Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何系统性地了解认知到熟练精通AI行业

Answer

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。

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

References

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]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。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。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。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。

山姆·奥特曼传(一):我是如何走到今天的

在商业投资领域流传着这样一句话:想了解一个行业,需要了解行业中的龙头公司。而想了解一个公司,则需要首先了解它的领导。当下AI行业的佼佼者非OpenAI莫属,而山姆·奥特曼则是这家龙头公司的掌舵人。以小看大,了解其为人处事态度和原则,可洞悉这位领袖的优秀本质。以近看远,可看清其宏伟构想,掌握AI行业的理念趋势。

Others are asking
怎么从头学ai
以下是从头学习 AI 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,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。
2025-01-18
国内ai应用有哪些
以下是国内的一些 AI 应用: 1. AI 儿童安全座椅推荐系统:使用数据分析、机器学习技术,已有产品如宝宝树安全座椅推荐,市场规模达数亿美元,能为家长推荐合适的儿童安全座椅。宝宝树根据儿童年龄、体重等信息,利用 AI 推荐符合安全标准的儿童安全座椅。 2. AI 汽车保养套餐推荐系统:运用数据分析、机器学习技术,途虎养车保养推荐是已有产品,市场规模达数十亿美元,可根据车辆情况推荐保养套餐。途虎养车利用 AI 分析车辆型号、行驶里程等,为用户推荐合适的保养套餐,如更换机油、滤清器等。 3. AI 物流快递柜管理系统:采用数据分析、物联网技术,丰巢快递柜管理系统是已有产品,市场规模达数十亿美元,能够优化快递柜使用效率。丰巢快递柜利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况,如分配柜子、通知取件等,提高快递配送效率。 4. AI 招聘面试模拟平台:借助自然语言处理、机器学习技术,智联招聘面试模拟功能是已有产品,市场规模达数亿美元,帮助求职者进行面试模拟。智联招聘的面试模拟功能利用 AI 模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。 5. AI 房地产装修设计平台:通过图像生成、机器学习技术,酷家乐装修设计软件是已有产品,市场规模达数十亿美元,为用户提供装修设计方案。酷家乐利用 AI 生成各种装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 6. AI 摄影参数调整助手:利用图像识别、数据分析技术,一些摄影 APP 的参数调整功能是已有产品,市场规模达数亿美元,可根据场景自动调整摄影参数。一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景,自动调整相机参数,如曝光、对焦、感光度等。 7. AI 音乐情感分析平台:运用机器学习、音频处理技术,音乐情感分析软件是已有产品,市场规模达数亿美元,能分析音乐的情感表达。音乐情感分析软件利用 AI 分析音乐的旋律、节奏、歌词等,判断音乐的情感倾向,如快乐、悲伤、愤怒等。 8. AI 家居智能照明系统:借助物联网技术、机器学习技术,小米智能照明系统是已有产品,市场规模达数十亿美元,实现家居照明的智能化控制。小米智能照明系统利用 AI 和物联网技术,根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 9. AI 金融风险预警平台:采用数据分析、机器学习技术,金融风险预警软件是已有产品,市场规模达数十亿美元,提前预警金融风险。金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险,如股市下跌、汇率波动等。 10. AI 旅游路线优化平台:通过数据分析、自然语言处理技术,马蜂窝路线优化功能是已有产品,市场规模达数亿美元,根据用户需求优化旅游路线。马蜂窝根据用户的时间、预算、兴趣等因素,利用 AI 优化旅游路线,提高旅行体验。 11. AI 菜谱口味调整工具:运用自然语言处理、数据分析技术,下厨房口味调整功能是已有产品,市场规模达数亿美元,根据用户反馈调整菜谱口味。下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价,利用 AI 分析后给出口味调整建议,如增加甜度、减少辣味等。 12. AI 语言学习纠错平台:借助自然语言处理、机器学习技术,英语流利说纠错功能是已有产品,市场规模达数十亿美元,帮助语言学习者纠正错误。英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习。 13. AI 电影剧情分析系统:采用数据分析、自然语言处理技术,豆瓣电影剧情分析工具是已有产品,市场规模达数亿美元,分析电影剧情,提供深度解读。豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析,为用户提供剧情解析、主题探讨等内容。 14. AI 办公文件分类系统:通过数据分析、机器学习技术,腾讯文档分类功能是已有产品,市场规模达数亿美元,自动分类办公文件,方便管理。腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类,如合同、报告、方案等,提高文件管理效率。 15. AI 美容护肤方案定制平台:利用图像识别、数据分析技术,美丽修行定制方案功能是已有产品,市场规模达数亿美元,根据用户肤质定制护肤方案。美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息,利用 AI 定制个性化的护肤方案,包括产品推荐和使用顺序。
2025-01-18
有哪些优秀的AI copilot?
