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小白学习AI

回答

对于小白学习 AI,以下是一些建议:

  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,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,还可以通过以下方式加深对 AI 技术原理的理解:

  1. 观看相关视频,了解如什么是 AI 大模型及其原理。
  2. 学习相关技术名词和概念关系:
    • 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。
    • 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。
    • 监督学习有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。
    • 无监督学习学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。
    • 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。
    • 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。
    • 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。
    • LLM 是大语言模型。
  3. 了解技术里程碑,如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出的 Transformer 模型。
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。

谁是人类?!—— 围观人员震颤的瞳孔和激动的心

我原以为,这种涉及代码和大模型能力的东西从来都是阳春白雪,我等小白触碰不得,可如今借由《谁是人类》这个活动,我意识到它和我就隔着几天的发烧努力——一个全程围观并做一点志愿者服务的元子语。我的AI之旅开始于prompt。显而易见,3.5刚出来的时候,对AI生成原理的理解加上prompt写得好,问问题和解决问题的效率是巨大的,当真能解决一些生活中的问题了。然而作为一个小白类型的Chat网页终端用户,更多的是临时捏一些prompt解决具体的问题,将prompt规范、抽象用以让AI拟人,当然试过,却远远做不到。不知道每一个比较小白的小伙伴,是不是都和我有类似的疑虑呢?然而来都来了,自然要参加一下,学习一下也是好的。作为一个围观人群,我虽然没有躬身入局,却因为近距离地作为线上志愿者,惊觉原来这一切其实门槛都在社区里一一解决过,需要的只是愿意花一些时间和做一些准备。在这个过程中,我也直接被点燃了。

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)

一、视频一主要回答了什么是AI大模型,原理是什么。1、概念:生成式AI生成的内容,叫做AIGC2、概念与关系:相关技术名词1)AI——人工智能2)机器学习——电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。3)监督学习——有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4)无监督学习——学习的数据没有标签,算法自主发现规律。经典任务包括聚类,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5)强化学习——从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失;类似训小狗。6)深度学习——一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7)生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8)LLM——大语言模型。对于生成式AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的BERT模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类;3、技术里程碑——2017年6月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT含义:Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。

