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我要学习prompt,给我指定一个学习计划

回答

以下是为您制定的学习 prompt 的计划:

一、准备阶段

首先,您需要拥有一个大模型账号,并熟悉与它们对话的方式。推荐使用性能较强的 ChatGPT4 ,国产平替有 Kimi.ai -帮你看更大的世界智谱清言

二、基础学习

  1. 阅读 OpenAI 的官方文档,包括:

三、深入学习与实践

  1. 学习 Claude 官方提示词,中文版(含 API Prompt),包括为给定主题创建全面的课程计划,如:

    • 明确课程目标,使其清晰、可衡量,并与教育标准一致。
    • 提供详细大纲,分为介绍、主要活动和总结,描述教学方法、学习活动和资源。
    • 采用差异化策略适应不同学习需求和风格。
    • 确定评估方法以评估学生的理解和掌握程度。
  2. 进行苏格拉底式对话,就给定话题通过反复询问激发更深层次的思考和反思。

  3. 针对给定主题生成同音连绵的词语和句子。

  4. 掌握 Prompt 句式,例如:

    • 对于“我想了解xxxx,我应该向你问哪些问题?”等句式,明确哪些是您不知道而 GPT 知道的。
    • 对于“我理解的 xxx 是这样的,你觉得我的理解对吗?”等句式,进行认知的检验。
    • 对于“我在 xxx 问题上遇到困难,你能提供一些可能的解决方案或建议吗?”等句式,实现认知的扩充。

希望这个学习计划对您有所帮助,祝您学习顺利!

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Claude 官方提示词,中文版(含API Prompt)

深入制定任何主题的课程计划*注意,这个是api里的system prompt你的任务是为给定的主题创建一个全面的、吸引人的、结构良好的课程计划。课程计划应该为60分钟的课程而设计,并且应该迎合特定的年级水平或年龄组。首先,陈述课程目标,这些目标应该清晰、可衡量,并与相关的教育标准保持一致。接下来,提供课程的详细大纲,将其分为介绍、主要活动和总结。对于每个部分,描述你将使用的教学方法、学习活动和资源,以有效地传达内容并吸引学生。包括差异化策略,以适应不同的学习需求和风格。最后,描述你将采用的评估方法,以评估学生对课程目标的理解和掌握程度。课程计划应该组织良好、易于遵循,并促进主动学习和批判性思维。[heading1]苏格拉底式智者[content]就给定话题展开苏格拉底式对话,循循善诱,引导思考*注意,这个是api里的system prompt你是一个能够就广泛主题进行深入苏格拉底式对话的人工智能助手,你的目标是提出探究性的问题,帮助用户批判性地检视他们在该主题上的信念和观点。不要只是陈述你自己的观点,而是通过反复询问来激发更深层次的思考和反思。[heading1]爱丽丝的咀嚼[content]给定主题,生成同音连绵的词语和句子*注意,这个是api里的system prompt你的任务是为给定的主题创建押韵短语和句子,确保押韵不仅听起来悦耳,而且还能传达与主题相关的信息或唤起适当的情感。

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(一)

可能对于学了很久prompt的包括小七姐在内的很多星友来说,下面这些内容真的已经是老生常谈了,总觉得没有必要反复提及,但今天认真搜索和翻阅了一下星球关于prompt新手教程的帖子,的确发现对新手不是很友好,比较零散,不成体系。这里做一个统一的收集和整理,小七姐也努力不断调起自己初学时的同理心,尽量写的再入门一点,希望能帮助更多刚入门学习提示词的朋友。第一步:你要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。最强性能当属ChatGPT4,当然也推荐国产平替:[Kimi.ai -帮你看更大的世界](https://kimi.moonshot.cn)[智谱清言](https://chatglm.cn)第二步:看OpenAI的官方文档:[目录:OpenAI官方指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EGU4wV4q6i6vprk5A7dckaGTne0)[OpenAI官方提示工程指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HuClwX8wai1fD7kLhyBcdxzJnJf)这是每个学习prompt的人必须看的基础课,相当于人教版教材,建议阅读学习。我和熊猫Jay也在AGI分享了中文精度版的官方Cookbook:[Cookbook:OpenAI中文精读](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Pu2OwhTuni6H3jkiv3FcwCuLn7c)[熊猫Jay:万字解读ChatGPT提示词最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FoJJwvwBNiEJYjkx1ygccO2CnVe)

