学术ai有哪些好网站

在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类： 1. 智能办公：在办公垂域场景中发挥作用，比如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源：主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。

以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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。 对于中学生学习 AI ，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。 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。 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。

要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。

目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

在学术论文文献查询方面，以下是一些表现较好的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 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。 此外，还有一些专门的工具，如： 1. TXYZ： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话，提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接，迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具： 1. Claude + Gamma.app： Claude 能够快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能回答关于论文的各种问题，如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等，并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 3. 内容生成和辅助写作： Grammarly：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，可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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，提供模板库和协作功能，简化论文编写。 6. 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：检测潜在抄袭问题。 7. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。

目前在管理学领域学术文献的信息提炼方面，不同的 AI 大模型各有特点，难以确切地说哪个模型更精准、更快速。一些常见的大模型如 GPT4、文心一言等在处理自然语言和提取信息方面都具有一定的能力，但它们在不同类型和主题的文献处理上可能表现各异。这还取决于文献的具体内容、格式和复杂程度等因素。

以下是为您推荐的适用于学术、科研工作的 AI： 免费选项：。 付费选项：通常必应是较好的选择。对于儿童，来自可汗学院的由 GPT4 驱动，能提供良好的人工智能驱动辅导。 在 AI 与教育结合的案例方面： 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：有用 ChatGPT 做调研的方法，也有用特定 prompt 两小时帮同学完成三篇调研报告的案例。 此外，在基础学科书籍方面，为您推荐以下三本有助于深入理解 AI 的神经科学书籍： 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），是世界权威的认知神经科学教材，能让您系统了解认知神经科学的多个方面。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel; James H.Schwartz），让您了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著），是神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的多方面知识。

以下是关于 GPT 学术功能的相关信息： DoctorGPT：这是一个集成了医学专家知识的 AI 模型，能够准确回答各种医学问题。它顺利通过了美国医学执照考试，完全支持 iOS 和 Android，可在网页浏览器上使用，只有 3GB 且便携轻巧，无需互联网连接，完全离线使用，100%开源且无需支付费用。该模型是在 Meta 的 Llama2 基础上进行微调的，拥有高达 70 亿个参数，并经过专业医学对话的训练和优化。您可以立即访问下载并体验。 GPT4 官方技术报告：GPT4 在学术和专业考试中表现出色，在大多数考试中的表现超过了 GPT3.5，在大多数专业和学术考试中都表现出人类水平的表现。其在考试中的能力主要源于预训练过程，在选择题上，基础 GPT4 模型和 RLHF 模型平均表现同样出色。GPT4 的性能大大超过了现有的语言模型和以前最先进的系统。 GitHubDaily 开源项目列表： ：中科院科研工作专用，特别优化了学术 Paper 润色体验，支持自定义快捷按钮，支持 markdown 表格显示，Tex 公式双显示，代码显示功能完善，新增本地 Python 工程剖析功能/自我剖析功能。 ：将 ChatGPT 功能集成到 Unity 编辑器中，通过对话的方式，可视化动态调整与生成内容，提升游戏开发效率。 ：记录了一些可通过 GPT4 实现的项目，其中有部分项目还实现盈利了。 ：整理并汇总了多种让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词（Prompt）进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。 ：一个开源的 ChatGPT Web UI 应用，为 ChatGPT API 提供了一个 Web 图形界面。 ：一个开源的 ChatGPT 演示网页，基于 Express 和 Vue3 搭建，开发者可以用其搭建一个类似 ChatGPT 的网站。 ：微软 Bing Chat 的逆向工程 API，利用该接口，开发者可自行搭建 EdgeGPT 聊天机器人，自定义智能搜索功能。

