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我是一个文科生，没有接触过相关知识，该如何开始学习AGI

Answer

对于文科生且没有相关知识基础的您，开始学习 AGI 可以参考以下步骤：

记忆阶段：先从以下方面开始了解，比如AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等，还可以看看入门课程。
理解阶段：进一步了解 AI 领域的主要思想和概念，将精选 AI 网站和APP 产品都试一试。

您还可以参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

通往 AGI 之路

记忆：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)理解：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](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblLFKWXaBNu2RC8&view=vewDRCDZJH)都试一试

YoYo：我在通往AGI的学习之路心得

个人是个文科生，不懂代码，英语也非常差；在学习AGI之前的状态是，注册尝试各种AI工具，走了不少弯路对ChatGPT的认识，仅限于日常问答，SQL学习交互，能够支持工作数据提取

问：新手如何学习 AI？

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。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

Others are asking

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。

文科生如何开始接触人工智能

对于文科生开始接触人工智能，以下是一些建议： 1. 了解基本概念：阅读相关资料，熟悉AI的术语和基础概念，如人工智能的定义、主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。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：参考「」，找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。利用在线教育平台（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学习： AI领域广泛，可根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。分享实践成果。 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，获取实际应用中的体验，激发对AI潜力的认识。有兴趣的伙伴，可以留言互动，如有需要还能提供一份AI工具逐渐进入状态的tips文章。

AGI是什么意思

AGI 指通用人工智能。在公众传播层面，部分人觉得大语言模型（LLM）具有 AGI 潜力，LeCun 反对。通用人工智能被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。例如，OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI，但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型则不具备这样的能力。

coze 通往AGI之路如何加入

要加入通往 AGI 之路，可以通过以下方式： 1. 参加扣子 AI 工坊（Coze AI Factory）活动：这是由扣子主办，Intel 联合发起的 AI 创作活动，设置图文创作、实用工具、互动创意三大赛道。社区提交方便大家互相交流作品，发布之后可通过提交。可以看到社区小伙伴提交的所有 bot：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QZFyw7ZzjiipsBkwXIRce0pHnyB?table=tblNNOhCdk0bi7Yc&view=vewNhBX7cO 。官方参赛投稿提交链接：发布 Bot 后，在 Bot 评论区带上扣子 AI 工坊+参加的赛道发帖，并将作品提交至。 2. 对于微信机器人共学教程：主要更改标黄的四行，可直接清空原文件配置，把以下配置粘贴进 config.json 文件中。进入官网：https://www.coze.cn/home 获取 key 和 id 。把获取到的令牌作为"coze_api_key"，像下方一样填入即可："coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。把 bot_id 填入："coze_bot_id":"86787989080" 。 3. 关注「扣子 Coze」官方公众号，回复「大赛」了解更多信息。 4. 618 大赛活动时间：作品提交：6 月 19 日6 月 27 日 23:59 。作品评选：6 月 27 日6 月 28 日。获奖公示：6 月 28 日。欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot：通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot ，coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。

传统AI、大模型、AGI的区别

传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别：传统 AI：语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。大模型：凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）：部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。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。公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。具有以下特点和相关情况： OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 后重新命名为 GPT7 的下一阶段，但因埃隆·马斯克的诉讼而暂停。计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI。像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5（在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前，它驱动了 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型并非如此。呈现人工通用智能特征的系统正浮现，它指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。

怎么零基础学习agi

以下是零基础学习 AGI 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。此外，还有一些个人的学习心得供您参考： YoYo 作为文科生，在学习 AGI 之前不懂代码和英语，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建了多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。其学习路径的关键词为：少就是多先有个初识目录索引推荐兴趣最重要先动手，强调学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。另外，银海在 0 基础跨界 AI 编程共学中，进行了关于图像流和图片生成分享流构建完整工作流的尝试，包括通过定时任务、从图片站点获取或按关键词搜索来更新图片和推广语，以商品图为基础创建梗句内容，在新建的 VQ AGI 团队空间进行图像流工作以及将抠图后的元素与海报合成等操作。

way to agi社群

WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库和社区平台。它于 2023 年 4 月 26 日诞生，社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万（也有提到超过 100 万）用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。 WaytoAGI 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它具有以下特点： 1. 知识库与社区平台：汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 2. 学习资源：提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 实践活动：定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 4. 开放共享：引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。您可以打开“waytoagi.com”找到社群。

