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如何可以快速的学习Agi

回答

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「从这里启程」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「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,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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家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。

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。

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]总结AE软件的功能及学习路径AE的基本功能:AE可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用auto field自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。AE与AI结合运用:如用runway生成烟花爆炸素材,结合AE的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。AE的其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。AE的学习路径:可在B站找丰富的AE软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。AE软件的使用与创作分享AE学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习AE,还可参考模板。AE与AI的关系:AI出现后,AE使用减少,有些动效可用AI完成。分享自制短剧:介绍了自制短剧的创作情况,包括剧情、工作流等,并呼吁大家去快手点赞。AE在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。未来的分享计划:后续可能分享短剧工作流等内容。

其他人在问
AGI是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 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,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可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,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即弱人工智能,只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2024-11-22
什么是AGI
AGI 即强人工智能或通用人工智能,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。目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 的五个发展等级分别为: 1. 聊天机器人: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:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体: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:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织: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。 OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q 下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7)因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停,计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。更多信息请见(AGI)。
2024-11-21
什么时候可以实现agi
目前关于通用人工智能(AGI)实现的时间存在多种推测和计划。据相关信息,OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的模型,然而由于埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)有望实现完全的 AGI。另外,OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示,在微软投资 10 亿美元之后,OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型,即到 2024 年。但需要注意的是,这些信息多为推测和拼凑,且来源复杂,包括推特用户的搜集和 LongjumpingSky1971 的帖子等,大家可当作娱乐参考,自行辨别其可能性。
2024-11-20
AGI 和RAG AGENT有什么区别
AGI(通用人工智能)、RAG(检索增强生成)和 Agent 存在以下区别: Agent: 本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆(messages 里的历史 QA 对)和长期记忆(summary 之后的文本塞回 system prompt)。 可以通过工具触发检索和 Action,触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ,主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力,目前行业主要使用 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解物理环境并互动,产生具身行动。 RAG: 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI:是一种更广泛和全面的智能概念,旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是,这些概念的发展和应用仍在不断演进,想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。
2024-11-19
你觉得AGI是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指具有人类水平的智能和理解能力的人工智能系统。它能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务,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,像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。但需要注意的是,强人工智能目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 对于“智能”的定义较为模糊,阿兰·图灵提出了名为“图灵测试”的方法,该方法将某一计算机系统和真人进行比较,若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统,那么这个计算机系统就会被认为是“智能”的。
2024-11-18
使用AGI写作
以下是关于使用 AGI 写作的相关内容: 利用 AI 打造爆款公众号文章: AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基础提示词能生成基础文章,更详细和具创意的提示词能提升文章质量,如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格,通常不到十分钟就能完成内容产出。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露: 一家公司正在建造强大的 AI,它具备多种能力且不断获得新能力,工程师们在讨论其意义及可能带来的影响,包括工作过时、道德义务等。 通往 AGI 之路的相关教程: 1. (入门级,网速好时一小时能搞定) 2. 3. 作者 Allen 准备调整加强写作能力训练的工作流,先在飞书上发布初稿获取反馈再拆分细化。
2024-11-15
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议: 1. 阅读相关文章: 如 ,了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ,认识到尽早学习的重要性,避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ,了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ,学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具: 了解星流一站式 AI 设计工具,在入门模式下,熟悉右侧生成器的图片参考部分,如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型,包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等,了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型,可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
小白学习AI怎么开始
对于小白学习 AI,可以从以下几个方面开始: 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。 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。 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。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍: 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。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),并且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如: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。 3. 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。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能: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。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能:一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词:清空提示词框。 3. 会员加速:加速图像生图速度,提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则:用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法:括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧,通过实践和尝试巩固知识,体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
想学习AI编程需要从哪里开始,有什么资源吗
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。
2024-11-21
人工智能和机器学习的区别
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。
2024-11-21
如果我想让快速提取网页内容,并将其中的数据提取为表格或文档,我应该使用哪一款AI软件?
以下是一些可以帮助您快速提取网页内容并将数据提取为表格或文档的 AI 软件及相关建议: 1. 利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。但要注意,信息收集过程中,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 对于数据处理,可以借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 3. 分析与撰写时,通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 此外,Mistral 发布了全新聊天应用,基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。其网络搜索工具可获取最新信息,写作画布功能适合文档创作与协作,高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。您可以通过在线体验: 了解更多。
2024-11-22
利用哪个AI可以快速了解一个领域的发展方向
以下是关于您问题的回答: 要快速了解一个领域的发展方向,可以从以下几个方面入手: 技术研究方向: 1. 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 1. 编程基础:如 Python、C++等。 2. 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下: AI 技术发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:像视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外,AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用,例如: 1. 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 2. 药品库存管理:通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素,AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量,优化药店的库存管理策略,降低成本。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可以用手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析:AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在的运营问题和优化空间,为决策提供参考。 6. 药品质量监控:通过机器视觉、图像识别等技术,AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 可以实现全流程的药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之,AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全,是一个值得重视的发展方向。
2024-11-18
我是一个大学生,现在需要快速了解一个领域的研究发展脉络,请推荐一个ai软件帮我推荐需要看的论文和总结文章大意
以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具,如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查,这些都能简化您的学术工作。网址:https://scite.ai/ 2. Scholarcy:这是一款科研神器,主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,精炼地呈现文章的总结信息,分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址:https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT:这是一个强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。网址:https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题,提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-18
0基础怎么快速学会做AI
对于 0 基础学习 AI,您可以参考以下步骤: 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,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,您还可以参考以下具体的学习活动: 1. 参加“AI 编程共学”活动,例如: 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得:Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:猪猪🐷撞南墙”,回放链接:。 2. 对于技术纯小白,您可以: 从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。
2024-11-12
如何快速转行入AI
以下是快速转行入 AI 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 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。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)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。 对于不会代码的情况,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会感到困难,各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 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,拥有一个装满各种道具的百宝袋,即标准库,遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用,还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 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;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。 另外,关于如何防止 AI 取代人类思考一切,原文提到:认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中,我们需要意识到认知萎缩的危险,以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去,我们需要记住城市的布局和路线,而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。
2024-11-11
如何快速创建调用API的应用
以下是快速创建调用 API 应用的步骤: 1. 了解请求的组成部分: Body:用于传递请求主体,GET 方法中通常不使用。 Path:定义请求路径,GET 方法中可编码参数在其中。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息,通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数: 在配置输出参数界面,可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数,可添加子项。 3. 调试与校验: 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果,Request 为输入传参,Response 为返回值。 4. 发布:在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例: 注册并申请 API KEY:前往 themoviedb.org 注册,依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here,选择 Developer 开发者,填写相关信息并提交,获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT:新创建 GPT,设置名字和描述,添加 Instructions 内容,并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。
2024-11-08