以下是从学术上对“通用人工智能（AGI）时代已经到来”的论证： 从机器之心的进化角度来看： 1. 数据方面：ImageNet 数据集的大小已接近人从出生到大学毕业视觉信号的数据量，Google 公司创建的新模型相关数据集大小可与人一生所获取的数据量媲美。 2. 算力方面：人工神经网络与人脑的大小虽有差距，但在某些哺乳动物面前已具竞争力。每花一美元所能得到的计算能力呈指数级增长，大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻番。且随着时间推移，该领域的资金、资源增加，人才涌入，会开发更好的软件和硬件。同时，物理学的限制同样约束人脑能力极限，所以 AGI 可以实现。 从多模型机制和参考框架的角度： 1. 多模型机制：新皮层由数以万计的皮质柱组成，通过投票使多模型设计发挥作用。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素组成，并连接到各种可移动的传感器。 2. 参考框架：大脑中的知识储存在参考框架中，机器也需要学会世界的模型及相关信息的表示。 从通用化的原因来看： 1. 如同通用电脑战胜专用电脑，通用电脑成效比更好，促进技术进步，更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统，导致成本降低和性能提升，这是算力指数式增长的基本驱动力。 2. 机器智能的一些重要未来应用，如 Elon Musk 希望的通用智能机器人探索火星，需要通用方案的灵活性，因为它们要处理无法预料的问题并设计新颖的解决方案，而专用的深度学习模型无法做到。 周鸿祎认为，从最近技术的进步来看，AGI 时代大概在两三年就会到来，通用人工智能比大模型对社会和世界的影响更大。不拥抱 AI 的个人可能会被会 AI 的人取代，不拥抱 AI 的公司会被淘汰。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下为一些优秀的数据集网站及相关数据集介绍： 文本分类： ，更新日期为 43040，暂时不能下载，已经联系作者，等待反馈。 ，更新日期 43160。 ，更新日期 43160。 ，更新日期 43160。 ，更新日期 43160。 QA： ，更新日期 43721，由微软研究院提供。 ，更新日期未知，由斯坦福提供。 ，更新日期未知，由 Facebook 提供。 文本匹配： ，更新日期 43412，来源为寻药寻医网和国防科技大学信息系统及管理学院。 ，更新日期 42999，由唐善成、白云悦、马付玉及西安科技大学提供。

以下是一些在写文章方面表现较好的 AI 网站和工具： 1. 对于文章排版： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。 2. 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多平台和集成。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型文本，包括电子邮件，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 3. 利用 AI 打造爆款公众号文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和设定文章基本结构、内容要求。最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。

以下是一些和 Midjourney 类似的网站： 1. Stable Diffusion：是一种可根据文本生成图像的人工智能程序。 2. DALL·E2：能够根据输入的描述生成逼真的图像。 Midjourney 是一个由同名研究实验室开发的人工智能程序，可根据文本生成图像，于 2022 年 7 月 12 日进入公开测试阶段，用户可透过 Discord 的机器人指令进行操作创作图像作品。通过 Discord 的社区属性，它具有更轻量的产品形态、更简单的生图方式，且图片质量很高。MJ 具备更简单的交互，更直观的生成、放大、保留、分享功能，如果愿意购买更高级的服务，甚至可以享受更快速、更强大的增值服务。 Midjourney 官网现已向生成 100 张以上图片的用户开放了使用权限，登录 MJ 官网，左侧为各种页面入口，顶部是生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，可随时使用 prompt 框和搜索框，方便查找参考和进行创作，无需频繁切换页面。还可以通过点击 prompt 框最右侧的图标来设置常用参数的默认值，包括画面比例和个性化模型开关。在官网上使用图片参考也变得简单直观，只需要点击 prompt 框最左侧的图片按钮，或直接拖入图片即可，并且官网会记录所有使用过的图片，方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时，会看到 3 个小图标，从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考，点击相应的图标即可，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。创作页面最大亮点是 prompt 的复用，可以直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中，也可以直接点击下方横列菜单里的按钮，将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片则会进入单图调整模式，在 discord 中常用的操作指令都被集中在了右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。 另外，MJ 官网更新了，刷图超过 1000 张的就可以用 alpha 版本了。可以不用在 discord 服务器生图了，官网操作更方便，很多参数直接可以控制。前几天还是需要 10000 张才可以，门槛降低了，过两天估计可以全量开放了。在官网上可以看各种排行榜和厉害的作品，右键也新增了很多功能，不错的作品也容易被发现，还有提示词可以直接复制。

完全不会编程的人在一定程度上可以借助 AI 来开发网站和 app，但存在一定的限制。 从去年三月 GPT4 发布会的手绘草图直接生成网站的 demo 开始，人们对非编程人员开发应用充满期待。然而，现实情况是，真正的应用往往有复杂的特殊需求，代码量也可能超出 AI 单次处理能力，AI 无法直接完成。比如，纯小白使用 cursor 创建起始文件后，可能会不知从何下手。 但也有一些积极的情况，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站有迅速走红的可能。对于纯小白，如果需求复杂无法一次性直出，需要在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学习一些编程知识。 在深入学习 AI 时，即使不会编程，也可以通过一些教程，如 20 分钟上手 Python + AI，来逐渐掌握相关技能。Python 拥有丰富的标准库，还可以通过工具和平台获取更多资源。OpenAI 提供了 ChatGPT 这种开箱即用的服务，也有通过代码调用的 OpenAI API 来完成更多自动化任务。

对于零基础学习 AI，您可以先从以下几个方面入手： 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，包括人工智能是什么，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，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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将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，您可以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。 建议您一定要掌握提示词的技巧，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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 至于是否需要报名学习还是先从免费网站开始，这取决于您的个人情况和学习习惯。如果您希望有系统的指导和监督，并且经济条件允许，报名学习可能更适合您。但如果您想先初步了解和尝试，从免费网站开始也是一个不错的选择。