Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

普通人如何了解AI

Answer

普通人了解 AI 可以从以下几个方面入手：

  1. 认识 AI 的本质：把 AI 当成一个黑箱，只需知道它是能理解自然语言并输出自然语言、模仿人类思维的东西，其生态位是似人而非人的存在。当使用时，要基于其“非人”的特点，通过清晰的语言文字压缩其自由度，明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识。
  2. 利用万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，根据给出的知识框架，针对每个小点进一步询问，让 AI 帮助深度思考。
  3. 寻找优质信息源：比如即刻 App 的“AI 探索站”等免费圈子，Twitter 和相关官网也是溯源的可选之处。若担心信息洪流，可采用只掌握最好产品、解决具体问题、关注核心能力、关注需求和逻辑、先提升认知再谈技巧等做减法的小 tips。
  4. 了解基本概念：阅读「从这里启程」熟悉术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支及联系，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。
  5. 开始学习之旅：在「入门：AI 学习路径」找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。
  6. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，并掌握提示词技巧。
  7. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品并分享作品。
  8. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么？作为一个不具备理工科背景的文科生，要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情（什么Agents、AIGC、LLM，什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚），所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱，我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解，其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当然，不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之，AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍，AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此，我们可以从人类各个文明的传说中，从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则：1.当你想让祂实现愿望时，基于祂的“非人”一面，你需要尽可能的通过语言文字（足够清晰的指令）压缩祂的自由度——（1）你不仅要清晰的告诉祂需要干什么，还需要清晰的告诉祂边界在哪里。（2）你不仅要清晰的告诉祂目标是什么，还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。（3）你不仅要清晰的告诉祂实现路径，最好还直接给到祂所需的正确的知识。

危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活

问ai【一个（xxx职业）需要具备哪些知识？】，ai就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让ai工具帮你指数级深度思考啦～[heading2]2.通往AGI之路[content][通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)优质信息源在哪？问渠哪得清如许，唯有源头活水来。好的内容，主要源于好的信息源。那么，像我这样的没有技术背景的普通人，想要学习或了解AI，最好的信息源在哪里呢？1.要点：信息渠道、质量、密度三者皆优即可；2.先说结论：“不在西装革履的卖课海报里，免费的，不需要520”，就在「即刻」App的“[AI探索站](https://m.okjike.com/topics/63579abb6724cc583b9bba9a)”等免费圈子里。“AI探索站”里的前沿信息线索基本够用，很多Twitter上的开发者大牛也会在这里分享，需要溯源的时候，我才会去Twitter和相关官网。3.信息爆炸之做减法的小tips：如果担心信息洪流太大，学不过来，可以尝试这5个技巧3.1.只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超ChatGPT）3.2.只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去3.3.只关注核心能力，不关注花式玩法，用AI扬其长避其短3.4.只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词3.5.先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧

