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我想从简单学习AI知识

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以下是为新手学习 AI 知识提供的建议:

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」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,并激发对 AI 潜力的认识。

对于不会代码但希望继续精进的情况,可以尝试了解以下作为基础:

  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。

中学生学习 AI 可以参考以下建议:

  1. 从编程语言入手学习:
    • 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。
  2. 尝试使用 AI 工具和平台:
    • 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。
    • 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。
  3. 学习 AI 基础知识:
    • 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。
    • 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
  4. 参与 AI 相关的实践项目:
    • 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。
    • 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。
  5. 关注 AI 发展的前沿动态:
    • 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。
    • 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。

总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[title]写给不会代码的你:20分钟上手Python + AI[heading1][heading3]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。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。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。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。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。

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

[title]问:中学生如何开始学习AI,有哪些好用的工具或者平台?我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具,体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI教育平台,如百度的"文心智能体平台"、Coze智能体平台等。3.学习AI基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以参加学校或社区组织的AI编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用AI技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。5.关注AI发展的前沿动态关注AI领域的权威媒体和学者,了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响,培养对AI的思考和判断能力。总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习AI知识和技能,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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AI 领英图生成
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2024-10-22
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2024-10-22
我想练英语口语和法语口语,有没有能对话和纠正我发音的AI
以下是一些能够进行英语口语和法语口语对话及纠正发音的 AI 工具和方法: 英语学习: 智能辅助工具:如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 语音识别和发音练习:使用语音识别应用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 自适应学习平台:Duolingo 利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 智能导师和对话机器人:ChatGPT 可进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 法语学习:目前可能没有像上述英语学习那样特别知名和广泛使用的专门针对法语的 AI 工具,但您可以尝试在一些通用的语言学习平台或应用中寻找法语学习的相关功能。 另外,您还可以通过以下方式: 网址:https://www.coze.cn/home APP:直接搜索“豆包”。其优点包括不需要翻墙,可捏好给别人用,能扩展聊天 AI 的基础能力(搜索、作图、文档等)。注册方式为手机号、抖音号或飞书号,大约需要 5 分钟。 在使用过程中可能会遇到一些问题,比如语言切换、语句过长听不懂、需要发音纠正等,但通过持续学习和优化使用方法,可以更好地利用 AI 提升口语能力。
2024-10-22
如何用AI做游戏人设
以下是关于如何用 AI 做游戏人设的相关内容: 1. 生成性 AI 工具和服务的应用:小型独立游戏工作室可借助其生产更多具有商业可行性的游戏,降低游戏开发门槛,增加每年发布的游戏数量,创造出以前不可能存在的新游戏类型。例如,《Among Us》由仅有 5 名员工的工作室创作,而生成性 AI 能让小型工作室创建的游戏规模和大小增长。 2. 利用特定工具生成多样化二次元角色设计风格:如使用 Niji·journey 5 时,可通过在 Prompt 中加入风格、时代背景等关键词,或使用具体游戏风格来引导生成类似风格的角色设计。 3. 借助 GPT 驱动的游戏:像陈财猫这类由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏,具有无限创造性,能融合文学与人工智能,利用发展心理学进行角色塑造,提供多元化人生路径,具备随机性与可玩性。例如,游戏中的人物有背景、立场和情感,每一次游戏都是全新体验。
2024-10-22
有什么AI工具 可以转换视频的尺寸
