新手小白如何入门AI

对于 C 端用户应对 AI 幻觉，可以参考以下方法： 1. 在商业化问答场景中，落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手，如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ，可以尝试以下故障排除方法： 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间，例如让其在<thinking></thinking>标签内思考，然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文，然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为，Claude 本身具有一定抵抗力，为实现最大程度保护，可以进行无害性筛选，例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当，若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中，如面对央企等对幻觉零容忍的大客户，可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制，但希望流程能在场内完成，同时与客户建立共生的数据。

写 AI 提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 不同的 AI 工具在提示词的输入和处理上可能存在差异。例如，星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，且支持中英文输入。 写好提示词方面： 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还能对已有提示词权重进行编辑。 有辅助功能，如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 对于小白用户，还可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。

以下是关于 AI 的相关知识： 1. 基础方面： 背景知识：包括人工智能、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。 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 关于 WaytoAGI 网站，它提供以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意，我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导，对于其他非 AI 领域的内容，我的知识库中没有相关信息。

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。

对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，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，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，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

以下是使用 AI 生成海报和视频的方法： 1. 利用飞书多维表格字段插件生成海报： 第一步，用 AI 插件理解图片。上传参考的海报图片，在飞书多维表格中选择字段捷径，于 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件。配置提示文本，如“详细描述下海报中的内容”，选择上传图片的所在列和模型 glm4v。很快 AI 就能将海报内容整理并填充到对应列中。 第二步，生成视频的指令。用飞书自带的插件总结宣语，生成视频的 prompt 指令。先将海报内容总结为活动宣传语，自定义总结要求为：根据活动海报的描述文案，总结为一句话的活动宣传语，删除日期时间，把活动的品牌统一更换为“智谱 AI”，采用小红书风格，有鲜明记忆点且不超过 50 字。然后使用飞书自带的自定义 AI 插件，输入指令生成视频所需的 prompt 指令，文案引用刚才的总结宣传语，要求画面描述开头包含“卡通风格，镜头从远推进：”，用英文生成，适合模型指令格式且不超过 100 个字。 2. 在 Adobe 产品中生成带有文本提示和图像的视频：在 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号来控制 AI 创建内容的随机性。若使用相同的种子、提示和控制设置，能重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 3. 关于一些基础通识： 多模态大模型基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 stable diffusion 模型是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，可应用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等场景。 吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，吐司是类似的在线生成平台，二者都可通过输入提示词生成图片。 AI 视频生成原理主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音，可替换视频中的物体和人脸，其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构，基于 LLAMA3 训练。

新手学习 AI 可以按照以下路径： 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，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。 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。 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。

对于新手来说，若想用 AI 强大自己，可以参考以下步骤： 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，包括人工智能的定义、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，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，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。 此外，还有一些课后作业可以帮助您更好地掌握 AI： 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用。 2. 尝试 AI 绘画，画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操：在这里找一些案例实操。 4. 数据：AI 产品榜数据库>。 5. 阅读：通往 AGI 之路知识库阅读，每日小互的推特阅读获取最新动态：http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索：生成式视频案例可以找一些欣赏，有机会自己动手做一个视频。

以下是新手快速学习 AI 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，建议掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，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和文章分享。 5. 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。 6. 持续学习和跟进： 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。 对于不会代码的新手，在 20 分钟上手 Python+AI 方面： 1. 一些背景： 了解 Python 就像哆拉 A 梦，拥有标准库这个百宝袋，不够用时还可通过 pip 工具从 GitHub 等平台订购新道具，且在 AI 领域被广泛使用。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 3. 任务： 完成一个简单程序。 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。

对于新手学习 AI 的入门，您可以按照以下步骤进行： 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。同时，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。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。 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。同时，建议您掌握提示词的技巧，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。 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。

以下为您介绍几款能对 YouTube 视频实时同声传译的 AI 工具及使用教程： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕，解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. 微软 Stream 中的 Copilot： 可以帮助您理解视频内容，询问并跳转到对应时间点。 此外，Youtube 还更新了五款针对创作者的 AI 工具，虽然并非完全是实时同声传译工具，但也可能对您有所帮助： 1. Dream Screen：将 AI 生成的图像或视频背景添加到 YouTube Shorts 中。 2. YouTube Create：使用新的编辑和制作应用程序编辑手机中的视频。 3. AI Insights：根据观众已在 YouTube 上观看的内容获取视频创意和大纲建议。 4. Aloud：使用自动配音工具轻松创建更多语言的内容。 5. 创作者音乐中的辅助搜索：使用这款人工智能辅助搜索工具为您的视频找到完美的配乐。 详细介绍：https://blog.google/products/youtube/youtubenewcreatortools2023/

