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零基础如何学习AGI

Answer

对于零基础学习 AGI，以下是一些建议和相关学习资源：

  1. 参加“AI 编程共学”活动，例如：
    • 10 月 28 日 20:00 开始，麦橘分享的“0 基础做小游戏分享：通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”，回放链接：麦橘的 0 基础 AI 编程共学。
    • 10 月 29 日 20:00 开始，梦飞分享的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”，回放链接：回放链接。
    • 10 月 30 日 20:00 开始，银海分享的“0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”，回放链接：[回放链接]。
    • 10 月 31 日 20:00 开始，南墙分享的“0 基础做小游戏分享：猪猪🐷撞南墙”，回放链接：[回放链接]。
  2. 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。
  3. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

「AI编程共学」之"跟大哲学家、大设计师、大产品经理, 学0基础编游戏"

|时间|分享材料|话题内容|分享人||-|-|-|-||10月28日<br>20:00开始<br>(回放链接:<br>[麦橘的0基础AI编程共学](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnld7zsku3116l6j529138?from=ai_minutes))|通往AGI之路增量小游戏<br>https://muykeee.github.io/waytoagi-incremental/<br>转生之我是野菩萨<br>https://muykeee.github.io/wildpusa-incremental/|0基础做小游戏分享:<br>通往AGI之路增量小游戏<br>转生之我是野菩萨|麦橘||10月29日<br>20:00开始<br>([回放链接](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnl2mf7x2q439vall58jj6))|[0编程基础入门Cursor极简使用指南](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RGKDwzjCniARgQk8ZeKcGbRnnTP?from=from_copylink)|0编程基础入门Cursor极简使用指南|梦飞||10月30日<br>20:00开始<br>(回放链接)|[0基础手搓AI拍立得](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/URSNwbAFAiCQrFkjNeJcTtTTnTd)<br>AI拍立得：#小程序：Pailido|0基础学做AI拍立得：<br>Coze工作流实现手把手教学<br>AI拍立得开源代码开箱即用|银海||10月31日<br>20:00开始<br>(回放链接)||0基础做小游戏分享：<br>猪猪🐷撞南墙|南墙|

0基础跨界AI编程共学 零基础手搓AI拍立得-银海

[heading2]智能章节本章节主要是关于试运行抠图操作，使用image格式的图片信息date进行，抠图结果很干净。之后提到拿到抠图结果后，要将其合到海报上，包括进入画板、添加画板、调整元素、拿参数、调整尺寸（考虑A4尺寸）以及调整锅在画面中的位置等操作。[50:33](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnmql24qtl7oh7cv281n82?t=3033000)使用搞定设计为锅的海报添加背景及调整图片显示本章节主要讲述在制作锅的海报时遇到的问题与操作。目前无法实现旋转跳跃先搁置，之后将锅合成到图里，为让图更好看要做底色，可利用搞定设计找模板。在操作中发现问题并调整，如调整交互、发现图片缺陷后将填充方式改为自适应使电饭锅完整显示。[54:22](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnmql24qtl7oh7cv281n82?t=3262000)品牌LOGO相关操作：选取AGI、处理VTO AGI背景与添加LOGO本章节主要讲述了加快速度后，想要一个品牌LOGO，考虑从通往AGI之路里拿VI品牌VI。需要先将VTO AGI的背景进行抠图（其为已抠过的白图），之后把v two AGI的logo添加过来，logo添加方式为自适应，最后将logo放在左下角并调整其大小与位置让其看起来更合适。[56:22](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnmql24qtl7oh7cv281n82?t=3382000)图像底部完成后转向文字生成，图片可多输入且能拼接

问：新手如何学习 AI？

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，你将逐渐建立起自己的AI知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往AGI之路」[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。类似问题：我是新人，怎么学习AI？新手学习AI学习AI，我应该从哪里开始如何从头开始学习AI？

