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我想了解关于Deepseek的信息

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以下是关于 DeepSeek 的信息：

  1. 华尔街分析师的反应：DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。
  2. 实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化，表现不错；编程能力略逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。
  3. 相关链接：
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💹华尔街分析师对DeepSeek的反应：DeepSeek展示出媲美领先AI产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的App Store登顶。Jefferies警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低AI行业进入门槛。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️📝DeepSeek的实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化，表现不错；编程能力略逊于GPT，据用户反馈。GRPO算法替代传统PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)🔗[https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️🎙️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型：

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月27日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💹华尔街分析师对DeepSeek的反应：DeepSeek展示出媲美领先AI产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的App Store登顶。Jefferies警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低AI行业进入门槛。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️📝DeepSeek的实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化，表现不错；编程能力略逊于GPT，据用户反馈。GRPO算法替代传统PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)🔗[https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️🎙️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型：

1月28日 社区动态速览

1⃣️💹华尔街分析师对DeepSeek的反应DeepSeek以小成本实现媲美领先AI产品的性能，并在全球主要市场App Store登顶。高盛认为DeepSeek或改变科技格局，降低AI行业的进入门槛。[🔗详情](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/deepseek)2⃣️📝DeepSeek的实际使用体验中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于GPT。采用GRPO算法替代传统PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。[🔗更多信息](https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873)|🔗[GRPO详情](https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpo-deepseek-r1-8c6cff0c-deb8-4937-a419-7066af987e43)3⃣️🎙️复旦大学OpenMOSS发布实时语音交互模型中文语音体验近似GPT-4o高级语音，响应时间低于200毫秒，支持打断和自然互动。可生成多情感、多风格语音，包含方言、戏剧化台词等；多语言适配，嘈杂环境下仍具备强逻辑推理能力。[🔗相关推文](https://x.com/imxiaohu/status/1883739294315274331)|🔗[项目主页](https://github.com/OpenMOSS/SpeechGPT-2.0-preview)|🔗[在线体验](https://sp2.open-moss.com)4⃣️📚阿里巴巴推出Qwen2.5-1M模型

