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如何系统的学习ai相关知识,并达到完善输出的水准

Answer

以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议:

一、基础知识学习

  1. 编程语言: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 学习奠定基础。
  2. 了解基本概念: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。可以阅读相关的入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。

二、学习资源与途径

  1. 在线课程:在「入门:AI 学习路径」中,有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity),按照自己的节奏学习,并争取获得证书。
  2. 关注权威媒体和学者:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。

三、实践与应用

  1. 参与实践项目: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。
  2. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。
  3. 特定模块深入学习:根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块(如图像、音乐、视频等)进行深入学习。
  4. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用,要熟练掌握。

四、持续学习与分享

  1. 持续学习:不断吸收新知识,更新自己的知识体系。
  2. 分享交流:在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。

总之,要全面系统地学习 AI 知识和技能,需要从多个方面入手,不断实践和探索。

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References

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。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。总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习AI知识和技能,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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。

05-如何与AI对话

[heading2]总结关于大模型的思考与探讨大模型中文表达:李继刚认为作为普通用户,语言在大模型中不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于embedding环节。垂类模型与大模型公式:Olivia提出通过合适的模型、prompt和test入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,李继刚认为微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。提示词的挖掘:李继刚认为写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。读书方法与提示词相关书籍推荐:李继刚认为读书最有效的是笨方法,不取巧,花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。内置思维链提示词:李继刚认为针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势,但对于某些如COT这类的内置可能会改变大模型的原味,对此存疑。关于编写提示词的经验与思考原汁原味与生效元素的平衡:为得到原汁原味的效果,需考虑是否反刻某些元素;生效的小技巧大模型可能会内置,如指定角色效果有变化。压缩与歧义的处理:找到凝练的核心概念(a)后,根据对象用不同方式(b)表达,核心在于找到准确的a,而寻找a的方法目前主要是多读多泡在相关领域。持续学习与输出:通过阅读吸收输入,转换为自己的语言输出,与大模型交互提炼精华,多输出促进吸收输入。

