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快速帮我科普下通往AGI之路

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通往 AGI 之路的相关内容如下: 上篇文章观点:热爱与行动是通往 AGI 之路主要介绍了 WaytoAGI 和为什么要学习研究 AI,解决了 Why 的问题。此次旨在解决 What 和 How 的问题,作者虽不专业,但重点推荐了两个对其个人有重大帮助的视频,并附上了链接。

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【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)

大家好,我是Allen。世界是参差的,唯有持续学习能抵御未来的变数。上篇文章[观点:热爱与行动是通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gdtawg6Y8i1liRk5k9nc2lknnmf)主要介绍了WaytoAGI和为什么要学习研究AI,解决了Why的问题。这次想解决What和How的问题,当然我自己不是专业的,所以重点是推荐看了多篇教程后,对我个人有重大帮助的两个视频,我会附上视频链接,不想听我废话的可以直接看视频。本着一件事情如果你能讲给别人听才算彻底理解的原则,以下是我拆解的内容和个人注解。研究AI,不是研究AI新闻,本文旨在帮助建立入门同学建立框架,需要深入了解的请关注原作者和原视频。1、[【包教包会】一条视频速通AI大模型原理_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893)介绍:是由[林粒粒呀](https://space.bilibili.com/523995133)(女神)主讲,和某知识up主Genji一起制作的免费公益课。干货满满~新手友好~带你50分钟速通AI大模型原理。2、[用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新CEO阳萌|大咖谈芯第11期_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1)介绍:某知识up主老石谈芯专访安克创新CEO阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核,我也会做拆解,并思考与近期苹果发布会的关系。

【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)

