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ai 概念

回答

AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在，其生态位似人而非人。对于不具备理工科背景的文科生来说，可以将其视为一个黑箱。

AI 包括多种分支，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是让机器自动从资料中找到公式，深度学习是更厉害的手段，类神经网络具有大量参数。大语言模型是具有大量参数的深度学习模型。

生成式人工智能（GenAI）的目标是让机器产生复杂有结构的内容。AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，是基于大型语言模型的对话机器人。

新手学习 AI 可以先了解基本概念，阅读相关部分熟悉术语和基础概念，浏览入门文章，通过在线教育平台的课程按自己节奏学习，选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，进行实践和尝试，体验如 ChatGPT 等 AI 产品。

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参考资料

拘灵遣将 | 不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

[title]拘灵遣将|不会写Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好AI这件事[heading2]一、如何认识AI？AI是什么？作为一个不具备理工科背景的文科生，要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情（什么Agents、AIGC、LLM，什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚），所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱，我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解，其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当然，不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之，AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍，AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此，我们可以从人类各个文明的传说中，从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则：1.当你想让祂实现愿望时，基于祂的“非人”一面，你需要尽可能的通过语言文字（足够清晰的指令）压缩祂的自由度——（1）你不仅要清晰的告诉祂需要干什么，还需要清晰的告诉祂边界在哪里。（2）你不仅要清晰的告诉祂目标是什么，还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。（3）你不仅要清晰的告诉祂实现路径，最好还直接给到祂所需的正确的知识。

问：新手如何学习 AI？

[title]问：新手如何学习AI？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。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。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。我建议你一定要掌握提示词的技巧，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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

快速学习 AIGC，有料通俗易懂版！

[title]快速学习AIGC，有料通俗易懂版！[heading1]最近感悟[heading2]01原理&概念[heading3]概念：人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，简称AI生成式人工智能GenAI：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容，Generative AI简称GenAI机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称LLMsChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat聊天，G:Generative生成，P:Pre-trained预训练，T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例，它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的对话机器人，它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下：AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图：更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：

