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学习ai有哪些方向可以选择

Answer

学习 AI 有以下几个方向可供选择:

  1. 编程语言基础:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。
  2. 工具和平台体验:尝试使用如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向特定群体的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。
  3. 基础知识学习:
    • 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、自然语言处理等)以及它们之间的联系。
    • 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
  4. 实践项目参与: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,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。
  6. 特定模块深入:根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等进行深入学习,掌握提示词技巧。
  7. 与 AI 产品互动:使用如 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。
  8. 结合特定领域:如将 AI 与宠物行业结合,包括 AI 宠物助手(自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等)、AI 宠物互动玩具、AI 宠物图像生成、AI 宠物医疗诊断、AI 宠物行为分析等,需要掌握基础的 AI 技术,了解宠物相关领域知识,关注应用案例并尝试开发原型。
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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。

问:AI 怎么和宠物结合?

我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径:1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉,可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议:1.掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术2.了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识3.关注业内先进的AI+宠物应用案例,学习其技术实现4.尝试开发简单的AI宠物应用原型,并不断迭代优化总的来说,AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道,结合AI技术和宠物行业需求,可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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AI 绘画提示词
以下是一些 AI 绘画常用的提示词: 画面构图方面: 人物拍摄:Chest Shot、headshot 爆头。 视角:Wideangle view 广角镜头、CloseUp的横截面图、cinematic shot 电影镜头。 相机相关:canon 5d,1fujifilm xt100,Sony alpha 相机型号焦段光圈。 其他:scenery shot 风景照、bokeh 背景虚化、foreground 前景、background 背景、Detail Shot。 画面氛围和情绪方面:moody 暗黑的、happy 鲜艳的,浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的,破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。
2025-02-18
有必要考取有关AI的证书吗
考取有关 AI 的证书是否有必要,取决于个人的具体情况和目标。以下为您提供一些参考: 从经验来看,像 MQ 老师这样的知乎 AI 讲师,考取了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书。如果您在教育行业工作,拥有相关证书可能会有一定的帮助。 对于新手学习 AI,如果您希望通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程系统学习,这些课程可能会提供获得证书的机会,这有助于证明您的学习成果。 然而,证书并不是衡量您在 AI 领域能力的唯一标准。更重要的是您对 AI 知识的掌握和实践能力。建议您: 了解 AI 基本概念,熟悉术语和基础概念,包括主要分支(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。 选择感兴趣的模块深入学习,比如图像、音乐、视频等,并掌握提示词的技巧。 进行实践和尝试,使用各种产品做出作品。 体验 AI 产品,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。 总之,是否考取证书要综合考虑您的职业规划、学习需求和个人兴趣等因素。
2025-02-18
小白怎样学习ai工具 熟练运用于工作生活
以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议: 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史: 1. Day 1:懵懵懂懂,只会说“你好,帮我写个报告”。 2. Day 7:学会表达,比如“帮我写一份周报,重点说明项目进度”。 3. Day 14:熟练掌握,例如“我需要一份项目总结,包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30:把常规 AI 工具都试过一遍,并选定自己要持续玩的方向,比如 AI Agent。 5. Day 60:组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路,每天都有记载,大家可以感受一下进境: 元子的心得: 1. 不要怕问“笨”问题,但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步,不积跬步,无以至千里。 3. 多试多练才是王道,来社区共学,一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久,学完就用才是王道,不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告,AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据,AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件,AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案,AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时,比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,即使没有相关经验,在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧,并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事,可以: 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料,快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论,向有经验的大佬请教,多多参与「共创活动」,不仅能快速学习,还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现,AI 工具虽强大,但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-02-18
飞书ai的提示词
以下是关于飞书 AI 提示词的相关内容: 提示词模板和资源: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: 在星流一站式 AI 设计工具中的提示词: 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 提示词优化方面,启用提示词优化后,可帮助扩展提示词,更生动地描述画面内容。 写好提示词的要点包括: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,如一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量;调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容;利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大越优先。此外,还有预设词组供小白用户选择,以及辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,删除所有提示词可清空提示词框,会员加速可提升图像生图速度。 在 AI 商用级问答场景中的提示词: 提示词是告诉全知全能的大语言模型,它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能,使其能够按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”,按照其人设、背景和对话风格做设定。
2025-02-18
通过AI如何来处理Excel数据
