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waytoai 是什么开发的

Answer

WayToAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。目前知识库的内容覆盖:AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。此外,WayToAGI 里还有个离谱村,这是由 WayToAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。在这里,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。

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References

【 2050】当科技遇上自愿者,一场跨界的思想碰撞盛宴!

2023年4月26日,WayToAGI诞生,2024年的2050年,它的生日庆典。WaytoAGI是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源知识库,在没有任何推广的情况下,一年的时间已经有超过70万用户和超千万次的访问量。是很多AI爱好者知识的源头。社群的Solgan是让更多的人因AI而强大,有很多学社和共学共建的活动。Waytoagi就是通往agi之路,打开“waytoagi.com”就可以找到社群了,欢迎来玩。

【无界 2050】当科技遇上自愿者,一场跨界的思想碰撞盛宴!

2023年4月26日,WayToAGI诞生,2024年的2050年,它的生日庆典。WaytoAGI是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源知识库,在没有任何推广的情况下,一年的时间已经有超过70万用户和超千万次的访问量。是很多AI爱好者知识的源头。社群的Solgan是让更多的人因AI而强大,有很多学社和共学共建的活动。Waytoagi就是通往agi之路,打开“waytoagi.com”就可以找到社群了,欢迎来玩。

离谱村的共创故事

[title]离谱村的共创故事[heading2]离谱村介绍先从WaytoAGI讲起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,目前知识库的内容覆盖:AI绘画、AI视频、AI智能体、AI 3D等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。1000万的访问量足够展示大家对AI的热情。这个社区贡献并整合各种AI资源,使得大家都可以轻松学习各种AI知识,应用各类AI工具和实战案例等。WaytoAGI里有个离谱村离谱村是由WaytoAGI孵化的千人共创项目,让大家学习和接触AI更容易,更感兴趣。这里的参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过AI工具快速简单的创作出各种各样的作品,可以非常简单,有幼儿园的小朋友随时一个想法就作出奶酪老鼠,有新手小白跨界用AI学习编剧影视知识当起了“导演”,也有顶尖高手研究离谱村生物多智能体产生的社会观察实践。目标是大家一起用AI构建一个离谱世界。离谱村的世界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。有可能是在世界的尽头,有可能就在现实生活中,隐藏着一个被神秘与奇幻气息所笼罩的不起眼的小村庄。它也可能不存在于常规地图之上,唯有那些心怀冒险精神与未泯童心的探索者,方能发现它的踪迹。在这里,想象力是至高无上的法则,奇迹则是日常生活的一部分。村庄的一切看似荒诞不经,实则恰如其分地荒诞。然而,当我们觉得离谱村离谱时,村民或许也会以同样的眼光看待我们。离谱村不仅代表着一个物理空间,它更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。

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waytoai 有哪些新人入门课程
以下是为新人推荐的入门课程: 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】:由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,适合 AI 初学者和进阶者。扫码添加菩萨老师助理可了解更多信息。 2. 微软的《》课程,课程列表待更新。 3. 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣模块深入学习:如掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,在知识库分享实践作品。 体验 AI 产品:如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。
2025-01-15
有java scala hadoop spark flink开发经验员工入门AI 学习提纲以及对应学习内容
以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容: 1. 学习资源推荐: 系统化学习:观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等,并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习:参与社区共创活动,通过做小项目反向推动学习。 参考资料:A16Z 推荐的 AI 相关原理内容,包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook:open AI 的官方 cookbook,小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料:整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径: 从提示词开始学习与各类模型的对话,了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手,不花钱,若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式: 创作者将内容做成可视化形式,后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释,如 AGI、AIGC、agent、prompt 等,可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动,如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。
2025-02-21
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
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
适合团队一起应用开发的AI
以下是一些适合团队一起应用开发的 AI 类型及示例场景: 1. 智能体应用(Assistant): 简介:基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能。 示例场景:客户服务(了解诉求、解决问题,如查询订单状态、处理退款等)、个人助理(管理日程安排、提醒事项、发送邮件等)、技术支持(了解技术问题,提供解决方案,排除故障)。 参考链接: 2. 工作流应用(Workflow): 简介:将复杂任务拆解为若干子任务,以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程。 示例场景:AI 翻译(实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程,提升翻译质量)。 参考链接: 3. 智能体编排应用: 简介:支持多智能体协作的流程式 AI 应用,能编排多个智能体的执行逻辑,使多个智能体自动规划和执行任务。 示例场景:综合调研报告(组建报告撰写团队,包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体)、软件开发团队(组建智能体开发团队,包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体)。 参考链接: 此外,还有以下摊位展示的相关 AI 应用: 1. 简单高效地构建 AI+装修,AI+行业应用平台,并进行模型的训练和微调。 2. ai+家庭教育咨询与体验服务。 3. 摄影+AI 效果叠加。 4. ai 模型部署,使用,交流的一站式平台。 5. 自传语伴:帮助普通人轻松撰写自传,用户通过与 AI 聊天讲述人生故事,生成自传。 在 6 月 3 日的参赛 bot 试玩分享中,讨论了多个团队的相关产品,包括: 1. AI 秒学团队的儿童绘本故事生成:将新闻转化为绘本故事,结合李普村的 AI 会话和分镜,使用 ByteDance AI 画图。 2. Lux 珀尔团队的卡通头条:在海外版搜索新闻应用中,根据用户选择生成不同风格的图片。 3. 吴琪的 AI 工具:通过简单提问生成小朋友喜欢的图片。 4. 核心搭子团队的产品:帮助父母辟谣的 AI,可识别三种体裁,根据疑问生成对应回复并保存知识,有热情和冷淡回复两种模式。 5. 学以致用团队的产品:提供日本市场实时信息的工具。 6. 李小白聊天机器人:具备陪聊、诗句生成、新闻展示等功能。 7. 两款智能写作机器人:喵喵日报(从 100 条新闻中挑选 5 条科技咨询定时推送,可根据用户问题自动搜索和重新组稿)、芋头小宝(帮助用户列出文章框架、生成配图以及汇总新闻等)。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18