Prompts(提示词)

|多行文本|类别|多选|<br>|-|-|-|<br>|我想了解xxxx,我应该向你问哪些问题?|你不知道,GPT知道||<br>|请给我列出xxx领域/行业相关的,最常用的50个概念,并做简单解释。如果有英文缩写,请给出完整的英文解释。|你不知道,GPT知道||<br>|请详细介绍一下elon musk的主要生平事迹。请详细介绍一下tesla这家企业的发展历程。|你不知道,GPT知道||<br>|对于xxx主题/技能,你认为哪些是我必须理解和掌握的核心要点?|你知道,GPT也知道|检验认知|<br>|我理解的xxx是这样的,你觉得我的理解对吗?|你知道,GPT也知道|检验认知|<br>|我对xxx有一些想法,你能帮我批判性地分析一下这些想法的优点和缺点吗?|你知道,GPT也知道|检验认知|<br>|我正在考虑xxx的决定,你能帮我分析一下可能的结果和影响吗?|你知道,GPT也知道|检验认知|<br>|我知道xxx的概念,我想知道更多关于xxx的信息。|你知道,GPT也知道|扩充认知|<br>|我在xxx问题上遇到困难,你能提供一些可能的解决方案或建议吗?|你知道,GPT也知道|扩充认知|<br>|我想要深入学习xxx,你能推荐一些进阶的学习资源或学习路径吗?|你知道,GPT也知道|扩充认知|<br>|我想要在xxx领域有所创新,你能提供一些启发或想法吗?|你知道,GPT也知道|扩充认知|

