Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

入门经典必读

Answer

以下是一些入门经典必读的资源：

  • 作者为 Derrick Harris、Matt Bornstein 和 Guido Appenzeller 的文章，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/ 。文中提到人工智能研究增长迅速，对于初学者和专家都有一定难度，因此分享了用于深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍，技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
  • 《Transformers，explained》（https://daleonai.com/transformers-explained）：由 Dale Markowitz 撰写，是对“什么是 LLM，它是如何工作的？”的更短、更直接回答，有助于轻松进入主题并建立直观理解，适用于新模型。翻译：[解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型]（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf）
  • 《How Stable Diffusion works》（https://mccormickml.com/2022/12/21/how-stable-diffusion-works/）：Chris McCormick 为非专业人士解释了 Stable Diffusion 的工作原理，从文本到图像模型的角度帮助建立直观理解。翻译：[稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的]（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc）
  • 入门文章的翻译：
    • 《软件 2.0》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FFJawIKRpi77JokULCvcjIPBnBv），作者 Andrej Karpathy，他最早清楚解释了新的 AI 浪潮的重要性，论点为 AI 是一种新的强大的编程计算机的方式。
    • 《GPT 的现状》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IXjfwF9l9iX0IzkUg1Ec0Vcinx3），作者 Andrej Karpathy，是对 ChatGPT/GPT 模型工作原理、使用方法及研发方向的容易理解的解释。
    • 《ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LnMOwmKIwihcRakRalcczNgrnjf），作者 Stephen Wolfram，从早期神经网络到现代 AI 模型的工作原理进行了长而易读的解释。
    • 《解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型》（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf），作者 Dale Markowitz，对“什么是 LLM，它是如何工作的？”进行了更短、更直接的回答，有助于轻松进入主题并建立直观理解。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

入门经典必读

作者：[Derrick Harris](https://a16z.com/author/derrick-harris/)，[Matt Bornstein](https://a16z.com/author/matt-bornstein/)和[Guido Appenzeller](https://a16z.com/author/guido-appenzeller/)原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/ai-canon/译者：通往AGI之路后半部分：[目录：a16z推荐进阶经典](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/EXX1w3QyFiBz8fknLFYce7gvnug)人工智能的研究正在以指数级别的速度增长。对于AI专家来说，跟上所有新发布的内容已经非常困难，对于初学者来说更是难上加难。因此，在这篇文章中，我们分享了一份我们信赖的、用于更深入了解现代AI的精选资源列表。我们称之为“AI典藏”，因为这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。我们首先对Transformer和Latent Diffusion（潜在扩散）模型进行了简单的介绍，这些模型正在推动当前的AI浪潮。接下来，我们深入研究了技术学习资源；构建大型语言模型（LLMs）的实用指南；以及AI市场的分析。最后，我们列出了一份里程碑式研究成果的参考列表，从2017年谷歌发布的“Attention is All You Need”开始——这篇论文向世界介绍了Transformer模型，并开启了生成AI的时代。

入门经典必读

[Transformers，explained](https://daleonai.com/transformers-explained)：这篇文章由Dale Markowitz撰写，是对“什么是LLM，它是如何工作的？”这个问题的一个更短、更直接的回答。这是一种很好的方式，可以轻松地进入这个主题，并对这项技术建立直观理解。这篇文章是关于GPT-3的，但仍适用于新的模型。翻译：[解析Transformer模型：理解GPT-3、BERT和T5背后的模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf)[How Stable Diffusion works](https://mccormickml.com/2022/12/21/how-stable-diffusion-works/)：这是一篇与上一篇文章在计算机视觉领域的对应文章。Chris McCormick为非专业人士解释了Stable Diffusion是如何工作的，并从文本到图像模型的角度，帮助你对这种技术建立直观理解。如果你希望更轻松地理解这个概念，可以查看来自r/StableDiffusion的这个[漫画](https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/zs5dk5/i_made_an_infographic_to_explain_how_stable/)。翻译：[稳定扩散（Stable Diffusion）是如何运作的](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc)

