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AI基本介绍

Answer

以下是关于 AI 的基本介绍：

新手学习 AI：

  • 了解 AI 基本概念：建议阅读「从这里启程」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）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。
  • 开始学习之旅：在「入门：AI 学习路径」中有为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。
  • 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。
  • 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作，知识库中有实践作品和文章分享。
  • 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。

AI 的应用场景：

  • 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。
  • 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。
  • 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。
  • 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。

AI 的基础内容：

  • 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（重要里程碑）。
  • 数学基础：统计学基础（均值、中位数、方差等）、线性代数（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）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。
  • 评估和调优：性能评估（交叉验证、精确度、召回率）、模型调优（网格搜索优化参数）。
  • 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）。
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References

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。

问：请问 AI 有哪些应用场景？

[title]问：请问AI有哪些应用场景？人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

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。

Others are asking
使用AI，不用英语，可以吗？
使用 AI 可以不用英语。以下为您介绍一些在非英语场景下使用 AI 的情况： 在英语学习方面： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行语法纠错，改进表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台（如 Duolingo）获得量身定制的学习计划和个性化内容。 与智能对话机器人（如 ChatGPT）进行会话练习和对话模拟。 在数学学习方面： 运用自适应学习系统（如 Khan Academy）获取个性化学习路径和练习题。 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。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 此外，在中考英语考后场景中，没有电子版题目时，可以通过拍照将试题清晰完整地上传给 AI 以获取试题内容，并注意检查识别的准确性。还可以对相关文字稿进行内容校对和处理，利用 OCR 和 AI 解决英语学习问题及辅助翻译。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-07
我不会英语可以学会用AI吗？
不会英语也是可以学会使用 AI 的。以下是一些方法和建议： 英语学习方面： 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 使用自适应学习平台，如 Duolingo，其利用 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。 与智能对话机器人，如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 学习方法建议： 设定明确的学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 结合听、说、读、写多种方式进行多样化练习，全面提升语言技能。 尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 利用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 此外，您还可以参考以下智能体： 能打动人的文案，有且只有四种——扣子“李教授文案馆”智能体：https://www.coze.cn/store/agent/7446618458671923239?bid=6esaj6f1c2g0r&bot_id=true 同一句话能有多少种输出方式——扣子“多风格翻译”智能体：https://www.coze.cn/store/agent/7445127123201065011?bot_id=true 您的 24 小时英语私教和陪练——豆包“英语学习助手”智能体：https://doubao.com/bot/QZD7WXts
2025-01-07
现在最好的 Ai 跳舞工具是哪一个，或者教程？
目前，在 AI 跳舞领域，以下是一些相关的工具和教程资源： B 站：Ever AI 酱，这里会有教程及 AI 工具界面操作。 DisPose：这是由清华大学与北京大学等组织联合发布的一种可控的人体图像动画方法。输入动作视频参考和人物图像，可以形成新的角色舞蹈视频。其地址为：https://lihxxx.github.io/DisPose/ 。 小红书/抖音：EverAI 。 您可以根据自己的需求选择适合的工具和教程进行学习和使用。
2025-01-07
有没有可以操控电脑界面的ai
目前市场上有一些可以实现操控电脑界面的 AI 相关项目和产品。例如，谷歌正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相，旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0，能自主识别屏幕内容并完成复杂操作。同时，微软也推出了 OmniParser，增强 AI 在用户界面中的交互能力。 张梦飞对 Claude 电脑操控功能进行了体验，在操作过程中虽有失误，但也能从中学习和改进。 在开发者工具方面，有多种选择可以组合来创造理想的与电脑交互的方式。个性方面，一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调可在不同应用场景中表现出色；记忆方面，像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系并存储长期记忆等信息；语音方面，ElevenLabs 可赋予声音并控制相关属性；外表方面，LoRAs 可对图像风格等有精细控制；动画方面，DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”；平台方面，如今多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，也有像 Steamship 这样的新解决方案受关注；UI 层方面，SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。此外，还有开源模板可用于开始构建人工智能应用。
2025-01-07
AI实训营 手把手学AI
以下是关于“AI 实训营 手把手学 AI”的详细信息： 讲师：银海，AI 产品经理，通往 AGI 之路社区共建者，5+大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W+，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 第一期课表： |时间|主题|课程内容| |||| |01/07 20:00|入门篇：应用广场超多案例解析<br>必须了解的企业级 AI 应用开发知识点|阿里云百炼大模型平台全解析<br>企业级服务场景对号入座<br>百闻不如体验，实操方有感知| |01/08 20:00|动手篇：制作你的第一个 AI 应用<br>更好用的文本知识库应用跟学，快速上手阿里云百炼|生态能力解析：手把手案例带做<br>服务场景透视：企业级案例应用<br>AI 机器人搭建：企业知识问答场景全覆盖| |01/09 20:00|实战篇：给 AI 应用加上眼睛<br>更热门的多模态交互案例带练，实操掌握 AI 应用开发|阿里云百炼大模型多模态能力解析<br>商家运营场景&企业级解决方案分享<br>实践课堂：拍立得场景构建| 本期共学直播地址： 1. 模型在线训练部署一站式模型管理，弹性扩缩容。提供模型训练、部署、调优和评测，支持全参/高效等多种在线调优方式，同时配备多元化的大模型效果评测能力。目标客户群体：有算法和技术人力，有丰富的企业数据，期望拥有专属大模型的企业。 2. 最近一场：01/07 20:00 入门篇：应用广场超多案例解析必须了解的企业级 AI 应用开发知识点。会议时间：20:00 21:30 阿里云百炼： 是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」，是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势： 1. 大模型 API 服务高可用，高性能，高性价比。提供通义闭源和开源系列大模型，以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型。主推规格：qwenplus、qwenturbo 等。 2. AI 应用搭建可观测，可干预，可追踪。提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力，以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具，实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 目标客户群体： 1. 有开发经验的企业或独立开发者。 2. 期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业。 3. 期望搭建“AI 应用”实现商业化的企业或独立开发者。 您可以领取百炼共学模型资源，并加入共学互动群（钉钉）。
