Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

AI阅读书籍的最佳实践是什么?

Answer

以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践:

  1. 方法论萃取:
    • 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类,探讨共性方法论。
    • 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。
    • 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍,通过目录大纲确定核心内容。
    • 确定一本书的阅读次数和顺序。
    • 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。
    • 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。
    • 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt,并不断优化和迭代。
  2. 成为博物学家:
    • 了解各个领域的知识,在恰当的时候调用。
    • 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单,如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。
  3. 批判性思考:
    • 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。
    • 避免将 AI 作为默认选项,例如在使用地图导航时,不应完全依赖,而应注重自身对环境的观察和记忆。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(五)

如果我想把他的这种令人羡慕的方法论“萃取”成一条Prompt,我需要做的是类似这样的访谈:1、不同类型的书是不是有不同的阅读和记忆方法?如何分类,有没有一些共性的方法论可以给出?2、阅读和记忆是不是有不同的思维模型或者小技巧,能列出来参考吗?3、读书时更需要的好像是一种自驱力,如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍?怎么通过目录大纲确定一本书的核心内容?4、一本书你会读几遍?有什么顺序上的讲究吗?5、你会在读的过程中做笔记吗?还是读完以后回忆来做大纲呢?6、如果要教你大学刚毕业的孩子学会有效读书,怎么才能快速教会他呢?当上述问题都有清晰、明确的答案之后,可以开始设计一个Prompt了:如果想要让AI帮助你,像“樊登读书”或者“得到”这样给你讲书,你要做的是一个叫做“书籍阅读助手”的Prompt,要把所有通用型的读书方法论复刻到Prompt里,再根据不同类型的书籍测试,来不断优化和迭代。如果想要让AI在“选书”和“督促我读书”这个环节起作用,那要做的是一个叫做“催我读书”的Prompt,要重点研究如何选出适合用户的书,如何实现Prompt的激励效果和让自己读完有获得感(例如生成读书笔记)。如果更侧重读完书后的知识内化部分,要重点研究的是读书的效率和信息转化问题,这里更重要的是结构化信息能力和有效的记忆存储和调取。我用这个例子是想让正在阅读本文的你明白,什么是所谓的“方法论萃取”,而在这个例子里,如果这个Prompt做出来并有效,它的价值是显而易见的:

陈财猫:推荐书单--了解各个领域的知识,并在恰当的时候调用它们

在AI时代,你需要做一个博物学家,了解各个领域的知识,并在恰当的时候调用它们。本书单是了解各个知识领域的快速入门书单,包括但不限于心理学,人工智能,经济学,社会学,生态学,哲学,设计学等13个学科看似现在用不到的知识很可能会在未来某个时刻给你巨大帮助。它们的特点是1.权威,准确:书单中的书籍包括但不限于大学教材,导论书籍等等。其中不乏经典大师之作。2.有框架,成体系:你能够通过阅读一本书籍,构建起关于该学科的完整知识框架3.好读:下面列出的书籍我都看过,替你把关过。这些书是我为初学者精挑细选的。书单中的书籍大多数都合适入门者,就算你对该领域没有一点了解,你也能看懂并入门。它们很好玩,我很喜欢看,并从中获得了很多快乐。祝你阅读愉快。光泽热心网友在zlibrary上找到了大部分感谢Sailor大雨[heading2]计算机(缺计算机文化)

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

Since then,I have forgotten many of the lines of poetry.But the act of memorizing text allowed me to slow down and think harder about the meaning of the text.Yes,I was memorizing it.But I was also meditating.Decades later,when I experience a high anxiety day,I will still recite back Philippians 4:6-7.In addition,learning how to memorize text also taught me how to remember conversations I had with people at greater length.It taught me to remember books I had read.As students move away from our K-12 classrooms,they will need to decide which skills they want to continue to use even if AI can do it for them.Some might feel that coding/programming should be something AI does and therefore they won’t learn to code.Maybe that’s okay.After all,I don’t make my own clothing.I choose to outsource and automate it.The key thing is that they learn how to think critically about when they use and don’t use AI.That requires students to move away from a state where AI is the default.Be Careful About Using AI as the DefaultGoogle Maps is a fantastic tool.If I am visiting a city for the first time on vacation,I definitely prefer using an automated map rather than trying to pick up a physical map,sketch out my route,and memorize it.The problem was when I shifted into using Google Maps as my default.I should have gotten“lost”in Salem for a day or two.I should have ridden my bike around Wallace Marine Park,up through Riverfront,and into downtown.I should have paid close attention to landmarks and said,“The Home Depot is on the way to the I-5.”I didn’t do any of that.I figured I would simply learn my way around the city after using my map app long enough.In other words,I allowed the technology to be my default.