入门经典必读

|多行文本|作者|备注|链接|附件||-|-|-|-|-||软件2.0|Andrej Karpathy|Andrej Karpathy是最早清楚解释（在2017年！）为什么新的AI浪潮真正重要的人之一。他的论点是，AI是一种新的、强大的编程计算机的方式。随着大语言模型(LLMs)的快速改进，这个论点被证明是有先见之明的，并为AI市场的可能进展提供了一个良好的思维模型。|[软件2.0（Software 2.0）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/FFJawIKRpi77JokULCvcjIPBnBv)|||GPT的现状|Andrej Karpathy|这也是Karpathy的文章，这是一个非常容易理解的解释，说明了ChatGPT/GPT模型一般如何工作，如何使用它们，以及研发可能采取的方向。|[GPT的现状（State of GPT）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IXjfwF9l9iX0IzkUg1Ec0Vcinx3)|||ChatGPT是在做什么，为什么它有效？|Stephen Wolfram|计算机科学家和企业家Stephen Wolfram给出了一篇长而易读的解释，从一开始的原理解释了现代AI模型是如何工作的。他跟随从早期神经网络到今天的LLMs和ChatGPT的时间线|[ChatGPT是在做什么，为什么它有效？](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/LnMOwmKIwihcRakRalcczNgrnjf)|||解析Transformer模型：理解GPT-3、BERT和T5背后的模型|Dale Markowitz|这篇文章由Dale Markowitz撰写，是对“什么是LLM，它是如何工作的？”这个问题的一个更短、更直接的回答。这是一种很好的方式，可以轻松地进入这个主题，并对这项技术建立直观理解。这篇文章是关于GPT-3的，但仍适用于新的模型。|[解析Transformer模型：理解GPT-3、BERT和T5背后的模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/WCOcwp3DYiNj2mkiGVycjJ0Znaf)||群友解读：

