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如何开始学习AI

Answer

以下是关于如何开始学习 AI 的建议:

一、了解 AI 基本概念

  1. 阅读「从这里启程」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. 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。

二、开始 AI 学习之旅

  1. 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。
  2. 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。建议掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。

四、实践和尝试

  1. 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。
  2. 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,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。

对于中学生学习 AI 的建议:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术(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。
  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。
  5. 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。

此外,还有二师兄的 AI 学习经历供您参考: 二师兄在 2024 年 2 月过年后,在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出 AI 学习的第一步。3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹。4 月与小伙伴探讨 AI 变现的途径,尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文的项目。5 月因工作变动开启了无硬件支持的 AI 学习之路,加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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。

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。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。总之,中学生可以从编程基础、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,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

二师兄的AI启蒙之路(2024年)

我叫二师兄,来自上海,典型的80后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。兴趣爱好:悠悠球、数码产品、游戏、音乐、手办、乐高、汽车2024年[heading1]一月[content]4070TiSuper发售,我买了显卡配了4K160显示器,备战2024年8月发售的国产3A大作黑悟空和2025年发售的GTA6[heading1]二月[content]过年后,在七彩虹的售后群,有个老哥在分享用AI绘画的心得,问他要了SD秋叶安装包,下载了教学视频,自此迈出AI学习的第一步[heading1]三月[content]啃完SD的所有教程,秉着不浪费显卡资源的原则开始炼丹,人脸、画风、风景、景观、建筑的丹练了一些,不过因为图片数据集的质量一般,且很多是公司里的项目案例图片,所有lora仅供自嗨[heading1]四月[content]与小伙伴探讨AI变现的途径,尝试用GPT和SD制作图文故事绘本、小说推文的项目,因组员各自忙于事业而不了了之。但过程中练了一些绘本风格的丹。[heading1]五月[content]因公司岗位可能有调动,提前把电脑运到武汉的家里,但最终工作地点仍在昆明,开启了长达五个月无硬件支持的AI学习之路。有幸加入到Prompt battle社群,开始了Midjourney的学习,这一阶段打磨了另一种形式的文生图提示词学习。

