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大学生学习ai的哪个方面更好

Answer

对于大学生学习 AI,以下几个方面是不错的选择:

  1. 编程语言:从 Python、JavaScript 等编程语言入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下坚实基础。
  2. 工具和平台:尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索一些面向大学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。
  3. 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. 实践项目:参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。
  5. 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,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。

在教育领域,AI 带来了很多新的可能性:

  • 个性化学习:可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供“口袋里的老师”,理解其独特需求,回答问题或测试技能。
  • 学科学习:有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用帮助学习语言,Photomath、Mathly 指导数学学习,PeopleAI、Historical Figures 辅助历史学习。
  • 作业辅助:Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生解决写作难题,提升写作水平。还有 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
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References

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

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

If you’re teaching an art class,you might not want AI-generated images but you might embrace AI-generated images in a history class where students work on making infographics to demonstrate their understanding of macroeconomics principles.It might feel like cheating for a student in a film class to use AI for video editing but the AI-generated jump cuts might save loads of time in a science class where students demonstrate their learning in a video.In a film class,it’s critical for students to learn how to edit by hand in order to tell a story.In science,AI-generated jump cuts allow students to create videos quickly so they can focus on the science content.I also want to recognize that some of what students learn can and will become obsolete.I’m pretty sure I didn’t actually need to memorize the state capitols,for example.Which leads me to the next question...But What If We Don’t Need That Skill Anymore?I grew up in an era where teachers were moving away from memorization.We still had to memorize math facts and,for some reason,state capitols.I’ve never visited a state and thought,“Man,I really need to see the capitol.”If I’m Nevada,I’m not like,“Screw Vegas,I’m going to Carson City!”But,for the most part,we had moved past memorization.We were now in a largely print-based culture and memorization just wasn’t too important anymore.For many people,this tradeoff is a good thing.Why memorize it if you can access the knowledge with technology?However,when I was in college,I decided to memorize key texts that I wanted with me at all times.I memorized Bible verses and Shakespearan stanzas.I memorized an ee cummings poem and a quote from bell hooks.I memorized Stoic passages and the every word of the Bill of Rights.

生成式 AI:下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案,就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案,却又难以扩展。有了AI,这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,这个老师理解他们独特的需求,并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师,能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情!我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题,而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目,学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题,并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如,[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

