学习AICG的步骤

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真且富有创意的图像；StableDiffusion 则以其强大的生成能力和广泛的自定义选项受到众多用户的青睐。

目前关于国外主流的十大图像类 AICG 应用，暂时没有确切和权威的统一排名。不同的评估标准和应用场景可能会导致结果有所差异。一些常见且受到广泛关注的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney 等，但要确切指出十大应用会因各种因素而难以确定。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像；StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。

以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。

以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息： 1. 工具选择 主要工具：Midjourney 和 Stabel Diffusion。 辅助工具：RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 工作流效果 创意多样：设计解决方案更为多样和创新，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速：AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效：在整体项目的设计时间减少了 18%。 3. 提升能力的方法 建立针对性的 AI 工作流：使用 lora 模型训练的方式，生成特定的形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。 实用的模型训练：在营销活动期间，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。 AI 设计资产储备：建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。 此外，对于建筑设计师审核规划平面图，以下是一些可用的 AI 工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据的汇总与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

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。

以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容： 提示词工程的任务可分解为两个步骤，如 Pryzant 等人（2023）所做：第一步，模型预期检查当前提示词和一批样本；第二步，模型预期编写一个改进的提示词。 对于复杂任务，可将其分解成更小的步骤，并在提示词中明确每个步骤的具体操作，引导模型逐步完成任务。例如，使用以下逐步说明：步骤 1 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本，并以“摘要：”作为前缀。步骤 2 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语，前缀为“翻译：”。 如果将任务分解，Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例，并反思当前提示词的局限性，可指导提案模型回答一系列问题，如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。 实际操作中，提示词插入整个输入序列的位置是灵活的，可能位于输入文本之前用于描述任务，也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。

在 AI 时代帮助每个学生成为学霸，以下是一些步骤和要点： 1. 培养获取知识的能力：教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法，提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化：引导学生将获取的信息和知识有效内化，转化为智慧。例如，通过实践反思、交流讨论等方式，提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统：帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念，增强学习的自信心。 4. 培养独立思考：鼓励学生主动积极思考，不盲目与他人比较，专注自身的成长和进步。 5. 强调自学：引导学生重视自学，让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力： 鼓励学生勇于尝试新事物，将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维，不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思，提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流，激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的，通过积累知识和经验，并将其转化为实际价值，学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。

如果您是 AI 小白，想要从 0 开始学习 AI，以下是为您推荐的学习步骤： 1. 记忆阶段： 先从 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）等开始了解。 看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）。 2. 理解阶段： 进一步了解 AI 领域的主要思想和概念（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS）。 将精选 AI 网站（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR）和 APP 产品都试一试。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 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。 然后，在「入门：AI 学习路径」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 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，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 最后，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。

如果您想学习 AI 编程，可以从以下几个方面开始，并参考以下资源： 开始的方向： 1. 明确编程目标：确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制：明白在何种情况下需要编程，何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源： 1. 掌握 Python 基础： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程：例如“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践：通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议： 1. 对于复杂的项目，如 P2P 传输程序，要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中，优先寻找线上工具、插件和本地应用，先找现成的开源工具和付费服务，只有在没有现成方案时再考虑自己编程。

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

以下是为新手和中学生提供的学习 AI 的建议： 新手学习 AI： 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。 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。 中学生学习 AI： 1. 从编程语言入手学习： 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。 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。

以下是为您提供的从 0 开始学习 AI 的建议： 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，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，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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 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。

以下是关于新手学习 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，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。 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。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。