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作为新手,如何才能掌握好AI?做到什么程度算是学会了AI?

回答

对于新手来说,要掌握好 AI 可以参考以下步骤:

  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,通过实践巩固知识,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。

如果希望在掌握基础后继续精进,最好体系化地了解编程以及 AI,至少熟悉以下 Python 相关内容:

  1. Python 基础:
    • 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。
    • 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。
    • 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。
  2. 函数:
    • 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。
    • 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。
    • 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。
  3. 模块和包:
    • 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。
    • 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。
  4. 面向对象编程(OOP):
    • 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。
    • 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。
    • 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。
  5. 异常处理:
    • 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。
    • 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。
  6. 文件操作:
    • 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。
    • 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

至于做到什么程度算是学会了 AI,这没有一个绝对的标准。但一般来说,当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题,能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理,并且能够在特定领域进行创新和改进,就可以认为在一定程度上掌握了 AI。

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。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容:Python基础基本语法:了解Python的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。数据类型:熟悉Python中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for和while)来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块:学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包:理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程(OOP)类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中,你会发现,在AI的帮助下,你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点,最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容:Python基础基本语法:了解Python的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。数据类型:熟悉Python中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for和while)来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块:学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包:理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程(OOP)类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

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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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 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,监督学习是基于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;无监督学习是基于无标签数据自主发现规律,经典任务如聚类;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的方法,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,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,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 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,它完全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。
2024-12-21
有没有带有文件夹功能的ai
目前,带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用,@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用,相关链接为:https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外,能联网检索的 AI 也是存在的。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动;还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面,有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-12-21
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2024-12-21
那如果想通过AI赚钱,有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议: 1. 学习 AI 技术,从事相关高薪工作,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能,增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作,例如使用以下工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发,熟悉业务,结合 AI 能力打磨产品,形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-21
我想提高办公效率 AI可以帮到我吗
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2024-12-21
新手如何使用kimi
新手使用 Kimi 的方法如下: 浏览器 Kimi 插件: 安装后,在浏览网络文章时点击插件图标,或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点: 极简,点击一键总结,无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也能进行总结,如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意事项: 本插件为第三方爱好者开发,不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API,所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手: 这个插件支持快捷调用 Kimi,然后将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi,历史会话中能看到刚才的记录。 总结模型可自己选择。 注意事项: 需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展。 暂不支持 Arc 游览器(Arc 缺少相关 API)。 对于新手,Kimi 是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验好,适合入门学习和体验 AI。 优势: 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得最好的 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(如小红书、学术搜索)。 下载方式: PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-12-19
新手小白入门AI
新手小白入门 AI 可以参考以下步骤: 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,包括人工智能的主要分支(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,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,能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。 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。 此外,还推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-12-16
新手学习AI方法
