ai 编程学习

以下是关于 CAD 与 AI 的相关信息： 用于画 CAD 图的 AI 工具： 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，特别是在设计和工程领域。例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 2. 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 Chain of Density（CoD）： CoD 可在多个领域指导 AI 生成有结构和针对性的内容，例如： 1. 教育工作者指导 AI 生成课程大纲。 2. 技术文件撰写。 3. 剧本或故事创作。 4. 商业策略规划。 5. 游戏设计。 6. 医疗诊断。 7. 法律咨询。 8. 产品开发。 这些例子显示了 CoD 在多种不同场景中的潜在应用。

以下是一些通过学习 AI 在杭州找到相关工作的建议： 1. 提升技能：学习主流的 AI 工具和技术，如 RAG 微调等。 2. 积累项目经验：可以通过参与类似杭州站的 AI 活动，如“AI 自媒体涨粉”“AI+东方哲学”“AI 赚钱实验室”等，分小组协作完成相关项目，积累实践经验。 3. 拓展人脉：参加杭州当地的 AI 相关社群或活动，结识像老李哥哥这样在杭州的行业人士，获取更多的信息和机会。 4. 关注行业动态：了解杭州 AI 行业的发展趋势和需求，针对性地提升自己的能力。 5. 准备优秀的作品：例如创作引人入胜的 AI 相关短视频等，展示自己的能力和成果。

对于您想画一个卫生间结构的 CAD 图，以下是一些可以辅助您的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 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：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助您创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助您创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据您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. 生成设计工具：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，这些工具可以根据您输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议您先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，您可以参考以下几个方面： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与其他专业人士交流和学习。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

是的，存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图。以下为您列举部分相关工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 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. 生成设计工具：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。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 此外，在软件架构设计中，绘制逻辑视图、功能视图和部署视图也有一些可用的 AI 工具和传统工具，如： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，与 Archi 工具一起使用，提供图形化界面创建 ArchiMate 模型，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

AI 在外贸智能获客方面，可借鉴以下落地场景： 在营销赛道： 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核以及用户评论回复，还能“一键生图”，但控制出图质量是难点和技术活。 2. AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，例如为车主提供智能“试驾”促进转化，通过虚拟试驾或演示激发用户兴趣并引导留资；提供“金牌销售”智能导购，像懂行、懂产品、懂用户的金牌销售一样挖掘需求和个性给出买车建议；通过互动“问答游戏”“热点事件”“用户性格”等了解客户真实用车场景、需求和性格，为其推荐合适车型刺激购买下单。 3. AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售场景和环节自动出题让用户答题，最后得分评估并给出建议。思考：可复制到其他学习类场景，不仅是选择题形式，也可增加“对话”或者“情景模拟”形式，如 AI 扮演客户进行销售对练，包括刁难、不信任等情况。 在中小企业利用人工智能（AI）进行转型提升市场营销效果方面： 1. 目标市场分析是利用人工智能（AI）工具深入分析市场，准确识别目标客户群体并制定相应营销策略。首先使用 AI 工具进行市场细分，通过分析市场数据准确识别和细分目标客户群体，选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，收集广泛市场数据包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等，基于 AI 分析结果将市场细分为不同客户群体，每个群体具有独特需求和行为特征。 2. 基于 AI 分析结果定制化营销策略，根据目标市场细分结果制定更个性化和有效的营销策略，针对每个细分市场群体特征制定特定营销策略，如定制化广告内容、促销活动和沟通方式，执行定制化营销策略并根据市场反馈和销售数据调整，持续监测营销活动效果如参与度、转化率等评估策略有效性，定期更新市场数据确保营销策略基于最新市场洞察，根据新数据分析和市场反馈不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析，中小企业能更精准识别和理解潜在客户，制定更有效营销策略，提高营销活动的 ROI，增强企业与客户联系，提升品牌形象和市场份额。

目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在通用人工智能（AGI）方面，尚未取得巨大进展，但一直在努力接近这一目标。AGI 分为五个等级，分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 2. 弱人工智能（ANI）得到了巨大发展，在智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等领域有广泛应用。 3. 机器学习中的监督学习近期快速发展，这得益于现有数据的快速增长、神经网络规模的发展以及算力的快速发展。 4. 数据对于 AI 至关重要，包括数据集的定义、获取数据的方式（手动标注、观察行为、网络下载）、使用数据的方法以及数据的分类（结构化数据和非结构化数据）。 5. 在大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型，同时通用大模型也遇到了瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。