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通往GAI之路中AI提示词板块李继刚的提示词如何使用
李继刚的提示词使用方法如下: 从最佳实践中的收录内容开始学习,其结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。 操作时可点开并复制相关提示词,将复制内容丢进大语言模型对话,会有不同效果。 近期提示词有升级,李继刚老师将提示词玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 输入特定提示词可生成卡片,小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 李继刚老师会在 13 号讲创作思路。 从工程视角看,一个提示词就能用于写游戏,如现在的 AI 编程(如 CURSOR)能做出开源小游戏,可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。
2025-03-09
每一款ai的优势是什么
以下是一些常见 AI 的优势: Notion AI(免费可用):可在笔记和文档中直接接入 AI 能力,能让工作更迅速,写作更出色,思考更伟大。 Guidde AI(免费可用):作为生成式 AI 平台,使团队能够以 11 倍的速度传递专业知识,与客户或员工共享。 Arc Max:能在任何网页寻求 AI 辅助,具备智能标签页、下载重命名、集成 ChatGPT 等功能,可优化浏览体验,是一个节省时间的 AI 功能套件。 Trickle(免费可用):可以帮助总结和整理截图,提取洞察以便于搜索和查询,将视觉混乱的图片转化为智能档案,允许用户截取任何内容,并在以后轻松地检索和使用其内容。 此外,像 GPT4 功能全面,还具备代码解释器等特色功能;Claude 在写作和深度洞察方面备受好评;Gemini 则擅长提供清晰的解释。Claude 3 的上下文窗口超过 150,000 字,而 GPT4 的上下文窗口能够处理 8,000 至 32,000 字的内容。 在科学领域,AI 也展现出诸多优势,例如: 计算机视觉模型可用于拼凑出 5500 万光年外的首个黑洞图像。 英国的一家 AI 公司训练的神经网络能预测蛋白质结构,解决了长期困扰科学家的难题,并推进了结构生物学领域的发展。 深度学习 AI 有望改善乳腺癌筛查,提高检测效率。 AI 机器人能提高农业生产效率。
2025-03-09
我是IVD企业的技术中心主任,我想构建我们技术中心的知识库,有什么AI工具可以帮我实现
以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤: Dify 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建新的数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写清晰的描述,说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式:Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式,您可根据实际需求选择,如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式:PARA 代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型,自动生成提示词,帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分,简化分类过程,更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统:AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和标签结构,提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识:例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库,根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具,封装成一个智能分析的 Bot,能根据您的学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,持续扩展知识边界并确保知识及时更新。
2025-03-09
怎样学习ai
以下是新手学习 AI 的方法: 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。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,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。 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: 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。
2025-03-09
用AI写小说的步骤
以下是用 AI 写小说的步骤: 1. 工作流效果:以起点 Top1 的《夜无疆》为题,让特定的 coze 工作流创作小说。在尝试此工作流前,可先自行用大模型写小说并对比效果,以获得更多学习和理解。 2. 工作流核心节点: 用 bing 搜索标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化(不熟悉程序的可忽略或直接复制文中代码)。 用大模型草拟大纲,包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 如果想用 AI 把小说做成视频,步骤如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 此外,在人机协作小说创作中,可先让 AI 生成大量创意,人进行判断和挑拣,写作时 AI 像水手那样勤勤恳恳,人负责掌舵,最后人给出改进意见,AI 遵循修改。
2025-03-09
SVG图片可以使用哪些AI工具进行制作?
以下是一些可以制作 SVG 图片的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是 Adobe Illustrator 的插件,添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:是 Autodesk 开发的集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可帮助创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 此外,Jianhua.Art 是一个能够通过自然语言设计出图文和动画的浏览器插件,它可以提取当前网页页面的内容,并生成 SVG 图片。用户还可以修改内置的 Prompt 以及 SVG 代码,也能将生成的图片复制为 PNG 图片或下载 SVG 图片用于其他地方。 星流一站式 AI 设计工具的入门模式中,有多种图片参考功能可用于精准控制生成图像的内容和风格,如全部图片参考功能、原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。
2025-03-09
大学生怎样用AI帮助自己学习?
以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法: 1. 要求 AI 解释概念:可以向 AI 提问,让其解释各种学习中的概念,以获得良好的结果。例如,可参考。但要注意,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习:如 CFU 大师(Check for Understanding),基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论,设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如,其关于被动语态的提问非常精妙,能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划:AI 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,理解其独特需求,并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目:有一些应用可以指导学生解决数学问题,如。 5. 提升写作水平:借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容:使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来,可了解。
2025-02-06
有哪些大学生刚需的ai工具
以下是一些大学生刚需的 AI 工具: 教育方面: 语言学习:像这样的 AI 驱动的语言老师,能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 数学学习:等应用指导学生解决数学问题。 历史学习:通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 写作辅助:Grammarly、等工具帮助学生克服写作难题,并提升写作水平。 内容处理:协助创建演示文稿。 课程设计方面: 设计桌游:可以使用 ChatGPT 和 Midjourney 增强卡牌背面和地图的视觉设计,使用 Kimi 汇总 AI 给出的桌游说明书编写的建议,并辅助编写使用说明书。 留学方面: 智能问答系统:如聊天机器人等,为学生和家长提供 24/7 在线咨询服务,回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 个性化留学规划:利用机器学习和数据分析技术,分析学生背景、兴趣、能力等信息,制定个性化规划和申请策略,包括选择学校、专业、申请时机等。 语言学习辅助:利用 AI 语言学习工具,如语音识别、自然语言处理等技术,提供个性化语言学习辅助和练习。 智能文书起草:利用自然语言生成(NLG)技术,自动生成留学申请文书、个人陈述、推荐信等文件。 数据分析和预测:利用数据分析和预测建模技术,分析历史数据和趋势,预测录取率、就业前景等信息。 虚拟导览和校园参观:利用虚拟现实(VR)技术,提供虚拟校园参观和导览服务。