以下是为新手提供的学习 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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 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,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,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。
2024-12-15
新手小白怎么学习AI
对于新手小白学习 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,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。 在知识库中有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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人进行互动,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,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。
2024-12-12
作为新手,如何掌握AI?要掌握到什么程度?
对于新手掌握 AI,您可以参考以下步骤和内容: 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。 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。建议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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 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. 掌握数学基础 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. 熟悉算法和模型 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:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等;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: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);了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 掌握 Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数:定义和调用函数,理解函数如何接收参数和返回结果;了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库,理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP):了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化;学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们,了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理:理解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的;学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件,理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于要掌握到什么程度,这取决于您的具体需求和目标。如果您只是想初步了解和应用一些简单的 AI 技术,掌握基本概念和一些常用工具的使用就可以。如果您希望在 AI 领域深入发展,可能需要系统地学习数学、算法、编程等知识,并不断实践和研究。
2024-12-11
新手入门AI顺序
新手入门 AI 的顺序如下: 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,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。 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。 对于不会代码的新手,有一份 20 分钟上手 Python + AI 的简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 此外,还有情绪主题角色扮演小游戏,本文会根据以下内容顺序进行: 1. 需求分析。 2. 分步实现需求。 3. 提示词编写测试。 4. GPTs 使用链接。 5. 总结。
2024-12-03
你好我如何学会运用ai
以下是关于如何学会运用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时,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 在「」中,您能找到为初学者设计的课程,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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入钻研,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且非常有用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品做出自己的作品,知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。例如,尝试使用 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,从而获得对 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,关于如何用 AI 进行英语学习和数学学习: 英语学习 1. 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 借助自适应学习平台(如 Duolingo),利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习 1. 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术获取个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手(如 Socratic),利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 关于如何用 AI 学习一门外语: 1. 设定明确的学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 结合听、说、读、写多种方式进行多样化练习,全面提升语言技能。 3. 尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 利用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
如何快速学会AI绘画
以下是一些快速学会 AI 绘画的方法和途径: 1. 画面风格系列化: 步骤二方法二:涂鸦上色绘制风格 参数设置(乡村):AI 实验室—>涂鸦上色,预处理方式—>假涂鸦,模型主题—>艺术插画,关键词包括极简主义、平面插画、青色的天空、淡淡的云朵、鸟、干净的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度,融合模型—>平涂插画 0.5,创意度—>创意度 55。 参数设置(女生):AI 实验室—>涂鸦上色,预处理方式—>假涂鸦,模型主题—>全彩 CG、人物写真、彩漫 6,关键词包括极简主义、平面插画、青色的天空、淡淡的云朵、鸟、干净的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度,融合模型—>少女插画 0.5,创意度—>创意度 65。 步骤三:更改关键词,实现稳定系列化 参数设置(乡村):AI 实验室—>涂鸦上色,预处理方式—>假涂鸦,模型主题—>艺术插画,关键词(1)包括极简主义、平面插画、青色的天空、淡淡的云朵、鸟、干净的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度;关键词(2)包括极简主义、平面插画、黄昏的天空、红色的云朵、鸟、绿色的街道、彩色的房子、鲜艳色彩、大师作品、高清晰度;关键词(3)包括平面插画、春天、黄昏的天空、安宁的街道、木制的房子、石板、柳树、丰富色彩、大师作品、高清晰度,融合模型—>平涂插画 0.5,创意度—>创意度 55。 2. 体验《AI 绘画助手》: 作者:用户 5982952053884 简介:这是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。无论您是新手小白还是进阶爱好者,都能提供优质实用的指导。能将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚。对 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等流行工具了如指掌,能介绍使用步骤和独特之处。擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用,以及获取高分辨率精美图像的方法。拥有丰富实战案例经验,能引领您从零基础起步创作作品,为您答疑解惑并规划学习路径。
2024-12-18
我想学会用AI来做数据分析,有什么工具以及课程推荐吗
以下是为您推荐的学习用 AI 做数据分析的工具、课程和相关资源: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」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。同时,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,您可以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。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。 书籍推荐:在 Python 方面,推荐《Python 学习手册》《Python 编程》;在 AI 方面,推荐《人类简史》《深度学习实战》。 课程&资源推荐:对于 Python 入门,推荐 B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课(https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019);对于大模型的讲解,推荐 Andrej Karpathy 的课程,油管地址:https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g,B 站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob。对于资料库,推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的「🌈通往 AGI 之路」(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)。 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。 实际案例与技巧:您可以参考《ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧》(原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg),文中介绍了两种 AI 数据分析方式,包括 SQL 分析和个性化分析,并展示了分析完成后的结果数据图表和分析结论。
