直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如何学习生成式人工智能？

回答

以下是学习生成式人工智能的一些建议：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 阅读「从这里启程」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，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「入门：AI 学习路径」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），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。

此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习本课程，您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括：

  1. 什么是生成式 AI：生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。
  2. 生成式模型：生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。
  3. 生成式对话：生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。
  4. 预训练语言模型：预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。
  5. 生成式 AI 的挑战与展望：生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。

学习资源包括：

  1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。
  2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。
  3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。
  4. 开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等。

学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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。

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、学习资源1.教材：《生成式AI导论2024》，李宏毅2.参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等3.在线课程：李宏毅的生成式AI课程4.开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、学习资源1.教材：《生成式AI导论2024》，李宏毅2.参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等3.在线课程：李宏毅的生成式AI课程4.开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

其他人在问
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时，帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容（如文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景，如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外，Google Cloud 提供了多种工具，如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台，帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。
2024-11-08
现在国内语言生成式AI有多少个在做的，比如说百度的文心一言和阿里的通义
目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。
2024-11-06
生成式AI和AIGC是什么，有什么区别和联系？
生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍，但是在开始前，我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分，以及如何将各个部分连接起来，以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息： 2024 年 7 月 29 日，《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布，为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告： 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日，最近上传的一些报告： 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场，特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出，AI Agent 作为大模型应用的主流形态，正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布，强调了生成式人工智能（Gen AI）在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出，Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量，而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外，关于游戏中的生成式 AI 革命：生成式 AI 是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事，早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序，不能学习，能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术，有了更多计算能力，可以构建大型神经网络，在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分，第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是对该领域的市场地图，概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
生成式AI
生成式 AI 是一种全新的信息获取方式，能够生成新的、未曾存在的内容，包括文本、图像、音频、视频等多模态。其核心机制可拆解为数据、映射和扩散三个简单的词汇。 首先是数据，包括从公共数据库获取图像存档、历史文献图片，或创建特定数据集以覆盖特定风格或元素，目的是获得足够基础以特征化物体、风格或概念。 其次是映射，在数据处理阶段，AI 使用如卷积神经网络的算法，识别和提取图片中的关键视觉特征，如颜色、形状、纹理等，并将信息进行蒸馏，抛弃干扰部分呈现特征。 最后是扩散，利用学习到的数据和视觉特征，AI 能够通过创造性扩散的过程，在现有数据基础上探索和创造新的视觉表达形式。 生成式 AI 的应用场景广泛，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 生成式 AI 正式称呼为 Gen AI/Generative AI，它是一种能够生成新内容的人工智能技术，如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是一种依赖 GPT 系列模型运转的应用（服务），早期 OpenAI 推出的 ChatGPT 是一种模型，目前逐渐演变成可兼容多种 GPT 模型的聊天应用。 在 Google Cloud 中，有 Vertex AI 端到端机器学习开发平台，Generative AI Studio 工具允许开发人员快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，还有 Model Garden 平台可发现和交互基础及第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道。
2024-10-22
搭建个人知识库，请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。 此外，还有一些相关工具和方法： 用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS，下载地址：https://obsproject.com/ Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块：https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章 ，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
什么是通用人工智能素养？
通用人工智能素养是一个较为宽泛的概念，涵盖多个方面。 从相关报告来看，通用人工智能的能力包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。例如，GPT4 的主要优势在于其出色的自然语言能力，能生成流畅连贯的文本，进行多种文本操作，还能理解复杂思想。在编程和数学能力方面，这是理性思考和抽象思维能力的体现。 在法律和医学等专业领域，GPT4 也展现出一定的普遍推理能力。同时，通用人工智能素养的提升还包括促进对从事人工智能开发、操作和使用人员的素养提升，促进人工智能系统设计的包容性和多样性，评估并最大限度减少人工智能系统的影响，以及预防其对弱势人员或群体的负面影响等。
2024-11-10
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外，AGI 常见名词解释如下： chatGPT：由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） NLP：自然语言处理（Natural Language Processing） LLM：大型语言模型（Large Language Model） 更多信息请见（AGI）。
2024-11-10
如何使用必应的人工智能搜索功能
使用必应的人工智能搜索功能可以参考以下内容： 必应是获取信息和学习东西的一个选择，有免费和付费选项。对于一些特定情况，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议，必应可能比谷歌更好。 但使用人工智能作为搜索引擎存在幻觉风险，使用时需谨慎。 对于提升AI搜索引擎的准确度，关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。 在联网检索前，可先对用户的 query 进行意图识别，判断是否需要联网，以节省搜索成本和提升效率。例如，对于一些有标准答案的数学、编程或生活常识问题，可不联网检索，直接用大模型训练好的知识库进行回答。 可利用如 Perplexity.AI 等工具的强大搜索功能获取信息，启用 Pro 功能能获得更专业和深入的搜索结果。通过微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，也能快速搜集大量相关资料。
2024-11-08
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
学习AI，要会编程吗？
学习 AI 不一定必须会编程，但在深入学习时，编程能力会有很大帮助。 对于许多刚开始接触 AI 的朋友，会发现学习过程中需要编程，这可能会带来一定的困扰，因为很多教程默认学习者会打命令行，导致入门困难。 不过，也有一些简明的入门教程，能帮助大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，比如在 20 分钟内完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 Python 在 AI 领域被广泛使用，它就像哆啦 A 梦的百宝袋，拥有丰富的标准库，还能通过 pip 工具和 GitHub 平台获取更多资源。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 对于复杂的项目，如开发一个 P2P 传输程序，涉及到多项关键技术和挑战，包括分布式系统设计、数据完整性校验、去中心化架构以及高效的数据传输技术，就需要具备一定的编程能力，如在 Rust 环境中进行项目初始化与配置，包括安装 Rust、管理版本、创建项目结构等。
2024-11-11
新手如何学习ai
对于新手学习 AI，以下是一些建议： 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。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究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。 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。
2024-11-10
如何学习 AI 提示词
以下是关于如何学习 AI 提示词的建议： 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。 一定要掌握提示词的技巧，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. 对于学习 SD 的提示词： 初学者可从官方资料入手，掌握基本概念。 中级阶段需大量实践，培养敏锐度。 高级阶段则要追求创新性、挖掘新维度。持续的学习、实践和总结反馈，是成为提示词高手的必由之路。 总之，学习 AI 提示词需要多方面的知识和经验积累。
2024-11-10