微软认证AI工程师

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些与微软竞争的知名 AI 产品： 1. ChatGPT：在移动领域占据榜首位置，其月活跃用户数领先幅度明显缩小。 2. Bing：微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎。 3. Microsoft Security Copilot：能够在几分钟内提供可操作的建议，简化对攻击的紧急理解，揭示威胁，甚至预测攻击者最有可能的下一步行动。 4. Loop：一个协作工具，独立于 MS Office，但又与之密切相关。 5. Bard：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 6. Dora AI：可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。 7. Chat.DID：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 8. Pika：一个 AI 视频平台，使任何人都能将他们的创意愿景变为现实。

微软在 AI 方面进行了大量投资。 首先，微软巨额投资了 OpenAI，但 GPT4 并非微软完全自有。微软未将大部分投资的算力直接给 OpenAI 使用，且不久前完成了对 Inflection AI 的收购，准备利用其专业团队和数据集，加上自身合成数据，从头训练一个约五千亿参数规模的 MOE 模型 MAI1。 其次，微软最初向 OpenAI 出资 10 亿美元，以服务器上的计算时间作为回报，随着双方信心增强，交易规模不断扩大，目前微软已向 OpenAI 投入 130 亿美元。 此外，在 2019 年，微软投资 10 亿美元给 OpenAI 成为其最大的机构股东。

以下是微软的相关动态： 1 月 3 日： 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率，论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 ，https://x.com/xiaohuggg/status/1742473942252855795?s=20 。 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。 。 1 月 17 日： 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。 。 Microsoft Build 2024： 发布包括大杀器 Copilot Studio 在内的 50+项更新。 硬件层面：与英伟达、AMD 合作，推出新芯片 Cobalt 。 生态层面：与众多模型生态合作，推出 Phi3vision 多模态小模型，更新 Azure AI Studio 。 数据层面：Fabric 支持实时智能。 工具链层面：GitHub Copilot 迎来 Extension 。 应用层面：推出 Copilot Team 和 Copilot Studio 。

微软自研的大模型包括 MAI1 大模型。MAI1 大模型由 Inflection CEO Mustafa Suleyman 负责，模型规模超过 5000 亿参数，远超微软之前的开源模型，使用 Inflection 技术和数据，但独立于原有项目 Pi。来源：https://t.co/aba77GFcnD 此外，微软还在 Microsoft Build 2024 大会上发布了包括 Phi3vision 多模态小模型等相关内容。

以下是关于微软 Sora 论文的相关信息： 论文标题：Sora:A Review on Background,Technology,Limitations,and Opportunities of Large Vision Models 作者：Yixin Liu,Kai Zhang,Yuan Li,Zhiling Yan,Chujie Gao,Ruoxi Chen,Zhengqing Yuan,Yue Huang,Hanchi Sun,Jianfeng Gao,Lifang He,Lichao Sun 期刊：arXiv 发表时间：2024/02/27 数字识别码：arXiv:2402.17177 摘要：Sora 是一个文本到视频生成的人工智能模型，由 OpenAI 于 2024 年 2 月发布。该模型经过训练，可以根据文本指令生成逼真或富有想象力的场景的视频，并显示出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文全面回顾了文本到视频人工智能模型的背景、相关技术、应用、剩余挑战和未来方向。我们首先追踪索拉的发展，并研究用于构建这个“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了索拉在从电影制作、教育到营销等多个行业的应用和潜在影响。我们讨论了广泛部署索拉需要解决的主要挑战和局限性，例如确保安全、公正的视频生成。最后，我们讨论了索拉和视频生成模型的未来发展，以及该领域的进步如何能够实现人类人工智能交互的新方式，提高视频生成的生产力和创造力。 背景：Sora 是一项重大突破，类似于 ChatGPT 在 NLP 领域的影响。Sora 是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，同时保持较高的视觉质量和引人注目的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧都具有渐进感和视觉连贯性。这是一个里程碑，对生成式 AI 的研究和发展产生了深远影响。如图 2 所示，Sora 在准确解读和执行复杂的人类指令方面表现出非凡的能力。该模型可以生成包含多个角色的详细场景，这些角色在错综复杂的背景下执行特定的动作。研究人员认为，Sora 不仅能熟练处理用户生成的文本提示，还能辨别场景中各种元素之间复杂的相互作用。此外，Sora 的进步还体现在它能够生成具有细微运动和交互描绘的扩展视频序列，克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉渲染的限制。这种能力代表了人工智能驱动的创意工具的飞跃，使用户能够将文字叙述转换成丰富的视觉故事。总之，这些进步显示了 Sora 作为世界模拟器的潜力，它可以提供对所描绘场景的物理和背景动态的细微洞察。为了方便读者查阅视觉生成模型的最新进展，研究者在论文附录汇编了近期的代表性工作成果。 您可以通过以下链接阅读论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.17177

