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帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线

Answer

以下是为您设计的从零开始系统学习 AI 的路线：

  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。
    • 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，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。

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」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？

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？

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。

《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友

感受：了解AI的第一步，个人观点是系统性的学习，不要碎片化的输入。所以一开始，就去系统的看几本书，听几门好课。如果你打算学AI，却是只靠刷短视频来学，虽然可以知道一些信息，但也只是看个热闹图个乐呵。系统性的学习，让自己了解一些AI的底层原理和AI的发展历程，打好基础。[heading2]DAY1 2024.5.22初步探索[content]初步探索：May：在开始想要了解AI的初期，会走必经弯路。B站上看了一些介绍ChatGPT原理的分享，如果只是消费，可以看看。如果想要系统性的学习，还是要看质量更高的内容，而不是被人整理过的知识碎片[heading2]DAY2 2024.5.23加入AI社区：waytoAGI[content]May：发现了这个开源的知识库，不用再到B站上到处找零零碎碎的东西了。[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)评价：宝藏社区，感慨AI时代知识都是免费开源的。考验一个人的是如何在信息的海洋里成体系有系统的获取。这个社区让我开始不走弯路，直接走进当前最流行的AI腹地，开始摘自己想要的果子我的第一步：看看这个社区的新手指引，怎么入门[1.1入门：AI学习路径与课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RJofwtPcci6YMJkzBP2cRFFOnIR)