以下是一些通过 AI 处理 Excel 数据的工具和方法: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,Chat Excel 也可以帮助处理 Excel 数据,您提出要求,它会逐步进行处理。同时,还可以利用一些其他的 AI 工具和技巧,如 360AI 浏览器实现 AI 内容摘要、问答、思维导图等功能,用通义听悟整理录音笔记等,来辅助处理 Excel 相关的数据工作。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
怎么用 AI做副业
以下是一些利用 AI 做副业的方式: 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。 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,10 分钟内出图。 变现方式:在抖音、快手、视频号、小红书上发布相关内容,将客户引到私域接单变现。注意平台引流要隐蔽,避免被检测限流或封号。 2. AI 玩具 DIY 教程 对 DIY 大模型 AI 玩具感兴趣,可以购买相关电路板和成品玩具自己折腾。团队对接了当前最牛的 LLM,如国内用 Kimi/通义/GLM 等,国外 OpenAI/Claude/Gemini 等,支持多种语言和方言。 典型案例:王乐 Larry 做了适配米兔和火火兔的魔改电路板,售卖正版火火兔 G6 整机,通过改装废旧玩具赚钱。购买时使用优惠推荐码可享受优惠。 交流方式:可加入王乐创建的飞书群。
2025-02-18
我想学习Ai入门
新手学习 AI 可以参考以下步骤: 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。 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,能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。 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。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例: 北京市新英才学校: 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下,主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,决定制作一款学校地图桌游。 课程中,学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法,有时自己写 prompt 与大语言模型对话,还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案,手绘第一版学校地图,选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域,生成式 AI 带来了诸多改变: 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题,可大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”,如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品,如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
我是一个前端,我想要从0开始学习AI,应该怎么样去切入比较好
如果您作为一名前端想要从 0 开始学习 AI,以下是一些建议: 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。了解人工智能是什么,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,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。 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。 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。 首先,记住“生成”两个字,随便找一个国产 AI 进行交流,比如聊小学奥数题、写演讲稿、探讨 996 等话题,看看 AI 擅长和不擅长的方面,留下 1 2 个更顺手的增加使用深度。条件允许的话,也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 来处理复杂任务。
2025-02-18
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一,其发展具有以下特点和阶段: 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中,AI Agent 并非一蹴而就,其发展可分为几个阶段,并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期,符号人工智能作为主导范式,以对符号逻辑的依赖著称,代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统,使用符号来表示知识,通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强,缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色,例如智能摘要能辅助快速筛选信息,自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面,每个人应根据自身情况找到适合的工具,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。
2025-02-15
现在AI发展的主要方向现状说明
目前 AI 的发展主要呈现以下几个方向和现状: 1. 技术范式的革新:传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈,OpenAI 的 o 系列模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的新道路。 2. 多模态能力的跃迁:从 Sora 的视频生成到原生多模态的崛起,再到世界模型的尝试,AI 开始真正理解和模拟立体世界。例如,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,当前的主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。 在服务头部创作者方面,未来会逐渐转向编辑器能力增强,强化视频细节可控性,并逐渐将剪辑、音效生成匹配等后期制作任务智能化。 影视后期方向,未来可以将动捕演员的表演直接转化为虚拟角色,提高特效制作效率。 专业领域,创作者未来可以快速通过草图分镜验证效果。 随着实时生成能力的进一步提升,生成成本的下降,AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将会增多。 在 C 端大众消费侧,看好 AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力;人物识别和替换也可以衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中,可能会带来短视频平台效果模板新的爆发周期。 3. 从“训练时代”向“推理时代”的转变:市场的关注焦点从去年基础模型能力的提升,到今年模型的落地应用和场景化。AI 的能力需要转化为实际的产品和服务,满足用户需求才是核心。 4. 前沿技术点: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 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。
2025-02-15
AI 在生成单元测试代码方面有什么新的进展与方向?
AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具:如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例,Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 模式识别:Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷来生成测试用例,Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型:DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能,DiffTest 基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例来检测系统的脆弱性。 强化学习:RLTest 利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略以提高测试效率和覆盖率,A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成:Testim 是 AI 驱动的测试平台,能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间,Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成:Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本,Cucumber 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外,峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发,其核心产品 Test Gru 已在美国上线,能为客户自动生成单元测试,客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具,可借助其生成测试代码提升代码可靠性,但使用时也需注意方法,如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。
2025-02-14
基于大模型的应用开发主要包括哪些方向和相应的技术栈?
