系统学习人工智能的路径

以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。

以下是关于人工智能诈骗的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具，让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定，特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统，无论是否符合高风险条件，都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下，这些系统的使用应遵守具体的透明度义务，自然人应被告知正在与人工智能系统互动，除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类，也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人，应考虑其特点，相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。

以下是关于人工智能诈骗的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗，商务部将制定内容认证和水印的指导方针，以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具，让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定，特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统，无论是否符合高风险条件，都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下，这些系统的使用应遵守具体的透明度义务，自然人应被告知正在与人工智能系统互动，除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类，也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人，应考虑其特点，相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。

以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容： 欧洲议会和欧盟理事会规定，某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术，以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择，可能造成重大伤害，特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响，此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时，若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成，则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以明确标记人工智能生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中，提到了一系列高水平风险，如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。

对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流，以下是一些建议： 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理（CRM）系统：通过分析潜在客户的行为数据和偏好，实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人：在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务，解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题，提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析：了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求，从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容：例如宣传文案、海报设计等，吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具：帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间，并监测社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。

以下是关于人工智能在人力资源管理应用的相关内容： 在就业、工人管理和自雇职业中使用的人工智能系统，特别是用于招聘和选拔人员、做出影响工作合同关系晋升和终止的决定、分配任务、监测或评估人员等方面，应当列为高风险，因为这些系统可能对人的未来职业前景、生计和工人权利产生重大影响，还可能延续历史上的歧视模式，损害个人的数据保护和隐私权利。 相关报告： 《用友：AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 《量子位：AI 视频生成研究报告》 《量子位：中国具身智能创投报告》具身智能正成为人工智能的新浪潮，广泛应用于物理实体，其发展得益于大模型和生成式 AI 的进步。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略： 应对策略：更新人力资源程序以限制潜在不同影响；对人力资源技术提供商进行尽职调查；修改当前的人力资源隐私声明以符合法规；对 AI 的训练数据进行审查确保质量和无偏差；告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节保障信息透明度；提供合理便利措施确保少数群体不被排除；定期评估 AI 筛选结果及时优化。 建议：企业采用 AI 辅助招聘工具时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的招聘环境，同时遵守相关法律法规。通过综合策略和审慎方法，有效利用 AI 优势并规避潜在风险。

以下是为您推荐的学习 AI 的路径： 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，找到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。建议掌握提示词的技巧，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。 2. 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。 五、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。 六、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手学习，比如 Python、JavaScript 等，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，如 ChatGPT、Midjourney 等，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，包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及学习 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，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 七、AI 与宠物结合的相关内容 1. AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，增强宠物娱乐体验。 3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像。 4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。

以下是关于完善数字经济发展路径的相关内容： 在过去的十年中，数字技术已经改变了经济和社会，影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这种转变的中心，数据驱动的创新将为联盟公民和经济带来巨大利益，例如改善和个性化医疗、提供新的移动性，并有助于 2019 年 12 月 11 日委员会关于欧洲绿色协议的沟通。为了使数据驱动的经济对所有联盟公民具有包容性，必须特别关注减少数字鸿沟，促进妇女参与数据经济，并培养技术领域的前沿欧洲专业知识。数据经济的构建方式应使企业，特别是委员会建议 2003/361/EC 中定义的微型、小型和中型企业（SMEs）以及初创企业能够蓬勃发展，确保数据访问的中立性、数据的可移植性和互操作性，并避免锁定效应。在 2020 年 2 月 19 日关于欧洲数据战略（“欧洲数据战略”）的沟通中，委员会描述了一个共同的欧洲数据空间的愿景，即一个内部数据市场，在符合适用法律的情况下，数据可以不受其在联盟中的物理存储位置的影响而被使用，这尤其可能对人工智能技术的快速发展至关重要。 数据是数字经济的核心组成部分，也是确保绿色和数字转型的重要资源。近年来，人类和机器生成的数据量呈指数级增长。然而，大多数数据未被使用，或者其价值集中在相对较少的大型公司手中。低信任度、相互冲突的经济激励和技术障碍阻碍了数据驱动创新潜力的充分实现。因此，通过为数据的再利用提供机会，并消除符合欧洲规则和充分尊重欧洲价值观的欧洲数据经济发展的障碍，以及按照减少数字鸿沟的使命，使每个人都受益，从而释放这种潜力至关重要。 这些发展需要在联盟中建立一个强大且更一致的数据保护框架，并得到强有力的执行，鉴于建立信任对于数字经济在整个内部市场发展的重要性。自然人应该对自己的个人数据有控制权。应加强自然人、经济运营商和公共当局的法律和实际确定性。

以下是为小白提供的学习 AI 的路径： 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，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自己的作品。 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，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。

AI 大模型的发展历史路径大致如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现专家系统、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、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术不断发展。 自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布以来，AI 大模型在全球范围内掀起了大规模的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性突破，大致分为三个阶段： 1. 准备期：ChatGPT 发布后，国内产学研迅速形成大模型共识。 2. 成长期：国内大模型数量和质量开始逐渐增长。 3. 爆发期：各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势。 随着大模型技术的愈发成熟和规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。当前 AI 前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI 以及 AI 芯片和硬件加速等。

