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@ 你知道copilot studio 吗

Answer

Copilot Studio 是微软推出的一个重要的平台或功能。

它的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。在 Microsoft Build 2024 大会上，Microsoft Copilot Studio 带来了震撼的改变，改变了整个 Agent 生态的玩法，能让电脑上的行为实现自动化，例如处理订单的全过程。此外，它也将在今年年底正式推出相关功能。

同时，在应用层面，Copilot Studio 作为无比强大的 Agent，与 Copilot Team 一同被推出。在工具链层面，GitHub Copilot 迎来了 Extension。

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References

问：有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台：1.Coze：Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台，适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio：这个平台的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用API和操作，以及将Copilot部署到各种渠道。3.文心智能体：这是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。4.MindOS的Agent平台：允许用户定义Agent的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。5.斑头雁：这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板，功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

微软大会 Microsoft Build 2024

Copilot Personal：也就是经典的Copilot，在这次GPT-4o的加持下，能知道你玩游戏，很六！之前OpenAI的发布会介绍过类似能力（[OpenAI发布会：超大杯GPT-4o，颠覆很多行业](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDQxOTU2MQ==&mid=2247488273&idx=1&sn=223fcd074f47d01e16cbcfba6a597f30&chksm=c2bcde17f5cb5701cf57bbc43ea086a93ea4d4be4cf02ebb9b481065458c6c56cf79157b1fa7&scene=21#wechat_redirect)），这次做到了电脑上。Team Copilot：这次的新升级，能够用在Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner等协作平台使用，2024年底正式推出。在工作中，可以被视作：会议主持人：Copilot管理议程并记录会议笔记，提升讨论效率，会议中的任何人都可以共同编辑笔记。团队合作者：Copilot在聊天中帮助突出重要信息、跟踪任务和解决未决问题。项目经理：Copilot确保项目顺利进行，创建和分配任务、跟踪截止日期，并在需要团队成员输入时提醒他们。Microsoft Copilot Studio：非常震撼！改变了整个Agent生态的玩法，让一切电脑上的行为实现自动化。例如，一个“订单处理”copilot可以处理从接单、订单处理、智能推荐替代缺货商品到发货的全过程。这个功能也将在今年年底正式推出。[Copilot Studio.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/PlOAbb51qoa026xCBQccFqvwnLf?allow_redirect=1)

2024 年历史更新（归档）

《[一堂超好玩儿的离谱村AI课以及后续开源共创预告](https://mp.weixin.qq.com/s/En7olBChlFdSpSwr7q3Arw)》南瓜博士的离谱生物培育实验室是孩子们学AI协作、学自然科学的好地方。给1～2年级的活动是用AI创作离谱生物，完全放飞想象力和创造力；给3～5年级的活动在体验AI创造的同时还加上了自然科学部分——设计满足栖息地特别生存挑战的离谱生物。总的来说效果超赞。这是她分享在AI教育上的实践。《[微软携生态级Agent杀入，并带来了50+项重大更新](https://mp.weixin.qq.com/s/fwdacPqO-f1p62FPIq1_iQ)》硬件层面：与英伟达&AMD的合作，以及自己新出的新芯片Cobalt生态层面：与众多模型生态进行合作，推出了自己的Phi-3-vision多模态小模型，以及更新了Azure AI Studio数据层面：Fabric支持实时智能工具链层面：GitHub Copilot迎来了Extension应用层面：推出了Copilot Team和Copilot Studio，无比强大的Agent[Copilot Studio.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/G6jjb6l7yoB1UNxkQyOc1jS8nKe?allow_redirect=1)