其他人在问
代码review的prompt
以下是关于代码 review 的 prompt 相关内容: 名词解释: Prompt:一段文本或语句,用于指导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中,通常由问题或任务描述组成,在图像识别领域中,可以是图片描述、标签或分类信息。 LangChain:开源 Python 库,由 Harrison Chase 开发,旨在支持使用大型语言模型和外部资源开发应用程序,提供标准接口,与其他工具集成,并为常见应用程序提供端到端链。 Embedding:将任意文本映射到固定维度的向量空间中,相似语义的文本,其向量在空间中的位置会比较接近。在 LLM 应用中常用于相似性的文本搜索。 向量数据库:存储向量表示的数据库,用于相似性搜索,如 Milvus、Pinecone 等。 Similarity Search:在向量数据库中搜索离查询向量最近的向量,用于检索相似项。 知识库:存储结构化知识的数据库,LLM 可以利用这些知识增强自己的理解能力。 InContext Learning:机器学习领域的概念,指不调整模型自身参数,在 Prompt 上下文中包含特定问题相关的信息,赋予模型解决新问题能力的一种方式。 Finetune /微调:在预训练模型基础上使用特定数据集进行微调,提升模型在某任务上的性能。 软件工程师相关的 Prompt 示例: 解释代码:👉向我解释此代码{要解释的代码} 请解释这段代码{代码段} 调试代码,找 Bug:👉这个{编程语言}代码有什么问题 代码:{待调试代码} 这段代码有什么问题{代码段} 生成单元测试:👉生成单元测试代码 请输入你要{要使用的语言和框架},再输入{代码段} 请为以下代码片段创建一组单元测试以进行彻底测试 它的功能。首先,概述你计划创建的测试用例。其次,使用{要使用的语言和框架}和下面提供的代码片段来实现测试用例。 创建样本代码库:👉为{描述功能所需的应用程序创建样板代码库}。请使用{指定的编程语言和框架}。 例如:为包含第三方 API 的应用程序创建样板代码库。请用 Django 框架上使用 Python 代码。 向代码添加注释:👉请输入你要添加注释的{代码段} 请查看以下代码片段并为每一行代码提供注释,解释其目的和功能。检查完代码后,请重新生成带有添加注释的代码段。 比较两段代码:👉请输入你要比较的两个{代码段 1}、{代码段 2},最好{描述你在建构的内容和目的} 我正在开发一个{描述你正在构建的}并且想评估和 将{第一个比较项}与{第二个比较项}进行比较。请提出基本{您正在构建的内容}的要求,并创建两个满足这些要求的代码库一个使用{第一个比较项},另一个使用{第二个比较项}。请提供在我的本地计算机上运行这两个应用程序的明确说明。 生成正则表达式:👉请创建一个正则表达式匹配{你想匹配的模式} 请创建一个正则表达式匹配{你想匹配的模式} 解决 Leetcode 问题:👉请用{所需语言}编写代码来解决以下挑战:{待解决挑战的概述} 请用{所需语言}编写代码来解决以下挑战:{待解决挑战的概述} 查找边缘情况:👉请帮我找下以下代码的边缘情况:{代码段} 我想让你充当软件开发人员。请帮我抓住这个功能的边缘情况{插入功能函数} 增强代码可读性:👉请帮我优化下面代码:{代码段} 我想让你充当代码分析器。您能否改进以下代码以提高可读性和可维护性?{插入代码}
2024-11-11
AI相关常见缩写及对应含义,包含例如prompt,rag
以下是一些 AI 相关的常见缩写及对应含义: LLM:Large language model 的缩写,即大语言模型。 Prompt:中文译作提示词,是输入给大模型的文本内容,可理解为与大模型说的话或下达的指令,其质量会显著影响大模型回答的质量。 Token:大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token≈12 个汉字。大模型的收费计算及输入输出长度限制常以 token 为单位计量。 上下文(context):指对话聊天内容前、后的内容信息,其长度和窗口会影响大模型回答的质量。 在 AI 绘画中,常见的画面构图提示词有: 视图相关:Bottom view(底视图)、front,side,rear view(前视图、侧视图、后视图)、product view(产品视图)、extreme closeup view(极端特写视图)、look up(仰视)、firstperson view(第一人称视角)、isometric view(等距视图)、closeup view(特写视图)、high angle view(高角度视图)、microscopic view(微观)、super side angle(超博角)、thirdperson perspective(第三人称视角)、Aerial view(鸟瞰图)、twopoint perspective(两点透视)、Threepoint perspective(三点透视)、portrait(肖像)、Elevation perspective(立面透视)、ultra wide shot(超广角镜头)、headshot(爆头)、a crosssection view of)
2024-11-08
让GPT陪聊的prompt
以下是一些关于让 GPT 陪聊的 prompt 相关知识: 夙愿提出了使用 GPT 模仿创作内容的万能思路。在 Prompt 迭代方面,特别是 GPT 优化 Prompt 时,0.3 版创作的标题存在太夸张的问题。可通过与 GPT 深入交流来优化,如向 GPT 提问为何标题夸张,受哪些提示影响。影响因素包括修辞手法、日常口语风格、情感色彩和提供的示例等。 像高手一样编写 GPT 时,和上一个例子相同的是顶部有和 GPT 使用搜索和画图一样的小图示“Talk to”。其中包含两个英文单词,对应在 GPT 里设置的两个 Action,一个代表 themoviedb 的某条数据,一个代表使用 webpilot 这个工具,且有类似网址的内容。 南瓜博士提到让 AI 的回复更有灵性(人味儿)的 Prompt 小技巧。GPT 回答问题常很古板,常见方法是让其扮演特定角色、给出明确输出要求,但效果有限。要让其更有趣,可让它在回复中加点感情,如营造特定环境,用括号写出动作,通过示范给予上下文学习的机会,使其后续回复更具画面感。
2024-11-07
什么是prompt
Prompt 是您给模型(如 Claude 等)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如:“为什么天空是蓝色的?”。简单来说,它是一套您和大模型交互的语言模板,通过这个模板,您可以输出对大模型响应的指令,明确模型应做什么、完成什么任务、如何处理具体任务,并最终获得期望的结果。大模型的本质是基于语言的概率模型,若直接询问而不提供 Prompt,模型随机给出答案;有了 Prompt 则相当于给了一个包含对模型要求、输入和输出限制的模板,使模型在限制下得到概率最大的答案。此外,Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,能帮助模型更好地理解用户需求并按特定模式或规则响应。比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,后续对话将按此设定展开。还能在 Prompt 设定中要求模型按一定思路逻辑回答,如思维链(cot),也能让模型按特定格式(如 json)输出,使模型成为输出器。
2024-11-07
midjourney Prompt 编写指南