Others are asking
现在有哪些AI绘画平台
以下是一些常见的 AI 绘画平台: 1. MewXAI:这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. StableStudio:Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 3. Roop:一键实现 AI 换脸,仅需一张换脸图像,无需数据集,无需训练,自带敏感图像检测功能。 4. pixian.ai:能够利用 AI 一键移除各种图像背景,并支持在线调整图片分辨率、背景颜色等。 5. Inpaint Anything:一个 AI 图像编辑工具,支持一键擦除、替换图像中的指定物品,通过提示词来自动更换背景图。 6. Segment Anything:一个图像分割模型,可自动分割图片或视频中的所有物品,一键完成自动分割,并支持零样本转移到其他分割任务。 7. Docker:支持一键从图片中解析出 Prompt 描述,并能够基于描述进行扩展,以便二次图片生成。 8. Plask.ai:一个 AI 工具,可以通过 3D 建模,直接生成模特效果图。 9. Recraft AI: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,提供多种样式的可选风格,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。访问地址:https://www.recraft.ai/ 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-03
现在有哪些ai平台?
以下是一些常见的 AI 平台: 图虫网:AI 摄影作品销售平台,利用图像识别、数据分析技术,为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台,运用音频处理、数据分析技术,为音乐创作者提供作品发布等服务。 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,根据用户需求推荐家居用品。 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台,借助数据分析、机器学习技术,分析金融市场并提供投资建议。 此外,在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI 产品有: Dora AI:用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Bard(免费):谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者,由谷歌的对话应用语言模型(LaMDA)提供支持。 Chat.DID(免费):有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 Pika(免费):AI 视频平台,能将创意转化为动态视频。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户,以下云服务平台可供选择: AWS(亚马逊云服务):提供多种 AI 服务,资源丰富、灵活性强,但费用相对较高,适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform:推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用,支持多种编程语言和框架,具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure:Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载,与微软其他产品融合度高,提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud:提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台,融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速,针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云:提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品,支持主流深度学习框架部署,与阿里云其他产品生态集成度高。部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源,利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求,再对比不同供应商的产品特性和价格,以选择最合适的部署方案。
2025-03-03
用AI生成角色原画的现状
目前,用 AI 生成角色原画既有优势也存在一些问题。 优势方面: Niji·journey 5 作为表现优异的在线二次元角色设计 AI,能在各种类型的二次元设计中发挥重要作用。 对于游戏中的角色设计,AI 设计可以提供参考和辅助。 问题方面: Niji·journey 5 存在对流行二次元风格的偏好、风格相对固定以及版权风险等局限性。 AI 设计生成的角色往往需要进一步修饰和调整以符合游戏整体风格和要求,不能完全掌握角色设计的细节和规律。 AI 绘画生成的设计可能存在版权问题。 未来展望: Niji 有望通过改进算法和扩大数据样本来源,提升角色设计的创新性和独特性,满足不同用户和项目的需求。 随着技术进步,Midjourney 等 AI 不断升级,使用 AI 辅助游戏美术设计师工作将成为趋势。但美术设计师需不断学习新技能和知识,拓展多领域知识,以应对未来变化和挑战。游戏美术中各职业分类的界限可能会越来越模糊。
2025-03-03
我应该如何自学ai
以下是关于自学 AI 的一些建议: 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,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,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. 对于中学生自学 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 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。 7. 使用 AI 来做事: 利用人工智能帮助教育和自学学习,可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2025-03-03
让AI帮我写一篇论文的文献综述,怎么命令
利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:依靠 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-03
用ai帮助聊天
以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容: Cursor 官方: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码:带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文,只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达: 阅读方面:可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时,可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层,使用 LLM 进行语义分析,将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时,要设置好提示词,持续优化。 聊天方面:聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等,不仅能生成文本,还能产生进一步行动,如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为:开始于内部聊天机器人,确保良好表现并避免问题;设置人为参与链路;确保安全后,让机器人对接用户。 大语言模型行与不行:能做类似于应届生能做的事;不可做的包括时间限制(如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据)、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat:此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文,当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。
