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how does AI transform education and employment

回答

AI 对教育和就业的变革主要体现在以下几个方面:

在教育领域:

  • 可以创造资源支持教育工作者部署如个性化辅导等 AI 赋能的教育工具。
  • 授课教师可以由 AI 担任,重构教育服务模式。

在就业领域:

  • 虽然提高了生产力,但也带来了如工作场所监控增加、就业偏差和岗位流失等风险。
  • 需制定原则和最佳实践,以减轻对工人的危害,例如解决岗位流失、劳动标准、职场公平、健康和安全以及数据收集等问题。
  • 要产出关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动中断(包括因 AI 导致)的工人支持的方案。

此外,AI 在金融服务行业的应用已有多年,大型语言模型通过生成式 AI 实现重大飞跃,正在改变包括教育、游戏、商业等多个领域。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手,能够帮助他们完成各种任务,成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新,改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI,游戏玩家也可以是AI,情感伴侣可以是AI,……一切的服务都可以被AI重构。

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Ensure fairness throughout the criminal justice system by developing best practices on the use of AI in sentencing,parole and probation,pretrial release and detention,risk assessments,surveillance,crime forecasting and predictive policing,and forensic analysis.Standing Up for Consumers,Patients,and StudentsAI can bring real benefits to consumers—for example,by making products better,cheaper,and more widely available.But AI also raises the risk of injuring,misleading,or otherwise harming Americans.To protect consumers while ensuring that AI can make Americans better off,the President directs the following actions:Advance the responsible use of AI in healthcare and the development of affordable and life-saving drugs.The Department of Health and Human Services will also establish a safety program to receive reports of—and act to remedy – harms or unsafe healthcare practices involving AI.Shape AI’s potential to transform education by creating resources to support educators deploying AI-enabled educational tools,such as personalized tutoring in schools.Supporting WorkersAI is changing America’s jobs and workplaces,offering both the promise of improved productivity but also the dangers of increased workplace surveillance,bias,and job displacement.To mitigate these risks,support workers’ ability to bargain collectively,and invest in workforce training and development that is accessible to all,the President directs the following actions:Develop principles and best practices to mitigate the harms and maximize the benefits of AI for workers by addressing job displacement; labor standards; workplace equity,health,and safety; and data collection.These principles and best practices will benefit workers by providing guidance to prevent employers from undercompensating workers,evaluating job applications unfairly,or impinging on workers’ ability to organize.Produce a report on AI’s potential labor-market impacts,and study and identify options for strengthening federal support for workers facing labor disruptions,including from AI.Promoting Innovation and CompetitionAmerica already leads in AI innovation—more AI startups raised first-time capital in the United States last year than in the next seven countries combined.The Executive Order ensures that we continue to lead the way in innovation and competition through the following actions:

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

原文地址:https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者:Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间:2023年4月19日译者:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史,它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型(LLMs)通过生成式人工智能,代表着一次重大的飞跃,正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能可以创造全新的内容。