以下是关于 Midjourney Prompt 编写的指南: 1. 基本结构 与 Niji·journey 5 相似,Midjourney Prompt 结构为:<产出属性要求+设计主体描述+风格要求+效果要求> 2. 产出属性要求 例如:Anime, AAA character concept art, many details, full body view 等,需首先明确属性要求。 3. 设计主体描述 如:a blonde twintail short little Girl wear inside cyberpunk latex tiny tight Pilot suit, wear outside an ultra detailed Futuristic fashion oversized cyberpunk short coat with big wide sleeves, big cyberpunk boots 。可以参考相关特征进行描述,注意规避屏蔽词汇,通过描述年龄控制角色年龄段。 4. 风格要求 可以使用各种风格描述词汇,或直接写上参考游戏设计的名字,出于知识产权尊重,不建议写设计师名字。 5. 效果要求 包括:lineart, beautiful linework, high contrast, frisky, gradient, manga, hd 等。还可以写上 Midjourney 三视图关键词、背景颜色、不要生成文字 logo 等具体要求。 6. 其他相关 若公共频道消息刷太快,可在私信 Midjourney Bot 使用 /imagine 命令,私信创建的图像仍受内容和管理规则限制,且可在 Midjourney 网站查看。 Prompts 是 Midjourney Bot 中的指令,可简单或详细,Bot 会根据 Prompt 生成图像网格,可选择并修改操作。了解编写基础提示信息可参考 https://docs.midjourney.com/prompts ,探索通过艺术媒介、地点和时期描述改变图像可参考 https://docs.midjourney.com/exploreprompting 。 /blend 命令允许使用 Midjourney 的 AI 图像生成将多个图像混合,需上传至少两张图像,输入命令加上图像 ID 和选项,可调整混合设置,生成新图像。学习上传和混合自己的图片可参考 https://docs.midjourney.com/v1/docs/blend 。
2024-11-07
ai领域的prompt指什么
在 AI 领域,prompt 指的是直接描述或引导视频生成、帮助模型更好地理解用户需求并按照特定模式或规则进行响应的文本或指令。 在 AI 视频生成中,它包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要,是表达需求的方式,影响着视频的内容和质量。您可以将其理解为:把您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 在大模型中,prompt 是给到大模型输入的一段原始输入,比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,后续与大模型的对话会按照这个原始设定展开。还有很多有趣的玩法,如要求模型按照一定的思路逻辑回答,像最近较火的思维链(cot)就在 prompt 环节对模型的输出进行指导,还可以让模型按照特定格式(如 json)输出,使模型成为一个输出器。
2024-11-07
我要用Sd做图片细化,要怎么做?给出具体方法
以下是使用 SD 做图片细化的具体方法: 1. 对于更精确的蒙版,如人物的眼睛或配饰等,可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,若没有魔法,可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,AI 可自动检测并设置蒙版,还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中,并添加提示词,如“闭眼”,点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时,加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好,可将其放入图生图中,使用 tile 模型做整体细化,还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时,若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度,可设置为(1152x1526)。ControlNet 设置方面,若无法识别处理,可采取以下措施:提高 ControlNet 的权重(增加预处理权重,降低引导介入时机直到为 0,增加引导终止时机直到为 1);降低重绘幅度(高清修复大图时使用);把原始的黑白二维码叠加在二维码上方(正片叠底,保留 4 个定位点,擦去其他地方),调节透明度;使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下,使用 tile 模型时可提高重绘幅度,如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图,能加强画面细节且不崩坏。对于草图,可将其导入 ControlNet 中,添加提示词进行细化,还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果,如实现随机提示词转换,用提示词对参考图做出调整。
2024-11-09
我要按怎样的步骤学习AI
以下是学习 AI 的步骤: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己的实践成果。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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。 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从该领域出色的实践者那里学习,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学的模型,再是化学的模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从化学和生物学基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年相关学习和研究,这种学习方式有助于培养处理涉及细微差别决策的直觉。
2024-11-08
我要怎么用waytoAGI学东西
WaytoAGI 是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,具有以下功能和特点: 1. 学习途径:参加如 AJ 组织的 wayto AGI 活动,可以认识很多小伙伴和前辈,从中学习到很多 AI 相关知识。 2. 网站功能: 和 AI 知识库对话,可询问任何关于 AI 的问题。 提供集合的精选 AI 网站,按需求找到适合的工具。 集合精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 呈现知识库的精华内容。 3. 离谱村:是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力,创造独特生活方式。 您可以通过参与相关活动、使用网站的各项功能以及参与离谱村的共创等方式,在 WaytoAGI 学习到丰富的 AI 知识。
2024-11-08
目前国产AI对比国外AI,存在哪些不足和差距,我要实事求是的回答
目前国产 AI 对比国外 AI 存在以下不足和差距: 1. 在通用语言模型方面,如 ChatGPT 和 GPT4 出现后,国内与国外拉开了约 2 年的技术差距。国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距,甚至还不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。 2. 国内部分企业可能存在骄傲自大的情况,也可能被之前 Google 主推的 T5 技术路线带偏,同时 AGI 影响巨大,可能存在国外相关机构与 OpenAI 有特殊沟通而国内未有的情况。 3. 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能实现突破,但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不提 AGI,这种转向可能是短视和致命的。 4. 大厂虽具备冲击 AGI 的资源,但受内部短期考核压力影响,多数力量用于卷新产品圈地盘和向上汇报工作,实际效果未达预期,且背负较多其他业务和政治考量。 不过,在图像类 AI 产品方面,国内产品发展迅速,部分产品如通义万相在中文理解和处理方面表现出色,具有独特优势。在 AI 生成视频工具领域,国内涌现出一系列工具,其生成结果在某些方面甚至远超国外。