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年终汇报及活动方案最好用的ai
以下是为您提供的一些关于年终汇报及活动方案的 AI 相关信息: 在智能纪要方面,有多种相关技术和活动,如 AI 音乐创作,通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区;数字人语音合成,介绍了声音克隆技术及微软、阿里等的成果,常用 JPT service;config UI 的应用能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,社区有相关共学课程。 社区共创项目丰富,包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动,会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AIPO 活动及相关挑战,如 10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升,接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人部分材料需尽快购买。 在自媒体发布与流量扶持方面,在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法,设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告,可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 同时,为您提供一些会议总结相关的 AI 工具: 但目前没有直接针对年终汇报及活动方案最好用的 AI 的明确推荐。
2024-11-14
天工AI有哪些使用场景
天工 AI 的使用场景较为广泛,包括但不限于以下方面: 搜索领域:采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 数字内容创作:为艺术家和创作者提供高效、创新的方法来生成相关内容。 游戏开发和动画制作:能够快速、高质量地创建 3D 模型。 教育和培训:利用 3D 内容提供更具吸引力和互动性的学习体验。 医疗行业:为诊断、治疗规划和患者教育提供精确的 3D 模型支持。 建筑和工程:用于设计、可视化和项目规划中的 3D 模型创建。
2024-11-14
即梦AI的主要功能
即梦 AI 是一款强大的视频生成工具,具有以下主要功能: 1. 视频生成:可根据用户提供的图片(首帧/首尾帧)、prompt(文字指令)和各种参数设置生成高质量、稳定且高动态的视频。 2. 生成时长: 全面提升单次生成时长,并提供标准模式和流畅模式两种选择。 标准模式适用于通用场景,支持时长有 3s、6s、9s、12s。 流畅模式适用于运动强度高的场景,如赛车飞驰,支持时长有 4s、6s、8s。 视频延长:全面提升延长效果,可基于选择的模式选择二次生成的时长,并支持 prompt 控制,同一个素材支持两次延长。 3. 可控性: 首尾帧权重超强优化,输入 prompt 可精准控制过渡效果。 运镜控制:新增移镜、摇镜,并支持三档运镜幅度设定。 4. 智能画布:提供多种创意案例,如 LOGO 玩法等。 优点: 动效方面采取激进策略,在需要很强动效表现时可考虑使用。 对画面识别非常准确。 在人物微表情、汽车行驶等画面的表现出色。 具有首尾帧相连的功能。 对于简单画面有不错的表现力,能让主体完成超出预期的流畅动效,尤其是简单的三维物体。 人物的面部特写表现惊艳。 缺点: 精度不太够,后期需要用到 topaz video 等超分工具再放大。 丰富的动效带来画面容易“出轨”的问题,导致画面稳定性不足。 为了更丰富的动效,视频的输出存在掉帧等问题。 运动幅度不能开得太过,否则会有用力过猛的感觉,且画面容易崩塌。 总体 3 6s 的生成长度一般。 即梦 AI 官网:https://jimeng.jianying.com/
2024-11-14
AI 网站哪一个写文章好
以下是一些在写文章方面表现较好的 AI 网站和工具: 1. 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。 2. 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告和建议,功能强大,支持多平台和集成。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型文本,包括电子邮件,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。 3. 利用 AI 打造爆款公众号文章: 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词(prompt)。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。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。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和设定文章基本结构、内容要求。最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-14
如何系统性的学习如何使用ai
以下是关于如何系统性学习使用 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、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 的建议: 1. 从编程语言入手学习,比如 Python、JavaScript 等,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,如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景,也可以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,包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及学习 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,比如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,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、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。
2024-11-14
怎么学习AI
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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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。
2024-11-14
小白如何学习AI
对于小白学习 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、当前应用和未来发展趋势。 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,因其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用中的第一手体验。 6. 持续学习和跟进: 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,与其他爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了 AI 大模型的概念和原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签,强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-11-14
小白学AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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。 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,建议掌握提示词的技巧。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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。 此外,还有一个案例,一位之前只玩过图形化编程的女孩,在暑假超脑 AI 黑客松期间,靠 Claude 和父亲的帮助,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初父亲并不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女孩不服气,决定做一个简单任务,半小时就完成并明白了 Unity 里的基本概念。在后续开发中,虽有顺利也有挫折,挫折原因包括问题描述不清、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让父亲意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目来先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目,且最好有人类导师把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2024-11-14
我现在是一个AI小白,我想学习AI相关知识,我要怎么进阶学习?
对于 AI 小白的进阶学习,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 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,获取实际应用中的体验,激发对 AI 潜力的认识。 同时,您还需要掌握以下基础知识: AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-14
什么是知识库,以及他的运作原理是什么,请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解: 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人,但对于一些特定的工作场景中的细节,比如见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折,它可能并不清楚。这时候,知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说,知识库的运作原理通常包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从各种不同的来源,比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割:把加载的文档分割成指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:这包括两个环节,一是将分割好的文档块进行嵌入,转换成向量的形式;二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索:当需要使用数据时,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。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型,大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例,每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时,就能匹配到对应车型的分段,然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
小白相接处AI做副业推荐怎么开始
以下是给小白接触 AI 做副业的一些建议和相关操作步骤: 一、叨叨两句 前两天有朋友问“小白应该选什么 AI 产品上手好”,今天整理思路来带大家盘一盘。需要注意的是,以下推荐带有强烈主观性,只作参考。 二、被夺舍的小爱同学!——把大模型接入小米音箱(小白操作全步骤教程) 1. 方案二、本地部署教学(node.js)小白推荐!!! 第四步:填写 API 服务 智普: 接口地址:https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 模型:glm4flash 硅基: 选择 AI 服务为自定义 接口地址:https://api.siliconflow.cn/v1 模型:Qwen/Qwen2.57BInstruct 其他模型的 API 端口请参考官方文档:https://migptgui.com/docs/apply/ 第五步:语音服务 官方说明:https://migptgui.com/docs/faqs/tts 我试了很久,参数都正确,但是小爱同学就没有声音了,大家可以自己按照官方文档尝试一下,有机会的话给我反馈一下。我这里使用的是默认方案。 第六步:启动服务 在最上方可导出编辑的内容,格式为 json 格式,如果改错了可以导入之前保存的配置。 单击启动,回到 powshell 界面。 每次调整设置都需要重置后重新启动。 建议回答完毕后增加结束的提示语,可以提高连续对话的稳定性。 官方常见问题文档:https://migptgui.com/docs/faqs/noreply 三、元:AI 玄学初体验 一个因徽章误入玄学局的小白:26 号是相聚时间,作为一个 2050 WaytoAGI 组织的志愿者,原本在即兴表演那块帮忙,因为会用徽章机、又极度喜欢收集吧唧,所以 2050 之旅就是制作一堆由离谱村村民为内容的徽章,并把这项传统手艺散播给所有玄学摊的小伙伴,从而先熟悉了这帮靠谱又辛苦的志愿者们。
2024-11-13
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
哪里可以学习AI
以下是为您提供的新手学习 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。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。 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。 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. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,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。
2024-11-14
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: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。
2024-11-13