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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

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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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
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
我是AI小白,我应该如何学习AI。从而自己工作领域效率。
对于 AI 小白来说,以下是一些学习 AI 以提高工作领域效率的建议: 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,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,了解 AI 工作流也很重要。AI 工作流就是要给每个环节找最合适的 AI 工具,不同的 AI 工具配合起来,效果比单独用一个工具好得多。虽然当前的 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 工作流的人能迅速将其应用到工作中,提升效率。
2025-03-03
我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
我想让AI帮我润色两句话,让其符合科研论文的用语习惯,并且有逻辑,可以适当改变语序、及表达方式,也允许添加或删除部分内容,该怎么下指令
以下是关于让 AI 润色两句话使其符合科研论文用语习惯且有逻辑的指令建议: 首先,明确您要润色的两句话的具体内容,并清晰地向 AI 描述您的需求。例如:“请将以下两句话按照科研论文的用语习惯进行润色,使其逻辑清晰、表达准确。句子 1:。” 在指令中,可以强调一些具体的要求,比如:“适当调整语序和表达方式,在不改变原意的基础上,优化句子结构,使其更具学术性和专业性。” 同时,您还可以补充一些相关的背景信息或特定的学科领域,以便 AI 更好地理解您的需求并进行更精准的润色。 常见的适合文章润色的 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
2024-10-20
我想让AI帮我润色一下文章讨论部分的一个段落,这个段落现在非常零碎,语句凌乱,句子表述杂乱无章,不符合科研论文用语习惯,我应该如何发出命令
如果您想让 AI 帮您润色科研论文中讨论部分的一个段落,您可以这样发出命令:首先,清晰地向 AI 描述段落的具体问题,比如指出语句零碎、表述杂乱无章等情况。然后,明确您的需求,例如要求 AI 按照科研论文的用语习惯对段落进行逻辑梳理、语句优化和词汇精准化处理,使段落表达清晰、连贯、准确且符合学术规范。您可以这样表述:“请帮我优化以下这段讨论部分的内容,它目前语句零碎、表述混乱,不符合科研论文的用语习惯。请帮我重新组织语言,使其逻辑清晰、表达准确,符合科研论文的规范要求。”
2024-09-22
如何持续有阅读习惯
建立和维持一个持续的阅读习惯需要计划、决心和一些有效的策略。以下是一些建议,帮助你培养和保持一个长期的阅读习惯: 1. 设定阅读目标 明确目标:设定每天、每周或每月的阅读目标,如每天阅读30分钟或每月读完一本书。 制定计划:将阅读时间安排在日常日程中,如早晨、午休或睡前。 2. 选择感兴趣的书籍 兴趣导向:选择你真正感兴趣的书籍和主题,这会增加阅读的动力和乐趣。 多样化:尝试不同类型的书籍,如小说、非小说、科幻、历史等,避免单调。 3. 创建阅读环境 舒适的环境:找到一个安静、舒适的地方进行阅读,减少干扰。 良好的照明:确保阅读环境有良好的照明,以保护眼睛。 4. 使用电子设备 电子书阅读器:如Kindle、Kobo,可以方便地携带和阅读电子书。 阅读应用:如Kindle App、Google Books、Apple Books,可以在手机或平板上阅读。 5. 利用零碎时间 随时阅读:在等公交、排队、午休等零碎时间内进行短时间的阅读。 有声书:使用有声书应用(如Audible、Google Play Books),在通勤或锻炼时进行“听”读。 6. 加入阅读社群 读书会:加入或创建一个读书会,与他人分享阅读体验和书籍推荐。 线上平台:如Goodreads,记录阅读进度,查看他人评价和推荐。 7. 记录和反思 阅读日志:记录读过的书籍、阅读的感受和学习到的知识。 写书评:写书评或笔记,帮助加深对书籍内容的理解和记忆。 8. 设定奖励机制 小奖励:完成阅读目标后,给自己设定小奖励,如看一部电影或吃一顿美餐。 长期奖励:达到长期目标后,设定更大的奖励,如旅行或购买心仪的物品。 9. 控制干扰 远离干扰:在阅读时关闭手机通知或进入飞行模式,避免分心。 专注时段:设定专注时段,如番茄钟法,每25分钟阅读后休息5分钟。 10. 持之以恒 坚持不懈:即使有时无法完成阅读计划,也不要放弃,坚持下去。 适应调整:根据实际情况调整阅读计划,找到最适合自己的阅读节奏。 通过这些策略,你可以逐渐养成并维持一个稳定的阅读习惯,从而在日常生活中持续获得知识和乐趣。如果有具体的书籍推荐或阅读技巧问题,请随时告诉我。
2024-07-11
有哪些自动生成宣传海报的ai
以下是一些自动生成宣传海报的 AI 工具及相关方法: 1. 某些活动中开发的 AI 可以在提供配方的同时自动生成海报,例如鸡尾酒配方搭配生成的私人订制海报。 2. 国内的 AIGC 绘图平台,如无界 AI 可以用于快速制作海报底图并完成主题海报排版。大致流程如下: 确定海报主题后,借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向,根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 3. 在无界 AI 中,还可以通过图生图的方式生成海报。首先准备一张真实照片作为样图,然后找到图生图功能,添加关键词,如果要改变画面内容,可调整相关参数和增加修饰词。
2025-03-03
AI 生成海报有哪些好用的工具
以下是一些好用的 AI 生成海报工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户通过简单拖放操作即可创建海报,其 AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,大大简化设计流程。 另外,使用无界 AI 也可以快速生成海报。网址:https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 用 AI 快速做一张满意的海报,大致流程如下: 1. 需求场景:例如想在社交平台发布内容时,为避免网上图片质量差、易撞图等问题,可自己制作。 2. 大致流程: 主题与文案:确定海报主题后,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局:选择想要完成的风格意向,背景不一定是空白的,可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选:使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 在使用无界 AI 生成海报时,例如制作朋友圈 po 图,画幅比例可选择 1:1,使用皮克斯卡通模型,关键词类别可包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等方面。
2025-03-03
ai大模型有哪些常用参数
以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容: 1. 架构方面: Encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是谷歌的 T5。 Decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此结构,如 ChatGPT。 2. 规模方面: 预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值,就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时,就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面: 在 LLM 中,Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多,如 GPT2 有 1.5B 参数,每个参数用 float32 表示需 6GB 内存,更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存(还不考虑词汇表)。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,核心数反而不是大问题,减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式,如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2025-03-03