2024-11-03
我要创建一个工作流,需要怎么创建,用到什么工具,这些工具在哪可以找到
以下是在 Coze 上创建工作流的步骤和所需工具: 1. 进入 Coze 平台,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息,点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后,整个编辑视图与功能如下: 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用到的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。例如涉及思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。例如中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点,分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 4. 接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 此外,在扣子平台上,插件就像一个工具箱,里面可以放一个或者多个工具,称为 API。目前扣子平台已有很多不同类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等,还有一些能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求,还可自己制作插件并加入所需的 API。工作流就像可视化的拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,由多个小块块(节点)组成,如大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等,开始和结束都有特定的小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作,信息包括引用前面小块块给出的和自己设定的。
2024-10-29
如果我要学习使用AI,怎么开始呢
以下是新手学习 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,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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 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。 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。
2024-10-25
从0到1学习大模型知识
以下是从 0 到 1 学习大模型知识的相关内容: 什么是大模型: 通俗来讲,大模型是输入大量语料,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: 1. 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 的才有资本训练自己的大模型。 2. 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。 3. 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 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。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型如何运作: 打个比方,“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话,在 transformer 中,会由 attention 层对其加入更多信息补充,如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等,这些补充信息会作为输入给到下一个 attention 层,最终哪些信息补充、保留、传递由模型自主学习。层与层之间就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,大模型以词向量和 transformer 模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的关系网存储,接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。这个过程像人脑阅读学习,记忆的不是逐字逐句,而是按相关性、重要程度结合历史经验,比如看到红色会觉得代表温暖、强烈。 大模型的整体架构: 从整体分层角度,大模型架构可分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑、数据支持,如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:分为静态的知识库和动态的三方数据集,不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包括 LLm(largelanguagemodel,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等,训练数据与 llm 不同,用图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2024-11-12
学习AICG的步骤
学习 AICG(AI 与计算机图形学)通常可以遵循以下步骤: 1. 基础知识储备:了解计算机图形学的基本概念,如几何建模、渲染、动画等,同时掌握一定的数学基础,包括线性代数、微积分等。 2. 学习编程语言:例如 Python,它在 AICG 领域应用广泛。 3. 熟悉相关框架和库:如 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,以及 OpenCV 等计算机视觉库。 4. 掌握机器学习和深度学习知识:包括神经网络、监督学习、无监督学习等。 5. 研究 AICG 应用案例:通过实际案例了解 AICG 在图像生成、风格迁移、虚拟角色创建等方面的应用。 6. 实践项目:自己动手实现一些 AICG 项目,加深对知识的理解和应用能力。 7. 持续学习和跟进最新技术:关注领域内的最新研究成果和技术发展趋势。
2024-11-12
我想请教一些问题 1:目前有哪些AI教育类产品 2:目前有哪些AI辅助学习类产品 3:有哪些AI辅助学习的好用的方法
