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学习AI技术应该从哪里开始

Answer

学习 AI 技术可以从以下几个方面开始：

偏向技术研究方向：

  1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。
  2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。
  3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。
  4. 自然语言处理：例如语言模型、文本分类、机器翻译等。
  5. 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。
  6. 前沿领域：像大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。
  7. 科研实践：进行论文阅读、模型实现、实验设计等。

偏向应用方向：

  1. 编程基础：例如 Python、C++等。
  2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。
  3. 深度学习框架：像 TensorFlow、PyTorch 等。
  4. 应用领域：比如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
  5. 数据处理：包括数据采集、清洗、特征工程等。
  6. 模型部署：涉及模型优化、模型服务等。
  7. 行业实践：参与项目实战、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。

对于新手学习 AI：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 阅读「从这里启程」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解其主要分支及联系。
    • 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅：
    • 在「入门：AI 学习路径」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）按照自己的节奏学习，有机会获得证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习：
    • 根据自己的兴趣选择特定的模块，如图像、音乐、视频等。
    • 掌握提示词的技巧。
  4. 实践和尝试：
    • 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。
    • 在知识库分享实践后的作品和文章。
  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。

对于中学生学习 AI：

  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 AI 生成工具体验应用场景。
    • 探索面向中学生的 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 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：
    • 关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响。

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。

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References

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

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[heading3]偏向应用方向[content]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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

问：新手如何学习 AI？

了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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。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。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，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，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。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），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。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，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