帮我 找下AI排版的应用
以下是一些常见的 AI 排版应用: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:常用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 排版工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 是受欢迎的选择,对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 此外,在配图方面,AI 能够给出配图的建议。您可以让 AI 分析文章内容,给出配图建议和关键词,然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片,这样不仅提高了配图效率,还能避免版权风险。
2025-03-03
openAI的deep research有哪些缺陷
OpenAI 的 Deep Research 存在以下一些缺陷: 1. 具有滞后性,在某些信息上无法做到及时更新。 2. 存在信息混乱的问题,无法完全替代人类的深度思考。
2025-03-03
企业部署本地AI模型管理
企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容: 1. 使用 Ollama 框架: 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于在本地环境(包括 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu)启动和运行。 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用集成。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 先安装,访问 https://ollama.com/download/ 下载安装,安装完确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署,根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够训练数据覆盖目标应用场景,准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础,如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. LangChain 携手 NVIDIA: NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务,支持广泛 AI 模型,开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用,基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建,提供无缝 AI 推理体验,在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因:自托管特性,数据保留在服务器上不外传,适合处理敏感信息的 RAG 应用;提供一系列预构建容器,轻松选择使用最新生成式 AI 模型,无需复杂配置;具有可扩展性,解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单,在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用,NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分,这是全面的基于云的软件平台,旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程,可通过相关博客获取详细指南。
2025-03-02
如何把ai作为培训技术手段,建立和制作港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员培训课程
以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议: 首先,参考相关法律法规,如《2020 年国家人工智能倡议法案》,其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持,包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作,可以利用以下方法: 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准,以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持,在正式和非正式的学习环境中,让员工能够使用和与人工智能系统互动,并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目,促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统,培养跨学科的视角和合作,涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是,在实际操作中,应根据港口企业的具体需求和人员特点,有针对性地设计和优化培训课程。
2025-02-28
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
prompt 管理工具
以下是一些常见的 prompt 管理工具和相关网站: PromptPal: 开发指向: 特点: 专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计。 作为集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现无缝协作和工作流程优化。 支持本地部署和云原生,架构轻量级。 简易设置,可通过 Docker 快速部署。 集成多种数据库解决方案。 提供 SDK 支持,简化不同语言的集成过程。 具备提示跟踪与分析功能。 提供协作工具。 ChainForge: 开发指向: 特点: 开源的可视化编程环境,用于测试大型语言模型的提示。 支持多模型测试,可同时查询多个 LLMs。 能进行响应质量比较,在不同提示、模型和设置之间比较。 可设置评估指标,可视化结果。 支持多对话管理,测试模板参数。 Promptknit: 网站: 文本类 Prompt 网站: LangChain Hub:提示词管理工具,LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具, 微软 Prompt Flow:微软发布的开源 LLM 开发工具集,简化基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期, 未来力场:对 OpenAI 官方文档清晰解读, 其他 Prompt 相关网站: FlowGPT:国外最大的 prompt 站,内容全面,更新快, PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,聚合市场上大部分优质的 prompt 词库, Learning Prompt:详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney, ChatGPT Shortcut:提供众多 ChatGPT 提示词使用模板, ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与他人分享, Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,
2025-02-25
作为外贸公司管理人员,ai能为我做什么?
作为外贸公司管理人员,AI 能为您带来多方面的帮助: 1. 客服工作优化:像客服人员一样,将日常回答的问题记录下来,利用 AI 减轻工作量,更快地回答客户关于产品的各种问题。 2. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等,例如使用工具 https://scispace.com 。 3. 撰写相关文案:包括产品宣传文案,根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计与整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域的缩写或行业黑话,都可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 此外,在创业团队,尤其对于做海外产品的管理人员,AI 的价值可能会更大。同时,国际上对于 AI 监管也在不断推进,包括继续追求多利益相关方参与的方式,支持其他国家建立对 AI 技术的认识和能力,确保国际技术标准在监管生态系统中发挥作用,以促进跨境贸易等。
2025-02-21
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