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怎么加入WaytoAGI社群？
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2025-02-17
AGI是什么
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。 例如，OpenAI 致力于实现 AGI，其相关计划中的 Q2025（GPT8）原本预计将实现完全的 AGI，但由于一些原因被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。像 ChatGPT 这样由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的产品，也是在朝着 AGI 的方向发展。 同时，Sam Altman 认为确保人工通用智能（AGI）造福全人类是重要使命，AGI 可以被看作是人类进步脚手架上的另一个工具，能带来经济增长和改善人们的生活。
2025-02-16
AGI的英文全称
AGI 的英文全称是 Artificial General Intelligence，通常指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统。部分人认为大语言模型具有 AGI 潜力，但也有人反对。在公众传播中，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。
2025-02-16
什么是AGI
AGI 即人工通用智能，通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 以下是关于 AGI 的一些具体内容： OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划曾因埃隆·马斯克的诉讼而受到影响。 Sam Altman 认为确保人工通用智能（AGI）造福全人类是使命，呈现人工通用智能特征的系统正浮现，它在一定程度上是人类进步的工具。 OpenAI 内部会议分享了 AGI 的五个发展等级，分别为： 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程。
2025-02-16
室内设计在agi的软件和用法
以下是关于室内设计在 AGI 方面的软件和用法的相关信息： 软件及用法： 1. Stable Diffusion： 选用原因：DallE 缺乏室内设计能力，MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘，Stable Diffusion 出图成功率较低，但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。 安装：安装 Stable Diffusion WEB UI。 配置：修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数，让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。 具备室内设计能力：下载室内设计模型（checkpoint 类型）放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面，安装 controlnet 插件，使用 MLSD 插件实现空间学习。通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现惊艳，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，输入房间面积需求和土地约束可自动生成户型图。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意方案，获取新颖灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 技术模拟和评估设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等进行优化。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，生成符合规范的平面图、立面图等。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，发挥各自优势，提升设计效率和质量。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-15
AGI是什么意思
AGI 指通用人工智能。在公众传播层面，它是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。部分人觉得大语言模型（LLM）具有 AGI 潜力，但也有人反对，比如 LeCun。OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI，但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型则不具备这样的能力。
2025-02-15
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用，具体如下： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台，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），以及其在教育、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，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括： 1. 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 2. 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 3. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货。 4. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 在教育领域的具体应用： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。
2025-02-17
我应该如何使用AI帮助自己的学习？
以下是使用 AI 帮助自己学习的方法： 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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，使用 AI 进行英语学习和数学学习可以这样做： 英语学习： 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。 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让 AI 提供实时反馈和建议。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 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： 使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 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为您提供数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 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。 需要注意的是，因为 AI 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。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息： 提示词模板相关网站： 生成新年场景的提示词示例： 戴着醒狮帽，双手抱拳，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字，新年气氛，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点： 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
stable diffusion学习
以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。
2025-02-16
AI作图学习
以下是关于 AI 作图学习的全面指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关： 1. 趣味性与美感：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 提示词编写：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成：包括人物（如穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素）、动物（如蛇、孔雀等，涉及颜色、姿态、所处环境等描述）、景观（如中式宫殿、桃花树等室外景观）图像的生成尝试及效果分析。 此外，还有个人学习经历分享，如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画，3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路，并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。
