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怎么系统学习llm开发

Answer

学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源:

  1. 掌握深度学习和自然语言处理基础

    • 机器学习、深度学习、神经网络等基础理论
    • 自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等
    • 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等
  2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理

    • Transformer 模型架构及自注意力机制原理
    • BERT 的预训练和微调方法
    • 掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等
  3. 学习 LLM 模型训练和微调

    • 大规模文本语料预处理
    • LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等
    • 微调 LLM 模型进行特定任务迁移
    • 相关资源: HuggingFace 课程、论文及开源仓库等
  4. LLM 模型优化和部署

    • 模型压缩、蒸馏、并行等优化技术
    • 模型评估和可解释性
    • 模型服务化、在线推理、多语言支持等
    • 相关资源: ONNX、TVM、BentoML 等开源工具
  5. LLM 工程实践和案例学习 - 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练

    • 分析和优化具体 LLM 工程案例
    • 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展
  6. 持续跟踪前沿发展动态

    • 关注顶会最新论文、技术博客等资源
    • 参与相关社区交流和项目实践

总的来说,LLM 开发是一个多学科、系统性的领域,需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识,熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪,并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。

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LLM
系统学习 LLM 开发是一个系统性的过程,涵盖以下方面: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础:包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,掌握 BERT 的预训练和微调方法,阅读相关论文如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调:进行大规模文本语料预处理,使用 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等,微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署:掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,进行模型评估和可解释性研究,实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关开源工具有 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习:结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态:关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是 2 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报相关内容: 1. Large World Model探索:介绍了百万 Token 的通用世界大模型,旨在理解长视频和超长文本。LWM 在 100 万个令牌的上下文中超越 GPT4V 和 Gemini Pro 的检索精度,特色能力包括长视频理解、高精度事实检索和多格式内容生成。相关链接:https://largeworldmodel.github.io 、https://github.com/LargeWorldModel/LWM 、https://x.com/xiaohuggg/status/1759566391693504940?s=20 2. 世界上最快的大型语言模型:Mixtral 8X7B 输出速度为 500 token/s,Llama 2 7B 的速度是 750 tokens/s,速度快但准确性有待提高。相关链接:http://groq.com 、http://wow.groq.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1759457147962941852?s=20 3. Reddit 用户自制 GLIGEN GUI:由于缺少直观的 GUI,一个 Reddit 大佬自己动手制作了一个。用户可以自定义图像中对象的大小、位置和空间关系,强调了用户对生成图像细节的控制能力。相关链接:https://github.com/mutex/gligengui 、https://gligen.github.io 、https://x.com/xiaohuggg/status/1759431911951450437?s=20
2024-12-24
LLM 提示词怎么写
以下是关于 LLM 提示词编写的相关内容: 在“艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?”中,“小确幸”这段提示词用 Lisp 语言描述了一个简单工作流,包含对用户输入文本的处理和生成 SVG 卡片等步骤,内部还有一系列子步骤和 fewshot examples。但大语言模型按程序描述的逻辑运行这类复杂程序有难度。 在“走入 AI 的世界”中,提示词(Prompt)是输入给大模型的文本内容,其质量会显著影响大模型回答的质量。 在“藏师傅教你用 AI 三步制作任意公司的周边图片,不用到处找样机文件”中,介绍了用 LLM 生成图像提示词的流程,包括获取 Logo 图片的描述,根据描述和生成意图生成图片提示词,将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成等步骤,并给出了相关示例。
2024-12-16
开源的开源的 LLM 微调推理,agent开发平台
