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我是一名计算机专业学生，给我一份进入ai行业的指南

Answer

以下是为您提供的进入 AI 行业的指南：

一、学习计划

如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。

二、信息源

  1. 简报
  2. 播客
    • No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil
    • Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel
    • Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman
    • The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir
    • Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu
    • Last Week in AI
  3. 会议
    • [工业界]World AI Cannes Festival

三、知识获取

欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。

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

References

入门指南：强化学习

文：腾讯互动娱乐工程师luozhiyun原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A感谢群友.com的推荐最近因为AI大火，笔者也对AI产生强烈的兴趣，于是开启了AI的学习之旅。其实我也没学过机器学习，对AI基本上一窍不通，但是好在身处在这个信息爆炸的时代，去网上随便一搜就可以获得大量的学习资料。像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md就有很多资料，但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么，如题这篇文章是入门强化学习，那么就需要定义什么是入门。在很多强化学习里面，学习深度强化学习的第一个算法都是DQN，这个算法也足够好学和实用，所以本篇文章就以搞懂它做为目标，表示入门。下面是我的学习计划：

一位投资人的AI信息源

在工作中,我将大部分时间(大约30-50%),用于深化我的人工智能/机器学习知识。我经常收到关于我用来帮助自己的工具/资源的问题。为了方便大家,这里是我的列表。希望对你们有帮助:1️⃣简报--TLDR AI([www.tldr.tech/ai](http://www.tldr.tech/ai))--The Sequence([https://lnkd.in/gZASkGHv](https://lnkd.in/gZASkGHv))--Deep Learning Weekly([www.deeplearningweekly.com](http://www.deeplearningweekly.com/))--Ben’s Bites([https://www.bensbites.co/](https://www.bensbites.co/))--Last week in ai([https://lnkd.in/gPmXZESe](https://lnkd.in/gPmXZESe))--Your guide to AI([https://lnkd.in/geARfRHB](https://lnkd.in/geARfRHB))2️⃣播客--No Priors podcast hosted by[Sarah Guo](https://www.linkedin.com/mwlite/in/sarahxguo)and[Elad Gil](https://www.linkedin.com/mwlite/in/eladgil)--Robot Brains Podcast hosted by[Pieter Abbeel](https://www.linkedin.com/mwlite/in/pieterabbeel)--Lex Fridman Podcast hosted by[Lex Fridman](https://www.linkedin.com/mwlite/in/lexfridman)--The Gradient podcast hosted by[Daniel Bashir](https://www.linkedin.com/mwlite/in/daniel-bashir)--Generally Intelligent hosted by[Kanjun Qiu](https://www.linkedin.com/mwlite/in/kanjun)--Last Week in AI 3️⃣会议--[工业界]World AI Cannes Festival

走入AI的世界

欢迎来到“AI企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享AI技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮AI大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入AI的世界，跟上AI大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习AI应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于你在学习应用AI的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便你识别，你可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉你这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

