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chatgpt入门

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以下是关于 ChatGPT 入门的相关知识：

  • ChatGPT 的实质功能可以用“词语接龙”四个字概括。具体来说，给它任意长的上文，它会用自己的模型生成下一个词。其通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合成新的上文，不断重复以生成任意长的下文。训练模型可以让答案更接近用户想要的答案，提示词的撰写也很重要。
  • ChatGPT 被称为生成模型，与搜索引擎不同。训练的主要目的不是记忆，而是学习以单字接龙的方式训练模型，学习提问和回答的通用规律，以便在遇到没记忆过的提问时能生成用户想要的回答，即实现泛化。
  • ChatGPT 从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始生成“类似于训练内容”的文本。其神经网络由简单元素组成，基本操作也简单，但能产生成功“类似于”网络、书籍等内容的文本。
  • GPT 代表生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和转换器（Transformer）。
  • 您还可以通过以下资源进一步了解：
    • 大白话聊 ChatGPT：[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/641183b5bb1fc0cb68f810c6]
    • 人工智能教父 Hinton：关于 ChatGPT 与 AI 发展的 11 个核心观点：[https://www.ccvalue.cn/article/1410713.html] （进阶内容）
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References

直播一期：知识库及 GPT 基础介绍

具体来说就是给他任意⻓的上文，他会用自己的模型去生成下一个词那他是怎么回答那些⻓内容的呢？答案是把它自己生成的下一个词，和之前的上文组合成新的上文，再让它生成下一个词，不断重复就可以生成任意⻓的下文。该过程也叫做自回归生成。上文：我爱下文：香菜？中国？原神？每一次的回答就像掷骰子或抽卡，训练模型可以让答案更接近用户想要的答案（当然提示词的撰写也非常重要，后面的直播会说到）[heading2]🌐大型模型的训练方式[heading3]Chat GPT 🙅🏻‍♀️搜索引擎[content]难道说要把所有的提问回答组合都给chat GPT t来做单字接⻰吗？其实不需要训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接⻰的方式来训练模型。不仅仅是为了让模型记住某个提问和回答,数据库已经将所有信息都记忆好了,直接搜索就可以得到回答非要训练单字接⻰,为的就是让模型学习提问和回答的通用规律。以便在遇到没记忆过的提问时，也能利用所学的规律生成用户想要的回答，这种举一反三的目的也叫做泛化。学习材料的作用只是调整模型，以得到通用模型，为的是能处理未被数据库记忆的情况因此chat GPT也被称为生成模型，生成模型与搜索引擎非常不同，搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息，但生成语言模型可以创造不存在的文本。

ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？

ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是，其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的事情：人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色，结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢？它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的，这似乎是非常可能的。

初学者

|任务名|内容摘要|链接|标签|分类|必读星标|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|ChatGPT中，G、P、T分别是什么意思？|GPT：Generative Pre-Training Transformer，分别代表生成式、预训练和转换器。|[https://mp.weixin.qq.com/s/vXoYeA7w6l_WiKmDHogdTA](https://mp.weixin.qq.com/s/vXoYeA7w6l_WiKmDHogdTA)|ChatGPT|入门||<br>|大白话聊ChatGPT|逐字稿：[2023/3/6大白话聊ChatGPT直播逐字稿（Sarah &王建硕）](https://d58hixvcd6.feishu.cn/docx/HfMEds7Z1ov37wxqM19czTBinWg)|[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/641183b5bb1fc0cb68f810c6](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/641183b5bb1fc0cb68f810c6)|ChatGPT|入门||<br>|AI的时代已经到来|在比尔·盖茨的一生中，他说看到了两次技术演示，让他感到革命性。一次是图形界面，而另一次呢，是他在2022年感受到的。中文译稿：[比尔·盖茨：人工智能时代已经到来](https://36kr.com/p/2184264733720713)|[The Age of AI has begun | Bill Gates(gatesnotes.com)](https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun)|AI|未来||<br>|万物摩尔定律| Sam Altman|想象一个世界，在几十年里，所有的东西——住房、教育、食品、衣物等——每两年变得只有原来一半的价格，我们该如何去应对如此巨大的社会经济变革？|[万物摩尔定律| Sam Altman](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/TVuEw0miti0ZuTkzsJsczEA8nVr)|AI|未来||<br>|人工智能教父Hinton：关于ChatGPT与AI发展的11个核心观点|本文是Hinton关于ChatGPT和AI发展的访谈内容整理而成。|[https://www.ccvalue.cn/article/1410713.html](https://www.ccvalue.cn/article/1410713.html)|ChatGPT|进阶|⭐️|

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如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
chatgpt5最新消息
以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。
2025-02-13
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别，原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面： 1. 在 App Store 排名上，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部和市场投放，完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面，DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面，DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上，DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练。 6. 在回答用户问题时，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，以提升最终回答的质量，而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面：DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型，但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如，DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略，使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
DeepSeek与ChatGPT的区别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别： 1. App Store 排名：DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与推广：DeepSeek 没有市场部，也未做市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点： 性能与成本：DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新：DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero：跳过监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练，且发现模型的思考能力可以自我涌现，具有革命性。 5. 影响： 行业影响：DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，Meta 内部对其出色表现感到震惊。 市场影响：DeepSeek R1 的低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战，其股价短期内大跌。 6. 未来展望：开源模型进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格下降，技术更普惠平权；AI 编程效率提升、门槛降低，创作能力不断提升，催生更多创作形式。 此外，DeepSeek R1 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升回答质量，模拟人类深度思考。而 ChatGPT 未具备这些特点。
2025-02-11
非计算机专业出身，怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，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，您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，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。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。
2025-02-16
如何入门学习AI
以下是新手入门学习 AI 的方法： 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，可根据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，了解其工作原理和交互方式。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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。 如果您不会代码，想要在 20 分钟上手 Python + AI，可以按照以下步骤： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景知识： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，若不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码的平台订购新道具。OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-15
如何零基础入门
以下是零基础入门 AI 的一些建议： 1. 学习 Cursor： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上的基础课程，看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion： 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略，包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。
2025-02-14
如何快速AI入门？
以下是为您提供的快速 AI 入门的方法： 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），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. 对于不会代码的情况： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具订购新道具，或者从 GitHub 一类的分享代码的平台获取。 这份简明入门旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二，通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-14
如何入门和学习AI
以下是新手入门和学习 AI 的方法： 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，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，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，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。
2025-02-13
入门需要把每个视频都看一遍嘛
对于入门是否需要把每个视频都看一遍，这取决于您的学习目标和时间安排。 Karpathy 的 LLM 入门介绍视频内容非常丰富全面，涵盖了预训练、有监督微调、强化学习等多个方面，包括数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例等具体内容。还介绍了如何使用和在哪里找到 LLM 模型，如专有模型可通过访问官方网站或平台使用，开源模型可通过推理服务提供商、本地应用程序等方式体验和调用。同时也探讨了 ChatGPT 的本质、LLM 的局限性、优势、未来展望，如多模态、Agent 智能体、无处不在的隐形化、测试时训练、长上下文处理等发展趋势，以及跟踪 LLM 最新进展的资源，如 LLM 排行榜、AI News Newsletter、X（Twitter）等。 如果您希望对 LLM 有全面深入且系统的了解，观看全部视频会很有帮助。但如果您时间有限，或者只是对某些特定方面感兴趣，也可以有针对性地选择部分内容观看。
2025-02-13