Others are asking
agent和copilot的区别
Copilot 和 Agent 主要有以下区别： 1. 核心功能： Copilot 更像是辅助驾驶员，依赖人类指导和提示完成任务，功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策： Copilot 处理流程依赖人类确定，是静态的，参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定，是动态的，能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围： Copilot 主要用于处理简单、特定任务，作为工具或助手存在，需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务，并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot 主要依赖 LLM 性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能，开发重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 此外，Agent 具备“决策权”，可自主处理问题，无需确认；Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为，Copilot 更适合各行业现有软件大厂，而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。
2025-02-18
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
Microsoft 365 Copilot是收费软件吗
Microsoft 365 Copilot 需订阅 Microsoft 365 才能使用，微软将于 12 月 1 日在中国大陆免费提供 Copilot 功能给企业和教育机构。Copilot AI 模型支持联网获取数据。
2025-01-03
有关于copilot studio 的教程吗
以下是关于 Copilot Studio 的相关信息： Copilot Studio 是微软推出的一项功能，具有以下特点和应用： 1. Copilot Personal：在 GPT4o 的加持下，能了解您玩游戏等情况。 2. Team Copilot：新升级后可在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用，包括会议主持人、团队合作者、项目经理等角色的功能。 3. Copilot Studio 非常震撼，能让电脑上的行为实现自动化，例如处理订单的全过程。此功能将于今年年底正式推出。 此外，Copilot Studio 也是一些 Agent 构建平台之一，与其他平台如 Coze、文心智能体、MindOS 的 Agent 平台、斑头雁、钉钉 AI 超级助理等各有特点。您可以根据自身需求选择适合的平台。 同时，在 2024 年 5 月 22 日的历史更新中，也有关于微软推出 Copilot Studio 等的相关报道。
2025-01-03
github copilot如何使用
GitHub Copilot 的使用方法如下： GitHub Copilot 使用 GitHub 仓库中的公开代码，允许用户访问大数据集并快速开发精确的代码。它可以检测代码中的错误并提供修改建议。 您可以通过在首选环境中开始使用 GitHub Copilot。 价格方面，GitHub Copilot 对经过验证的学生、教师和流行开源项目的维护者免费，一般价格为 10 19 美元。 需要注意的是，由于 Cursor 默认随 GitHub Copilot 一起提供，您可能同时安装了两者。若要使用 Cursor ，建议关闭 GitHub Copilot ；若要使用 GitHub Copilot ，可以在设置中 。同时，GitHub Copilot 与其他代码工具如 Cursor 在完成代码的方式上存在差异，GitHub Copilot 可以在光标位置插入文本，但无法编辑光标周围的代码或删除文本，而 Cursor 则具有更多功能，如多字符编辑、基于指令的编辑，且在上下文窗口中具有您最近更改的历史记录。
2024-12-31
Copilot有网页地址？
Copilot 相关的网页地址如下： Microsoft Copilot 的相关信息可参考： SciSpace Copilot：https://typeset.io/ AIPRM for ChatGPT：https://www.aiprm.com/ Teamsmart：https://www.teamsmart.ai/
2024-12-06
how to use Google ai studio
使用 Google AI Studio 的步骤如下： 1. 开始使用生成式 AI Studio： 在 Google Cloud Console 的导航菜单中，导航至人工智能>Vertex AI。 在 Vertex AI 菜单中的 Generative AI Studio 下，单击 Language。 单击 +CREATE PROMPT 按钮，创建提示，您可以将鼠标悬停或单击页面右侧的按钮以了解有关每个字段和参数的更多信息，例如温度和令牌限制。 2. 进行设置和要求： 单击启动实验室按钮，如果需要支付实验室费用，选择付款方式。左侧是 Lab Details 面板，包含打开 Google 控制台按钮、剩余时间、临时凭据等信息。 点击打开谷歌控制台，实验室启动资源，然后打开另一个显示“登录”页面的选项卡。 将选项卡并排排列在单独的窗口中。 注意：如果看到“选择帐户”对话框，请单击“使用其他帐户”。 如有必要，从实验室详细信息面板复制用户名并粘贴到登录对话框中，单击下一步。 从实验室详细信息面板复制密码并粘贴到欢迎对话框中，单击下一步。 必须使用左侧面板中的凭据，不要使用 Google Cloud Skills Boost 凭据。注意：在本实验中使用自己的 Google Cloud 帐户可能会产生额外费用。 单击后续页面：接受条款和条件，不要添加恢复选项或双因素身份验证，不要注册免费试用。片刻之后，Cloud Console 将在此选项卡中打开。 3. 启用 Vertex AI API： 在 Google Cloud Console 中，在顶部搜索栏中输入 Vertex AI API。 单击 Marketplace 下的 Vertex AI API 结果。 单击启用。
2025-02-08
lmstudio可以支持联网搜索和本地知识库rag吗？如何实现？
LMStudio 能否支持联网搜索和本地知识库 RAG 以及如何实现的问题如下： 实现本地知识库 RAG 需加载所需的库和模块，如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 实现 RAG 包括文档加载（从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种文档加载器）、文本分割（把 Documents 切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、Output（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，从而实现 RAG。 还可创建网页 UI 并进行评测，对于同样的问题和上下文，基于不同模型进行多次测试，其中 GPT4 表现最好，Mixtral 次之，Qwen7b 第三，Gemma 和 Mistral 表现一般。总结来说，本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人，结合 RSSHub 处理和提供资讯，上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限，RAG 能提升答案质量和相关性，但不能完全消除大模型幻觉和信息滞后问题。
2025-02-04
lm studio怎么样
LM Studio 是一个可以在本地运行语言模型的应用。用户能够从 HuggingFace 下载如 Llama、MPT 等任何兼容的模型文件，然后通过应用内聊天界面或兼容 OpenAI 的本地服务器与模型进行交互。所有数据和对话都保存在本地电脑中，不会上传到任何服务器。
2025-02-03
Llm studio 联网搜索
