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学习ai第一步

Answer

学习 AI 的第一步:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 建议阅读「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」中,有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),可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。
  4. 掌握提示词的技巧:提示词上手容易且很有用。
  5. 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。
    • 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。
  6. 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。
    • 通过与这些 AI 产品的对话,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。
  7. 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。

需要注意的是,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。

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References

问:新手如何学习 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「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」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。1.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。

问:新手如何学习 AI?

我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。1.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。1.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。1.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。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,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。

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

In terms of learning,we also need to engage in hands-on,minds-on,technically minimal learning in order to master a skill.In other words,we shouldn’t use AI when we are first learning a new skill.When Learning a Skill,Start with the Human Element FirstI reached out to my friend Trevor Muir and asked him,“What would you recommend to tackle the problem of cognitive atrophy?” His response was,“I love this topic.I’ve been thinking about it in writing.I don’t think teachers should use AI with students in writing until students have mastered it first.”If we ask students to use AI for writing,they need to know what good writing looks like.That takes time.And effort.And a whole bunch of mistakes.If we want students to edit an AI generated text with their own voice,we need them to find their creative voice first.This is true of AI in writing but also AI in math.We don’t want students using AI to check their processes if they haven’t first learned the mathematical process.It’s true of computer coding,where we might start with a Scratch project,then hand-written code,then an AI and coding hybrid.Be Deliberate About What You Off-Load to AIA couple of months ago,I wrote about seven things we should consider when deciding to use AI.People often ask,“When is it okay to use AI?” The short answer is,“It depends on the learning task.” In using AI,we don’t want the machine to do the learning for us.This is why we should start with the learning tasks and then ask,“Does the AI help or hinder the learning in this situation?” The core idea here is that we need to use the learning targets to drive the AI and not the other way around.If you’re teaching a coding class,you might want to be tight with students on using generative AI to create any kind of code.You might want students to learn how to code by hand first and then,after mastering the language,use AI-generated code as a time-saving device.

