingAid： 功能：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。 优点：功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 网站： 4. Writesonic： 功能：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。 优点：生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 网站： 5. Lavender： 功能：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 优点：专注邮件领域，提供具体的改进建议和实时反馈。 使用 AI 写邮件的方法： 1. 草拟初稿：可以让 AI 为您生成邮件的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等内容的初稿。您只需给出提示即可。 2. 优化内容：将您的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您做得更好的工作。 3. 帮助完成任务：AI 可以做您没有时间做的事情，像实习生一样使用它写邮件，创建销售模板等。 需要注意的是，生成式 AI 对于一般性的、冷门的外发电子邮件是有用的，但对于准确的个性化则不那么可靠。从一位优秀销售代表的角度看，生成式 AI 可能有助于用更少的时间写更多的邮件，但要写能提高回应率并最终导致预约会议的邮件（这是销售代表的评估标准），销售代表仍需要进行研究，并运用他们的判断力决定潜在客户想听到什么。从本质上看，第一波已经在构思和起草阶段取得了更实质性的写作成功，但最终，需要的创造性和领域专业知识越多，就需要越多的人工润色。

以下是一些能够根据一段文字自动配图的 AI 工具和方法： 可以让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片。 有的网站，如 tome、gamma，配图是由 GenAI 根据页面内容生成的。 剪映具有图文成片功能，只需提供文案，就能自动配图配音。

学习 AI 有以下几个方向可供选择： 1. 编程语言基础：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验：尝试使用如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向特定群体的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：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，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 特定模块深入：根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等进行深入学习，掌握提示词技巧。 7. 与 AI 产品互动：使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 8. 结合特定领域：如将 AI 与宠物行业结合，包括 AI 宠物助手（自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等）、AI 宠物互动玩具、AI 宠物图像生成、AI 宠物医疗诊断、AI 宠物行为分析等，需要掌握基础的 AI 技术，了解宠物相关领域知识，关注应用案例并尝试开发原型。

AI 是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它就像一个黑箱，我们不必深究其理解方式。其生态位是一种似人而非人的存在。 AI 技术在很多领域都有应用，比如： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等方面。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用内容） 在健身方面，AI 可以辅助或改善健身训练和健康管理，例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身产品。

以下是学习生成式人工智能的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 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），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。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习本课程，您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型：生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话：生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。

生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时，帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容（如文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景，如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外，Google Cloud 提供了多种工具，如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台，帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。

使用必应的人工智能搜索功能可以参考以下内容： 必应是获取信息和学习东西的一个选择，有免费和付费选项。对于一些特定情况，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议，必应可能比谷歌更好。 但使用人工智能作为搜索引擎存在幻觉风险，使用时需谨慎。 对于提升AI搜索引擎的准确度，关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。 在联网检索前，可先对用户的 query 进行意图识别，判断是否需要联网，以节省搜索成本和提升效率。例如，对于一些有标准答案的数学、编程或生活常识问题，可不联网检索，直接用大模型训练好的知识库进行回答。 可利用如 Perplexity.AI 等工具的强大搜索功能获取信息，启用 Pro 功能能获得更专业和深入的搜索结果。通过微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，也能快速搜集大量相关资料。

以下是为您整合的相关内容： Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例，涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考：《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案，辅助车辆故障分析和检查，弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量，减少对技师经验的依赖，为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考：《》

实现人工智能主要有以下几种方法： 1. 自上而下的方法（符号推理）：模拟人类通过推理来解决问题的方式，包括对人类知识的提炼并用计算机可读的形式表示，开发在计算机内部模拟推理的方法。人们在推理时知道自己的思考步骤，可将此过程形式化转化为计算机程序。但从人类专家提取知识可能困难，有些任务如根据照片判断年龄无法简化为对知识的操作。 2. 自下而上的方法（神经网络）：模拟人脑的结构，由大量称为神经元的简单单元组成。每个神经元的行为取决于输入数据的加权平均值，可通过提供训练数据来训练神经元网络解决问题，类似于新生儿通过观察学习。 3. 多智能体系统（multiagent）：基于大量简单智能系统的相互作用，复杂的智能行为可由此产生。 4. 进化方法或遗传算法：基于进化原理的优化过程。 此外，人工智能是研究如何使计算机表现出智能行为，例如做人类擅长的事。最初计算机用于按明确程序运算，而对于像根据照片判断年龄这类无法明确解法的任务，正是人工智能感兴趣的。在金融、医学和艺术等领域，人工智能都能带来益处。