以下是一些优秀的 AI copilot: 1. 对于编程辅助方面: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 在 Agent 构建平台方面: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等,并能部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景表现出色。 3. 此外,还有一些新的 AI 产品和网站,如: SciSpace Copilot:由印度论文服务平台 SciSpace 开发,用于解释科学文献中的文本、数字和表格,输出内容更精确。链接:https://typeset.io/ AIPRM for ChatGPT:SEO Prompt 模板插件,支持 ChatGPT 和 Midjourney 等。链接:https://www.aiprm.com/ Teamsmart:有趣的文档助手,根据不同职业/技能提供不同能力点的机器人。链接:https://www.teamsmart.ai/ Boring Report:应对标题党的神器,去除文章夸张表述,保留客观事实。
2025-01-18
自学AI绘画该从哪里开始?
自学 AI 绘画可以参考以下步骤开始: 1. 了解相关硬件:如购买适合的显卡和显示器,为后续的学习和实践做好准备。 2. 获取学习资源:可以从他人分享处获取 AI 绘画的安装包和教学视频。 3. 系统学习教程:全面学习相关软件(如 SD)的教程。 4. 实践炼丹:尝试不同类型的图像生成,如人脸、画风、风景、景观、建筑等。 5. 探索变现途径:与小伙伴探讨如何将 AI 绘画变现,积累相关经验。 6. 加入社群学习:例如加入 Prompt battle 社群,学习 Midjourney 等新的工具和技巧。 7. 掌握关键词技巧:了解关键词的公式,包括主题、环境、气氛、灯光、色彩、构图、风格参考等方面,并通过参考喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格来优化关键词。
2025-01-18
想要从事ai产品经理,需要具备哪些技能
从事 AI 产品经理需要具备以下技能: 1. 入门级: 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,可根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,秉持产品运营不分家的理念。 3. 落地应用级:有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 4. 通用技能: 懂得技术框架,不一定要了解技术细节,但要对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识,与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 能够在产品规划阶段评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿,把握产品发展方向。 提升数据分析能力,很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 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。 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,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。
2025-01-18
超级ai 助手搭建
以下是关于超级 AI 助手搭建的相关内容: 微信超级 AI 知识助手教学(下)2024 年 12 月 11 日: 共学四节课要点回顾及相关文档查看方式:共学有四节课,知识助手教学的上级和知识注入教学的下级是关键部分,仅看这两个就能完成助手搭建。若想优化工作流及功能,看两场分享即可。另外还介绍了查看文档的网址,若不知网址,输入特定字符进入网页点击 banner 可查看文档。 张梦飞介绍课程相关内容:4 节课的内容、直播回放及课程文档可查看。第一节课会邀约报名,报名送 6000 万 token 和 1000 次生成视频或图片机会。未注册的可注册领取。第一节课作业为搭建工作流,提交作业有两个福利,包括质补平台资源和 autoglm 内测资格,晚点会放直播回放。 