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openai最近有什么新闻
以下是 OpenAI 最近的一些新闻: 1. 12 天连续直播相关结果,昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布,之前发布的是 o1 Preview 历史版本,正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多,OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini,拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限,可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度,可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格,如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展,o1(2024 年 9 月)排名全球第 9800 名,o3(2024 年 12 月)提升至第 175 名,现内部模型已达全球第 50 名,预计今年内登顶第一。
2025-02-17
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly:支持文生视频、图生视频、视频翻译,免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元:腾讯视频模型,目前只支持文生视频,图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息: AI 绘画在工业机械设计中的应用: Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片,如一个数据图标,蓝色渐变磨砂玻璃,磨砂玻璃建筑,白色透明科技感白色城市建筑场景,数据线链接,芯片等元素,具有高细节灰色背景与简单的线性细节,工作室照明,3d,c4d,纯白背景,8k 等特点。质感不错,可多尝试喂不同构图的图片,喂图玩法对图片影响最大的是参考图,建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用: NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法,设计的零件比人类设计的更强壮、更轻,且会提出人类想不到的想法,但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径: 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍:查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与专业人士交流学习,关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的相关项目,如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时,掌握相关基础知识和技术细节很重要,通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展,在 CAD 设计中的应用会更广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息: 在小红书博主方面,有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享,您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到,工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及,包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈,未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时,在 3D 生成方面,须解决空间几何难题,材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射,纹理生成方法多元化,核心技术不断突破,AI 赋能加速发展,应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式,其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力,可通过对话方式表达设计需求,利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求,并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议: 1. 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现,因“AI 工具”功能强大能做无数事情,反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式,不论是什么人群。 6. 最后,如果想交流并一起在 AI 路上探寻,欢迎戳 。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 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。我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。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
学习Ai第一步
新手学习 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,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。 通过与这些 AI 产品的对话,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: 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,无论是新手还是中学生,学习 AI 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,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-12-14
帮我写一个可以训练的分类器代码, python 代码,目的是将样本的扰动分为 0,0.001,0.003,0.005 四类,按照以下步骤写 第一步:导入需要的库 第二步:加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步:获取数据样本的扰动值 第四步:判断扰动值的大小,比如扰动值为 0,则加一计数 第五步:打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例,用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器: ```python import numpy as np 第一步:导入需要的库 import numpy as np 第二步:加载数据 data = np.load 第三步:获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步:判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步:计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
对于AI小白,学习第一步是什么,最重要的是什么,能给个学习计划吗
对于 AI 小白,以下是学习 AI 的建议和学习计划: 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。 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,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。 知识库中有很多大家实践后的作品、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。 此外,如果您想快速掌握 Python,可参考:,结合 ChatGPT,不懂的地方都可以提问。
2024-10-16
ai学习第一步
学习 AI 的第一步可以从以下几个方面入手: 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。 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。 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。 对于中学生学习 AI: 从编程语言入手学习,例如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,体验 AI 的应用场景,也可以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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 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,AI 要像人类一样学习产生真正的改变,需要通过学校教育和经验获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。当前的先进神经网络架构通过研究成千上万个标记过的数据点来学习,但应通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,例如先训练生物学的模型,然后是化学的模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。
2024-09-10
我是小白。我已经拥有Kimi账号等,请告诉我具体如何学习,我第一步应该怎么做。
对于刚入门学习 AI 提示词的小白,第一步您可以这样做: 1. 确保您拥有一个大模型账号,并且熟悉与它们对话的方式。性能较强的如 ChatGPT4,国产平替有 。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,这是学习 prompt 的基础课,比如: 中文精读版的官方 Cookbook: 3. 如果阅读英文文档吃力,您可以使用以下工具或方法: 浏览器插件“沉浸式翻译” 利用提示词让 GPT 为您翻译和解释文档内容,比如:“我是一名中国的低年级学生,我无法看懂上述英文讲述的问题,请你为我用中文详细解释一下它讲了什么” 、“我还是没能理解,你能使用上述方法为我展示一个例子吗,这个例子要满足你列出的 16” 。 另外,您还可以找找网上的科普类教程,阅读 OpenAI 的文档以理解每个参数的作用和设计原理。
2024-09-02
我在学习VASP运算,想用它来计算材料的热电性能,第一步需要结构优化,最重要的是INCAR文件,能帮我写一个INCAR文件吗
VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)是一款基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算软件,广泛应用于材料科学中的电子结构计算和分子动力学模拟。使用VASP进行材料的热电性能计算时,确实需要对晶体结构进行优化,并且正确设置`INCAR`文件是至关重要的。 `INCAR`文件包含了VASP运行时的所有输入参数。一个基本的结构优化`INCAR`文件可能包含如下参数: ```plaintext 基本参数 PREC = Accurate 计算精度 ENCUT = 450 截断能,根据具体元素调整 ISMEAR = 1 采用Gaussian smearing方法 SIGMA = 0.2 用于ISMEAR的高斯宽度 NBANDS = 40 带数 EDIFF = 1e6 能量的收敛标准 EDIFFG = 0.02 离子的收敛标准 IBRION = 2 使用快速离子弛豫算法 EDIFF = 1e5 控制总能量的收敛 NSW = 50 最大离子步数 动力学计算参数(如果需要) LEPSILON = .TRUE. 计算宏观介电常数 KPOINTS = 自定义 K点设置,根据实际体系大小和对称性调整 其他可能需要的参数 LPEAD = .TRUE. 计算极化电荷 DIPOL = 自定义 电偶极子设置,用于分子动力学 NWRITE = 0 控制输出信息量 LCHARG = .TRUE. 计算并输出电荷密度 ``` 请注意,这只是一个示例文件,实际的`INCAR`文件需要根据你的具体体系和计算目标进行调整。例如,`ENCUT`需要根据你体系中元素的电子数来设定,`ISMEAR`和`SIGMA`的值可能需要根据费米能级的位置进行调整,`NBANDS`和`EDIFF`也需要根据计算的精度要求来设定。 对于热电性能的计算,你可能还需要考虑额外的参数,比如`LEPSILON`来计算介电常数,或者`DIPOL`来计算电偶极矩等。 在开始计算之前,强烈建议阅读VASP手册和相关文献,以确保正确设置所有参数,并理解每个参数的物理意义。此外,对于热电性能的计算,可能还需要进行额外的热力学和动力学分析,这通常涉及到更复杂的`INCAR`文件设置和后处理步骤。
2024-05-25
如果你是一个AI学习者,你会提出哪些问题?让自己的学习更有策略?
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题,以使学习更有策略: 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景? 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术? 3. 在 AI 领域,哪些基础知识是必须牢固掌握的? 4. 如何将 AI 应用于实际项目中,以获得更好的效果? 5. 对于 AI 产生的结果,如何进行有效的评估和验证? 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐,及时更新知识? 7. 在学习 AI 时,如何避免常见的错误和陷阱? 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力? 9. 对于不同学习水平(如高中生、大学生、专业人士),学习 AI 的重点和方法有何不同? 10. 在 AI 学习中,如何平衡理论学习和实践操作?
2025-02-17
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用,具体如下: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台,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),以及其在教育、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:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括: 1. 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 2. 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 3. 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货。 4. 教育:实现个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 在教育领域的具体应用: 1. 个性化学习平台:如 Knewton 平台,通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。
2025-02-17
我应该如何使用AI帮助自己的学习?
以下是使用 AI 帮助自己学习的方法: 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,通过实践巩固知识,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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 此外,使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做: 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息: 提示词模板相关网站: 生成新年场景的提示词示例: 戴着醒狮帽,双手抱拳,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字,新年气氛,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点: 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容: 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说,Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片,无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单,目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕,了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开,即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战,Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法,最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体,核心组件包括: CLIP:将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET:进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。 此外,还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型(如 SD1.5、SDXL)、训练方法(如 DreamBooth)、模型格式(如.pt 和.safetensor)、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16
AI作图学习
以下是关于 AI 作图学习的全面指导: 比赛要求: 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛,需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora,提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路: 1. 明确创作主题即锚点,根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体,联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感,让画面有一到两个及以上角色,制造反差和联想。 图片构成因素: 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品: 通过运用反差制造有冲击力的画面,创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关: 1. 概念:构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类:包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。 3. 要素:有主体、陪体、前景、背景、点线面,合理运用可丰富画面。 4. 方式:如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关: 1. 趣味性与美感:趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作:强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 提示词编写:用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备:以未发布的 Lora 为例,按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程:从汉服女孩入手,逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成:包括人物(如穿蓝色汉服女孩的半身像,包括发型、妆容、服饰、配饰等特征,以及光线、环境等元素)、动物(如蛇、孔雀等,涉及颜色、姿态、所处环境等描述)、景观(如中式宫殿、桃花树等室外景观)图像的生成尝试及效果分析。 此外,还有个人学习经历分享,如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画,3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路,并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。
2025-02-16