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Way to AGI 近期更新
Way to AGI 近期更新如下: 3 月 8 日: 《》:专为 AI 小白打造的实用指南,涵盖基础概念、30 分钟 AI 工具速成体验、Deepseek 使用指南、WayToAGI 知识库导航、Coze 智能体搭建等核心内容,适合多种人群,强调实践、通俗易懂、循序渐进,并融入社区互动。 《》:Manus 是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机&浏览器,能运行终端命令、访问网页、调用 API,适用于自动化办公、数据分析等任务,但有一定限制,基于 8 小时直播测试深入体验其能力、限制与未来可能性。 3 月 7 日: 《》:作者夙愿学长介绍 2025 年必用的十大 AI 工具和工作流,涵盖写作、搜索、语音与视频处理等领域,推荐工具如 Claude、Gemini 和 Gamma。 《》:6 号晚的 WaytoAGI 直播中,Manus 展示强大智能,引发 3 万人围观,参与者分享趣味案例,显示 AI 在代理任务中的潜力与挑战。 《》:与传统 AI 不同,“Manus”能完成复杂任务,成为用户在数字世界的“代理人”,创始人强调未来成功关键在于主动寻找和解决问题的能力,AI 将是放大器,创业者应从小目标出发抓住市场红利,核心壁垒在于对动态机会的把握。 此外,还有以下近期活动: :由中国科学技术馆和网易新闻发起,WaytoAGI 作为特别支持社区,即日起向全球征集 AI 音乐歌曲作品,通过专业评审评选出 10 首歌曲,将在 9 月下旬进行线下汇演。 8 月 1 日更新: 【线上⬆️】:Agent 共学活动新一期“谁是人类”全新开启,获得阿里云☁️百炼和通义千问大模型的支持,准备了丰厚奖品,活动时间为 2024 年 7 月 24 日8 月 8 日。 【线下⬇️】
2025-03-08
AI和AGI的区别
AI(Artificial Intelligence,人工智能)和 AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)有以下区别: 1. 能力范围: AI 通常指的是弱人工智能(ANI,Artificial Narrow Intelligence),它只能完成特定的任务,如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度: ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量: 以往的 AI 被视为“工具”,而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型,如 GPT 系列,致力于成为“世界模型”,将世界上所有的知识压缩到模型里,其底层数据量巨大,正在接近全人类所有数据的量级。
2025-03-08
什么是AGI
AGI 即人工通用智能,通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能,其能力不局限于特定领域。例如,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能(ASI)时,人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革,包括社会结构、价值观、权力格局、人类角色等方面。像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的产品,2027 年发布 Q2025(GPT8)以实现完全的 AGI,但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。我们的使命应是确保 AGI 造福全人类,从某种意义上说,AGI 是人类进步脚手架上的另一个工具。
2025-03-08
如何利用AGI生成好看的图标
以下是关于利用 AGI 生成好看图标的相关信息: 魔搭社区联合麦橘推出“AI 梦:一丹一世界”主题的独立世界观风格 LoRA 训练赛,并与 WaytoAGI 在 2.72.8 发起线上共学。2.8 20:00 21:30 会教如果生成好图,包括作图思路、好看图片的构成因素、如何创作有趣味性和美感的图。 会议地址:vc.feishu.cn/j/637300831 会议日程:https://www.feishu.cn/calendar/share?token=499bfdf9f1baf744b68413ea513b70a8 另外,有人在学习 SD 过程中制作 24 节气图,并在🌈通往 AGI 之路的 AI 知识库里开源所有测试出来的稳定的 prompt 和参数,将其做成海报分享给 waytoAGI 的小伙伴们。
2025-03-08
manus算是AGI级别的产品吗?
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息: 有众多关于 Manus 的体验文章,如《》等,展示了其强大的能力,如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行,在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch,在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步,它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器,能够运行终端命令、访问网页、调用 API,适用于自动化办公、数据分析等任务,但目前仍有一些限制,如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而,仅根据这些信息,不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
利用agi做ppt的最佳选择
以下是一些利用 AGI 做 PPT 的较好选择: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,还支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,还了解到在众多的 PPT 工具中,AI 的介入带来了便捷与高效的体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适的工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 希望以上信息对您有所帮助。
2025-03-07
稍微技术点的科普书,机器学习一类的
以下为您推荐两本关于机器学习的科普书: 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发,目前深度神经网络效果很好,可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由:了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说,神经网络架构可分为三类:前馈神经网络(是实际应用中最常见的类型,若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络)、循环网络(连接图中定向了循环,动态复杂,更具生物真实性)。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习,通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例,如反向传播(相关参考阅读:、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf)、更好的初始化网络参数(初始化策略需根据所使用的激活函数选择)。
2025-02-25
怎么制作科普视频
制作科普视频可以参考以下步骤和方法: 一、想出点子 1. 最佳免费选项: 2. 付费选项:4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好 3. 尽管(或者事实上,由于)它所有的限制和怪异,人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法,而人工智能擅长数量。有了正确的提示,您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术,如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略,并应用它们。或者要求一些奇怪的东西,比如受随机专利启发的想法,或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆: 3. 现在,生成一个完全由人工智能生成的角色的视频,阅读完全由人工智能编写的脚本,用人工智能制作的声音说话,由人工智能制作动画,这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑,更像是对未来发展的展示,但如果您想了解这个领域的未来发展,值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库(13 个):目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板(3 个): 第一步,分析不同目标用户对于科普内容的需求(具体解决生活中的什么问题) 第二步,针对某一类人群所偏好的科普内容主题,进行内容撰写。 第三步,根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-18
需要一些ai入门科普资料
以下是为您提供的 AI 入门科普资料: 一、技术原理相关 1. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 2. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 3. ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 二、关于未来的想象 1. Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。 2. 在端到端算法的时代,不应继续使用冯诺依曼架构。 3. 在存算一体(在存储单元里做计算)的芯片之上,一定会诞生全新的算法。 个人总结:很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 此外,安克创新的 CEO 阳萌的一些观点也很有启发,比如之前对安克创新的印象是卖充电宝和安防设备,但看了访谈后会被其认知震撼。
2025-02-12
科普下PPO
PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)是 OpenAI 提出的一种强化学习优化方法。 在训练 ChatGPT 等模型时,得到 SFT 和 RM 模型后,将它们串联在一起,固定住 RM,利用 RM 的 loss 对 SFT 做梯度回传。PPO 阶段的完整 loss 包含以下几项: 1. 第一项是串联 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 和 RM 做联合梯度回传。具体是从 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 采样出 prompt 和 completion 样本对,让 RM 模型 $$r_\\theta$$ 做打分和给 loss,通过梯度回传优化 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 的参数权重。 2. 第二项是希望新学的 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 不要距离初始的 SFT 太远,用 KL 散度约束住两者的输出概率。因为 RM 网络跟 SFT 是绑定的,如果新学的 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 输出分布距离 SFT 太远,RM 网络可能就不适用了。 3. 第三项是防止 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 过拟合 RM 打分这个任务,添加训练 SFT 的 loss,即从 SFT 训练的数据里面采样包含 prompt 和 completion 的样本,无监督训练 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 。 PPOptx 是上述三项系数都不为 0 的情况,而 PPO 是指第三项系数 $$\\gamma$$ 为 0,前两项系数不为 0 的情况。此外,RM 训练和 PPO 训练可以交替进行,即得到新的 $$\\pi_{\\phi}^{\\text{SFT}}$$ 模型后训练一个匹配的 SM 模型,然后固定 SM 模型按 $$\\text{objective}$$ 的损失函数继续训练 $$\\pi_{\\phi}^{\\text{SFT}}$$ 模型,如此交替。 在 GPT 的现状中,例如 ChatGPT 就是一个 RLHF 模型,人类在很多比较中更喜欢来自 RLHF 模型的 token(输出文字),但 RLHF 模型并非在所有情况下都比基础模型有改进,例如会损失一些熵,导致输出变化更小。
