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帮我找一下学习AI的资料

Answer

以下是为您整理的学习 AI 的资料:

  1. 关于 AI 生成 CAD 图:
    • 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。
    • 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍,了解应用和案例。
    • 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程,在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。
    • 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习,关注相关博客和新闻网站,了解最新动态和案例。
    • 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目,例如 OpenAI 的 GPT-3、AutoGPT 等模型在 CAD 设计中的应用。
    • 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。
  2. 新手学习 AI:
    • 了解 AI 基本概念:阅读「从这里启程」部分,熟悉术语和基础概念,了解人工智能的主要分支及联系,浏览入门文章。
    • 开始学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按节奏学习并获取证书。
    • 选择感兴趣模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。
    • 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品,在知识库分享实践成果。
    • 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式,获取实际应用体验。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有没有关于 AI 生成 CAD 图相关的资料

关于AI生成CAD(计算机辅助设计)图的相关资料,您可以参考以下几个方面:1.学术论文:搜索相关的学术论文,了解AI在CAD领域的应用和研究成果。可以通过Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect等学术数据库进行搜索。2.专业书籍:查找与AI在CAD领域相关的专业书籍,了解AI在CAD设计中的应用和案例。3.在线课程和教程:参加相关的在线课程,如Coursera、edX、Udacity等平台上的AI和CAD相关课程。查找YouTube等视频平台上的教程和演示视频,了解AI在CAD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r/AI和r/CAD等,与其他专业人士交流和学习。关注AI和CAD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CAD相关项目,了解AI在CAD设计中的应用和实现。例如,OpenAI的GPT-3、AutoGPT等AI模型在CAD设计中的应用。6.企业案例研究:研究AI在CAD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。例如,Autodesk、Siemens等公司在AI在CAD设计中的应用。在学习和研究AI生成CAD图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握AI在CAD领域的应用和实现。随着AI技术的不断发展,AI在CAD设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

入门指南:强化学习

文:腾讯互动娱乐工程师luozhiyun原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A感谢群友.com的推荐最近因为AI大火,笔者也对AI产生强烈的兴趣,于是开启了AI的学习之旅。其实我也没学过机器学习,对AI基本上一窍不通,但是好在身处在这个信息爆炸的时代,去网上随便一搜就可以获得大量的学习资料。像这个链接里面:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md就有很多资料,但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么,如题这篇文章是入门强化学习,那么就需要定义什么是入门。在很多强化学习里面,学习深度强化学习的第一个算法都是DQN,这个算法也足够好学和实用,所以本篇文章就以搞懂它做为目标,表示入门。下面是我的学习计划:

