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如何掌握生成式AI

Answer

以下是关于掌握生成式 AI 的一些建议：

课程学习：

  • 可以学习台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。
  • 通过学习本课程，能够掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。

学习内容：

  • 了解什么是生成式 AI，包括其定义、分类，以及与判别式 AI 的区别和应用领域。
  • 学习生成式模型的基本结构、训练方法、评估指标，以及常见模型的优缺点。
  • 掌握生成式对话的基本概念、应用场景、系统架构和关键技术，以及基于生成式模型的对话生成方法。
  • 熟悉预训练语言模型的发展历程、关键技术、优缺点及其在生成式 AI 中的应用。
  • 知晓生成式 AI 面临的挑战和解决方法，以及未来发展趋势和研究方向。

学习资源：

  • 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。
  • 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。
  • 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。
  • 开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等。

学习方法：

  • 了解 AI 基本概念：首先，建议阅读「从这里启程」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」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），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。
  • 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。
  • 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，可以获得对 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。
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References

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、学习资源1.教材：《生成式AI导论2024》，李宏毅2.参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等3.在线课程：李宏毅的生成式AI课程4.开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、学习资源1.教材：《生成式AI导论2024》，李宏毅2.参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等3.在线课程：李宏毅的生成式AI课程4.开源项目：OpenAI GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