问：中学生如何开始学习 AI，有哪些好用的工具或者平台？

我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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如何入门ai
以下是新手入门 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。 在知识库中有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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的经验，如系统性的学习，打好基础，加入 AI 社区（如）获取新手指引等。
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李飞飞提出的Agent AI的核心观点是什么
李飞飞提出的核心观点包括： 人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型，强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性，计算机需要具备空间智能，能够建模、推理并在三维空间中互动。 通过空间智能，AI 将理解真实世界，能够处理视觉数据，做出预测并根据这些预测采取行动。空间智能使机器不仅能够相互交互，还能与人类以及真实或虚拟的三维世界进行交互。
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智能体（AI Agent）对比大模型在应用中的优势是什么
智能体（AI Agent）对比大模型在应用中的优势主要包括以下方面： 1. 能够回答私有领域问题，例如公司制度、人员信息等，而大模型存在无法回答此类问题的局限性。 2. 可以及时获取最新信息，如实时天气、比赛结果等，大模型在这方面有所不足。 3. 能准确回答专业问题，如复杂数学计算、图像生成等，大模型在这些方面表现欠佳。 4. 适用于多种客户场景，如有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务的场景，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 5. 基于大模型，通过集成特定的外部能力，弥补大模型的不足。例如集成实时信息获取、回答私有领域问题等外部能力。 6. 典型场景丰富，包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。如私有领域知识问答，只需准备好相关知识库文件，就可在百炼控制台快速创建应用；个性化聊天机器人可通过长期记忆保存关键历史对话信息，并集成夸克搜索和图像生成等插件扩展功能；智能助手可引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能提升工作效率。 在基准测评方面，AI Agent 智能体正在最大程度释放 LLM 潜能，逐渐成为通向 AGI 的技术共识。现有关于 Agent 能力的测评，主要在英文场景或任务，目前还没有一个在中文任务和场景上针对中文大模型的全面测评。通过测评结果发现，在 Agent 核心基础能力上，国内模型已经较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 从原理上看，智能体中间的“智能体”就是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接，在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。
2025-01-13
AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息： 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本，该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章，由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写，介绍 Agents 是什么，这个领域的发展趋势，以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外，如果您是新手学习 AI，还可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念：首先，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。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。 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧，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。 在通往 AGI 之路知识库中，还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享： 1. AI agent 的介绍：大语言模型衍生出 AI agent，治理进阶可用此方式，如 GPTS、code、千帆百炼等，建议先吃透 prompt 再学习 AI agent，cost 平台有丰富教程和比赛，社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容：通过关键词学设进行 AI 会话学习，如每日选词丢入稳定扩散模型，积累了大量提示词，建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇：收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典，如环绕、过曝、缩放等，更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动：包括 prompt battle、AI 神经大赛等，如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行，有多种玩法，还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
图像ai和视频ai入门
以下是图像 AI 和视频 AI 的入门建议： 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，包括图像、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。 6. 图像 AI 和视频 AI 产品推荐： 海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 不依靠特效模板就能实现顶级的影视特效，用户能够在图像基础上充分发挥想象力，创作出丰富多变的电影级视频。 人物表情控制力强，能让视频表达更能深入人心。 近期上线了提示词优化功能，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 国内图像类产品： 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，操作界面设计简洁直观，用户友好度高，重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以，但存在一些局限性，如某些类型的图像可能无法生成，在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如国际工具出色。
2025-01-13
图像ai和视频ai怎么学习
以下是关于图像 AI 和视频 AI 学习的建议： 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。 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，包括图像、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。 6. 技术原理理解： 了解相关技术名词，如： 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。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 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。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。 了解技术里程碑，如 2017 年 6 月谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-13
利用布鲁姆分类法，规划我的AI学习路径
以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径： 1. 记忆： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 应用： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 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。
2025-01-13
我是0基础，请你帮我规划学习AI知识的路径。
以下是为 0 基础的您规划的学习 AI 知识的路径： 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。建议您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。 六、长期学习与成长 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。 如果您的学习方向偏向技术研究： 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。 如果您的学习方向偏向应用： 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。
2025-01-13
学习AI编程
