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如何学习ai

Answer

以下是新手学习 AI 的方法：

  1. 了解 AI 基本概念：
    • 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。
    • 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「入门：AI 学习路径」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。

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，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：
    • 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。

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成就。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

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。

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：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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最近很火的AI工具
以下是一些最近很火的 AI 工具： 1. Unity 推出的两款 AI 工具： Copliot 工具：可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如一键生成塔防类游戏基础框架、让人物角色做动作，还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。现可申请加入等待列表：https://create.unity.com/aibeta ，官方提示暑假会进一步开放。 Unity Sentis：是第一个将 AI 模型嵌入到实时 3D 引擎中的跨平台解决方案，能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强游戏玩法和其他功能，目前还在封测阶段。 2. NotebookLM：2024 年热门 AI 产品，12 月更新了新功能“加入”，用户可成为播客节目一环。但该功能存在一些限制，如很早之前就在 Google 开发者大会上展示过，最近才有 BETA 版；对部分地区用户有强限制，注意检查网络设置；“加入”功能使用不稳定，需多点耐心；目前只支持英语发言，上传文本语言不受限；目前只支持网页版，没有移动端。使用地址： 3. Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，ChatGPT 独占 60%流量。 4. MotionGPT 是多模态运动语言模型，可通过文字聊天生成逼真人体运动，并发布了演示视频。 5. Radishes 是开源无版权音乐平台，支持 Windows、macOS、Linux 和 Web，功能包括音乐搜索、下载、每日歌单推荐等。
2025-02-20
为什么要通过AI进行辅助写作
AI 可以辅助写作，但不能完全替代人类写作。原因如下： 写作是思考的过程，亲自动手写作能锻炼思维能力，包括组织语言、梳理逻辑和表达观点。对于想做 IP 账号的人，个人特色、思考角度和见解是吸引读者的关键，全靠 AI 输出会缺乏个人特色。 过度依赖 AI 写作，长期可能导致写作能力下降。 然而，AI 在写作中并非毫无用处，它可以成为得力助手，比如： 头脑风暴：在写作前提供选题建议或内容方向。 查找资料：快速汇总主题相关信息，节省查阅资料时间。 优化表达：检查语法、改善初稿的表达。 拓展思路：在卡壳时提供新的想法。 利用 AI 技术辅助写作课题的步骤和建议包括： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 分析和总结信息：利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据需求利用 AI 建议设计研究方法。 数据分析：涉及数据收集和分析时，使用相关工具处理和解释数据。 撰写和编辑：利用写作工具撰写并检查语法和风格。 生成参考文献：使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改：利用审阅工具检查逻辑性和一致性并修改。 提交前的检查：使用抄袭检测工具确保原创性和进行格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可精简优化内容。 研究和数据分析：Google Colab 支持数据分析和可视化，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用时要结合自身需求选择合适工具，并保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2025-02-20
通过AI辅助文献写作应该怎么做
利用 AI 辅助文献写作可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各个部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。 对于孩子使用 AI 辅助写作，若担心其削弱思考力，应正确引导。比如将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，要求孩子对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否清晰指出 AI 作文的优缺点及修改方法。
2025-02-20
目前通过AI工具的结合是否可以根据已调研完成的病例数据输出一份医学报告
目前，通过 AI 工具的结合，在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性，能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中，如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像，GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误，比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折，在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式，可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担，但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。
2025-02-20
给我总结一下不同的AI工具在写作时可以提供什么样的帮助，他们的优势是什么
以下是不同的 AI 工具在写作时所能提供的帮助及其优势： 邮件写作： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 论文写作： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 文章润色： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，根据输入生成符合要求的学术论文。 总之，这些 AI 工具在写作的不同方面发挥作用，涵盖了校对、改写、大纲生成、内容生成等环节，可有效提高写作效率和质量。用户应根据自身需求选择合适的工具。但使用时需注意仔细甄别内容。
2025-02-20
Ai指导长期项目
以下是关于 AI 指导长期项目的相关内容： 负责任的 AI 原则： 2018 年 6 月宣布了七项 AI 原则来指导工作，包括： 1. 人工智能应对社会有益，考虑社会和经济因素，只有在总体收益可能大大超过风险和不利因素时才进行项目。 2. 避免产生或加强不公平的偏见，尤其在种族、民族、性别、国籍、收入、性取向、能力、政治和宗教信仰等敏感特征方面。 3. 构建和测试应确保安全，制定和应用强有力的安全措施以避免意外伤害风险。 4. 对人负责，设计系统为反馈、解释和申诉提供机会。 5. 纳入隐私设计原则，提供通知和同意机会，鼓励隐私保护措施和透明度，控制数据使用。 6. 坚持科学卓越的高标准，与利益相关者合作，分享 AI 知识。 7. 用于符合原则的用途，不追求造成整体危害、用于武器或违反国际规范和人权原则的技术。 AGI 的短期与长期： 短期：AGI 未催生大量“明星 APP”和“变现机器”，只有少数 App 实现用户突破，上层应用 APP 昙花一现，投资人谨慎，公众对 AI 麻木。 长期：技术稳定且加速迭代，如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等虽距离商用有问题，但突破只是时间问题。 AIGC 相关： 对于某些项目，在 AI 技术进一步改进前等待可能更有利，特别是耗时长且 AI 已有合理表现的任务。在构建和维护生产级大型语言模型应用程序中，评估指标很重要，可分为端到端和步骤/组件式评估。语言模型可能出现“幻觉”，可采用高级提示、少样本提示、思维链式提示、数据增强（如检索增强生成、工具集成）等策略缓解。
2025-02-20
我想学习关于ai生成装修方案的内容
以下是关于学习 AI 生成装修方案的一些建议和资源： 1. 学术方面： 搜索相关学术论文，了解 AI 在装修设计领域的应用和研究成果。可通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 书籍方面： 查找与 AI 在装修设计领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和装修设计相关课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在装修设计中的应用。 4. 技术论坛和社区： 加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的相关板块，与其他专业人士交流和学习。 关注 AI 和装修设计相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库： 探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和装修设计相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究： 研究 AI 在装修设计领域应用的企业案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 7. 具体案例： 整个装修方案流程可由 GPT4 生成，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。 此外，谷歌还有生成式 AI 课程，学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。链接为：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 ，其中包含 10 个独立课程。
2025-02-20
快速学习AI的话最推荐哪个视频教程
以下是为您推荐的两个有助于快速学习 AI 的视频教程： 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） 。此视频由（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，对新手友好，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） 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，推荐的链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。
2025-02-20
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
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