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学习ai,最先学习的是什么

Answer

对于新手学习 AI,最先需要学习的内容如下:

  1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「从这里启程」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。
  2. 开始 AI 学习之旅:在「入门:AI 学习路径」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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。
  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,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词的技巧。
  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。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。
  5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。

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 等生成工具体验应用场景,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 基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。
  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,尝试用 AI 技术解决实际问题。
  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。
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References

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,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。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。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相关的实践项目可以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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
我想从头学习AI
以下是为新手从头学习 AI 提供的建议: 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,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,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自己的成就。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。
2025-03-15
目前有什么ai可以审核文件
目前有以下几种 AI 可以审核文件: 1. AI Review:这是一项功能,可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利,您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核,如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面: 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney:今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素,还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段,这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户(年度会员可用)以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2025-03-15
如何让ai帮我写论文
利用 AI 写论文可以参考以下步骤: 1. 确定论文主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果论文涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 另外,在让孩子使用 AI 辅助写作时,可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验,比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述,这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题,比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。
2025-03-15
AI应用开发社区或者微信群
以下是一些与 AI 应用开发相关的社区和微信群信息: 云栖大会 9 月 19 日招募 AI 创作者,包括 AI 艺术创作者、AI 应用开发者(特别是工作流、企业解决方案开发者)、开源社区的活跃成员、有 AI 技术背景的初创企业和工作室。招募渠道包括在线招募(在开源社区平台如 GitHub、Gitee 的项目展示页面发布招募信息,在 AI 技术论坛和设计论坛如 CSDN、简书、知乎等发布招募帖,在微信、QQ 社群内的 AI 开发者群发布信息)和线下招募(在相关行业会议和活动中设置摊位,与高校 AI 实验室或研究机构合作)。招募方式包括报名表单、筛选流程(初步筛选和二次筛选)、确认参展并提供详细参展指导手册。 通往 AGI 之路有飞书和微信交流群。说明:请填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息、社区活动;加入群后欢迎积极分享,飞书群内置 AI 智能机器人可回复任何与 AI 相关的问题。同时欢迎投稿,包括 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等。投稿要求原创、严谨、有深度,配图说明更佳,观点明确,结构清晰,建议字数 1500 5000 字,提交后 2 3 工作日反馈,必要时沟通修改建议,优质内容将收录知识库。 加入 AI 编程社开发者社群,可获得更多 AI 编程相关资讯。若二维码过期,公众号后台回复“社群”即可进群。
2025-03-15
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代,借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例,可构建一个 Bot,当被问及如“XX 股票今天表现怎么样?”“复盘今天的家电板块”等问题时,它能从海量市场数据中找到有价值信息,进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是,若希望在本地私有化部署,就无法使用某些相关服务。 不过,尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
如何学习ai绘画
以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导: 首先,了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样,AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。以 Stable Diffusion 为例,其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格,您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。 其次,您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》,它是一位专业且贴心的学习导师,能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚,介绍流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处,传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法,还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品,并为您答疑解惑和规划学习路径。 另外,像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始,啃完 SD 的教程并进行炼丹实践,还与小伙伴探讨 AI 变现途径,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 总之,学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。
