如何快速了解AI行业动态

以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。

以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选： ：AI 艺术提示词生成器。 ：通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址为。 魔咒百科词典：简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址为。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址为。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址为。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址为。 3. OpenAI API： 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。

以下是关于 AI 写真的相关内容： 在大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中： 在定制化真人模特实景素材的主题活动方面，通过 AI 能将策划、搭建、拍摄、设计融合为一个闭环流程，短时间内完成页面所有素材的生产和输出。例如七夕主题活动页面，在 12 个时辰主题下，可不受外部拍摄条件限制，产出符合需求且风格一致的素材。 在产品营销视觉的 UI 设计场景中，采用 AI 能力可快速定制多种用户需要的视觉效果，通过 SD 中 controlnet 的有效控制，能生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容，增加产品功能的定制可能性。例如 88VIP 的 AI 定制皮肤。 在定制模特 AI 生成方面，通过对 AI 大模型的训练和应用，算法从模特姿态、背景风格、装饰元素等多维度进行效果升级，提升合成的真实性和美感。结合用户脸型、身材数据，为用户提供定制化的线上真人化模特体验。例如 AI 试衣间、AI 写真，简化数据采集流程构建用户的数字分身，根据不同主题的摄影风格生成 AI 写真，让普通用户能通过 AIGC 创造好玩有趣的内容。 在产品场景生成方面，一张商品图结合用户的自定义输入，便可生成多张场景效果，整个过程无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。例如“家作”家装场景灵感。

以下是一些可以帮助您把思维导图画得更漂亮的 AI 工具： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂图表，AI 功能可优化设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用协同；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net： 简介：免费开源的在线图表绘制工具，适用于多种示意图绘制。 功能：支持本地和云存储；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 4. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 简化图表创建过程。 功能：智能绘图，自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能。 官网：https://creately.com/ 5. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图，适合多种示意图。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；多种协作功能。 官网：https://whimsical.com/ 6. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和多种示意图绘制。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具集成。 官网：https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。

如果您想学习 AI 编程，可以从以下几个方面开始，并参考以下资源： 开始的方向： 1. 明确编程目标：确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制：明白在何种情况下需要编程，何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源： 1. 掌握 Python 基础： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程：例如“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践：通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议： 1. 对于复杂的项目，如 P2P 传输程序，要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中，优先寻找线上工具、插件和本地应用，先找现成的开源工具和付费服务，只有在没有现成方案时再考虑自己编程。

以下是一些类似于 AI 秘书的产品： Replika：用户可在与它的关系中找到意义，每周花费数小时进行对话。 Anima：是一款 AI 聊天机器人产品。 CharacterAI：也是一款相关的产品。 Millie：可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 YourMove：具有类似的优化功能。 Mumkin：能够帮助用户应对困难的对话。 早期的聊天机器人如 ELIZA、Clippy、SmarterChild、Alicebot 和 Kuki 等虽曾流行，但未给消费者留下深刻印象。新一波聊天机器人不同，如 ChatGPT 成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品，这得益于大型语言模型（LLMs），使聊天机器人能自由流畅对话，听起来和人类无异。如今，容易想象出如人工智能朋友、心理治疗师、导师、教练等角色，早期版本常带有浪漫色彩，这可能与成人娱乐行业处于新技术前沿及社会变化有关。

以下是关于您问题的回答： 要快速了解一个领域的发展方向，可以从以下几个方面入手： 技术研究方向： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 1. 编程基础：如 Python、C++等。 2. 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下： AI 技术发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：像视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用，例如： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。

以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。网址：https://scite.ai/ 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址：https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。网址：https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于快速学习 AGI 的一些建议： 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，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。 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。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情，即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。

对于 0 基础学习 AI，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，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。 此外，您还可以参考以下具体的学习活动： 1. 参加“AI 编程共学”活动，例如： 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享：通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”，回放链接：。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”，回放链接：。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”，回放链接：。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享：猪猪🐷撞南墙”，回放链接：。 2. 对于技术纯小白，您可以： 从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 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，学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求，让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。

以下是快速转行入 AI 的一些建议： 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，比如图像、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。 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（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，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，并激发对 AI 潜力的认识。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程会感到困难，各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内，循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个装满各种道具的百宝袋，即标准库，遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 另外，关于如何防止 AI 取代人类思考一切，原文提到：认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中，我们需要意识到认知萎缩的危险，以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去，我们需要记住城市的布局和路线，而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。

以下是快速创建调用 API 应用的步骤： 1. 了解请求的组成部分： Body：用于传递请求主体，GET 方法中通常不使用。 Path：定义请求路径，GET 方法中可编码参数在其中。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息，通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数： 在配置输出参数界面，可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数，可添加子项。 3. 调试与校验： 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果，Request 为输入传参，Response 为返回值。 4. 发布：在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例： 注册并申请 API KEY：前往 themoviedb.org 注册，依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here，选择 Developer 开发者，填写相关信息并提交，获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT：新创建 GPT，设置名字和描述，添加 Instructions 内容，并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。

以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，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：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 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。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习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。 入门工具推荐： Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios：

以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识： 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术，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 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注权威媒体和学者，了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识： 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、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型： 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：了解基本概念。 8. 了解评估和调优： 性能评估：学会评估模型性能的方法，如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是关于模型微调的知识： 介绍：微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练更多示例改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后，无需在提示中提供示例，可节省成本并降低延迟。在高层次上，微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调：微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据，无需从头开始。 微调的概念和意义：在人工智能领域，通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调，通过在特定领域数据上训练，优化所有层参数，提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发：除了调用 ChatGPT 之外，还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中，程序读取结构化数据，如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数（如温度 Temperature 等）来让 ChatGPT 保持稳定输出。

以下是关于如何了解 AI 的一些建议： 对于没有理工科背景的文科生来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西即可。AI 的生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。从人类文明传说和古老哲人的智慧中，可以找到与这种似人非人存在相处的原则，比如在让其实现愿望时，要通过语言文字尽可能压缩其自由度，清晰告知任务、边界、目标、实现路径和方法，甚至直接提供所需的正确知识。 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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，了解其历史、应用和发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，比如一定要掌握提示词的技巧。 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，在知识库有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品：与如 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，获得实际应用中的第一手体验。 如果希望继续精进，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础： AI 背景知识：包括基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系）、历史发展（回顾重要里程碑）。 数学基础：统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等）、线性代数（了解向量、矩阵等）、概率论（条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型：监督学习（线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（聚类、降维等）、强化学习（基本概念）。 评估和调优：性能评估（交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（网格搜索等技术优化参数）。 神经网络基础：网络结构（前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）。