2025-01-07
ai 学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 另外，如果您的学习路径偏向技术研究方向，您需要： 1. 具备数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，包括神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 了解自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 熟悉计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向，您需要： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 了解应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 掌握数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 学会模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 进行行业实践，包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 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。
2025-01-07
深度介绍一下机器人行业全球top5的企业
很抱歉，目前知识库中没有关于机器人行业全球 top5 企业的相关内容。但据常见的行业报道和分析，以下是一些在机器人领域具有重要影响力的企业： 1. 发那科（Fanuc）：在工业机器人领域拥有广泛的产品线和先进的技术。 2. 安川电机（Yaskawa Electric）：以高性能的工业机器人和运动控制系统闻名。 3. 库卡（KUKA）：提供多种工业机器人解决方案。 4. ABB：在工业自动化和机器人领域具有深厚的技术积累。 5. 史陶比尔（Stäubli）：在工业机器人和纺织机械等领域表现出色。 需要注意的是，机器人行业的排名可能会随着时间和市场变化而有所不同。
2025-01-07
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时，需要考虑多个因素： 训练与推理方面：训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今，NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型（LLM）的推理，可能需要 H100 或 A100，而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面：大型 LLM 的参数数量众多，无法由单张卡容纳，需要分布到多个卡中。 硬件支持方面：虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行，但也有公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2，但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面：对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本，而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面：生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，在低端 GPU 上处理峰值通常更容易，若流量来自参与度或留存率较低的用户，以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外，算力可以理解为计算能力，在电脑中可直接转化为 GPU，显卡就是 GPU，除了 GPU 外，显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生是为了给 CPU 减负，生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在 AI 基础设施的考虑因素中，比较 GPU 时需要关注以下几个方面： 训练与推理： 训练 Transformer 模型除了模型权重外，还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型，且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今，更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群，仍需要长期承诺。 内存要求： 大型 LLM 的参数数量太多，任何卡都无法容纳，需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000，甚至 RTX 卡。 硬件支持： 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行，但也有一些公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是，模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用，可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求： 对延迟不太敏感的工作负载（如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序）可以使用功能较弱的 GPU，能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验，优化模型是必要的，以使成本降低到可管理的范围。 峰值： 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，新产品一经发布，请求量每天增加 10 倍，或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易，因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户，那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外，算力可以直接转化成 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
请介绍下WaytoAGI
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 它涵盖了多个版块，包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等，还通过举办赛事和活动促进大家动手实践，拥有超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。 社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。此外，WaytoAGI 还孵化了离谱村这个千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣，参与者不分年龄层，都能通过 AI 工具创作出各种作品。 2023 年 4 月 26 日诞生，2024 年的 2050 年是它的生日庆典。打开“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-01-05
介绍一个文稿转换成视频的ai工具
以下为您介绍一些文稿转换成视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果您熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 若您想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：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。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：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。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：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。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 以下是一些可利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 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： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 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。