以下为您介绍几款能够对 YouTube 视频实时同时传译的 AI 工具及使用教程，适合新手小白学习使用： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 YouTube 视频的双语字幕，解决了 YouTube 自带字幕翻译点击路径长的问题。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi： 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传多种格式文件，Kimi AI 能够阅读并理解相关内容，为用户提供基于文件内容的回复。

以下是新手入门学习 AI 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，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，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，了解其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，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。 如果您不会代码，想要在 20 分钟上手 Python + AI，可以按照以下步骤： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景知识： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，若不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码的平台订购新道具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是零基础入门 AI 的一些建议： 1. 学习 Cursor： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上的基础课程，看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion： 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略，包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。

以下是为您提供的快速 AI 入门的方法： 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），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。 6. 对于不会代码的情况： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具订购新道具，或者从 GitHub 一类的分享代码的平台获取。 这份简明入门旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二，通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是新手入门和学习 AI 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，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，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，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。

对于入门是否需要把每个视频都看一遍，这取决于您的学习目标和时间安排。 Karpathy 的 LLM 入门介绍视频内容非常丰富全面，涵盖了预训练、有监督微调、强化学习等多个方面，包括数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例等具体内容。还介绍了如何使用和在哪里找到 LLM 模型，如专有模型可通过访问官方网站或平台使用，开源模型可通过推理服务提供商、本地应用程序等方式体验和调用。同时也探讨了 ChatGPT 的本质、LLM 的局限性、优势、未来展望，如多模态、Agent 智能体、无处不在的隐形化、测试时训练、长上下文处理等发展趋势，以及跟踪 LLM 最新进展的资源，如 LLM 排行榜、AI News Newsletter、X（Twitter）等。 如果您希望对 LLM 有全面深入且系统的了解，观看全部视频会很有帮助。但如果您时间有限，或者只是对某些特定方面感兴趣，也可以有针对性地选择部分内容观看。

对于纯小白来说，理解模型等相关概念是有一定挑战的，但通过以下内容可以逐步入门： Tusiart 相关概念： 1. 首页包含模型、帖子、排行榜，其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息，下方是返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同，lora 是低阶自适应模型，类似小插件，可有可无，但对细节控制有价值，旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 4. VAE 是编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后，sd 根据图片、模型及输入信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。

以下是为您整理的 AI 基础知识学习内容： 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、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及其主要分支和联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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，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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身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，欢迎实践后进行分享。 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。 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。学习内容可根据自身兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活，资源免费开源。同时，像元子语从 prompt 开始接触 AI，意识到虽然开始可能有疑虑，但通过参与和学习，会发现门槛在社区中已被解决。

使用 DeepSeek 小白版的步骤如下： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路包括： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 此外，还提到了华尔街分析师对 DeepSeek 的反应、DeepSeek 的实际使用体验以及复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型等相关信息，但这些与 DeepSeek 小白版的使用方法无关。

以下是一些适合小白短视频创作者使用的 AI 工具： 1. 国外工具： PixVerse：具有多模态输入功能，支持文本到视频和图像到视频的转换，提供多种风格选项，可通过调整动作强度、添加负面提示词等方式实现精细化控制，创作效率较高，有社区支持，还提供视频上采样功能，但 Web 应用和 Discord 服务器生成的视频质量存在差异，使用时仍需提供准确的文本描述。 2. 国内工具： 可灵：视频生成质量高，可与国际顶尖模型媲美，生成速度快，处理效率高于国外同类产品，对于国内用户可访问性好，使用便捷、稳定，除价格因素外，在功能和性能上表现出色。 此外，对于小白短视频创作者来说，自媒体、非专业创作者通常有着明确的视频剪辑痛点，比如寻找视频素材花费时间长、需注意版权问题等。一些产品如 Invideo AI、Pictory 能发力脚本生成分镜、视频，帮助降低素材制作门槛。Gamma AI 能实现文章高效转 PPT，结合其他产品的能力可快速转化为视频内容。OpusClip 提供的长视频转短视频功能可解决同一素材在不同平台分发导致制作成本升高的痛点。

对于小白如何学习 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，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅： 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，有机会还可获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且实用。 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作品。 在知识库中有很多实践后的作品和文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 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，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考以下经验： 像《谁是人类》活动中的元子语一样，从 prompt 入手。3.5 刚出来时，对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt，能提高问问题和解决问题的效率。 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，学习模式可以是输入→模仿→自发创造。学习内容可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习时间不必每天依次进行，有空时学习即可。学习状态很重要，保持良好状态能更好地学进去。学习资源多为免费开源。 总之，学习 AI 需要花费时间和精力，愿意做一些准备，坚持学习和实践。