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 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。

RAG 技术实现的原理步骤主要包括以下几个方面： 1. 理解问题：AI 模型首先需要理解用户的提问或指令。 2. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 3. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 4. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 5. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 6. 检索相关知识：AI 模型根据对问题的理解，从外部知识库中检索相关的信息。 7. 整合知识与推理：AI 模型将检索到的知识与自身的推理能力相结合，生成最终的答案或内容。 例如，在医疗领域，RAG 技术可以帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例，从而提高其诊断和治疗建议的准确性。但需要注意的是，在将大型文档转换为可检索内容的过程中，如文档解析和文本切分、嵌入向量生成等步骤，每一步都可能导致信息损失，复合损失会显著影响 RAG 响应的效果。

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：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：通读官方文档，研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例：熟悉相关领域术语和概念，研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧：学会组合词条精确描述效果，掌握控制生成权重的符号技巧，处理抽象概念等无形事物的描述。 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，在社区分享请教获取反馈。 6. 创建提示词库：按主题、风格等维度建立，记录成功案例方便复用。 7. 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握新技术、新范式、新趋势。 学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 2. 学习构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 3. 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习。 4. 实践、迭代、优化：与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试变体并分析差异。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究：持续关注最新研究成果和方法论。

学习提示词可以参考以下步骤和方法： 1. 基础概念学习 了解相关模型（如 Stable Diffusion）的工作原理和架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方资料 通读官方文档，了解提示词相关指南。 研究开发团队和专家的教程、技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉相关领域（如 UI、艺术、摄影）的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧 学会组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用特定符号（如“（）”、“”）控制生成权重。 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践与反馈 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比结果，分析原因，总结经验。 在社区分享，请教高手获取反馈建议。 6. 创建提示词库 按主题、风格等维度建立自己的词库。 记录成功案例和总结，方便复用。 7. 持续跟进前沿 关注模型的最新更新和社区动态。 掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，还需注意： 1. 理解提示词的作用，它为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 2. 学习构建技巧，明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，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. 多实践、迭代、优化，尝试变体并分析输出差异。 5. 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究，提示工程是前沿领域，持续关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能最大程度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结才能掌握窍门。

学习提示词可以按照以下步骤和方法进行： 1. 基本概念的学习： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，提示词在现代大型语言模型中极其重要，掌握其运用技巧能最大限度发挥模型潜能。具体包括： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确的语言描述；给予足够背景信息和示例，帮助模型理解语境；使用清晰指令，如“解释”“总结”“创作”等；对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型执行任务和生成输出，发挥“提示”模型的作用。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计。学习提示词需要先了解大模型特性，具备清晰表述需求和任务的能力。

以下是关于快速学习 AGI 的一些建议： 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。 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。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情，即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。

以下是从基础到高深学习 AI 用法的建议： 基础阶段： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」，熟悉 AI 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）及它们的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 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。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 深入阶段： 1. 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。掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 2. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品创作作品，知识库中有相关作品和文章分享，欢迎实践后分享。 3. 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，获取实际应用中的第一手体验。 精进阶段（针对不会代码但希望深入的情况）： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学习使用条件语句（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，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块，使用包扩展程序功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象的定义与实例化，以及属性和方法，还有继承和多态。 异常处理：理解异常及其工作原理，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件读写，处理文件与路径。

对于零基础学习 AI，您可以先从以下几个方面入手： 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，您可以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。 建议您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，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。 至于是否需要报名学习还是先从免费网站开始，这取决于您的个人情况和学习习惯。如果您希望有系统的指导和监督，并且经济条件允许，报名学习可能更适合您。但如果您想先初步了解和尝试，从免费网站开始也是一个不错的选择。