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AI 打造个性化学习路径

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

[title]大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI[heading1]AI在教育的应用人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。以个性化学习平台为例,通过集成算法和大数据分析,这些平台可以实时跟踪学生的学习进度,诊断学习难点,提供个性化的学习建议和资源。如知名的Knewton平台,它利用数据分析来构建个性化的学习路径,使学生能够根据自己的节奏学习。在这个平台上,一个具体的数据示例是,通过对数百万学生的行为模式进行分析,它可以精准预测学生在学习过程中可能遇到的难点,并提前给出解决方案,从而大幅提升学习效率。除了个性化教学外,AI在自动评估领域也取得了显著进展。例如,通过自然语言处理技术(NLP),机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。Pearson的Intelligent Essay Assessor便是这样的一个工具,它能够分析和理解学生的写作内容,给出准确的评分和反馈。这项技术的应用,大大减轻了教师的批改负担,提高了评估的效率和一致性。智能辅助教学工具的推出,使得课堂教学变得更为丰富和互动。例如,AI教师能够引导学生通过对话进行学习,解答学生的疑问,并提供即时反馈。Google的AI教育工具AutoML被用于创建定制的学习内容,让学生能够通过有趣的方式加深对学科概念的理解。这种方式既提高了学习动机,又使知识掌握变得更为深刻。在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)方面,AI技术也在不断推动边界。学生可以通过VR头盔进入一个虚拟的化学实验室,不仅安全地进行实验操作,还能够立即得到AI系统的反馈。例如,Labster的虚拟实验室平台,它提供了一系列的高科技实验室场景,学生可以在这些场景中亲自尝试复杂的实验流程,比如基因编辑或量子物理实验,而无需昂贵的实验设备或专业实验室环境。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

Kimi.ai4.说明:提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。AI可以帮助教师节省时间和提⾼⽣产⼒的⼏种⽅法(备课)•个性化学习计划:分析学⽣表现并根据知识差距和个⼈学习⻛格创建定制的学习路径。•课程开发/学习沉浸:包括⽣成模型⽣成图像、⽂本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。想象一下与⽜顿本⼈讨论⽜顿第三定律,或者在亚利桑那州⽴⼤学的VR实验室中学习⽣物学。•社会互动/沟通:与新的AI ⼯具(如⼝语形式的GPT-4o)结合学习,可以为学⽣提供更好的准备⼯具,以应对依赖⼝语/展示沟通的⾼等教育和职场环境。——“互联⽹⼥皇”Mary Meeker《AI & Universities》AI备课测试与优秀的⼈类教师相⽐仍有差距:缺乏课时设计,且教学⽬标设计缺乏合理的梯度。⼈机融合是⼤势所趋。AI的⾼效率与⼈类教师的经验相结合星火教师助手知网备课助手国家中小学平台1国家中小学平台2教学目标1.学生能理解并背诵课文,把握文章大意。

