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prompt 从入门到精通

Answer

以下是关于 prompt 从入门到精通的相关内容：

Claude 在开箱即用时提供了高水平的基线性能，但 prompt 工程可以帮助进一步提升其性能并微调响应以适应特定用例。若要快速开始使用提示或了解提示概念，可参阅提示入门：https://docs.anthropic.com/claude/docs/intro-to-prompting 。

小七姐提供的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（一）：对于新手学习 prompt，第一步要有一个大模型帐号并熟悉对话方式，如 ChatGPT4 或国产平替：Kimi.ai-帮你看更大的世界 、智谱清言 ；第二步要看 OpenAI 的官方文档，如目录：OpenAI 官方指南 、OpenAI 官方提示工程指南 ，同时也有中文精读版的官方 Cookbook：Cookbook：OpenAI 中文精读 、熊猫 Jay：万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践 。

海螺 AI - Prompt 教学入门 - 认识海螺 AI ：

  • MiniMax 视频模型能识别用户上传的图片，生成高度一致的视频，还能理解超出图片内容的文本并整合到视频生成中。
  • 只依靠模型综合能力就能实现顶级影视特效，用户可自由创作丰富多变的电影级视频。
  • 人物表情控制力强，5 秒钟内可实现多种表情变化。
  • 近期上线提示词优化功能，对无特殊要求的建议开启，专业创作者有 2000 字提示词空间。 为达到更好表现效果，设计了两类 Prompt 的参考公式。

总之，无论新手还是老手，通过清晰结构和灵活表达，都能掌握 Prompt 编写技巧，实现“一个人+一个 AI=一个专业剧组”的愿景。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2.Prompt engineering 提示工程

Claude offers high-level baseline performance out of the box.However,prompt engineering can help you enhance its performance further and fine-tune its responses to better suit your specific use case.These techniques are not necessary for achieving good results with Claude,but you may find them useful in upleveling your inputs&outputs.Claude在开箱即用时提供了高水平的基线性能。然而，及时的工程可以帮助您进一步提升其性能，并对其响应进行微调，以更好地适应您特定的用例。这些技术对于实现Claude的良好结果并不是必要的，但您可能会发现它们对提升输入和输出非常有用。To quickly get up and running with a prompt or get introduced to prompting as a concept,see[intro to prompting](https://docs.anthropic.com/claude/docs/intro-to-prompting).要快速开始使用提示或了解提示作为一个概念，可以参阅提示入门。

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（一）

可能对于学了很久prompt的包括小七姐在内的很多星友来说，下面这些内容真的已经是老生常谈了，总觉得没有必要反复提及，但今天认真搜索和翻阅了一下星球关于prompt新手教程的帖子，的确发现对新手不是很友好，比较零散，不成体系。这里做一个统一的收集和整理，小七姐也努力不断调起自己初学时的同理心，尽量写的再入门一点，希望能帮助更多刚入门学习提示词的朋友。第一步：你要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。最强性能当属ChatGPT4，当然也推荐国产平替：[Kimi.ai-帮你看更大的世界](https://kimi.moonshot.cn)[智谱清言](https://chatglm.cn)第二步：看OpenAI的官方文档：[目录：OpenAI官方指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EGU4wV4q6i6vprk5A7dckaGTne0)[OpenAI官方提示工程指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HuClwX8wai1fD7kLhyBcdxzJnJf)这是每个学习prompt的人必须看的基础课，相当于人教版教材，建议阅读学习。我和熊猫Jay也在AGI分享了中文精度版的官方Cookbook：[Cookbook：OpenAI中文精读](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Pu2OwhTuni6H3jkiv3FcwCuLn7c)[熊猫Jay：万字解读ChatGPT提示词最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FoJJwvwBNiEJYjkx1ygccO2CnVe)

海螺AI-Prompt教学

https://hailuoai.com/video【能看懂图能听懂指令】MiniMax视频模型不仅可以确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间；在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。【不依靠特效模板的惊艳特效】：只依靠模型综合能力，就能实现最顶级的影视特效。每一位用户都能够在图像基础上充分发挥想象力，创作出丰富多变的电影级视频——CG合成、场景变化、碎片化、拟人化等特效与玩法等你来体验。【细腻表情呈现提升感染力】人物5秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣，表情控制力不输专业演员，让你的视频表达更能深入人心。【2000字提示词更精准调控】近期，海螺AI视频同步上线了提示词优化功能即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时，我们建议开启此功能，聪明的海螺AI会结合原始Prompt扩展视频的美学呈现。同时，对于更专业的创作者，我们开放2000字的提示词空间，让你的创作更加精准作者：山雨Prompt是一把由你的灵感与创意构筑的钥匙，能够打开通往AI奇幻世界的大门。无论你是初次接触AI的新人，还是已经能够熟练使用AI赋能生产力的老手，通过清晰的结构和灵活的表达方式，都可以轻松掌握Prompt的编写技巧，实现“一个人+一个AI=一个专业剧组”的科幻愿景。只要掌握一些小小的规则，人人都可以成为AI魔法师！为了达到更好的表现效果，我们为大家设计了两类Prompt的参考公式：

