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怎么了解AI

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以下是关于如何了解 AI 的一些建议:

  • 对于没有理工科背景的文科生来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西即可。AI 的生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。从人类文明传说和古老哲人的智慧中,可以找到与这种似人非人存在相处的原则,比如在让其实现愿望时,要通过语言文字尽可能压缩其自由度,清晰告知任务、边界、目标、实现路径和方法,甚至直接提供所需的正确知识。
  • 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,了解人工智能及其主要分支(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,了解其历史、应用和发展趋势。
  • 开始 AI 学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。
  • 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,比如一定要掌握提示词的技巧。
  • 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,在知识库有很多实践后的作品和文章分享。
  • 体验 AI 产品:与如 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,获得实际应用中的第一手体验。
  • 如果希望继续精进,对于 AI 可以尝试了解以下作为基础:
    • 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(回顾重要里程碑)。
    • 数学基础:统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等)、线性代数(了解向量、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、支持向量机等)、无监督学习(聚类、降维等)、强化学习(基本概念)。
    • 评估和调优:性能评估(交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(网格搜索等技术优化参数)。
    • 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

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[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。

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可以用ai做商务服务么,比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务,比如商标申请。商标申请要有区分度,能区分自家与别家产品,不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题: 微链区块链存证流程: 登录方式:用微信扫码即可登录微链,登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择:在页面左上角选择区块链存证,AI 作品一般选此选项。 信息填写:包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息,著作权人可委托登记。 发表信息:填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款:确认存证上传,勾选并提交存证,手机扫码付款 10 元。 查看订单:在个人中心的版权订单中查看处理状态,处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记:带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记,选择微链区块链存证有法律效应,且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题: AI 生成肖像侵权:用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权,用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权:若生成的人脸世界上不存在,侵权可能性小;若提示词相同且生成相似,可能侵权,需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权:简单提示词生成的作品,法律可能不保护其版权,被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定:若生成的图与原图看不出相同,一般不侵权,但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权:AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分,是否侵权需多元素、多因素整体判断,如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像:逝者肖像权永远受保护,使用需谨慎,未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
写微信小程序,用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐: 1. DIN: 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信,并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor: 可通过任意 AI 工具获得代码,专业代码模型表现更优。 网址:https://www.cursor.com/ 3. Deepseek(新手推荐): 网址:https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 4. 通义灵码: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 5. JetBrains 自身的助手插件: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手: 内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现,您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
分析化验单的AI
以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息: 分析化验单的 AI: 目前没有直接针对分析化验单的具体内容,但在教育领域,AI 已展现出强大的能力。例如,借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业,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。 专利审查方面的 AI: 近年来,AI 在专利审查领域得到广泛应用,通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台: 1. 专利检索与分类:AI 可通过自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 能够分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 能分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
能分析医学化验单的AI有哪些?
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容: 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力,其中文识别率优秀。语音识别的少量错误,ChatGPT 能正常理解和纠错,衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
如何利用AI进行变现
以下是利用 AI 进行变现的一些方式: 1. 电商:婴儿的四维彩超 AI 预测 思路和玩法:通过 AI 工具将宝宝的四维彩超还原出模样进行变现。孕妇妈妈在孕期 22 26 周会进行四维彩超检查,很多准爸爸妈妈期待宝宝模样,从而产生市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记吸引咨询,将客户引流到私域接单变现。 操作流程:客户提供四维彩超原图,在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词,整个流程不超过 10 分钟就能出图。 注意事项:平台引流要隐蔽,避免被检测导致限流或封号。 2. 写作:AI 写作变现 项目启动:确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等,选择合适的 AI 写作工具。 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,构建团队。 商业模式构建:确定服务内容,如提供论文、报告、文案等写作服务,制定质量控制标准。 运营与推广:在淘宝等电商平台开设店铺销售写作服务,建立写作培训社群,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设,与其他团队合作开发新项目。 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,根据市场需求拓展新服务和产品,收集客户反馈优化服务。 3. 韦恩:扣子“AI 应用”进阶 变现方式:在公司给自己贴 AI 大神标签,在社交网络分享扩大影响力,承接项目开发。 二创方向:增加画板节点,结合公司 Logo 生成公司主题产品邮票,承接类似需求扩充工作流,修改提示词调整生图内容方向。 总之,技术很关键,创意更重要,好技术加上好创意才能成就好产品,祝您在 AI 应用之路增加收入。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,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。 二、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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。我建议您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 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。 五、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,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 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 (1)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。 (2)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 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)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 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)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。 (2)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 (1)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)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文: 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》:https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》:作者为 Ho、Jain、Abbeel,出自 Berkeley (2020)
2025-02-16
从0开始了解AI
以下是为您提供的从 0 开始了解 AI 的建议: 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。 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,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。 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。 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。
2025-02-14
我几乎是一个AI小白,只能日常跟AI对话,让AI回答我的问题,我希望能系统的了解AI,认识AI,学会正确使用AI,让AI帮助我提高效率,希望你能给出学习建议
以下是为您提供的系统学习 AI 的建议: 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,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。 6. 与大语言模型交流的技巧: 对话尽量具体、丰富、少歧义,多说有用的。 假想特定场景,明确希望获得的内容。 把大模型当作大学生,指明方向,拆解任务,教其一步一步操作。 7. AI 教育方面: 以 Khanmigo AI 为例,AI 教师应具有友善和支持的性格,语言简明,不直接给答案,而是通过适当提问帮助学生独立思考,根据学生知识水平调整问题,检查学生是否理解,警惕学生滥用帮助等。
2025-02-10
如何尽可能多的了解AI的信息
以下是尽可能多了解 AI 信息的一些方法: 1. 万能公式法:问 AI“一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?”,AI 会给出知识框架,然后针对每一个小点继续询问,能帮助您深度思考。 2. 优质信息源:像没有技术背景的普通人,可以在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息线索,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在这里分享,必要时可去 Twitter 和相关官网溯源。 3. 信息爆炸做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 4. 持续学习和跟进:AI 发展迅速,新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 5. 一位投资人的信息源: 简报:TLDR AI。 播客:No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 。 会议:World AI Cannes Festival 。
2025-02-09
如何尽可能多的了解AI
以下是尽可能多了解 AI 的方法: 1. 认识 AI :对于没有理工科背景的人,可以将 AI 当成一个黑箱,只需知道它是能理解和输出自然语言的东西,其生态位是似人而非人的存在。从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与 AI 相处的原则,比如在让其实现愿望时,要通过清晰的语言文字压缩其自由度,明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识。 2. 了解基本概念 : 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)的联系。 浏览入门文章,了解其历史、应用和发展趋势。 3. 开始学习之旅 : 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)按自己节奏学习,有机会获得证书。 4. 选择感兴趣模块深入学习 :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,掌握提示词技巧。 5. 实践和尝试 :理论学习后,通过实践巩固知识,使用各种产品创作作品,在知识库分享实践成果。 6. 体验 AI 产品 :与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式,获得实际应用体验。 7. 持续学习和跟进 :AI 发展迅速,关注新闻、博客、论坛和社交媒体,加入相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与他人交流。
2025-02-09