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0编程基础，需要学ai编程需要先学什么

Answer

如果您没有编程基础但想学习 AI 编程，建议先学习以下 Python 相关内容：

  1. Python 基础：
    • 基本语法：了解变量命名、缩进等基本语法规则。
    • 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。
    • 控制流：学习使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。
  2. 函数：
    • 定义和调用函数：学会定义自己的函数以及调用现有函数。
    • 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。
    • 作用域和命名空间：掌握局部变量和全局变量的概念及工作方式。
  3. 模块和包：
    • 导入模块：学习导入 Python 标准库中的模块或第三方库。
    • 使用包：理解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。
  4. 面向对象编程（OOP）：
    • 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。
    • 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多态的实现。
  5. 异常处理：
    • 理解异常：明白什么是异常及在 Python 中的工作原理。
    • 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序可能发生的错误。
  6. 文件操作：
    • 文件读写：学习打开文件、读取文件内容和写入文件。
    • 文件与路径操作：理解如何用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。

此外，如果您有更具体的项目需求，比如开发 P2P 传输程序，还需要进行项目初始化与配置，例如安装 Rust 环境（可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本），创建 Rust 项目并管理项目依赖。

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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...在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：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。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：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。

齐码蓝：你（或孩子）还需要学编程吗？AI编程Master GPTs

根据你提供的信息，我可以给出更具体的指导，例如项目初始化、环境配置、库的选择等。你我想写一个P2P传输的程序，会有Discovery Server和Relay Server，Discover Server是用于端到端的IP握手，Relay Server是为了提供传输cache和分块传输管道，考虑数据分布式的完整CAP问题，端到端会用一个跟文件系统优化相关的大小，将各文件分块并记录其hash值用于判断数据传输完整性；Discovery Server和Relay Server可以支持多点分布式去中心化，实现P2P传输，传输信道同时考虑TCP、UDP、QUIC、Socket和RPC传输，数据的读写考虑实用DMA或RDMA技术；AI编程Master对话ID:[cfd7f546e8ecae3b5f8b2d2c83f8a9a3]你计划开发的P2P传输程序设计思路十分先进，充分考虑了现代网络传输中的多项关键技术和挑战，包括分布式系统设计、数据完整性校验、去中心化架构以及高效的数据传输技术。下面是针对你的项目设计的一些建议和思路：[heading3]项目初始化与配置[heading4]Rust环境配置[content]首先，确保你的开发环境已经安装了Rust。你可以通过官网[https://www.rust-lang.org/](https://www.rust-lang.org/)获取安装指南。使用rustup工具来管理Rust版本是个不错的选择，它可以帮助你安装Rust编译器和Cargo包管理器。[heading4]项目结构[content]使用cargo new<project_name>创建新的Rust项目，这将会为你的项目生成一个基本的文件结构和Cargo.toml文件，后者用于管理项目依赖。

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AI编程的工具选型
以下是一些常见的 AI 编程工具： 1. 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，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 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。 6. 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，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，Addy Osmani 解析了 AI 编程的优缺点，强调 AI 辅助编码虽强大，但仍有难点。v0、Bolt 适合初学者，Cursor、Cline 更适合资深工程师，不同任务需选择合适工具。关键建议包括精准定义需求、选择合适模型、规划 token 限制，并持续测试 AI 代码输出。原文：https://addyo.substack.com/p/the70problemhardtruthsabout 翻译：https://mp.weixin.qq.com/s/ZQA8quhAEwUUsT2p_IjG0g?token=1639803888&lang=zh_CN 。 在进行 AI 编程时，需了解其边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编，优先找线上工具，其次找插件，最后是本地应用。对于 API 功能，先找现成的开源工具，然后考虑付费服务，找不到现成方案时再考虑自己编程。
2025-03-17
AI编程怎么学
