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AI小白如何开始

回答

对于 AI 小白,可以按照以下步骤开始:

  1. 从基础小任务入手:
    • 让 AI 按照最佳实践(best practice)为您写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,通过这种基础且绝对不会出错的小任务,学会必备的调试技能。
    • 比如在学习写 chrome 插件时,可以要求 AI 选择最适合小白上手的技术栈,生成简单的示范项目,包含尽可能全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。如果使用 o1-mini,还可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(在 Windows 机器上则是 create.cmd),o1-mini 会生成一段长代码并给出提示,复制粘贴并执行,可一次性生成多个目录和文件。
  2. 明确项目需求:
    • 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理,可以忽略这一步。
    • 可以要求 AI 像高级且懂技术的产品经理指导初级产品经理那样,向您提问,帮您梳理产品功能,尤其注意涉及技术方案选择的关键点,一问一答,由全局到细节逐步梳理。之后让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天把文档发给 AI 并告知在做第几点功能,会更方便。

需要注意的是,如果您的需求远比 AI 直出的内容复杂,无法一次性直出,那就耐下性子,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中学会一点点编程。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

[title]超越贪吃蛇——技术纯小白如何用AI开发真正的应用从去年三月GPT4发布会上一个由手绘草图直接生成网站的demo惊艳众人开始,很多人就认为程序员工种已进入倒计时。最近cursor和o1的出现,更是让非技术同学们热切期盼:是不是真的能再也不“就差一个程序员”了呀!很遗憾,现实依旧骨感。demo还停留在贪吃蛇,太小巧也太普通。真正的应用会有复杂得多的特殊需求,代码量也会超出AI单次吞吐量,AI根本无法直接搞定。(o1?o1的能力确实强了很多,但其实还是不够。后面找机会另写文章详解吧。)如果你请教号称“我不懂编程但靠XX开发了XXX”的技术小白该如何开始,多半会得知他们多少还是懂一些css或python。而纯小白,一开始通过cursor里的对话创建好起始文件后,往往会无从下手——到底要在哪里敲什么字符,才能触发一连串美妙的tab让AI开始自动工作?对于纯小白来说,如果你的需求远比AI直出的内容复杂,无法一次性直出。那就耐下性子,在AI的帮助下一步一步来,并在这个过程中学会一点点编程。[heading2]

谁是人类?!—— 围观人员震颤的瞳孔和激动的心

我原以为,这种涉及代码和大模型能力的东西从来都是阳春白雪,我等小白触碰不得,可如今借由《谁是人类》这个活动,我意识到它和我就隔着几天的发烧努力——一个全程围观并做一点志愿者服务的元子语。我的AI之旅开始于prompt。显而易见,3.5刚出来的时候,对AI生成原理的理解加上prompt写得好,问问题和解决问题的效率是巨大的,当真能解决一些生活中的问题了。然而作为一个小白类型的Chat网页终端用户,更多的是临时捏一些prompt解决具体的问题,将prompt规范、抽象用以让AI拟人,当然试过,却远远做不到。不知道每一个比较小白的小伙伴,是不是都和我有类似的疑虑呢?然而来都来了,自然要参加一下,学习一下也是好的。作为一个围观人群,我虽然没有躬身入局,却因为近距离地作为线上志愿者,惊觉原来这一切其实门槛都在社区里一一解决过,需要的只是愿意花一些时间和做一些准备。在这个过程中,我也直接被点燃了。

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照best practice写一个say hello的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样,你可以通过最基础的绝对不会出错的小任务,来学会必备的调试技能。“我在学习写chrome插件。请选择最适合小白上手的技术栈,按照best practice为我生成一个简单的示范项目,但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。”此处要求AI按照best practice来写非常重要:文件一开始就有良好的组织,后续功能复杂了才不会乱套。还有一个偷懒小妙招:如果你用的是o1-mini,你可以在prompt最后添加这句:“请生成create.sh脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果windows机器则是create.cmd)足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码,并给出提示,你只需要复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话,来逐步明确项目需求。(如果你是训练有素的产品经理,可以忽略这一步)“我想要开发一个XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样,向我提问,帮我梳理清产品功能,尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答,帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。”来来回回的对话后,你可以让AI帮助你梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给AI一段口头的需求描述要准确地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能,会非常方便。[heading2]

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以下是 OpenAI 12 天相关的内容: 12 月 18 日: API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日: 苹果设备深度集成 ChatGPT,可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接:支持 iPhone、iPad 和 Mac,涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景:圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示,体现全新交互体验。 12 月 5 日: OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动,期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2,可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境,实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中,与在一线大模型机构有实际训练大语言模型(LLM)经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力?这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的?o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响?
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有没有能根据哼唱,出伴奏的AI
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2024-12-20
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2024-12-20
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
AI的工具类应用有哪些?
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2024-12-20
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功,并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤,适合小白操作,并列出所需的硬件设施: 硬件设施: 云服务器 步骤: 1. 利用云服务器,在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ,按照 AI 的方法检查谁占用了端口,并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步,可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填写邮箱密码建立一个知识库,在知识库中选择设置。 4. 选择模型,国内模型通常有免费额度,例如智谱 AI 。点击设置,从智谱 AI 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制。查看免费额度(智谱在资源包管理中查看,赠送 500 万一个月)。 5. 回到之前的页面,复制钥匙并保存,随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试,聊两句看是否有回应,然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥,创建一个并复制。
2024-12-20
小白如何开始学习ai
对于小白如何开始学习 AI,以下是一些建议: 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,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,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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 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自己的成就。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。
2024-12-19
小白怎么学AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,欢迎实践后进行分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,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,还有一个案例供您参考:一位技术纯小白(比如只玩过图形化编程的人)在学习用 AI 开发应用时,通过与 Claude 协作,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。在这个过程中,会遇到一些挫折,比如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案太复杂、配置错误等。这让我们意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。同时,最好有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2024-12-17
新手小白入门AI
新手小白入门 AI 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,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,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。 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,还推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-12-16
小白如何学习AI,具体的学习课程有哪些?
对于小白学习 AI,以下是一些建议和具体的学习课程: 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,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),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。 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,还为您推荐两个有助于理解技术原理与建立框架的视频: 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili] 介绍:由(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,干货满满,新手友好,带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 介绍:某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-12-16
普通小白如何学习AI人工智能
普通小白学习 AI 人工智能可以参考以下步骤: 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,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,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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习是基于无标签数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不需要依赖循环神经网络或卷积神经网络,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-14