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我是0基础，请你帮我规划学习AI知识的路径。

Answer

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「从这里启程」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「入门：AI 学习路径」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」知识库首页的布鲁姆分类法，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。

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References

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：新手如何学习 AI？

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，你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」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

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。

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Grok 3 已于今天向所有 Premium+ 订阅者推出（包括 IOS 和网页版），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。（还有单独会员叫：SuperGrok）今天所有该类用户都能用上。Grok 3 语音模式在大约一周内推出，Grok 3 API 几周后推出，Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3 。
2025-02-19
AI编程工具
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，助其更高效、更少错误地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可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，能快速生成代码，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 Sourcegraph 的强大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智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，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，关于 AI 辅助编程还有以下信息： 1. 简易需求无需软件开发，像翻译、数据提取等简单任务，通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具即可解决。AI 功能不断升级，支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展应用场景。相关影响包括降低编程门槛，显著提升开发效率，变革软件工程领域。 2. 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力以及调试能力。 希望这些信息对您有所帮助！
2025-02-19
对于中小企业而言，ai转型的落地过程中有什么风险和挑战？请分别回答风险和挑战是什么
对于中小企业而言，AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战： 风险： 1. 管理风险：使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时，可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题，导致企业无法有效应对潜在挑战，造成不必要的损失。 2. 网络安全风险：引入 AI 驱动的网络安全解决方案时，若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等，可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击，造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战： 1. 任务自动化挑战：在评估和识别日常重复性高的任务时，可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况，影响后续自动化工具的引入和效果。同时，选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战：选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事，需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外，定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。
2025-02-19
目前ai可以给电商做什么？
目前 AI 在电商领域有以下应用： 1. 产品照片生成：像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，例如将静态的连衣裙照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象，未来还可能极度个性化，展示商品在用户特定场景中的效果。 2. 内容创作：AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 3. 产品推荐：AI 可以分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 4. 搜索和个性化：改善搜索结果，为每个客户提供个性化的购物体验。 5. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 6. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 此外，AI 还在其他领域有广泛应用，如医疗保健（医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等）、金融服务（风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等）、制造业（预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等）、交通运输等。同时，AI 具有多种能力，包括生成文本、理解和处理图像与视频、进行推理和作答、生成图像等，其图像生成应用广泛，可帮助进行各种设计，电商平台上已有很多商品图片是 AI 生成的。
2025-02-19
最近一个月有哪些产品更新了ai能力
以下是近一个月 AI 能力更新的相关产品情况： 1. 在 AI 视频应用场景方面： 服务头部创作者方面，未来产品会增强编辑器能力，智能化后期制作任务。 影视后期方向，可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。 专业领域，创作者能通过草图分镜快速验证效果，如动画制作产品 Fable 于今年 4 月试水 Prism Beta 功能。 C 端大众消费侧，AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向有潜力，人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中，可能带来新的爆发周期。 2. Luma AI 产品： Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力，8 月底发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力，对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面，生成效果在多方面远超其他产品，如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且改善了运动幅度大带来的模糊感。 3. 头部产品能力测评： 9 月初针对 Runway（Gen3）、Luma AI（Dream Machine1.5）、可灵 1.0 进行了 txt2vid 和 img2vid 不同场景的测试。 9 月末可灵 1.5 与 Luma、Runway Gen3 的差距在缩小。
2025-02-19
考研相关的AI工具
以下是一些与考研相关的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、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，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，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，简化编写过程。 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：检测潜在抄袭问题。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，可通过 AI 自动生成思维导图，支持多种模式。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合，能利用 AI 生成。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：输入需求由 AI 自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 头脑风暴功能，提升生产力。 以下是一些 AI 博主素材相关的工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen。 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman。 12. 市场营销。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-19
学习路径
以下是不同方向的学习路径： LLM 开发学习路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础：包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有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：包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，BERT 的预训练和微调方法，掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调：包括大规模文本语料预处理，LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署：包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 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。 AI 与宠物结合的学习路径： 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。 AI 技术研究方向学习路径： 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。 AI 应用方向学习路径： 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。
2025-02-19
AI共学内容路径
以下是为您整理的 AI 共学内容路径： 1. “城市狂想”文旅短视频创意大赛相关共学课程： 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三，第一课回放： 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，第三课回放： 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年，第四课回放： 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，第五课回放： 2. 「AI 编程共学」相关课程： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，回放链接： 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，回放链接： 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，回放链接： 10 月 31 日 20:00 开始，分享人南墙，回放链接： 3. 通往 AGI 之路知识库使用指南： 提到共学课程可供学习 config UI，从入门到精通都涵盖，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容。 介绍了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，位于 AI 产品案例板块 3.1。还提到了日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等。 重点介绍社区共创项目，包括 CONFIUI 生态大会东京站：11 月 16 17 日活动内容及报名等。
2025-02-15
新手学AI从哪里开始，路径是什么
新手学习 AI 可以按照以下路径： 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： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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。