GM4 Flash 和 GM4V 杠 Flash 模型永久免费使用。 DIN:全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手: 搭建 OneAPI,这东西是为了汇聚整合多种大模型接口,方便后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。 搭建 FastGpt,这东西就是个知识库问答系统,把知识文件放进去,再把上面的大模型接进来,作为分析知识库的大脑,最后回答问题。如果不想接到微信去,自己用用,其实到这里搭建完就 OK 了,它也有问答界面。 搭建 chatgptonwechat,接入微信,配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号,以防有封禁的风险。搭建完后想拓展 Cow 的功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程。 智谱 BigModel 共学营第二期:把你的微信变成超级 AI 助理: 本期共学应用:人人可打造的微信助手。 课程教程: 第一课:创建助手工作流。 教程文档: 文章总结功能:使用到了代码模块、分支判断模块、网页解析插件。 文件总结功能:使用到自动 Prompt。 网页总结功能:使用到了网页读取插件。 生图、生成视频:使用到了 Agent 功能,意图调用。 文字版日报生成:使用到联网插件。 工作流本身不复杂,难易度适中,0 基础也能跟着完成。 模版:。 版本的创建和发布。发布后,可以分享链接给他人使用。(注意:别人使用会消耗你的 Token 额度) 保存智能体 ID 和申请 API key。
2025-01-18
如何提高认知水平
提高认知水平的方法有很多,以下是一些常见的建议: 学习新知识:不断学习新的知识和技能可以帮助我们扩展认知范围,提高思维能力和解决问题的能力。可以通过阅读书籍、参加课程、观看纪录片等方式来学习新知识。 锻炼身体:适当的身体锻炼可以促进大脑的血液循环,提高认知能力和注意力。可以选择跑步、游泳、健身等运动方式。 练习冥想:冥想可以帮助我们放松身心,提高专注力和自我意识。可以通过冥想应用程序或参加冥想课程来练习冥想。 挑战自我:尝试新的事物和挑战自己可以帮助我们突破舒适区,提高自信心和认知能力。可以选择参加比赛、尝试新的运动或学习新的语言等方式来挑战自我。 保持好奇心:好奇心是探索和学习的动力,可以帮助我们保持开放的心态和对新事物的兴趣。可以通过探索新的文化、旅行、尝试新的美食等方式来保持好奇心。 总之,提高认知水平需要不断学习、锻炼身体、练习冥想、挑战自我和保持好奇心等多种方式的结合。
2024-06-16
请问AI怎么用于自我认知(性格、能力、价值观)
AI在自我认知(性格、能力、价值观)方面的应用已经取得了一定进展,主要通过以下几种方式实现: 1. 个性测试与分析 AI可以通过分析用户在特定测试中的反应和行为,帮助评估个性特征。 示例: 16型人格测试(MBTI):AI系统可以分析用户在MBTI测试中的回答,生成详细的个性报告,并根据报告提供个性化的建议。 大五人格测试(Big Five):通过机器学习算法,AI可以对用户在大五人格测试中的表现进行分析,并评估其开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质等维度。 2. 行为数据分析 通过分析用户在社交媒体、工作平台等环境中的行为数据,AI可以推断出个性、能力和价值观等特征。 示例: 社交媒体分析:AI可以分析用户在社交媒体上的发布内容、点赞和评论行为,推断其性格特征、兴趣爱好和价值观。 工作行为分析:在工作环境中,AI可以通过分析邮件、任务完成情况、会议记录等数据,评估用户的工作能力、沟通风格和职业倾向。 3. 情感与语音分析 通过情感分析和语音识别技术,AI可以分析用户的情感状态和沟通风格,帮助了解其内在特质。 示例: 情感分析:AI可以分析用户在文本、语音或视频中的情感表达,评估其情感稳定性、情绪倾向和压力水平。 语音识别:通过分析用户的语音语调、语速和语言使用习惯,AI可以推断其自信心、外向性和沟通能力。 4. 游戏与模拟 通过游戏和虚拟环境,AI可以观察用户的行为选择和决策模式,评估其性格特征和价值观。 示例: 游戏化评估:AI可以设计特定的游戏场景,观察用户在不同情境下的决策和行为,评估其风险偏好、合作精神和道德观念。 虚拟现实(VR)模拟:在VR环境中,AI可以模拟各种真实生活情境,观察用户的反应和选择,从而评估其个性和价值观。 