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小白 如何进入AI行业

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对于小白如何进入 AI 行业,以下是一些建议:

  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,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「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)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。

此外,还有一个案例,一位之前只玩过图形化编程的女孩,在暑假超脑 AI 黑客松期间,靠 Claude 和父亲的帮助,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏(C#,用到了 coze 的 API)。起初父亲并不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序,但女孩不服气,决定做一个最简单的任务,半小时就完成了这个任务,也明白了 Unity 里的基本概念。后来的开发有顺利也有挫折,这些挫折让父亲意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,来先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。小小的任务,AI 可以胜任、非常耐心地指导。因此最好是要有人类导师,一开始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。

如果您有兴趣,还可以留言互动,有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。

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References

YoYo:小白 AI 初识知识点扫盲

作者:@YoYo文科生一枚,早期只会ChatGPT日常聊天,后来在coze平台一发入魂,逐渐沉迷,又菜又爱现在初步进阶手搓智能体,可以使用API,coze平台搓过大聪明的agent,复刻过kimi搜索逻辑的智能体虽然捏过几个BOT,但越发觉得知识对实践的意义重大,所以结合自己踩过的坑,小结了下基本知识,对其有个大致的认识,是自己在AI的浪潮中,有那么一点笃定的求知路径。以此献给那些,曾经与自己有相同困惑的小伙伴,让我们一起在AI的浪潮中乘风破浪,不断探索和成长有兴趣伙伴,可以留言互动,有需要可以提供一份AI工具逐渐进入状态的tips文章。

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。

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

我之所以琢磨出上面的路径,是因为我的之前只玩过图形化编程的女儿,在暑假超脑AI黑客松期间,靠Claude和我的帮助,用Unity开发了一个RPG小游戏(C#,用到了coze的API)。起初我并不相信纯小白能通过AI搞定Unity程序,我甚至建议她找助教要一个更符合需求的脚手架、只要复制粘贴改一小段代码就能用的那种。但女儿不服气——什么都是助教搞定那也太没意思了——她决定做一个最简单的任务:让Claude教她做一个2D平面上用上下左右键控制走动的小人,碰到墙壁要能停下来。半小时,完成了这个任务,也明白了Unity里的基本概念。这是一个非常好的起点。后来的开发有些很顺利,但也时常有挫折。几乎每天她都奋战到凌晨再沮丧地睡去,第二天一早向我求助,我一看——啊,你又被AI带坑里了。被AI带坑里的原因很多——她问题描述不清楚,且不知道这种描述在程序员的世界里会被理解成另一种问题,于是,得到了错误的指引;AI给的方案太复杂,需要有很多前置知识才能搞明白;其实AI给的代码是对的,但别的配置错误,AI没想到要检查丫头也不知道,乱改了很久;……这些挫折,让我意识到小白需要通过AI能直接搞定的小项目,来先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。小小的任务,AI可以胜任、非常耐心地指导。因此最好是要有人类导师,一开始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。学生-导师-AI助教三者协作的关系图如下:

