我是一个文科生，没有接触过相关知识，该如何开始学习AGI

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 在 1990 年代末至 2000 年代，“通用人工智能”这一名词流行起来，强调从“狭义 AI”到更广泛的智能概念的追求，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。但目前并没有一个被广泛接受的 AGI 定义。

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。其内容涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，还包含赛事和活动以促进大家动手实践，拥有 1000 万的访问量，足以展示大家对 AI 的热情。这个社区贡献并整合各种 AI 资源，让大家能够轻松学习各类 AI 知识，应用各种 AI 工具和实战案例等。此外，WaytoAGI 还孵化了离谱村这个千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，它可能在世界的尽头，也可能隐藏在现实生活中。

🎉家人们，今天给大家推荐一个超棒的知识库——《通往 AGI 之路》！ 💻这里提供了全面系统的 AI 学习路径，能让您了解从常见名词到 AI 应用等各方面知识。 🌐网站： 👸公众号：通往 AGI 之路 🎥B 站： ，以视频普及 AI 知识 📕小红书： ，AI 消息及时传递 🐦X ｜ Twitter： ，知识库精选内容同步 💬还有内置知识库 AI 助手为您服务！ 彭青云说：“通往通用人工智能的路也许还很长，但它已如海那边吹过来的风，还没有看到大海，就已闻到潮湿腥咸的味道。” 未来已来，大家快来一起探索吧！

🎉推荐《通往 AGI 之路》🎉 💖欢迎来到《通往 AGI 之路》知识库！这里为您提供全面系统的 AI 学习路径，助您了解从常见名词到 AI 应用等各方面知识，引发您思考“我可以用 AI 做什么，帮助自己更强大”。 👀社区小伙伴写的介绍： 📱公众号：通往 AGI 之路 🌐，内置知识库 AI 助手 🎬以视频普及 AI 知识 📕，AI 消息及时传递 🐦，知识库精选内容同步 💬彭青云：waytoagi 直译就是通往 AGI 之路，通用人工智能，也叫强人工智能。通往通用人工智能的路也许还很长，但未来已来！ 🎥第三课回放AI 文旅视频共学：推荐表现力好的提示词组，介绍相关社区及平台，开展创作挑战，爱智岛成员阿布获奖及相关活动，提倡以赛代练，北邦小红书分享提高审美。 快来一起探索《通往 AGI 之路》吧！

当前从 AI 发展到 AGI 的路径主要包括以下方面： 1. 基于 Token 预测：OpenAI 首席科学家 Ilya 认为这种方法可能走得很远，甚至有可能一直突破到 AGI。尽管最终也许需要与其他想法结合，但为我们提供了一条可行的道路。从当前的语言模型到未来的 AGI，仍有一些问题有待解决，比如提高多步推理能力。 2. 融合 RL 与 LLM 思想：在某些领域的挑战突破上，其中的一条可行的路径也许是找到一个适合的模拟任务环境（这点非常重要，且需要有自反馈机制，如围棋）从白板状态开始训练、学习，而非借助人类专家先验，以达到人类或超过人类的状态。 3. 构建学习社区和开源的 AI 知识库：如“通往 AGI 之路「WaytoAGI」”，它是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。

系统学习使用 AGI 可以参考以下路径： 首先，在记忆方面，从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解，您可以查看入门课程，例如： 其次，在理解方面，进一步了解 AI 领域的主要思想和概念，尝试使用精选 AI 网站和 APP 产品。 此外，《通往 AGI 之路》知识库还提供了丰富的内容，包括但不限于： 社区小伙伴写的介绍： 公众号：通往 AGI 之路 内置知识库 AI 助手 ，以视频普及 AI 知识 ，AI 消息及时传递 ，知识库精选内容同步 同时，知识库涵盖了众多方面，如 AI 提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人、AI 学习路径规划、AI 产品介绍、数据分析、研究报告与课程、AI 论文和数据、AI 产品案例、场景应用、前沿科技探索、每日动态与延伸阅读、开源内容共建等。还包括各种有趣的活动，如音乐之路、AI 视频学社、微信机器人搭建、手搓“硬件”机器人、关键词学社、AI 教育之路、AI3D 学社、AI 即兴喜剧等。

