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请帮我制订一个AI学习路径。

Answer

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。

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

References

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.数学基础:线性代数、概率论、优化理论等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等3.深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等5.计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等6.前沿领域:大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等7.科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等[heading3]偏向应用方向[content]1.编程基础:Python、C++等2.机器学习基础:监督学习、无监督学习等3.深度学习框架:TensorFlow、PyTorch等4.应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等5.数据处理:数据采集、清洗、特征工程等6.模型部署:模型优化、模型服务等7.行业实践: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。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。

通往AGI之路介绍.pdf

#P48#P49#P50#P51CO-BUILDING IN THE AI OPEN SOURCE通往AGI之路介绍COMMUNITYAGI-AJAI时代创作者玩法AJAGI AIText StringContentsSTRINGPart1 AIPart2 AIPart3 AIPart4 AIPart5 AIPart6 AI Agent开源社区的活动丰富多彩我们的目标是让每个人的学习过程少走弯路让更多的人因AI而强大AIAIAI学习路径规划AI论文和数据知识库阅读导览为不同类型的同学规划不同的学习路径AI产品介绍、数据分析研究报告与课程AI提示词+绘画AI提示词、AI绘画AI语音与数字人AI产品+应用AI产品案例、场景应用前沿科技探索AI动态+延展每日动态与延伸阅读开源内容共建🌈音乐之路🌈关键词学社🌈AI即兴喜剧🌈AI视频学社🌈微信机器人搭建🌈AI教育之路🌈手搓“硬件”机器人🌈AI3D学社WaytoAGIAI///Agent/···通往AGI之路｜野神殿｜麦乐园｜离谱村true