以下是为您整理的关于开源的 LLM 微调推理、agent 开发平台的相关内容: LLM 作为 Agent 的“大脑”的特点: 1. 知识获取能力:通过预训练学习大量语言数据,掌握丰富语言信息和常识知识,能处理多种任务。 2. 指令理解:擅长解析人类语言指令,采用深度神经网络进行自然语言理解和生成,精准理解意图。 3. 泛化能力:在未见过的数据上表现良好,能利用先前知识处理新挑战,形成对语言结构的通用理解。 4. 推理和规划:能够进行逻辑推理和未来预测,分析条件制定最佳行动方案,在复杂环境中做出理性选择。 5. 交互能力:拥有强大对话能力,在多人多轮次对话中自然流畅交流,改善用户体验。 6. 自我改进:基于用户反馈和效果评估,通过调整参数、更新算法提升性能和准确性。 7. 可扩展性:可根据具体需求定制化适配,针对特定领域数据微调提高处理能力和专业化水平。 相关产品和平台: 1. ComfyUI:可在其中高效使用 LLM。 2. Vercel AI SDK 3.0:开源的工具,可将文本和图像提示转换为 React 用户界面,允许开发者创建丰富界面的聊天机器人。 3. OLMo7BInstruct:Allen AI 开源的微调模型,可通过资料了解从预训练模型到 RLHF 微调模型的所有信息并复刻微调过程。 4. Devv Agent:能提供更准确、详细的回答,底层基于 Multiagent 架构,根据需求采用不同 Agent 和语言模型。 实例探究: 1. ChemCrow:特定领域示例,通过 13 个专家设计的工具增强 LLM,完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。 2. Boiko et al. 研究的 LLM 授权的科学发现 Agents:可处理复杂科学实验的自主设计、规划和执行,能使用多种工具。
2024-12-12
LLM 和 AI Agent的区别
LLM(大型语言模型)和 AI Agent(人工智能智能体)存在以下区别: LLM 主要侧重于语言的理解和生成,具有强大的语言处理能力。它们在大规模语料库上进行预训练,能够通过少量样本展现出泛化能力。然而,其缺点是计算资源消耗大,可能存在偏见和误解。 AI Agent 则为人工智能应用程序提供了全新的功能,包括解决复杂问题、对外界采取行动以及在部署后从经验中学习。它们通过高级推理/规划、工具使用、记忆/递归/自我反思的组合来实现这些功能。AI Agent 能够进行令人难以置信的演示,但目前大多数框架仍处于概念验证阶段,还不能可靠、可重现地完成任务。 基于 LLM 的 AI Agent 以 LLM 置于“大脑”或“控制器”的核心位置,赋予强大的语言理解和生成能力。为扩展感知和行动范围,采用多模态感知技术和工具利用策略,能理解和响应多种类型输入,并与环境有效互动。通过思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力,还能从反馈中学习并执行新行动,表现出类似反应式 Agent 的特性。其已在软件开发、科学研究等现实场景中应用,能利用自然语言理解和生成能力与其他 Agent 交流协作。特点是基于大规模神经网络,特别是 Transformer 架构,技术上有 Llama、GPT 等预训练大型语言模型,优点是强大的语言理解、生成和对话能力,缺点是计算资源消耗大,可能存在偏见和误解。
2024-12-09
如何调教LLM写好提示词
以下是关于调教 LLM 写好提示词的相关内容: 1. 无需微调,仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能: 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,其中 INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 理解和使用工具,编写时注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 可通过输入不同工具动态调整,让 LLM 得知可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,提高使用成功率。识别 LLM 返回的调用工具字典,提取对应值传入工具函数,将结果以 observation 角色返回给 LLM,若接口不接受,可改为回传给 user 角色。 2. 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片: 整个流程分为三个部分:获取 Logo 图片的描述、根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 用下面的提示词生成关于 Logo 图片的描述:为帮助视障艺术家,需详细描述图像内容,包括摄影、标志设计等方面,控制在 50 字左右。 用 LLM 生成图像提示词:将第一步生成的提示词填入{图像描述}位置,将想生成的周边填入{周边描述}部分。 3. 小七姐:Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译: 提示词工程是优化大型语言模型性能的具有挑战性但至关重要的任务,需要复杂推理检查模型错误等。 研究了“PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER”的问题,介绍并分析关键组成部分,如逐步推理模板和上下文规范等。 最终方法 PE2 在多个数据集和任务中表现出色,能进行有意义和针对性的提示词编辑,展现出反事实推理能力。
2024-12-08
LLM对未来的影响有哪些
LLM 对未来的影响主要体现在以下几个方面: 1. 应用程序架构:代理有可能成为 LLM 应用程序架构的核心部分,为人工智能应用程序提供解决复杂问题、对外界采取行动以及从经验中学习等全新功能。但目前大多数代理框架仍处于概念验证阶段。 2. 能力拓展:未来的大型语言模型将能够读取和生成文本,拥有更丰富的知识,能利用现有软件基础架构,具备查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考、在特定领域自我优化以及针对特定任务定制和调整等能力。 3. 落地应用:LLM 技术正从 demo 向落地阶段发展,在达到一定水平后,其在各个业务场景中的实用性将大大提升。但当前大部分应用仍处于探索阶段,在推理、训练学习效率等方面还有待提高,且与视觉、触觉等技术的搭配尚未成熟。同时,关于数据驱动的概率模型和由第一性原理建立的数理模型如何更好地模拟世界以及两者的融合方式仍有待解决。在应用方面,包括自然语言、ToB、ToC 等领域。
2024-12-03
人工智能与机器学习的关系
人工智能(AI)和机器学习(ML)有着密切的关系。机器学习是人工智能的一个子领域。机器学习通过输入数据训练模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型有监督和无监督之分,监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值,无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,这些神经网络可以使用标记和未标记的数据,从而允许半监督学习。在生成式人工智能中,它试图学习数据和标签之间的关系以生成新的内容。
2024-12-28
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导: 一、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、当前应用和未来发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很有用。 四、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您的作品,知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,从而获得对 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。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
