新手入门AI顺序

对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。

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，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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。 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 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 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。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；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。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）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 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

新手入门 AI 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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 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。 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。 6. 体验 AI 产品： 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，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。 7. 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。 书籍推荐： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》（“认知革命”的相关章节）、《深度学习实战》。 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。

新手学习 AI 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词的技巧：提示词上手容易且很有用。 5. 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。 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。 6. 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 7. 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。 需要记住，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。

新手入门学习 AI 可以从以下几个方面着手： 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，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词的技巧：提示词上手容易且很有用。 5. 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。 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。 6. 体验 AI 产品： 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，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。 7. 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。 书籍推荐： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》（“认知革命”的相关章节）《深度学习实战》。 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。

目前没有关于如何给 AI 投喂某一专业资料以及投喂顺序的相关内容。但一般来说，要让 AI 成为专业领域的问答机器人，首先需要对专业资料进行整理和分类，使其具有清晰的结构和逻辑。然后，可以逐步将资料输入给 AI ，并通过不断的训练和优化来提高其在该专业领域的回答能力。同时，要注意资料的质量和准确性，以及与 AI 模型的适配性。

以下是关于南瓜博士利用 AI 写小说并进行修改的相关内容： 在丰富细化阶段，为确保文章前后一致，先让 AI 写故事概要和角色背景介绍，并在此基础上按自己的审美略做修改。之后使用了重要技巧，让 AI 以表格形式输出细节描述，这样做有三个好处：一是打破 AI 原本的叙事习惯，避免出现陈词滥调；二是按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变；三是确保内容都是具体细节，避免整段输出时因缩减而丢失细节只剩笼统介绍。 在成功的局部修改阶段，昨晚得知得奖后，先把原文喂给 code interpreter 写入 dataframe 并保存为 excel 文件备用，然后让 GPT 读取文件并给出反馈。AI 从情节合理与连贯性角度给出的意见中肯。修改细节时，发现 Arthur 的结构化 prompt 效果好，修改成品大多可直接采纳。每改一段 AI 就写入内存并读取新的一段，重复二十多遍“请继续”。也有改得不好的地方，简单纠正。一轮完成后打算再修订一轮，先合并段落，这一轮修改更强调字词和标点。全部改完后得到最终作品。接下来还有两个方向的探索。