AI 入门

根据所提供的内容，国外访问量最大的 AI 工具中，ChatGPT 独占 140 亿流量，占总流量的 60%。Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，且 AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，这 50 个工具增长率达 10.7 倍。在分析的前 50 名 AI 工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国在顶级 AI 公司数量方面领先，欧洲以及澳大利亚和加拿大在 AI 投资和采用方面落后，所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。

目前在翻译长篇英文文档方面，没有绝对的“最好”的 AI 。不同的 AI 翻译工具都有其特点和优势，例如谷歌翻译、百度翻译、有道翻译等。它们的翻译质量会受到文档的领域、语言风格、复杂程度等多种因素的影响。您可以根据具体的需求和文档特点，对不同的翻译工具进行尝试和比较，以找到最适合您的那一个。

以下是入门 AI 提示词的建议： 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。同时，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。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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，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。 6. 国内大语言模型工具好用，学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。

学习 AI 提示词是有必要的。提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出，能“提示”模型做什么。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词可让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。 了解大模型的特性以及具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。 不过也有人持反对观点，认为像打字和写作一样，方法论不是关键，不断尝试和大模型交互就是最佳方法。但在与大模型交互时，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于模型更好地理解用户意图，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。 像 DeepSeek 这样的推理型大模型，更懂人话，不需要用户提供详细的步骤指令或特定的提示词模板，用自然语言描述真实场景和具体需求即可。还可以通过一些方式让 DeepSeek 的回答更符合需求，如让其“说人话”、激发深度思考、进行文风转换等。 总之，尽管有些模型可能不太依赖提示词，但学习提示词仍有助于您更好地与各类模型进行交互，并更有效地获得满意的结果。

以下是一些提供最新 AI 资讯的网站： 公众号“超时空视角”，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/TBHiM_0w_bwUc20_KVQQ 小红书/抖音：EverAI B 站：Ever AI 酱（这里会有教程及 AI 工具界面操作） Recraft AI：https://www.recraft.ai/ ，更新了 60 种新的图像风格，是 AI 平面设计工具，用户可以使用其生成和编辑插画、海报、产品周边等，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。 文小言 APP 中的“学习强国公文助手”，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。 Notion 近期进行了重构更新，增强了内置 AI 功能，旨在提供更自然的用户体验。新版本采用对话式交互，用户可通过聊天与 AI 进行工作安排，并能跨页面、跨应用调用素材。 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/），提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、知识库精选等功能。 文章中提到的 6 个精准的海外 AI 信息渠道，包括 TechURLs（科技媒体汇总）、Toolify.ai（AI 产品导航和排行榜）、SimilarWeb（数据分析工具）、A16Z（硅谷知名投资机构）等。

以下是一些关于 AI 海报生成的相关信息： 设计海报的 AI 产品： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具，采用先进人工智能技术自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 用 AI 快速做一张满意的海报的方法： 需求场景：如想在社交平台发布内容时获得更多点赞，避免使用网上又糊又 low 还易撞图的图片，以及解决手工做图的尴尬等。 大致流程： 确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。 即梦生图 2.1 带来的变革： 能智能理解创意需求，一键生成融合图片内容与中英文文本的海报，让海报设计变得简单快捷。 应用场景包括 LOGO 设计、表情包生成、节日与节气海报制作等。例如，制作 LOGO 可输入提示词“皮克斯风格，五彩缤纷风格，文字‘烧拍’，超高清”；生成表情包可输入提示词“卡通风格，表情包，可爱的小熊猫，四宫格分别是文字是‘多读书’‘多看报’‘少吃零食’‘多睡觉’”；制作冬至海报可输入提示词“水墨画风格，冬至海报，汤圆，梅花，雪，海报右上角大字草书字体‘冬至’，中间下方文字‘瑞雪兆丰年’，超高清”。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是学习 NLP 入门的一些建议： 1. 理解基本概念： 明确自然语言处理（NLP）包含自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 了解 NLP 涉及各种技术和方法，目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义，能够识别文本中的情感、意图和实体等，并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言，能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程： 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理，以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术： 了解机器学习是人工智能的子领域，核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域，尝试模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，像 ChatGPT、文心一言等，被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。

以下为您推荐一些 AI 入门文章： 《ChatGPT 中，G、P、T 分别是什么意思？》：GPT 分别代表生成式、预训练和转换器。链接： 标签：ChatGPT 分类：入门 《大白话聊 ChatGPT》：逐字稿： 标签：ChatGPT 分类：入门 《AI 的时代已经到来》：中文译稿： 标签：AI 分类：未来 《万物摩尔定律》：作者：Sam Altman 链接： 标签：AI 分类：未来 《人工智能教父 Hinton：ChatGPT 和 AI 的过去现在与未来》：杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）被公认是人工智能的教父，全长 40 分钟的采访视频干货满满。链接： 标签：ChatGPT 分类：进阶 必读星标：⭐️ 《揭开 OpenAI 创业秘史，ChatGPT 的真正推手原来是他》 链接： 标签：ChatGPT 分类：进阶 新手学习 AI 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。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。 2. 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。 3. 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。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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。

新手学习 AI 可以从以下几个方面入手： 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作品。 在知识库提供了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。 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。 根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式： 1. 本地部署： 如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑（Intel 芯片出图速度非常慢，因此不建议）或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署。强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 2. 在线平台： 对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署，大家根据实际情况选择即可。 不建议一上来就配主机，因为大概率会变成游戏机或者吃灰（土豪请随意）。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大，显卡预算之内买最好，其他的随意。 课程简述： 1. 先验经验： 需要熟练使用文生图、图生图；需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力；适合炼丹新人、小白。 2. 课程安排： 课程大约 70 80%是理论和方法论的内容，大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示。 必学、必看内容是基础课，主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题；建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程；正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。

以下是为您提供的 AI 入门的相关指导： 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。同时，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，您能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，并有可能获得证书。 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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，同时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。 另外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中分享的经验，比如通过每天向 kimi 们提问 100 个问题来入门。对于不会代码的朋友，还有“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python+AI”的指导，能让您在 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用（抓取公众号文章）、一个 AI 应用（为公众号文章生成概述）。 公众号文章：

以下是为新手学习 AI 提供的入门知识： 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，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。 对于不会代码的新手，还可以尝试了解以下作为基础： 1. 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. 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. 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。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。