AI学习路径

以下是为您推荐的免费生成 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在各种交流群中被频繁推荐，免费版本能生成质量很高的 PPT，经过不断优化和改进，能满足大多数用户需求。个人使用体验良好，生成效果在内容组织、设计美观度和整体专业感上都表现出色。 2. 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。 3. 讯飞智文：免费，引导较好。 此外，还有一些付费的 PPT 生成工具，如百度文库，付费但质量好。同时也为您提供了一些相关的 PPT 生成网站，如 http://Chatppt.com（付费，自动化程度高）、http://Mindshow.fun（Markdown 导入）、http://Gamma.app（Markdown 导入）、http://Tome.app（AI 配图效果好）。

以下是一些能做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，国内的爱设计 PPT 也是值得推荐的选择。它背后拥有强大的团队，成功把握住了 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位。 卓 sir 还分享了他使用 AI 制作 PPT 的经历，用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。

在论文写作方面，以下是一些适合使用的 AI 应用： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，对于组会准备工作，Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。

Stable Diffusion 和国内的 AI 绘画模型主要有以下区别： 1. 数据集和学习方式： 在线的国内模型可以访问庞大且不断更新扩展的数据集，还能实时从用户的弱监督学习中获得反馈，从而不断调整和优化绘画策略。而 Stable Diffusion 通常受限于本地设备的计算能力，其数据集和学习反馈相对有限。 2. 计算能力： 在线的国内模型能利用云计算资源进行大规模并行计算，加速模型的训练和推理过程。Stable Diffusion 受本地设备计算能力限制，性能可能不如在线模型。 3. 模型更新： 在线的国内模型可以随时获得最新的版本和功能更新，更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion 的模型更新相对较慢。 4. 协同学习： 在线的国内模型可以从全球范围内的用户中学习，更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion 则只能依赖于有限的本地模型，对绘画可能性的了解可能不够全面。 例如，Niji·journey 5 在二次元角色设计领域就展现出比 Stable Diffusion 更强大的性能和实用性。同时，国内还有 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen2 系列、清华大学的 OpenBMB 项目等在不同方面表现出色的模型。

对于零基础学习 AI，您可以参考以下步骤： 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。 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。 此外，还有一些个人的学习经历供您参考： 二师兄来自上海，计算机零基础。2024 年 2 月在售后群接触到 AI 绘画，下载安装包和教学视频，迈出学习第一步。3 月啃完相关教程并开始炼丹。4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动在无硬件支持下继续学习。 参加「AI 编程共学」活动，包括 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享、10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南、10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得、10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享等。

以下是关于 AI 前端开发的相关内容： 白九龄在 0 基础使用 Cursor 开发微信小程序时，遇到了诸多问题。如添加背景元素营造氛围、实现自适应和滑动效果、处理意图分析页面的信息展示和排版风格、生成海报时的字数显示和行数限制以及位置和视觉呈现的调整等。由于大模型自身的限制，无法很好地理解一些需求，导致开发过程中出错频繁。此外，还存在模型 token 费用和变现困难等问题。 Yeadon 以“Windsurf 学习共创社区”为例，演示了如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。技术选型为 Vue + TypeScript，目标用户为零基础开发学习者，参考项目为 Cursor101。开发流程包括需求分析与代码生成、环境配置自动化、问题诊断与修复、界面优化与细节打磨、功能迭代与完善。在开发过程中，输入需求让 Windsurf 进行代码生成，可能会出现报错，将报错信息返回给 Cascade 进行自动检查和修复。之后对网页进行细节优化，如导航栏和首页。 齐码蓝开发一个可以承载离谱生物档案的网站，每个页面包含生物介绍、图片、头像、文字介绍，并支持打字和语音对话以及展示相关离谱事件。项目初始化与配置方面，推荐的技术栈包括前端的 React.js 或 Vue.js，后端的 Node.js 加上 Express.js，数据库选择 MongoDB，语音处理使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API。开发环境配置方面，选择 Visual Studio Code 作为 IDE，安装 Node.js 时会一并安装 npm 用于管理项目依赖。项目目录结构可能如下所示。

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其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。 另外，如果您的学习路径偏向技术研究方向，您需要： 1. 具备数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，包括神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 了解自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 熟悉计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向，您需要： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 了解应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 掌握数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 学会模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 进行行业实践，包括项目实战、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。 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。

普通人学习 AI 并找到适合自己发展的路径，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，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，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。 如果您想偏向技术研究方向，以下是一些学习路径： 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。 如果您想偏向应用方向，以下是一些学习路径： 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。 另外，如果您想将 AI 与宠物结合，可以参考以下例子和学习路径： 1. AI 宠物助手： 基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物。 例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具： 利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验。 例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 3. AI 宠物图像生成： 使用生成式 AI 模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像。 这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 4. AI 宠物医疗诊断： 利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析： 基于传感器数据和计算机视觉，可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式。 帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为新手提供的 AI 学习路径与课程： 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。 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，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，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。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享。 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. 对于通过 AI 开发应用的同学： 必看 OpenAI API 文档（）。 谷歌生成式 AI 课程（注：进阶课程请从第 5 节开始阅读，）。