问:如何用 AI 进行英语学习和数学学习

1.智能辅助工具:利用AI写作助手(如Grammarly)进行英语写作和语法纠错,帮助您改进英语表达和写作能力。2.语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如Call Annie)进行口语练习和发音纠正,让AI提供实时反馈和建议。3.自适应学习平台:使用自适应学习平台(如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。4.智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高您的交流能力和语感。[heading3]数学学习:[content]1.自适应学习系统:使用自适应学习系统(如Khan Academy)结合AI技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。2.智能题库和作业辅助:利用智能题库和作业辅助工具(如Photomath)通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。3.虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(如Socratic)利用AI技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。4.交互式学习平台:参与交互式学习平台(如Wolfram Alpha)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。通过结合AI技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行英语学习和数学学习,并取得更好的学习效果。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具: 1. Niji·journey 5:在二次元绘画领域表现出色,能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI:国内网络可稳定使用,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。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法,可以进一步向我提问。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 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。与多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本,在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,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。
2024-12-25
最好用的会计AI
以下是关于会计 AI 的相关信息: 生成式 AI 在金融服务领域,包括会计方面,具有多方面的应用和优势: 1. 预测方面:能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面:可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面:能够帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面:能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐,但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点,结合自身需求进行选择。同时,营销领域有一些常用的 AI 工具,如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等,更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
可以对数据进行分析,生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站: 1. 在金融服务领域,生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告,可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,将报告内容拆分处理,借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括: PandasAI:将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”,用户可以以自然语言提问,它会以自然语言、表格或图表形式回答,目前仅支持 GPT 模型,需自备 OpenAI API key。网址:https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告,平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址:https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
如何做面向高中生,专注于AI应用的培养项目
以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议: 1. 课程开发:包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发,以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动:为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平:努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训:为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率:努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育:开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动:对开展的相关活动进行评估。 在教学中,要注意以下几点: 1. 对于写作等方面,如果让学生使用 AI,要先让他们了解什么是好的写作,找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时,要根据学习任务来考虑,以学习目标驱动 AI 的使用,而非相反。 3. 例如在编程教学中,可能先让学生手动编码,掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具;而在健康课程中,重点可能在于帮助学生设计健康活动,对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。
2024-12-25
哪个智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好,提供个性化的产品推荐。
以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐: 1. 电子商务网站:通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据,使用机器学习和数据挖掘技术进行分析,从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手:可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录,为用户提供更个性化的商品推荐,提升购物体验。 3. 中小企业:利用 AI 分析客户行为数据,包括购买历史、浏览记录、反馈等,基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎:利用人工智能和机器学习算法,根据用户的历史行为和偏好,实时推荐最相关的产品或服务,以提升转化率。
2024-12-20
用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流,能够根据不同用户的需求,制定个性化的旅行计划,涵盖各种热门旅游景点,提供详细的行程安排、交通指南和景点特色介绍
要使用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流,以下是一些参考信息: 1. 扣子智能体通常由工作流和数据库组成。工作流的设计相对简单,一个输入对接知识库,搭载豆包 function call 大模型,最后输出。数据库的收集和整理需要一定专业知识,并进行手动二次校对。 2. 插件方面,扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API,还可根据需求自制插件。 3. 工作流就像可视化的拼图游戏,由多个节点组成,包括大语言模型、代码块等,能创造复杂稳定的业务流程。 4. 扣子预置了各种场景的 Bot,如旅游大师 Bot。在 Bot 商店可查看精选的预置 Bot,选择后会被引导至编排页面,该页面分为顶部区域(显示所用大型语言模型)、人设与回复逻辑区域、技能区域(展示配置的功能,如查询航班的插件、推荐景点的工作流等)、预览与调试区域(展示交互运行结果)。 基于以上信息,您可以尝试设计热门旅游景点攻略小助手的工作流,根据不同用户需求制定个性化旅行计划,涵盖热门景点、行程安排、交通指南和景点特色介绍。但需要注意的是,工作流的设计和数据库的整理需要精心规划和准确操作。
2024-12-16
教育行业的,个性化推荐系统是怎么做的?
在教育行业中,个性化推荐系统的实现通常涉及以下几个方面: 1. 数据收集与分析:收集学生的学习行为、兴趣偏好、学习成绩等多方面数据,并进行深入分析。 2. 模型选择与训练:可以采用如大型语言模型等,并通过合适的算法和数据进行训练。 3. 提示策略应用:例如像 LLMRec 方法中提到的基本提示、推荐驱动提示、参与引导提示和推荐驱动+参与引导提示等策略,以提高推荐性能。 4. 考虑伦理和道德问题:要注意避免模型中的偏见,防止学生利用推荐系统作弊等问题。 例如,在“LLMRec:通过提示大语言模型进行个性化推荐”的研究中,提出了多种有效的提示策略,实验证明将原始内容描述与大语言模型生成的增强输入文本结合,并使用这些策略可以提升推荐效果。同时,像“沃顿商学院:面向教师和学生的人工智能简介”中也提到,人工智能在教育中的应用能预测学生行为和提供个性化教学内容,但也存在一些问题需要关注和解决。
2024-11-22
有什么AI工具可以生成个性化带货视频吗
以下是一些可以生成个性化带货视频的 AI 工具: 1. 虚拟数字人结合产品做视频: 步骤:添加产品/介绍背景(可使用自身素材或搜索添加);扣像结合背景(在剪映中操作);添加字幕和音乐(智能识别字幕,可搜索或手动添加音乐)。可用于带货、讲解产品,应用于直播可能收费,短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或购买会员版。 2. Flair、Booth、Bloom:帮助品牌创建引人注目的产品照片,预期用途将极度个性化,如展示沙发在您公寓中的照片。 3. AdCreative、Pencil:制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 4. Frase、Writesonic:编写经过 SEO 优化的产品描述。 5. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 6. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 7. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 8. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 9. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-07
AI赋能个性化研究生教学。
以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,例如在学校中进行个性化辅导,以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面,2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面,提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量,实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务;利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划;利用 AI 语言学习工具辅助语言学习;利用自然语言生成技术起草文书;利用数据分析和预测技术提供准确建议;利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。
2024-10-23
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,与 ChatGPT 侧重不同,后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney:今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p',或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能,会随着进行更多的成对排名而变化,且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
