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小白学习AI从哪里开始

Answer

对于小白学习 AI，建议从以下几个方面开始：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 阅读「从这里启程」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「入门：AI 学习路径」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自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

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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。

谁是人类？！—— 围观人员震颤的瞳孔和激动的心

我原以为，这种涉及代码和大模型能力的东西从来都是阳春白雪，我等小白触碰不得，可如今借由《谁是人类》这个活动，我意识到它和我就隔着几天的发烧努力——一个全程围观并做一点志愿者服务的元子语。我的AI之旅开始于prompt。显而易见，3.5刚出来的时候，对AI生成原理的理解加上prompt写得好，问问题和解决问题的效率是巨大的，当真能解决一些生活中的问题了。然而作为一个小白类型的Chat网页终端用户，更多的是临时捏一些prompt解决具体的问题，将prompt规范、抽象用以让AI拟人，当然试过，却远远做不到。不知道每一个比较小白的小伙伴，是不是都和我有类似的疑虑呢？然而来都来了，自然要参加一下，学习一下也是好的。作为一个围观人群，我虽然没有躬身入局，却因为近距离地作为线上志愿者，惊觉原来这一切其实门槛都在社区里一一解决过，需要的只是愿意花一些时间和做一些准备。在这个过程中，我也直接被点燃了。

问：新手如何学习 AI？

[title]问：新手如何学习AI？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，你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」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

