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AI学习需要学习那些东西

Answer

以下是关于学习 AI 所需内容的总结:

对于中学生:

  1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。
  2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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,包括基本概念、发展历程、主要技术(机器学习、深度学习等)以及在各领域的应用案例。
  4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。
  5. 关注 AI 发展的前沿动态,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。

对于新手:

  1. 了解 AI 基本概念,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及它们之间的联系,浏览入门文章。
  2. 开始 AI 学习之旅,可在「[入门:AI 学习路径]」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习,如图像、音乐、视频等。

对于不会代码但想学习 Python + AI 的:

  1. 学习 Python 的属性和方法,包括为类定义属性和方法,通过对象调用。
  2. 了解继承和多态,包括类之间的继承关系和多态的实现。
  3. 理解异常处理,包括异常的概念和如何使用 try 和 except 语句处理错误。
  4. 掌握文件操作,如文件读写、文件与路径操作。
  5. 对于 AI,尝试了解基础内容,如 AI 背景知识基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系)、历史发展(重要里程碑)、数学基础(统计学基础、线性代数、概率论)、算法和模型(监督学习、无监督学习)。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。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。1.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。1.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。1.参与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。1.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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。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。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。

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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,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,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 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 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 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。 有社区共创项目,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。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章,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。 初学者入门推荐看 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。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念: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。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,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 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。 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。
2025-02-18
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 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、自然语言处理等主要分支及其联系。 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 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,其上手容易且很有用。 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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。 此外,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: 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。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、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。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
想做ai产品经理如何从0到1学习ai
如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理,可以按照以下步骤学习: 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,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,您还可以参考以下案例: 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用,了解 Code AI 应用开发教学,包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验,如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。
2025-02-18
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序的性能。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-18
cursorrules是个什么东西,为什么在做cursor需要用到它?
.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件,需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用: 1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt:文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI,如 GPT 或 Claude,为定制化带来极大灵活性。例如,可以把计划的内容放在这个文件里,让 Cursor 在对话时获取最新版计划,还能在文件中给予更详细的指令。 2. 实现闭环:Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态,经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。 3. 支持更多工具的使用:由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt,且 Cursor 有运行命令的能力,可事先在文件中向它介绍工具用法,使其学会使用工具完成任务。例如,对于网页浏览和搜索工具,可在文件中进行相关设置和说明。 4. 规范代码生成:就像给助手的“整理指南”,提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 会自动按照要求写代码,避免生成混乱的代码。
2025-02-06
nvidia ptx是什么东西
Nvidia PTX 是 NVIDIA 推出的一种中间表示语言(Intermediate Representation Language)。它用于在 CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型中,为不同的 NVIDIA GPU 架构提供一种通用的代码表示形式。PTX 允许开发者编写一次代码,然后由 NVIDIA 的编译器根据具体的 GPU 架构将其编译为可执行的机器码,从而提高了代码的可移植性和开发效率。
2025-02-04
api是什么东西?能实现什么?
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以“奥本海默”的搜索为例,比如像 themoviedb.org 这样的网站,其网址包含域名(www.themoviedb.org)用于定位网站,路径(/search)指定特定页面位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确具体的搜索内容。 对于 GPT 来说,使用 API 时首先要明确想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据,然后去寻找所需的外部数据的 API 文档,或者自己开发 API 以及寻找市面上可用的 Action。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从系统学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-02-02
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如: 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。 综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
perplexity.ai这个东西是什么东西
Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。 其优势包括: 1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 劣势有: 1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。 2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。 此外,Perplexity AI 还是一款人工智能教育应用程序,允许用户将问题格式化为线程以便消化信息,可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用。有趣的是,其创始人曾在 Google AI 工作。
2024-11-28
我要怎么用waytoAGI学东西
WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,具有以下功能和特点: 1. 学习途径:参加如 AJ 组织的 wayto AGI 活动,可以认识很多小伙伴和前辈,从中学习到很多 AI 相关知识。 2. 网站功能: 和 AI 知识库对话,可询问任何关于 AI 的问题。 提供集合的精选 AI 网站,按需求找到适合的工具。 集合精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 呈现知识库的精华内容。 3. 离谱村:是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力,创造独特生活方式。 您可以通过参与相关活动、使用网站的各项功能以及参与离谱村的共创等方式,在 WaytoAGI 学习到丰富的 AI 知识。
2024-11-08
我是一个ai小白,我想要在一个月内快速入行ai,需要怎么做
以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议: 首先,要明白对于超出自己理解范围的事情,最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物,百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向,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 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面: 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么,以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。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。为了更便捷地展示 AI 的能力,让普通人能更直观地马上上手,您可以重点关注以下几种工具: 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻,可以戳这里:
2025-02-18
我需要以无代码的形式搭建一个数据大屏,有哪些工具可以满足我的需求
目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏,例如: 1. 阿里云 DataV:提供丰富的可视化组件和模板,操作相对简单。 2. 腾讯云图:支持多种数据源接入,具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport:功能较为全面,能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-17
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
我的工作是财务会计,经常需要对账,输入是2个Excel表格,但格式内容都有不少差异,哪些大模型或者工具可以帮我快速完成这个工作?
以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具: 1. Coze 记账管家:它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词,让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等,然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools:可用于统计平台月度账单,例如您可以从平台导出月度明细数据,上传账单给沙盒,让模型统计账单数据和用量,还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI:在金融服务领域,它能帮助改进内部流程,如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,自动创建报告的文本、图表、图形等内容,为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案,以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。
2025-02-15