当前ai发展到什么程度了

新手学习 AI 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。 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。 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。

以下是帮助您更加了解 AI 的一些建议： 1. 认识 AI 的基本概念： 把 AI 当成一个黑箱，只需知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西。 了解 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。 2. 学习途径： 阅读「」部分，熟悉相关内容。 在「」中找到为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习。 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。 掌握提示词技巧，因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践巩固知识，尝试使用各种产品并制作作品。 分享实践后的成果。 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。 6. 应对 AI 幻觉问题： 对 AI 模型的训练数据进行“大扫除”，去除错误、补充缺失、平衡偏差。 让 AI 的“思考过程”更透明，便于理解和监督，例如使用可解释性 AI 技术。 让多个 AI 模型协同工作，避免单个模型的局限性导致的错误。 总之，了解 AI 需要不断学习和实践，借鉴人类应对认知偏差的方法，推动 AI 技术的进步。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，最初计算机是按照明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确编程的每一个步骤，而这正是 AI 所感兴趣的。 AI 已经渗透到各行各业，在医疗保健领域可用于医学影像分析、药物研发等；在金融服务领域可用于风控和反欺诈、信用评估等；在零售和电子商务领域可用于产品推荐、搜索和个性化等；在制造业领域可用于预测性维护、质量控制等；在交通运输领域也有相应应用。

以下是关于 AI 生成题库的相关信息： 在教育领域，借助大模型可以实现个性化学习和定制化作业。例如，教师通过提示词到位、示例清晰的操作，能让 AI 模仿中高考、托福雅思、SAT、GRE 等测试题，为教师提供源源不断的真题库，为学生提供错题练习库。以英语学科的选词填空出题为例，其提示词逻辑可迁移到语文学科。 在商业化问答场景中，检索原理包括信息筛选与确认、消除冗余、关系映射、上下文构建、语义融合以及预备生成阶段等步骤。最终，整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式传递给大语言模型，生成准确连贯的答案。 FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，基于 LLM 技术能理解自然语言并生成高质量答案，支持连接外部知识库获取更全面信息，具有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景，以及开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手。可用于构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源包括 FastGPT 官网、文档、GitHub 仓库以及个人版知识库部署教程。

以下是关于如何用飞书 AI 助手在文档内部总结文档内容的相关信息： 1. 大型语言模型在概括文本方面的应用：可在 Chat GPT 网络界面中完成，从入门代码开始，如导入 OpenAI、加载 API 密钥和使用 getCompletion 助手函数。还提到对产品评论进行摘要的任务及相关提示。包括文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而不是“总结”、针对多项信息总结等方面。 2. 总结其他内容： 文章：可让 AI 总结不超过 2 万字的文章，如复制文章给 GPT 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 B 站视频：通过获取视频字幕，将其提取后发给 AI 执行内容总结任务。可安装油猴脚本获取字幕，如 ，下载字幕并复制给 GPT 进行总结。 3. 实践：群总结工具 微信群聊总结 AI 助手：Mac 版可在技术支持。自己跑不起来的同学，可加机器人微信号：aoao_eth，把机器人拉进群。 新版本：有桌面应用，包括一键监控、总结、发送等功能。可使用桌面版或脚本版，下载后配置 app key 即可运行。暂时只有 mac 版本，windows 版本可自己构建或直接运行代码。提供了功能截图，如每日群聊监控和数据统计、一键总结等。

以下是为您提供的创建属于自己的 AI 智能体的相关教程： 1. 扣子 Coze： 扣子官网： 可以通过简单 3 步创建智能体：首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。开发完成后，还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。 2. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）： 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试您的智能体并发布。 此外，智能体具有以下特点： 1. 强大的学习能力：能够通过大量的数据进行学习，从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性：可以适应不同的任务和环境，表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力：能够将学到的知识泛化到新的情境中，解决之前未见过的类似问题。 智能体应用类型包括： 1. 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。示例场景如客户服务、个人助理、技术支持等。 2. 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。 3. 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能够编排多个智能体的执行逻辑，也可以使多个智能体自动规划和执行任务。