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。

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李宏毅《生成式人工智能导论》课件
以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息： 课程目录： 1. 第 0 讲：课程说明（2024 年 2 月 24 日） 2. 第 1 讲：生成式 AI 是什么？（2024 年 2 月 24 日） 3. 第 2 讲：今日的生成式人工智慧厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 4. 第 3 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯（2024 年 3 月 3 日） 5. 第 4 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—拆解问题与使用工具（2024 年 3 月 10 日） 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点： 1. 知道：有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标：了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验，如大模型训练花时间（以周为单位）、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多，常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，如 2019 年 GPT2.0 15b 参数，2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录： 1. 课程介绍：这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 2. 学习目标：掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容：包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源：教材《生成式 AI 导论 2024》，参考书籍《深度学习》，在线课程李宏毅的生成式 AI 课程，开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8
2025-01-16
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，其内容可以是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的，早期是一种模型，目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面，如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域，可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像，这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting，是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据，包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射，AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散，AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai？
生成式 AI 是一种人工智能技术，能够生成新的、未曾存在的内容，这些内容可以是多模态的，包括文本（例如文章、报告、诗歌等）、图像（例如绘画、设计图、合成照片等）、音频（例如音乐、语音、环境声音等）、视频（例如电影剪辑、教程、仿真等）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段，通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，得到一个“基础模型”。在应用阶段，基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它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。而 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。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示： 1. 立法理念方面：我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现，欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面： 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应，一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成，欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求，与我国相关规定有一致性，但我国规定更全面，不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能，欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型，并规定了额外义务，我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面： 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估划分风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管，进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任作为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估：在我国，相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求，以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议，但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照，论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面： 1. 监管框架出发点：中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务，以落实主体责任为基本落脚点，将“服务提供者”作为相关义务的履行主体，如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架，通过对人工智能系统进行评估，划分为不同风险层级，并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理：我国与欧盟在立法理念上有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则，在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响：如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场，由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高，将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之，欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
Ai高端工作坊
以下是为您整理的两个关于 AI 的高端工作坊相关信息： 全球 AI 视觉分享会 AI 视觉创意大赛 活动日程： 颁奖典礼：10 月 17 日，14:30 18:00，红立方公共艺术馆负一楼大屏幕。包括嘉宾签到、获奖作品欣赏、领导致辞、评委介绍、产业推介、合作项目签约、颁奖点评、AI 创意周启动、合影留念及作品展参观。 AI 视觉创意汇：10 月 18 20 日，10:00 18:00，专业观众日和公众开放日，红立方公共艺术馆 1、2、3 号展馆。体验最新 AI 视觉技术，参与产品发布会和场景对接会。 AI 视觉工作坊：10 月 19 日，9:00 20:00，红立方公共艺术馆及少年宫。深入探讨 AI 在艺术创作中的应用，参与分享会、模型训练、圆桌交流和实时挑战赛。 地点：深圳红立方公共艺术馆（广东省深圳市龙岗区龙翔大道 8028 号） 活动亮点： 颁奖典礼：见证 AI 艺术的新星诞生，与行业领袖共同庆祝。 AI 视觉创意汇：亲身体验最新 AI 视觉技术，探索创意作品。 AI 视觉工作坊：深入了解 AI 艺术创作，与专家面对面交流。 活动报名：记得填写 waytoagi AI 摊主速成脑暴会 AI 摆摊玩什么 AI 娱乐与算命：AI 算命、星盘、八字、人格测试、趣味算命、游戏化互动。示例项目如 AI 算命（15 积分）、星盘解析、职业规划、社交小游戏（如积分狩猎、刮刮乐）。 技术与工具教学：Prompt 技巧、AI 工具安装、提示词优化、复杂模型训练、文档信息提取。示例项目如 Prompt 技巧传授（10 积分）、MJ/Sd 出图（10 积分）、大模型调参（20 积分）、文件抽取（15 积分）。 个性化小工具：小红书账号文案、表情包、爆款名片生成、定制黄历、智能对话、内容分享。示例项目如小红书爆款文案（10 积分）、个人知识笔记（3 积分）、AI 爆款名片（10 积分）。 体验型项目：AI 桌宠、人工智能体互动、数字人互动、项目商业模式咨询、AI 情感陪伴。示例项目如桌宠体验（10 积分）、数字人体验（10 积分）、商业落地场景咨询（20 积分）。 AI 图像处理：图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作。示例项目如 AI 写真、老照片动起来（10 积分）、卡通头像（10 积分）、赛博头像定制（多样风格）。 文案与内容创作：文案定制、朋友圈文案生成、爆款文案编写、创意故事、情话生成。示例项目如产品文案优化（10 积分）、AI 土味情话（5 积分）、个性化文案定制（10 积分）、朋友圈鸡汤生成。 音频与音乐制作：专属歌曲创作、音频处理、声音克隆、AI 唱歌、背景音乐定制。示例项目如制作专属歌曲（10 积分）、声音克隆/视频对口型（20 积分）、声音解梦音乐制作。 视频处理：视频换脸、照片转视频、视频动漫化、视频剪辑、数字人制作。示例项目如换脸（60 积分）、视频动漫化、AI 生成的视频脚本（20 积分）、AI 高清处理（10 积分）。 智能体与 Coze：搭建智能体、GPTs 创建、coze 工作流、微信机器人。示例项目如搭建智能体（50 积分）、智能体体验（10 积分）、Coze 工作流（20 积分）、微信机器人搭建（100 积分）。 AI 教育与咨询：AI 应用培训、课程设计、商业化咨询、AI + 行业应用咨询。示例项目如 AI 培训策划（20 积分）、商业化建议（10 20 积分）、产品思路分享（5 积分）、应用场景分析。