Others are asking
我是一名中职思政教师，我想开一个主题为AI赋能梦想的班会，班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架，内容具有在教室的可操作性，低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题，适合中职计算机专业高一学生，在教室可操作且低成本的班会框架： 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频，引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域，如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业，讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响，以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言，分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想，写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习，为技能强国贡献自己的力量，实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求，祝您班会举办成功！
2025-03-13
我是没有编程和计算机专业知识的新手，想要学习提示词设计，请推荐学习资料
以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-27
非计算机专业出身，怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，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，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，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 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。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。
2025-02-16
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（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（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
知名的AI模型广场有哪些
以下是一些知名的 AI 模型广场： 1. Liblibai 模型广场： 首页展示了其他用户炼成的模型，收藏和运行数较多的模型在首页前排。 包含 Checkpoint（生图必需的基础模型）、lora（低阶自适应模型）、VAE（编码器）、CLIP 跳过层、Prompt 提示词、负向提示词 Negative Prompt 等多种模型和元素。 采样方法决定了让 AI 用何种算法生图。 2. 阿里云百炼模型广场： 涵盖文本生成、视觉理解、音频理解、语音合成、语音识别、图像生成和 Embedding 等多种技术的丰富 AI 模型。 语音识别模型可将音视频中的人类声音转换为文本，适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，如会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等。切换到实时语音模型后，可用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景。
2025-03-15
动画音效ai，用于生成视频中的特殊音效，比如呼吸声，爆炸声，脚步声等等
以下是关于动画音效 AI 用于生成视频中特殊音效（如呼吸声、爆炸声、脚步声等）的相关信息： 1. 11Labs AI 音效：可以在一段提示语中放入不同画面的描述音效来生成一整个视频音效，但目前可用性有待提高，一次生成可能有 2 3 条不能用。实际操作中，分开画面来做音效合成更方便调整。例如 20s 视频可分为 5 个不同的音效合成，如城市背景噪音、无声的脚步声、电子嗡嗡声、心跳加速、警笛声等。 2. 游戏中的生成式 AI 革命：音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”（如脚步声）的想法，但在游戏中的商业产品尚属稀少。游戏中传统的音效生成和管理繁琐且重复不真实，使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音可以在飞行中生成适当音效，每次略有不同，并能根据游戏参数响应。 3. 喂饭级教程：在视频制作中，音效库可以通过搜索框输入关键词（如开门声）来选择合适的音效试听并添加到音轨。
2025-03-15
我想写一篇本科生论文，利用ai工具来帮我更好完善，需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中，以下是一些常用的 AI 指令和相关工具： 1. 内容生成和辅助写作： 指令示例：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 工具：Grammarly ，通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量；Quillbot ，一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索： 工具：Zotero ，结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献；Semantic Scholar ，一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析： 工具：Google Colab ，提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化；Knitro ，一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： 工具：LaTeX ，虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式；Overleaf ，一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： 工具：Turnitin ，一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性；Crossref Similarity Check ，通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是，使用这些 AI 工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
最好的音效ai
以下是一些为视频配音效的 AI 工具： 1. Vidnoz AI： 支持 23 多种语言的配音，音质高保真。 支持文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。 提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 2. Wavel Studio： 支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅。 自动去除背景噪音和杂音。 提供添加字幕和文本叠加层的工具。 界面友好，提供多种自定义选项。 3. Elai.io： 支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实。 自动将唇形与语音同步。 生成字幕，提高视频的可访问性。 支持多位配音者，适合复杂对话场景。 4. Rask AI： 支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言。 采用先进语音合成技术，音质高保真。 提供语音参数自定义和音效添加工具。 与多种视频编辑平台和工作流程整合。 5. Notta： 提供快速实惠的多语言配音解决方案。 保留原声说话风格和细微差别。 提供调整语音速度和音调的工具。 支持批量处理，高效完成多视频配音。 6. Dubverse： 支持 60 多种语言的配音，音质接近真人。 提供文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和情感添加工具。 与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。 此外，音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。虽然在游戏中的商业产品尚属稀少，但已有学术论文探讨了使用 AI 在电影中生成“现场效果音”（例如，脚步声）的想法。在游戏中，使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音，例如为玩家角色生成脚步声音，可以在飞行中生成适当的音效，每次都略有不同，而且能够根据游戏参数（如地面表面、角色体重、步态、鞋履等）进行响应。
2025-03-15
我刚解除ai，从哪里开始学习
对于刚接触 AI 的新手，以下是一些学习建议： 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： 参考「」，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。 6. 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。 对于中学生学习 AI，还有以下补充建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都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，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。
2025-03-15
入门指南
2025-03-13
请起草一份小白学习AI辅助修图的入门到精通的教程，提供学习大纲，包括从基本玩法到高级卡bug玩法，常见红海赛道，常见问题，注意事项，常见误区，避坑指南等等