以下是关于您所提出问题的回答: 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有: 语言学习方面:Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师,能够实时交流并给予发音或措辞反馈;Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面:Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题;Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面:Duolingo 是自适应学习平台,能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括: 英语学习:利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法;通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音;使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划;借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习:运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐;使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务;参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。
2024-11-12
学习AI方案
以下是为您提供的学习 AI 的方案: 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」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。同时浏览入门文章,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。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。 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。同时,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。 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。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: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:可以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。 与“AI+教育”前辈交流的结论: 1. 学习通常是功利导向的,只有能带来强烈付费意愿的学习才更有动力,比如在 K12 买课场景中,家长更在乎孩子能否通过学习直接提高分数。 2. “突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。以程序员为例,在很多大行业中,懂行业知识的程序员缺口很大。 3. 在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业,让行业专家懂 AI,学习的投入产出比可以很高,但前提是要找到 AI 在该行业的高价值应用场景。 4. 现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。
2024-11-11
提示词学习
以下是关于提示词学习的相关内容: 提示词的知识体系: 可分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者,舒适的学习顺序应是反过来的。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤: 1. 学习基本概念,包括了解其工作原理、模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分。 2. 研究官方文档和教程,包括通读官方文档,研究开发团队和专家的分享。 3. 学习常见术语和范例,熟悉相关领域术语,研究优秀的图像标题和描述。 4. 掌握关键技巧,如组合词条精确描述效果,使用特定符号控制生成权重,处理抽象概念等。 5. 实践和反馈,尝试生成不同风格和主题的图像,对比结果并总结经验,在社区分享请教。 6. 创建提示词库,按主题、风格等维度建立,记录成功案例。 7. 持续跟进前沿,关注最新更新和趋势。 学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用,其为模型提供上下文和指示,影响输出质量。 2. 学习构建技巧,包括明确任务目标、给予背景信息和示例、使用清晰指令、明确特殊要求。 3. 参考优秀案例,可在领域社区、Github 等资源中寻找。 4. 实践、迭代、优化,多与模型互动,根据输出改进提示词。 5. 活用提示工程工具,如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究,持续关注最新成果和方法论。
2024-11-11
小白学Ai的学习路径
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。
2024-11-11
怎么用AI绘制一个我指定的动漫人物原型的各类图片,例如日漫《好想告诉你》中的黒沼爽子
要使用 AI 绘制指定的动漫人物原型,如日漫《好想告诉你》中的黑沼爽子,您可以按照以下步骤进行: 1. 选择合适的 AI 绘画工具:目前有许多在线的 AI 绘画平台和软件可供选择,例如 DALL·E2、StableDiffusion 等。 2. 明确描述特征:在输入描述时,尽可能详细地描述黑沼爽子的外貌特征,包括发型(如黑色的长直发)、眼睛(如大而明亮的眼睛)、服装(如校服的款式和颜色)、表情(如羞涩的微笑)等。 3. 参考相关图片:如果可能,找到黑沼爽子的官方图片或其他粉丝绘制的作品,作为参考提供给 AI 绘画工具,以帮助其更好地理解您的需求。 4. 不断调整和优化:根据生成的初步结果,对描述进行调整和优化,例如修改某些特征的描述、增加更多细节等,以获得更符合您期望的图片。 需要注意的是,AI 绘画的结果可能会受到多种因素的影响,不一定能完全符合您的预期,但通过不断尝试和优化,您有机会获得较为满意的作品。
2024-10-17
生成海报推荐的工具,能将指定的文案集成到海报中
以下是为您推荐的能将指定文案集成到海报中的工具及大致流程: 工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析生成设计方案,稍作调整即可完成设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 大致流程: 1. 确定海报主题,借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 2. 选择想要的风格意向,根据文案和风格灵活调整画面布局,背景不一定空白。 3. 使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选满意的海报底图。 4. 将上述素材进行合理排版,得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。
2024-09-13
如何在suno 中指定演唱者的性别
在Suno AI音乐创作平台上,通过精准的提示词输入,您可以引导模型更接近地捕捉和实现您心中所想象的音乐效果。以下是一些关键提示词的类别和示例,它们将成为您创作旅程中的得力助手。 声音类提示词 ``` Male Vocal(男声) Female Vocal(女声) Male Singer(男歌唱家) Female Singer(女歌唱家 Female Diva Solo(女独唱) ```
2024-04-22
哪些工具可以指定时间收集指定网站指定字段资讯
可以使用 Tavily API 接口进行搜索和爬虫,然后利用 Kimi 这个 AI 会话助手来读取并整理搜索结果。
2024-03-20