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deepseek与飞书多维表格联用
以下是关于 deepseek 与飞书多维表格联用的相关信息： 火山方舟 DeepSeek 提供了申请免费额度的教程，有多种 API 使用方式，包括飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA 并通过邀请链接获取 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1。 操作指引包括点击邀请、复制邀请链接、分享邀请码或海报。 有相关的社区动态，如《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了两者结合提升工作效率的方法。 在飞书多维表格上调用 DeepSeek 的自定义 AI（DeepSeek 版）链接为：https://bytedance.larkoffice.com/base/extensiono/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。
2025-02-21
deepseek与多维表格
以下是关于 DeepSeek 与多维表格的相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程及 API 使用方式：包括飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。邀请可拿 3000 万 tokens，邀请码为 D3H5G9QA，邀请链接为 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 DeepSeek 模型的功能和使用情况：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等，使用优势是可以用更少的词让模型做更多事、思维发散、能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制、可能输出看不懂或胡编乱造的内容、增加纠错成本等问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 关于 DeepSeek 的介绍与活动预告：在 3 群和 4 群分享了 DeepSeek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 DeepSeek 。 多维表格与 AI 应用经验分享及人机共生挑战探讨：彭骋介绍多维表格中 data think 的使用，演示不同服务商及模型的调用效果，提及新 R1 版本。徐雁斐讲述人机共生挑战，介绍用 DeepSeek 解决家庭问题的方法，包括找灵感、设计游戏的方法论，称其能成为解决家庭问题的好帮手。
2025-02-21
deepseek本地部署知识库
以下是关于 DeepSeek 本地部署知识库的相关信息： 您可以参考以下链接获取更多详细内容： DeepSeek 资料库：照着做可直接上手🔗 需要注意的是，日报中提到本地部署并不适合普通用户，纳米 AI 搜索是目前较为稳定的第三方替代方案，其满血版推理能力接近官方但速度较慢，高速版速度快、体验流畅但推理能力稍弱。体验地址：🔗或下载纳米 AI 搜索 APP 。
2025-02-21
deepseek 多维表格
以下是关于 deepseek 多维表格的相关信息： 2025 年 2 月 6 日的智能纪要中，介绍了 DP 模型的功能（能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等）、使用优势（用更少的词做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容）、存在问题（思维链长不易控制，可能输出错误内容，增加纠错成本）、审核方法（可用其他大模型解读其内容）、使用建议（使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程）、使用场景（包括阅读、育儿、写作、随意交流等），并进行了案例展示，还分享了关于音系学和与大模型互动的内容。 2025 年 2 月 16 日，May 在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到，飞书多维表格插上 deepseek 的翅膀起飞。作为飞书多维表格重度用户，强推加了 AI 功能和 deepseek 后的飞书多维表格，指出对于 AI agent 来说，扣子只能做单次任务，飞书多维表格的 agent 可以做批量任务，使用 AI agent 可能是个人的事情，用飞书多维表格之后可以成为团队协作的事情。 有获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法的内容，包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用，可使用邀请码 D3H5G9QA 拿 3000 万 tokens，且火山引擎活动有最新升级，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动，即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。
2025-02-21
deepseek比WayToAGI哪个好用？
DeepSeek 和 WayToAGI 难以简单地比较哪个更好用，因为它们的用途和特点有所不同。 WayToAGI 是一个整理了众多与 AI 相关内容的平台，包括 DeepSeek 相关的详细资料。例如，有快速了解 DeepSeek 的文档，集合了 DeepSeek 提示词方法论，还能搜到各种热门 AI 工具的相关内容。在 AI 领域新工具出现时，在 WayToAGI 上搜索往往能获得高质量、多视角且用时少的信息。 DeepSeek 也是一款热门的 AI 工具，有相关的 API 获取方式，如邀请可拿 145 元代金券/3000 万 Token 畅享 671B DeepSeek R1。此外，还有 DeepSeek 与阿里云的实训营全新升级上线等活动。 具体哪个更好用，取决于您的具体需求和使用场景。
2025-02-21
清华大学关于deepseek的研究
以下是关于清华大学与 deepseek 相关的研究信息： 在 2024 年的 AI 领域中，DeepSeek 在编码任务中已成为社区的最爱，其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。在较小的一端，清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目，该项目催生了 MiniCPM 项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型。它们的 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。
2025-02-21
我想要了解 Defy 的相关信息
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台： 理念：结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点：为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 部署选项：提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。 开源特性：确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念：注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议：个人研究时推荐单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-21
AI相关的舆情分析或信息订阅产品
以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品： 腾讯研究院开发的系列产品： AI 每日速递：高度凝练的日报产品，帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词：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。 科技九宫格：以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目，通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外，团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源： 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道：黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式： 利用 wewerss，建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口）。 点开后输入 Dash 管理页面密码，先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。 然后在公众号源上，点添加，将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章，但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个）。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。
2025-02-17
使用飞书机器人（如Coze智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）
以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
测绘地理信息可以使用的大模型有哪些？
以下是一些测绘地理信息可能使用到的大模型获取途径和相关信息： 1. 常用的模型网站有： 2. 关于 SDXL 大模型： SDXL 的大模型分为两个部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 3. 模型下载和分辨： 在 Civitai 网站下载模型时，可通过科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint = 大模型、LoRA = Lora。感兴趣的模型可点击“Download”下载保存到电脑本地。 模型下载保存地址：大模型可存放在 SD 根目录（即下载 SD 时存放的文件夹）；Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 若不知道下载的模型类型及应存放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/，将模型拖动到空白处查看模型信息。
2025-02-15
有哪些主流的大模型？介绍一下每个大模型的具体信息，用英文回答
Some of the mainstream large models and their specific information are as follows: BERT: It is an encoderonly model commonly used in natural language understanding tasks such as classification and sentiment analysis. T5: An encoderdecoder model from Google, used for tasks like translation and summarization. GPT3: It has a large number of parameters and can complete tasks based on user input descriptions or examples. ChatGPT: Users can complete tasks by having conversations with it like with a human. The "large" in large models refers to the large amount of pretraining data, often from the Internet, including papers, code, and public web pages, usually at the terabyte level. Also, they have a large number of parameters. For example, GPT3 has 170 billion parameters.
2025-02-13
物流公司信息系统管理员给同事讲解大模型入门级使用，帮忙推荐一些经验
以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验： 一、什么是大模型 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理，但为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding。常见的算法有： 1. 基于统计： Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络： CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络： BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练。 Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考：
2025-02-11
炼丹需要了解的参数
炼丹需要了解的参数主要包括以下方面： 1. 学习步数：指 AI 对每张图片的学习次数。二次元图片的 repeat 一般在 10 15，写实人物图片的 repeat 一般在 30 50，真实世界的景观场景可能要达到 100。repeat 值越高，AI 对图片的理解越好，但图片精细度越高，学习步数也要越高。 2. 循环次数：AI 将所有图片按照学习步数学习一轮即为一次循环，循环次数指将这个过程重复的遍数。一般数值在 10 20 之间，次数并非越多越好，过多可能导致过拟合，即训练结果过于僵化。 3. 训练总步数：通过图片张数×学习步数×循环次数计算得出。例如 5 张图片，学习步数 50，循环次数 10，训练总步数为 2500 步。
2025-02-21
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
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤： 1. 照片数字人工作流及语音合成（TTS）API 出门问问 Mobvoi： 工作流地址：https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件： 记得下载节点包，放进您的 node 文件夹里，这样工作流打开就不会爆红了！ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了！ 2. 「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入即可。 组装&测试步骤： 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能：工作流、知识库。 【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面，就可以使用啦。
2025-02-18
如何快速了解ai
以下是快速了解 AI 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，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，通过实践巩固知识，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。 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。 对于希望继续精进的情况，还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。 另外，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始，他在二战期间构建的机器破译了德军的密码，并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师，但是对AI还没有系统化了解过，请问我该如何开始？如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发？
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」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。同时，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。 二、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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）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。 （2）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 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）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 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）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。 （2）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 （1）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）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、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。
2025-02-17