以下是把资料信息存放到知识库，通过问答方式得到答案的案例： 安仔在开源 AI 社区中，基于 RAG 机制实现了知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 在阅读书籍、论文的互动式问答场景中，对应的关键词库包括书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。需要注意的是，ChatGPT 的知识库截止于 2021 年 9 月，对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，它无法提供答案。如果有现成的 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。

利用飞书多维表格搭建与知识库对话能力的步骤如下： 1. 前期准备 设计 AI 稍后读助手的方案思路 简化“收集”：实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。考虑到待阅读内容通常有网页链接，理想方式是输入一个 URL 完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 自动化“整理入库”：系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。同时，阅读清单支持跨平台查看，提高可访问性。 智能“选择”推荐：根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成合适的阅读计划。 基于以上思路，同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可为 AI 稍后读构建完整的 AI 工作流，通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐。 2. 逐步搭建 AI 智能体 经过配置得到两个可用工作流（整理入库、选择内容），将其编排为完整智能体。 配置过程：创建 Bot，填写 Bot 介绍，切换模型为“通义千问”（测试下来效果最好），把配置好的工作流添加到 Bot 中，新增变量{{app_token}}，添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成后可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。

以下是一些 AI 生成知识图谱的相关模型： 1. 小七姐提出的以问题驱动的方法中，在学习深入时会使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。该方法包括问题生成、探索性学习、知识图谱构建、创造性应用和反思与迭代等步骤。 2. 智谱·AI 开源的多模态模型中，如 Visualglm6B 是一个支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，整体模型共 78 亿参数。此外还有 Relay Diffusion Model（RDM），它是级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。

以下是进入知识库的步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页，在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。（可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。配置项说明：最大召回数量指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多；最小匹配度指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回，若未达到则不会被召回；调用方式分为自动调用和按需调用，自动调用每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回，按需调用则需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。（可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。

创建知识库的测试方法如下： 创建并上传表格数据： 1. 在单元页面，单击新增单元。 2. 在弹出的页面，选择表格格式，然后选择一种上传方式完成数据上传。 上传方式包括 API：获取在线 API 的 JSON 数据，将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下，选择 API，然后单击下一步。单击新增 API。输入网址 URL 并选择数据的更新频率，然后单击下一步。输入单元名称或使用自动添加的名称，然后单击下一步。配置数据表信息后，单击下一步。确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。完成上传后，单击确定。 创建并上传文本内容： 1. 在单元页面，单击新增单元。 2. 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 上传方式包括 Notion：在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。选择要导入的数据，然后单击下一步。选择内容分段方式：自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符删除所有 URL 和电子邮箱地址单击下一步完成内容上传和分片。 上传方式还包括自定义：在文本格式页签下，选择自定义，然后单击下一步。输入单元名称，然后单击确认。单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。单击保存。 上传方式还包括在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。自动采集方式适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。单击自动采集。单击新增 URL。在弹出的页面完成以下操作：输入要上传的网站地址。选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期。单击确认。当上传完成后单击下一步。系统会自动根据网站的内容进行内容分片。手动采集方式适用于需要精准采集网页上指定内容的场景安装扩展程序，详情请参考。在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。在弹出的页面上，点击页面。

创建 AI 知识库的方法如下： 1. 创建路径：个人空间 知识库 创建知识库。 2. 文档类型支持：本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次可使用【本地文档】。 3. 按照操作指引上传文档、进行分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可以在内容中加上特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 4. 最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，进行编辑或删除。 此外，基于 RAG 机制实现知识库问答功能时，首先需要创建一个包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，比如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容。在设计 Bot 中，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。

以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次（基础进阶）的学习案例： 基础课程：陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程（从安装开始）、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础 进阶课程：ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能，搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉～基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享