以下是关于学习 AI 编程的一些建议和相关课程内容： 借助 AI 学习编程的关键： 1. 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. 选择流行语言和框架，如 React、Next.js、TailwindCSS。 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。要记住，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。原文链接： 和 Cursor AI 一起学 Python 编程的课程内容： 1. 第一节： 熟悉 Cursor 界面，包括安装和设置，指导学生下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能。 编写第一个程序，使用 Cursor 编写一个打印“你好，世界！”的简单程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示。 使用进行远程编程，包括注册和登录，帮助学生注册 Bohrium 账户并登录在线编程平台，在线编写和运行代码，在 Bohrium 上编写同样的“你好，世界！”程序，完成第一个 python 程序的运行。 教学目标：了解 Python 对于人文学科的意义，掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用，能够在本地和云端运行简单的 Python 代码，体验 AI 技术如何辅助编程和学习。 2. 课前准备：安装且注册好 Cursor 和注册 Jupyter notebook 远程界面的教程链接：。在课前需要准备好 AI 和 Python 环境，为避免当天网络下载和注册问题，希望大家在课前完成测试。有任何问题可以直接在文档评论区留言。
2025-01-13
学习AI视频需要从哪里开始
如果您想学习 AI 视频，可以从以下几个方面开始： 1. 学社说明： 不熟悉 AI 视频的小伙伴可以查看以下教程，或直接参加比赛，在比赛中学习。 软件教程： 工作流教程： 2. 交流群：需要学习 AI 视频、参与 AI 视频挑战赛、参与 AI 视频提示词共创的小伙伴，可以直接扫二维码或联系三思或小歪【备注：AI 视频学社】，但必须有 AI 视频账号才能进群，请勿随便申请好友。 3. 直播：AI 视频学社每周 1 次直播（周五直播），例如： 4. 说明书：AI 视频学社是为方便大家测试学习 AI 视频的相关知识和内容而建立。小伙伴们可以通过参与每周举办的比赛，快速学习 AI 视频的相关知识。并且每周有高手直播分享，会分享 AI 视频和影视创作领域最前沿的知识。 学社目标： 不定期直播，AI 视频方向高手直播分享。 每周固定 1 次 video battle 视频挑战赛，每周一发布主题，每周日 18 点前交稿，有奖品。 不定期组织 AI 视频线上或者线下活动。 大家一起学习 AI 视频最新软件和最新知识，学习图生视频，视频生视频等的技巧。 5. 入门视频： ，作者/来源：林亦 LYi ，总结：ChatGPT 的背后是 OpenAI 这家公司，今天我们聊聊它的理想、成果与争议。 ，作者/来源：YJango ，总结：视频是关于 GPT 的底层原理和未来影响。将抛开技术细节，少用专业名词，在整体功能上讲解 ChatGPT 的「工作原理」「制造过程」「涌现的能力」「未来的影响」以及「如何应对」 ，作者/来源：新石器公园 ，总结：本视频深入浅出的讲解了 chatGPT 的基本原理和演化过程，让你真正理解这个世界最大的变化。
2025-01-13
我想学习使用python
Python 是一种高级编程语言，具有以下特点和优势： 特点：简单易学、功能强大、库丰富。可以想象成一个拥有多种工具的工具箱，能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 起源：1989 年由 Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发，1991 年发布第一个公开发行版 Python 0.9.0，之后不断发展，2020 年 1 月 1 日 Python 2 正式停止支持。 为什么使用：环境部署简单，下载两个软件并点击安装即可；语法简单且可读性强，适合小白；应用广泛，可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 如果您想深入学习 Python，至少需要熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典）、控制流（如条件语句、循环语句）。 函数：定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 在学习 Python 的课程中，比如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”的第一节，会介绍 Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。包括 Python 的简介、发展历史和特点，在数据分析和人工智能等领域的优势及应用案例，还会介绍 Cursor 编程环境，它是结合了 AI 功能的编程编辑器，具有 AI 辅助代码补全和生成、实时语法和错误检查等功能和优势，以及 Bohrium 在线编程平台，它是 AI for Science 的科研学习平台，利用其 Jupyter Notebook 进行远程编程具有无需本地环境配置、内置丰富功能、适合团队协作和教学场景等优势。
2025-01-13
ChatGPT最新技术
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，是目前最先进的人工智能模型之一，是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，可省去很多日后的注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo，使用 OpenAI 的 API 可以用 gpt3.5turbo 构建应用，例如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色。 ChatGPT 作为国际 AI 领域的明星产品，其成功具有开创性，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球掀起 AI 革命。它的用户体验精心设计，界面简洁直观，交互流畅自然，降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。从技术角度看，其背后的 GPT 系列模型性能和能力领先，在语言理解深度和生成内容质量上表现出色。但也要认识到其局限性，随着 AI 技术发展，它已不是市场上唯一顶级选择，其他产品在特定领域可能超越它。对于国内用户，可能因网络连接问题遇到连接不稳定、响应延迟等困扰，影响使用体验。若身在海外或有稳定国际网络连接，ChatGPT 是极佳选择，否则国内用户可能需考虑本地化替代方案。
2025-01-12
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势： 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势（2024 ？） 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言：利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初，多模态融合方法常采用预训练的目标检测器，如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL，通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务，为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及，更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器，强调大规模预训练，以提高模型的性能和泛化能力，例如 Flamingo。 近期，向多模态 LLMs 发展，从进行预训练到向指令调整（instruction tuning）转变，如 LLaVA 和 MiniGPT4，融合视觉和语言信息，能更有效地完成视觉理解相关任务，提升模型对于指令的理解能力和零样本性能，更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力 此外，李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片？》中提到了计算机视觉方面的研究进展，指出虽然在科技上取得了很多进步，但在计算机视觉方面仍存在一些问题，如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
用UIZARD设计出来的UI界面，能直接给到技术使用吗
目前有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可用于产品原型设计，以下是相关介绍： 1. UIzard：这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，能根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：它是基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：这是另一款流行的矢量图形设计工具，其插件系统中有些插件利用 AI 技术辅助设计工作，比如自动生成设计元素等。 这些工具中的 AI 功能通常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，能减少设计师的重复劳动，提高设计效率。随着 AI 技术的不断发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。 至于用 UIZARD 设计出来的 UI 界面能否直接给到技术使用，这取决于多种因素，如设计的完整性、与技术实现的兼容性、是否满足技术开发的要求等。一般来说，可能需要进一步的调整和优化才能更好地应用于技术开发。
2025-01-10
视频生成技术