2025-01-21
当下最适合大学生使用的AI是哪个
当下适合大学生使用的 AI 应用有很多,以下为您列举部分: 在语言学习方面,有像这样能够实时交流并给予发音或措辞反馈的 AI 驱动的语言老师。 数学学习方面,等应用可以指导学生解决数学问题。 历史学习方面,通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 写作方面,Grammarly、等工具帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 处理其他形式内容方面,协助创建演示文稿。 此外,了解更多关于可能对您有所帮助。
2024-12-19
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题,关于无人驾驶的,贴近生活,有新意。 例子:《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告,是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火,这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪,学校有责任吗》《不招疫情班应届生,一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题: 1. 《无人驾驶汽车事故频发,谁来负责?》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题?》 3. 《无人驾驶普及,传统司机将何去何从?》 4. 《无人驾驶技术,是便利还是安全隐患?》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护,你放心吗?》 6. 《无人驾驶时代,驾照是否会成为历史?》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策,公平吗?》 8. 《无人驾驶上路,行人安全如何保障?》 9. 《无人驾驶出租车,你敢坐吗?》 10. 《无人驾驶公交,能否改变城市出行方式?》
2024-12-05
请帮我推荐几个适合大学生线上用ai的赚钱方式,可以赚个零花钱
目前适合大学生线上利用 AI 赚取零花钱的方式有以下几种: 1. 利用 AI 进行内容创作,比如为一些网站或自媒体撰写文章、创作故事等,并通过稿费获取收入。 2. 借助 AI 辅助设计,为有需求的客户制作海报、宣传单页等设计作品。 3. 运用 AI 参与数据标注工作,帮助企业或机构对大量数据进行分类和标注。 4. 利用 AI 开发简单的应用程序或小程序,通过提供服务获取收益。 需要注意的是,在利用 AI 赚钱的过程中,要遵守法律法规和道德规范,确保所从事的活动合法合规。
2024-12-03
写一份给大学生去新加坡游学的8天方案,有3天在NUS上课,课程主题:人工智能,参访4家相关高科技企业,其中包括阿里一天的培训
以下是为大学生设计的一份去新加坡游学 8 天的方案: 第一天:出发与抵达 从出发地乘坐飞机抵达新加坡樟宜机场。 入住酒店,稍作休息,适应时差。 第二天:NUS 课程第一天 上午:参加 NUS 关于人工智能的课程,了解人工智能的基础概念和发展趋势。 下午:与授课教师和同学进行交流和讨论,加深对课程内容的理解。 第三天:NUS 课程第二天 上午:继续 NUS 的人工智能课程,学习人工智能的技术应用和实际案例。 下午:分组进行项目实践,将所学知识应用到实际问题中。 第四天:NUS 课程第三天 上午:完成 NUS 课程的最后部分,进行课程总结和成果展示。 下午:参观新加坡的一家高科技企业,了解其在人工智能领域的创新成果和运营模式。 第五天:高科技企业参访 上午:参访第二家高科技企业,与企业专家交流,了解行业前沿动态。 下午:参加企业组织的研讨会,探讨人工智能在该企业的具体应用和未来发展方向。 第六天:高科技企业参访与培训 上午:参访第三家高科技企业,深入了解其研发流程和市场策略。 下午:前往阿里进行一天的培训,学习阿里在人工智能方面的先进经验和技术。 第七天:高科技企业参访与文化体验 上午:参访第四家高科技企业,对比不同企业在人工智能领域的特点和优势。 下午:自由活动,体验新加坡的城市文化和生活方式。 第八天:返程 收拾行李,办理退房手续。 前往机场,乘坐飞机返回出发地。 在整个游学过程中,要注意安排好交通、餐饮和住宿等方面的事宜,确保学生的安全和舒适,让学生能够充分学习和体验。
2024-12-03
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案: 使用豆包即梦: 1. 为其他城市定制艺术字海报:可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词,创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节: 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如,若生成图片中有元素不协调或小细节(如文字笔画、图案)错误,可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡,若首次生成效果不佳,可多次尝试或调整提示词细节抽卡,直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题,创作出满意的海报封面。
2025-03-07
你是AI专家,如何更好地使用AI工具?
以下是关于如何更好地使用 AI 工具的一些建议: 理解工具: AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,应先将其分解为子任务,然后有效地组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 使用工具: AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,了解其行为后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。 具身智能: 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心的研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。其设计灵感来自人类智能的发展,认为智能更多地来自与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比,LLMbased Agent 能够主动感知和理解所在的物理环境并与之互动,利用内部丰富的知识库进行决策并产生行动改变环境,这被称为“具身行动”。 此外,在生成 PPT 方面,市面上有多种受欢迎的 AI 工具,如 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等。每款工具都有独特优势,能帮助您快速、高效地完成 PPT 设计。
2025-02-28
新手如何更好使用该网站,主要了解人工智能或者AGI进展,主流软件的学习和应用
对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用,以下是一些相关内容: AE 软件: 基本功能:可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用:如用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动: AI 音乐创作:通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 Config UI 的应用:能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 社区共创项目:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名:作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动:会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AI 春晚即将开始:去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚,今年的也即将开始,可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战:10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升:接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法:设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告:可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成: AI 音乐方面,提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门,有相关课程与教程,且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆,有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice(指出其泛化能力不强)、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开,讲述了多个案例,如许建拍摄场景图成本降低,郭佑萌在图书出版行业提升效率,影楼可进行换装等操作,文旅文创场景有有趣的合影生成方式,还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源,包括共学课程、专栏报告、数据等,还提及就业创业及一些企业专栏的内容。
2025-02-28
比suno更好用的音乐创作工具