以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲： 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性：如全是二次元风格，缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足：画出来的多为美少女看镜头，缺乏叙事内容。 3. 素材局限性：已有素材单一，图生图可行性低，训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法，不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题，采取相应处理措施，如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法，如 Lora 等，以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像，如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法，以突破常规限制，实现更出色的修图效果。但需注意，此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中，还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 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，监督学习有标签，无监督学习无标签，强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型，不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。
2025-03-05
请起草一份小白学习AI应用（包括app和网站）的入门到精通的教程，提供学习大纲，包括从基本玩法到高级卡bug玩法，常见红海赛道，常见问题，注意事项，常见误区，避坑指南等等
以下是一份小白学习 AI 应用（包括 app 和网站）的入门到精通的教程，涵盖学习大纲、常见问题等方面： 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 参考「」中的初学者课程，了解生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 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，获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前，AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确，导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习，打牢根基。 2. 实践过程中要耐心，遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通，忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具，缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时，要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时，要充分考虑用户需求和实际场景，避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上取得成功！
2025-03-05
请起草一份小白学习AI视频制作的入门到精通的教程，提供学习大纲，包括从基本玩法到高级卡bug玩法，常见红海赛道，常见问题，注意事项，常见误区，避坑指南等等
以下是一份小白学习 AI 视频制作从入门到精通的教程大纲： 一、基础玩法 1. 项目规划 确定短片主题和目标观众。 制定详细的制作计划。 2. 剧本创作 编写故事脚本。 设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本 根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备 准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作 利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作 利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑 添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广 将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 二、高级玩法 1. 写提示词 掌握有效的提示词撰写技巧，以获得更符合需求的生成结果。 2. 导入图片用 Mini Max、模型的首尾帧玩法等操作实现一镜到底效果。 3. 利用不同模型进行创作，如海螺无限生成。 4. 反复修改提示词以优化生成效果。 三、常见红海赛道 1. 创意广告类视频。 2. 短视频故事类。 四、常见问题 1. 生成效果不符合预期。 2. 工具操作不熟练。 3. 资源获取困难。 五、注意事项 1. 注重版权问题，合法使用素材和工具。 2. 不断学习和更新知识，跟上 AI 技术发展。 六、常见误区 1. 过度依赖 AI，忽略自身创意和审美。 2. 忽视视频的逻辑性和连贯性。 七、避坑指南 1. 提前了解不同工具的收费模式，避免不必要的费用支出。 2. 多参考优秀案例，避免重复常见错误。 希望这份大纲能帮助您在 AI 视频制作的学习道路上不断进步！
2025-03-04
我想学习制作机器人 机器狗等的原理及方法，给我一份理论指导和操作指南吧。
以下是关于制作机器人和机器狗的理论指导和操作指南： 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，能接受多种模态指令实现复杂任务。具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流，强调与物理环境交互。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能有三要素： 1. 本体：即硬件载体，不同环境有不同形态的硬件本体适应，如室内平地适用轮式机器人，崎岖地面适用四足机器人（机器狗）。 2. 智能：包括大模型、语音、图像、控制、导航等算法。 3. 环境：本体所交互的物理世界，本体、智能、环境高度耦合是高级智能基础。 具身智能还有四个模块：感知决策行动反馈。一个具身智能体的行动分为这四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。在具身智能体与环境的交互中，智能算法通过本体传感器感知环境，做出决策操控本体执行动作任务影响环境，还可通过“交互学习”和拟人化思维学习适应环境实现智能增长。
2025-02-26
deepseek的安装与使用指南
以下是关于 DeepSeek 的安装与使用指南： 安装： DeepSeek 网址为：https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 使用： 1. 搜索 www.deepseek.com ，点击“开始对话”。 2. 点击开始对话后，左边选择代码助手。 3. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 4. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 此外，通过以下方式可以让 DeepSeek 的能力更上一层楼： 1. 用 Coze 做效果对比测试。 2. 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，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，在模型默认能力基础上优化输出质量等。 3. 完整提示词可参考相关版本。 在 AI 编程与炼金术方面，DeepSeek 也有相关应用，例如在 Trae 中的使用，具体可参考以下知识图谱： |章节|知识点| ||| || || || || || || || || || || || ||
2025-02-25
怎么入门AI并且找到一份相关工作
以下是入门 AI 并找到相关工作的建议： 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。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。同时，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。 二、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。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。 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 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。 五、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。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率，具有巨大的应用潜力和创造就业的能力。但也要注意，随着 AI 的发展，相关的法律法规也在不断完善，以应对可能出现的风险和问题。
2025-03-07
请起草一份小白学习AI视频制作的教程
以下是一份小白学习 AI 视频制作的教程： 一、剧本初稿思路 1. 借助 GPT 老师：先探讨 MV 与微电影的相似之处，了解制作 MV 所需的关键元素和成熟方法论，为后续提问做准备。明确视频要传达的信息和目标观众，对于城市介绍 MV，要突出城市的独特魅力、文化、历史或现代发展。 2. 进一步沟通关键元素：从【音乐与节奏】开始设计，让 GPT 告知缺少的资料，编辑完成初步的 MV 概念并结构化。 3. 逐步获取核心元素内容：输入提示词，分别得到【音乐与节奏】【视觉风格】【叙事与主题】。 二、视频风格与尺寸确定 使用 Fanbook 中的 niji6 模型以及sref 指令，确定尺寸为 16:9，根据主题确定视频风格。 三、故事主线与镜头设定 设定故事主线和镜头，参考分镜头基本格式要求，按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度进行填充。注意精简人物对话，提炼重点。当缺乏画面灵感时，可借助语言大模型获取帮助。 四、角色与场景生成 1. 角色生成：为剧本中的主人公设定性格特征，如年轻船员开朗积极、充满好奇，老船长经验丰富、坚韧不拔等。描绘人物提示词，上传角色参考图cref，扣除角色背景以便进行融合生成时的垫图操作，生成多角度人物图。 2. 场景生成：根据剧本创作，概括主要场景，如海上、沙漠、市集。从剧本中的画面描述提取提示词，采用文生图模式，选择准备好的风格图进行垫图，上传角色图和场景背景以提高融合度。 五、让图片动起来 使用即梦进行图生视频，上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容，可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型根据剧本中的镜头描绘设置，以随机运镜为主，根据视频节奏选择生成速度。
2025-03-04
我是一名港口行业国有企业职工培训专员，想结合当前AI技术应用，出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列，又包括技能操作序列职工的，可直接执行的年度培训计划文案，字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。
2025-02-28