Others are asking
ai绘画
AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 改变传统艺术面貌：从生成艺术作品到辅助艺术创作，影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步：从早期机械臂机器人到当前大语言模型，在创作质量和速度上有新突破，推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议：人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同，但不太愿意将其视为艺术家；艺术家态度复杂，有期待也有担忧；带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性：帮助艺术家探索新创意表达方式，提高制作效率，降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放入相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现奇妙景象：将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 探索之旅：利用机器学习和深度学习模拟创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限：不再局限于传统手工绘画技巧，通过技术手段开拓新创作领域，为缺乏绘画技巧的人提供参与机会，使艺术更民主化和包容。
2025-03-06
你作为AI开源项目的专家，请解释下如何来做一个AI开源项目
要做一个 AI 开源项目，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确项目目标和范围：确定您的 AI 开源项目要解决的具体问题和应用场景，以及项目的边界和功能。 2. 制定.cursorrules： 说明自己的身份和期望的技能：告诉 AI 您希望它具备的专业水准和技能。 明确项目任务：清晰地告知 AI 项目的具体目标和要求。 设定项目规则：包括代码规范、风格等，以保证代码的一致性和可维护性。 规划文件存放位置：便于代码的组织和查找。 指定使用的工具：如框架和库，确保项目的整洁和统一。 说明测试要求：让 AI 生成的代码具有可测试性，并主动编写测试用例。 提供参考资料：帮助 AI 基于最佳实践进行开发。 如有 UI 需求，明确相关要求。 3. 选择合适的技术和框架：例如 Fooocus 这样的图像生成开源项目，它内置多种风格，适合小白上手，且具有离线、开源、免费等特点，支持在多种操作系统上使用，并借鉴了稳定扩散和 Midjourney 的设计思想。 4. 考虑开源的角色和影响：从长远来看，开源模型的情况会变得复杂。对于具有高度能力的模型，如能够自主创办和建立大型科技公司或进行科学研究的模型，其是否开源会产生难以预测的后果。 总之，创建一个 AI 开源项目需要综合考虑多方面的因素，包括技术选型、规则制定、目标明确等，以确保项目的成功和可持续发展。
2025-03-06
有什么AI生图网站支持生成汉字？
以下是一些支持生成汉字的 AI 生图网站： 1. ComfyUI Kwai Kolors 快手可图：支持中英文提示词工作流，有相关的下载安装设置教程，可生成汉字。您可以通过了解更多。 2. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。
2025-03-06
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。对于没有理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，最初计算机是按照明确的程序和算法进行运算。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确其具体步骤和解法，而这正是 AI 所感兴趣的。 如今的 AI（主要是生成式 AI 这类技术）可以接受和理解各种不同的输入和数据，并生成包括文字、声音、图像、视频、3D 模型等多种多样的内容。简单来说，可以把 AI 当人看。
2025-03-06
产品经理在设计AI产品功能时候，需要设计意图识别吗？怎么设计呢
产品经理在设计 AI 产品功能时，需要设计意图识别。以下是关于意图识别的相关内容： 意图识别的定义：当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。 意图识别的实现方式： 1. 通过准备特定于任务的数据集，然后利用这些数据对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。这个过程涉及到在预训练模型的基础上进一步训练，以调整模型参数，使其更适应特定的任务需求。 2. Prompttuning，这种方法不需要对模型的参数进行大规模调整。而是通过精心设计的提示词来引导模型，使其能够识别和响应用户的意图。这种方法的优势在于其灵活性和快速适应性，能够在不改变模型参数的情况下，迅速适应新的任务或领域。 这两种方法各有优缺点：微调能够提供更高的准确性，但需要较多的训练数据和计算资源；而提示词调优则在创造性和灵活性方面表现更为突出。 在使用大型模型进行意图识别时，需要注意一些潜在的问题： 1. 由于意图识别在智能系统中扮演着守门人的角色，如果其准确性不足，整个系统的后续环节，包括记忆、规划和反思等，都可能受到影响，无法正常发挥作用。 2. 在落地设计时，意图识别通常与特定的业务场景紧密相关，如果脱离了具体的业务需求，意图识别将失去其实际意义。因此，在设计意图识别系统时，必须将其与业务需求紧密结合，确保其能够准确地理解和响应用户的需求。如果意图识别脱离了业务背景，那么可能不如利用模型的泛化能力去执行更基本的意图识别任务。 以下是一个使用 prompt 来设计意图识别的例子：在上述使用提示词进行意图识别的例子中，提示词对用户的指令进行了分类，以识别不同的意图。然后，根据这些识别出的意图，系统执行相应的动作。最终，系统会输出一个 JSON 格式的结果，这通常包含了对用户指令的解析和响应。 在未来的 AI 学习产品中，除了拥有大模型之外，还需要拥有其他的基础设施，包括但不仅限于具备学习任务规划能力的小参数规模模型、意图识别模型、多模态交互模型、搜索引擎、既有的知识库等等。
2025-03-06
sap与AI的相关知识
以下是关于 SAP 与 AI 的相关知识： NVIDIA 和 SAP 正在使用 NVIDIA NEMO 和 DGX Cloud 构建 SAP gem Copilots。SAP 支撑了全球 87%的全球商业，基本上世界都在 SAP 上运行。 目前提供的内容中关于 SAP 与 AI 的信息有限，您可以补充更多具体需求，以便为您提供更全面和准确的回答。
2025-03-06
青年员工人工智能能力提升的路径与思考
青年员工提升人工智能能力的路径与思考如下： 学习路径：成为基于 Agent 的创造者 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。 数字员工（agent）=学历（大模型）+察言观色（观察）+逻辑思维（推理）+执行（SOP）。 创造者的学习要用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用，大模型的开发研究和演进交给学术界和大厂。 Agent 工程（基础版）： 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成每一个单一任务。 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”：在固化流程和让 AI 自主思考之间需在对 AI 能力基础上作出妥协和平衡。 趋势研究：AI 时代的个人成长路径 第 2 阶段：AI 素养培养与工具掌握 建立拥抱 AI 的心态后，提升 AI 素养，系统学习 AI 相关知识，包括机器学习、自然语言处理等基本概念，以及 AI 在各行业中的应用案例。 上手一些 AI 工具，如 ChatGPT、智能翻译工具、AI 绘图程序等，在日常工作中练习利用 AI 工具完成部分任务，如协助撰写文档、整理数据、生成简单代码等。 熟练驾驭 AI 工具，成为使用者而非旁观者，使用时保持理性，认识到当前 AI 的局限，学会验证输出结果，不盲从。 戴尔因 AI 上演“大逃杀”的启示 对于处于中间位置的执行层，形势紧迫，面临人工智能取代工作职能和向上攀升的机会，需迅速掌握并运用人工智能技术。 为在变革中生存和发展，需关注两方面： 有效应用人工智能技术：迅速掌握生成式人工智能基本概念和潜在影响，重点理解其对工作方式和行业格局的革新；深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极应用到实际工作中。 保持持续学习和关注的态度。
2025-03-06
一个ai小白，想要学习ai相关知识，请帮忙推荐学校路径和方法
对于 AI 小白，以下是学习 AI 的学校路径和方法： 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）及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的系列课程，引导了解生成式 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，按照自己的节奏学习，还有机会获得证书。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且有用。 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。 在知识库有很多实践后的作品和文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 此外，还可以参考以下资源： 学习路径方面，有很多高质量学习内容，如李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等供有时间深入学习的人使用。 部分同学通过观看李弘毅的导论、文达的相关信息并整理成学习笔记，在整理过程中能学到更多知识，还能与大家交流互动。 觉得系统学习枯燥的话，可以等待社区共创内容，通过共创做小项目来反向推动学习。 介绍了 A16Z 推荐的内容从 5 篇扩展到 6 篇，包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理，及大语言模型词语接龙原理等基础知识。 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。
