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请给出10个 有关 AI 的概念的 知识点 并用150字 进行介绍

Answer

以下是 10 个有关 AI 的概念知识点及介绍:

  1. 人工智能(AI):目标是让机器展现智慧,是一个广泛的领域。
  2. 生成式人工智能(GenAI):旨在让机器产生复杂有结构的内容。
  3. 机器学习:使机器能自动从资料中找到公式的手段。
  4. 深度学习:基于类神经网络,具有大量参数的更强大手段。
  5. 大语言模型(LLMs):具有大量参数的深度学习模型。
  6. ChatGPT:基于大型语言模型的对话机器人,能根据输入生成文本回复。
  7. AIGC:利用人工智能技术生成包括文本、图像等多种内容的新型生产方式。
  8. 统计学基础:包含均值、中位数、方差等统计概念,是 AI 的重要基础。
  9. 监督学习:如线性回归、决策树等常用算法。
  10. 无监督学习:如聚类、降维等算法。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

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人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。强化学习:简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构: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)。激活函数:了解常用的激活函数,如ReLU、Sigmoid、Tanh。

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AI 知识点
以下是关于 AI 的知识点: AI 背景知识:包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构: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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2025-02-08
哪款AI软件,逻辑性最强,知识点最全面
目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例: 医渡云病历分析系统:使用数据分析和自然语言处理技术,能够分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议,市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能:运用自然语言处理和机器学习技术,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能:借助自然语言处理和机器学习,帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习,市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能:通过数据分析和机器学习,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP:利用图像识别和数据分析,根据用户肤质提供美容护肤建议,市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版:采用自然语言处理和机器学习,为儿童生成有趣故事,激发想象力,市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP:使用数据分析和机器学习,快速诊断汽车故障,提供维修建议,市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP:凭借数据分析和机器学习,优化物流配送路径,提高物流效率,市场规模达数十亿美元。
2025-02-06
如何用一个摄像头记录卷子,通过AI来识别做作业过程中的知识点理解偏差,给出改正措施并记录到错题本
目前暂时没有关于如何用一个摄像头记录卷子,并通过 AI 来识别做作业过程中的知识点理解偏差、给出改正措施并记录到错题本的相关内容。但从理论上讲,要实现这个目标,大致需要以下步骤: 首先,需要通过摄像头获取清晰的卷子图像。这可能需要合适的摄像头位置和光线条件,以确保图像质量。 其次,利用图像识别技术对卷子内容进行识别和分析。这需要训练有素的 AI 模型,能够准确识别题目、答案和书写内容。 然后,通过与预设的知识点和正确答案进行对比,判断知识点的理解偏差。 最后,根据偏差情况,利用相关的教育算法和知识储备,给出改正措施,并将相关内容记录到错题本中。 但要实现这一整套流程,还面临着许多技术挑战和实际操作的困难,例如图像识别的准确性、知识点的精准分析等。
2025-01-16
根据小学生试卷答题情况,分析需要加强复习的知识点,用什么AI工具
以下是一些可用于根据小学生试卷答题情况分析需要加强复习知识点的 AI 工具及相关建议: 1. ChatGPT:可以帮助分析答题中的语言表达、逻辑推理等方面的问题,从而确定语文、数学等学科中需要加强的知识点。 2. 国内模型如豆包:能提供一定的分析和指导。 3. 通义:对于英语等学科的答题情况分析有帮助,例如语法、词汇等方面的问题。 在使用这些 AI 工具时,您可以将试卷内容输入给工具,并要求其分析答题中的错误和不足之处,从而找出需要加强复习的知识点。但需要注意的是,不能完全依赖 AI 的分析结果,还需要结合教师的专业判断和教学经验。
2025-01-05
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如: 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。 综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
有10个数据如何分析其中9个数据对另外一个数据的影响因子大小
在面对有 10 个数据,需要分析其中 9 个数据对另外一个数据的影响因子大小时,通常可以采用以下几种方法: 1. 线性回归分析:建立线性回归模型,将这 9 个数据作为自变量,另一个数据作为因变量,通过回归系数来评估影响因子的大小。 2. 相关性分析:计算这 9 个数据与目标数据之间的相关系数,相关系数的大小和正负可以反映影响的程度和方向。 3. 逐步回归分析:通过逐步引入和剔除变量的方式,确定对目标数据有显著影响的变量及其影响因子。 需要注意的是,在进行分析之前,要确保数据的质量和合理性,并且根据数据的特点和分析目的选择合适的方法。
2025-02-08
100 万 tokens 什么概念
