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普通人如何了解AI

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

其他人在问
如何利用AI炒股
利用 AI 炒股可以通过以下几种方式: 1. Stocked AI:这是一个投资服务,提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成,使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYI 的实践:在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力来炒股。 需要注意的是,AI 在炒股中的应用仍存在一定的风险和不确定性,不能完全依赖其结果进行投资决策。在使用 AI 辅助炒股时,还需要结合自身的投资知识、经验和风险承受能力进行综合判断。
2024-11-25
ai和Chatgpt的区别
AI 和 ChatGPT 存在以下区别: 1. 侧重点不同:Character.ai 更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求;而 ChatGPT 注重提高效率和解放生产力。 2. 定义和性质: Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看,在 2022 年宣发时被称为一种模型,在帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。其中,AGI 是通用人工智能,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;NLP 是自然语言处理,即处理人类语言;LLM 是大型语言模型,数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-25
关于ai的书籍推荐
以下是为您推荐的关于 AI 的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,是认知神经科学之父的经典力作,系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel; James H. Schwartz):能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):神经生物学领域的世界级名著,涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关: Python 方面:《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面:《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。
2024-11-25
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它研究如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI ,可以将其视为某种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的东西,就像一个黑箱,我们不必深究它如何理解,其生态位是一种似人而非人的存在。 最初,计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按照明确的程序进行数字运算,现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,我们无法明确编程步骤,而这正是 AI 所感兴趣的。 在实际应用中,AI Review 是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能,您还能提供自定义说明让其专注于特定方面,比如性能问题。目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等审核选项。
2024-11-25
哪个AI编程工具比较好?
以下是一些比较好的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外,Cursor 也是一款优秀的 AI 编程工具,它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境(IDE),具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析等多种特点,支持多语言、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台和实时协作,能通过 AI 技术提高开发者生产力,使编码更智能高效。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 Cursor 的下载地址:第一步,通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页后,在右上角点击下载,下载后解压安装。
2024-11-25
图片搜索AI工具
以下为您介绍一些图片搜索相关的 AI 工具: 星流一站式 AI 设计工具: 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息,滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能: 推荐:根据您正常进行的生图参数(模型、提示词)进行推荐。 热门:向您推荐浏览量最高的图片。 搜索:输入对需求图像的描述,进行图像搜索。 图像调取: 点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中。 生图参数调取: 整体调取:点击“发送到生成器”将全部参数进行调取。 单个调取:可点击右侧单独的发动键调取单个参数。 以下是一些 AI 去水印的工具: AVAide Watermark Remover:在线工具,支持多种图片格式,操作简单,可去除水印、文本、对象、人物、日期和贴纸等。 Vmake:可上传最多 10 张图片,AI 自动检测并移除水印,适合快速去水印及社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器:提供 AI 智能图片修复去水印功能,支持粘贴图像或上传手机图像,操作简便。 以下是一些图片生成 3D 建模的 AI 工具: Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域。 VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-25
用100字概括AI如何改变普通人的工作和生活
AI 正在改变普通人的工作和生活。在工作方面,如制造业可实现预测性维护、质量控制等;金融领域能进行风控和信用评估。在生活中,教育有了数字教师和个性化学习计划,医疗能辅助诊断和研发药物,电商提供个性化推荐,还能有个性化的 AI 助手等。
2024-11-13
用100字概括AI的好处,和普通人如何开始使用AI
AI 的好处众多,如辅助创作与学习、推荐与规划、监控与预警、优化与管理、销售与交易等。普通人开始使用 AI 可通过以下方式:英语学习可利用智能辅助工具如 Grammarly 纠错,用语音识别应用如 Call Annie 练习发音;数学学习可用自适应学习系统如 Khan Academy 定制学习路径等。结合 AI 与传统方法能提高学习效果。
2024-11-13
用100字概括普通人应该如何认识AI
普通人认识 AI 可将其视为黑箱,是似人而非人的存在。想让其实现愿望,要通过清晰语言压缩其自由度,明确目标、边界、路径和所需知识。同时,要接受其似人的不稳定性,通过多轮对话修正,因为不能期望一次输入就得到理想结果。
2024-11-13
普通人如何入局ai
普通人入局 AI 可以参考以下方法: 1. 万能公式法:问 AI“一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?”,AI 会给出知识框架,然后针对每一个小点进一步询问,帮助深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。同时,注意信息渠道、质量、密度三者皆优。若担心信息洪流太大,可尝试以下做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 3. 直观初接触:对 AI 最好的直观初接触有两个方面,一是了解最低成本能直接上手试的工具以及自己能否尝试,二是了解现在最普遍/最好的工具及其效果。虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已分好类目。为了更便捷展示 AI 能力,让普通人更直观马上上手,可选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等进行体验。
2024-11-11
普通人如何开始学习AGI?
对于普通人开始学习 AGI,以下是一些建议: 1. 万能公式法:问 AI“一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?”,AI 会给出知识框架,然后针对每一个小点进一步询问,能帮助您深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息线索,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。若担心信息洪流太大,可尝试以下 5 个做减法的技巧: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 3. 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。 4. 初学者入门推荐:看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 5. 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。
2024-11-06
普通人学习AI有哪些好处
以下是普通人学习 AI 的一些好处: 有助于在医疗保健领域带来改变,例如医生可将文档工作交给 AI 书记员,初级医疗服务提供者可依赖聊天机器人进行分诊,加速药物开发等。 能够为在特定领域成为顶尖人才打下基础,像医学领域,需要多年的密集信息输入和实践学习,AI 学习也类似。 可以培养处理复杂情况和细微差别的决策直觉,例如在分子层面的差别处理。 了解 AI 如何在没有直接从人类获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类行为,这被视为向人工通用智能迈进的一步。 需要注意的是,以上内容是基于提供的资料进行的总结和整理。
2024-11-01
我想了解AI,请问从何入手
以下是为您提供的新手学习 AI 的入手建议: 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,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,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。 对于不会代码的您,若希望继续精进 AI,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。 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,这些是 AI 和机器学习的基础。 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: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 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: 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: 可以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,中学生可以从编程基础、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,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-25
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
如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具
以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,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。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 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,在知识库分享实践成果。 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。 入门工具推荐: Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-11-17
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,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 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识: 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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型: 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:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
我想了解一下关于模型微调的知识
以下是关于模型微调的知识: 介绍:微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练,微调通过训练更多示例改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后,无需在提示中提供示例,可节省成本并降低延迟。在高层次上,微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调:微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据,无需从头开始。 微调的概念和意义:在人工智能领域,通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调,通过在特定领域数据上训练,优化所有层参数,提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发:除了调用 ChatGPT 之外,还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中,程序读取结构化数据,如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数(如温度 Temperature 等)来让 ChatGPT 保持稳定输出。
2024-11-12