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帮我推荐几个好用的AI工具
以下为您推荐一些好用的 AI 工具： AI 新闻写作工具： 1. Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品： 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。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/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。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的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推出的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看： 1. 更多 AI 写作类工具：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同，您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-28
有没有好的AI爬虫工具
以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具： FireCrawl 开源爬虫工具：无需站点地图，可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式，支持 JavaScript 动态内容，并提供易用 API，简化内容爬取和转换。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler：支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取，集成 IP 代理池防封，支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-28
推荐一些优质AI信息源，X上的
以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源： 1. 在，Grok 能通过 X 平台实时了解世界，还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，独具幽默回答模式，可避免恶意提问，留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版，这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外，AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-28
AI阅读习惯养成APP
以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容： AI 稍后读助手的设计思路： 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，提高可访问性。 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，生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话，在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出；由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐；利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统反馈下（对结果准确率与回答格式进行奖励）自主探索推理策略，不断提升回答准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go 结合监督学习和强化学习，受人类局限，Alpha Zero 纯强化学习，具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力，DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域知识迁移运用和推理解答。
2025-03-28
如何详细的学习AI
以下是详细的学习 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，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： 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： 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。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都可以从编程基础、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。
2025-03-28
有哪些节点式AI对话工具
以下是一些节点式 AI 对话工具： 1. Coze 中的问答节点： 是 Coze 工作流中的重要组件，能让机器人主动收集用户信息，实现更自然的对话交互。 可收集用户具体需求和信息，引导用户选择特定功能或服务，确保获取完整必要信息。 有两种问答方式：直接回答模式，用户用自然语言自由回答，bot 提取关键信息；选项回答模式，提供预设选项供用户选择，适用于功能选择菜单、分步骤引导、服务类型分类等。 配置说明包括选择执行此节点的模型、设置输入参数、提问内容、回答类型和输出等。 2. Coze 中的图像流节点： 专门用于图像处理，可通过可视化操作添加图像处理节点构建流程生成图像。 图像流发布后可在智能体或工作流中使用。 3. Coze 中的大模型节点： 调用大语言模型，使用变量和提示词生成回复。 模型方面，基础版和专业版按需使用，专业版支持接入更多模型资源。 模型选择右下角有生成多样性设置，包括精确模式、平衡模式和创意模式。 输入包括智能体对话历史、参数名与变量值，变量值可引用前面链接过的节点的输出或进行输入。
2025-03-28
怎么从零开始搭建一个智能体
从零开始搭建一个智能体可以参考以下步骤： 1. 创建智能体：输入人设等信息。 2. 配置工作流： 放上相关工作流。 按照市场营销逻辑组织智能体结构，例如确定以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，并加入其他分析助手，如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可包括一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 3. 测试：确保工作流执行成功。 4. 发布： 注意工作流中插件的 api_token 填写，避免他人调用消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流的输入，让用户购买后输入使用，然后再发布。 发布时选择输出类型和输入类型，完善上架信息，选择发布范围等。
2025-03-24
如何从零开始学习AI
以下是从零开始学习 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），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。 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。
2025-03-14
从零开始的话，从哪开始学习和上手
如果您想从零开始学习 AI 并上手，以下是一些建议： 1. 阅读相关论文和博客：可以从“GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”开始，其中涵盖了人工智能工程的多个领域，如 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调等。 2. 学习 Prompt（提示词）技巧：掌握“分配角色”“给出示例（fewshots）”“思维链（ChainofThought）”这三板斧，深入研究这三个核心方面。 3. 了解 Stable Diffusion：通过知乎上的“教程：深入浅出完整解析 Stable Diffusion（SD）核心基础知识”，学习其资源、核心基础原理、网络结构、搭建使用和训练等方面的知识，包括模型工作流程、核心网络结构、推理流程、训练环境配置等。
2025-03-13
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线，为期3个月
以下是为您设计的为期 3 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，例如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 观看优质的 AI 课程，如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 学习 AI 绘画，下载相关软件如 SD 秋叶安装包，并观看教学视频，逐步掌握操作技巧。 加入 AI 学习社区，如 waytoAGI 社区，参考新手指引，获取更多学习资源和交流经验。 第三个月： 深入学习生成式人工智能项目，了解其生命周期和相关技术，如监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程。 尝试亲自进行生成式 AI 代码的编写和运行。 探索 AI 变现的途径，如用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。 请注意，学习过程中要不断实践和总结，根据自身情况进行调整和优化。
2025-02-24
帮我设计一套从零开始系统学习AI的路线，为期6个月
以下是为您设计的为期 6 个月从零开始系统学习 AI 的路线： 第一个月： 进行系统性的学习，阅读相关的基础书籍，如《人工智能：一种现代方法》等，了解 AI 的底层原理和发展历程。 寻找优质的在线课程，例如 Coursera 上的相关课程。 第二个月： 深入学习 AI 的基础知识，包括机器学习、深度学习的基本概念。 实践一些简单的机器学习算法，如线性回归、决策树等。 第三个月： 学习深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。 尝试使用这些框架实现一些简单的深度学习模型，如多层感知机。 第四个月： 探索自然语言处理和计算机视觉等领域的基础知识。 可以通过一些开源项目和数据集进行实践。 第五个月： 深入研究特定的 AI 应用领域，如医疗、金融等。 参与相关的线上讨论和社区，与同行交流经验。 第六个月： 总结所学知识，进行项目实践，将所学应用到实际问题中。 关注最新的 AI 研究动态和行业发展趋势。 在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多动手实践，积极参与社区交流，不断提升自己的能力。