Others are asking
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如：用户输入“为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能会导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情，较短且聚焦的提示通常更有效，不应是对话式的。 如果要更改图像的多个部分，应一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业将遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型： 基本提示：可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，应避免长长的请求列表。 高级提示：可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。
2025-02-20
口播文案 Prompt
以下是关于口播文案 Prompt 的相关内容： 一、景淮：漫画趣味高中大学时期对比图 GPTs 实战 在这个示例中，先将相关示例喂给 GPT，观察其生成文案的效果。提示词为上述高中和大学区别的口播搞笑视频，重点突出不同时期的生活状态和鲜明反差。输入关键词“下雨了”后，生成了以下口播文案： 1. 高中：下雨了，天哪，怎么办，我的数学书会湿！大学：下雨了，哦，正好，再睡一会儿。 2. 高中：下雨了，得快跑，别迟到了！大学：下雨了，那今天就不去了，网课见。 3. 高中：下雨了，我的鞋子！得小心踩！大学：下雨了，穿拖鞋去了，方便。 4. 高中：下雨了，雨衣雨伞全副武装！大学：下雨了，抓个文件夹顶顶就行。 5. 高中：下雨了，课间不能出去玩了。大学：下雨了，正好和室友打个牌。 6. 高中：下雨了，哦不，体育课怎么办？大学：下雨了，哈，今天体育课取消了！ 7. 高中：下雨了，我的作业别淋湿了！大学：下雨了，电脑在宿舍，作业得推迟了。 8. 高中：下雨了，赶紧找地方躲雨。大学：下雨了，雨中漫步也挺浪漫的。 9. 高中：下雨了，不会影响放学吧？大学：下雨了，嘿，这是不是个不去自习的理由？ 10. 高中：下雨了，我的头发！大学：下雨了，谁还没个糟糕的头发日呢。 二、歌词提示词 1. 柔和的原声乐器引子：指在歌曲开头使用柔和的原声乐器（如原声吉他或钢琴）演奏的部分。作用是设置温暖、亲密的氛围，引导听众进入歌曲。适用于民谣、流行音乐、乡村音乐等风格，编曲技巧是使用原声吉他或钢琴演奏柔和的旋律或和声，创造出温暖和亲密的开场效果。 2. 富有灵魂感的：充满情感和灵魂的表现，通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。作用是增强音乐的情感深度和感染力，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 3. 富有灵魂感的桥段：在歌曲中间部分或过渡部分，充满情感和灵魂的旋律或和声。作用是增强音乐的情感深度和结构变化，适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格，编曲技巧是在歌曲的过渡部分设计一个深情且富有灵魂感的桥段。 4. 口语：在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演，而不是唱歌。作用是增加音乐的叙述性和亲密感，强调歌词的内容和表达，适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格，编曲技巧是在适当的段落使用口语表演。 三、Prompt 的专场教程 基础篇 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag，逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过“括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍）两种方式设置。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：“”，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍： 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型（如 Claude）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如：“为什么天空是蓝色的？” 2. 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说，prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板，您可以输出对于大模型响应的指令，用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务，并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型，若直接问大模型而不提供 prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 prompt，相当于给了一个模板，包括对于模型的要求、输入和输出的限制，大模型在这个限制之下，去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中，要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中，都有 prompt 的输入位置。
2025-02-18
12个精选prompt框架
以下是 12 个精选的 prompt 框架： 1. ICIO 框架： 指令：执行的具体任务。 背景信息：提供执行任务的背景信息、上下文内容，让大模型更好地回答。 输入信息：大模型需要用到的一些信息。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架：通过 GPT 的设计提示，来提升整体反馈的效率。 背景：提供足够背景信息，让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定：特定的角色，让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标：明确任务的目标，让大模型知道您想让它做什么。 结果定义：明确可以衡量的结果，让大模型清楚自己做的情况。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：您期望大模型扮演的角色洞察，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了地说明希望完成的任务。 个性：回应的风格、个性或者方式。 实验：提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”： 分配角色。 给出示例（fewshots）。 思维链（ChainofThought）。
2025-02-17
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识： 1. 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如，“User：Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息，能改善新添加内容的扩展和上下文，但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情，较短且聚焦的提示通常更有效，不应是对话式的。 分步进行，如果要更改图像的多个部分，一次只处理一个部分。 技术细节：使用 Vary+Remix 模式生成的作业遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型： 基本提示：可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容，避免长长的请求列表。 高级提示：可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面，精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。
2025-02-17
有java scala hadoop spark flink开发经验员工入门AI 学习提纲以及对应学习内容
以下是为有 Java、Scala、Hadoop、Spark、Flink 开发经验的员工提供的 AI 入门学习提纲及对应学习内容： 1. 学习资源推荐： 系统化学习：观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等，并整理学习笔记与大家交流互动。 社区共创学习：参与社区共创活动，通过做小项目反向推动学习。 参考资料：A16Z 推荐的 AI 相关原理内容，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 官方 cookbook：open AI 的官方 cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 历史脉络资料：整理 open AI 的发展时间线、万字长文回顾等。 2. 学习路径： 从提示词开始学习与各类模型的对话，了解其重要性和结构化提示词的优势。 学习过程中可以先从国内模型工具入手，不花钱，若想进阶再考虑高阶方向。 3. 其他学习方式： 创作者将内容做成可视化形式，后续会发到群里。 上传相关 PPT 用作参考。 从温达、李弘毅老师课程等学习入门。 了解时代杂志评选的百位领军人物。 学习 AI 相关名词解释，如 AGI、AIGC、agent、prompt 等，可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等获取最新信息并投稿。 参与社区活动，如 AIPU、CONFIUI 生态大会、每月的切磋大会、新活动 AIPO 等。