目前,Suno 是一款基于人工智能技术的音乐创作工具,其特点包括:无需专业音乐知识,任何人都可用其轻松创作音乐;通过自然语言描述生成旋律、和声、鼓点等音乐元素;支持多种流行音乐风格;提供创作过程的建议和指导;可导出常见音频格式。但它也存在一些不足,如提示词控制方面,除歌词部分外,音乐风格提示词只有 120 个字符,能描述和理解的关键词有限,创作丰富度有限,旋律相对单调。 除了 Suno 之外,还有一些其他的音乐创作工具或相关的人工智能音频初创公司,例如: :前身为‘Definite Technologies’,开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 :自适应 AI 音乐平台,通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 :基于 AI 的音乐助手,包括歌词写作助手。 :实时音乐、音频和视频创作平台。 :为创意媒体应用提供合成歌声。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。
2025-02-27
如何更好的使用ai
以下是关于如何更好地使用 AI 的一些建议: 数据分析方面: 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 提问方式方面: 对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化。 提供学习内容方面: 为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等。编写详细的流程和知识(knowhow),帮助 AI 更好地理解任务,也为人类用户提供指导。 利用专业术语方面: 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 的回答方向,使其更精准地提供所需信息。 验证与反馈方面: 大模型的语料存在滞后性,使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选和判断,确保信息准确且符合相关要求。 教师使用方面: 把大模型当作大学生,“实习生”只能执行任务,需要指明方向,拆解任务,教其一步一步操作,像导演一样编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代。 提示语的核心是逻辑,要将复杂任务拆分成科学合理的步骤,让前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站可以创建“智能体”,配置提示词、知识库、能力等,设置“常用语”“小助手”“bot”,以实现多次使用和逐步调整优化。 写作方面: 可以让 AI 草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文等。 提高提示质量,与系统互动,让写作更出色。 让 AI 改进文本内容,提供更好的建议,以不同风格创建草稿。 把 AI 当作实习生,让其完成写邮件、创建销售模板等任务。 利用 AI 让自己在任务中保持动力。
2025-02-26
如何更好的创建提示词
以下是关于如何更好创建提示词的相关内容: 创建提示词是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 此外,不同的工具和场景中创建提示词还有一些特定要点: 在星流一站式 AI 设计工具中: 输入语言方面,通用大模型与部分基础模型使用自然语言,部分基础模型使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 在文本补全(Text completion)中: 遵循展示和告诉、提供高质量数据、检查设置这三个基本准则。 故障排除时,需明确生成的预期结果、提供足够示例、检查示例有无错误、正确使用温度和 top_p。 希望这些内容能帮助您更好地创建提示词。
2025-02-25
帮我完成基于深度学习的草莓目标识别的毕设
很抱歉,目前没有关于基于深度学习的草莓目标识别毕设的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导框架: 首先,您需要收集大量包含草莓的图像数据,并对这些数据进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 然后,选择适合的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),可以考虑使用经典的模型架构如 VGG、ResNet 等,或者根据您的需求进行适当的修改和优化。 在训练模型时,要注意设置合适的超参数,如学习率、迭代次数等,并使用合适的优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adagrad 等。 在模型训练完成后,进行评估和验证,可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。 最后,对模型进行优化和改进,以提高识别效果。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利完成毕业设计!
2025-03-09
我现在需要做我的毕业设计名为“基于深度学习的草莓目标识别系统”,你能告诉我如何制作以及用到这里的哪些ai工具、
对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计,以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具: 制作步骤: 1. 数据收集:收集大量包含草莓的图像数据,并对其进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作,以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构:可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型,如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化:根据评估结果对模型进行调整和优化,例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具: 1. TensorFlow:一个广泛使用的深度学习框架,提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch:另一个流行的深度学习框架,具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV:用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg:用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助,祝您毕业设计顺利!
2025-03-09
推荐下coze学习教程
以下为您推荐一些 Coze 学习教程: 1. 胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程 其中九、用 Coze 学习 RAG 部分提到,新知识学习可采用 Claude + Coze 的方法。Claude 是目前最强的 AI 大模型,Coze 是一款 AI Agent 的衍生产品,其最大价值在于跟进 AI Agent 工具发展情况、发现商业化机会以及做产品 Demo。还不知道 Coze 是什么的同学可以看公开分享:。在学习 RAG 过程中,可先通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo,且创建了产品资料问答机器人等 4 个 Bot,相关资料请参考上述公开分享。 2. 一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力 可能是全网最好的 Coze 教程之一,即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 AI 对话产品的一般用户以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-03-09
系统学习AI
以下是关于系统学习 AI 的建议: 对于中学生: 1. 从编程语言入手:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:体验如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,探索面向中学生的教育平台,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,熟悉主要技术如机器学习、深度学习等,学习其在教育、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,尝试运用 AI 技术解决实际问题,锻炼动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 对于一般学习者: 1. 系统性学习:避免碎片化输入,通过看书、听课等方式,了解 AI 的底层原理和发展历程,打好基础。 2. 加入相关社区:如“通往 AGI 之路”等开源知识库,参考新手指引,获取成体系的学习资源。 总之,系统学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目和关注前沿动态等多方面着手,为未来在 AI 领域的发展做好充分准备。
2025-03-09
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(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,通过实践巩固知识,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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 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。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 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。 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。
2025-03-09