Others are asking
openai 发布的sora最新模型中,生成视频的提示词与一般问答提示词有什么区别或者注意事项?
Sora 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型。 生成视频的提示词与一般问答提示词的区别和注意事项如下: 1. 对于视频生成,神经网络是单射函数,拟合的是文本到视频的映射。由于视频的动态性高,值域大,因此需要丰富且复杂的提示词来扩大定义域,以学好这个函数。 2. 详细的文本提示能迫使神经网络学习文本到视频内容的映射,加强对提示词的理解和服从。 3. 和 DALL·E 3 一样,OpenAI 用内部工具(很可能基于 GPT4v)给视频详尽的描述,提升了模型服从提示词的能力以及视频的质量(包括视频中正确显示文本的能力)。但这会导致在使用时的偏差,即用户的描述相对较短。OpenAI 用 GPT 来扩充用户的描述以改善这个问题,并提高使用体验和视频生成的多样性。 4. 除了文本,Sora 也支持图像或者视频作为提示词,支持 SDEdit,并且可以向前或者向后生成视频,因此可以进行多样的视频编辑和继续创作,比如生成首尾相连重复循环的视频,甚至连接两个截然不同的视频。 以下是一些 Sora 的案例提示词,如:“小土豆国王戴着雄伟的王冠,坐在王座上,监督着他们广阔的土豆王国,里面充满了土豆臣民和土豆城堡。”“咖啡馆的小地图立体模型,装饰着室内植物。木梁在上方纵横交错,冷萃咖啡站里摆满了小瓶子和玻璃杯。”“一张写有‘SORA’的写实云朵图像。”“一群萨摩耶小狗学习成为厨师的电影预告片‘cinematic trailer for a group of samoyed puppies learning to become chefs’”
2024-12-27
哪个AI伴写好一些
以下为您介绍关于 AI 伴写的相关内容: 在“他山之石|如何防止 AI 取代人类思考一切?”中,主要探讨了一些较为奇特和夸张的想法,并未直接涉及 AI 伴写的评价。 “陈财猫:如何用 AI 写出比人更好的文字?”提到了一些利用 AI 进行写作的实践方法,如从场景出发裂变、由假设出发衍生故事、利用特定流派的套路作为种子等,还介绍了故事灵感的裂变工具及效果。 “夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长”中关于 AI 写作的观点认为,AI 虽能写出看似不错的文章,但不应完全依赖它来写作。写作不仅是产出内容,更是思考过程,对于想做 IP 账号的人,个人特色很关键。不过,AI 可在头脑风暴、查找资料、优化表达和拓展思路等方面成为写作的得力助手。 综合来看,目前没有明确指出哪个 AI 伴写更好,选择时需考虑自身需求和使用场景,合理利用 AI 辅助写作,提升写作效果。
2024-12-27
伴写文档AI
以下是关于伴写文档 AI 的相关内容: 一份关于 AI Liability Directive 的文档,其中包含了相关的标题、内容和多个文件编号,如 SEC344 final 等,还涉及到解释性备忘录、提案背景等方面。 南瓜博士指出,担心 AI 削弱孩子思考力是因为用法不对。在相关文章中提到,如果孩子用 AI 搜索回答封闭性问题迅速结束任务,AI 看似是好奇心的毒药;但改为开放性问题或让其帮助提出拓展思考的问题,能激发更大的好奇心。对于 AI 辅助写作文,若担心孩子偷懒,可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,由 AI 写作,孩子点评批改并让其迭代出更好的文章,评价重点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。
2024-12-27
前沿AI硬件
以下是关于前沿 AI 硬件的相关信息: 由郎瀚威 Will 发起的 GenAI 硬件榜单: 定义:利用 GenAI 技术(主要是 LLM),与音频生成、翻译、视觉采集并解读相结合,以可穿戴为主逐步渗透的新品类硬件,以 Meta 雷朋眼镜为代表。 本期情况:未收录较大的 GenAI 硬件如 AI PC、AI 手机,以可穿戴、AI 助理相关硬件为起点。 榜单受众:GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等。 榜单标的:以北美市场的视角,销量、影响力为主。 榜单初心:随着 Meta 眼镜的成功,GenAI 硬件爆发在即,每月从多角度围观这一现象,旨在给创业者提供参考。 本次更新(9.19): 更新亚马逊销量、独立站流量、新品发布、融资信息,排序标准从媒体综合指数改为 Tiktok 热度。 完善挂件、戒指、眼镜等分类榜数据。 榜单目录:包括 GenAI 硬件北美公开销量榜、GenAI 硬件亚马逊销量榜等共 15 个重要榜单。更多榜单可文末点击“阅读原文”免费访问或直接访问飞书:https://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLh 。数据来源:google、tiktok、twitter、亚马逊。对于榜单内容有疑问想交流的 GenAI 硬件创始人,或者想合作转载内容的公众号博主,请加微信,或者在本文末留言。 今年很火的几款 AI native 硬件: Rewind Pendant:可穿戴设备,能捕捉现实中所说和听到的内容,进行录音转录、数据加密和本地存储,保障安全性和隐私保护。https://www.rewind.ai/pendant Rabbit R1:新型人工智能驱动的移动设备,通过高级语音命令简化应用程序使用,售价 199 美元,配备 360 度摄像头、触摸屏和 4G 连接。Rabbit OS 基于 Large Action Model(LAM 大动作模型),能处理自然语言并转化为可执行任务,与常见应用交互,支持语音命令执行复杂任务,未来用户可教会其执行特定任务。https://www.rabbit.tech/
2024-12-27
AI 3D建模
以下是一些 AI 3D 建模的工具和相关介绍: 1. Tripo AI:这是 VAST 发布的在线 3D 建模平台,基于数十亿参数级别的 3D 大模型,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型,支持快速的 2D 到 3D 转换,具有 AI 驱动的精准度和细节。在“Create”界面,可通过输入提示词(不支持中文)生成 3D 模型,每次生成 4 个基础模型,不满意可点击“Retry”重新生成,对满意的模型可点击“Refine”精修,精修进度在“My Models”中查看,约 5 分钟完成。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外,provisual.app 是一个 3D 模型在线可视化平台,具有易于使用、无需特殊技能或软件、可节省时间和成本等优点,功能包括在线协作、实时渲染、无限视角、材质和纹理编辑、高质量输出等,适用于产品设计、营销、教育等领域,目标客户为营销机构、创意机构、包装公司、在线商店、设计院的设计师、美术师等。 这些工具通常具有用户友好的界面,允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型,无需专业的 3D 建模技能,可广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。
2024-12-27
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指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,其生态位是一种似人而非人的存在。 对于没有理工科背景的人来说,可以将 AI 当成一个黑箱。最初,计算机是按照明确定义的程序来运算的,但对于像根据照片判断一个人的年龄这类无法明确编程的任务,正是 AI 所感兴趣的。 AI 健身是利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能为用户提供个性化的指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-12-27
