我是小白。请给我学习指南，我应该先学什么，后学什么，需要安装哪些AI工具或者收藏哪些网站。我需要简介明了的新手指南，要具体，有可操作性，同时要完整，希望涵盖我学习的全过程。

以下是一些常见的修图 AI 工具： 1. Niji·journey 5：在二次元绘画领域表现出色，能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法，可以进一步向我提问。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本，在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。

以下是关于会计 AI 的相关信息： 生成式 AI 在金融服务领域，包括会计方面，具有多方面的应用和优势： 1. 预测方面：能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面：可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：能够帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐，但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点，结合自身需求进行选择。同时，营销领域有一些常用的 AI 工具，如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等，更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站： 1. 在金融服务领域，生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告，可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，将报告内容拆分处理，借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括： PandasAI：将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”，用户可以以自然语言提问，它会以自然语言、表格或图表形式回答，目前仅支持 GPT 模型，需自备 OpenAI API key。网址：https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址：https://datasquirrel.ai/

以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议： 1. 课程开发：包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发，以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动：为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平：努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训：为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率：努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育：开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动：对开展的相关活动进行评估。 在教学中，要注意以下几点： 1. 对于写作等方面，如果让学生使用 AI，要先让他们了解什么是好的写作，找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时，要根据学习任务来考虑，以学习目标驱动 AI 的使用，而非相反。 3. 例如在编程教学中，可能先让学生手动编码，掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具；而在健康课程中，重点可能在于帮助学生设计健康活动，对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。

对于新手学习 AI，建议您从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 了解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，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。 如果您不会代码，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础： 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。 对于中学生学习 AI，建议： 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 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 可以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，中学生可以从编程基础、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，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

学习 AI 可以按照以下步骤进行： 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，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，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。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 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： 可以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。 在医疗保健领域，为了让 AI 产生真正的改变，应投资创建一个模型生态系统，让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从最出色的实践者那里学习。对于 AI 来说，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如，先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始，设计新疗法的科学家也需要多年学习和指导，这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。

对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具，建议按以下步骤进行： 1. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试： 理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享，并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进，还可以学习以下内容： 1. Python 相关： 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理：理解异常，学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 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、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 另外，学习 AI 还可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」，熟悉 AI 术语和基础概念，包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 历史、应用和发展趋势。 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）按自己节奏学习，并争取获得证书。 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钻研。 学习 AI 是一个长期过程，需要耐心和持续努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长机会，随着时间推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。

以下是一份在“通往 AGI 之路”网站学习 AI 的学习指南： 一、AE 软件相关 1. 基本功能 可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 2. 与 AI 结合运用 如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 3. 其他应用 用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 4. 学习路径 可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 二、个人学习心得（YoYo） 1. 学习前状态 不理解什么是 AI，什么是提示词工程。 个人是文科生，不懂代码，英语差。 注册尝试各种 AI 工具，走了不少弯路。 对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答、SQL 学习交互，能够支持工作数据提取。 2. 学习后现状 终于可以搓多 Agent 的智能体，但是需要进修 python 搓更多智能体。 营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用。 创建了 3 个图像流智能体，2 个 Agent 智能体玩具。 在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能。 学习 Dr.kown 的尝试实践、图像流的尝试、企业智能体实践，智能客服。 三、学习路径相关 1. 关键词 少就是多 先有个初识 目录索引推荐 兴趣最重要 先动手 2. 方式 主线+支线的游戏通关模式。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 四、其他内容 1. 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍 讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 2. AIPO 线下活动及 AI 相关探讨 讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法，以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 3. way to AGI 社区活动与知识库介绍 讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 4. AI 相关名词解释 包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等，建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 5. 知识库的信息来源 有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 6. 社区共创项目 如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 7. 学习内容推荐 有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容。 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 希望这份学习指南对您有所帮助。

以下是关于 Kimi 的学习指南： 一、Kimi 智能助手简介 Kimi 智能助手是由月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）开发的一款创新的人工智能对话助手。自 2023 年 10 月初次亮相以来，以其约 20 万汉字的无损上下文能力，迅速获得了用户的认可和市场的积极响应。其应用场景广泛，包括但不限于专业学术论文的翻译与理解、法律问题分析、发票整理、API 开发文档的快速理解等，极大地提升了用户的工作效率和学习效率。 目前，Kimi 智能助手已启动 200 万字无损上下文的内测。随着内测的进行，月之暗面科技有限公司计划逐步向更多用户开放这一具备超长无损上下文能力的 Kimi 智能助手，以期与用户共同探索和创造更多的智能化应用可能。 产品使用地址：https://kimi.moonshot.cn/ 目前 APP 和小程序也已开放，搜索 Kimi 智能助手即可找到使用。产品二维码： 二、Kimi 推荐提示词 （建设中，欢迎成为共创者完善补充） 1. 直接用 kimi 翻译和精读万字英文网页@杨昌 https://m.okjike.com/originalPosts/658cbc9fb428c4d6b65fe2d4?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 2. AI 消化几十篇微信浮窗文章，我发现好多公众号文章不需要点开去读@杨昌 https://m.okjike.com/originalPosts/6580cc9260830f16aece0265?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 3. 快速学习陌生领域@歸藏 https://m.okjike.com/originalPosts/659054329185c305d17cd60e?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 4. 飞书妙计+ Kimi 整理两个小时的会议沟通@Siyi 又饿了 https://m.okjike.com/originalPosts/6582f7f6492ec2e1bbebf722?s=ewoidSI6ICI1ZWUwNTNiNDEwMDAwZTAwMTc2ZTcwNjEiCn0= 5. 无痛读论文@杨昌 三、利用 Kimi 打造爆款公众号文章 1. 搜索资料 在搜索框中输入具体的 Prompt，例如：“查找关于 OpenAI 对马斯克言论回应的博客文章”。 通过 AI 工具如 Perplexity.AI 获取到搜索结果后，点击回答内容下方的拷贝按钮获取相关引用网站链接。同理，微软的 Bing 搜索引擎等也有类似功能。 2. 整理资料 收集完资料后，使用 Kimi 这个 AI 会话助手进行整理。Kimi 具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容。当 Kimi 读取完毕时，会显示绿色标点作为提示。但 Kimi 的阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容，可分批次提供资料确保其有效读取和理解。