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ai在学习领域应用

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

问:请问 AI 有哪些应用场景?

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货,将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据,提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用,提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展,未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。以个性化学习平台为例,通过集成算法和大数据分析,这些平台可以实时跟踪学生的学习进度,诊断学习难点,提供个性化的学习建议和资源。如知名的Knewton平台,它利用数据分析来构建个性化的学习路径,使学生能够根据自己的节奏学习。在这个平台上,一个具体的数据示例是,通过对数百万学生的行为模式进行分析,它可以精准预测学生在学习过程中可能遇到的难点,并提前给出解决方案,从而大幅提升学习效率。除了个性化教学外,AI在自动评估领域也取得了显著进展。例如,通过自然语言处理技术(NLP),机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。Pearson的Intelligent Essay Assessor便是这样的一个工具,它能够分析和理解学生的写作内容,给出准确的评分和反馈。这项技术的应用,大大减轻了教师的批改负担,提高了评估的效率和一致性。智能辅助教学工具的推出,使得课堂教学变得更为丰富和互动。例如,AI教师能够引导学生通过对话进行学习,解答学生的疑问,并提供即时反馈。Google的AI教育工具AutoML被用于创建定制的学习内容,让学生能够通过有趣的方式加深对学科概念的理解。这种方式既提高了学习动机,又使知识掌握变得更为深刻。在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)方面,AI技术也在不断推动边界。学生可以通过VR头盔进入一个虚拟的化学实验室,不仅安全地进行实验操作,还能够立即得到AI系统的反馈。例如,Labster的虚拟实验室平台,它提供了一系列的高科技实验室场景,学生可以在这些场景中亲自尝试复杂的实验流程,比如基因编辑或量子物理实验,而无需昂贵的实验设备或专业实验室环境。

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搭建AI智能体
搭建 AI 智能体的步骤和要点如下: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后可以进行测试,但千万不要直接发布。 工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用会消耗您的费用。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 token 再发布。 2. 明确需求和 AI 能力: 在搭建智能体帮助提炼品牌卖点时,需要先明确 AI 的能力边界,例如 AI 对公司及所在市场不了解的部分,包括公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望在新渠道获得的结果等。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,更适合将智能体作为引导型的灵感提问助手。 3. 学会搭建 AI 智能体: AI 智能体如同员工或智能助手,能根据设定的工作流自动调用不同 AI 工具完成全流程任务,无需人类时刻干预。 例如设计“写作助手”的 AI 智能体,输入文章主题、风格和要求,它能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作,大大提高效率。
2025-02-19
grok3 ai什么时候可用
Grok 3 已于今天向所有 Premium+ 订阅者推出(包括 IOS 和网页版),完整版在网页版,APP 上的 Grok 3 有一定削弱。(还有单独会员叫:SuperGrok)今天所有该类用户都能用上。Grok 3 语音模式在大约一周内推出,Grok 3 API 几周后推出,Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源,xAI 计划也会开源 Grok 3 。
2025-02-19
AI编程工具
以下是一些常见的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更高效、更少错误地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码,提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助 Sourcegraph 的强大代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外,关于 AI 辅助编程还有以下信息: 1. 简易需求无需软件开发,像翻译、数据提取等简单任务,通过 ChatGPT 或 Claude 等 AI 工具即可解决。AI 功能不断升级,支持上传图片、文档,执行代码,甚至生成视频或报表,大幅扩展应用场景。相关影响包括降低编程门槛,显著提升开发效率,变革软件工程领域。 2. 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力以及调试能力。 希望这些信息对您有所帮助!
2025-02-19
对于中小企业而言,ai转型的落地过程中有什么风险和挑战?请分别回答风险和挑战是什么
对于中小企业而言,AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战: 风险: 1. 管理风险:使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时,可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题,导致企业无法有效应对潜在挑战,造成不必要的损失。 2. 网络安全风险:引入 AI 驱动的网络安全解决方案时,若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等,可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击,造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战: 1. 任务自动化挑战:在评估和识别日常重复性高的任务时,可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况,影响后续自动化工具的引入和效果。同时,选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战:选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事,需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外,定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。
2025-02-19
目前ai可以给电商做什么?