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。

Others are asking
现在有哪些AI绘画平台
以下是一些常见的 AI 绘画平台: 1. MewXAI:这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. StableStudio:Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 3. Roop:一键实现 AI 换脸,仅需一张换脸图像,无需数据集,无需训练,自带敏感图像检测功能。 4. pixian.ai:能够利用 AI 一键移除各种图像背景,并支持在线调整图片分辨率、背景颜色等。 5. Inpaint Anything:一个 AI 图像编辑工具,支持一键擦除、替换图像中的指定物品,通过提示词来自动更换背景图。 6. Segment Anything:一个图像分割模型,可自动分割图片或视频中的所有物品,一键完成自动分割,并支持零样本转移到其他分割任务。 7. Docker:支持一键从图片中解析出 Prompt 描述,并能够基于描述进行扩展,以便二次图片生成。 8. Plask.ai:一个 AI 工具,可以通过 3D 建模,直接生成模特效果图。 9. Recraft AI:是 AI 平面设计工具,用户可以使用其生成和编辑插画,海报,产品周边等,提供多种样式的可选风格,对所有用户每日都有免费的试用点数,并允许对生成的图像进行商业使用。访问地址:https://www.recraft.ai/ 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-03
现在有哪些ai平台?
以下是一些常见的 AI 平台: 图虫网:AI 摄影作品销售平台,利用图像识别、数据分析技术,为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台,运用音频处理、数据分析技术,为音乐创作者提供作品发布等服务。 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,根据用户需求推荐家居用品。 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台,借助数据分析、机器学习技术,分析金融市场并提供投资建议。 此外,在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI 产品有: Dora AI:用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Bard(免费):谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者,由谷歌的对话应用语言模型(LaMDA)提供支持。 Chat.DID(免费):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。 Pika(免费):AI 视频平台,能将创意转化为动态视频。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户,以下云服务平台可供选择: AWS(亚马逊云服务):提供多种 AI 服务,资源丰富、灵活性强,但费用相对较高,适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform:推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用,支持多种编程语言和框架,具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure:Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载,与微软其他产品融合度高,提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud:提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台,融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速,针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云:提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品,支持主流深度学习框架部署,与阿里云其他产品生态集成度高。部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源,利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求,再对比不同供应商的产品特性和价格,以选择最合适的部署方案。
2025-03-03
用AI生成角色原画的现状
目前,用 AI 生成角色原画既有优势也存在一些问题。 优势方面: Niji·journey 5 作为表现优异的在线二次元角色设计 AI,能在各种类型的二次元设计中发挥重要作用。 对于游戏中的角色设计,AI 设计可以提供参考和辅助。 问题方面: Niji·journey 5 存在对流行二次元风格的偏好、风格相对固定以及版权风险等局限性。 AI 设计生成的角色往往需要进一步修饰和调整以符合游戏整体风格和要求,不能完全掌握角色设计的细节和规律。 AI 绘画生成的设计可能存在版权问题。 未来展望: Niji 有望通过改进算法和扩大数据样本来源,提升角色设计的创新性和独特性,满足不同用户和项目的需求。 随着技术进步,Midjourney 等 AI 不断升级,使用 AI 辅助游戏美术设计师工作将成为趋势。但美术设计师需不断学习新技能和知识,拓展多领域知识,以应对未来变化和挑战。游戏美术中各职业分类的界限可能会越来越模糊。
2025-03-03
我应该如何自学ai
以下是关于自学 AI 的一些建议: 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。 6. 对于中学生自学 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 7. 使用 AI 来做事: 利用人工智能帮助教育和自学学习,可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2025-03-03
让AI帮我写一篇论文的文献综述,怎么命令
利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤: 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 文本分析工具提取收集资料中的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,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:依靠 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 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,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,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-03
用ai帮助聊天
以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容: Cursor 官方: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码:带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文,只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达: 阅读方面:可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时,可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层,使用 LLM 进行语义分析,将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时,要设置好提示词,持续优化。 聊天方面:聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等,不仅能生成文本,还能产生进一步行动,如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为:开始于内部聊天机器人,确保良好表现并避免问题;设置人为参与链路;确保安全后,让机器人对接用户。 大语言模型行与不行:能做类似于应届生能做的事;不可做的包括时间限制(如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据)、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat:此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文,当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。