根据我的论文题目撰写一段引言,要求达到人文社科的极高水准:《通用人工智能时代的博弈论应用:数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代,通用人工智能正以前所未有的态势重塑着我们的生活和社会格局。在这一宏大背景下,博弈论的应用成为了一个引人瞩目的焦点。数据科学的崛起为我们提供了海量且复杂的数据资源,而如何从这些数据中挖掘出有价值的信息,并将其转化为明智的决策,成为了摆在我们面前的关键问题。博弈论,作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择和均衡结果的学科,为我们在通用人工智能时代的决策过程提供了深刻的理论基础和实用的分析工具。它不仅能够帮助我们理解个体和群体在复杂环境中的行为模式,还能够预测和优化决策结果,从而实现决策价值的最大化。因此,深入探讨通用人工智能时代中博弈论在数据科学与决策价值方面的应用,具有极其重要的理论意义和现实价值。
2024-09-28
我要创建一个智能体,用于帮助初中学生提升英语水平,并达到中考英语满分的水准,你说用哪个智能体好,提示词如何写,谢谢
创建一个用于帮助初中学生提升英语水平并达到中考英语满分水准的智能体,您可以参考以下步骤: 1. 完成智能体创建后,点击进入其编排页面。首先对模型进行调整,选择适合的模型,并设置模型的温度及输出长度参数。注意模型默认输出长度通常为 512,可能不足以满足需求,这是常见的配置问题。 2. 输入提示词,建议使用提前准备的提示词模板,直接将其编排进智能体。 3. 编排完成后,点击“添加功能”按钮,根据实际需求选择,通常推荐至少选择“开场白”功能,因为开场白内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 4. 随后进入选择智能体工具的环节,根据具体需求定制,挑选并添加合适的工具,以确保智能体能够满足需求。 5. 在完成智能体的整体设置后,便可以利用该智能体来创建个性化的提示词。在整个交互过程中,只需提供提示词的名称及其具体的执行任务,智能体将自动生成一个完整的智能体模板。 目前接触到的智能体大多建立在大模型之上,其发展是从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。这些基于大模型的智能体具有强大的学习能力,能够通过大量数据学习,获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力;具有灵活性,能适应不同任务和环境;具有泛化能力,能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,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。 关于提示词的编写,您可以参考一些示例,比如儿童寓意故事创作者的相关内容。但需要注意的是,这些示例可能与您创建英语提升智能体的需求不完全一致,您需要根据实际情况进行调整和优化。
2024-09-26
输出12个精选prompt框架
以下是 12 种精选的 Prompt 框架: 1. Key Result(关键结果):明确想要的具体效果,通过试验并调整。包括改进输入、改进答案和重新生成等方法。 2. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,如从答案不足之处改进背景、目标与关键结果,在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点,或在 Prompt 不变情况下多次生成结果优中选优。 3. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 4. OBJECTIVE(目的):描述目标。 5. ACTION(行动):解释所需的动作。 6. SCENARIO(方案):描述场景。 7. TASK(任务):描述任务。 8. ICIO 框架:相关链接 9. CRISPE 框架:相关链接 10. BROKE 框架:作者陈财猫,相关链接 11. PATFU 泡芙提示词框架:作者口袋君,包括清晰表述需要解决的问题、问题所在领域及需要扮演的角色、解决问题需要执行的具体任务。 12. Format(格式):详细定义输出的格式和限制条件,以及记录提示词版本并根据输出结果对提示词迭代。
2024-12-16
完善程序实现格式化输出a,b,c=‘唐代’,‘将近酒’,‘李白’ print(' '.fomat(a,b,c))
您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是: ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。
2024-12-09
你好,我目前正在做oj系统,我想在项目中接入ai助手,来帮助用户分析问题,和输出正确代码
您好,在将 AI 助手接入您的 OJ 系统以帮助用户分析问题和输出正确代码方面,这是一个很有前景的想法。首先,您需要明确您希望 AI 助手具备的具体功能和性能要求,例如能够处理的编程语言种类、问题分析的深度和准确性等。 接下来,您可以考虑选择适合的 AI 技术和框架。目前常见的有自然语言处理(NLP)技术,用于理解用户的问题描述;机器学习算法,用于预测和生成代码。 在数据准备方面,您需要收集大量的编程相关数据,包括问题描述、正确的代码示例等,以训练您的 AI 模型。 同时,要注意确保 AI 助手的输出符合编程规范和最佳实践,并且能够与您的 OJ 系统进行有效的集成和交互。 您还需要考虑如何对 AI 助手的性能进行评估和优化,以不断提升其服务质量。 希望以上建议对您有所帮助,如果您能提供更多关于您的 OJ 系统和需求的详细信息,我可以为您提供更具针对性的指导。
2024-12-05
AI 评估 GPU 大模型的性能指标,包括输入 token 和输出 token 能力的区分。
以下是关于 AI 评估 GPU 大模型性能指标中输入 token 和输出 token 能力区分的相关内容: 大模型是通过输入大量语料进行训练,从而获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大模型的训练和使用过程中: 1. 训练需要大量计算,GPU 更合适,只有具备大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 大模型需要大量数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 要用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 完成上述步骤后,大模型就可以进行如翻译、问答等推导(infer)工作。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,人类语言发送给大模型时,会先转换为其自身语言,推理生成答案后再翻译输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,都是以 token 为单位计量的。 在评估 GPU 大模型性能时,显卡的常规指标很重要。大部分模型默认采用 FP16 的加载方式,因此显卡的性能指标主要关注 FP16 的算力和显存大小。算力影响推理速度,包括输入数据处理和持续吐出数据的速度,会体现在从提示词输入后到第一个输出的 token 的等待时间间隔,以及流式输出下每秒吐字的字数,通常每秒 10 token 以上能获得较好的用户体验。显存大小影响能否装载模型,可通过“参数大小乘 2”简化判断所需显存大小,但实际显存需求还会受其他因素影响。
2024-12-05
怎么用coze智能体调试提示词 输出表格
以下是关于如何用 Coze 智能体调试提示词的相关内容: 大模型节点配置入门要点: 1. 输入与输出的变量名称可自定义,按习惯设定以便识别字段含义。 2. 输入方面,由于取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}},可直接选择引用。 3. 提示词区域中,因 LLM 需要根据输入信息处理,所以需两个双花括号写明输入项参数名,如{{input}}。 4. 输出方面,有几项子内容需生成就设置几项。 为让大模型理解最终输出形式要求,需在用户提示词最后添加输出格式段落,描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意变量名称、对应的输出内容、输出格式要前后完全一致,否则会输出失败。 搭建 AI 智能体的配置过程: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”(测试下来,通义对提示词理解和执行效果最好)。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词(可按需求和实际效果优化调整)。完成上述步骤后,可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。