5. 个性化推荐系统 AI可以根据用户的历史行为和偏好,提供个性化的内容推荐,进一步了解其兴趣和价值观。 示例: 内容推荐:通过分析用户的阅读、观看和购物历史,AI可以提供个性化的内容推荐,如文章、视频、商品等,帮助了解用户的兴趣和价值观。 职业推荐:AI可以根据用户的能力、兴趣和职业倾向,推荐适合的职业发展路径和培训课程,帮助用户了解自己的职业能力和潜力。 具体平台和工具 1. . Crystal Knows 功能:分析社交媒体和职业平台上的数据,提供个性化的性格分析和沟通建议。 应用:适用于团队协作、销售和招聘等领域,通过理解他人性格提高沟通效果。 2. Pymetrics 功能:通过神经科学游戏评估用户的认知和情感特征,帮助匹配适合的职业和角色。 应用:广泛应用于招聘和职业发展,帮助企业找到合适的候选人。 3. Receptiviti 功能:使用情感和心理分析技术,通过文本分析评估用户的心理特征和情绪状态。 应用:适用于员工满意度评估、客户情感分析和心理健康监测。 总结 AI在自我认知领域的应用,通过多种技术手段,如个性测试、行为数据分析、情感与语音分析、游戏与模拟、个性化推荐系统等,帮助用户更好地了解自己的性格、能力和价值观。这些技术不仅可以提高个人的自我认知水平,还可以在招聘、职业发展、心理健康等方面提供重要支持。随着AI技术的不断进步,其在自我认知领域的应用将会更加广泛和深入。
2024-05-22
普通人如何熟练的使用Ai
普通人要熟练使用 AI ,可以参考以下几点: 1. 提供背景信息:在使用 AI 时,尽可能为其提供详细的背景信息,以确保输出更准确和有用。 2. 让 AI 自我反思:促使 AI 对每次输出的内容进行再次思考,提高输出质量。 3. 尝试使用:对于超出自己理解范围的 AI ,最简单的方法是亲自试一试,百闻不如一练。 4. 了解 AI 能力边界:虽然目前难以明确类似 GPT4 等模型的具体能力边界,但要心中有数,避免在边界外的任务上过度依赖。 5. 接受培训:使用 AI 时接受一定的培训,能提高任务完成的效率和质量。 6. 注意协作方式:可以采用“半人马”模式,即人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程并合理调配资源;也可以向“机械人”模式发展,实现人与 AI 的高度融合,更精细化地协作和创作。 此外,尽可能简单地试用 AI ,是让普通人在 AI 发展中更快受益的好方式。
2025-01-15
要熟练使用ai的话,英语得是哪个级别的?
要熟练使用 AI ,对英语水平的要求会因具体的应用场景和个人需求而有所不同。 一般来说,如果是为了进行基本的交流和获取常见的信息,具备大学英语四级左右的水平可能就能够初步应对。但如果想要更深入地理解和运用 AI 中的复杂技术文档、进行专业领域的交流,或者参与国际前沿的研究和讨论,可能需要达到大学英语六级甚至更高的水平,如雅思 6.5 分及以上。 例如,在一些需要准确理解和运用复杂句子结构、多样化词汇,并能进行深入的观点阐述和交流的场景中,较高的英语水平会更有优势。 同时,学英语的目的和需求不同,所需的英语水平也不同。比如,为了跨语言交流、应试、工作、获取信息或理解文化等,学习的必要性和路径都会有所差异。 在使用 AI 辅助英语学习时,要注意一些事项:AI 只是辅助工具,不能替代人的思考;给 AI 的信息要尽可能准确、清晰;要注重思维启发和知识学习而非单纯获取答案;掌握一些向 AI 提问的技巧;养成做一道题就新开一个对话的好习惯;对于英语、语文之外的学科的学习要慎用 AI 。 此外,英语学习的重点在于“有效输入”,然后是理解后的输出。可以尝试不开字幕听感兴趣的优质播客,每天熟读并背诵一篇 100 字短文等方法。
2025-01-07
有哪些ChatGPT相关的工具和插件需要熟练使用
以下是一些与 ChatGPT 相关的工具和插件,您需要熟练使用: 1. 内容生成:GPT 可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。例如:https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 。 2. 聊天机器人:GPT 可以作为聊天机器人的后端,提供自然的对话体验。如: 。 3. 问答系统:GPT 可以用于问答系统,为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要:GPT 可以生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:虽然 GPT 不是专门为机器翻译设计的,但它在这方面也有不错的表现。 