2025-03-05
有没有路径可以围绕DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径
围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面： 首先，通过集成收集 AI 反馈（AIF）聊天模型完成情况，然后利用 GPT4（UltraFeedback）进行评分并二值化为偏好。其中，Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay，通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中，用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据（tokens）序列组织构象上存在差异，这是一种 Synthetic Data 的路径，关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲，当一个答案是好的答案时，模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率；当一个答案是差的答案时，模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索，接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀，回归第一性原理进行更进一步的本质探寻，以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。
2025-03-04
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
自学AI路径
以下是新手自学 AI 的路径： 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、当前应用和未来发展趋势。 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，它上手容易且很有用。 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。 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。
2025-03-02
一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，如何在ai帮助下在未来几年寻找创业方向和努力路径
对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径，可以参考以下建议： 首先，了解不同的发展路径特点。在学术研究方面，要培养适应能力，保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”，充满刺激和不确定性，需要快速学习、适应市场和承担风险，虽能直接面对社会，但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致，创业公司有生存压力，而打工人有稳定收入和学习机会，但可能限制思维。 其次，明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径，强烈的内在动机是长期成功的关键，动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧，要直面并理解它们，将其转化为积极向上的动机，确保符合个人价值观。确定积极动机后，具有学术价值的问题可考虑读博，有商业价值的问题可尝试创业，至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后，为持续提升自我，可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因，如果是懒惰，要直面并解决，比如找学习伙伴相互监督；如果是能力不足，可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说，可以结合自身的兴趣和优势，思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向。同时，也可以通过打工或参与相关项目积累经验。
2025-02-27
有什么语言学习类的工具
以下是一些语言学习类的工具： 1. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 4. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 来个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择要学习的语言，并按照课程指引进行学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化的课程和练习，重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户，选择语言课程，按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）进行学习。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可以用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题，甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音命令或文本输入与助手进行互动，练习日常用语。 对于 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具，有以下选择： LingoDeer：使用游戏和互动活动来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。具有家长仪表板，可跟踪孩子进度并设置学习目标。 Busuu：提供英语和其他多种语言的课程，使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习。具有社区功能，可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 Memrise：使用抽认卡和游戏来教孩子英语，提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。具有社交功能，可让孩子与朋友和家人一起学习。 Rosetta Stone：使用沉浸式方法来教孩子英语，让孩子在自然环境中使用英语，具有语音识别功能，帮助孩子练习发音。 Duolingo：免费的语言学习应用程序，提供英语和其他多种语言的课程，使用游戏化方法让学习变得有趣，提供各种课程帮助孩子保持参与度。 在为孩子选择 AI 工具时，要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格，还需考虑应用程序的功能和成本。
2025-03-06
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，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，它上手容易且很有用。 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，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。
2025-03-06
promrt学习
以下是一些关于 Prompt 学习的资源和指南： 文本类 Prompt 网站： Learning Prompt：授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址： FlowGPT：国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快，网址： ChatGPT Shortcut：ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出，网址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享，网址： Prompt Extend：让 AI 帮你自动拓展 Prompt，网址： PromptPerfect：帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比，网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers，网址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt，网址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，网址： 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐：。 第二步：看 OpenAI 的官方文档：。 对于初学者，建议至少先真正理解以下几个问题： GPT 说人话的能力是怎么来的 “涌现”的产生 prompt 的概念和意义 为什么现阶段我们不得不用 prompt 课外阅读推荐：B站 UP Yjango（于建国博士）很早前就发布的相关视频。 您还可以在关注作者小七姐获取更多丰富内容。
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