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本网站(WaytoAGI)是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。它既集成了各类 AI 工具,如文生图、文生视频、文生语音等工具,也提供了丰富的 AI 知识,包括 AI 技术的发展与应用、多种 AI 生成工具(如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具,能创建个人 AI 智能体的豆包,输入文本可生成播客的 Notebook LN)、端侧大模型的特点、AI 工程平台(如 define、coach 等)及其应用、模型社区介绍等。无论您是 AI 初学者还是行业专家,都能在这里发掘有价值的内容,应用各类 AI 工具和实战案例等,让更多的人因 AI 而强大。 相关链接:https://waytoagi.com/ 即刻体验:https://waytoagi.com/
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2025-03-06
如果我想对一首歌填新歌并合成演唱,用哪个AI工具
如果您想对一首歌填新词并合成演唱,可以使用以下 AI 工具: 1. ACE Studio: 实操步骤: 第一步:准备音频素材。使用干声转换,在软件中分别导入人声干声和伴奏,放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。注意,男歌女唱或女歌男唱时,导入前先进行变调。常用工具如 TME Studio(地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor ),可用于音频分离;Vocalremover(地址:https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder ),包含音频分离、变调、BPM 查询等功能。 第二步:干声转换。转换前先将工程 BPM 设置为与歌曲一致,然后将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道进行干声转换。 第三步:选择歌手。软件左侧有歌手可选择,长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。 2. Suno 和 Udio:推出了上传音频文件生成音乐的功能,有了前置旋律,可以精确控制每首歌的速度、旋律、配器、合成等。可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,把点数用来 roll 更多细节调整的部分,提升作品品质。
2025-03-06
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目前在美国和欧盟的发展与应用情况
以下是关于 AI 目前在美国和欧盟的发展与应用情况的综合回答: 在知识产权方面: 国际知识产权保护协会(AIPPI)与美国的立法观点相似,否认将 AI 包含进“作者”的范畴,但其生成的内容能否取得版权注册取决于生成物所体现创造性的多少。 欧盟认为人工智能生成的内容必须受到知识产权法律框架的保护,且可以通过对欧洲现有法律的解释解决人工智能的版权问题。 在人工智能工具的使用和流量方面: 大多数顶级人工智能公司位于美国,少数位于亚洲。 所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量,占总量的 16.21%。欧洲以及澳大利亚和加拿大在人工智能投资和采用方面落后。 欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案,但最近的研究表明当前的许多人工智能模型不符合欧盟对人工智能的监管。 在行业发展方面: 英伟达(NVIDIA)仍是全球最强大的公司之一,享受着市值达到 3 万亿美元的辉煌时刻,而监管机构也正在调查生成式人工智能(GenAI)内部的权力集中问题。 虽然全球治理努力陷入僵局,但国家和地区的人工智能监管继续推进,美国和欧盟通过了几份有争议的立法法案。 在研究进展方面: 前沿实验室的性能正在趋同,但 OpenAI 在推出 o1 后保持了其领先地位,规划和推理成为主要的研究前沿。 基础模型展示了它们超越语言的能力,多模态研究推动了数学、生物学、基因组学、物理科学和神经科学的发展。 在安全问题方面: 世界各地的政府模仿英国在人工智能安全方面建立国家能力,成立研究所并研究关键国家基础设施的潜在漏洞。 每一个提出的破解「修复」方案都失败了,研究人员开始关注更复杂、长期的攻击。
2025-03-06
怎么在AI文生图中精准的输出想要的文字
要在 AI 文生图中精准输出想要的文字,可以参考以下方法: Recraft 模型: 提供提示词加上文本位置,因为模型获得的输入数据越多,越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型: 定主题:明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet:可控制图片中特定的图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 局部重绘:下篇再学。 设置 VAE:选择 840000 即可。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,同样用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型: 定主题:明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 设置 VAE:选择 840000 即可。 CLIP 跳过层:设成 2 。 Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,同样用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,迭代步数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 生成批次:默认 1 批。
2025-03-06
我是新手,怎么学习agi,从哪里开始
对于新手学习 AGI,建议您按照以下步骤进行: 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。 6. 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。 7. 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。 记忆方面:先从
2025-03-06
八岁孩子如何开始学习AI
对于八岁孩子开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 从编程语言入手:可以先学习 Python、JavaScript 等编程语言,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习 AI 打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:体验如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,探索面向儿童的 AI 教育平台。 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),以及在各领域的应用案例。 4. 参与相关实践活动:例如参加简单的 AI 创意设计活动,尝试用 AI 技术解决一些小问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展动态:通过适合儿童的方式,了解 AI 领域的最新进展和影响。 需要注意的是,八岁孩子的认知和理解能力有限,学习过程应注重趣味性和引导性,避免过于复杂和枯燥。
2025-03-06
我是零基础,怎么学习deepseek提示词
如果您是零基础学习 DeepSeek 提示词,可以从以下几个方面入手: 1. 核心原理认知: AI 特性定位:DeepSeek 支持文本/代码/数学公式混合输入,具有动态上下文(约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 字左右)和任务适应性(可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式)。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,且对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 2. 基础指令框架: 可以套用四要素模板,如果不知道如何表达。 掌握格式控制语法,如强制结构使用```包裹格式要求,占位符标记用{{}}标注需填充内容,优先级符号>表示关键要求,!表示禁止项。 3. 进阶控制技巧: 思维链引导:包括分步标记法(如请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估)和苏格拉底式追问(在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差)。 知识库调用:如领域限定指令(基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌)和文献引用模式(以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破)。 此外,还可以参考以下具体的应用案例: 1. 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量,选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 2. 提升 DeepSeek 能力:通过特定的步骤,如搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek 并阅读开场白后开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能等。
2025-03-06
请帮我制订一个AI学习路径。
以下是为您制定的 AI 学习路径: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:掌握线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:熟悉监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:深入学习神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:了解语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:掌握图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:关注大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:进行论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:学习 Python、C++等编程语言。 2. 机器学习基础:掌握监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:熟悉 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域实践。 5. 数据处理:学会数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:掌握模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:参与项目实战、案例分析等。 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。
2025-03-06
初步学习AI应该先学什么内容
初步学习 AI 可以从以下几个方面入手: 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。 对于不会代码的人,若希望继续精进 AI,可以尝试了解以下作为基础的内容: 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。 中学生学习 AI 可以参考以下建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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。 总之,中学生可以从编程基础、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,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-03-06
如何学习利用通往AGI之路
以下是关于学习利用通往 AGI 之路的相关内容: 关于 AE 软件: 基本功能:可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用:如用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 关于 AI 知识库: 使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 线下活动的规则和玩法,以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 相关名词解释:包括 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。 信息来源: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。 社区共创项目:如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径:有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 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,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐: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。 历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 学习路径推荐: 应用:深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天都用它,并使用它们来解决实际问题或提升效率。 分析:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。
2025-03-05