目前 AI 在电商领域有以下应用: 1. 产品照片生成:像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,例如将静态的连衣裙照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象,未来还可能极度个性化,展示商品在用户特定场景中的效果。 2. 内容创作:AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 3. 产品推荐:AI 可以分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 4. 搜索和个性化:改善搜索结果,为每个客户提供个性化的购物体验。 5. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 6. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 此外,AI 还在其他领域有广泛应用,如医疗保健(医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等)、金融服务(风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等)、制造业(预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等)、交通运输等。同时,AI 具有多种能力,包括生成文本、理解和处理图像与视频、进行推理和作答、生成图像等,其图像生成应用广泛,可帮助进行各种设计,电商平台上已有很多商品图片是 AI 生成的。
2025-02-19
最近一个月有哪些产品更新了ai能力
以下是近一个月 AI 能力更新的相关产品情况: 1. 在 AI 视频应用场景方面: 服务头部创作者方面,未来产品会增强编辑器能力,智能化后期制作任务。 影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。 专业领域,创作者能通过草图分镜快速验证效果,如动画制作产品 Fable 于今年 4 月试水 Prism Beta 功能。 C 端大众消费侧,AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向有潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 2. Luma AI 产品: Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力,对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面,生成效果在多方面远超其他产品,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且改善了运动幅度大带来的模糊感。 3. 头部产品能力测评: 9 月初针对 Runway(Gen3)、Luma AI(Dream Machine1.5)、可灵 1.0 进行了 txt2vid 和 img2vid 不同场景的测试。 9 月末可灵 1.5 与 Luma、Runway Gen3 的差距在缩小。
2025-02-19
我是一个小白,怎么能在这个网站上学习
以下是为您提供的在网站上学习 AI 的一些建议: 1. 从基础的 prompt 开始:在 3.5 刚出现时,对 AI 生成原理的理解加上写好 prompt,能提高问问题和解决问题的效率。 2. 参与社区活动:例如《谁是人类》这类活动,社区中已经解决了很多门槛问题,只需花时间和做准备。 3. 利用开发工具:如 Windsurf ,它具有卓越的上下文理解能力、强大的功能特性和广泛的应用支持,能让环境配置变得轻松,还能自动完成一些重复性操作,支持多语言和跨平台。 4. 从游戏入手:像通过 Coze 平台打造图像流游戏 Bot ,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能,并不断优化。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-02-19
如何快速学习cursor
以下是关于快速学习 Cursor 的相关内容: Cursor 附带一组第三方文档,可通过@Docs 符号访问。若要添加自定义文档,可通过@Docs>Add new doc 实现,粘贴所需文档的 URL 后会显示相应模式,之后 Cursor 会索引并学习文档,您就能像使用其他文档一样将其用作上下文。在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理自定义文档,能进行编辑、删除或添加新文档的操作。 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南: 下载 Cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱(如 google/github/163/qq 邮箱)登录。 安装中文包插件。 参考相关链接获取更多信息: 做一个贪吃蛇游戏(在网页中玩)的需求设置:在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求,如“帮我做一个贪吃蛇游戏,这个游戏的规则和逻辑如下……”,并清晰表达需求,包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增、游戏结束等方面。 Cursor 总结: 优点:是对话式编程工具,像在线编程学习机,集代码编写、报错调试、运行于一体,能以对话方式消除学习代码的恐惧感,适合简单、原型类项目,能让小白无压力入门代码,解决实际问题,提高专业程序员效率。 不足:目前 AI 编程替代专业程序员是伪命题,它较适合简单项目,复杂和商业化应用有困难,需考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。代码编写只是开发一环,程序员工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块,大语言模型面对复杂项目可能改好一个 bug 产生一个新 bug。但应积极拥抱技术发展,从需求出发解决实际问题,让小白也能编程。
2025-02-19
学习路径
以下是不同方向的学习路径: LLM 开发学习路径: 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,以及自然语言处理基础,如词向量、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:包括 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:包括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。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署:包括模型压缩、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。相关资源有 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。 AI 与宠物结合的学习路径: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 AI 技术研究方向学习路径: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 AI 应用方向学习路径: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-02-19
我是一个小白,我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线: 1. 首先,通过相关报道和研究,了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考: 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新,例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式,以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容: 3. 了解 DeepSeek R1 模型,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领,包括理解模式和画画模式,以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
入门学习