基于大模型的应用开发主要包括以下方向和相应的技术栈: IaaS 层: 百度智能云百舸 AI 异构计算平台,解决大模型应用中的算力问题,提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案,通过引入自动故障预测与任务迁移技术,确保高达 99.5%的有效训练时间,为大模型应用落地提供强大的算力支撑。 PaaS 层: 百度智能云千帆大模型平台,解决大模型的调用、开发和应用开发问题,支持调用文心大模型全系列模型,提供全面的工具链,支持定制化的模型开发。通过 AppBuilder,提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力,还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中,形成良性循环,持续优化模型性能。 SaaS 层: 百度智能云提供丰富的常用应用供客户选择,如数字人平台曦灵、智能客服应用客悦等。 此外,还有一些其他的技术栈和框架,如: Langchain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列的工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。
2025-02-14
我想学习AI,但是不知道如何入门,希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向,要求要有具体的实操方法和必坑指南,能应用于生活和工作中,适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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 1. 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。 六、如果希望继续精进 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。 避坑指南: 1. 不要急于求成,AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合,避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法,要多花时间理解,不要一知半解。 4. 在选择学习资源时,要注意其质量和适用性。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
AI应用有哪些好的方向
以下是一些 AI 应用的好方向: 1. 医疗药品零售领域: 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 药品库存管理:通过分析历史销售数据等因素,预测药品需求量,优化库存管理策略,降低成本。 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可通过手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别并提供相关信息查询服务。 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服工作压力。 药店运营分析:AI 分析药店销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在运营问题和优化空间,为决策提供参考。 药品质量监控:通过机器视觉等技术,AI 自动检测药品包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 实现全流程药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。 2. 改善大模型产品的使用体验,使其面对细分领域需求时变得更好用。 3. 助力用户工作流,对已有场景进行优化。 4. 细分场景独立实用工具。 5. AI 社区。 6. Chatbot。 7. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 8. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 9. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 10. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 11. 交通运输:(具体应用未详细列举)
2025-02-05
天工AI和秘塔AI哪个更好一些,你给出的选择建议
天工 AI 和秘塔 AI 各有特点。 秘塔 AI 搜索由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,旨在提升用户的搜索效率和体验。 天工 AI 搜索采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。在搜索时直接上传文件,就能实现“定制 AI 搜索信息源”的效果。目前支持对话追问,支持脑图的图片下载。但天工 AI 目前仍处于早期版本的状态,一些功能如原文的对应、文本编辑、笔记、下钻探索等还不支持,也没有打通一些出彩的板块,没有跟音乐创作、图片创作等功能连接起来形成完整的“AIGC 工作流”。 综合来看,选择哪个更好取决于您的具体需求。如果您更注重成熟的功能和搜索体验,秘塔 AI 可能更适合;如果您对未来的多模态搜索和发展潜力有期待,且能接受当前一些功能的不完善,天工 AI 也是一个选择。
2025-02-15
当我想要解决一个问题,面对如此多的AI站点和AI智能体,我该如何选择?
在面对众多的 AI 站点和 AI 智能体时,您可以从以下几个方面进行选择: 1. 明确自身需求:确定您希望解决的具体问题和期望达到的目标,以便找到与之匹配的 AI 工具。 2. 了解功能特点:不同的 AI 智能体具有不同的功能和优势。例如,有些擅长自然语言处理和回答各种问题,有些则在特定领域如编程、设计等有出色表现。 3. 考虑技术能力:包括模型的性能、上下文窗口长度、响应速度和并发支持等。响应速度快、并发支持高的工具能在多人使用时保持良好性能。 4. 成本因素:关注免费或低价的选项,以降低使用成本。 5. 个性化需求满足:选择能够根据您的业务场景和个性化需求进行定制的 AI 智能体。 例如,字节的扣子(Coze)是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot,并可发布到多种社交平台和通讯软件上。而在开发 AI 插件时,像 AI Share Card 插件会根据需求选择合适的模型,如选用了具有较长上下文窗口、免费且并发支持高的 GLM4flash 模型。 总之,要综合考虑自身需求、功能特点、技术能力、成本和个性化等因素,选择最适合您的 AI 站点和智能体。
2025-02-04
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
