ai学习

以下是近期的 AI 新动态： 2024 年 3 月：AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 2024 年 4 月：英伟达发布硬件，股价飙升。 2024 年 5 月：苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 2024 年 7 月：快手开源 LivePortrait 模型，实现表情迁移。 2024 年 8 月：StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 2024 年 9 月：阿里云发布模型，海螺 AI 参战，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。 2024 年 10 月：Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。 12 月 5 日的 AI 新动态： Clone Robotics：仿生机器人公司致力于生产高仿真产品，技术和外观的进步让人类与机器人的边界变得越来越模糊。 Humane 发布 AI 驱动操作系统 CosmOS，具有多种核心功能，支持多种输入方式，并可实时从互联网获取数据为用户提供服务。 DeepMind 发布天气预测 AI 模型 GenCast，可预测未来 15 天的天气和极端天气风险，与顶级预测系统相比表现更优，且模型代码、权重和预测数据已开源。 OpenAI 的 ChatGPT 用户突破 3 亿。 在法律法规方面： 虽然 AI 概念不新，但近期数据生成和处理的进步改变了该领域及其产生的技术。例如，生成式 AI 模型的能力发展带来机会的同时也引发了关于潜在风险的新辩论。 并非所有 AI 风险都源于不良行为者的故意行为，有些可能是意外后果或缺乏适当控制导致的。 对 AI 特定风险及其潜在危害进行了初步评估，并参考了其威胁的价值，包括安全、公平、隐私、人权、社会福祉和繁荣等。 交叉的 AI 风险评估确定了一系列高级风险，框架将寻求通过适当干预来优先处理和减轻这些风险。例如，安全风险包括对人类和财产的身体损害以及对心理健康的损害。

以下是一些适合帮忙做表格的 AI 网站： 1. 筹划中的「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”，旨在通过 12 周时间让大家从 0 到 1 搭建网站，可能对做表格有帮助。 2. 飞书多维表格字段插件，例如其中的智谱 AI 表格插件，可上传参考海报图片，利用插件理解并整理内容填充到对应列中，还能生成视频的指令。 3. ，支持谷歌文档的表格和 Excel，能通过举例教它完成重复性任务，如对数百个项目分类、格式化上千个单元格等，还能编写营销文案等。

AI（人工智能）的发展历程如下： 1. 起源阶段（1943 年）：心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年：计算机先驱图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年：在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程还包括： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有： 1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion，以及多模态融合。 3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。

以下是一些辅助输出 3D 模型资源的 AI 工具推荐： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材。体验地址：https://cube.csm.ai 。 2. Move AI 推出的 Move API：能从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址：https://move.ai/api 。 3. ComfyUI 3D Pack：可快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 。 5. Media2Face：3D 面部动画创造工具，根据声音生成同步的 3D 面部动画，允许个性化调整，如情感表达，应用于对话场景、情感歌唱等多种场合。网址：https://sites.google.com/view/media2face 、https://arxiv.org/abs/2401.15687 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752871200303480928?s=20 。 6. SIGNeRF：在 3D 场景中快速生成和编辑对象，新增或替换场景中的物体，新生成场景与原场景无缝融合。网址：https://signerf.jdihlmann.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744950363667759474?s=20 。 7. Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本：文本到 3D 模型转换工具，生成详细逼真的 3D 模型，支持多种 3D 文件格式，获得 4300 万美元 B 轮融资。网址：https://lumalabs.ai/genie?view=create 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744892707926122515?s=20 。 8. BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。网址：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 。 此外，在 CAD 领域，也存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 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：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 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，可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，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，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。

对于 AI 小白来说，想要浏览了解 AI 的最新资讯，可以参考以下方法： 1. 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。您可以关注 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。 2. 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。 3. 关注腾讯研究院开发的一系列专业的 AI 资讯产品，如： AI 每日速递，一份高度凝练的日报产品，帮助您用 3 5 分钟快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词，作为周报产品，基于 AI 速递内容构建。通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引，为研究者提供便捷的“检索增强”工具，助力快速定位所需信息。 科技九宫格，一档短视频栏目，以 3 5 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理。通过可视化呈现，促进您对前沿技术的理解与讨论。 4. 您还可以通过以下友情链接获取最新资讯：