2025-02-21
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南： 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，您将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。 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。 一定要掌握提示词的技巧，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。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
Ai基础入门
以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 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，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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 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。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！
2025-02-19
Ai入门
以下是关于 AI 入门的相关内容： Python + AI 入门： 许多朋友在深入学习 AI 时因编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。 本入门旨在让大家在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用，完成简单程序、爬虫应用抓取公众号文章、为公众号文章生成概述等任务。 Python 拥有丰富的标准库，若不够用可通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新道具，在 AI 领域被广泛使用。 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 第一阶段包括迈出第一步，看书听课进社区。 DAY5：研究并开始使用 Kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯，可参考。 DAY6：应朋友推荐学习吴恩达的生成式人工智能课程，可在 B 站搜索对应关键词获取资源，学习笔记参考，抽空陆续 3 天学完。 DAY7：探索用 AI 解决真实问题，如团队写行业研究报告。 适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门： 尽管当前版本是起点，但会逐步完善堆栈并增加更多选项。路线图包括交互式 CLI 用于 createaistack、事务性数据库用于高级用例、更多向量数据库和部署平台选项、开源模型的轻量级微调步骤等。 对在创建过程中发挥重要作用的开源项目如表示感谢。
2025-02-19
入门学习
新手入门学习 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，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、文心一言等聊天机器人进行互动，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。 如果是入门强化学习： 1. 如果没有概率论和线性代数基础，且差不多都忘完了，可以去看一下相关课程学习一下，大约周末一天时间能搞定；如果不关注公式，这一步可先忽略。 2. 对机器学习没有基础的话，可以先看吴恩达的课程，有大致理解后，再看李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门学习强化学习，只需要看李宏毅课程前几节讲完神经网络那里就差不多了，这个视频课程估计要看 25 小时左右。 3. 学完之后可以跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》一起动手学习学到的概念，写写代码，入门的话看前五章就好，本篇文章的很多资料也整理自这本书，大约 10 小时左右。 4. 接下来可以看看 B 站王树森的深度学习的课程，先看前几节学习强化学习的基础知识点，大约 5 小时左右。 5. 到这个阶段可能还是懵的，需要上手做点项目，可以看《动手学强化学习》这本书，已开源 https://hrl.boyuai.com/，只看到 DQN 的部分，大约十几小时。
2025-02-19
我想学习Ai入门
新手学习 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，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自己的作品。 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。 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。
2025-02-18
DeepSeek从入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品了《DeepSeek：从入门到精通》指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 相关资料： 2025 年 2 月的历史更新中，发布了《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》等报告。
2025-02-11
DEEPSEEK的从入门到精通的课程
《DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等。同时探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。此外，文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。您可以通过以下链接查看：https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg
2025-02-10
DeepSeek从入门到精通
DeepSeek 从入门到精通的相关内容如下： 由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 相关资料包括：。 2025 年 2 月的历史更新中，相关报告有《》。
2025-02-10
deepseek入门到精通
以下是关于 DeepSeek 从入门到精通的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向；Thinking Claude 是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型。其标志性表现是在回答用户问题前，会先进行“自问自答”式的推理思考，凭此提升最终回答的质量。这种能力源于其背后独特的“教育方式”，在许多其他的 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已经率先进入了“自学成才”的新阶段。
2025-02-07
我想精通AI
要精通 AI ，您可以从以下几个方面入手： 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。 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：掌握基础的概率论知识，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：了解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。 6. 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。 此外，您还可以： 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，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。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧，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。
2025-01-04
如何系统性地了解认知到熟练精通AI行业
要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业，可以从以下几个方面入手： 基础理论： 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。 具备基础的概率论知识，例如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 对于监督学习，了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 清楚如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 学习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，如前馈网络、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。 此外，还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则，洞悉其宏伟构想，从而掌握 AI 行业的理念趋势。
2024-12-19