目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制，主要原因包括： 1. 上下文窗口限制：复杂项目需要全局理解，AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确：项目需求常需反复讨论才能明确，AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行：编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题：AI 可能编造不存在的 API 或错误代码，需人工严格审查。 在实际应用中，对于一些简单需求，我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高，希望从繁琐日常任务中解脱时，需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时，应遵循一定的准则： 1. 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 3. 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。 对于 API 功能，先找现成的开源工具，GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时，才考虑自己编程，且编程时要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

对于普通不懂得程序的人来说，在面对未来的 AI 时代，学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python，以下是一些需要重点关注的主要知识： 1. Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等基本数据类型。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序执行流程。 2. 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理： 理解异常：了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理：学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 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，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景，探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 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），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，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 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。但需注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。

对于零基础小白学习 AI 编程，以下是一些建议和资源： 1. 可以尝试使用 Windsurf 进行开发。它具有卓越的上下文理解能力，能够自动识别项目的重要信息，如目录结构、文件依赖关系等，还能跨文件追踪上下文。同时具备强大的功能特性，如 AI 智能代理可自动完成重复性操作，Cascade 模式提供编辑和聊天两种模式。此外，它支持多语言和跨平台，适用范围广泛。您可以在 30 分钟内用它快速开发学习网站。 2. 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到了 cursor 入门的相关内容，如“AI 编程共学 2 cursor 入门”和“AI 编程共学 3 AI 拍立得”。 3. 从最基础的小任务开始，比如让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 4. 明确项目需求，可以通过和 AI 的对话逐步梳理，让 AI 像高级产品经理一样向您提问，帮助您梳理出产品需求文档，方便后续开发。

以下是关于“AI 编程蓝皮书”的相关信息： 作者为 AI 产品黄叔，其作为 AI 产品顾问，基于自身使用 Cursor 和 Windsurf 开发产品的经验及学员反馈编写了此书。 书中介绍了“Z 计划”和“Z 基金”，分享了多个用 Windsurf 和 Coze 搭建产品的案例及 AI 编程技巧，鼓励读者利用碎片化时间思考需求，集中开发产品。 发布 3 天，阅读量超过 3 万。 相关链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Hm7fwRlKpismBWkKlrWcH6kdnjh

以下是一些推荐的 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，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，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，可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，借助强大的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的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等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 。 需要注意的是，每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 此外，AI 辅助编程适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目，但需求和架构不稳定时，容易积累大量技术债务。自动化测试适合模块稳定后引入，模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。在进度不紧张时可以先尝试工具，成熟后再大规模应用。压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。

对于小白来说，开始学习 AI 可以参考以下步骤： 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作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 此外，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，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。 先验经验方面，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。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。 小白的第一课是读文档，若没看懂，可使用提示词让 GPT 换种说法解释或举例。可以点击链接查看对话原文，顶部的问题可以复制，然后作为 prompt 自己去提问来自测是否真的读懂。下一节会带来 prompt 小白系列课程（二）如何开始练习有效提问。

以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容： 基于 Agent 的创造者学习路径： 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统软件工程学，有迭代范式： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习在教育、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编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试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：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关： 1. 行动模块（Action）：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，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 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。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。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。 3. 具身智能：在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 正成为核心研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动，进行决策并产生具身行动。

以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容： 基于 Agent 的创造者学习路径： 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统软件工程学，有迭代范式： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习在教育、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编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试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：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关： 1. 行动模块（Action）：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，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 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。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。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。 3. 具身智能：在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 正成为核心研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动，进行决策并产生具身行动。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 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，了解 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 在相关的学习路径中，您可以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。 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。特别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。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。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，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。还可以用 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。 2. 内容处理：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。 3. 学习途径：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。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。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

以下是关于学习 AI 提问的建议： 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。了解人工智能及其主要分支（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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，可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作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享。 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。 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，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。 对于中学生学习 AI，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： 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。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。