6. 群聊总结: 。 7. 代码生成:GPT3 和其后续版本已经被证明可以生成代码片段,甚至帮助开发者解决编程问题。 8. 教育:GPT 可以用于教育领域,帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:webpilot 。 10. PDF 对话:演示 www.chatpdf.com 。 11. PPT 生成: 。 12. 音视频提取总结:https://bibigpt.co/r/AJ 。 13. 播客总结:https://podwise.xyz/dashboard/trending 。 14. 生成脑图:https://xmind.ai/editor/ 。 此外,ChatGPT 还推出了一些插件示例,如网页浏览器(将 Bing 添加到对话中,可访问互联网内容)、代码解释器(在沙盒和防火墙执行环境中添加一个实时的 Python 解释器)、检索(为个人和组织文档提供语义搜索)。 Claude 2 是常用的 PDF 与长文阅读器,ChatGPT 配合 ShowMe 和 WebPilot 插件也会非常有效,特别是集成了 GPT4V 多模态后,一些图表的解释很方便,结果配合原图一起保存。Notion 是主要的外脑想法组装工厂,Notion AI 对创作有帮助,ChatGPT 输出内容品质较好,可配合 Notion 使用,最后用 Google Doc 完成输出交付物。微软 Office 套件将集成 GPT4 作为 Copilot 能力,OneNote 计划在今年 11 月成为首个可以 Copilot 的套件应用;Google 也宣布把 Bard 集成到了自己的全线产品,包括 Search、Google Map、Google Workspace 等。
2024-12-03
如何快速上手AI人工智能,并在工作和生活中熟练应用
以下是快速上手 AI 人工智能并在工作和生活中熟练应用的方法: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块进行深入学习。 4. 学习核心产品链路相关概念: 了解 AI 应用,它是以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能。 熟悉技能(Skills),即 AI 应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等。 掌握数据和知识,这是支撑 AI 技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流。 理解记忆,它是存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务。 明确权限,即定义数据可被哪些用户访问和操作。 了解模型配置,包括配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 掌握应用发布,将开发好的应用发布到不同渠道,如 Lark Bot 和 My AI 等。 学会应用管理,在应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 5. 对于 Python + AI 的学习: 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,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:学习文件读写,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。 AI 背景知识: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。 数学基础:熟悉统计学基础(如均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(如向量、矩阵等基本概念)、概率论(如条件概率、贝叶斯定理)。 算法和模型:了解监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机(SVM))、无监督学习(如聚类、降维等算法)、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。
2024-08-22
人工智能的时代就是看谁把AI软件用得更熟练吗?
