怎样系统的学习AI？

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是利用 AI 提高高中理科学生学习效率并制定对应学习计划的方法： 1. 首先，询问学生的学习目标或需要解决的问题。 2. 按照以下顺序向学生询问并收集以下信息： 学习目标与个人或职业发展目标如何相关？ 具体想要学习的内容是什么？ 如何量化学习进度和成功？ 目标完成的时间框架是什么？ 目标是否现实可行？ 3. 综合学生提供的信息，形成一个整体综述。根据收集的信息，制定详细的、分步骤的学习计划，包括每日和每周的学习内容和目标（含学习目标、学习资源准备、学习计划）。 4. 实践： GPT4：效果更加稳定，内容质量更高。 初始化提示词。 回复主要目标或问题。 回复 SMART 原则的每个问题。 得到整体计划。 文心 4.0：考虑到网络问题，若不方便使用 GPT4 可使用文心 4.0，但偶尔会不稳定，可酌情使用。 初始化提示词。 回复主要问题或目标。 在这个快速变化的数字时代，职场不断演化，掌握学习方法和制定良好的学习计划都很重要。结合自身情况，如目前一般的英语水平及提高需求，利用 AI + SMART 原则能帮助快速构思出具体学习计划的方案，达到事半功倍的效果。

以下是为公职人员推荐的 AI 工具及学习方法： AI 工具推荐： Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 学习方法： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习一门外语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手小白学习 AI，以下是一份详细的指南： 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。 4. 掌握提示词技巧： 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： 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，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。 如果您想学习 AI 绘画，可以体验《AI 绘画助手》，他是一位专业且贴心的导师。他能够将复杂的知识用通俗易懂的语言解释清楚，介绍流行的绘画工具及使用步骤，擅长风格迁移技术等领域，拥有丰富的实战案例经验，能为您答疑解惑并规划学习路径，帮助您在 AI 绘画之旅上不断突破，充分释放创意与想象。

AI 学习所需的时长因学习的内容、目标和个人情况而异。 例如，学习生成式 AI 课程，如李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》，课程学习时间为 12 周，每周约 8 小时。具体安排为：第 1 2 周学习生成式 AI 的基本概念和常见技术；第 3 4 周学习生成式模型的基本结构和训练方法；第 5 6 周学习生成式对话的基本概念和应用场景；第 7 8 周学习预训练语言模型的发展历程和关键技术；第 9 10 周学习生成式 AI 的挑战与展望；第 11 12 周复习和总结所学内容，完成课程作业和实验。 在医疗保健领域，要让 AI 产生真正的改变并像人类一样学习，可能需要经历类似于人类的学习过程。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，先是正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践，数年时间致力于从该领域最出色的实践者那里学习。 总之，AI 学习的时长没有固定标准，取决于多种因素。

如果您是 AI 小白，想要从 0 开始学习 AI，以下是为您推荐的学习步骤： 1. 记忆阶段： 先从 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）等开始了解。 看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）。 2. 理解阶段： 进一步了解 AI 领域的主要思想和概念（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS）。 将精选 AI 网站（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR）和 APP 产品都试一试。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 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。 然后，在「入门：AI 学习路径」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）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。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 最后，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。

以下是一些值得学习的 AI 课程： 【野菩萨】的预习周课程，包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课，涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程，涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程，包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程，有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程，包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程，涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。

以下是关于文档问答的系统知识： 在使用 Claude 进行文档问答任务时，有以下要点： 1. 告诉 Claude 仔细阅读文档，因为稍后会被提问。 2. 对于文档问答，将问题置于提示的末尾，在其他输入信息之后（这在结果质量上有较大的定量差异）。 3. 要求 Claude 在回答之前先找到与问题相关的引语，只有找到相关引语时才进行回答。 4. 给 Claude 提供从被查询文本的其他部分生成的示例问题和答案对（可以由 Claude 生成或手动生成）。通用的外部知识示例似乎对性能没有帮助。有关更多信息，请参阅 Anthropic 的关于 Claude 长上下文窗口的提示工程博客文章。 一个 10 万上下文长度的提示词案例： Human: I'm going to give you a document. Read the document carefully, because I'm going to ask you a question about it. Here is the document: <document>{{TEXT}}</document> First, find the quotes from the document that are most relevant to answering the question, and then print them in numbered order. Quotes should be relatively short. If there are no relevant quotes, write "No relevant quotes" instead. Then, answer the question, starting with "Answer:". Do not include or reference quoted content verbatim in the answer. Don't say "According to Quote" when answering. Instead make references to quotes relevant to each section of the answer solely by adding their bracketed numbers at the end of relevant sentences. Thus, the format of your overall response should look like what's shown between the <examples></examples> tags. Make sure to follow the formatting and spacing exactly. 此外，还有以下建议： 1. 将问题放在提示的末尾，在输入数据之后。这已被证明显著改善了 Claude 的回答质量。 2. 要求 Claude 在回答之前找到与问题相关的引语，并且只有在找到相关引语时才回答。这鼓励 Claude 将其回答扎根于所提供的背景，并且减少了幻觉风险。 3. 示例提示：人类:我将给您一份文档。然后我会问您一个关于它的问题。我希望您首先摘录文档中有助于回答问题的部分的确切引用，然后用摘录的内容回答问题。这是文档: <document>{{TEXT}}</document> 以下是第一个问题: {{QUESTION}} 首先，找出文档中对回答问题最相关的引用，并按编号顺序列出。引用应该相对较短。如果没有相关引用，请写“无相关引用”。然后，回答问题，以“回答:”开始。回答中不要直接包含或引用引用的内容。回答时不要说“根据引用"近 90%的营收来自小部件销售，而小工具销售占了剩下 10%。"

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容： 大圣的相关文章：大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系：知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合，用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分： 知识的捕捉：收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织：通过分类、标签和索引等方式，使知识易于访问和检索。 知识的分享：促进知识在个人或组织内部的流动，增加协作和创新的机会。 知识的应用：确保知识被有效利用，以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统：符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库，并包含一个推理引擎，在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样，包含短期记忆和长期记忆。同样，在以知识为基础的系统中，会区分以下几个部分： 问题记忆：包含与当前要解决的问题有关的知识，如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识，因为它包含了快照信息，记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库：代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的，不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识。 推理引擎：协调在问题状态空间中搜索的整个过程，必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如，下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础： 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 学习打下基础。 2. 工具和平台体验： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向学习者的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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、深度学习等。 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 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入： 根据自身兴趣选择特定的 AI 领域模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。

以下是一些系统的 AI 相关视频教程资源： 关于 stable diffusion 的教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion 「AI 绘画」革命性技术突破 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错 关于 ComfyUI 的教程： ComfyUI 官方文档：提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。可在找到相关信息。 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可在找到相关教程。 Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可在找到视频教程。 请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在商业版企业知识库系统方面，常见的有以下几种推荐：Confluence、Notion、Microsoft SharePoint 等。Confluence 功能强大，协作性好；Notion 具有高度的灵活性和自定义性；Microsoft SharePoint 则与微软的其他办公软件集成紧密。您可以根据企业的具体需求和使用习惯来选择适合的知识库系统。