100 万 tokens 具有以下重要意义和影响: 算法视角:更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息,从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型(5 个上下文 token),2010 年代的循环神经网络(RNN)达到数百个 token(Jozefowicz 等),到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角:长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG,都是为了增加给模型的上下文,进而让需求更明确,让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调,到提示词和 RAG,到大模型的超长下文,机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化,但出于工程和商业考量,目前在很多领域还是主流,未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度,应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用:Gemini1.5 支持 100 万 token,可以一次性处理大量信息,比如 1 小时的视频,11 小时的音频,超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 Token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,当达到上限时,会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开。此外,英文的 Token 占用相对于中文较少,因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定,然后要求中文输出。
2025-01-28
现在都有那些著名的类似CHATGPT的,请说出来10个。
以下是 10 个类似 ChatGPT 的著名产品: 1. CharacterAI:规模约为 ChatGPT 的 21%,在移动领域表现强劲,DAU 可与 ChatGPT 媲美,留存率更高。 2. Google 的 Bard:位列前 5 名。 3. Quora 的 Poe:位列前 5 名。 4. Midjourney:内容生成工具。 5. ElevenLabs:内容生成工具。 6. Civitai:模型中心,用于图像,排名前 10。 7. Hugging Face:模型中心,排名前 10。 8. GPT3:是 ChatGPT 背后模型的前身。 9. GPT3.5:在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,驱动了 ChatGPT。 10. GPT4
2025-01-16
2025年1月10日,AI领域最新新闻
以下是 2025 年 1 月 10 日 AI 领域的最新新闻: 《拾象 2025 AI Best Ideas:20 大关键预测》:拾象投研团队预测 2025 年 AI 发展的关键趋势,包括微软可能转向 Anthropic 合作,Google 利用其强大资源缩小与领先者的差距,以及 Agent 成为新的软件核心,推动任务自动化和推理能力的提升。同时,数据的上下文层和合成数据技术的突破将是竞争的关键。硬件方面,推理需求激增将使 NVDA 继续在算力市场中保持领先地位。 《我们即将进入 Agentic AI 时代,而第一个落地就是 Coding Agent》:讨论了即将进入的智能代理 AI 时代,特别是 Coding Agent 的崛起。随着 AI 编程能力的提升,许多人将有机会更快地开发产品,投资者对此充满期待。然而,关于 AI Coding 是否会取代传统程序员的争论仍然存在,分为保守派、乐观派和激进派。尽管未来仍不确定,但 AI 编程课程的需求已显著增加,显示出人们对这一领域的关注和焦虑。 《海螺主体一致视频教程及测试效果》 《「灵宇宙」顾嘉唯:半年完成三轮融资,携新一代智能硬件 OS 亮相 CES》:在 2025 年 CES 上,初创公司「灵宇宙」展示了针对儿童的 AI 学习伴侣 Ling!。创始人顾嘉唯强调,公司的目标是开发新一代智能硬件 OS,利用多模态技术提升机器的感知与决策能力。Ling!通过 4D 空间交互为孩子们提供沉浸式学习体验,内置多种 AI 角色,覆盖多个学科。 《CES 2025:井喷的 AI 陪伴与 AI 眼镜》:CES 2025 在拉斯维加斯举行,展出大量 AI 陪伴产品和智能眼镜。针对儿童和家庭的 AI 产品激增,包括可爱的机器人如 Yukai Engineering 的 Mirumi 和 Nékojita FuFu。其他亮点有 TCL 的模块化 AI 机器人 Ai Me、全自动拉布拉多机器人 Jennie 及三星的 Ballie 滚动机器人。 《帆哥:2024AI 大事纪》:总结了 2024 年发生的大多数 AI 大事,包括 1 月斯坦福大学 Mobile Aloha、1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D、1 月 11 号 GPT store 上线、1 月 MagnificAl 高清放大爆火、1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售等。
2025-01-10
分析一下a16z 的ai top100榜单
以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析: A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来,已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面,它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如,Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单,移动端有两家。其中,多数产品自诩“无限制”,用户可进行不受限的对话或互动,且访问主要通过移动网页,平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品,用户参与度高,如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次,Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析,超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比,有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno,从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑,占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜,包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加,为用户提供相关建议。此外,Discord 流量值得关注,相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接:https://a16z.com/100genaiapps/ 作者:A16Z Olivia Moore 发布时间:2024.03.13 去年 9 月的报告:
2025-01-02
AI 100天学习日志