以下是一些可以转换视频尺寸的 AI 工具: 1. Topaz Video AI:可通过以下链接获取:https://www.topazlabs.com/topazvideoai 。超级会员 V6 可通过百度网盘分享获取相关文件,链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 ,提取码:16d1 ,复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」。 2. Kraken.io:主要用于图像压缩,但也提供了免费的图像放大功能,能保证图像的细节清晰度。 3. Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 4. RealESRGAN:https://replicate.com/nightmareai/realesrgan ,这是一个基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数,但使用几次后要收费。 5. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具:包括搜索和替换(无需蒙版,通过搜索提示识别对象并替换)、创意放大(将低分辨率或低质量图像放大至 4K 分辨率,同时可以附加提示)、外扩(在图像中添加内容以扩展空间)、控制草图(将手绘草图转换为高质量图像)、删除背景(准确分割前景并删除背景)、基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频等功能。
2024-10-22
有没有可以免费p图的AI
以下是一些可以免费 P 图的 AI 工具及相关信息: 无界 AI: 网址:https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 应用场景如朋友圈 po 图,画幅比例可选择 1:1,皮克斯卡通模型可用于相关创作,关键词类别包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面、特殊等方面。 部分免费图库: 可以通过 AI 分析文章内容给出配图建议和关键词,然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片。 此外,在软件架构设计中绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 转换工具。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2024-10-22
你是基于什么大模型做的知识库
以下是关于大模型和知识库的相关知识: 1. RAG(检索增强生成)技术:利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过 RAG 实现。RAG 包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储到向量数据库)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)等 5 个过程。文档加载可从多种来源加载不同类型的文档,文本分割将文档切分为指定大小的块。 2. 硬件配置要求:运行大模型需要较高的机器配置。生成文字大模型最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(跑 GPT3.5 差不多性能的大模型);生成图片大模型最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM;生成音频大模型最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 3. 实例:在一个设定中,使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情,实现问答。
2024-10-22
私人知识库
以下是关于私人知识库的相关知识: 使用 GPT 打造个人知识库: 可先将大文本拆分成若干小文本块(chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings: embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 向量是数学中表示大小和方向的量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中常用列表来表示。 计算向量之间距离常见的方式是欧几里得距离,即对应元素相减取平方和再开平方。 AI 时代的私人知识库: 私人知识库中的内容一般有两种:日常从互联网收集的优质信息和个人日常的思考以及分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案:训练专有大模型和利用 RAG(检索增强生成)技术。 训练专有大模型:可以使用个人知识库训练专有的大模型,但此方案并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。高成本体现在需要大量计算资源和专业知识;更新难度大在于若要更新模型知识,需重新训练或微调模型,过程复杂耗时。
2024-10-22
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21
RAG应用的案例,结合本地知识库和开放搜索
以下是一些 RAG 应用的案例: 1. 用户向 ChatGPT 查询最近引起广泛关注的事件,如 OpenAI 首席执行官的突然解雇和复职,由于 ChatGPT 预训练数据的限制缺乏对最新事件的了解。RAG 通过从外部知识库中检索最新的文档摘录来解决这一问题,获取相关新闻文章并与最初的问题合并成丰富的提示,使 ChatGPT 能够合成知情的回答,展示了其通过实时信息检索增强模型响应能力的过程。 2. 在本地知识库的搭建中,利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。RAG 应用可抽象为 5 个过程:文档加载,从多种来源加载文档;文本分割,把文档切分为指定大小的块;存储,包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库;检索,通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片;输出,把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,让其生成更合理的答案。 3. 在了解 RAG 全貌时,其流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理目的是构建知识库这本“活字典”,在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。以构建智能问答客服这一最经典的应用场景为例,可深入了解 RAG 所有流程中的“What”与“Why”。
2024-10-20
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