2025-02-06
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
以图像识别,为小白科普相关知识和交叉领域,并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析,以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说,图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术,通过对大量图像数据的学习和训练,能够自动提取图像的特征,并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛,比如在安防领域,用于人脸识别、车牌识别等;在医疗领域,辅助疾病诊断、医学影像分析;在交通领域,实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉,如计算机视觉,它不仅关注图像的识别,还包括图像的生成、处理等;与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合,实现图文转换等功能;在工业领域,与自动化生产相结合,进行产品质量检测等。 对于研究生来说,以下是一些参考选题: 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景(如复杂环境、低光照等)的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
怎么开启我的agi 之路?
开启您的 AGI 之路可以从以下几个方面入手: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 关于知识库的使用: 点击飞书链接。 知识库就像一位 24 小时在线的 AI 老师、一个永不嫌烦的知识管家、一个不断成长的智慧宝库,里面有 AI 工具的“傻瓜式说明书”、大神们的“踩坑经验分享”、实用的“一招制胜”秘籍等。 界面方面,左边的导航栏是指南针,上面的搜索框是探宝雷达,中间的内容区是知识的海洋。 4. 其他相关技术与活动: AI 音乐创作:通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 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,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 社区共创项目: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。 作业与报名: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。 AI 春晚即将开始:去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚,今年的也即将开始,可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战: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。 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持: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。
2025-03-07
通往AG之路
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区。这里为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 平台提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外,社区还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 其品牌 VI(视觉识别)融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。如果您不知道从哪里开始,可以进一步探索社区的相关指引。
2025-03-06
如何学习利用通往AGI之路
以下是关于学习利用通往 AGI 之路的相关内容: 关于 AE 软件: 基本功能: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。 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。 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。 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。 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。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 关于 AI 知识库: 使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 线下活动的规则和玩法,以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 相关名词解释:包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等,建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 信息来源:有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 社区共创项目:如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径:有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 经典必读文章:如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐: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。 历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 学习路径推荐: 应用:深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天都用它,并使用它们来解决实际问题或提升效率。 分析:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。
2025-03-05
我要跟AI工作流有关的文章,只要飞书里边的,最好是飞行社和通往AGI之路里面的
以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容: 根据 AI 使用的多少,人和 AI 协同的方式分为三种: 1. 嵌入式模式:工作仍由人主导,仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式:AI 完成部分完整步骤,如写文章时由 AI 完成初稿,人再调整,此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式:人设定目标并监督,整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考,结合有效提示词,ChatGPT 能做的远超此列表,且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试,需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”,该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息,并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”,对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化,业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充,可能出现更多高效的小团队公司,满足未被满足的需求。 此外,“通往 AGI 之路”还有以下相关内容: 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升,可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告,可加入知识星球,内有数百份涵盖 AI 各方面的报告,并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程,并准备调整写作工作流。
2025-03-04
通往AGI之路
“通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。 其愿景和目标是让每个人在学习人工智能的过程中少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 该平台由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 平台不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 您可以通过多种渠道获取相关内容,如公众号、网站、B 站、小红书、X(Twitter)等。如果您对 AI 学习感兴趣,加入这个社区将是一个不错的选择。
2025-02-28
普通人的AI之路
普通人在 AI 领域有很多创造奇迹的机会和途径: 1. 参与 AI 艺术节:例如第一届 AI 艺术节 AIAF 面向全球创作者和 AI 爱好者发起了以“爱恨情仇”为命题的共同创作行动,收到了大量投稿,其中有相当比例的优秀作品来自此前并非从事视觉创作的跨界人士。 2. 让 AI 走进工作和生活: 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,获取知识框架,再针对小点提问,辅助深度思考。 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,也可在必要时溯源至 Twitter 和相关官网。同时,为应对信息爆炸,可尝试只掌握最好的产品、解决具体问题、关注核心能力、关注需求和逻辑、先提升认知等技巧。 3. 了解 AGI 相关内容:如阅读 AGI 万字长文,了解 AI 多模态大爆发、应用现状、发展方向、可能带来的影响等多方面内容。
2025-02-21
通往agi之路的网站啥时候建立的?
通往 AGI 之路(WayToAGI)于 2023 年 4 月 26 日诞生。
2025-02-19
coze 通往AGI之路如何加入
要加入通往 AGI 之路,可以通过以下方式: 1. 参加扣子 AI 工坊(Coze AI Factory)活动: 这是由扣子主办,Intel 联合发起的 AI 创作活动,设置图文创作、实用工具、互动创意三大赛道。 社区提交方便大家互相交流作品,发布之后可通过提交。 可以看到社区小伙伴提交的所有 bot:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QZFyw7ZzjiipsBkwXIRce0pHnyB?table=tblNNOhCdk0bi7Yc&view=vewNhBX7cO 。 官方参赛投稿提交链接:发布 Bot 后,在 Bot 评论区带上扣子 AI 工坊+参加的赛道发帖,并将作品提交至 。 2. 对于微信机器人共学教程: 主要更改标黄的四行,可直接清空原文件配置,把以下配置粘贴进 config.json 文件中。 进入官网:https://www.coze.cn/home 获取 key 和 id 。 把获取到的令牌作为"coze_api_key",像下方一样填入即可:"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 把 bot_id 填入:"coze_bot_id":"86787989080" 。 3. 关注「扣子 Coze」官方公众号,回复「大赛」了解更多信息。 4. 618 大赛活动时间: 作品提交:6 月 19 日6 月 27 日 23:59 。 作品评选:6 月 27 日6 月 28 日 。 获奖公示:6 月 28 日 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot:通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot ,coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。
2025-02-19