以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容: 1. 适合人群:适合纯 AI 小白,若还在观望不知如何入手,可参考此日记。 2. 学习模式:学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 3. 学习内容:日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间:在半年多时间跨度中,其中 100 天学习 AI,并非每天依次进行,有空时学习,目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用:学习资源免费开源。 此外,作者在第九阶段的感受是,想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感,其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段,作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习,认为可根据自身熟悉领域选择学习方向,coze 适用所有人,无需代码基础和图文审美,只要能发现智能体需求,就可用工作流实现。
2025-01-02
我想从人力经济学角度写一篇智能语音识别技术在护士中的应用的文章,请帮我写一篇写作大纲,字数150字。
以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲,约 150 字: 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。
2024-09-04
有哪些直接可以操作电脑的AI
以下是一些可以直接操作电脑的 AI: XiaoHu.AI 能通过图形用户界面操作电脑,执行如订餐、网购、填写表单等复杂任务。其功能亮点包括视觉感知(解析屏幕像素数据,理解状态)、推理规划(通过“思维链”技术动态调整任务计划)、操作执行(使用虚拟鼠标键盘完成任务)。但当前仅对美国 Pro 用户开放测试,未来将扩展更多任务场景。相关链接:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/openail3operator 。 此外,还有一些能联网检索的 AI: ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-08
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 《》:推荐了适合新手使用的各类 AI 产品,包括聊天对话类、图像类、视频类、PPT 类、音频类和私人定制类,介绍了国内外的相关产品及特点。 《》:通过生动故事探讨自然语言处理(NLP)、自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的概念起源和发展。 《》:设想未来 150 年内 AI 原住民与智能机器的共生关系。 《》:关于与 ChatGPT 共创的思考。 《》:揭秘背后团队的秘密。 《》:关于演示视频的思考。 《》:探讨教育在 AI 时代的困境和变革。 《介绍一种提升写作能力的方法》by 和菜头:介绍借助 AI 提升写作能力的方法,包括分析好文章、让 AI 点评自己的文章以及对作者进行心理侧写等。
2025-02-08
如何搭建基于微信的AI助手
搭建基于微信的 AI 助手可以参考以下两种方法: 方法一: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告知如何白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入其中,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。如果不想接入微信,到此搭建完成即可,它也有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二: 1. 确定功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能回答 AI 相关知识,优先以“自己的知识库”中的内容回答,若知识库内容不足则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在微信公众号上,作为微信客服助手。 2. 准备以下内容: 根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 整理。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便发布机器人。 以上是搭建基于微信的 AI 助手的相关步骤和方法。
2025-02-08
ai 大模型的课程推荐
以下为您推荐两个关于 AI 大模型的课程: 1. 【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) 介绍:由(https://space.bilibili.com/523995133)(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课。干货满满,新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 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) 介绍: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,此链接为第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2025-02-08
AI 课程推荐
以下是为新手推荐的 AI 课程学习路径: 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。 为您推荐的一门超级棒的 AI 课是【野菩萨的 AIGC 资深课】,由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。 这门课程的具体内容包括: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份;亚军奖励:3980 课程一份;季军奖励:1980 课程一份;入围奖励:598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。让我们一起在“通往 AGI 之路”社区学习成长,探索 AI 的无限可能吧!
2025-02-08
ai爬虫
以下是关于 AI 爬虫的相关信息: Firecrawl Extract 是一款只需文字提示就能爬取任意网络数据的工具。它具有以下特点: 1. 通过自然语言提示,能轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。 2. 支持复杂数据提取,例如联系人信息、任务描述、动态价格等。 3. 兼容多语言与国际网站,能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。 4. 提供 API 集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。 相关链接: 另外,对于不会代码的人,也可以尝试使用 Python 和 AI 来完成爬虫应用。例如,可以让 ChatGPT 帮忙写抓取特定文章(如地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ )正文内容的程序,然后在 Colab 里运行。
2025-02-08