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小白如何学ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,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。 掌握提示词的技巧,其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)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。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白,作者的学习模式是输入→模仿→自发创造,学习资源免费开源。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化,应在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。同时,学习状态和时间安排因人而异,不必有压力,能学多少算多少。
2025-02-22
ai能做什么?
AI 能做的事情非常广泛,已经深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。以下是一些具体方面: 1. 医疗保健方面: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 为患者提供个性化治疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业方面: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输方面:(此处未给出具体内容) 此外,AI 还在哲学和思想层面促使人类去思考智能、人类自身以及“我”的定义,帮助人类更透彻地领悟人生的意义。同时,像 ChatGPT 这样的 AI 产品在交流体验上已经非常接近与正常人类的交流,虽然对于其是否通过图灵测试在学术界仍存在争议,但确实让很多人感到震惊。
2025-02-22
ai产品经理学习路径
以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径: 1. 入门级: 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品,并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级: 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级: 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说,对 AI 产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2025-02-22
我想成为ai产品经理该怎么学习
如果您想成为 AI 产品经理,可以从以下几个方面进行学习: 1. 了解相关技术概念: 思维链:谷歌在 2022 年的论文中提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力,即便不用小样本提示,也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一起传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 关注技术论文:很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽然现在可让 AI 辅助阅读,仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 3. 学习技术框架与未来想象:比如了解 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。
2025-02-22
ai绘画
AI 绘画具有多方面的特点和影响: 1. 与艺术界的双向影响: 改变传统艺术面貌:从生成艺术作品到辅助艺术创作,影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步:从早期机械臂机器人到当前大语言模型,在创作质量和速度上取得突破,推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议:人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同,但不太愿意将其视为艺术家;艺术家态度复杂,有期待也有担忧;带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声,挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性:帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本,促进艺术与观众互动,提供个性化体验。 2. 关键词指南: 公式:主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如:将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放到相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合: 呈现奇妙景象:将艺术与先进技术完美结合,引领艺术界走向未来。 探索之旅:利用机器学习和深度学习模拟创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限:不再局限于传统手工绘画技巧,通过技术手段开拓新领域,为艺术家提供灵感,为缺乏绘画技巧的人提供创作机会,使艺术更民主化和包容。
2025-02-21
weights ai 怎么下载
以下是关于 weights ai 下载的相关信息: 按照 FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程进行环境配置,具体步骤如下: 第一步:cd/root||exit 1 第二步:下方两行粘贴进入,然后点击回车,等待下载完成。(如果这里有了卡点,进行不下去,可能是因为服务器网络问题,去拉取的时候下载不全,可以复制网址,手动去下载到电脑上。然后进入文件夹,找到 root 文件夹,把下载的文件上传进去就好了。) 第三步:然后把下边这行粘贴进去,点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步:继续粘贴:/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步:继续,一行一行依次粘贴,依次回车:echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 第六步:执行完成后。刷新一下,重新进入终端,你会看到,最左侧出现了(AI)的字符。如果出现了,那么恭喜你。配置完成 智谱 AI 提供的所有开源模型均可以在以下平台进行下载: 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人安装环境: 点击电脑“系统”,直接输入“cmd”,点击回车,打开命令窗口 在命令窗口中,粘贴入以下代码,确认是否有 python 粘贴入以下代码,确认是否有 pip 如果没有 python 和 pip,先进行 python 的安装,安装包下载地址:(有小伙伴说下载不了,我打包上传了,为了方便下载就没用云盘。只是 7 天会失效去公众号【Equity AI】回复“HOOK”就好了,下载地址 https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c)
2025-02-21
小白学ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 参考学习日记:可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式为输入→模仿→自发创造。但注意日记中的学习内容可能因 AI 发展而不适用,可去 waytoAGI 社区寻找感兴趣的最新内容。学习时间较为灵活,有空时进行即可。 2. 调整学习状态:保持良好的学习状态,像作者在 2024 年那样有意愿、有动力且头脑清醒地学习。不必因觉得难以做到而有心理压力,能学多少算多少。 3. 了解基本概念:建议阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 4. 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 5. 选择感兴趣模块:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,比如掌握提示词技巧。 6. 注重实践尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。 7. 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。 此外,学习资源基本都是免费开源的。
2025-02-21
我是ai小白,该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议: 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」,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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程,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,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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品,并在知识库分享实践成果。 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。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样,例如: 1. 开发 AI 相关应用或服务,满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率,在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意,成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累,以及对市场需求的敏锐洞察。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中作者分享了适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时,学习资源大多免费开源,可减轻学习成本。另外,《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍,有助于建立知识框架。
2025-02-20
我是一个小白,怎么能在这个网站上学习
以下是为您提供的在网站上学习 AI 的一些建议: 1. 从基础的 prompt 开始:在 3.5 刚出现时,对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt,能提高问问题和解决问题的效率。 2. 参与社区活动:例如《谁是人类》这类活动,社区中已经解决了很多门槛问题,只需花时间和做准备。 3. 利用开发工具:如 Windsurf ,它具有卓越的上下文理解能力、强大的功能特性和广泛的应用支持,能让环境配置变得轻松,还能自动完成一些重复性操作,支持多语言和跨平台。 4. 从游戏入手:像通过 Coze 平台打造图像流游戏 Bot ,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能,并不断优化。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-02-19
我是一个小白,我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线: 1. 首先,通过相关报道和研究,了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考: 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新,例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式,以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容: 3. 了解 DeepSeek R1 模型,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领,包括理解模式和画画模式,以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
作为产品经理小白 我该如何学习成为一名合格的aipm
以下是为您提供的关于产品经理小白如何学习成为一名合格的 AI PM 的建议: 首先,了解一些重要的 AI 技术概念和框架: 1. 思维链:谷歌在 2022 年的论文中提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力,即便不用小样本提示,也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一起传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct:2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结:很多大佬都强调要关注或直接阅读技术论文,像产品经理转型为 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,但仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门,值得观看。 此外,还可以观看一些关于技术框架与未来想象的访谈视频,比如安克创新 CEO 阳萌的访谈,其观点可能会给您带来启发。