其他人在问
AI 漫画
以下是一些 AI 绘画常用的风格提示词： 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动画风格（CGSociety、DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风，1819 世纪（Vintage） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic） 粗犷主义（brutalist） 建构主义（Constructivist） 旷野之息（botw） 星际战甲（Warframe） 至可梦（Pokemon） Apex 英雄（APEX） 上古卷轴（The Elder Scrolls） 魂系游戏（From Software） 底特律：变人（Detroit:Become Human） 剑与远征（AFK Arena） 姜饼人（cookierun kingdom） 英雄联盟（League of legends） Jojo 的奇妙冒险（jojo's bizarre adventure） 新海诚（Makoto Shinkai） 副岛成记（Soejima Shigenori） 山田章博（Yamada Akihiro） 六七质（Munashichi） 水彩儿童插画（Watercolor children's illustration） 吉卜力风格（Ghibli Studio） 彩色玻璃窗（Stained glass window） 水茎插图（ink illustration） 宫崎骏风格（Miyazaki Hayao style） 梵高（Vincent Van Gogh） 漫画（manga） 黑暗幻想风格（dark fantasy style） 波普艺术（Pop art） 印象派（impressionism） 后印象派（Neoimpressionism） 野兽派（fauvism） 表现主义（expressionism） 抽象表现主义（abstract expressionism） 立体主义（cubism） 当代艺术（contemporary art） 动画风格（anime style） 卡通（cartoon） 视觉艺术（visionary art） 漫画书（comic book） 蒸汽朋克（streampunk） 黑暗主题（dark theme） 微缩模型电影（miniature model film） 美漫封面（DC Comics） 纯二次元风格人像（pixiv） 威廉森风格（style of Al Williamson） 包豪斯风格（Bauhaus Style） 安迪·沃霍尔风格（Warhol） 光色主义（Luminsm） 魔幻现实主义（Magic Realism、Fantastic Realism） 批判现实主义（Classical Realism）
2024-10-31
AI基础
以下是关于 AI 基础的相关内容： 一、AI 背景知识 1. 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。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz）：让您系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 七、新手学习 AI 的方法 1. 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。 2. 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。 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），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。
2024-10-31
langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用，链是一系列组件或其他链的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义处理步骤的链；支持构建代理，能使用语言模型做决策并调用工具；支持多种用例，可与外部数据源交互并提供内存功能。 与 RAG（检索增强生成）的关系：LangChain 作为框架提供实现 RAG 所需工具和组件，RAG 作为技术可在其框架内实施利用；允许通过模块化组件构建 RAG 应用，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 叶清介绍了提示词链的搭建，以用 AI 批量生成拆书稿为例，展示了利用 LangChain 将语言模型与应用程序连接，实现自动生成大量内容的方法。
2024-10-31
有没有AI数字人的软件
以下是一些 AI 数字人的软件和相关信息： 互联网厂商： 腾讯： 阿里： 百度： 华为： 网易： 京东： 字节： 快手： 科大讯飞： 制作数字人的工具： HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 此外，关于数字人的相关技术还包括： 算法开源代码仓库： ASR 语音识别： openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper wenet:https://github.com/wenete2e/wenet speech_recognition:https://github.com/Uberi/speech_recognition AI Agent： 大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分可以使用 LangChain 的模块去做自定义，里面基本包含了 Agent 实现的几个组件 TTS： 微软的 edgetts：https://github.com/rany2/edgetts，只能使用里面预设的人物声音，目前接口免费。 VITS：https://github.com/jaywalnut310/vits，还有很多的分支版本，可以去搜索一下，vits 系列可以自己训练出想要的人声。 sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc，专注到唱歌上面，前段时间很火的 AI 孙燕姿。 除了算法，人物建模模型可以通过手动建模实现，这样就完成了一个最简单的数字人。但这种简单的构建方式还存在很多问题，例如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2024-10-31
做ppt的ai有什么
以下是一些做 PPT 的 AI 产品： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，增强演示文稿吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，包含互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，卓 sir 分享了自己使用 AI 完成 PPT 的经历，用到的 AI 工具只有 3 个：GPT4、WPS AI 和 chatPPT。
2024-10-31
查找文献AI
以下是关于查找文献 AI 的相关信息： Txyz 网站： 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 Txyz 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到想要的答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2024-10-31
AI 可以帮助我学习并理解统计学的相关概念和公式吗
AI 可以帮助您学习并理解统计学的相关概念和公式。以下是一些相关方面： 数学基础中的统计学基础部分，您可以熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 在算法和模型方面，监督学习、无监督学习和强化学习等领域的知识也可能涉及到统计学的应用。 对于模型的评估和调优，例如了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等，也与统计学有一定的关联。 通过学习这些内容，能够为您理解统计学的相关概念和公式提供帮助。
2024-10-31
我想快速的了解 AGI的概念
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是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 产品执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体水平。 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。 在人工智能领域，存在弱人工智能与强人工智能的区分。弱人工智能指针对特定任务或范围较小的任务设计和训练的 AI 系统，如 Siri 或 Alexa 等虚拟助手、流媒体服务的推荐算法、特定客服任务的对话机器人等。这些系统高度专业化，不具备像人类一样的认知能力，无法超出设定范围解决一般问题。强人工智能，即 AGI，是具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统，有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识，但目前还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 更多信息请见（AGI）。
2024-10-25
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍，但是在开始前，我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分，以及如何将各个部分连接起来，以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
了解 AI 视频制作的基本概念和常见工具
AI 视频制作的基本概念： 将小说或其他创意内容通过一系列步骤转化为视频，通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等环节。 常见工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作 AI 短片的故事来源和剧本写作： 1. 故事来源： 原创（直接经验）：自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 2. 剧本写作： 编剧是有一定门槛的手艺，不能单纯套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验。 对于短片创作，可从自身或朋友的经历改编入手，或者对触动自己的短篇故事进行改编。 多与他人讨论故事，有助于修改和进步。 AI 春晚的制作分工： 1. 制片人AJ：负责影片的制作管理，包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理、各处岗位工作缺失时及时补上等。 2. 图像创意？？：负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等所有出现在视频中的画面，并为每个角色赋予人物小传。 3. 视频制作？？：将做好的角色场景等图像素材进行 AI 图生文的工作，需要擅长运营工具的笔刷等控制工具，更好的契合剧本。 4. 编剧？：负责撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等。 5. 配音和配乐？：涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆，用各种声音类 AI 工具捏出来。 6. 剪辑师？：负责把后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 AI 春晚团队高效协作的方法： AI 的创造速度快，每个分工职责中有擅长的共创同学，人员分工明确，形成了高效的 SOP，从而可以快速产出。
2024-10-21
了解AI现在需要知道哪些概念
如果您想了解 AI ，以下是一些需要知道的概念： 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。 对于新手学习 AI ，您可以： 1. 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。 2. 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。 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），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，通过实践巩固知识，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。 对于如何认识 AI ，您可以： 作为一个不具备理工科背景的文科生，把 AI 当成一个黑箱，只需要知道 AI 是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。AI 的生态位就是一种似人而非人的存在。当您想让它实现愿望时，基于它的“非人”一面，您需要尽可能的通过语言文字（足够清晰的指令）压缩它的自由度，不仅要清晰的告诉它需要干什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径方法是哪一条，最好还直接给到它所需的正确的知识。
2024-10-09
AI的概念以及发展历史
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情的科学。 AI 的发展历史始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但这种方法因无法实现应用场景大规模拓展，且从专家提取知识并用计算机可读形式表现并保持准确性的任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词，因为多数成功案例基于神经网络方法。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时，方法不断变化。最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机虽更先进但仍遵循相同理念。但像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程，因为我们不知大脑完成此任务的具体步骤，而这类任务正是 AI 感兴趣的。
2024-09-29