小白从0学习ai的教程在哪里
以下是为小白从 0 学习 AI 提供的教程和建议: 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。 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。 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),您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,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. 对于零基础小白: 网上有很多基础课程,您可以找找相关教程。 看一些科普类教程,比如相关视频。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 7. 推荐视频: 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili:https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 由(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,新手友好,带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili:https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-12-27
comfyui的学习路径
以下是一些 ComfyUI 的学习路径和资源: 1. 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 2. 优设网:有详细的入门教程,介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。网址:https://www.uisdc.com/comfyui3 3. 知乎:有用户分享的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 4. Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 此外,还有以下共学快闪相关的学习内容: 1. Stuart 风格迁移 2. 红泥小火炉基础课程 3. 大雨换背景图 4. Anna 娜娜°图生 3D 5. 柒小毓基础课程 6. Ting 基础课程 7. 郑个小目标针对某个插件的深入讲解 8. 波风若川报错解决 9. chen 工作流的研发 10. 朱敏🎈基础课程、工作流 11. 王卓圻基础课程 12. 南城基础课程 13. Zero one 工作流开发 14. 梓阳基础课程 15. 蓝牙耍手机工作流搭建思路 16. 皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑 17. Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理 18. K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用 19. Adai 基础课程 20. 镜生视频 21. x 基础教程 22. 梦飞基础教程 23. 各个节点讲解和参数含义 24. 戴志伟基础课程 25. 雪娴_CC 基础课程,从安装开始 26. Joey 实时转绘工作流 27. 倪星宇 28. 22 换脸换背景实践落地 29. 早点睡觉 30. CT 优秀案例 31. 三思基础教程 32. 晓珍 33. Mr.大狐🏝报错解决 34. Duo 多吉~基础课程 35. 陈旭常用节点讲解和简单的节点制作 36. 长风归庭基础教程+工作流创建 推荐的学习路径: 1. 入门视频教程: 第 1 课:ComfyUI 入门教程,网址:https://www.bilibili.com/video/BV1D7421N7xN 第 2 课:ComfyUI 自定义节点的秘密,网址:https://www.bilibili.com/video/BV1pZ421b7t7 第 3 课:拆解 ComfyUI 工作流,网址:https://www.bilibili.com/video/BV1ab42187er/ 2. 理论宝典教程:学 ZHO 出品的免费理论视频课程 3. 文生图实操:学习完上面的视频课程,就可以使用下面的文生图工作流实际出图实操。工作流网址:https://openart.ai/workflows/lailai/textgeneratesimagesmvpworkflow/ChYNJiXHkZrjyvg1yL9f 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
怎么学习制作智能体
学习制作智能体可以从以下几个方面入手: 1. 了解智能体的基本概念: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,提示词设计会直接影响其表现和输出结果。 2. 实践操作: 基于公开的大模型应用产品(如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等)尝试开发。 具体步骤包括:点击“浏览GPTs”按钮,点击“Create”按钮创建,使用自然语言对话或手工设置进行具体设置,然后调试并发布。 3. 智能体的应用领域: 自动驾驶:感知环境并做出驾驶决策。 家居自动化:根据环境和用户行为自动调节。 游戏AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 金融交易:根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人:提供自动化的客户支持。 机器人:各类机器人中的智能控制系统。 4. 智能体的设计与实现: 定义目标:明确需要实现的目标或任务。 感知系统:设计传感器系统采集环境数据。 决策机制:定义决策算法并根据感知数据和目标做出决策。 行动系统:设计执行器或输出设备执行决策。 学习与优化:对于学习型智能体,设计学习算法以改进。 此外,在智谱BigModel共学营第二期的课程中,您可以按照以下步骤打造微信助手: 1. 注册智谱Tokens智谱AI开放平台:https://bigmodel.cn/ 。 2. 获取资源包,方式包括新注册用户赠送、充值/购买、共学营报名赠送。 3. 前往【财务台】左侧的【资源包管理】查看资源包,本次项目会使用到GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus模型。 4. 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。
2024-12-27
我如何使用AI学习英语