2025-02-19
传统软件行业融合AI的商业模式
传统软件行业融合 AI 的商业模式具有多种可能性和变革方向: 1. “AI 原生”模式:基于 AI 的能力再造商业模式,而非套用现有流程。 2. To AI 的商业模式:包括模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全等方面。 3. 基于国产芯片的软硬件联合优化,固件生态存在明确机会。 4. 端上智能有望成为全天候硬件 24x7 收集数据,具有较大想象空间。 5. 对于 SaaS 生态的影响: 认知架构带来巨大工程挑战,将模型基础能力转化为成熟可靠的端到端解决方案可能比想象中复杂。 可能引发业务模式全面变革,如从工程、产品和设计部门的瀑布式开发转变为敏捷开发和 A/B 测试,市场策略从自上而下的企业销售转向自下而上的产品驱动增长,商业模式从高价格销售转向基于使用的定价模式。 知名投资机构 Nfx 分析指出,AI 正在强制逆转 SaaS 从“软件即服务”转变为“服务即软件”,软件既能组织任务也能执行任务,传统劳动力市场最终将和软件融合成为新市场。降低企业在知识工作者上的支出,提高在软件市场的支出。企业组织中提供 AI 劳动力的产品有“AI 同事(雇佣)”等形式。
2025-02-21
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手: 1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。 3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。 5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
有没有 AI 应用行业的研报
以下是为您提供的一些 AI 应用行业的研报: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展,基于 4311 家 AI 企业的数据分析展示了创新版图。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。 Coatue 的报告《The Path to GeneralPurpose Robots》 《Sensor Tower:2024 年 AI 应用市场洞察》 《2024 世界机器人大会:人形机器人十大趋势展望》 《月狐数据:2024 年智能 PPT 行业市场研究报告》 《信通院:大模型落地路线图研究报告(2024 年)》 《头豹研究院:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《明略科技:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《维卓:2024 人工智能行业对旅游业影响》:AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 《国信证券:AI 端侧应用系列报告(二):苹果手机+OpenAI》:着眼于 AI+手机端侧的分析。 《大数据技术标准推进委员会:数据智能白皮书(2024 年)》 《AiPPT:赋能企业数字化办公新纪元》:AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,提供丰富模板和低创作门槛。 《中泰证券:AR 行业深度报告:AI 落地最佳载体,硬件&生态共驱发展》 《山西证券:昆仑万维布局大模型,All in AI 开辟新增长曲线》 您可以通过以下链接在线查看:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe ,也可以到知识星球订阅:https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。
2025-02-20
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
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗?
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容: 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势: 从量到质的转变:早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能,但随着技术进步,数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更注重提高数据的质量和相关性,而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时,需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训,在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用:随着人工智能技术发展,数据标注领域正经历自动化转型,可使用大模型自动标注数据,提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍,因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域,可用于生成罕见但关键的路况场景,提高模型的鲁棒性和准确性。 此外,相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定,如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展数据标注质量评估,对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
deepseek的产生对AI行业的影响
DeepSeek 的产生对 AI 行业具有多方面的影响: 1. 华尔街分析师的反应: DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑。 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. 实际使用体验: 在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 训练成本方面: 训练成本远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。 定价低于实际成本,导致高额亏损。 MixtureofExpert 方法降低计算需求,但大规模内存使用可能反而增加总成本。 4. 竞争格局影响: 以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超。 DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。
2025-02-17
如何进入AI时代,如何寻找和使用AI工具来提高工作和学习效率,以及如何解决个性化和专业化需求的问题
进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题,可参考以下要点: 1. 对于 AI 发展的态度:不盲目跟风(FOMO),也不消极对待(JOMO)。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮,尤其是在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向: 个性化:给 AI 装上“记忆”,使其成为工作助理或陪伴者。 场景化:给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况: 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务,90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索,甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果,也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向: 提高创新性和创新辅助能力,关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度,理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景,满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时: 对于简单需求,给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则,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,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,实在找不到才考虑自己编程,且编程要以终为始,聚焦目标。 总之,在 AI 时代,要积极拥抱 AI,用起来并有效迭代,形成正确的底层工作逻辑,设计合理流程,按节奏确定目标和复盘。同时,把握好融资节奏,适应对创始人更高、更全面的要求。
2025-02-11
我是一名计算机专业学生,给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南: 一、学习计划 如果您想入门强化学习,可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意,其中资料众多,如同大海捞针,所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者,文章会采用通俗有趣的方式讲解知识,可能存在专业性不严谨的情况,会有标注提示。对于超纲或专业的内容,也会有标注,可放心跳过。文末会有论文推荐导引,帮助您了解技术细节。
2024-12-19
big model页面如何进入
以下是关于进入 big model 页面的相关信息: 1. 模型下载: 大多数模型可在 Civitai(C 站)下载,网址为:https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法: 科学上网(自行解决)。 点击右上角筛选按钮,在框中找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片,感兴趣的点进去,点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”,找到喜欢的图片点进去,查看全部信息,点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置: 大模型:SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型: 若不知下载的模型类型及应放的文件夹,可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ,将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外,还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容: 1. Lora 生图: 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度,建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件,显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词,选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认,迭代步数在 20 30 之间,CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图,复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复,选择放大倍数等。 2. Llama3 部署: 下载大模型可用于推理,有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白,可参考部署 webdemo 服务的代码,在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容,启动 Webdemo 服务,在终端运行命令,将端口映射到本地,在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。
2024-12-11
怎么进入知识库
以下是进入知识库的步骤: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页,在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。(可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项,包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。配置项说明:最大召回数量指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多;最小匹配度指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回,若未达到则不会被召回;调用方式分为自动调用和按需调用,自动调用每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回,按需调用则需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。(可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。
2024-09-26