2025-01-04
请介绍一下deepseek
DeepSeek 是一家低调但引人关注的大模型公司。其发布了 2360 亿参数的 DeepSeekV2 模型，该模型具有以下特点： 由 60 位专家参与的混合开源模型。 在数学、编码和推理方面表现出色。 拥有 236B 参数，其中 21B 在生成过程中被激活。 在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。 关于 DeepSeek 的详细介绍，您可以通过以下链接获取更多信息：https://xiaohu.ai/p/7468 。此外，还有一篇文章《》对其进行了深入报道。
2025-01-04
RAG技术基本了解
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，主要用于处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。 其基本流程包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。 在实际应用中，例如构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的 AI 应用时，将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成，可以提高生成的质量和准确性。首先给定一个用户的输入，RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段作为上下文，然后将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入传递给大模型，最后从大模型的输出中提取或格式化所需的信息返回给用户。
2025-01-06
RAG技术基本了解
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，主要用于处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。 其基本流程包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM（大语言模型），LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。在给定一个用户的输入（如问题或话题）时，RAG 会从数据源中检索出相关的文本片段作为上下文，然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型，并从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。
2025-01-06
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面： 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则，并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》，其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则： 人类主体和监督：人工智能系统的开发和使用应为人服务，尊重人的尊严和个人自主权，其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性：开发和使用方式应在出现问题时保持稳健，抵御试图改变其使用或性能的行为，减少意外伤害。 隐私和数据治理：符合现有隐私和数据保护规则，处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度：开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性，让人类知晓交流或互动情况，并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平：开发和使用方式应包括不同参与者，促进平等获取、性别平等和文化多样性，避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉：有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益，如改进预测、优化运营等，但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险，对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性，其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由，应以人为本，最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护，应为所有高风险人工智能系统制定统一规则，这些规则应与《宪章》一致，非歧视，符合国际贸易承诺，并考虑相关准则。
2025-01-02
能向我解释ChatGPT的基本原理吗
ChatGPT 的基本原理如下： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。 2. 训练神经网络：通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成，操作基本是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 3. 生成文本：能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词，和之前的上文组合成新的上文，再生成下一个词，不断重复以生成任意长的下文，此过程称为自回归生成。 4. 训练目的：训练的主要目的不是记忆，而是学习以单字接龙的方式来训练模型，学习提问和回答的通用规律，以便在遇到没记忆过的提问时，能利用所学规律生成用户想要的回答，这种能力也叫做泛化。 5. 模型特点：ChatGPT 被称为生成模型，与搜索引擎不同，它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点，可能混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，导致缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 中的 GPT 是 Generative PreTraining Transformer，即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。 ChatGPT 的成功表明人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算，只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。 当我们人类生成语言时，许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终（至少在它可以使用外部工具之前），仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。
2024-11-14
AI基本知识学习
以下是为您提供的新手学习 AI 基本知识的建议： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中，您可以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。 2. 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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、对于不会代码的您 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： 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。 六、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，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。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-28
帮我制定《通往AGI之路》的学习规划。并在为期一个月内将内容全部学完并掌握AI基本操作技巧
以下是为您制定的为期一个月的《通往 AGI 之路》学习规划： 第一周： 了解并选择感兴趣的学习小组，如 AI 音乐之路、关键词学社（AI 绘画）、SD 学社（AI 绘画）、AI 视频学社等。按照相应要求进群，如添加微信或飞书群，并备注相关信息。 第二周： 熟悉所选学习小组的活动规则和学习内容。 对于 AI 绘画相关的小组，开始学习相关软件的基本操作。 第三周： 积极参与小组活动，如根据关键词出图测试、案例实操等。 尝试将所学应用到实际操作中，如创建图像流智能体等。 第四周： 总结所学知识和实践经验。 巩固 AI 基本操作技巧，确保能够熟练运用。 在学习过程中，要注重学以致用，通过学习、分享不断填补知识的缝隙，成长进步。同时，要记住“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等学习要点，找到适合自己的学习路径。
2024-10-23