2025-03-15
我如果想利用ai实现商业应用,请问我应该从什么开始学习
如果您想利用 AI 实现商业应用,可以从以下方面开始学习: 1. 微软相关课程: 《面向商业用户的人工智能学习》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/introductionaiforbusinessusers/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《人工智能商学院》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/transformyourbusinesswithmicrosoftai/ (和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发) 《机器学习入门课程》:https://github.com/Microsoft/MLforBeginners 《视觉》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/createcomputervisionsolutionsazureai/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《自然语言处理》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/explorenaturallanguageprocessing/?WT.mc_id=academic77998cacaste 《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》:https://learn.microsoft.com/enus/training/paths/developaisolutionsazureopenai/?WT.mc_id=academic77998bethanycheum 2. 清华创协独立开发的 AI 应用开发实训营: 活动主题:以独立开发模式做可商业化的 AI 应用,从零到一打造具有商业化潜力的 AI 应用,学习产品设计、应用开发、运营与增长,并产出至少一个具备商业化潜力的 AI 应用。 课程亮点:实战为王,项目驱动,采用“理论认知+动手实践”双轨模式,在真实项目中积累经验;专业导师,深度指导,邀请独立开发者、资深工程师、产品经理提供指导与建议;资源支持,助你腾飞,提供 API、算力等资源支持,降低开发成本。 课程框架:暂未详细说明。 3. 了解七大行业的商业化应用: 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草等。 教育:协助评估学生学习情况、定制化学习内容、论文相关工作等。 游戏/媒体:如定制化游戏、动态生成 NPC 互动等。 零售/电商:包括舆情监测、品牌营销、库存管理等。 金融/保险:如个人金融理财顾问、欺诈活动风险检测等。 制造业/汽车:涵盖生产计划、产线预测性维保辅助等。 生命科学:包括研发阶段靶点发现、医学文献处理等。 此外,ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。
2025-03-15
帮我找下提示词学习材料
以下是为您提供的提示词学习材料: 一、关于提示词的一般理解 提示词(Prompt)是给大语言模型的输入文本,用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥着“提示”模型的作用,设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词能让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、系统学习 Stable Diffusion 提示词的步骤 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 三、Claude 3.7 核心提示词相关资源 Anthropic 定期对外更新 Claude AI 的核心系统提示词,为广大提示工程师提供了宝贵的学习资料。您可以在以下链接中找到更多相关内容: 1. 中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 2. Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A 3. Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 4. 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts 5. Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview 6. Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library
2025-03-15
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手: 1. 神经网络和深度学习方面: 了解麦卡洛克皮兹模型,感知机的学习机制,如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法,包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤,如从随机权重和训练集开始,根据输出值与实例的差异调整权重,直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面: 掌握 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础,如统计学基础(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)。 学习算法和模型,包括监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法,如性能评估(包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(如使用网格搜索等技术优化模型参数)。 熟悉神经网络基础,如网络结构(包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 3. 强化学习方面: 了解在人工智能发展中,利用新算法解决挑战性问题的思路,如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习,不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例,理解其模型公式,包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
作为一个法学本科生,人工智能小白,我可以从那些角度去深入学习人工智能,以达到可以参加人工智能开发的地步
对于法学本科生且人工智能小白的您,想要达到可以参加人工智能开发的地步,可以从以下角度深入学习人工智能: 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。 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,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,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。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 此外,由于库和框架的支持不断增加,机器学习开始变得越来越流行。但要实现落地 AI 行业,我们必须了解这些代码背后的逻辑。一旦取消了现有框架的支持,了解这些框架背后的数学细节,编写这些算法中包含的复杂模式就会显得非常重要。至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识,我们就可以充分利用机器学习的潜力,比如: 1. 凭借算法背后的内联数学知识,为数据集选择最佳算法。 2. 利用正则化器背后的数学知识帮助解决模型过拟合或高方差问题。 3. 利用图论的知识来分析数据特征之间更复杂的关系。 4. 利用优化器背后的数学知识来设计适当的成本函数。 机器学习需要的数学知识水平相对比较主观,取决于每个人的具体需求。比如正在进行机器学习的底层研究,可能需要具有深厚的数学知识,因为研究要求彻底深入。但对单纯的应用者来说,可能不需要任何高等数学的相关知识,掌握 prompt 的基础框架就可以很好的应用。
2025-03-15
全世界最先进的模型是什么