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。

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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，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，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名（比如《生日快乐歌》），他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如，在“1204|微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中，王大仙表示分享有回放，可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究，请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！
2025-02-18
清华大学：普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf​
以下是关于“清华大学：普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf”的相关内容： 本报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，探讨了普通人如何利用 DeepSeek 抓住 AI 红利。报告详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过工作、学习、生活和社交等多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题。文章还强调了提示语设计的重要性，指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容，并提出了提示语设计的策略和技巧。 此外，还有《张梦飞：为什么 DeepSeekR1 是推理模型？那 GPT4 是什么模型？我的定义和思考》一文。在近年的大模型发展中，推理能力一直被视为衡量模型智能水平的关键因素。随着 DeepSeekR1 和 O1 等模型的出现，一个全新的概念浮现——推理模型（Reasoning Model）与非推理模型（NonReasoning Model）之间的根本区别。文章通过详细解析推理模型与非推理模型的训练路径、推理能力的形成机制、以及它们在思维链上的关键差别，帮助大家理解为何 DeepSeekR1 这样的模型被称为推理模型，以及它如何突破了传统 LLM 的局限性。 相关链接：
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的，普通人如何迅速找到目标靶向，比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容： 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent，同时表示知识库内容丰富，您可挑选感兴趣的部分学习，比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础，还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式，是通过加噪和去噪，随机生成种子来形成最终图像，还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息，逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
清华大学出的《普通人如何抓住DeepSeek红利》有下载地址吗
以下是《清华大学新闻与传播学院：普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址：https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题，还强调了提示语设计的重要性，提出了提示语设计的策略和技巧。
2025-02-15
普通人学习ai生图方式
以下是为普通人提供的学习 AI 生图的相关内容： 如何判断一张图片是否 AI 生成： 当我们接触的 AI 制品增多，可通过“整体看光影，细节看结构”的技术要点来找出画面 bug。通过大量分析 AIGC 画作，人们会在脑中形成“判断模型”，但起初可能“知其然，不知其所以然”。从本质上看，人类绘画创作是线性发展，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径生图，会导致同一张图呈现不同绘画级别的细节。 Liblibai 简易上手教程： 1. 首页模型广场：展示其他用户的模型，可查看详情、收藏并用于生图。 2. Checkpoint：生图必需的基础模型，必选。 3. Lora：低阶自适应模型，类似 Checkpoint 的小插件，可有可无，用于控制细节。 4. VAE：编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，可无脑选 840000。 5. CLIP 跳过层：用于生成图片后控制、调整构图变化，一般设为 2。 6. Prompt 提示词：想要 AI 生成的内容。 7. 负向提示词 Negative Prompt：想要 AI 避免产生的内容。 8. 采样方法：选择让 AI 生图的算法。 AI 线上绘画教程： 如果需要大量商用且具艺术美感的图片，AI 生图是高效办法。主流工具如 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低，可选择免费在线 SD 工具网站如。本教程适用于入门玩家，旨在让读者半小时内自由上手创作绘图。
2025-02-14
AGI对普通人的机会
AGI 为普通人带来了诸多机会： 未来社会和经济将发生长期变革，会有新的事物、帮助他人的方式和竞争方式出现，尽管短期内生活变化不大。 机构、意志力和决心将很有价值，正确决定做什么以及在变化世界中导航能带来巨大价值，培养韧性和适应能力是有益的技能。AGI 使个人拥有更大影响力。 许多商品价格会大幅下跌，奢侈品和受限资源价格可能上涨。 人工智能将渗透到经济和社会各领域，一切都有望变得智能，人们可能获得更多控制技术的权力。 像 Sora 这样的模型基础功能，被认为是实现 AGI 的重要里程碑。AI 应用在很多方面为普通人带来机遇，如 AI 视频与自媒体结合。 基于国产芯片的软硬件联合优化及固件生态是明确的机会。 端上智能在全天候硬件 24x7 收集数据方面有最大想象空间。
2025-02-13
AGI对普通人的意义
AGI 对普通人具有多方面的意义： 1. 带来积极影响： 经济增长可能令人惊叹，设想一个治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、并能充分发挥创造潜力的世界。 个人能够比以往任何时候都产生更大的影响。 十年内，地球上的每个人都可能做到比今天最有影响力的人做得更多。 人类创新的稳定前进，使人们的生活在各个方面获得前所未有的繁荣和改善。 2. 带来挑战： 可能造成极端垄断，拥有 AGI 的公司/团体可能跨越行业、国家进行最大规模的垄断，包括对“智慧”资源的独占和对个体、公司、政府的精细信息操控。 一些行业可能变化不大，而科学进步速度可能更快，对社会的影响可能超过其他一切。 许多商品价格大幅下降，奢侈品及一些内在数量有限的资源（如土地）价格可能显著上涨。 3. 对个人的要求： 主动性、意志力和毅力可能会变得极其宝贵。 正确决定要做什么，并在不断变化的世界中摸索出前进的道路，将具有巨大的价值；韧性和适应能力将是值得培养的技能。 需要注意的是，虽然 AGI 带来了种种变化，但公共政策和社会对如何将 AGI 融入人类社会的看法非常重要。同时，我们需要思考在 AGI 降临的世界中，个体如何生存、如何寻找并创造自己的价值，以及探索新的分配方式。
2025-02-13
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。
2025-02-18
如何快速了解ai
以下是快速了解 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多实践后的作品、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。 对于希望继续精进的情况，还可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 另外，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始，他在二战期间构建的机器破译了德军的密码，并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师，但是对AI还没有系统化了解过，请问我该如何开始？如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发？
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，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。同时，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。 二、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。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。您还可以通过在线教育平台（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。我建议您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 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。 五、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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）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。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）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。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）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）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文： 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》：https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：作者为 Ho、Jain、Abbeel，出自 Berkeley （2020）
2025-02-16
从0开始了解AI
以下是为您提供的从 0 开始了解 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，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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 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。
2025-02-14