以下是学习 AI 编程的一些建议： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 2. 选择流行的语言和框架，如 React、Next.js、TailwindCSS 等。 3. 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 5. 遇到问题时采取三步走：复现、精确描述、回滚。 6. 要明确 AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 此外，您还可以参考以下活动和资源： 1. 李继刚提示工程演讲：乔哈里视窗与提示词技巧。 2. 参加 3 月 22 日 AIPO 校园创投活动 AI 编程闪电秀，该活动由 AI 开源社区“通往 AGI 之路”发起，国内首个 AI 原生 IDE“Trae”联合组织。包括 3 月 13 日和 19 日晚 8 点从 0 到 1 线上共学，3 月 22 日下午 50+所高校线下项目路演，3 月 24 日晚 8 点全国精选高校项目线上展示。参与线上课程可获得 WaytoAGI x Trae AI 编程结业证书，参与线下路演可角逐最佳创业者/投资人证书。 3. 对于具体的项目，如开发 P2P 传输程序，要做好项目初始化与配置，包括 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new<project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本的文件结构和 Cargo.toml 文件用于管理项目依赖。
2025-03-17
如何通过AI编程完成一个项目
通过 AI 编程完成一个项目可以参考以下方式： 1. 使用 Trae 工具： Trae 有 Chat 和 Builder 两种模式。Chat 模式一般用于和 AI 编程助手对话，沟通产品需求、规划产品功能、讨论错误修复等情况。Builder 模式在讨论清楚需求后，可直接开干，AI 会自动创建和修改所有文件，您只需要下指令并点击操作，适合非技术背景的同学。 不同模式下可选择不同的模型。Chat 时最好使用 R1 这样的慢思考模型来梳理产品脉络或深度思考问题。Builder 时，若对速度要求高，可选择 V3 这样的快思考模型，但有时多思考能节省解 bug 的时间。 Trae 支持引用三种形式的上下文，包括 Code 代码片段、File 单个文件、Folder 整个文件夹。按“”或者点击【引用】按钮即可引用上下文，让 AI 助手更有针对性地完成任务。 例如用六边形小球题来体验 Trae 的使用流程：输入 prompt 后，AI 开始思考和开发，中间会提示安装必要的依赖组件，几十秒后基础版创建完成，可继续让 AI 优化改进。 2. 重构代码的体验： o1 pro 重构代码适用于单个或少数几个文件的代码重构，提示词简单直接。重构质量可靠，极少出错，若有问题重新生成一般即可解决。实践时可一边重构一边添加新功能，完成后手动 Review 和测试，有条件可让 AI 生成测试代码。 3. 教孩子学编程的经验分享： 找需求：选择实用小项目激发学习兴趣。 与 AI 结对编程：先学基础知识，借助 AI 完成第一版代码，快速构建可用版本。 解释代码：讲解代码工作原理加深理解，不清楚的地方让 AI 辅助解释，反复学习并修改代码观察效果。 迭代功能：在基础版本上不断增加新功能，通过迭代完善程序，同时在实践中学习。 4. 个人经历分享： 有人在一个月内，在 AI 的帮助下完成了多个项目，如 Obsidian 插件、vs code 插件、剧本创作平台界面、宣传页、官网多语言支持、跨平台文生视图一站式平台等，创造了“不可能完成的任务”，尽管看不懂代码和语法，也实现了高效和高质量的成果。
2025-03-17
ai 编程
以下是关于 AI 编程的相关信息： Trae 国内版： 是国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址为 Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键： 打通学习与反馈循环，包括验证环境、建立信心、理解基本概念等。 建议使用流行语言和框架，先运行再优化，小步迭代，借助 AI 生成代码后请求注释或解释，遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 AI 编程的本质： 传统编程是指令驱动模式，程序员需将需求分解为精确指令。 AI 编程正朝目标驱动模式转变，可向 AI 系统描述目标和期望，让其自动生成或优化程序。 这种转变的根本原因在于 AI 擅长从海量数据中学习规律、进行模式识别和预测，能处理传统编程的短板领域。 AI 编程的核心挑战是如何定义问题让 AI 理解并解决，而非侧重代码生成和技术实现。
2025-03-15
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务，涉及到多个领域的知识和技术，包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先，需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后，利用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或 Transformer 架构，来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面，可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术，以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整，例如去除噪音、增强音质等。 然而，要实现这样一个复杂的软件，需要具备深厚的编程和算法知识，以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
懂编程但是不了解大模型的工程师如何系统的学习深度学习？
对于懂编程但不了解大模型的工程师，系统学习深度学习可以参考以下路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源，如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具，如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外，为了更好地理解相关技术原理和建立框架，还可以了解以下内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-13
学习Ai绘画，应该先学哪个工具。
如果您想学习 AI 绘画，以下是一些可供选择先学习的工具： 1. DALL·E：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UhuiwQBlqi3Hr4kb3rwcTK9cnXb 2. Midjourney：https://www.midjourney.com/explore?tab=random 优点是图片和描述相关性更大，风格更加显著，但需要翻墙，需要 Gmail 注册，不免费，在 discord 上代理使用，价格为 8 美元一个月/200 张图。 3. Stable Diffusion：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FUQAwxfH9iXqC9k02nYcDobonkf 4. ComfyUI：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZPwElC6iZ0aqk2hjOcI3Y9nFg 5. WeShop：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UqKXwX1d0iRO5ikBb0DcYyb9ned 6. 最低成本的开始：扣子+ByteArtist 网址：https://www.coze.cn/home 优点是不需要翻墙，无收费，可以直接生成，注册可用手机号、抖音号或飞书号，操作时需要在 coze 的 bot 里面添加绘图插件，耗时约 5 分钟。 此外，对于 CAD 绘图，以下是一些相关的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-03-07
