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智谱清言主要用于什么

Answer

智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。其具有以下特点和应用场景:

  • 特点:
    • 在工具使用排名国内第一。
    • 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。
    • 更擅长专业能力,但在代码能力上还有一定优化空间,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。
  • 应用场景:
    • 可应用的场景相对广泛。
    • 根据 SuperCLUE 测评结果,优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。
    • 在较复杂推理应用上的效果会比较不错。
    • 广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。

此外,智谱清言在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验,是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出了明显的优势。AutoGLM 目前还处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,目前只能在安卓设备上使用,需要开启无障碍权限和悬浮球权限。

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

References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

简介:智谱清言是智谱AI和清华大学推出的大模型产品,基础模型为ChatGLM大模型。2023年10月27日,智谱AI于2023中国计算机大会(CNCC)上,推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品。模型特点:智谱清言在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体来看,智谱清言更擅长专业能力,但在代码能力上还有一定优化空间。除此之外,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看,智谱清言是一个很有竞争力的大模型。适合应用:智谱清言可应用的场景相对广泛,根据SuperCLUE测评结果,优先推进在AI智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错。广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。

给小白的AI产品推荐

谈到聊天对话类的AI产品,我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力,这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文,而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此,如果你从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作,我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或需要参考大量背景信息的任务,Kimi的这一特性尤其有用。但是,Kimi也有一些不足之处。经过使用,我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此,我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。[heading3]2.1.2智谱清言[content]接下来,让我们来谈谈智谱清言。在中国AI领域,智谱AI的模型可以说是开创性的(22年就和清华一起自研了GLM130B)。这主要归功于其背后的技术,源自清华大学研发团队的科研成果转化。从模型质量来看,智谱AI的表现相当出色。在产品设计方面,智谱AI明显以ChatGPT为对标,努力打造类似的用户体验。值得一提的是,智谱AI是国内首批开放智能体应用的AI公司之一。这意味着他们在智能体开发和模型优化方面已经积累了丰富的经验和技术。特别是在逻辑推理和处理复杂提示词方面,智谱AI表现出了明显的优势,这使得它在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

【智谱AutoGLM】深度体验报告及原理分析

AutoGLM目前还处于内测阶段,申请入口在智谱清言APP中,直接跟AutoGLM内测申请小助手对话提交申请即可。(智谱把传统表单的提交通过Tools的方式做到了对话中,体验提升很多,顺便赞一个。我们以前在做拟人客服的时候也用到了这样的思路,对话式的交互,从自然语言中提取信息并通过Tools提交,更像是跟人类在交流,而不是冰冷的表单。)目前只能在安卓设备上使用,iOS应该很长时间内都不会支持。因为数据的获取和操作,都是通过安卓的无障碍权限来控制的。无障碍服务(AccessibilityService)是一套可以模拟操作的系统级别的API。用户同意我们的应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作,来控制用户的手机。无障碍被广泛用于抢红包、自动回复、一键获取权限等应用中。但是开启了无障碍服务之后,因为需要实时监控手机,理论上是会引起手机的卡顿的,另外一个就是隐私问题。所以在登录AutoGLM后的第一件事情就是引导你去开启无障碍权限和悬浮球权限,不然就没有办法继续体验。在权限授权正常之后,你就会进入到首页。