Others are asking
入门指南
2025-03-13
coze工作流的相关教程。要求从入门到实操的最新资料
以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料： 一、一泽 Eze 的教程 Step 1：制定任务的关键方法 1. 设计每个子任务的执行方法 阅读理解小作业：基于英文原文，精心策划 3 道符合 CET4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项，正确答案所在选项顺序随机，题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下： 1） A. B. C. D. 参考答案：针对 3 道题目，生成题目答案。预期格式如下： 1） 答案： 2） 答案： 3） 答案： 英文音频：根据原文，利用 TTS 技术朗读全文 全文对照精读：根据原文，按照以下格式，分段完成全文精读结果的输出： 音标： 中文释义： 英文例句： 例句翻译： 二、大圣的教程 二、Coze 使用教程 1. 工作流AI Agent 的内功心法 节点：工作流是由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型： LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。 Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。 Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。 Condition（条件判断）：ifelse 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。 Variable（获取变量）：从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 Database（数据库）：在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 2. 创建和使用工作流 这一块官方有现成的教程参考： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 三、蓝衣剑客的教程 三、Coze 简介 1. 工作流 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如，在搜索并获取指定信息详情的场景中，先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情；或者在通过条件判断识别用户意图的场景中，通过大模型节点处理用户消息，并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。
2025-03-12
学习coze 怎么入门
学习 Coze 入门可以参考以下方法： 1. 首先，可以通过体验共学快闪活动中参赛的作品来初步了解 Coze 的功能和应用。 2. 观看相关的分享回放，例如： 5 月 7 号，大聪明分享“Agent 的前世今生”，了解每个分享人最初接触 Coze 的情况以及现在的使用情况。 5 月 8 号，大圣分享“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”。 5 月 9 号，艾木分享“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例）”并参加线上答疑。 5 月 10 号，罗文分享“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”。 5 月 11 号，Itao 分享“和 AI 成为搭子”并参加线上答疑。 3. 了解 Coze 是字节跳动做的 AI agent 产品，中文名为扣子，它是一套工作流，能让 AI 做您想让它做的事情，并且运行更稳定。 4. 体验一些不错的扣子应用，如爸妈防骗助手、热点文章生成器等，以加深对 Coze 的理解和应用能力。
2025-03-11
小白入门课程在哪
以下是为您推荐的适合小白入门的 AI 课程： 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】：由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。 2. 【Agent 共学】相关课程： 元子：小白的 Coze 之旅：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FaT 5 月 8 日大圣分享《Coze 全流程搭建》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SA7Rw77Y6iDyQDkfmbociFU8nqh 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb
2025-03-11
怎么入门AI并且找到一份相关工作
以下是入门 AI 并找到相关工作的建议： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时，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。 二、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。 三、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。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、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，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率，具有巨大的应用潜力和创造就业的能力。但也要注意，随着 AI 的发展，相关的法律法规也在不断完善，以应对可能出现的风险和问题。
2025-03-07
对于已有编程经验的人群的AI入门推荐
对于已有编程经验的人群的 AI 入门推荐如下： 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程与资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 链接：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 对于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库推荐：AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路”（飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
2025-03-06
AI怎样改编经典IP创作
以下是关于 AI 改编经典 IP 创作的相关内容： 在节目单方面，涵盖了视频与影视、音乐与舞蹈等领域。 视频与影视中，有“赛博朋克与未来：AI 未来变化的畅想”，包括脑洞、炫酷的 AI 图片、AI 视频、想象中的 AI 功能展示等内容；“四大名著重生：AI 重新诠释的中国四大名著”，包含经典桥段分镜、AI 图片、AI 视频等。 音乐与舞蹈方面，有“AI 原创歌：AI 制作的音乐”，涉及原创 AI 音乐、AI 视频、音乐版权、AI 图片生视频或转绘视频等；“原创 RAP：AI Rapper 表演”，涵盖原创 RAP、AI Raper、视频驱动等。 在电影制作方面，以 Junie 的首部 AI 长电影为例，制作初衷是为了好玩和为经典故事注入新意。尽管有人质疑其用 AI 制作反 AI 电影的讽刺性，但它为 AI 创作者提供了共同创作机会，带来启示：人类创造力不会被机器取代，AI 电影是电影领域的一部分，不会取代传统电影，而是开辟新的艺术表达方式。同时，AI 技术快速迭代，类似 Sora 的工具将改变对电影的传统认知。未来，强交互的由 AI Agent 驱动的一对一交互媒介可能成为主流。 在音乐创作方面，以《西游不能停》为例，过去一首歌制作流程复杂，需多个环节和角色协作，现在 AI 合并了很多环节，能帮创作者迅速呈现 idea 的 demo 形式，搭起歌曲骨骼框架，让创作者把更多精力投入到更具个人表达的部分，如歌词、音色、节奏等。但 AI 也有不足和缺陷，如生成结果不可控、保真度低等。
2025-01-19
RAG的经典应用场景
RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提问后，RAG 从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。
2025-01-06
RAG的经典应用场景
RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提出问题，RAG 可以从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。
2025-01-06
最经典的ai应用场景及其原理
AI 的应用场景非常广泛，以下是一些经典的 AI 应用场景及其原理： 1. 医疗保健： 医学影像分析：AI 可以用于分析医学图像，例如 X 射线、CT 扫描和 MRI，以辅助诊断疾病。 药物研发：AI 可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：AI 可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：AI 可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：AI 可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 信用评估：AI 可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析：AI 可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 客户服务：AI 可以用于提供 24/7 的客户服务，并回答客户的常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：AI 可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：AI 可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。 动态定价：AI 可以用于根据市场需求动态调整产品价格。 4. 制造业： 预测性维护：AI 可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。 质量控制：AI 可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：AI 可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：AI 可以用于控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：AI 可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：AI 可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送：AI 可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：AI 可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：AI 可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 农业：AI 可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 娱乐：AI 可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：AI 可以用于优化能源的使用，提高能源效率。 总的来说，AI 的应用场景非常广泛，它可以帮助人们解决各种各样的问题，提高效率和生产力，改善生活质量。随着技术的不断发展，AI 的应用场景还将不断扩大和深化。
2024-05-28