以图像识别,为小白科普相关知识和交叉领域,并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析,以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说,图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术,通过对大量图像数据的学习和训练,能够自动提取图像的特征,并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛,比如在安防领域,用于人脸识别、车牌识别等;在医疗领域,辅助疾病诊断、医学影像分析;在交通领域,实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉,如计算机视觉,它不仅关注图像的识别,还包括图像的生成、处理等;与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合,实现图文转换等功能;在工业领域,与自动化生产相结合,进行产品质量检测等。 对于研究生来说,以下是一些参考选题: 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景(如复杂环境、低光照等)的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
我想从0学习ai
以下是为新手提供的从 0 学习 AI 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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人进行互动,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。 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。
2024-10-22
如何学习提示词
学习提示词可以参考以下方法: 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,还需注意: 1. 理解提示词的作用 提示词向模型提供了上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例,了解行之有效的模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化 多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一,持续关注最新的研究成果和方法论。 提示词学习可以分为五个维度,从高到低依次是:思维框架,方法论,语句,工具和场景。舒适的学习顺序应当是反过来的: 1. 场景 不管那些艰深的理论和学术的东西,直接切入提示词的场景去学,比如在什么场景下,可以如何使用提示词,用特定提示词以及不用它们的效果对比。 2. 工具 然后去使用一些现成的、方便的提示词工具,包括一些 Meta Prompt、一些 AI 角色定制等,也包括别人写好的成型的提示词,作为工具来体验和尝试。 3. 有效语句 接下来要学的才是有效的提示语句,这包括大量的经典论文中明确提出的提示词语句。 4. 方法论 第四个维度是学习有效的方法论,把有效语句及其背后的原理整合成比较稳定可控的一整套的方法,可以去自动编写一些稳定的提示词。
2024-10-21
机器学习模型怎么做销量分析
以下是关于如何使用机器学习模型进行销量分析的分步骤介绍: 第一步:安装运行需要的依赖项。 第二步:准备数据集。 用于实验可以尝试用模拟数据集,模拟数据的批次是 117,跑出来的形状是 117 组数据,训练集占 78%(91 组),测试集占 22%(26 组)。 也可以使用自己的数据集。若本地运行,可让 GPT 改成遍历本地文件地址。 第三步:拆分数据。 第四步:数据预处理。 由于实际数据绝对值落差很大,比如点击率(CTR)通常只有 1%,而媒体花费可能上百万,会影响模型对于每个因素的贡献率判断,因此要做缩放处理(归一化),让每个变量之间的关系对等。 第五步:初始化模型。 这一步数据集训练最费时间,取决于数据量大小和训练步长。 第六步:运算可视化。 自由度较高,常用的例子有: 损失值(预测数值和实际数值的差异,用于辨别模型的准确性,曲线越一致,模型性能越好,极端情况可能有模型过拟合,此时可通过非线性函数处理)。 绘制残差图(评估拟合性)。 所有单一变量对最终销售的贡献。 Baseline 预测(在没有任何外因干预的情况下,销售额的走势,这里用的是模拟数据,趋势不准)。 所有外因对销售的贡献度。
2024-10-21
高中生如何运用AI辅助学习
对于高中生运用 AI 辅助学习,以下是一些方法和建议: 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错,提升英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:通过如 Duolingo 这样的自适应学习平台,借助 AI 技术为自己量身定制学习计划,获取个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统,结合 AI 技术获得个性化的数学学习路径和练习题,实现精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:借助如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具,通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手,利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务,促进对数学知识的理解和掌握。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,教育科技领域中,AI 还能为大众大规模部署个性化的学习计划,提供“口袋里的老师”,理解独特需求并回答问题或测试技能。例如,Speak、Quazel 和 Lingostar 正在做 AI 驱动的语言教学,能实时交流并给予发音或措辞反馈。Photomath 和 Mathly 能指导学生解决数学问题,PeopleAI 和 Historical Figures 能通过模拟与杰出人物的聊天教授历史。学生们在作业中也能利用如 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具提升写作水平,Tome 和 Beautiful.ai 能协助创建演示文稿。 需要注意的是,即便 AI 能完成某些任务,也不意味着我们就不再去做,有些任务本身具有乐趣和价值,能让我们以个性化的方式展现自我。同时,从学术角度看,使用低技术工具和老式策略有时能促进更深入的学习,比如手写笔记能帮助我们更好地记住学习内容。
2024-10-21
高中辅导线上学习哪个好ai有哪些平台
以下是关于高中辅导线上学习以及学习 AI 的相关信息: 高中辅导线上学习平台:目前没有明确针对高中辅导线上学习的特定 AI 平台推荐。 学习 AI 的途径和方法: 1. 编程语言学习:从 Python、JavaScript 等编程语言入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响。 用 AI 进行英语和数学学习: 英语学习: 1. 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习内容和练习。 4. 与智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习: 1. 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手如 Socratic 解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目。 新手学习 AI: 1. 了解基本概念:阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系。 2. 开始学习之旅:在特定的入门课程中学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入:根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,并掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享作品。 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,了解工作原理和交互方式。