其他人在问
帮我写一段120字的英文,回答这个问题:Share your opinion on the role of the arts in education
The arts play a crucial role in education. They enhance creativity and imagination, allowing students to think outside the box. Arts also foster selfexpression and emotional intelligence, helping students better understand themselves and others. Moreover, they provide a diverse way of learning and contribute to a wellrounded education.
2024-11-04
什么是Transformers
Transformer 是一种注意力模型,也被称为变形金刚模型。它源于 Google 团队在 2017 年发布的一篇名为《Attention Is All You Need》的论文。 语言建模多年来不断发展,在 2015 年注意力机制兴起,Transformers 模型就是基于此。 Transformer 具有以下特点: 基于注意力机制,能更好地捕捉序列中的长程依赖关系。 是一种使用注意力机制的编码器解码器模型,可以利用多元化的优势,同时处理大量数据。 其架构由编码器和解码器组成,编码器对输入序列进行编码并传递给解码器,解码器解码相关任务的表示。 尽管 Transformers 之前的模型能将单词表示为向量,但这些向量不包含上下文,而 Transformer 能解决此问题。 生成式人工智能的力量来自于使用了 Transformers,其核心思想是“自注意力机制”,能让模型在处理一个词或短语时,同时考虑到与它相关的其他词或短语的信息,从而更好地理解语言的上下文,更准确地进行翻译或生成文本。但 Transformers 也可能产生幻觉,即模型生成无意义或语法错误的单词或短语。 通过海量的训练学习,大型的神经网络模型(如 Transformer )中存储了大量知识,可通过文字生成展现。像 ChatGPT 这样基于 Transformer 的模型在闲聊中能表现出更多世界知识和一定推理能力,能更好地理解人类语言含义和上下文,生成更自然流畅的语言表达。Character.ai 也在研发自己类似于 ChatGPT 的预训练大型语言模型。
2024-10-30
transformer原理详解
Transformer 模型的原理主要包括以下几个方面: 1. 自注意力机制(SelfAttention Mechanism):能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而非像循环神经网络或卷积神经网络那样逐个位置处理。通过该机制,模型可根据输入序列中不同位置的重要程度,动态分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码(Positional Encoding):由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为使模型能够区分不同位置的词语,引入位置编码。位置编码是一种特殊向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息,通常基于正弦和余弦函数计算得到固定向量,帮助模型学习位置信息的表示。 3. 多头注意力机制(MultiHead Attention):通过引入该机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization):在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间引入残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使模型更易训练和优化;层归一化能加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络(Positionwise FeedForward Networks):在每个注意力子层之后,包含位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立计算,提高了模型的并行性和计算效率。 此外,用一个简单的例子解释其工作流程:假设要将英文句子“I am a student”翻译成中文。 1. 输入嵌入(Input Embeddings):首先将每个单词映射为一个向量,即单词嵌入。 2. 位置编码(Positional Encodings):给每个词位置加上位置编码,使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,即多头注意力机制捕捉单词间的依赖关系,前馈神经网络对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。
2024-10-18
transformer
Transformer 的工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,例如将“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有捕获序列顺序的结构,需给每个词位置加上位置编码,让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,即多头注意力机制(MultiHead Attention)捕捉单词间的依赖关系,以及前馈神经网络(FeedForward NN)对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成单词“我”“是”等的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 Transformer 具有诸多优势,例如可以非常有效地并行化,这意味着只要有合适的硬件,就能训练出非常大的模型。像 GPT3 这样令人印象深刻的文本生成模型,其写作能力几乎与人类相当,就是在 45TB 的文本数据上训练而成的。Transformer 使神经网络能够更高效地理解和生成语言,通过并行分析散文块,找出值得关注的元素,极大地优化了生成连贯文本以响应提示的过程。最终,同样的技术还可以生成图像甚至视频。
2024-10-18
transformer原理
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而非像循环神经网络或卷积神经网络那样逐个位置处理。通过该机制,模型可根据输入序列中不同位置的重要程度,动态分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为使模型能够区分不同位置的词语,引入了位置编码。位置编码是一种特殊向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息,通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量,帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使模型更易训练和优化;层归一化能加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点,Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。类似问题:Transformer 是什么?
2024-10-14
帮我解释一下transformer
Transformer 的工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构,如递归或卷积,所以给每个词位置加上位置编码,让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention),用于捕捉单词间的依赖关系;二是前馈神经网络(FeedForward NN),对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成“我”“是”等单词的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 Transformer 是一个大参数(千亿级别)的回归方程,其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系,实现数据集的压缩与还原。 在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC;AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词,但底层是 Transformer 结构。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异,Alpha Go 是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数,有推理能力,但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-10-12
transformer原理
Transformer 模型的原理主要包括以下几个方面: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,根据输入序列中不同位置的重要程度,动态地分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为了使模型能够区分不同位置的词语,引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息,通常基于正弦和余弦函数计算得到。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题,层归一化可以加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点,Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。
2024-08-09
AI学习
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 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,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: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。 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。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。
2024-11-17
AI绘画软件
以下为您介绍一些 AI 绘画软件: MewXAI:这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画(拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图)、MX Cute(自研的可爱风动漫大模型)、MJ 绘画(创意度和想象力极高,适用于多种设计)、边缘检测(对草图上色,有多种渲染风格)、室内设计(上传空间图可完成多种风格设计)、姿态检测(精准控制人物动作)、AI 艺术二维码(创建艺术二维码)、AI 艺术字(融入光影文字等)。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 辅助绘制 CAD 图的 AI 工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)的生成设计工具。 以下是一些 AI 绘画软件的教程链接: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
学习ai知识
以下是为新手提供的学习 AI 的方法和建议: 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,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。 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,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。
2024-11-17
学习ai知识
以下是为新手学习 AI 提供的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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。 二、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。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。同时,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。 对于中学生学习 AI ,还有以下建议: 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,新手和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。
2024-11-17
用AI生成动画的教程
以下是用 AI 生成动画的一些教程: 1. 端午节动态视频: 可以使用即梦或 runway 等工具。如果要字不动,可以先在剪映里添加文字 logo 素材。 先什么关键词都不写,如果效果不满意,再添加关键词。 将视频放入剪映,放上 PNG 透明底图后导出。 2. Runway 生成 AI 动画: 使用图片+文字描述功能,将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述,输入 Runway,同时增加镜头变换的设置。具体教程可查看。 3. 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》(内含 coze 搭建视频教程): 作者景淮会带着大家试着搭建一个扣子(Coze)工作流来直接生成文字和图片。本文会按照需求分析、扣子搭建、扣子使用链接分享、批量生产图片、总结的顺序进行。
2024-11-17
写论文的中文ai
在论文写作领域,AI 技术提供了多方面的辅助,以下是一些相关的工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,还有以下中文的内容仿写和文章润色工具: 1. 内容仿写: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,提升写作效率和创作体验。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17