人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。最初，计算机遵循着明确的程序和算法进行受控计算。但对于一些任务，如根据照片判断一个人的年龄，我们无法明确其解法和步骤，无法编写明确程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 “智能”的概念没有明确的定义。阿兰·图灵提出了图灵测试，将计算机系统和真人进行比较，若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统，则认为该计算机系统是“智能”的。 在相关研究中，对于智能、人工智能和人工通用智能的定义存在多种观点和定义方式，但都存在问题或争议。例如，有以目标为导向的定义、围绕技能获取效率展开的定义等，但各自都有局限性。

2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中，智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。 智谱清言的特点包括：在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体更擅长专业能力，但代码能力还有优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 其适合的应用场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错，在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。

用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面： 开发大模型应用复杂，涉及众多步骤和环节，包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要，直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点，如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面： 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户，但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争，大模型可作为差异化优势之一，但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等，但这仍是复杂且持续的挑战。

多模态 AI 是指能够处理和生成多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）交互的人工智能技术，从而能够提供更接近人类感知的场景。 多模态 AI 与深度学习有着密切的关系。在深度学习时期，深度神经网络等技术的发展为多模态 AI 提供了基础。当前，多模态 AI 是 AI 领域的前沿技术之一。 多模态 AI 具有以下特点和应用： 1. 能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容，将交互扩展到超越语言的领域。 2. 像 GPT4、Character.AI 和 Meta 的 ImageBind 等模型已经能够处理和生成图像、音频等模态，但能力还比较基础，不过进展迅速。 3. 多模态模型可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验，使用户能够超越聊天界面进行互动。 4. 多模态与工具使用密切相关，能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具。 5. 从长远来看，多模态（特别是与计算机视觉的集成）可以通过机器人、自动驾驶车辆等应用程序，将大语言模型扩展到物理现实中。

Claude 和 ChatGPT 没有直接的关系。 Claude 是由 Anthropic 开发的语言模型，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的。 关于哪个好用，这取决于具体的使用场景和个人需求。在一些情况下，Claude 可能因其某些特点而更适合某些用户，例如在阅读 PDF 和长文方面。而 ChatGPT 也有其优势，比如在输出内容品质上可能给人较好的感觉。 但需要注意的是，它们的性能和适用性会因用户的具体任务和期望而有所不同。

智能体和工作流密切相关。工作流就像是一个可视化的拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、用户自己写的代码、做判断的逻辑等，这些小块块可以是工作流的基本单元。工作流有开始和结束的小块块，开始的小块块包含输入的信息，结束的小块块展示运行结果。不同小块块可能需要不同信息才能工作，包括引用前面小块块给出的信息和用户自己设定的信息。 在具体应用中，技能设定分为“智能体分析”和“智能体模板构建”等核心部分。依据这些技能点审视工作流程，流程前半部分用于执行智能体分析，后半部分用于实现智能体模板构建。示例与工作流程相呼应，具象了流程中的每一步工作内容，且能灵活适配和生成结构化提示词模板。 对于 Bot 智能体，其由不同的工作流组成，在不同情况下会根据用户输入调用不同工作流完成自动化任务。例如，用户在 Bot 中直接输入查询需求去抓取热点时，采用 hotspot_direct_output 工具；在特定复杂需求下，会调用相应的工具实现从简单到复杂的不同流程的自动化，以及多平台获取用户需求和发送结果。 总之，智能体的实现离不开工作流的合理编排和有效执行，工作流的设计要与智能体所需的技能相匹配，以确保任务的顺利完成。

AI 即人工智能，是一个广泛的概念，旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 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，包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、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属于大语言模型；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，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。