在人工智能时代,不能简单地认为就是看谁把 AI 软件用得更熟练。 一方面,AI 时代不再需要囤积信息和单纯“记住”知识,关键在于是否懂得提问以及能否有效地利用 AI 技术获取和处理信息。个体在获取知识方面的差异体现在是否掌握利用 AI 技术的能力及运用的熟练程度,能高效利用技术的个体将更快获取所需信息和知识从而占据优势。 另一方面,知识内化的差异也很重要,这不仅仅是获取信息和知识的效率问题,更关键的是将这些信息和知识内化、转化为智慧的能力。AI 技术在个性化学习、数据分析和知识管理方面的应用可提高这一过程的效率,个体对这些工具的利用会直接影响从知识到智慧的转化速度和质量。 此外,随着大语言模型规模的增加,在单一技能上的熟练度会提高,并且能够同时使用多个技能。模型能执行概括和创造性的任务,截至 2023 年,AI 在大部分任务中的表现已超越人类能力,目前人类只有在复杂的认知任务上还有部分优势,但预计这种优势在 2025 年将消失。 同时,在应用方面,拥有庞大客户群的上一代软件或服务公司把基础模型整合到业务流程中具有巨大优势,创新公司也不断涌现,核心在于如何看待和使用基础模型,而非简单封装,这些模型如同智能时代的操作系统,需要在上面构建原生应用程序。
2024-08-21
我刚打开飞书知识库,新手小白要怎么学习?我想对所有的Ai工具有着熟练的使用,先学习什么,再学习什么
对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具,建议按以下步骤进行: 1. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享,并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进,还可以学习以下内容: 1. Python 相关: 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理:理解异常,学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 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。 算法和模型: 监督学习:了解线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 另外,学习 AI 还可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 历史、应用和发展趋势。 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)按自己节奏学习,并争取获得证书。 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钻研。 学习 AI 是一个长期过程,需要耐心和持续努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长机会,随着时间推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。
2024-08-21
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
prompt 从入门到精通
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/introtoprompting 。 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: 。 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。
2024-12-16
哪些ai工具在法律上面比较精通
以下是一些在法律方面表现出色的 AI 工具及相关情况: AI 大模型擅长的方面: 1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,如法律法规和案例的检索,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,如判决趋势、赔偿金额,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面: 1. 法律解释与推理:可以根据历史信息和数据给出一些预测和判断,但仍然难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,AI 的能力非常有限。 2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机,如离婚案件中的夫妻之间可能出现的多重关系。 3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务,哪怕是基于同样的事由或案件。 律师擅长的方面: 1. 法律专业知识:具备深厚的法律知识,能够提供专业的法律分析和建议,如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 沟通与谈判:在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 创造性解决问题:能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议,如为新技术制定合法性指导。 4. 危机应对:作为专业人士,恰恰需要具备能够在紧急情况下能做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。 律师不擅长的方面: 1. 处理大量信息和数据:在需要处理大量文本和数据的情况下,律师人工的效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节:可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,如:时间,人物,金额,关系,尤其是在复杂案件中。 3. 精力与情绪:在处理复杂案件时,律师可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 在法规研究与解读方面,法规检索最好是使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成式内容不能满足需求的情况。例如: 1. Prompt 指令词:根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议。 2. 预计效果:AI 助手将依据《数据安全法》的最新条款,解析企业处理个人信息所必须遵循的原则,并结合实践情况提出详细的操作指南或合规建议。 在法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面: 1. Prompt 指令词:针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性。 2. 预计效果:AI 将根据提供的案件背景、证据材料以及适用的法律法规,自动撰写一份初步的法律意见书,其中包含对案件事实的梳理、法律分析和结论部分。 总之,律师和 AI 的协同并非简单相加,而是一种借助互相优势、相互加持的关系。律师在运用大模型这一强大工具时,最关键的任务是:如何根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。
2024-12-07
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
提供关于coze从入门到精通的一些教程
以下是关于 Coze 从入门到精通的一些教程: 概览与介绍:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YGgzwDfWLiqsDWk2ENpcSGuqnxg 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb 基础教程:Coze “图像流”抢先体验 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ 历史活动教程: 5 月 7 号(回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1V1421z7At/):大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么。流程安排:20:00@AJ 主持开场,20:0021:00 大聪明分享,21:0021:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号(回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1bs421N7tR/):大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze。流程安排:20:0021:20 大圣分享 5 月 9 号(回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1is421N72j/):艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑。流程安排:20:0021:00 艾木分享,21:0021:30 线上答疑 5 月 10 号(回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1HE42137n4/):罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书。流程安排:20:0021:00 罗文分享 5 月 11 号(回放地址 https://www.bilibili.com/video/BV1Gb421B7AQ/):Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑。流程安排:20:0021:00:itao 分享,21:0021:30 线上答疑
2024-12-02
请你帮我写一段提示词,内容是:给AI 工具赋予一个身份,精通5why分析方法。
以下是为您生成的提示词,赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份: Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家,能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法,为您准确剖析问题,找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤,不随意跳跃或省略。 对于复杂问题,保持耐心和专注,确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力,能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程,帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先,清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后,按照 5Why 的原则,逐步深入提问,直至找到根本原因。 最后,以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。
2024-11-13