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AI编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 12 月 02 日 AI 辅助编程使需求开发范式发生变化。像翻译、数据提取等简单任务可通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具解决。AI 功能不断升级，支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展了应用场景。Cursor、v0.dev 等 AI 工具降低了编程门槛，显著提升开发效率，变革了软件工程领域。 快速迭代与发布 MVP 时，应尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代，而非按月计划拖延。点子好坏无所谓，快速练手才是关键，以提高效率和实践经验。 12 月 30 日 对于利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发，建议发挥组员主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。 后端 Java 程序员转向 LLM 方向，可借助 AI 编程工具（如 Cursor）熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。 1 月 16 日 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力（将复杂系统拆解为松耦合的模块）、专业编程能力（判断 AI 生成代码优劣）和调试能力（快速定位问题并解决）。 包小柏用 AI 技术“复刻”女儿引发思考，AI 可“重现”亲人，缓解失去亲人的痛苦，成为情感寄托的桥梁。通过复刻声纹、影像，实现互动、对话甚至唱歌的效果。这也涉及到伦理与未来，可用于安慰同样经历失亲之痛的人群，并推动相关技术帮助罕见病患者。
2025-02-17
怎样利用AI进行广州小学语文数学英文各科的学习辅导，请给出具体可操作方案，及安排一个学期的日程。
目前没有关于利用 AI 进行广州小学语文、数学、英语各科学习辅导的具体可操作方案及学期日程的相关内容。但一般来说，可以考虑以下步骤： 首先，确定学习目标和重点。针对每门学科，明确本学期需要掌握的知识点和技能。 然后，选择适合的 AI 学习工具。例如，有一些在线学习平台或教育类的 APP ，它们可能提供课程讲解、练习题、智能辅导等功能。 在日程安排方面，可以每周安排一定的时间使用 AI 工具进行学习。比如，周一至周五每天晚上安排 12 小时，分别用于语文、数学、英语的学习。周末可以进行复习和总结。 具体到每天，可以先通过 AI 工具进行知识点的学习，然后做相关的练习题进行巩固，最后利用工具的智能辅导功能解决疑难问题。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能完全替代教师和家长的指导与监督。
2025-02-17
openai最近有什么新闻
以下是 OpenAI 最近的一些新闻： 1. 12 天连续直播相关结果，昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布，之前发布的是 o1 Preview 历史版本，正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多，OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini，拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限，可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度，可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格，如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展，o1（2024 年 9 月）排名全球第 9800 名，o3（2024 年 12 月）提升至第 175 名，现内部模型已达全球第 50 名，预计今年内登顶第一。
2025-02-17
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly：支持文生视频、图生视频、视频翻译，免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元：腾讯视频模型，目前只支持文生视频，图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息： AI 绘画在工业机械设计中的应用： Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片，如一个数据图标，蓝色渐变磨砂玻璃，磨砂玻璃建筑，白色透明科技感白色城市建筑场景，数据线链接，芯片等元素，具有高细节灰色背景与简单的线性细节，工作室照明，3d,c4d，纯白背景，8k 等特点。质感不错，可多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法对图片影响最大的是参考图，建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用： NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法，设计的零件比人类设计的更强壮、更轻，且会提出人类想不到的想法，但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时，掌握相关基础知识和技术细节很重要，通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展，在 CAD 设计中的应用会更广泛，为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息： 在小红书博主方面，有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享，您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到，工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及，包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈，未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时，在 3D 生成方面，须解决空间几何难题，材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式，其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力，可通过对话方式表达设计需求，利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求，并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
我是一个ai小白，请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 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。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：
2025-02-17
纯小白对于模型等等都没有任何概念能看懂吗
对于纯小白来说，理解模型等相关概念是有一定挑战的，但通过以下内容可以逐步入门： Tusiart 相关概念： 1. 首页包含模型、帖子、排行榜，其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息，下方是返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同，lora 是低阶自适应模型，类似小插件，可有可无，但对细节控制有价值，旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 4. VAE 是编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后，sd 根据图片、模型及输入信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。
2025-02-13
我是AI小白，希望到这里学习AI基础知识
以下是为您整理的 AI 基础知识学习内容： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及其主要分支和联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。
2025-02-12
小白 如何学习ai
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 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互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，学习模式为输入→模仿→自发创造。学习内容可根据自身兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活，资源免费开源。同时，像元子语从 prompt 开始接触 AI，意识到虽然开始可能有疑虑，但通过参与和学习，会发现门槛在社区中已被解决。
2025-02-12
deepseek小白怎么用
使用 DeepSeek 小白版的步骤如下： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路包括： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 此外，还提到了华尔街分析师对 DeepSeek 的反应、DeepSeek 的实际使用体验以及复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型等相关信息，但这些与 DeepSeek 小白版的使用方法无关。
2025-02-12
那些ai可以适合小白短视频创作者使用
以下是一些适合小白短视频创作者使用的 AI 工具： 1. 国外工具： PixVerse：具有多模态输入功能，支持文本到视频和图像到视频的转换，提供多种风格选项，可通过调整动作强度、添加负面提示词等方式实现精细化控制，创作效率较高，有社区支持，还提供视频上采样功能，但 Web 应用和 Discord 服务器生成的视频质量存在差异，使用时仍需提供准确的文本描述。 2. 国内工具： 可灵：视频生成质量高，可与国际顶尖模型媲美，生成速度快，处理效率高于国外同类产品，对于国内用户可访问性好，使用便捷、稳定，除价格因素外，在功能和性能上表现出色。 此外，对于小白短视频创作者来说，自媒体、非专业创作者通常有着明确的视频剪辑痛点，比如寻找视频素材花费时间长、需注意版权问题等。一些产品如 Invideo AI、Pictory 能发力脚本生成分镜、视频，帮助降低素材制作门槛。Gamma AI 能实现文章高效转 PPT，结合其他产品的能力可快速转化为视频内容。OpusClip 提供的长视频转短视频功能可解决同一素材在不同平台分发导致制作成本升高的痛点。
2025-02-12
如果你是一个AI学习者，你会提出哪些问题？让自己的学习更有策略？
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题，以使学习更有策略： 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景？ 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术？ 3. 在 AI 领域，哪些基础知识是必须牢固掌握的？ 4. 如何将 AI 应用于实际项目中，以获得更好的效果？ 5. 对于 AI 产生的结果，如何进行有效的评估和验证？ 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐，及时更新知识？ 7. 在学习 AI 时，如何避免常见的错误和陷阱？ 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力？ 9. 对于不同学习水平（如高中生、大学生、专业人士），学习 AI 的重点和方法有何不同？ 10. 在 AI 学习中，如何平衡理论学习和实践操作？
2025-02-17
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用，具体如下： 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 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台，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），以及其在教育、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，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括： 1. 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 2. 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 3. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货。 4. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 在教育领域的具体应用： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术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。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：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获得即时反馈。
2025-02-17
我应该如何使用AI帮助自己的学习？
以下是使用 AI 帮助自己学习的方法： 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），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，通过实践巩固知识，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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做： 英语学习： 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 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。 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 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。 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。 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。 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。 需要注意的是，因为 AI 可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息： 提示词模板相关网站： 生成新年场景的提示词示例： 戴着醒狮帽，双手抱拳，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字，新年气氛，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点： 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16