初步学习AI应该先学什么内容
初步学习 AI 可以从以下几个方面入手： 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。 对于不会代码的人，若希望继续精进 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 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。 中学生学习 AI 可以参考以下建议： 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： 可以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，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。
2025-03-06
零基础学习ai先学习哪一步
对于零基础学习 AI，您可以按照以下步骤进行： 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。了解人工智能是什么，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。 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 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： 可以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，无论是零基础还是中学生，都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-02-18
学习ai，最先学习的是什么
对于新手学习 AI，最先需要学习的内容如下： 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。同时浏览入门文章，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：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。还可以通过在线教育平台（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，比如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词的技巧。 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。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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互动，了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具体验应用场景，探索面向中学生的教育平台，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 基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考其对未来社会的影响。
2025-02-13
学ai前要先学会英语吗？
学习 AI 之前是否要先学会英语，因人而异。 对于一些人来说，英语基础较差并不影响他们开始接触和使用 AI 工具。例如，有文科生在不懂代码、英语也差的情况下，依然能够注册尝试各种 AI 工具，并在学习后取得一定成果。 然而，在学习 AI 的过程中，英语可能会起到一定的辅助作用。比如，了解英文世界里的 AI 发展动态，能够获取更多前沿信息。同时，像在口语练习方面，利用相关的 AI 工具可能有助于提升英语能力，从而更好地理解和应用 AI 技术。 总之，英语不是学习 AI 的绝对前提条件，但具备一定的英语能力可能会为学习 AI 带来更多便利和优势。
2025-01-06
学ai先学什么
对于新手学习 AI，建议您从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支，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，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。 如果您不会代码，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础： 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。 对于中学生学习 AI，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 可以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，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-13
哪个AI可以根据视频里提取生成词
以下几种 AI 可以根据视频提取生成词： Dream Machine：这是一种可以快速将文本和图像制作成高质量、逼真视频的 AI 模型。它直接在视频上进行训练，能够生成物理上准确、一致且多变的镜头。体验地址：https://lumalabs.ai/dreammachine/creations 。 PixVerse：通过输入提示词生成视频，需要对提示词有深入了解以准确描述画面内容。 此外，在智能纪要中提到的一些与 AI 视频创作相关的内容，如不同模型在剧本生成、分镜脚本、提示词生成、图像生成及优化等方面的特点和技巧，但未明确指出可直接从视频提取生成词。
2025-03-17
哪个AI可以从视频里提取生成词
以下是一些可以从视频里提取生成词的 AI 相关信息： Dream Machine 是一种 AI 模型，能直接在视频上训练，生成物理上准确、一致且多变的镜头，可将文本和图像制作成高质量、逼真的视频。体验地址：https://lumalabs.ai/dreammachine/creations 。其测试目的包括掌握影视级运镜、评估对不同类型运镜的精度和稳定性、检测运镜崩坏情况。测试总结表明纯运镜关键词效果不佳，需结合具体画面描述才有较好效果。 Adobe Firefly 在处理视频时，提示词技巧包括清晰定义动作（用具体动词和副词描述角色动作，建议使用动态动词并包含动作速度）、使用描述性形容词（准确传达视频氛围）、提供背景故事或上下文（融入特定情节元素或角色）、使用相机角度和运动（常见的相机指令有推镜头、拉镜头、平移、倾斜、固定镜头）。 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，如主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等）。