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如何登录智谱清言
智谱清言的登录方式如下: AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内都不会支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,所以登录后的第一件事是引导开启无障碍权限和悬浮球权限,否则无法继续体验。权限授权正常后会进入首页。 对于智谱清流助手接入个人微信,服务器环境部署时,输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”,最下方会出现一个二维码,使用想要做机器人的微信扫码登录即可。登录成功后,给微信发送消息能看到机器人正常回复。如果想为 AI 赋予功能或人设,可在智谱清流里更改。此后对文件内代码做任何更改,都需重新打印登陆二维码,在“文件”的【终端】里输入“nohup python3 app.py & tail f nohup.out”重新扫码登录。如果没有手机登录,可以使用夜神模拟器模拟手机登录。报错“wxsid”是因为微信未实名,实名即可。制作完成后,不要急着加好友,24 小时内会掉线一次,重新登录即可。
2024-12-03
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
通义千问和智谱清言对比
以下是通义千问和智谱清言的对比情况: 在对结构化 prompt 的测试中: 输入同样的 prompt 后,智谱清言的改写效果不错,能够理解 prompt,输出内容感觉良好,且认识到结构化 prompt 的重要性以及需要不断迭代优化。 通义千问的输入效果不错,能够一次输出,但输出的内容要差一些,需要提高。 在 Stepback prompting 评测中: 智谱清言的综合评分为 3 分,表现中规中矩。 通义千问的综合评分为 3.125 分,表现还算不错,只要内容上再提高一些,体验感和专业性会更好。 在小七姐的小样本测评中: 对于复杂提示词理解和执行的第一轮任务中,智谱清言首次回应初始化执行正常,但在生成内容时推理错误,且未回应特定问题,对于提示词中要求的逐步推理过程,可能因模型对已知问题答案生成的优先级高于用户设定的生成逻辑而未按步骤执行。 未提及通义千问在该轮任务中的具体表现。
2024-11-05
智谱清言的开源大模型哪些种类
智谱清言的开源大模型种类包括: 多模态模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:、始智社区。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接:。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。代码链接:。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。代码链接:。 此外,智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上,推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。智谱清言在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体来看,智谱清言更擅长专业能力,但在代码能力上还有一定优化空间,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看,智谱清言是一个很有竞争力的大模型。可应用的场景相对广泛,根据 SuperCLUE 测评结果,优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错,在广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。
2024-11-04
智谱清言和通义哪个更强大
在不同的测评维度中,智谱清言和通义千问各有优势。 在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 的胜率方面,智谱清言和通义千问 2.0 的胜率均超过 25%。 在工具使用能力的测评中,GPT4 Turbo 取得满分,国内大模型中智谱清言表现不俗,取得 83.78 的高分,排名国内模型第一,通义千问 2.0 也有超过 70 分的表现。 在对结构化 prompt 的测试中,通义千问能够一次输出,但输出内容有待提高;智谱清言在经过改写 prompt 等操作后也有不错的表现。 总体而言,难以简单地判定智谱清言和通义千问哪个更强大,其表现会因具体的测评维度和任务而有所不同。
2024-11-03
智谱 注册送2000万 tokens
智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下: 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens:智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包,获取资源包有三种方式: 新注册用户,注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包,直接充值现金,所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包: 。 多模态资源包: 。所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。 会议 ID:185 655 937 ,会议链接:https://vc.feishu.cn/j/185655937 ,共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵,面向企业客户及合作伙伴,支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱,包括 API 接口、模型微调及部署功能,同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型,0 元上手大模型,新用户注册登录即送 2000 万 Tokens,调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括: 。
2024-12-05
如何将AI应用于学术研究
将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,保证内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 行业实践:有项目实战、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。
2024-12-21
流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具: 1. Lucidchart: 注册并登录:。 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT: 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑,生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具: Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容,但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
有什么能应用于资讯写作上的ai能力,比如标题改写,新闻图片再生成等