2025-03-03
开发转AI产品经理,需要学习哪些东西,请推荐资料库的内容给我让我学习
如果您从开发转型为 AI 产品经理,以下是一些您需要学习的内容和推荐的学习资料: 1. 技术原理方面: 思维链:谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI;可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出;比如对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 个人总结:很多大佬发言表示要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽然现在可以让 AI 辅助阅读,不过还是要完成一定的知识储备。林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。 3. 视频二:技术框架与关于未来的想象。之前对安克创新的印象可能是卖充电宝和安防设备,但看了这期访谈,被 CEO 阳萌的认知震撼,很多观点有启发,强烈建议看原访谈视频。其中提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后大家将不再用 TA 。
2025-03-03
我想找跟dify相关的学习资料
以下是关于 Dify 的学习资料: 部署 Dify:通过云服务器、智能微秘书免费搭建微信机器人。相关命令在宝塔面板的终端安装,如在/root/dify/docker 目录下的操作。若遇到问题,如 80 端口被占用,可将终端输出的代码粘贴给 AI 寻求解决。完成后在浏览器输入公网 IP 进入,创建知识库、选择模型等。 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集文本数据并进行预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集并上传数据,编写描述。 配置索引方式:有高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式可选。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置使用方式。 持续优化:收集反馈,更新内容。 Dify 介绍:是开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面构建和部署生产级别生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具、支持广泛模型集成、提示词 IDE、RAG Pipeline 等,允许定义 Agent 智能体,可监控和优化应用性能,有云服务和本地部署选项。个人研究可单独使用,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
2025-03-02
清华大学的deepseek资料
以下是关于清华大学的 DeepSeek 相关资料: 清华大学沈少阳:《 北航&清华大学:《 清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的《》,详细阐述了 DeepSeek 的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 此外,还有其他一些与 DeepSeek 相关的报告发布在,如: 智灵动力:《》 厦门大学:《》 国海证券:《》 全球数据资产理事会:《》 中泰证券:《》
2025-02-27
我是没有编程和计算机专业知识的新手,想要学习提示词设计,请推荐学习资料
以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料: 1. 参考文献: D.Sculley 等人的《机器学习:技术债务的高利贷》(2014 年) Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型:介绍和目录》(2023 年) Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》(2022 年) Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法:克服少样本提示词顺序敏感性》(2022 年) Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》(2022 年) Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》(2022 年) Shunyu Yao 等人的《思维树:与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》(2023 年) 2. 小七姐的相关教程: 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(四)》:介绍了标识符(如、<>等)和属性词(如 Role、Profile、Initialization 等),并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式,还推荐了相关理论原文,如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议: 理解提示词的作用:提示词向模型提供上下文和指示,其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示。 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究:持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意,上述部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-27
请从知识库搜索相关自资料:AI与环境艺术设计:AI帮助生成设计灵感、AI优化空间布局、AI分析环境因素等
以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关资料: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关的学术论文,以了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍,从中了解 AI 在 CAD 设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 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 CAD 设计中的应用。 4. 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关的技术论坛和社区,与其他专业人士交流和学习。同时关注 AI 和 CAD 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:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目,例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用,了解 AI 在 CAD 设计中的应用和实现。 6. 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例,了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展,AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-02-27
请推荐相关的学习资料: AI与新媒体设计:AI视频编辑、AI社交媒体内容创作、ai虚拟现实与增强现实设计等。
以下是为您推荐的关于 AI 与新媒体设计(如 AI 视频编辑、AI 社交媒体内容创作、AI 虚拟现实与增强现实设计等)的学习资料: 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。同时,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。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。 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。建议您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。 此外,对于 filMarathon 全球 AI 电影马拉松大赛参赛引导中的学习资料: 音效创作指导: 语音合成: 剧本创作:人力为主: 图片生成:AI 作图绘画: 视频生成:AI 视频生成: 音频生成:AI 音乐创作: 剪辑工具:剪映剪辑:
2025-02-27
AI入门和学习路径