2025-02-16
全不懂AI的人怎么学习AI？
对于完全不懂 AI 的人，以下是一些学习 AI 的建议： 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，可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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友： 1. 适合纯 AI 小白：可先看左边的目录，从一开始的到处看看到走在学习 AI 的轨道上。 2. 学习模式：输入→模仿→自发创造。 3. 学习内容：去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 4. 时间安排：在半年多的时间跨度中，有空的时候学习。 5. 学习状态：保持良好的学习状态，能学多少算多少。 6. 费用：学习资源的内容都是免费开源的。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习： 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 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。
2025-02-15
零基础，如何开始学搭建
对于零基础学习搭建，以下是一些建议和相关资源： 从网站搭建方面，您可以参考以下直播内容： 大雨将介绍软件安装情况并分享零基础搭建可修改网站的目标。在直播中，大雨会先介绍需要下载的东西并去转发，还会询问观众编程基础、学习目标等。当天目标是搭建网站并修改，目的是降低编程难度。 大雨介绍了自己的职业背景，包括曾在央企做架构师、外企做咨询顾问、互联网公司产品经理，现在运营公众号。他提到去年开始认识一些人，上个月在切磋大会后开始做 AI 编程相关的事，表示做编程不是为成为程序员，而是提高日常工作学习效率，还提及后续的共学安排。 共学搭建网站部分，主要围绕搭建自己网站所需的账号注册展开，包括 GitHub 与 Radio 账号注册流程。 关于 Stable Diffusion 方面，您可以在知乎上查看以下教程： 深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识，涵盖系列资源、核心基础原理、核心网络结构解析、搭建使用推理流程、经典应用场景、训练自己的 AI 绘画模型等多个方面。 如果您想搭建 AI 微信聊天机器人，可以参考以下内容： 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建，重点是修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置时需留意相关参数，如私聊或群聊的触发前缀、群组自动回复的配置等。
2025-02-16
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3，填好之后点击保存，关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台）。 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”的提示，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议，一路点击开通（免费）。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”，复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】，复制好之后，放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件，下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 9. 基础 URL 填写：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
如何零基础入门
以下是零基础入门 AI 的一些建议： 1. 学习 Cursor： 下载 Cursor：https://www.cursor.com/ 注册账号，可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱，接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考相关文章： 在设置中 Rule for AI 配置，按 ctrl/cmd+i 输入需求。 2. 成为 AI 提示词工程师： 岗位技能要求包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 零基础小白学习建议：找网上的基础课程，看科普类教程，阅读 OpenAI 的文档以理解参数作用。 推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. 学习 Stable Diffusion： 可参考 Nenly 发布的零基础入门课及配套学习文档。 了解安装攻略，包括如何安装、启动软件。 下载课程内提及的模型文件、扩展插件及所需素材。
2025-02-14
我是AI小白，希望到这里学习AI基础知识
以下是为您整理的 AI 基础知识学习内容： 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、深度学习的定义及其之间的关系，以及其主要分支和联系。 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）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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。
2025-02-12
图生图 / img2img：上传一张图片，然后系统会在这个图片的基础上生成一张新图片，修改一些提示词（Prompt）来改变新图片的效果 , 给我推荐这类大模型
以下为您推荐可用于图生图（img2img）的大模型： 1. Stable Diffusion（SD）模型：由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发，参数量约 1B，可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。在图生图任务中，SD 模型会根据输入的文本提示，对输入图片进行重绘以更符合文本描述。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码成机器能理解的数学信息，用于控制图像生成。 2. Adobe Firefly image 2 模型：上周发布了 Beta 测试版本，增加了众多功能，模型质量提升。默认图片分辨率为 20482048，对图片的控制能力增强，具有更高质量的图像和插图生成、自定义选项和改进的动态范围。支持生成匹配（img2img），应用预先选择的图像集中的风格或上传自己的风格参考图像以创建相似图像，还有照片设置、提示建议、提示链接共享、反向提示词等功能。
2025-02-12
零基础学习 ai
以下是为零基础学习 AI 提供的指导： 一、了解 AI 基本概念 1. 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，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。 2. 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 1. 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。 2. 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。同时，掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 六、如果希望继续精进 1. 对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： AI 背景知识：包括基础理论，如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：熟悉统计学基础（均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（向量、矩阵等基本概念）、概率论（条件概率、贝叶斯定理等基础的概率论知识）。 算法和模型：了解监督学习（线性回归、决策树、支持向量机等常用算法）、无监督学习（聚类、降维等算法）、强化学习的基本概念。 评估和调优：包括性能评估（交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构（前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）。 2. 像二师兄一样，从 AI 绘画入手，不断学习和实践，积累经验。
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