以下为您提供一些 AIGC 教程相关的内容： 1. 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛： 10 月 19 日：EM7，南柒（） 10 月 23 日：从构思到可视化——AI 脚本与分镜创作（），嘉宾为娜乌斯嘉，是 AI 绘画知名 UP 主、全网粉丝 20w、国内首批 AIGC 应用研究先驱者、模型师、comfyUI 工程师、动画艺术和心理学双硕士。 11 月 01 日：AIGC 制作商业片进阶教程（ 11 月 7 日：AIGC 电影化叙事实战教程，嘉宾为 Joey，是莫奈丽莎工作室主理人、上影全球 AI 电影马拉松大赛最佳叙事奖导演、可灵星芒 AIGC 短剧获奖导演、资深创意广告人。 总奖金池百万元，机会就在眼前，准备好您的创意来瓜分百万奖池。 2. AIGC 电影化叙事实战教程： 第三部分：AIGC 电影化的快速技巧 分镜头脚本制作 GPTs：以 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛的冰工厂赛道为例。 生图及生视频提示词制作 GPTs 音乐提示词制作 GPTs：参考 prompt 为请帮我制作一首短剧结尾部分转折的纯音乐背景音乐，内容是孙悟空中了圈套，被带上闪电禁锢，落入陷阱，坠入悬崖失去踪迹，希望风格新颖，带有电影感，时长 30s。参考给到的 prompt：Experimental oriental electronica, Intense suspense, Background music, BPM65, Thunderous crashes, Rapid descending synths。调整歌曲快慢技巧：修改 BPM，值越高节奏越快。 3. 上海国际 AIGC 大赛第三名—《嘉定汇龙》复盘： 由咖菲猫咪和三思完成。三思是中国做 stable diffusion 艺术字的高手，具体教程可在 WaytoAGI 查看。核心是让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态，根据地名特色产业，找寻或炼制 lora，有的用即梦的通用模型生成。 用一镜到底完成全片内容和思想的浓缩，通过空中俯拍嘉定的古老街景呈现历史厚重感，转向现代都市繁荣景象，以 AI 生成的未来场景结尾。 音乐选择为开头增色，从古风音乐到现代电子乐的转换与画面切换契合。 开场部分结合应用了 comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等多种 AI 技术，最后通过合成剪辑拼合。 多人在线工作流：十个人的小组，素未谋面却要完成高度协同工作。

以下是您进一步深入了解 AI 可以参考的方向： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其联系。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 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，获得实际应用的第一手体验。 6. 精进学习： 了解 AI 背景知识，包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等）、线性代数（了解向量、矩阵等）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 熟悉算法和模型，如监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（熟悉聚类、降维等）、强化学习（了解基本概念）。 学会评估和调优，包括性能评估（了解交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（学习使用网格搜索等技术优化模型参数）。 掌握神经网络基础，包括网络结构（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等）。

以下是关于学习 AI 小说写作的一些方法和建议： 1. 利用 coze 工作流： 用 bing 搜索相关标题的内容。 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并输出文章内容。 2. 基于《救猫咪》的工作流： 记住 AI 只是辅助创作，提高创作效率，最后仍需人工加工和修改以满足人类读者要求。 可使用的 AI 工具有 ChatGPT（擅长构思）、Claude（文笔好于 ChatGPT）、彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 3. DeepSeek 小说家相关： 从 Deepseek R1 提示词过渡到小说写作，探讨如精心设计与凭直觉写作的关系。 考虑好文字引起的生理和情绪共鸣，关注人类共性。 交流模型应用和创作，如对比 Deepseek 和 cloud 3.5 文风，控制篇幅方法等。 参与如“Deepseek 小说家”等相关活动，分享经验和案例。

以下是在 20 天内快速学习 AI 技术并找到工作的一些建议： 1. 基础知识学习： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 熟悉统计学基础，如均值、中位数、方差等统计概念。 掌握线性代数基本概念，如向量、矩阵。 学习基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型： 学习监督学习中的常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 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）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践操作： 像案例中的二师兄一样，通过实际操作和练习来巩固所学知识，例如使用相关工具进行炼丹。 参与社群交流和项目实践，如加入 Prompt battle 社群，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 需要注意的是，20 天的时间较为紧张，要保持高强度的学习和实践，同时不断总结和反思，提升自己的能力，以增加找到工作的机会。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 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，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。 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。

以下是为没有编程基础的职场打工人制定的在 3 个月内学习运用好 AI 的详细计划： 第一个月： 了解 AI 编程的基本概念和应用场景，通过相关文章和案例建立初步认知。 借助 AI 工具完成一些简单的任务，例如使用一些现有的 AI 插件来辅助工作，如 IAiUse Language Translator Settings、i18n Nexus 等。 第二个月： 学习 Python 基础，包括基本语法规则（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）。 掌握函数的定义和调用，理解参数和返回值的概念，以及作用域和命名空间。 第三个月： 深入学习 Python 的模块和包，学会导入标准库中的模块和第三方库，以及使用包来扩展程序功能。 了解面向对象编程的基本概念，包括类和对象、属性和方法、继承和多态。 学习异常处理，理解异常的工作原理，掌握使用 try 和 except 语句处理错误。 掌握文件操作，包括文件读写、文件与路径操作。 在学习过程中，要多实践、多练习，结合实际工作中的需求进行应用，不断提升自己运用 AI 的能力。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议： 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。 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。