新手入门学习 AI 可以参考以下步骤: 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,能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作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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进行互动,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。 如果是入门强化学习: 1. 如果没有概率论和线性代数基础,且差不多都忘完了,可以去看一下相关课程学习一下,大约周末一天时间能搞定;如果不关注公式,这一步可先忽略。 2. 对机器学习没有基础的话,可以先看吴恩达的课程,有大致理解后,再看李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门学习强化学习,只需要看李宏毅课程前几节讲完神经网络那里就差不多了,这个视频课程估计要看 25 小时左右。 3. 学完之后可以跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》一起动手学习学到的概念,写写代码,入门的话看前五章就好,本篇文章的很多资料也整理自这本书,大约 10 小时左右。 4. 接下来可以看看 B 站王树森的深度学习的课程,先看前几节学习强化学习的基础知识点,大约 5 小时左右。 5. 到这个阶段可能还是懵的,需要上手做点项目,可以看《动手学强化学习》这本书,已开源 https://hrl.boyuai.com/,只看到 DQN 的部分,大约十几小时。
2025-02-19
如何系统的学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 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 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: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。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」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,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,找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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,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,了解它们的工作原理和交互方式。 在医疗保健领域,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情,即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2025-02-19
AI应用在PPT生成的案例
以下是关于 AI 应用在 PPT 生成的案例: 1. 在“直播一期:知识库及 GPT 基础介绍”中提到,GPT 可以用于 PPT 生成,相关链接: 。 2. 在“给小白的 AI 产品推荐”中,推荐了国内的爱设计 PPT 作为 AI 辅助制作 PPT 的产品。其背后有强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位,代表了国内 AI 辅助 PPT 制作的高水平。 3. 在“熊猫 Jay:超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,收获培训奖励 1000”中提到,目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的主要思路为:AI 生成 PPT 大纲,手动优化大纲,导入工具生成 PPT,优化整体结构。并推荐了关于 ChatGPT 原理和提示词的文章。
2025-02-19
普通人怎么开展ai应用层的创业
对于普通人开展 AI 应用层的创业,以下是一些建议和分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金需求巨大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责。普通人若无强资源,应谨慎入局,可考虑“合作生态”的切入机会。 2. 技术层:处于技术爆炸期,迭代速度极快。若团队规模不大,需慎重考虑技术迭代风险。基础通用大模型研发烧钱且竞争激烈,非巨无霸公司不建议考虑。 3. 应用层:是一片广阔蓝海,当前从业者增加,虽有相关产品涌现,但成熟应用和“杀手级”应用较少,对于普通个体和小团队,强烈推荐重点思考和布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 在应用层创业的具体方向上,比如智能体领域: 智能体可以简单理解为 AI 机器人小助手,类似移动互联网中的 APP 应用。 有很多公司已关注 AI 应用层的产品机会,如在 C 端,有社交方向的用户注册后先捏自己的 Agent 再聊天等有趣场景;在 B 端,有帮助商家搭建 Agent 的机会。 国内有众多智能体开发平台,如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。
2025-02-19
扣子AI应用发布到微信小程序中失败
扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法: 1. 容器编排不运行: 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安,通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件(如果已经存在可以不用创建)。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务:systemctl restart docker。若仍无法解决,可继续排查。 2. 本地镜像的方法: 服务下载:服务的百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ;服务的夸克网盘地址:https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务:在宝塔操作面板中点击文件,选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像:选择 Docker 中选择本地镜像,然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录,如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效:需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容,再重新生成一次。 4. 知识库不更新:确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图,给的图片链接点进去有错误提示:查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后,手机登陆后,没有任何机器人的反应:配置有错错误,或者安装不对,根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题:COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力,可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去:按下图所示重启服务器之后就好了,重启时间可能会久,但一定会重启成功,请耐心等待。 此外,零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下: 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建: Coze 相关配置: 创建 Coze API 令牌:进入到,点击左下角的扣子 API 选项,进入到 API 管理页面,点击 API 令牌,按照图示创建第一个 API 令牌,创建成功后保存好,因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID:去到要绑定的 AI Bot 的设计界面,在所在的链接里面记下 Bot ID,将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18
我是不懂编码的文科生,我学习扣子Coze的应用,难度大吗?大概需要多长时间?