2025-02-24
怎么从零开始学习AGI
从零开始学习 AGI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。以下是一些建议： 1. 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。 2. 学习前要澄清自己的状态，比如可能不理解 AI 和提示词工程等。 3. 学习过程中要注重兴趣，关键词如“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“先动手”等。 4. 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 5. 像马斯克一样，从基础的数学开始学习，逐步扩展到相关的高级领域。 记住，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。
2025-02-21
背景：我是一名高中生，想学习AI知识，逐步从入门到精通 目标：希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势，为我设计一份学习路线： - 列出每阶段（例如每一个礼拜）的学习重点（比如编程基础、数学）。 - 为每个阶段推荐<具体资源>（书籍、在线课程、练习项目等）。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。
2025-03-21
想学习AI的路线应该是什么样的
以下是新手学习 AI 的路线： 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作品。 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。
2025-03-19
AI如何学习，请给我具体的学习路线、视频和书籍
以下是为您提供的 AI 学习路线、视频和书籍的相关内容： 学习路线： 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。 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。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。 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，同时掌握提示词的技巧。 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。 视频： 1. 大量阅读。 书籍： 1. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 2. 关于介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-13
我是一个小白，但是想学习AI相关的知识，你有什么推荐吗，我需要注意什么，有什么技术学习路线
对于想学习 AI 的小白，以下是一些推荐和需要注意的方面，以及技术学习路线： 一、基础知识 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. 数学基础 学习线性代数、概率论、优化理论等。 3. 编程基础 掌握 Python、C++等编程语言。 二、学习路径 1. 偏向技术研究方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 三、深入学习和实践 1. 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。 2. 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。 3. 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。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-08
一个什么都不懂的小白，想学习ai，我应该如何学呢，我需要一个学习ai的路线
对于一个想学习 AI 的小白，以下是为您提供的学习路线： 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，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。 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。 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。 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。
2025-03-07
ChatGPT 各项技术能力路线图
以下是关于 ChatGPT 技术能力路线图的相关内容： 阶段一：开卷有益阶段 理解人类语言，学习语义关系、语法规律，能够应对未见过的语言处理情况。 GPT3 习得各种词汇和语法规则、编程语言及不同语言之间的关系，但存在回答不受约束的问题，指挥很重要。 阶段二：模版规范阶段 对话模版矫正模型，可形成优质对话并实现延展能力，知道什么该说和不该说。 通过任务对话范文训练，实现理解指令要求和例子要求的能力。 同时，在 AGI 实现路径与技术预测方面： 主要技术路线与理论框架包括可能性，如硬件与计算架构的趋势（量子计算、神经形态芯片、云计算资源扩展等），软件与算法进展（深度学习、元学习、强化学习、神经符号混合、AutoML、AutoGPT 等），以及人工智能安全与对齐研究（对齐难题、可解释性等）。 实现 AGI 所需的里程碑与风险点包括可能的时间表（如 2030、2040、2050 关键技术预测）和潜在的“奇点”时刻与触发条件（硬件爆发、算法重大突破、意外的研究范式转折等）。 此外，AI 的发展历程： 从 1950 年提出，近 20 年在国内互联网发展下普及。 最初应用是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。 随后中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中广泛应用。 以前技术突破多限于特定领域，模型应用范围狭窄。 随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破，展示了新的发展路线，通过大规模模型预训练，涌现出广泛的智能应用。 这种集多功能于一体的模型为 AI 未来发展提供新方向，也带来新焦虑，但“人机共生”几乎是人类发展的必然。
2025-02-27
我是一位程序开发小白，不会用代码开发程序。我现在有一台安装Window 11操作系统的笔记本电脑，配置为14代i7CPU、32G内存、1TB硬盘、1张RTX4070显卡。我想部署一套本地的大模型＋智能体＋知识库。我要怎么样才能实现无代码部署，请列出详细的安装步骤。
以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。
2025-03-26
我想跟你学习关于AI的一切，请帮我梳理一套完整的学习教程和你网站上的内容学习
以下是为您梳理的一套完整的 AI 学习教程： 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。 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。 6. 对于希望继续精进的内容： 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。 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。 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。 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。 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。 学习资源推荐： 飞书知识库：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 网站：https://www.waytoagi.com/zh 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-13
我需要一套帮我总结论文，阅读论文的最佳prompt
以下是为您提供的一套帮助总结和阅读论文的最佳 prompt 相关内容： 一、李继刚等的 prompt 最佳实践 对于给定的论文链接，总结如下： 1. 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 2. 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 3. 观察了 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，得出相关结论，如参与者能够进行机会性的提示迭代设计，但在生成、评估提示有效性和解释提示效果方面存在困难，倾向于过度推广和从人类交流角度过滤提示设计等。 二、小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二） 1. 让 AI 帮您阅读文档时，可使用简单的 Prompt，如：于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！ 2. 结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案等。 3. 选择一个好上手的提示词框架，如情境。 三、学术场景数据处理 1. 论文总结：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。 2. 论文翻译：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 3. 论文内容扩写润色：精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。例如针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。
2025-03-05
给我仿写一套试题
以下是为您仿写的一套试题： 一、AI 在教育中的应用 1. 简述 AI 在教育中能够为教师和学生提供哪些帮助？ 2. 举例说明 AI 如何模仿各类考试的试题。 二、Kimi 的 prompt 技巧 1. 阐述让 Kimi 出题的步骤和注意事项。 2. 解释什么是“费曼学习法”，并说明如何利用 Kimi 实践该学习法。 三、GPT4.5 的评估 1. GPT4.5 在哪些方面有显著提升？ 2. 说明用于评估 GPT4.5 的问题是由谁编写的。
2025-03-04