2024-12-04
有什么AI工具能帮助我配音,输入文本即可输出声音。还有什么AI工具能复制其他人的声音,使其可以唱歌。
以下是一些能够输入文本即可输出声音的 AI 工具: 1. Vidnoz AI:支持 23 多种语言的配音,音质高保真,支持文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 2. Wavel Studio:支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅,自动去除背景噪音和杂音,提供添加字幕和文本叠加层的工具,界面友好,提供多种自定义选项。 3. Elai.io:支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实,自动将唇形与语音同步,生成字幕,提高视频的可访问性,支持多位配音者,适合复杂对话场景。 4. Rask AI:支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言,采用先进语音合成技术,音质高保真,提供语音参数自定义和音效添加工具,与多种视频编辑平台和工作流程整合。 5. Notta:提供快速实惠的多语言配音解决方案,保留原声说话风格和细微差别,提供调整语音速度和音调的工具,支持批量处理,高效完成多视频配音。 6. Dubverse:支持 60 多种语言的配音,音质接近真人,提供文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和情感添加工具,与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 目前能够复制他人声音使其唱歌的 AI 工具相对较少,且在使用此类工具时需要注意法律和道德规范。在选择 AI 配音工具时,请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2024-12-04
请问如何零基础学习AI知识
以下是零基础学习 AI 知识的建议: 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,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。 对于中学生学习 AI 的建议: 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: 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。 总之,无论是零基础还是中学生,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2024-12-27
听说你这里有ai小白学习ai知识从0到1的文档,哪里可以查看到
新手学习 AI 可以按照以下步骤进行: 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。 如果您是零基础小白,还可以: 1. 网上找基础课程进行学习。 2. 观看科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2024-12-26
我想要学习prompt,请你推送10篇知识库相关文章给我
以下是 10 篇与 prompt 相关的知识库文章: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
2024-12-26
学习这些知识的方法
以下是关于学习 AI 相关知识的方法: 对于大语言模型(LLM)知识的学习路径: 首先,学习大语言模型入门者的课程,这是基础。 接着,进一步学习面向开发者的课程,以应用于实际项目。 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,以及 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,使用 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,以及微调 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。 进行 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,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 进行 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。 对于低年级小学生的 Genie 模型科普: Genie 模型通过“观看视频”的方法学习,就像小朋友通过看、听、读书和练习来学习新知识。它观看了大量互联网视频,从而学会很多事情。 Genie 模型运用“深度学习”技术让自己更聪明,通过分析学习到的视频内容找出规律和联系,然后根据提示创造全新的虚拟世界。 Genie 模型里有“模型参数”,就像玩具机器人的调节按钮,这些参数能调节模型做不同的事情。 Genie 模型在学习时无需人们告知每个动作的名称,而是通过不断尝试和练习来学习。
2024-12-26
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人,当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人,并实现根据知识库内容回答问题,您可以参考以下步骤: 1. 了解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 2. 创建知识库:创建一个包含大量相关文章和资料的知识库,例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot:在设计对话机器人时,添加创建好的知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素:在问答机器人的配置中,包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人;提示词用于指定模型的角色和专注技能;知识库则相当于给员工的工作手册。例如,可以使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤,您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
我想系统性的,由浅入深的学习AI知识,请给出我一个规划
以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划: 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构和算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程,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,并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 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。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛,包括图像、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,它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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。 总之,按照以上规划,从编程基础、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,您将逐步深入 AI 领域,为未来的发展做好准备。
2024-12-24