2024-12-02
怎么快速学会运用AGI?
要快速学会运用 AGI 并非一蹴而就,以下是一些建议: 1. 理解相关概念:首先要清晰地理解人工智能(AI)、生成式人工智能(GenAI)、机器学习、深度学习、大语言模型等基础概念,以及它们之间的关系。 2. 学习 AIGC 知识:了解 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括其在文本、图像、音频和视频等方面的应用。 3. 研究应用实例:以 ChatGPT 为例,了解其工作原理和应用场景。 4. 参考多模型:可以向 Kimi、通义千问、文心一言等大模型请教更多概念和知识。 5. 实践与探索:通过实际操作和项目实践,不断积累经验,加深对 AGI 的理解和运用能力。 需要注意的是,AGI 是一个不断发展和演进的领域,持续学习和跟进最新的研究成果和技术动态是非常重要的。
2024-11-29
请给我chatgpt的官方使用教程,教会我作为一个新人小白,怎样可以快速的学会使用chatgpt
以下是关于 ChatGPT 的使用教程: 一、认识 ChatGPT 1. ChatGPT 名称含义:GPT 即 Generative PreTraining Transformer,其中 Generative 表示生成式,PreTraining 表示预训练,Transformer 表示转换器。 2. 实质功能:本质是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练,训练方式是通过材料学习,不断形成模型。训练目的是学习“提问和回答的通用规律”,实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版,可能出现“幻觉”,对现实不存在的东西进行合乎规律的捏造。 二、注册、安装、订阅 1. 简介:ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发,是自然语言处理工具,能理解和生成接近人类水平的文本。 2. 版本:目前官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 免费,拥有账号即可使用;GPT4 智能程度更高,有更多功能,如 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件,PLUS 套餐收费 20 美金/月,还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐 PLUS 套餐。 3. 注册准备:在注册 ChatGPT 账号前,先注册谷歌账号,因其支持一键登录,可省去很多后续注册流程。谷歌账号注册支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。 三、学习英语的应用 推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流,基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法: 1. 先把特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 2. 然后 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三结合欧美流行内容给出更多例子。 3. 输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务强化记忆。 建议使用方式:开窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友也写了类似版本在讯飞上尝试,效果不错。
2024-11-23
0基础怎么快速学会做AI
对于 0 基础学习 AI,您可以参考以下步骤: 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,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,您能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。 此外,您还可以参考以下具体的学习活动: 1. 参加“AI 编程共学”活动,例如: 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得:Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:猪猪🐷撞南墙”,回放链接:。 2. 对于技术纯小白,您可以: 从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。
2024-11-12
我想做一个企业独有的招聘网站或网页有哪些AI可以做到(我不会编程)
以下是一些可以帮助您创建企业独有的招聘网站或网页的 AI 相关产品和应用: 1. 智联招聘 APP:这是一款 AI 招聘筛选工具,使用自然语言处理和机器学习技术,能够帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。例如,当企业招聘程序员时,它会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 2. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,在使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-12-18
如何才能做到用AI制作超级搞笑、引发共鸣、结合当前热点的段子,类似于脱口秀台词,需要几个步骤,怎么做
以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤: 1. 明确主题和热点:确定您想要围绕的当前热点话题,以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意:思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词:利用 AI 工具,输入相关的提示词,如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等,让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程:对生成的台词进行筛选和整理,确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如,像“男人躺在云中,四肢伸展,表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善:检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点,对不满意的部分进行修改和优化。
2024-12-09
如何做到精通ai技术
要精通 AI 技术,您可以从以下几个方面入手: 1. 掌握基础理论: 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 夯实数学基础: 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。 3. 熟悉算法和模型: 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:了解其基本概念。 4. 学会评估和调优: 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:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 深入神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,若您偏向技术研究方向,还需掌握: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 若您偏向应用方向,则需要: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-02
最新的AI可以做到什么程度的智能
目前最新的 AI 能够达到以下程度的智能: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 例如 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型像 GPT2 等实际上没有真正连贯回应的能力。
2024-10-30
我有126个docs文件,我需要用同一套提示词,对这些文件进行总结,有什么工具可以做到
以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法: 1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结,具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。 2. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding,如 EasyNegative,官方推荐搭配二次元模型使用,能在一定程度上优化生成效果。但需注意,对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题,可能无法完全解决。
2024-10-22
数字人直播防分控要做到哪些?
以下是关于数字人直播防分控需要做到的一些方面: 在盈利方式方面: 1. 可以直接销售数字人工具软件,包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 在适用品类和场景方面: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,因其过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,这涉及主播话术、套路和调动直播间氛围的能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最佳,数据基本能保持跟真人一样。 在壁垒和未来市场格局方面: 1. 从长期来看,技术上没有壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,比如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 市场不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果的公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题会很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难与之竞争。
2024-10-18