以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容： Cursor 方面： Cursor 适用于多种编程场景，如问答。在问答场景中，LLM 支持联网功能后，如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题，能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案，但答案置信率不高，而 Cursor 的上下文符号引用能力（如@Codebase 符号索引整个仓库）弥补了这一点，其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费，具备极强的私域知识理解能力，还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面： 工作步骤包括接收指令（用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题）、数据处理与理解（利用内部大语言模型解析用户输入，提取关键信息）、生成响应与执行任务（根据用户需求生成回答或采取行动，如查询数据库、搜索网络等）、输出结果（通过文本或语音将生成的结果反馈给用户）。 AIGC Weekly34 方面： 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题，如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感，发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文，提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化，还讨论了人工智能人格模拟相关内容，如语言模型如何模拟和改变人格等。
2025-01-13
google ai studio
生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具，允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，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。 生成式人工智能的工作原理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，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，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具，如 Vertex AI（端到端机器学习开发平台，帮助构建、部署和管理机器学习模型）、Model Garden（平台，可发现 Google 的基础和第三方开源模型，并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道）。
2024-10-31
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别，并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉，目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说，不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如，Python 语法简洁，常用于数据科学和人工智能；Java 应用广泛，在企业级开发中表现出色；C++ 性能高效，常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
你能回答关于AI以外的事情吗？有关于AI的方面你又知道多少。
以下是关于 AI 的相关知识： 1. 基础方面： 背景知识：包括人工智能、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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 关于 WaytoAGI 网站，它提供以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意，我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导，对于其他非 AI 领域的内容，我的知识库中没有相关信息。
2025-02-16
我想知道如何在服务器做deepseek本地部署，作为本地知识专家
以下是在服务器进行 DeepSeek 本地部署的相关步骤： 1. 安装 AnythingLLM 软件：其安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 2. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径：通过工作流 + DeepSeek R1 大模型。 4. 拥有扣子专业版账号：如果是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 5. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 6. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 需要注意的是，看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍，如果您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系相关人员或者加免费知识星球（备注 AGI 知识库）。
2025-02-11
请推荐一下你知道的人物头像转卡通图的平台，要求效果好，和原图相似度高，最好是免费的
以下为一些人物头像转卡通图效果好、与原图相似度高且可能免费的平台及相关操作技巧： 1. Stable Diffusion： 可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，将 X 轴设置为提示词相关性（取值范围 1 30，每次增加 5），Y 轴设置为重绘幅度（取值范围 0 1，每次增加 0.2）。 提示词相关性在 6 11 中间为最佳，重绘幅度 0.4 时和原图比较接近。 可使用绘图功能，如增加红色眼镜、去掉衣服图案等，局部重绘可只改变涂抹部分。 2. 复杂提示词： 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 可根据需求调整提示词，如将 Disney 换成 Pixar，boy 换成 girl 等。 3. 通用人物模版： 用真人照片+照片描述+方法 1 的关键词来处理。 需要注意的是，不同平台的效果可能因图片和操作而有所差异，您可以自行尝试。
2025-02-06
我想学习AI，但是不知道如何入门，希望你可以帮我梳理出AI的各个应用方向，要求要有具体的实操方法和必坑指南，能应用于生活和工作中，适合新手学习
以下是为您梳理的适合新手学习 AI 的应用方向、实操方法和避坑指南： 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 1. 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。 2. 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 1. 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. 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。 避坑指南： 1. 不要急于求成，AI 学习需要逐步积累。 2. 注重理论与实践结合，避免只学习理论而不进行实际操作。 3. 对于复杂的概念和算法，要多花时间理解，不要一知半解。 4. 在选择学习资源时，要注意其质量和适用性。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-06
我怎么知道ai的最新发展动态
以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法： 1. 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。您可以关注 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。 2. 加入相关社群和组织：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。 3. 阅读权威报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势，深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者：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。
2025-01-29