AI换衣API推荐, 并多维度对比,选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比: Comfyui_Object_Migration: 特点:可高精度迁移服装样式到目标人物图像,保持高一致性和细节完整性,支持从卡通到写实的风格互相转换,甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景:虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程: GitHub: 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时,需要考虑以下因素: 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况,如果将模板生成功能设计为固定的代码组件,让大模型专注于内容总结的功能,那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括:较长的上下文窗口,因为内容总结类任务需要较大的上下文长度;响应速度要快、并发支持要高,以在多人使用插件时保持良好性能;免费或尽量低价,以减少模型 token 费用。例如,AI Share Card 选用的是 GLM4flash(截至 202412,长达 128k 的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM 高并发支持)。
2025-01-08
微调训练框架的选择
以下是关于微调训练框架选择的相关内容: 在 Stable Diffusion 中: 首先,config 文件夹中有两个配置文件 config_file.toml 和 sample_prompt.toml,分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。 config_file.toml 文件主要包含了 model_arguments、optimizer_arguments、dataset_arguments、training_arguments、sample_prompt_arguments 以及 saving_arguments 六个维度的参数信息。 v2 和 v_parameterization:两者同时设置为 true 时,开启 Stable Diffusion V2 版本的训练。 pretrained_model_name_or_path:读取本地 Stable Diffusion 预训练模型用于微调训练。 optimizer_type:有七种优化器可以选择。不进行选择时默认启动 AdamW 优化器;显存不太充足时,可选择 AdamW8bit 优化器,但会有轻微性能损失;Lion 优化器是较新的版本,性能优异,但学习率需设置较小,比如为 AdamW 优化器下的 1/3。 learning_rate:单卡推荐设置 2e6,多卡推荐设置 1e7。 除了上述的训练环境参数传入,还需将配置好的 config_file.toml 和 sample_prompt.txt 参数传入训练脚本中。 当设置 1024 分辨率+FP16 精度+xformers 加速时,SD 模型进行 Batch Size=1 的微调训练需要约 17.1G 的显存,进行 Batch Size=4 的微调训练需要约 26.7G 的显存,所以最好配置一个 24G 以上的显卡。 微调训练完成后,模型权重会保存在之前设置的 output_dir 路径下。可以使用 Stable Diffusion WebUI 作为框架加载模型进行 AI 绘画,需将训练好的模型放入/models/Stablediffusion 文件夹下。 在 OpenAI 中: 使用 OpenAI CLI 开始微调工作,需指定从哪个 BASE_MODEL 开始(ada、babbage、curie 或 davinci),还可使用后缀参数自定义微调模型的名称。 运行命令后会上传文件、创建微调作业并流式传输事件直到作业完成。 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始,模型的选择会影响性能和成本。 开始微调作业后,可能需要几分钟或几小时才能完成,工作完成后会显示微调模型的名称。此外,还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-01-06
微调训练框架的选择
以下是关于微调训练框架选择的相关内容: 对于 Stable Diffusion 的微调训练: 1. 配置文件: 在 config 文件夹中有 config_file.toml 和 sample_prompt.toml 两个配置文件,分别存储着训练超参数与训练中的验证 prompt。 config_file.toml 文件包含 model_arguments、optimizer_arguments、dataset_arguments、training_arguments、sample_prompt_arguments 以及 saving_arguments 六个维度的参数信息。 例如,v2 和 v_parameterization 同时设置为 true 时开启 Stable Diffusion V2 版本的训练;pretrained_model_name_or_path 用于读取本地 Stable Diffusion 预训练模型用于微调训练;optimizer_type 可选择多种优化器,如 AdamW(默认)、AdamW8bit(显存不足时可选,会有轻微性能损失)、Lion(最新版本,性能优异但学习率需设置较小)等;学习率方面,单卡推荐设置 2e6,多卡推荐设置 1e7。 2. 训练启动: 将配置好的 config_file.toml 和 sample_prompt.txt 参数传入训练脚本中。 在命令行输入相应命令即可开始训练,训练脚本启动后会打印出 log 方便查看训练过程节奏。 1024 分辨率+FP16 精度+xformers 加速时,SD 模型进行 Batch Size=1 的微调训练约需 17.1G 显存,Batch Size=4 的微调训练约需 26.7G 显存,因此最好配置 24G 以上显卡。 3. 模型使用: 微调训练完成后,模型权重保存在之前设置的 output_dir 路径下。 使用 Stable Diffusion WebUI 框架加载模型进行 AI 绘画,需将训练好的模型放入/models/Stablediffusion 文件夹下,并在 Stable Diffusion WebUI 中选用。 对于 OpenAI 的微调训练: 1. 准备训练数据后,使用 OpenAI CLI 开始微调工作。 2. 指明从哪个基本模型(ada、babbage、curie 或 davinci)开始,可使用后缀参数自定义微调模型名称。 3. 运行命令后会上传文件、创建微调作业并流式传输事件直到作业完成,通常需要几分钟,也可能因作业排队或数据集大小等因素需要数小时。 4. 每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始,模型选择会影响性能和成本。 5. 开始微调作业后,可能需要排队等待,完成后会显示微调模型的名称。还可以列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-01-06