目前全世界较为先进的模型包括: Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型,Meta 称其为“迄今为止最先进的媒体基础模型(Media Foundation Models)”,但模型未公开上线。相关链接:https://ai.meta.com/research/moviegen/ 媒体报道:量子位:Meta 版 Sora 无预警来袭!抛弃扩散模型,音视频生成/画面编辑全包,92 页论文无保留公开 https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg 歸藏的 AI 工具:Meta 发布视频生成和编辑模型,来看看项目负责人的论文导读 https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g OpenAI 的 GPT4 是其最新和最强大的模型,GPT3.5Turbo 是为 ChatGPT 提供支持的模型,此模型专为对话模式进行了优化。相关链接:https://platform.openai.com/docs/quickstart Llama 3.1 是迄今为止最大版本,其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 此外,由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩,尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争,同时在某些子任务上挑战了 SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如,DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,并且改进了 MoE 架构。同时,零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像 Common Crawl 这样的流行存储库中相对缺乏数据,因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。
2024-12-30
目前最先进的AI自动生成视频的软件
目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种: 1. Pika:一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,收费,年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作,其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型,能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频,致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验,同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问,网页端有 125 积分的免费试用额度(可生成约 105 秒视频),iOS 有 200 多,两端额度不同步。官方网站:https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等,仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考:Gen1 能力介绍:https://research.runwayml.com/gen1 ;Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ;也可通过视频学习:https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外,还有以下一些相关软件: |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费,过后每天 100 分|非常听话,语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费,高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里: 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-08
目前最先进的算法模型是什么
目前较为先进的算法模型包括: 1. GPT4:是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo:为 ChatGPT 提供支持,专为对话模式优化。 大模型具有以下特点: 1. 预训练数据量大:往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多:如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面: 1. encoderonly 模型:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型:更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面: 由于大模型参数众多,如 GPT2 有 1.5B 参数,LLAMA 有 65B 参数,因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,减小内存使用是首要优化点,可使用内存占用更小的数据类型,如 16 位浮点数,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2024-10-29
现在最先进的提示词技术是什么?
目前较为先进的提示词技术包括以下几种: 1. 思维链(Chain of Thought, CoT):能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性,并处理复杂的推理任务。 2. 思维树(Tree of Thoughts, ToT):可以应对复杂的商业问题,充分利用 AI 的潜力。 3. 思维图(Graph of Thoughts, GoT):帮助 AI 处理复杂推理。 4. 自生成上下文学习提示(SelfGenerated In1context Learning Prompt):核心在于自动生成示例,辅助模型更准确地理解和处理信息,输出更丰富和精准的内容。 5. 分解提示(Decomposed Prompting):把复杂任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分,分别处理以提高模型执行指令的准确性。 6. 助产式提示词(Maieutic Prompting):灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式,强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。 7. 元提示(Meta Prompting):通过元模型向各个领域的专家模型发起咨询,获取深入的见解和知识。 8. 演绎验证(Deductive Verification):避免在使用 CoT 推理过程中出现逻辑漏洞和缺少逻辑推理链条的问题,确保推理过程合理且连贯,提高推理结果的可靠性。 9. CCoT:通过正反力矩的机制,指导模型识别正确与错误,方法简洁直观。 10. PoT:是思维链技术的衍生,特别适用于数值推理任务,引导模型生成一系列代码,通过代码解释器工具进行最后运算,提升模型在数学问题求解上的表现。
2024-09-30
最先进的AI技术是什么?
目前最先进的 AI 技术包括以下几个方面: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉语言模型(如 CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:例如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:像元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涵盖模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:包含强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2024-08-31
怎么通过现有最先进的AI技术来做一个引文比对的工具
目前最先进的 AI 技术在做引文比对工具方面,通常会运用自然语言处理(NLP)技术和机器学习算法。例如,可以利用深度学习模型如 Transformer 架构的语言模型来理解和分析引文的文本内容。通过对大量引文数据的训练,模型能够学习到不同引文之间的相似性和差异性特征。 还可以运用词向量技术,将引文转换为数值向量,以便进行相似度计算和比较。同时,结合聚类算法和分类算法,可以对引文进行分类和分组,从而更有效地进行比对。 但要实现这样一个工具,需要具备深厚的技术知识和数据处理能力,包括数据收集、清洗、标注,以及模型的训练、优化和评估等一系列工作。
2024-08-09