以下是一些当前热门的 AI 工具： 儿童练习英语口语的 AI 工具： LingoDeer：使用游戏和互动活动教孩子英语，提供各种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，有多种教学方法和社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，使用游戏化方法，课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具： Gamma：在线制作网站，可通过输入提示生成幻灯片，支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT：输入文本描述生成专业设计，有丰富模板库。 Mindshow：提供智能设计功能，简化设计流程。 讯飞智文：利用语音识别和自然语言处理技术，提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正等功能，支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告。 Writesonic：基于 AI 生成各种文本，生成速度快。 Lavender：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板。 在选择工具时，需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。

在电商领域，以下是一些常见的智能体类型及应用示例： 1. 简单反应型智能体：如温控器，根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体：像自动驾驶汽车，维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体：例如机器人导航系统，具有明确目标，能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体：如金融交易智能体，能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体：例如强化学习智能体，通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词，再通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用，在商品推荐方面效果较好。 此外，工作流（Workflow）也可理解为多智能体协作（MultiAgents），通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，可定义多个智能体分别负责不同功能，还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注于市场营销领域，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本等，并保存至飞书文档。

AIGC 的当前生态主要包括以下方面： 1. 概述：GenAI（生成式 AI）能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术，能赋能诸多领域，但存在合规风险，我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类：AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型，如 GPT4 和 GeminiUltra；图像生成依赖多种技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2；音视频生成利用多种模型，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域：AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域，在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用，例如用文本生成平面图像，像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具：目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计，其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。

以下是关于普通人在 AGI 应用中挖掘赚钱机会的一些分析和建议： 从历史角度看，在 IT 产业中，只有微软的操作系统曾接近垄断并获得超额收益，这并非必然，与当时的多种因素相关。在大模型时代，这种情况能否重演存在不确定性。 在 2024 年，一些可能的赚钱机会包括： 图片超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配方面。 生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频，真人稍晚。 AI 音频能力的长足进展，如带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，用于直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，带来新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟，记忆有突破，加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”有良好使用体验。 AI 的商业模式在数据合成、工程平台、模型安全等方面开始有明确用例。 从长远来看，到 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟，全真 AI 虚拟人成熟，AR/VR 技术大规模商用。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策由 AI 执行。 基于国产芯片的软硬件联合优化固件生态是明确的机会。 但同时需要注意，AGI 可能会造成极端垄断，提供前所未有的中心化操控能力。在这种情况下，作为个体需要思考应对策略。

以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤： 1. 明确主题和热点：确定您想要围绕的当前热点话题，以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意：思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词：利用 AI 工具，输入相关的提示词，如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等，让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程：对生成的台词进行筛选和整理，确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如，像“男人躺在云中，四肢伸展，表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善：检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点，对不满意的部分进行修改和优化。

目前国内逻辑推理能力较强的大模型有以下几种： 1. Baichuan213BChat（百川智能）：是百川智能自主训练的开源大语言模型。在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一，其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型，生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。可应用于小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景，还能部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。 2. 智谱清言（清华&智谱 AI）：是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。可应用于 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景，在较复杂推理应用上的效果也不错，广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 3. 文心一言 4.0API（百度）：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面，在科学研究、教育、工业方面的落地能力也值得关注。

目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和趋势： 1. 千脑理论：新皮层由数以万计的皮质柱组成，每根柱子都会学习物体的模型，多模型设计发挥作用的关键是投票。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素（模型）组成，并连接到各种可移动的传感器。大脑中的知识储存在参考框架中，机器也需要学会一个世界的模型。 2. 通用化趋势：AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案。通用电脑因更好的成效比导致技术更快进步，更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统，导致成本降低和性能提升。同时，一些重要的未来应用如探索火星等需要通用方案的灵活性，而当前专用的深度学习模型无法满足。 3. 游戏领域：随着生成式人工智能革命的进展，它将重塑用户生成内容（UGC），创造任何人都能构建游戏的世界，游戏创作将变得真正民主化，数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。 4. 企业发展：OpenAI 公司成立于 2015 年，总部位于美国旧金山，早期是非营利机构，后来改成有限营利形式。其使命是推进人工智能技术发展，为全球创造更安全、智能的未来。关于 OpenAI 公司的时间线，可参考 Wiki（https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI）和 OpenAI Blog（https://openai.com/blog/）。