2024-10-21
我想学习AI视频制作,怎么分段学习
以下是学习 AI 视频制作的分段建议: 1. 基础准备阶段 了解 AI 视频制作的基本概念和常见工具。 2. 小说内容分析阶段 学会使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 3. 视觉描述生成阶段 掌握根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述的方法。 4. 图像生成阶段 能够熟练使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 5. 视频脚本制作阶段 学会将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 6. 音频制作阶段 利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,并添加背景音乐和音效。 7. 视频编辑与合成阶段 熟练使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 8. 后期处理阶段 掌握对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量的技巧。 9. 审阅与调整阶段 学会观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 10. 输出与分享阶段 能够完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-10-21
简单介绍一下prompt和agent的关系
Prompt 在激活和运用 AI Agent 的“大脑模块”中起着关键作用,在角色定义、知识处理和逻辑规划等环节都不可或缺。但 Prompt 并非完美无缺,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本可能很高。 对于拟人化程度不高的情况,单纯通过 Prompt 来构建大脑模块(Prompttuning)较为适合;而对于“有趣的灵魂”,目前最直接的解决方式是通过微调一个定向模型,微调过程能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。一般创建方式是将 Prompttuning 和 Finetuning 相结合。 此外,还有如 PromptAgent 这样的优化方法,它将提示词优化视为策略性规划问题,采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法,能自主设计出与专家手工制作同等质量的提示词,并应用于多个实际领域的任务且效果显著。
2024-10-09
带有文字的AI图片,简单生成
以下是关于简单生成带有文字的 AI 图片的相关内容: 1. 需求分析: 之前的内容无法直接生成对应图片,需用稿定设计等工具处理。此次借助图像流带来一键生成的扣子 Bot。 工作流程包括:用户输入关键词,大模型制作四个金句,根据金句生成画面描述,结合描述和关键词用扣子官方插件生成图片,再用图像流将金句和图片结合。 2. 进阶技巧和关键词: 图片内容分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述时,场景和人物等元素要独立清晰描述,避免长串文字导致 AI 识别困难。 设计风格可参考风格类关键词或垫图/喂图,材质关键词的运用有很多门道,需针对特定风格进行“咒语测试”。 3. 增强版 Bot 的场景: 图片理解与生成:在对话框输入诉求可生成相应图片,背后是文本到图片等格式内容的映射关系。 PPT 一键生成:根据上下文输入诉求可生成幻灯片内容和相关模板选择。 PDF 智能制作:根据诉求生成相应可选模板。 系统架构论文一键创作:附注有经过锤炼提取升华而来的提示词中文版和英文版。
2024-10-07
有没有简单的可以生成文字的AI图片
以下是一些可以生成文字的 AI 图片的工具: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104),可以查看更多文生图工具。 在小学课堂中应用文字生成图片的 AI 时,例如使用 MidJourney 出图,可先准备关键词并生成图片存下来展示,围绕创意增强、效率提升、降低技能门槛、探索新的艺术形式准备案例,如“夜晚的未来城市风景,霓虹灯和飞行汽车”“现代智能手机设计的快速草图”等,还可让学生共创输入关键词生成图片。 另外,还有如借助图像流一键生成包含金句图片的方式,工作流程为用户输入关键词,大模型制作金句,生成画面描述,结合描述和关键词使用插件生成图片,再用图像流结合金句和图片。若想生成小林漫画风格的图片,可使用 MJ 等工具尝试。
2024-10-07
扣子工作流中能不用代码实现简单的数据处理吗
在扣子工作流中,是可以不用代码实现简单的数据处理的。例如,通过一些插件和大模型节点可以完成部分数据处理任务。 在生成有趣的《图文短句》的工作流中,包括多个步骤,如通过大模型生成标题、简介、文案等,并进行归纳总结和传递给图像流等。 在一泽 Eze 的教程中,提到在 Coze 上搭建工作流框架时,左侧“选择节点”模块中实际用到的有插件、大模型和代码。插件可提供一系列能力工具,大模型用于实现各项文本内容的生成,代码支持编写简单的 Python、JS 脚本对数据进行处理。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。但对于一些简单的数据处理,不使用代码,依靠插件和大模型也有实现的可能。
2024-09-30
嗨喽,我刚接触ComfyUI,想从简单的案例开始,一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次(基础-进阶)的学习案例呢?我想边学边练,这样印象更深刻。
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
2024-09-24
请提供国内3个数字人AI工具,并做简单分析比较。
以下为您介绍国内 3 个数字人 AI 工具,并做简单分析比较: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:这是一个 AI 视频制作平台,允许用户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。 3. DID:这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,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,然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 需要注意的是,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。在使用时,请确保遵守相关的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。更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。
2024-09-21