以下是使用 AI 学习英语的一些方法: 1. 智能辅助工具:利用 AI 写作助手如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,以改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用自适应学习平台如 Duolingo,其利用 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 5. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 6. 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 7. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 此外,还有一些学习方法建议: 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
零编程基础的人会使用的低代码应用开发工具
以下是一些零编程基础的人可以使用的低代码应用开发工具: 1. Notion 和 Airtable:人们可以用其制作电子表格来管理课程、个人仪表板等,执行复杂操作,但工作托管在云端,需支付订阅费,且自主权受限。 2. Coze:新兴的低代码开发平台,用户无需编程基础,通过自然语言操作和拖拽式工作流,能可视化构建复杂逻辑,搭建 AI 对话机器人,并发布到社交平台和通讯软件上。 3. Bolt․new:用户只需撰写简单提示,它能自动写代码、运行、部署复杂全栈应用,全部在浏览器中完成,无需安装额外软件,但处于 alpha 测试阶段,可能存在问题,目前仅支持小到中型仓库。
2024-12-26
主流的AI应用开发平台有哪些
以下是一些主流的 AI 应用开发平台: 1. 图虫网:这是一个 AI 摄影作品销售平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为摄影爱好者提供作品销售渠道,利用 AI 技术对摄影作品进行分类和推荐。 2. 网易云音乐音乐人平台:作为 AI 音乐作品发布平台,采用音频处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 3. 好好住 APP:这是一个 AI 家居用品推荐平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。能根据用户需求推荐家居用品。 4. 东方财富网投资分析工具:作为 AI 金融投资分析平台,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。分析金融市场,为投资者提供投资建议和决策支持。 5. 500px 摄影社区:这是一个 AI 摄影比赛平台,利用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。举办摄影比赛,展示优秀摄影作品。 6. Logic Pro X 教学软件:作为 AI 音乐制作教学平台,采用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元。为用户提供个性化的音乐制作教学服务。 7. 鲁班到家 APP:这是一个 AI 家居维修服务平台,运用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。为用户提供家居维修服务。 8. 雪球财经 APP:作为 AI 金融投资教育平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。为用户提供个性化的金融投资教育服务。 9. 美团外卖配送系统:这是一个 AI 物流配送优化系统,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。优化物流配送路线,提高配送效率。 10. 猎聘 APP:作为 AI 招聘求职平台,采用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数十亿美元。连接求职者和招聘企业,促进就业。 11. 链家 APP:这是一个 AI 房地产交易平台,运用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数十亿美元。为买卖双方提供房地产交易平台。 12. 游戏开发工具 Unity:作为 AI 游戏关卡生成器,使用图像生成、机器学习技术,市场规模达数亿美元。为游戏开发者自动生成游戏关卡。
2024-12-24
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 借助人工智能的内容创作工具,降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度,带来新体验,创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助:经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作:如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作,利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界,且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用:出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型,包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本:整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本,例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。
2024-12-22
我自己能开发出一个AI么
自己开发 AI 是可行的,但具有一定的难度和挑战。 从相关学习资料来看,需要了解以下方面: 要知道何时需要自己开发,何时可以使用现成的人工智能。 开发过程可能存在一些负面体验,比如大模型训练时间长,通常以周为单位,且结果难以完全控制。 影响模型能力的指标众多,常规会通过参数量级来评估,其量级呈指数级增长。 同时,通过一些课程的学习,可以了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性,体验用生成式 AI 打造应用以及训练自己的生成式 AI 模型。但这需要投入大量的时间和精力,并具备相关的技术知识和能力。
2024-12-18
可以开发一个完整的软件项目吗?可以把现有的vue2开发的uniapp项目转成vue3吗
在 AI 领域,开发一个完整的软件项目是可行的,但这需要综合考虑多个因素,如项目的规模、功能需求、技术难度以及开发团队的能力等。 关于将现有的 Vue2 开发的 Uniapp 项目转成 Vue3,理论上是可以实现的,但这是一个具有一定复杂性和挑战性的任务。需要对 Vue3 的新特性和语法有深入的了解,并且对原项目的架构和代码有清晰的把握。在转换过程中,可能需要处理诸如组件的迁移、API 的变化、依赖库的兼容性等问题。
2024-12-17
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