考取微软AI证书的流程通常包括以下几个步骤： 1. 选择证书：确定你想要考取的微软AI证书类型，例如"Azure AI Engineer Associate"（AI102）或"Azure AI Fundamentals"（AI900）。 2. 了解考试内容：访问微软官方网站，了解所选证书的考试大纲、测试的技能点以及考试要求。 3. 学习准备：根据考试大纲，通过官方或第三方提供的教材、在线课程、实验室练习和模拟考试进行学习。 4. 获取学习资源：利用微软提供的资源或参加微软官方认证的培训课程来准备考试。 5. 注册考试：在准备好之后，在微软认证的考试平台上注册并安排考试时间。 6. 参加考试：在预定的时间和地点参加考试，考试可能包括多种题型，如单选题、多选题、判断题等。 7. 考试通过：考试合格后，你将获得微软颁发的AI证书。 8. 认证续订：某些微软认证可能需要定期续订，以保持认证的有效性。 具体步骤可能会有所变化，建议访问微软官方认证页面或相关资源获取最新信息。以下是一些微软AI证书的官方链接，你可以访问了解更多详情： 此外，根据搜索结果，还有一些博客和论坛提供了关于微软AI证书考取的经验和指南，你可以作为参考：

以下是为您整理的关于 AI 认证的相关信息： 亚马逊 AI 从业者认证：在线学习获取国际认证，现报名享 5 折优惠。通过后可获得报名费奖学金，限量 50 人。 了解&报名： 免费课程： 阿里云大模型 ACA 认证：系统体验的改进优化永远没有终点，您可以考虑学习并通过该认证，其配套的免费课程能帮助您进一步了解大模型的能力和应用场景，以及如何优化通过大模型的应用效果。

AI 应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面存在以下问题： 1. 教育体系具有惯性，课程设置、教师资格认证、学术评价体制等均有深厚传统根基，更新和调整需要时间，资源重新配置无法一蹴而就，大规模改革提案的决策流程涉及多方利益博弈，是长期议程。 2. 现有的教育体系追求稳定性和标准化，而非灵活性和快速响应，抵制变动，本质上较为保守，与 AI 引领的教育创新所需的快速试错和持续迭代能力脱节。 3. 教育政策更新滞后，政策制定者对新兴技术理解不足，无法充分预见技术对教育的长远影响，政策调整受预算限制、法规约束和政治周期影响，过程缓慢。 4. 技术与政策的脱节体现在教师的培训和招聘上，多数教师未接受相关培训，不仅要掌握工具操作，还需了解如何与教学目标结合，当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上与需求存在差距。 5. 现有评估和认证机制侧重于传统学习方法和结果，学校和教师受其约束，创新的教育实践难以得到认可，甚至可能因偏离既定评价标准而遭质疑。

学习 AI 相关的认证途径如下： 国家工信部、微软、讯飞等机构提供初级人工智能工程师证书。 可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己的节奏学习，并有机会获得证书。 同时，为了更好地学习 AI，您可以： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」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。 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。 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。 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。 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。

以下是一些与人工智能相关的认证信息： 1. 根据附件七，通知机构签发的认证应使用通知机构所在成员国的有关机关易于理解的语言。认证有效期方面，附件一所列人工智能系统不超过五年，附件三所列人工智能系统不超过四年。根据提供者申请，认证有效期可重新评定延长，附件二所列系统不超过一年，附件三所列系统不超过四年。若通知机构发现特定人工智能系统不再符合要求，应在考虑比例原则下，中止、撤回认证或施加限制，除非提供者在规定期限内采取纠正行动。同时应具备针对通知机构决定的申诉程序。 2. 在 H.R.6216 法案中，提到了关于人工智能的一些内容，包括咨询委员会的成员构成及职责等。 3. 在 AI 智能体方面，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了新的层。出现了如网页浏览、代码解释和授权+认证等流行的原语，使 LLMs 能够与外部进行交互和执行操作。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法。但工具使用自身不能被视为“主动性”。

提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例，比如在市场营销类和商业类中，有自动优化 Prompt 的案例，如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括： 1. 角色和能力：基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色，应是该领域最资深的专家，适合解决问题。 2. 上下文说明：思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述：基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。

以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 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。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。

以下是关于让 AI 理解原理图并优化的相关知识： 1. 在 AI 硬件发展方面，存算一体的方式是未来的趋势。对比人脑，其能耗低，使用存算一体的芯片有望诞生全新算法，运行几百亿参数的大模型的最佳架构也是存算一体，因其避免了数据搬运。 2. 大模型在通用知识方面较强，但对专业领域知识了解不足。将大模型与私域知识结合有 5 种方法：重新训练（拿私域数据重新训练大模型）、微调（拿私有数据 finetuning 大模型）、RAG（将知识库里的知识搜索送进大模型）、关键词工程（写好提示词）、加长 Context（当 Context 能无限长时，可将知识和记忆 prefill 到 Context 里）。学术界中，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。 3. 在 Trae 优化代码方面，当请求“帮我把当前的代码给优化一下”时，请求先到 Trae 自己的服务器，服务器再请求对应模型返回数据。不会发送本地代码文件，只发送“文件名”加“问题”，且在最开始 Trae 打开项目进行索引构建时，已在云端构建好项目文件。 对于您作为硬件工程师让 AI 快速理解原理图并优化的需求，目前可能需要进一步探索如何将原理图的特征和相关信息转化为适合 AI 处理和理解的形式，或许可以借鉴上述将专业知识与大模型结合的方法，以及利用高效的数据库和模型架构来提高处理效率。

对于懂编程但不了解大模型的工程师，系统学习深度学习可以参考以下路径： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐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： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源，如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具，如 ONNX、TVM、BentoML 等。 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。 此外，为了更好地理解相关技术原理和建立框架，还可以了解以下内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，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。 3. 技术里程碑：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来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。

以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。