2025-03-03
我想获得一本书籍的干货内容,用什么AI工具能实现?
以下是一些可以帮助您获得书籍干货内容的 AI 工具: 1. TXYZ :这是一个能帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考,给出可信的背书。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-09
推荐学习AI大模型的书籍
以下是为您推荐的学习 AI 大模型的相关书籍: 1. 从数学角度写大模型的书籍。 2. 从作家角度写大模型的书籍。 3. 从代码角度写大模型的书籍。 4. 从原理角度写大模型的书籍。 此外,在 Python 和 AI 方面,也有一些推荐: 1. Python 方面: 《Python 学习手册》 《Python 编程》 2. AI 方面: 《人类简史》(“认知革命”相关章节) 《深度学习实战》 希望这些推荐对您有所帮助。
2025-02-08
学习AI的书籍
以下是为您推荐的学习 AI 的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,系统涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel;James H. Schwartz):让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):神经生物学领域的世界级名著,涵盖神经科学的多方面内容。 Python 与 AI 相关: Python 方面: 《Python 学习手册》:名声在外。 《Python 编程》:对新手友好。 AI 方面: 《人类简史》:“认知革命”的相关章节有帮助。 《深度学习实战》:梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2025-02-07
AI相关的书籍推荐
以下是为您推荐的与 AI 相关的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga;Richard B. Lvry;George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,涵盖认知神经科学的多个方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel;James H. Schwartz):系统介绍神经元的细胞和分子生物学等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):涵盖神经科学的方方面面。 Python 和 AI 相关: Python 方面: 《Python 学习手册》:名声在外。 《Python 编程》:对新手友好。 AI 方面: 《人类简史》:“认知革命”相关章节有价值。 《深度学习实战》:梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。
2025-01-22
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍: 1. 《这就是 ChatGPT》:作者被称为“在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史,对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献: Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外,您还可以参考“三本神经科学书籍”,原文地址:https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者:
2025-01-14
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料: 1. 《AIGC Weekly19》:其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章,马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考,多邻国创始人 Luis von Ahn 专访,Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”,以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》:包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍,Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记,Hugging Face Inference Endpoints 指南,GPT4 预测相关内容,以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】:介绍了 AI 大模型的相关概念,如生成式 AI、相关技术名词(包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等)、技术里程碑(如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文)等。
2025-01-01
编写最佳实践的工具
以下是关于编写最佳实践的工具的相关内容: 熊猫 Jay:万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践 最佳实践 5 使用外部工具: 1. 文本嵌入工具:需要能够将文本转化为向量的工具,如 Word2Vec、BERT、FastText 等,将文本转化为高维空间中的向量。 2. 构建电影数据库:包含各种电影详细信息,可以是简单的文本文件每行包含一个电影信息,或更复杂的数据库系统。 3. 预处理和嵌入:对数据库中的每部电影信息进行文本嵌入,得到向量表示并存储。 4. 查询处理:将用户提出的查询(如“由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的电影”)进行文本嵌入得到查询向量。 5. 向量搜索:使用快速的向量搜索算法(如余弦相似度、KNN 搜索等)在电影数据库中找到最接近的电影向量。 6. 返回结果:根据找到的最接近向量,从数据库中检索相关电影信息返回给用户。 7. 集成到 ChatGPT:将上述步骤封装成 API 或函数,在 ChatGPT 对话逻辑中调用,以便用户提出相关查询时返回相关电影信息。 小七姐:官方最佳 Prompt 实践的六个方法 策略一:编写清晰的说明 在 OpenAI 官方的说明文档中,为用户提供了若干策略以更好使用 ChatGPT。在询问中应包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”意图,所以提问时不要惜字如金,多说多提供信息能有效提高回复质量和丰富性。例如:想要大模型提供思维模型时,本能问法可能效果不佳,而提供更多信息(如为什么需要、希望列举个数、是否有已知模型参考等)能得到更符合预期的回答;请 ChatGPT 帮助记忆抽象概念时,脱口而出的问题可能不理想,提供更多细节则能得到更好的回答;了解提示词时,给出特定情景和进一步思考的问题能得到更好效果。
2025-03-03
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践
实现基于个人聊天记录的数字分身的最佳实践包括以下方面: 虚拟数字人的类型和驱动方式: 虚拟数字人通过各种技术创造,具有外观、行为和思想等人类特征,呈现为虚拟形象。 从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动两类。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互,有上限且缺乏高并发和量产化能力;AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容,赋予感知和表达等交互能力。 虚拟数字人的应用类型: 服务型:如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等,为物理世界提供服务。 表演型:如虚拟偶像,用于娱乐、影视等场景。 身份型:是物理世界“真人”进入虚拟世界的数字分身,在元宇宙中有广泛应用场景。 相关开源项目: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 最新版本支持多端部署、基础对话、语音识别、图片生成、丰富插件、Tool 工具和知识库等功能。可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用,支持多种模型和个性化插件扩展,通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用。项目地址包括 Github:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,Gitee:https://gitee.com/zhayujie/chatgptonwechat 。