对于新手学习 AI,以下是一份详细的学习路径指南: 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,可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。 在知识库中有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。 此外,还可以通过以下方式辅助学习: 了解 AI 相关名词解释,如 AGI、AIGC、agent、prompt 等,建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 参考经典必读文章,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。 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。 查看历史脉络类资料,如整理的 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。
2025-03-03
怎么学习AI基础知识
以下是学习 AI 基础知识的方法: 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,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,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。 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,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。 如果您不会代码但希望在 20 分钟上手 Python + AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 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。
2025-03-03
学习ai
新手学习 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,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,其上手容易且很有用。 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」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-03
希望用AI工具帮助小学生建立学习习惯,管理学习,学习习惯统计管理
目前针对使用 AI 工具帮助小学生建立学习习惯、管理学习以及进行学习习惯统计管理,暂时没有相关的具体内容。但可以考虑以下思路: 1. 利用智能学习软件,这类软件可以根据小学生的学习进度和表现制定个性化的学习计划,并进行学习时间的管理和提醒。 2. 借助具有语音交互功能的 AI 助手,鼓励小学生通过与它交流来分享学习心得和困惑,从而培养良好的学习反思习惯。 3. 运用一些具备学习数据统计分析功能的工具,帮助家长和老师了解小学生的学习行为模式,以便针对性地进行引导和纠正。 需要注意的是,在使用 AI 工具时,要确保其内容适合小学生的年龄和认知水平,同时也要关注使用时间,避免过度依赖。
2025-03-03
我是AI小白,我应该如何学习AI,从而提升自己工作领域效率。
对于 AI 小白来说,想要通过学习 AI 提升工作领域的效率,可以按照以下步骤进行: 1. 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以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。 此外,AI 工作流是给每个环节找最合适的 AI 工具,不同的 AI 工具配合起来效果更好。虽然当前 AI 可能不够完美,但提前学习 AI 工作流可以提前布局,抢占先机。未来会出现更强大的 AI 工具,熟练掌握 AI 工作流的人能迅速应用新工具提升效率,而未学习的人则会落后。学习 AI 工作流不仅能提升当下工作效率,也能在未来占据有利位置。
2025-03-03
有ai产品吗? 咨询一下,能进入面试的自建ai agent项目具体要达到一个什么水准啊?
目前有一些 AI 面试官的相关产品,例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障。能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案。候选人用设备麦克风回答,每个问题最多回答三次,并收到评估、建议和得分。 此外,Cognition 发布了首位 AI 软件工程师 Devin,它是一个自主 Agents,能通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器解决工程任务,成功通过知名人工智能公司的实际工程面试,还在 Upwork 上完成了实际工作。在无辅助情况下正确解决了 13.86%的问题,远超之前最先进模型。 在其他领域,也有相关的 AI 项目和产品,如: 1. 软件层具有独特多元化行为动作生成及控制 AI Agent 的产品,能实现人类所有基本行为动作的生成及流程过渡,硬件层具有独特并行通信架构,容错率高,力矩密度前沿,深度耦合软件算法,实现 24 小时全天续航无休。 2. 百奥几何的生成式 AI 大模型赋能蛋白质设计,应用在包括生物医药、化工、医美、食品等整个生物制造领域,其生成式 AI 蛋白质大模型 GeoFlow 已达国际领先水平。 3. 行云致力于打造软件亲和、高显存规格的大模型推理芯片,用异构、白盒的硬件形态重塑大模型计算系统,解决大模型产业的算力成本和供应问题。
2025-03-02
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
对于物联网的智能台灯设计,你给我写一下国内外的发展现状,但不能完全抄袭,查重率百分之十
目前,在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状: 国内方面,随着物联网技术的迅速发展,智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发,注重产品的智能化功能,如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时,一些产品还融入了语音控制功能,提升了用户的使用体验。然而,在产品的稳定性和兼容性方面,仍存在一定的改进空间。 国外方面,智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如,一些产品在外观设计上更加时尚美观,能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上,国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通,形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高,限制了其在大众市场的普及程度。
2025-02-28
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
调研一下AI安全治理这个方向的国内外的团队和人。包括AI安全治理的子方向,每一个子方向国内外有哪些科研院所的哪些团队在做相关方向的工作,以及这些团队有哪些骨干成员,他们有哪些观点。以及这个团队有哪些治理成果,尽量详细
以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研: 国外团队和人员: OpenAI:首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注,提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic:在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本,以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家:试用“断路器”,专注于重新映射有害表示,效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton:支持对 AI 监管,认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,防止其失控或对人类造成伤害,并在网上签署了联名公开信。 英国:创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能,还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估,并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员:目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面,Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,确保大模型是 Safety 的,防止其失控或对人类造成伤害,并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧,呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面,英国通过其高级研究与发明机构(ARIA)花费 5900 万英镑开发“守门员”,负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。
2025-02-20
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19