2025-03-17
视频生成视频哪个AI可以做到
以下是一些可以实现视频生成视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 具有代表性的海外项目包括： 1. Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，被定位为世界模拟器，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 2. Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，被定位为基础世界模型，可通过单张图像提示生成交互式环境。 经过一年的升级，AI 视频生成“几乎”已达到以假乱真的程度，但仍存在一些核心问题未解决，如如何让 AI 真正理解和重建世界。更多相关信息可查看： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-17
AI出来的视频有版权吗
AI 生成的视频是否有版权，情况较为复杂，需要从多个方面来考虑： 版权基础知识方面，版权是知识产权的一部分，包括著作权，具有独创性，是人类智力成果。商标用于区分商品，专利包括发明、实用新型和外观设计。 传统与 AI 版权场景对比，传统的文字、口述、音乐、美术等作品与 AI 生成的问答、口播视频文本、生图等在版权方面存在不同。 AI 版权问题探讨，涉及声音权、IP 形象版权等。例如，用他人声音做二创并发布到公共平台可能侵权，AI 设计的 IP 形象版权认定及商标申请等。 AI 内容生成侵权情形包括：不知情时，若模型厂商用他人版权作品作训练数据，用户可能无辜躺枪；故意生成与他人风格相似作品，如提示词明确指向著名 IP 或公众认为相似，以及拿他人图片做基础生成视频等，均可能构成侵权。 在一些特定的比赛如 filMarathon 全球 AI 电影马拉松大赛中，参赛作品需要创作者对版权负责，确保其通过 AI 工具创作的参赛视频作品不侵犯任何第三方的肖像权、知识产权等合法权益。若参赛视频作品涉及侵权纠纷，由创作者承担相应法律责任。作品一经参赛，版权归主办方所有，创作者保留署名权，参赛视频作品一经提交，创作者仅享有作品的著作人身权，所有著作财产权均无偿归上影所有。
2025-03-17
我想要学习如何获取ai新闻并每天自动发送到微信等平台
以下是获取 AI 新闻并每天自动发送到微信等平台的方法： 1. 通过 Coze 实现多模态资讯的跨平台推送： 创意构思：创建 Bot 作为专属的资讯助手，通过 Coze 这样的 AI agent 流程获取最新资讯，并以多模态形式自动推送到不同平台，如微信群、企业微信群、飞书云文档多维表格等。可根据用户定制化检索需求，自动化抓取热点资讯，进行分析处理，整合成资讯文档返回 Bot 对话界面，并同步自动发送到不同平台。 效果呈现：Coze Bot 可通过不同提问触发检索功能，实现企业微信群自动同步获得资讯检索结果、与企业微信群的信息同步联动，还能获取飞书云文档多维表格中的用户需求，以及在微信群聊中调用 Coze Bot 进行对话交互检索信息。 2. 伊登：最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流： 工作流程： 内容获取：输入新闻链接，系统自动提取核心内容。添加网页图片链接提取插件获取网页里的图片，利用图片链接提取节点获取新闻主图，使用链接读取节点提取文字内容，接上大模型节点重写新闻成为口播稿子。 3. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 搭建步骤： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人：返回个人空间，在 Bots 栏下找到创建的“AI 前线”，点击进入。将写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，在【技能】模块添加需要的技能，在【预览与调试】模块输入问题与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人：测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮可将其发布到微信、飞书等渠道。若要发布到微信公众号，选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮，在微信公众号平台找到自己的 App ID 填入确定即可。
2025-03-17
生成组织架构图的AI工具
以下是一些可以生成组织架构图的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-03-17
我需要的是学习目录，比如 基础--专项---实战等路径
以下是为您提供的 AI 学习目录： 基础部分： 根据电脑硬件和自身财力选择合适的开始方式，包括本地部署（M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（在线出图和云电脑），不建议一开始就配主机。 熟练使用文生图、图生图，具备一定逻辑思考和推理能力。 掌握数学基础（线性代数、概率论、优化理论等）和编程基础（Python、C++等）。 专项部分： 建炉，针对不同炼丹方式提供炼丹工具的安装教程。 数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 实战部分： 通过真实业务场景的项目案例，如研报生成、旅游搭子、即拍即搜等积累实战经验。 模型部署：模型优化、模型服务等。 请注意，以上内容仅供参考，您可以根据自身需求和实际情况进行调整和学习。
2025-03-17
我需要搭建一个每个人都能使用的知识库
要搭建一个每个人都能使用的知识库，可以考虑使用 GPT 并借助 embeddings 技术。以下是相关步骤和原理： 1. 文本处理：将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 向量转换：通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块，作为问答的知识库。 3. 问题处理：当用户提出问题时，先将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，然后与向量储存库中的所有文本块向量进行比对，查找距离最小的几个向量，提取对应的文本块，并与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 4. 容量限制：GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限，embedding API 是解决处理大量领域知识的方案。 5. 理解 embeddings：embeddings 是浮点数字的向量，向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。例如，“猫”和“狗”距离近，与“汽车”距离远。 例如，对于一篇万字长文，拆分成的 chunks 包含：文本块 1：本文作者：越山。xxxx。文本块 2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享 AI 应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。文本块 3：《反脆弱》作者塔勒布xxxx。文本块 4：“科技爱好者周刊”主编阮一峰会记录每周值得分享的科技内容，周五发布。如果提问是“此文作者是谁？”，通过比较 embeddings 向量，可以直观地看出文本块 1 跟这个问题的关联度最高，文本块 3 次之。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”这样大语言模型大概率能回答上这个问题。