2025-02-20
音效AI生成 最佳方案
以下是关于音效 AI 生成的一些信息和最佳方案: 音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。目前已有学术论文探讨使用 AI 在电影中生成“现场效果音”,但在游戏中的商业产品尚属稀少。 在游戏中,为玩家角色生成脚步声音时,传统方法使用少量预先录制的声音,存在繁琐、重复和不真实的问题。更好的方式是使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音,它能根据游戏参数实时生成略有不同且合适的音效。 在音乐方面,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两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已支持生成多音轨作品,使用 AI 生成音乐为原型并佐以专业制作人的协调,可使其更快进入游戏制作与发行的生产线。 在实际应用中,如《新哪吒闹海》的配音一开始打算用 AI 但因情绪不够丰满而选择专业声音表演者,音效需求简单时可采用剪映中的音效资源库。同时,为您分享三个音效资源站: 1. https://www.lookae.com/sucai/sfx/ ,大部分免费且分好类的音效包可供下载。 2. https://www.epidemicsound.com/ ,专业的音效站点,Gen48 合作站。 3. https://sc.chinaz.com/yinxiao/ ,适合搜索单个音效下载的站点。
2025-02-08
用Ai进行财务分析的最佳实践
以下是关于用 AI 进行财务分析的最佳实践: 1. 更动态的预测和报告: 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作。 可从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面,能帮助编写公式和查询,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面,能自动创建文本、图表等内容,并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面,能帮助综合、总结并提出可能答案。 采购和应付账款方面,能帮助自动生成和调整合同、订单、发票及提醒。 2. 局限性与挑战: 生成式 AI 输出当前有局限性,在需要判断或精确答案的领域,常需人工审查。 面临的挑战包括使用金融数据训练 LLM,新进入者可能先使用公开金融数据微调模型,现有参与者可利用专有数据,但可能过于保守,新进入者有竞争优势。 模型输出准确性至关重要,金融问题答案需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 总之,生成式 AI 为金融服务带来巨大变革,有潜力催生多种优势,但也面临挑战,未来消费者将是最终赢家。
2025-02-08
用Ai进行数据分析的最佳实践
以下是关于用 AI 进行数据分析的最佳实践: 流程: 逻辑流程图如下:SQL 分析中,用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行,将结果数据传给 GPT(附带上下文),让其学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。个性化分析中,用户上传文件,前端解析后传给 GPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致。 个性化分析示例: 上传的数据均为假数据,包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。包括单维度数据、多维度数据(折线图、柱状图)。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望: ChatGPT 在数据分析领域应用前景广泛,本文案例与技巧展示了其在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面的优势。但案例分析结果可能简单,接入业务时可定制多种分析模板,增加分析多样性。实际业务中处理大量数据时,除长类型字段限制,要指定允许查询或解析的字段,对结果数据进行两次校验。随着技术进步,相信其将为数据分析带来更多创新和突破。 问题与技巧: SQL 分析: 反复校验是否为 SELECT SQL 语句,不仅因 AI 不完全可控,还因不能相信用户输入,防止恶意操作。 到 AI 分析步骤拼接上下文,提供表结构信息和 SQL 语句,助 GPT 更好理解数据和字段意义,使分析更准确。 针对表结构长类型字段,不允许直接查询,最好告诉 GPT 允许查询的字段或 SQL 函数,使生成可控。 个性化分析: 用户上传数据解析后判断格式是否符合要求,超长可限制截取前面若干项。 前端解析用户上传数据后可直接用于渲染数据图表,无需后端返回。 支持用户补充输入,描述数据、字段意义或作用辅助 AI 分析。遇到多维度数据,GPT 可能误将其他字段作为维度分析,可输入特定提示帮助分析。
2025-02-08
AI在人力资源方面的最新应用实践
AI 在人力资源方面的最新应用实践包括以下几个方面: 1. 招聘初期:如职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 员工绩效评估:分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展:辅助员工的培训和职业发展规划。 在全行业中,基础办公提效方面,如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等,都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 例如在游戏行业,网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》,将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特的剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。 在文科白领方面,AI 在个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作。 用友的调研报告预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。
2025-03-03
我想从实践中学习coze,应该如何开始?
以下是从实践中学习 Coze 的一些建议和步骤: 1. 利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件: 开发时要具备架构思维,懂得向 AI 描述需求。 获取授权令牌(Token),掌握工作流调用方法。 查看 coze 的 api 开发文档,获取工作流的开发文档、个人令牌和工作流 id。 让 Cursor 根据相关内容写调用 coze 工作流的服务,注意声明入参和中文编码。 完成后用 chrome 加载做好的插件,并优化界面。 2. 用 Claude+Coze 学习 RAG: 通过 Claude 了解细节概念,再通过 Coze 搭建 Demo,在动手实践中学习。 在学习过程中创建相关 Bot,如产品资料问答机器人、Query 改写助手学习 Bot 等。 3. 分步构建和测试 Agent 功能: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,自定义工作流信息。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要选择插件、大模型、代码等节点。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的节点完成工作流框架搭建。
2025-02-28
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18