AI的系统学习路径应该是如何规划的
以下是为您规划的 AI 系统学习路径: 1. 编程语言基础 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、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 AI 生成工具,熟悉其应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,例如百度的“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。 掌握主要技术,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 技术解决生活中的实际问题,锻炼动手能力。 5. 关注前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,及时了解 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,您可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个维度全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 领域的发展做好充分准备。
2024-12-27
如何系统学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。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。 3. 基础知识学习: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: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。 对于新手学习 AI: 1. 了解基本概念:阅读“”部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。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: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)按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识。尝试使用各种产品做出作品,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,获得实际应用体验。
2024-12-27
如何从0到1搭建系统
以下是从 0 到 1 搭建系统的一些方法: 1. 搭建拥有 AI 大模型的微信助手: 搭建 ,用于汇聚整合多种大模型接口,并方便后续更换使用各种大模型,还会告知如何白嫖大模型接口。 搭建 ,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。若不想接入微信,搭建到此即可,其有问答界面。 搭建 ,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画。 2. 参加 CAMEL AI 上海黑客松搭建多智能体系统: 活动亮点包括友好入门,从基础知识到实际应用涵盖智能体、提示、模型、工具及不同智能体结构等内容,即使非 AI 从业者也能快速掌握关键技能。 有大咖分享,聚焦行业前沿,邀请 AI 领域资深专家带来独家观点与趋势解读。 有实战 Workshop,通过实践环节掌握技术,打造真实场景中的多智能体系统。 黑客马拉松,团队协作开发多智能体项目,挑战自我赢取奖品,探索无限创意与可能。 3. 像刘遥行(Dora.run)那样搭建系统: 脑暴全部传播场景、路径,搭建宣传矩阵,如亲友、KOL、投放等轮番上阵。 好奇并研究各种系统的运转方式,例如各种游戏、产品设计等,抽象出规则和约束。 基于信息论,秉承人本主义精神,独创“信息流转学”。学习 AIGC、LLM 知识也不例外,从经典论文读起,梳理知识之间的脉络关系。
2024-12-25
我想系统性的,由浅入深的学习AI知识,请给出我一个规划
以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划: 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构和算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、基础概念,包括人工智能的定义、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 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)上的课程,按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 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。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛,包括图像、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,它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、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。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 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。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 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,按照以上规划,从编程基础、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,您将逐步深入 AI 领域,为未来的发展做好准备。
2024-12-24
在多功能对话系统中,怎么的sys prompt设置有助于提高有效性
在多功能对话系统中,以下的 sys prompt 设置有助于提高有效性: 1. 明确模型的角色和任务:例如将模型设定为历史顾问回答历史事件相关问题,或设定为技术专家解决特定技术问题。 2. 适应特定需求:如根据用户提供的食材和饮食偏好生成个性化食谱建议。 3. 创造独特内容:像融合两个单词创造新词汇,生成巧妙的双关语和文字游戏等。 4. 塑造个性和风格:如扮演具有幽默且带有讽刺意味的助手角色。 例如,Anthropic 发布的 Claude 2.1 允许用户提供自定义指令以提高性能,设置有用的上下文,增强承担特定个性和角色的能力,或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。在 Coze 上的大模型节点中,设置系统级的提示词是关键步骤,它侧重于模型的内部工作机制,与外层用户直接交互的提示词相互配合,精心设计可增强模型对用户指令的处理能力,确保工作流的顺畅和高效。
2024-12-24