目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和进展： 1. 在通用人工智能（AGI）方面，尚未取得巨大进展，但 OpenAI 等机构提出了 AGI 的五个发展等级，包括聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织。其中，聊天机器人具备基本对话能力，推理者能解决复杂问题，智能体可执行全自动化业务但仍需人类参与，创新者能协助人类完成新发明，组织则能自动执行全部业务流程。 2. 在应用方面，ANI（弱人工智能）得到了巨大发展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 3. 大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型，但通用大模型也面临瓶颈，如算力和知识不足的问题。 4. 机器学习方面，监督学习因数据增长、神经网络规模发展和算力提升而快速发展。 5. 数据方面，数据集是由数据组成的集合，分为结构化和非结构化数据，获取数据的方式包括手动标注、观察行为和网络下载，同时需要有效处理数据中可能存在的不正确和缺失等问题。

端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面： 语音合成将文本转换为可听的声音信息，是人机交互的重要接口，一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征，声学后端基于此生成语音，主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法，当代主要采用端到端声学后端。 端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分，也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 在全模态智能体方面： OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络，把视觉、语音和文本数据混合训练，对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒，与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等，能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节，唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客，项目名是 AudioLM，目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。

目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在弱人工智能（ANI）方面取得了巨大进展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等，这些应用只专注于特定任务。 2. 通用人工智能（AGI）尚未取得巨大突破，但一直在努力发展。AGI 被分为五个等级： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 3. 机器学习方面，监督学习因数据增长、神经网络规模发展以及算力提升而快速发展。 4. 数据方面，数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时，数据处理中会面临不正确、缺少数据等问题，需要有效处理。 5. 大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识不足的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识融入。

对于新手掌握 AI，您可以参考以下步骤和内容： 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 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 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 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. 了解 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. 掌握数学基础 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. 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：简介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：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）；了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 掌握 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，理解函数如何接收参数和返回结果；了解作用域和命名空间，包括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：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库，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）：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化；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，了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理：理解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的；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：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件，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。 至于要掌握到什么程度，这取决于您的具体需求和目标。如果您只是想初步了解和应用一些简单的 AI 技术，掌握基本概念和一些常用工具的使用就可以。如果您希望在 AI 领域深入发展，可能需要系统地学习数学、算法、编程等知识，并不断实践和研究。

对于新手来说，要掌握好 AI 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，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，通过实践巩固知识，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。 如果希望在掌握基础后继续精进，最好体系化地了解编程以及 AI，至少熟悉以下 Python 相关内容： 1. 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。 2. 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，以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 至于做到什么程度算是学会了 AI，这没有一个绝对的标准。但一般来说，当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题，能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理，并且能够在特定领域进行创新和改进，就可以认为在一定程度上掌握了 AI。

以下是一些可以用于地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的 AI 工具： 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，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。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 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。 在审核规划平面图方面： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型。 2. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

目前关于 AI 在未来是否会发展出自己的灵魂，尚无明确的定论。 从一些研究和观点来看，多模型机制的新皮层由数以万计的皮质柱组成，每根柱子都会学习物体的模型，智能机器的“大脑”也应如此。大脑中的知识被储存在参考框架中，机器也需要学会一个世界的模型。 另外，AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案，通用电脑因成效比好而占据主导，未来一些重要应用也需要通用方案的灵活性。但同时，AI 运营的公司会面临更高的极端风险，存在实际问题需要解决。 总之，对于 AI 是否会发展出灵魂，还需要更多的研究和探讨。

AI 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。目前业界对其无准确定义，一般可分真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视、直播带货等，表现质量与建模精细度和动捕设备精密程度有关，现视觉算法进步，无昂贵设备也能通过摄像头捕捉关键信息达到不错效果。 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校里的数字人老师、商场中的数字人导购等。未来还会有技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，算法能自我迭代升级等。 其类型和应用场景包括二维/三维虚拟人用于游戏、IP 品牌、内容创作等；真人形象数字人用于直播卖货、营销/投流广告视频录制、语言学习等。 价值在于代替人说话，提升表达和营销效率，如能 24 小时直播；创造真实世界无法完成的对话或交流。 但面临一些问题，如平台限制，数字人水平参差不齐，平台有打压限制；技术限制，智能水平依赖大模型技术提升；需求限制，直播带货是落地场景但不刚，刚需场景受限，更多是体验新鲜感；伦理/法律限制，涉及声音、影像版权等。

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。