对于不懂编码的文科生来说,学习扣子 Coze 的应用是具有一定挑战性的,但并非不可逾越。 根据相关资料,扣子 Coze 应用于 11 月底推出,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。在学习过程中,您需要熟悉操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 课程安排方面,第一天会熟悉扣子应用、认识界面、搭建证件照简单应用,解决表单使用等卡点。 不过,社区中很多不懂代码的设计师和产品经理在搭建时也感到吃力。对于学习所需的时间,难以给出确切的时长,这取决于您的学习能力和投入程度。但如果您能认真参与课程学习,逐步掌握相关知识和技能,相信会在一段时间内取得一定的成果。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍: 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型(如 Claude)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如:“为什么天空是蓝色的?” 2. 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。类似给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说,prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务,并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型,若直接问大模型而不提供 prompt,相当于大模型随机给出答案。有了 prompt,相当于给了一个模板,包括对于模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中,要想获得最佳的视频质量,需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中,都有 prompt 的输入位置。
2025-02-18
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
我想创业,花多少钱,能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说,这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,且已开源免费。 在模型供应商方面,不同供应商的特点和成本有所不同: 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型,为拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型,是拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为 0.008 元/千 tokens,训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens,输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署有服务费,API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外,获取高质量数据的难度较高,大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势,且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元,而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
如何构建自己领域的微调数据集
构建自己领域的微调数据集可以参考以下步骤: 1. 确定目标领域和应用需求:明确您希望模型在哪个细分领域进行学习和优化。 2. 数据收集:广泛收集与目标领域相关的数据。例如,若要训练二次元模型,需收集二次元优质数据;若要微调 Llama3 ,可参考相关文档获取数据集。 3. 数据标注:对收集的数据进行准确标注,以便模型学习到有效的特征。 4. 数据清洗:去除无效或错误的数据,提高数据质量。 5. 特殊处理:如为数据添加特殊 tag 等。 以 Stable Diffusion 为例,可收集如 833 张宝可梦数据,并按照特定步骤进行清洗、标注和添加特殊 tag 。对于 Llama3 ,获取数据集后上传到服务器,编写并执行微调代码即可进行微调。 在微调过程中,还需注意一些问题,如大型语言模型微调可能面临训练时间长、成本高等挑战,此时可考虑参数有效调优等创新方法。
2025-02-17
我现在在储能领域工作 ,我现在 可以用AI做什么支持我的工作和生活
在储能领域工作,您可以通过以下方式利用 AI 支持工作和生活: 工作方面: 优化储能系统的设计和运行:利用 AI 分析数据,优化设备参数模型搭建,提高储能系统的效率和稳定性。 物流和配送规划:借助 AI 优化储能设备的运输路线和配送计划,降低运输成本。 知识沉淀和体系文档优化:利用 AI 辅助整理和优化储能相关的技术手册、工艺问题分析等文档。 生产计划和排产:通过 AI 制定更合理的生产计划和排产方案。 生活方面: 教育学习:利用 AI 实现个性化学习,获取储能领域的专业知识。 创意启发:例如在艺术创作方面,像作画,可以将自己的构思与 AI 生成的创意相结合。 需要注意的是,在使用 AI 时要正确引导和合理运用,避免过度依赖。
2025-02-14
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 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。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):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。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
大模型擅长的领域
大模型擅长的领域包括: 1. 自然语言处理任务: Encoderonly 模型适用于分类和情感分析等任务,如 BERT。 Encoderdecoder 模型用于翻译和摘要等,如 Google 的 T5。 Decoderonly 模型擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,也是众多 AI 助手的结构。 2. 数据处理: 预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码和公开网页等,通常用 TB 级别的数据进行预训练。 参数众多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 3. 具体应用场景: 文本生成和内容创作,如撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 编程和代码辅助,包括代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信,促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘,为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助,创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成,如 DALLE 等模型根据文本描述生成相应内容。 游戏开发和互动体验,创建游戏角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询,理解和回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询,帮助解读法律文件,提供合规建议。 4. 法律领域: 信息检索与整理,能迅速从大量数据中检索相关信息,提取和整理案件相关资料。 模式识别与预测,通过导入历史数据和参考信息,设定指令,预测案件可能结果,辅助制定诉讼策略。 自动化文档处理,自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师文档起草和修订工作量。 多任务处理能力,同时处理多个任务,提高效率。
2025-02-11