以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容： 在教育领域，AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析，能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式的分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 AI 在自动评估方面也有显著进展，如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动，如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。 在虚拟现实和增强现实方面，AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 生成式人工智能在教学中的应用包括： 个性化学习计划：分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好的准备工具。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议： 英语学习： 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 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内容。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习： 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。 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。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您整合的相关内容： 在高校设计学科教学改革方面，相关法案提到了对人工智能领域的支持，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习，并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时，在高等教育中，有人认为大型语言模型（LLMs）可能会对其产生显著的积极影响，特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性，与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外，还有法案涉及推动机器学习的发展，支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面，一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而，要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的，因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议： 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库，例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样，将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤，明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑，将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤，使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。

以下是关于学习 Stable Diffusion 的相关内容： 安装方面： 对于 Windows 系统，需查看专用 GPU 内存。4GB 电脑勉强可跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图需 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒可出一张图，所有功能开放。 对于 Mac 系统，可参考相关视频一键安装。 软件介绍： Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件，通过输入文字生成图片，无需像传统方式那样画图或拍照。大多数人只需熟练使用，无需深入研究其原理。 学习提示词方面： 学习 Stable Diffusion 的提示词是系统性过程，需理论与实践结合，步骤如下： 1. 学习基本概念：了解工作原理和模型架构，理解提示词对生成结果的影响，掌握其组成部分。 2. 研究官方文档和教程：通读官方文档，研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉相关领域术语和概念，研究优秀图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧：学会组合词条精确描述效果，掌握使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈：用不同提示词生成各种风格和主题的图像，对比结果分析原因，总结经验，在社区分享请教获取反馈建议。 6. 创建提示词库：按主题、风格等维度建立，记录成功案例方便参考复用。 7. 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握提示词新技术、新范式、新趋势。

以下是为新手提供的 AI 入门学习建议： 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，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，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。 推荐新手使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI，其不用科学上网、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：

学习 AI 做副业赚钱可以参考以下步骤： 1. 基础学习： 了解 AI 基本概念，阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括人工智能的主要分支及它们之间的联系，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「」中找到为初学者设计的课程，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并争取获得证书。 2. 深入学习： 根据兴趣选择特定模块深入学习，比如图像、音乐、视频等领域。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 3. 实践尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 4. 体验产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能赚到钱。人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，学会 AI 技术可增加在这些岗位就业及职业发展的可能性。然而，能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可利用周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 缓存区：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法： 比如在状态 s1 上，根据 Q 值表选择行动，如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态的奖励 R，作为“Q 现实”，之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q（s1，下）的值，公式为：。 算法流程：初始化 Q，for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s，for 时间步 t = 1> T do: ，End for，End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。

以下是关于如何利用飞书构建 RAG 系统的相关内容： RAG 的常见误区： 随意输入任何文档就能得到准确回答：这是常见误区，RAG 流程包含离线环节（文档解析、切割及向量化写入向量数据库）和在线检索环节（用户问题理解、初步检索、重排序及大模型生成），任何环节都会影响最终质量，有效实现 RAG 系统需要考虑多个复杂因素，如文档预处理、高效索引、相关性排序等，需要专业知识和持续优化。 RAG 完全消除了 AI 的幻觉：虽然 RAG 可以显著减少幻觉，但并不能完全消除，只要有大模型参与，就有可能产生幻觉。 RAG 不消耗大模型的 Token 了：从大模型生成结果环节可以看出，最终还是将知识库中检索的结果给到 LLM，然后由 LLM 进行重新整理输出，所以 RAG 仍然消耗大模型的 Token。 本地部署资讯问答机器人：Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG： 加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 从订阅源获取内容，通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 RAG 性能提升策略和评估方法（产品视角）： 前言：RAG 是检索增强生成的缩写，是结合检索模型和生成模型的技术，核心目的是把知识告诉给 AI 大模型，让其“懂”我们，核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容，与用户提问一起放入 prompt 中提交给大模型，常见应用场景如知识问答系统。

学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人，您可以从以下几个方面入手： 1. 控制系统：负责处理传感器数据、规划路径和执行任务，并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成，通过运行控制算法（如 PID 控制、深度学习模型等）决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统：负责驱动机器人关节和执行机构，实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动，伺服驱动器作为功率电源控制电机运动，指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制，以及精确、快速、稳定的位置控制，其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备：常见的有麦克风、遥控器等，尤其是带屏遥控器，集成了显示屏和控制功能，允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件：机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS（Robot Operating System），它并非真正的操作系统，而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点，支持节点间分布式、点对点通信，并由主节点（master）管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言，可分布式运行在不同主机，这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作，便于模块化修改和升级，提高系统容错能力。 在购置相应机器人时，您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素，选择适合您学习和研究的型号。

以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。

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：

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。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. 基础知识学习： 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其历史、当前应用和未来发展趋势。 4. 实践项目参与：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，培养思考和判断能力。 6. 课程学习： 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。 7. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 8. 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作品，并在知识库分享实践成果。 9. 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，获得实际应用的第一手体验。

以下是关于如何系统性学习使用 AI 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。 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，找到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。 2. 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。 五、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。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习，比如 Python、JavaScript 等，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，如 ChatGPT、Midjourney 等体验 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，包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及学习 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，比如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，无论是新手还是中学生，都可以从编程基础、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。