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。

有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt

以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。

怎么做一个知识库智能问答机器人？

要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 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文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。

知识库搭建

知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤：拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术：利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建：手动清洗数据，提高数据准确性。在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。

知识库搭建

知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤：拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术：利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建：手动清洗数据，提高数据准确性。在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。

知识库框架

以下是关于知识库框架的相关内容：智能体的目标和框架：智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用（如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析）以及上下文说明。智能体的知识体量：涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库（包括结构化数据与非结构化数据），以及创建知识库的步骤和参赛用知识库，还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。智能体的记忆能力：包含变量、数据库和信息记录。知识：外置知识是由外部数据库提供，能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式，如向量数据库（常用于处理和索引非结构化数据）、关系型数据库（适用于事务性数据存储）、知识图谱（适合复杂语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，能结合检索和生成，增强模型生成能力，实时检索和整合最新外部信息。陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引：

没有接触过AI的小白刚来到这个网站应该从哪里学习

对于刚接触 AI 的小白，您可以从以下几个方面开始学习： 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，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。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。您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容方面，由于 AI 节奏快，很多材料可能不适用，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且学习时间灵活，资源免费开源。另外，像元子语从 prompt 开始自己的 AI 之旅，通过参与活动和近距离观察，发现 AI 的门槛并非高不可攀。

我是AI小白如何接触AI领域

对于 AI 小白接触 AI 领域，您可以参考以下步骤： 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，还有机会获得证书。 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。知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 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。 6. 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。此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可根据您的兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活，日记中的学习资源免费开源。如果您学习状态未达最佳，不必有压力，能学多少算多少。

好长时间没接触AI了，大概有三四个月没学习了，你能快速指引我吗

以下是为您提供的快速指引，帮助您重新学习 AI：一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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。建议您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，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，并激发您对 AI 潜力的认识。六、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。希望以上指引对您有所帮助，祝您在 AI 学习中取得进步！

非专业人如何接触了解AI并通过AI盈利

以下是为非专业人士接触了解 AI 并通过 AI 盈利的建议：艺术创作方面：目前许多 AI 工具存在幻觉或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求，预计很多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐，若您试图通过内容盈利，可关注此类服务。 AI 数字人直播方面： 1. 盈利方式：直接卖数字人工具软件，实时驱动的一年 4 6 万往上，非实时驱动的一个月 600 元，但效果差且市场价格混乱。提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景：适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；虚拟商品，如门票、优惠券等。效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景和服装品类。 3. 壁垒和未来市场格局：目前有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。但时间拉长，技术上没壁垒。不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值。有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 AI 市集方面：像“AI 切磋大会”这样的活动，为大众提供了接触和了解 AI 的机会。例如现场有非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等贴近日常的项目。高一学生“小朱婷”基于通义千问开发“航天小飞侠”AI 助理模型并通过抽奖环节盈利；还有根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方的 AI 调酒等新奇项目。

. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践，了解物与物之间近距离通信的过程。第7课电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时，人们只需拿身份证在检票机上刷一下，便能顺利通过检票闸机，进出火车站。在这个过程中，正是 RFID 技术在发挥作用。揭秘射频识别技术本课将关注以下问题： 1. RFID 系统的工作流程是怎样的？ RFID 是一种物品标识和自动识别技术，本质上是一种无线通信技术，无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成（图 7

射频识别（RFID）技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术，无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。其基本原理是：读卡器发射特定频率的无线电波，当电子标签进入有效工作区域时，产生感应电流，从而获得能量被激活，并向读卡器发送自身编码等信息，读卡器接收并解码后，将信息传送给后台系统进行处理。常见应用包括：乘坐火车时的身份证检票，物流领域的货物追踪管理，图书馆的图书借还管理，超市的商品结算等。在利用射频识别技术开展实践时，能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中，货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互，实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为：读卡器发射无线电波，激活电子标签，电子标签向读卡器发送信息，读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。