2025-03-16
我需要生成可视化图
以下是关于生成可视化图的相关内容： Tusiart 简易上手教程 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，此为高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 实践 1：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图 项目要求：绘制气温趋势折线图 + 月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴图形。 打开数据集，分析数据：发现与数据可视化目的有关联的列，提取关键数据。 新建 python 文件，开始编程： 调用库。 读取数据：文件格式为 csv，可用 pandas 库。 数据处理：处理出 x 轴、气温和降雨的数据。 创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形。 试运行与 Debug：若结果有误，重新分析数据集和生成代码。 无需程序员！2025 最新 AI 玩法：3 步 PDF 变可交互网页，效果碾压 PPT 生成 PDF：将文件转换为 pdf 格式，注意图片处理方式，网络图片复制 url，自己的图片使用图床服务托管生成公链，插入视频需获取公网视频地址并用 markdown 格式写入。
2025-03-16
描述相关概念的时候需要给ai什么指令
以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例： 在法律法规方面，如《人工智能法案》中，指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面，若指定生成某个页面（如首页、登录页等），可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台，关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计；对于信息类，关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是，目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，直接落地开发仍有距离，但随着 AI 技术的迭代，这种距离有望缩短。
2025-03-16
AI助手App需要运营吗
AI 助手 App 需要运营。为了更好地还原国内 AI 产品的现状，量子位智库从用户规模、新增速度、用户活跃和用户粘性四大角度进行了数据统计。 在 APP 端，目前尚未出现比肩互联网时代现象级破圈之作的产品，且整体和海外同类型产品相差 5 倍以上。截至 2024 年 10 月，共 56 款产品的历史下载量超百万，8 款产品历史下载量超千万，夸克和豆包的历史总下载量已过亿。从单月新增来看，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级，10 款产品可达百万级；DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万；用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端，AI 智能助手赛道外的所有赛道基本处于停滞状态，AI 搜索、AI 写作、AI 生图等赛道甚至出现头部产品数据下滑或下滑后回升乏力的情况。用户规模方面，月总访问量超千万的共 7 款产品，包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上，共 3 款产品——夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万，19 款产品 MAU 超过百万。仅有 14 款产品人均每月访问超过 5 次，13 款产品平均访问时长超过 10 分钟。 此外，如果想在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手，可以按照以下步骤操作： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。也可以输入一些 Prompt 来设置人设引导大模型应对客户咨询。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存，在顶部导航栏右侧点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存。 2. 搭建示例网站： 点击打开提供的函数计算应用模板，参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击页面左下角的创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击即可查看。 3. 为网站增加 AI 助手： 回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。 在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关位置的代码注释。 点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看最新效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起 AI 助手。
2025-03-16
出图是动漫/真人有什么区别和需要注意的点？
动漫出图和真人出图有以下区别和需要注意的点： 版权和法律意识：对于知名动漫角色的使用，要特别注意版权和法律问题。 模型和文件：LORA 在提炼图片特征方面功能强大，其文件通常有几十上百兆，承载的信息量远大于 Embedding，在还原真人物品时，LORA 的细节精度更高。下载的 LORA 需放在特定文件夹，使用时要注意作者使用的大模型，通常配套使用效果最佳，同时还需加入特定触发词保证正常使用。 提示词：设置文生图提示词时，正向提示词和负向提示词的准确设定对出图效果有重要影响。 参数设置：包括迭代步数、采样方法、尺寸等参数的合理设置，会影响出图的质量和效果。
2025-03-16