2023 年是 AI 视频的突破年，年初市场上还没有面向公众的文本生成视频的模型，但一年时间内就见证了数十种视频生成工具的问世，全球已有数百万用户通过文字或图像提示来制作短视频。不过目前这些工具存在局限性，如大部分只能生成 3 到 4 秒的视频，视频质量参差不齐，像保持角色风格一致这样的难题还未解决。 Sora 是由 OpenAI 开发的视频生成模型，其技术原理包括：将视觉数据转换成补丁，通过专门的网络降低视觉数据维度，提取时空潜在补丁，扩展变换器用于视频生成。通俗来说，就是把视频和图片变成小方块，然后用这些小方块来学习和创造新的视频内容。 从交互方式来看，当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像，然后构建为视频序列，也存在直接端到端生成视频的技术，如微软 NUWAXL 是通过逐步生成视频关键帧，形成视频的“粗略”故事情节，然后通过局部扩散模型递归地填充附近帧之间的内容。
2025-01-08
主流TTS-语音合成技术
语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为可听的声音信息，赋予了像人一样说话的能力，是人机交互的重要接口。一般而言，语音合成的概念比文语转换（TexttoSpeech，TTS）涵盖范围更广，包括 TTS、歌唱合成等领域，但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例，可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音，肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器，口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器（sourcefilter）模型为代表的多种模型建模该过程，语音中有清音和浊音，分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征，主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征生成语音，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。端到端声学后端通常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。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征（如梅尔频谱），直接决定合成语音的韵律；声码器将中间声学特征转换为语音波形，直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
主流TTS-语音合成技术
语音合成（Speech Synthesis）是将文本转换为可听的声音信息，赋予了像人一样说话的能力，是人机交互的重要接口。一般而言，语音合成的概念比文语转换（TexttoSpeech，TTS）涵盖范围更广，包括 TTS、歌唱合成等领域，但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例，可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音，肺相当于动力源，喉相当于调制器，声道相当于滤波器，口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器（sourcefilter）模型为代表的多种模型建模该过程，语音中有清音和浊音，分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端把输入文本转换为层次化的语音学表征，主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征（linguistics feature）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。端到端声学后端通常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。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征（如梅尔频谱），直接决定合成语音的韵律；声码器将中间声学特征转换为语音波形，直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
我想利用国产的语言大模型，根据会议内容生成会议纪要。1-请给我推荐能够实现以上内容的国产大模型；2-我应该提供哪些信息给大模型，才能实现我的想法。
以下是为您推荐的能够根据会议内容生成会议纪要的国产大模型：文心一言、讯飞星火等。 为了实现您的想法，您应该提供给大模型以下信息： 1. 详细的会议内容，包括与会人员的发言、讨论的主题和重点等。 2. 明确您对会议纪要的格式和重点的要求，例如是否需要按照特定的结构进行整理，是否需要突出某些关键信息等。 3. 如有相关的背景资料或补充说明，也应一并提供，以便大模型更全面地理解会议内容。
2025-01-13
我应该从哪里开始学ai
以下是为您提供的新手学习 AI 的建议： 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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，还有以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 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。
2025-01-12
0基础的在这个网站上应该从什么地方开始学期，具体你能给我个计划吗
以下是为 0 基础的您提供的在该网站上的学习计划： 1. 10 月 28 日 20:00 开始 分享材料：通往 AGI 之路增量小游戏 https://muykeee.github.io/waytoagiincremental/ 、转生之我是野菩萨 https://muykeee.github.io/wildpusaincremental/ 话题内容：0 基础做小游戏分享: 通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨 分享人：麦橘 2. 10 月 29 日 20:00 开始 分享材料： 话题内容：0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南 分享人：梦飞 3. 10 月 30 日 20:00 开始 分享材料： 、AI 拍立得：小程序：Pailido 话题内容：0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用 分享人：银海 4. 10 月 31 日 20:00 开始 话题内容：0 基础做小游戏分享：猪猪🐷撞南墙 分享人：南墙 此外，您还可以参考以下内容： 一条简单逻辑帮您速选合适的“开源许可证”： 大神用 Cursor 从 0 代码基础开始撸了一个在线选择器：https://opensourcelicensechooser.toolsnav.top/zh/ 另一个开源小网站，用能听懂的语言看各个许可：https://licenseexplorer.iaiuse.com/ 必学必看基础： 如何开始：根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式，包括本地部署（适合 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑）、在线平台（分为在线出图和云电脑，根据实际情况选择），不建议一开始就配主机。 课程简述：先验经验需要熟练使用文生图、图生图，有一定逻辑思考和推理能力，适合炼丹新人、小白。课程安排大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习在课外沟通、练习，少部分必要内容在课上演示。 学习路径：必学、必看内容是基础课，解决环境和软件安装问题；建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具的安装教程；正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2025-01-12
一些人工智能工具应该被禁止
在人工智能领域，存在一些工具应被禁止的情况。例如，欧洲议会和欧盟理事会规定，鉴于人工智能技术可能被滥用，为操纵、剥削和社会控制实践提供强大工具，违背欧盟价值观和基本权利的实践应予以禁止。 在金融领域，摩根大通暂时禁止员工使用 ChatGPT 等类似的外部人工智能工具，戴蒙认为人工智能和数据使用复杂，必须遵守当地法律，这样做既是为了获取好处，也是为了保护公司和金融体系。 人物 Geoffrey Hinton 认同应该限制人工智能，还签署了一份请愿书请求联合国禁止人工智能致命武器，他认为这是可怕的且就在当下。但他也预测人工智能有更好的未来，比如用于医疗诊断等领域。
2025-01-11
我想通过AI解决我的低效率问题，应该从哪里入手
要通过 AI 解决低效率问题，可以从以下几个方面入手： 1. 搭建 AI 工作流 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 针对每个小步骤嵌入合适的 AI 工具，想不到时可参考他人做法，注意选择最优解，以提高工作效率为目的，不为了用 AI 而用。 完成搭建后进行测试使用，多尝试以熟练掌握，根据使用体验不断调整和优化。 若遇到工具不好用的情况，分析原因，可能是提示词不好或工具本身不行，可学习写好提示词、更换工具或寻求帮助。 若觉得工作流效率仍低，可考虑搭建 AI 智能体来自动化完成一系列任务，学习如何制作或找人帮忙。 2. 避免过度依赖 AI 在学习新技能时，先依靠自身进行实践和思考，掌握基础后再考虑使用 AI 辅助。例如在写作方面，学生应先自己练习，掌握技巧后再使用 AI 工具。
2025-01-08
汽车厂家的供应链应该学习AI哪些内容
汽车厂家的供应链可以学习以下 AI 相关内容： 1. 可信 AI 工具：如保障技术和技术标准，用于支持供应链风险管理。通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施，技术标准可为采购者和用户提供信心，鼓励 AI 的采用。 2. 应用案例： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶。 车辆安全系统：增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造的自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。
2025-01-07