2025-02-15
学习ai的路径
以下是新手学习 AI 的路径： 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，包括图像、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。 在知识库分享实践后的作品和文章。 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。 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。
2025-02-15
AI学习路径
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，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 可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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 如果您的学习路径偏向技术研究方向： 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。 如果您的学习路径偏向应用方向： 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。 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。
2025-02-14
AI技术路径有哪些
AI 技术路径主要包括以下方面： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 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。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 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。 在一些特定领域，如 AI 生成音乐，存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型等技术路线。在游戏领域，AI 也有多种应用和技术发展，例如能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格并动态调整游戏难度，以及将 AI 作为游戏玩法的一环等。
2025-02-13
现在有哪些个人知识库软件可以用，请推荐。
以下是为您推荐的个人知识库软件： 1. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可以参考文章，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API，建议先了解 RAG 的原理再使用。 2. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，配置页面主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式），配置完成后即可进行对话测试。 此外，还有通过 GPT 打造个人知识库的方法，比如将文本转换成向量节省空间，拆分成小文本块并通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量，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。当用户提问时，将问题转换成向量与库中向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。
2025-02-19
waytoagi的知识库基于哪个LLM创建的
目前没有明确的信息表明 waytoagi 的知识库基于哪个 LLM 创建。但以下信息可能对您有所帮助： AnythingLLM 包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库等。安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后配置主要分为三步，包括选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式和 Query 模式）等。 GitHubDaily 开源项目列表中提到了 AnythingLLM，它是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库。
2025-02-19
用飞书搭建知识库并进行AI问答
以下是关于用飞书搭建知识库并进行 AI 问答的相关内容： 知识库问答是机器人的基础功能，可根据用户问题从知识库中找到最佳答案，这利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说，RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时，RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能，首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，比如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，陆续将社区其他板块文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回内容结合回答。 另外，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的搭建步骤如下： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建，这是个知识库问答系统，放入知识文件，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑来回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可使用，它有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。
2025-02-19
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：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，了解 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「」中，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。 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。 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。 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。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人？
要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
如何设计市场洞察、战略研究、战略规划的提示词
以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容： 在人工智能迅速发展的当下，提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性，无法满足复杂商业需求，因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧，能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时，需考虑以下关键要素和框架： 对于市场洞察： 1. 目标市场：定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求：列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，确定差异化策略。 对于战略研究： 1. 产品定位：明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求：描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求：包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划： 1. 市场趋势：考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标：与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配：规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估：识别可能的风险和应对策略。 此外，以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例，可将任务细分，为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时，Prompt 工程是快速发展的领域，需不断学习和实验，包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系，如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等，以不断优化 Prompt 设计技巧。
2025-02-14
ai职业规划和跳槽找工作
以下是关于 AI 职业规划和跳槽找工作的相关内容： 对于学生和应届毕业生： 职业选择和规划：通过了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适路径并制定详细规划。 技能提升：依据职业目标获取个性化学习建议和资源，为就业做准备。 对于职场新人和职业转换者： 职业发展指导：根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 职业转型支持：对于从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，提供转型路径和必要技能培训资源。 对于企业： 人才招聘和培养：评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 员工职业发展：为员工制定个性化职业发展计划，提供持续指导和培训，提升满意度和留任率。 对于教育机构： 职业指导服务：将相关产品作为学生职业指导一部分，帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径，提升就业率。 课程设计和优化：根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 对于职业咨询师： 辅助工具：使用相关产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率。 数据支持：基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的指导。 在 AI 时代，技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 2024 年，时代浪潮从移动互联网应用转向 AI 应用。一方面行业大佬预判这是比移动互联网更大的红利；另一方面个人面临就业或创业选择，此时对行业和趋势的判断尤为重要。从务实角度，以自身信念和目标预判未来 10 年是可行的，如雷军、傅盛等的经历。00 后也有越来越多人创业当老板或加入创业公司。
2025-01-27
AI智能体对个人工作及职业规划的启示
AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示： 在职业规划方面： 1. 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化建议。 4. 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面： 1. 掌握基本概念和潜在影响：对于生成式人工智能，应迅速了解其基本概念和潜在影响，无需深入技术细节，重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具：深入了解市场上的人工智能产品和工具，并积极应用于实际工作，通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术：掌握提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体：构建智能体，赋予其特定角色和任务，协同工作，提高工作效率和创新能力。 总之，AI 智能体为个人提供了提效的可能，如同拥有数字员工，在职业规划和工作中都能发挥重要作用。
2025-01-22
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
请帮我做一个智能制造整体规划蓝图
很抱歉，目前知识库中没有关于智能制造整体规划蓝图的相关内容。但一般来说，智能制造整体规划蓝图需要考虑以下几个关键方面： 1. 生产流程优化：对现有生产流程进行详细分析，找出瓶颈和可优化的环节，引入自动化和智能化技术提高生产效率和质量。 2. 设备智能化升级：评估现有设备的智能化水平，逐步更新和升级设备，实现设备之间的互联互通和数据共享。 3. 数据管理与分析：建立完善的数据采集、存储和分析系统，挖掘数据中的潜在价值，为决策提供支持。 4. 人才培养与团队建设：培养具备智能制造知识和技能的人才，组建跨领域的团队来推动项目实施。 5. 供应链协同：加强与供应商和合作伙伴的协同，实现供应链的可视化和智能化管理，提高供应链的响应速度和灵活性。 6. 质量控制与追溯：建立智能化的质量检测和追溯体系，确保产品质量的稳定性和可追溯性。 以上只是一个初步的框架，具体的规划蓝图需要根据您企业的实际情况和需求进行深入调研和定制化设计。
2025-01-10