对于小白学习 AI，以下是一些建议的最优路径： 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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其学习模式是输入→模仿→自发创造。对于纯小白，学习资源大多免费开源，可在有空的时候学习，根据自己的兴趣在 waytoAGI 社区发现并学习最新内容。 对于像开发应用这样的实践，以纯小白开发 Unity 程序为例，需要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，同时通过能直接搞定的小项目先学明白背后的原理，在此基础上开发复杂项目。

以下是为您制定的学习搭建智能体的进阶路径和推荐资源链接： 进阶路径： 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台：https://bigmodel.cn/ 新注册用户可获得 2000 万 Tokens。 可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包，如直接充值现金，所有模型可适用：https://open.bigmodel.cn/finance/pay ；免费 GLM4Flash 语言模型/ 。所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 共学营报名赠送资源包。 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建。 推荐资源链接： 1. 智谱 BigModel 共学营第二期：把您的微信变成超级 AI 助理 https://bigmodel.cn/ 2. 教师的 AI 减负指南 3. 提示词培训课——Part2 在搭建智能体的过程中，您需要像导演一样，编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并且让前一步的结果都成为后一步的基础。同时，不要害怕犯错，每一次尝试都是向成功迈进的一步。

目前知识库中没有关于在 L1 级大模型基础上开发 L2 级大模型通常路径的相关内容。但一般来说，开发 L2 级大模型可能需要以下步骤：首先，对 L1 级大模型的性能和局限性进行全面评估，明确需要改进和扩展的方向。然后，收集更多的高质量数据，以丰富模型的训练素材。接着，可能需要调整模型的架构，例如增加层数、扩大神经元数量等，以提升模型的表达能力。在训练过程中，优化训练算法和参数，提高训练效率和效果。同时，不断进行测试和验证，根据结果进行调整和优化，以确保 L2 级大模型能够达到预期的性能和功能。

以下是在 COZE 平台创建智能体的详细教程： 1. 基础智能体创建： 进入 coze 官网（www.coze.cn），注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流可处理和生成图像相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料；表格可用于结构化数据的存储和调用；照片可作为图像素材库。 记忆系统：变量可存储对话过程中的临时信息；数据库可管理持久化的结构化数据；长期记忆可保存重要的历史对话信息；文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：可设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片等。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 3. 图像流相关： 打开 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试工作流效果，可使用毛坯房测试用例（https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg）。 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 人设和回复逻辑：技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布。

以下是全面学习 COZE 平台操作的方法： 1. 前置条件：起码已经使用过 Coze，并亲自搭建过一些简单的工作流。 2. 重点学习资源： 官方案例非常值得学习，不要错过优质资源。 观看 90 分钟的视频教程，文档教程为辅。例如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”中的案例演示，如 Coze 的创意写真馆应用：https://www.coze.cn/template/project/7442139374751629323? 以及 。 3. 操作步骤： 对于不了解 Coze 操作的情况，可以按照以下步骤完成 Agent 最后的测试与封装： 试运行整个工作流，验证整体运行效果，包括响应速度、生成质量。点击「试运行」，把待精读文章输入「开始节点」的{{BOT_USER_INPUT}}，观察流程在 1 分钟内是否运行完成，最终输出的“回答内容”是否符合预期。 迭代优化工作流，提升性能。此步骤可自行按照配置思路进行细致优化。 在外层 bot 中封装工作流。 进行外层 bot 调试。 完成以上步骤后，即可发布 bot 。

以下是关于学习 Coze 的一些参考资料和方法： 推荐方法：可以通过 Claude + Coze 来学习。Claude 是目前最强的 AI 大模型，而 Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品。其最大价值在于跟进当前 AI Agent 工具的发展情况、发现商业化机会以及做产品 Demo。 公开分享： 共学资料： 地址： Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home 在学习 RAG 的过程中，可以先通过 Claude 帮助了解细节概念，然后通过 Coze 搭建 Demo 来实践学习。此外，还创建了一些相关的 Bot，如产品资料问答机器人等。如果对数据库概念有困惑，可参考。

以下是一些对中学生学习有帮助的 AI 工具： 1. 编程语言学习：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. AI 生成工具：如 ChatGPT、Midjourney 等，体验 AI 的应用场景。 3. AI 教育平台：如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 4. 语言学习工具：像 Speak、Quazel、Lingostar 等能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 5. 学科学习工具：如 Photomath、Mathly 用于指导学生解决数学问题；PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 6. 写作辅助工具：Grammarly、Orchard、Lex 等帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 7. 内容创作工具：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 需要注意的是，在使用这些工具时，要合理利用，不能过度依赖，同时也要关注 AI 技术的发展动态，不断提升自己的学习能力。

以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议： 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样，找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析，给出准确的评分和改进建议，以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务，要清晰明确地向模型阐述需求。例如，提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据，以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果，不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题，目前虽无法完全消除，但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力，可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外，如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口，通常是无法延长的，因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时，要精心设计提问，清晰准确地表达您的需求，例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。

以下是从头开始学习 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。 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： 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。