以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具: AI 能力: 1. 标题改写:通过自然语言处理技术,对原始标题进行优化和创新,使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成:利用图像生成技术,根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具: 1. Copy.ai: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。 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信息生成高质量新闻内容。 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,大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景,例如: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的文本,用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:开发能够与人类进行自然对话的工具,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体、评论和反馈中的文本,识别用户情感和观点,为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时,对于 AI 生成的内容,应仔细甄别。
2024-12-17
帮我提供几款国内产品的AI,使用于小学教学的。
以下是几款适用于小学教学的国内 AI 产品: 1. 语言学习方面:Speak(https://www.speak.com/)、Quazel(https://www.quazel.com/)和 Lingostar(https://www.lingostar.ai/),能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习方面:Photomath(https://photomath.com/en)和 Mathly(https://mathly.webflow.io/),可指导学生解决数学问题。 3. 历史学习方面:PeopleAI(https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和 Historical Figures(https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991),通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 写作辅助方面:Grammarly、Orchard(https://orchard.ink/)和 Lex(https://lex.page/~),帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 5. 内容创作方面:Tome(https://beta.tome.app/)和 Beautiful.ai(https://www.beautiful.ai/),可协助创建演示文稿。 您还可以了解更多关于(https://a16z.com/2023/02/08/thefutureoflearningeducationknowledgeintheageofai/)。
2024-12-16
帮我提供几款,国内用于小学教师辅助教学的AI
以下是几款国内可用于小学教师辅助教学的 AI: 1. :能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 2. :提供个性化的学习计划。 3. :辅助语言学习。 4. :指导学生解决数学问题。 5. :帮助学生在数学学习中“摆脱困境”。 6. :通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 7. :辅助历史教学。 8. Grammarly:帮助学生克服写作难题,并提升写作水平。 9. :协助学生提升写作能力。 10. :助力学生解决写作方面的问题。 此外,处理其他形式内容的产品如。
2024-12-16
我应该具备哪些知识才能应用的AI呢?主要想使用AI开一家一人公司。学习AI比较快速的方法有哪些呢
要应用 AI 开一家一人公司,您可以从以下方面学习相关知识: 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。 6. Python 编程: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 学习 AI 比较快速的方法包括: 1. 参加线上或线下的短期培训课程,有专业老师指导和答疑。 2. 阅读相关的权威书籍和教程,系统学习知识体系。 3. 实践项目,通过实际操作加深对知识的理解和应用能力。 4. 加入学习社区或论坛,与其他学习者交流经验和心得。
2024-12-23
我想学习python,但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学,我觉得很无聊,而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个,利用AI快速学习python的方法吗?
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法: 首先,您需要了解 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等规则)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程)、函数(定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间)、模块和包(学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能)、面向对象编程(了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态)、异常处理(理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误)以及文件操作(学会文件读写、处理文件与路径)。 您可以参考以下课程内容进行学习: 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”: 第二节:Python 基础语法与文本处理,45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理,如统计字符数、词语数、句子数,讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构,能够进行简单文本数据处理。 第三节:利用 Python 进行自然语言处理(NLP),45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析,统计词频并找出高频词汇,讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作,理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中,您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题,例如通过智能问答获取对概念的解释,或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利!
2024-12-16
请推荐给我一些AI工具,我主要从事自动化行业
以下是为您推荐的一些适用于自动化行业的 AI 工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 此外,在小型企业服务方面,以下生成式 AI 工具也可能对您有所帮助: 1. 电话预约与短信、电子邮件、聊天处理:Sameday、Truelark 2. 后台办公室管理:Osome 3. 创建完整专业网站:Durable 4. 通用内容创建:Jasper、Copy、Writer 5. 法律团队任务自动化:Harvey、Spellbook 6. 房地产行业相关:Interior AI(虚拟布置房产)、Zuma(将潜在客户转化为预定参观)
2024-12-16
openAI 最近的发布会都有哪些主要内容?
OpenAI 最近的发布会主要内容包括: 2023 年 11 月的开发者大会,开放了 GPTs 和 GPT4 Turbo 等一系列内容,不过由于 DDoS 攻击和负载问题,其所有服务断断续续挂了接近一天。 之前还悄咪咪开放了两个新功能,包括可以上传 PDF 等文档进行分析和提问,以及在 GPT4 加持下,代码解释器、图片交谈、图片生成和联网能力可自行选择完成任务。 发布了图像生成模型 sCM 等。
2024-12-16