2025-01-23
前沿ai学习网站
以下是一些前沿的 AI 学习网站： 1. WaytoAGI：这是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。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。 2. 在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云，通义千问，淘宝，智谱，支付宝，豆包，火山引擎，marscode，coze，堆友，即梦，可灵，MiniMax 海螺 AI，阶跃星辰，百度，Kimi，吐司，liblib，华硕，美团，美的，360，伊利，魔搭，央视频，Civitai，Openart，Tripo3D，青椒云等。 3. 「通往 AGI 之路」的品牌 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，共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2025-01-23
我想学习AI视频创作流程
以下是 AI 视频创作的一般流程： 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。 需要注意的是，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。 另外，在一些具体的创作案例中，比如“AI 离谱社黄师傅”的工作流程中，有以下要点： 创作思路基于深度文化挖掘、自然风光和历史遗迹展示、故事性和情感连接等关键概念和创新方法，旨在通过人工智能技术全面展示中国各省份的文化和旅游魅力。 任务划分方面，制片人搭建整体框架，图像创意者提供有冲击力的图像画面，视频制作者熟悉并运用视频工具，编剧构思故事和创作台词文本，还有配音和配乐等工作。 在 AI 春晚采访问题中提到，脚本创作由 GPT 完成但需要大量人工干预，图像生成由 MJ 完成也需要人工调词，人工比例在 70%以上。
2025-01-23
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗？
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程（包括代码、资产生成、纹理、音频等）的全套生成式人工智能工具，也没有能与流行的游戏引擎（如虚幻和 Unity）紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用，例如： 生成可以互动的角色方面：有很多初创公司在研究，如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台，它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面：Coqui Studio（https://coqui.ai）、Bark（https://github.com/sunoai/bark）、Replica Studios（https://replicastudios.com）等。 语音识别方面：OpenAI Whisper（https://huggingface.co/openai/whisperbase）、Facebook Wav2Vec2（https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53）。 对话模型方面：ChatGPT（https://chat.openai.com）、HuggingChat（https://huggingface.co/chat）。 故事讲述模型方面：MPT7BStoryWriter65k+（https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter）、Claude 100k（https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows）、GTP4 32k（https://platform.openai.com/docs/models/overview）。 游戏设计方面：Ludo.ai（https://ludo.ai）。 搜索引擎方面：Haddock（https://www.haddock.ai）。 AI NPC 方面：Inworld（https://inworld.ai）。
2025-01-23
Ai智能体
AI 智能体在以下方面有重要应用和发展： 1. 在品牌卖点提炼中： 可搭建智能体作为引导型助手，帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手，在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面： 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块，但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的，一些设计支持工具使用，但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时，智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型：决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识，建议如下： 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。 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。 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。 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。 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。
2025-01-23
小白怎么学习Ai掌握ai的使用
对于小白学习 AI 并掌握其使用，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. 开发实践： 从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮你按照 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 帮助梳理出产品需求文档。 注意在开发过程中可能会遇到的问题，如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给的方案太复杂、配置错误等，最好有人类导师把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。
2024-12-13
小白怎么最快掌握Ai，了解学习Ai的使用方法
以下是小白最快掌握 AI 并了解学习其使用方法的建议： 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. 对于想要了解 AI 生成图像和生成视频的朋友： 多看教程，多实践，通过学习教程和反复实践，快速掌握 AI 工具的使用方法。 积极参与社群交流，加入相关社群，向有经验的朋友请教，获取宝贵经验和建议。 保持好奇心和探索精神，不断学习和探索新技术，在这个领域中保持竞争力。 7. 体验具体的 AI 工具： 例如使用“豆包”，其优点包括不需要翻墙，可以捏好给别人用，可以扩展聊天 AI 的基础能力（搜索、作图、文档等）。可通过网址 https://www.coze.cn/home 或直接在 APP 中搜索“豆包”进行使用，注册可用手机号、抖音号或飞书号，大约需要 5 分钟。在使用过程中不断优化和深入学习。
2024-12-13
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
作为新手，如何才能掌握好AI？做到什么程度算是学会了AI？
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「」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。
2024-12-11
你好我想从产品经理转型为AI产品经理，都需要掌握和了解哪些知识
从产品经理转型为 AI 产品经理，您需要掌握和了解以下知识： 1. 算法知识： 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，以便做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通，减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性，在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向，了解算法前沿更好地规划未来。 提升产品竞争力，发现独特优势并提出创新特性。 提升数据分析能力，处理和分析相关数据。 2. 市场与层级： 入门级：通过开源网站或课程了解 AI 概念，使用并实践应用搭建。 研究级：包括技术研究和商业化研究路径，能根据需求选择解决方案或手搓出 AI 应用验证想法。 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 3. 岗位技能要求： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略。 对数据驱动的决策有深入理解，能基于数据分析做决策。 具有创新思维，能基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域有强烈好奇心并付诸实践。 对 AIGC 领域有深入理解与实际工作经验，关注前沿技术。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 总之，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，对技术边界有认知，关注场景、痛点和价值。
2024-12-03
给到你一些资料，创建一个对于资料内容掌握 的AI智能体具体操作
以下是创建对于资料内容掌握的 AI 智能体的具体操作： 一、了解智能体的概念 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。其核心在于有效控制和利用大型模型，提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 二、实践制作智能体 1. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）尝试开发。 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 开始调试智能体并发布。 2. 以字节的扣子为例，其作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能迅速构建各类问答 Bot，开发完成后可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体可通过简单 3 步：起一个名称，写一段简单介绍，使用 AI 创建一个头像。 3. 对于 GPTs，可预先写好提示词，像编程一样详细设定操作步骤，方便重复使用。还可将日常工作中部分固定输入输出的场景写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”，如 Kimi.ai ，可设置配置信息、知识库、能力配置等，手搓各种机器人为您工作。
2024-11-19