有关AI的学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径: 新手学习路径: 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,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。 AI 与宠物结合的学习路径: 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。 偏向技术研究方向的学习路径: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向的学习路径: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践: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。
2024-12-24
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,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践: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。
2024-12-23
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ,放到:comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors : 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2024-12-17
AIGC产品经理学习路径
以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径: 1. 技术方面:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景,熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验:拥有产品开发与管理经验,尤其是在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景:广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升:处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习:可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-12-12
大模型学习路径
以下是大模型的学习路径: 1. 大模型入门: 通俗来讲,大模型输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。 Token 是原始文本数据与大模型可使用的数字表示之间的桥梁,输入分词时会数字化形成词汇表。 2. 系统学习 LLM 开发: 掌握深度学习和自然语言处理基础:包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调:包括大规模文本语料预处理,LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 LLM 模型优化和部署:包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 LLM 工程实践和案例学习:结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态:关注顶会最新论文、技术博客等资源。
2024-12-09
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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践: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。
2024-12-09
万字长文带你使用Coze打造企业级 万字长文带你使用Coze打造企业级
以下是一些关于使用 Coze 打造企业级的相关资源: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb ) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb ) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb ) Coze“图像流”抢先体验(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf ) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe ) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ ) 知识库相关: 官方文档:创建并使用知识库(https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge ) 官方文档:知识库最佳实践(https://www.coze.cn/docs/guides/product_knowledge_bot ) 用 Coze 做一个基于知识库的 QA bot,TA 熟读了我所有的文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/699276883 ) 手把手教你如何用扣子(COZE)打造一个企业级的知识库机器人(https://zhuanlan.zhihu.com/p/695935995 ) Coze 汽车售后服务知识库 Bot 拆解(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/N4wBwPY1oifcNJkZsyHc6McdnYg?renamingWikiNode=true )
2024-12-24
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
如何打造专属自己的ai智能体?让保存的文献资料为自己专属分析只用?
打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析,可参考以下步骤: 1. 设计 AI 智能体架构:先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据:新建一个飞书多维表格,根据稍后读的管理需要,定义元数据字段,如“内容(超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体的页面)”“摘要(根据具体内容,总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体)”“作者”“平台”“状态(阅读状态,收藏的默认态为“仅记录”)”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板:【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流: 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体,搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url。由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容。这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中,随便设置{{timeout}}为 60000。
2024-11-29
用Coze创建AI,打造自己的图像生成AI机器人
以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号: 访问 Coze 官网,可选择中文版(https://www.coze.cn/,支持大模型:kimi、云雀)或英文版(https://coze.com/,支持大模型:chatgpt4)进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人: 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标,满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot: 首先打开扣子的首页(https://www.coze.cn/home),直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息,完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑,根据功能需求设计提示词。 调整模型设置,比如基于聊天为主的需求,将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件,如英文名言警句(get_one_eng_word & get_many_eng_words)随机获取英语名言,Simple OCR(ocr)识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题,预置问题有参考价值。 最后设置语音,若为英语陪练 AI Bot,选择亲切的英语音色。
2024-11-09
用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人
以下是用 Coze 免费打造自己的图像生成 AI 机器人的步骤: 1. 注册 Coze 账号 访问 Coze 官网,快速注册,开启智能之旅。 Coze 中文名扣子,字节跳动出品。 中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀)——本次教程使用中文版 Coze。 英文版:https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4) 产品定位:新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建你的机器人 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。 登录页面、首页、创建 Bot 时,工作空间选“个人空间”即可。 小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述你想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 此外,在实际体验中: 测试 AI Bot 时,可能会出现回答不完整的情况,如部分信息未给出,这是因为 Coze 国内版刚发布不久,有些官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定。但官方会尽快解决。 成功的回答是根据提示词和插件+工作流的组合,结果非常详细。若加上自己的知识库甚至定制化使用数据库功能,AI Bot 的使用场景会更丰富。 国外版有免费的 GPT4 大模型使用,插件和工作流功能更丰富稳定,还有更多自定义插件和工作流功能,能更灵活定制 AI Bot。 作者演示上述步骤后发布的 AI Bot,其 ID 是:7333630516673167394,有兴趣可在 Coze 平台上搜索这个 ID 来体验。
2024-11-09
如何打造智能家电行业大模型,需要几步,分别具体怎么实施?
打造智能家电行业大模型一般需要以下步骤及具体实施方法: 1. 准备计算资源:训练大模型需要大量的计算能力,特别是 GPU 等硬件,类似于找一所具备资本和资源的“贵族学校”。 2. 确定数据:大模型需要海量的数据,数据量通常以千亿序列(Token)为标配,这就像为学习确定丰富的“教材”。 3. 选择算法:选择合适的算法来处理和讲解数据,让大模型能更好地理解 Token 之间的关系,如同为学习找一位好“老师”。 4. 微调指导:为了让大模型更好地适应智能家电行业,需要进行微调指导,类似于就业指导。 5. 实际应用:完成上述步骤后,大模型就可以进行实际的任务,如翻译、问答等,这被称为推导。 在构建大模型的过程中,还包括以下具体环节: 1. 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:就像为孩子整理学习资料,要对收集到的数据进行清理和组织,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为大模型设计“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,例如使用 Transformer 架构这种擅长处理序列数据的结构。 4. 训练模型:让大模型“阅读”提供的数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式,逐渐学会理解和生成人类语言。 行业最佳实践方面,以 Baichuan 为例,针对用户复杂的问题,借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,还利用自研的 TSF 技术挖掘用户输入背后更深层的问题。在检索步骤中,自研了 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对大量数据进行预训练,并通过自研损失函数解决问题,同时引入混合检索方式提升目标文档的召回率。
2024-11-08