在 2025 年 环境下的 AI 小白，如何学习，学习什么，才能够赶上初始 AI 人的脚步

在 3D 建模方面，AI 主要有以下应用和相关工具： 应用： 在 3D 模型生成中，AI 能够完成 3D 模型生成流程的“一步到位”。工作流中的每个环节通常需要 3D 美术工程师完成，而使用 3D 生成模型可直接生成一个可调整的 3D 粗模，显著提升效率。 在游戏测试与优化环节，AI 承担改善角色动画、编程与加速、自动化游戏测试等功能，能通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗，快速识别游戏开发中的基本问题并提出改善方法。 在游戏设计中，AI 依托自然语言生成用法，在角色与故事生成、游戏机制创新等方面发挥作用，通过针对性训练数据集强化 NPC 模型的基础能力。 大淘宝设计部的实践中，22 年中绘制头像还用 3D 建模，年末已用 AI 直接生成。23 年 AI 工具覆盖所有营销场景业务，带来降本增效，拓展设计师思维边界，改变工作流程，降低技能门槛，对设计师内在素养提出更高要求。 工具： provisual.app：这是一个 3D 模型在线可视化平台，具有易于使用、无需特殊技能或软件、可节省时间和成本等优点。其功能包括在线协作、实时渲染、无限视角、材质和纹理编辑、高质量输出等，适用于产品设计、营销、教育等领域，目标客户为营销机构、创意机构、包装公司、在线商店、设计院的设计师、美术师等。 tripo3d.ai：这是一个人工智能驱动的 3D 建模平台，可以使用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可直接使用的 3D 模型。 meshy：相关案例可参考 https://www.meshy.ai/ 。

AI 可以通过以下方式提升产品经理的工作效率： 1. 辅助精读论文：能帮助翻译、拆解公式，分析代码等。工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本：如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案：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. 设计和整理调研问卷：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. 进行竞品分析：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：很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码：写完 PRD 后，让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现产品逻辑表达问题，也方便 QA 同学测试。 此外，还有以下相关内容： 1. 银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手，效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 2. 有案例表明，产品经理使用 ChatGPT 优化代码可以显著提升效率。如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码的执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，同时还能保存所有历史数据，报表实现秒开。而且 GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。

以下是 AI 在 HR 领域的一些应用真实案例： 1. 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 在员工绩效评估方面，AI 能够分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 对于员工培训与发展，AI 也能发挥作用。 例如，在智能人力资源方面，目前主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。还有像 Deepseek“4+1”黄金提问法中的人力资源场景，如作为 IT 企业 HR，目标是 6 个月内培养 10 名全栈工程师，能独立负责项目。需要设计阶段性培训方案，并提出了具体的要求，用培训体系文档格式输出，包含能力评估标准。

以下是为您推荐的做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 这些工具通过自动化和智能化的设计流程，极大地简化了 PPT 的制作工作，您可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具，以提高工作效率和演示效果。

以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法： 1. 利用数字人技术：无需真人模特，只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000+多国家数字人模特，覆盖全球 28+种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。您可以在线体验： 。 2. 产品链接生成视频：输入产品链接，一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 3. AI 视频高光切片：智能提取视频高光片段，高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意，如初始视频 。

AI 可以协助制造业企业完成以下工作： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，在制造业中，AI 还能用于预测性维护，帮助工厂避免停机；进行质量控制，检测产品缺陷以提高产品质量；优化供应链，提高效率和降低成本；控制工业机器人，提高生产效率；以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

以下是 2025 年 2 月 13 日的 AI 日报： 近 7 日更新日志： 《》：Codeium 是一款面向企业用户的 AI 编程工具，能提升开发效率，适合非科技企业。其新产品 Windsurf 结合 AI 助手和开发者工作流程，提供无缝协作体验。与 GitHub Copilot 和 Cursor 相比，在代码生成和上下文感知能力上表现更佳，价格有竞争力。 《》：OpenAI 产品负责人 Kevin Weil 称 AI 模型成本下降，智能水平提升。未来将推出 o3 系列模型，具备更强推理能力，并计划在 2025 年让聊天机器人在现实世界实际操作。 《》：OpenAI 即将推出 GPT5，预计所有用户可免费使用。GPT4.5 将是最后一个非推理模型，GPT5 将整合多项技术，具备自主思考和快速响应能力，ChatGPT 多项功能将被整合，用户将享受免费深度研究额度。 社区动态速览： 2000 亿欧元投资，设立 12 个 AI 超算中心，抗衡美国与中国的竞争。 Anthropic CEO：AI 发展将加速至超人级智能 预计 2026 2030 年 AI 将达到“超级天才”级别，若无监管可能失控。 Cerebras 为 Perplexity AI Sonar 搜索模型提供加速，搜索速度提升 10 倍，优化信息准确性与计算成本。 更多详细内容查看

在 2025 年 2 月 12 日，您可以通过以下方式快速、稳定地使用 DeepSeek R1： PPIO 派欧云（https://ppinfra.com/modelapi/product/llmapi?utm_medium=article&utm_source=WayToAGI）：提供满血版全版本的 DeepSeekR1，输入价格为￥4/百万 tokens，输出价格为￥16/百万 tokens。有开发者福利，新注册立得 500 万 tokens（关注 PPIO 公众号回“deepseek”再领 1 亿），初创企业认证有 10 万算力补贴。产品服务特点为服务稳定性 99.9%，保持 0 故障，与 DeepSeek 官方同价，客户支持通道 10 分钟响应。 百度智能云：DeepSeekR1 限时免费，配额 1000RPM/10000TPM，无调用 tokens 上限。本模型将于 2025 年 2 月 19 日 00:00 起正式商用计费，输入价格 0.002 元/千 tokens，输出价格 0.008 元/千 tokens，有在线体验。 硅基流动：DeepSeekR1 输入价格为￥4/M Tokens，输出价格为￥16/M Tokens，有在线体验。2025 年 2 月 6 日起，未实名用户每日最多请求此模型 100 次。 此外，在 2 月 12 日，还有以下相关内容： 《》，来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 《》Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 《》DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

以下是关于 2025 年如何使用 AGI 赚钱的相关信息： 1. OpenAI 方面：到 2025 年，OpenAI 需从实验室和初创企业转型为长期发展的公司，董事会制定了一系列战略目标，包括优化非营利/盈利结构，将现有盈利机构转型为特拉华州公共利益公司（PBC），吸引资本支持使命；增强非营利组织的可持续性，非营利组织对现有盈利机构的权益将以 PBC 股份形式体现，并由独立财务顾问公平估值；强化部门功能分工，新结构下，PBC 将负责运营和业务，而非营利机构将专注于医疗、教育和科学等领域的慈善事业。OpenAI 的发展目标是助力建设一个以 AGI 为核心的新经济，同时确保其造福全人类。 2. DeepSeek 方面：DeepSeek 大模型近日在中国爆红，吸引了大量商家和博主借机“搞钱”，以高价售卖接入教程和培训课程。但官方提醒大部分收费内容均为假冒，用户无需花费。专家指出，普通人完全可以通过自学和开源社区获取知识，避免被虚假宣传误导。同时要警惕假冒网站。 3. 国产 AI 产业方面：东吴证券发布的研究报告指出，国产 AI 产业在 2025 年迎来加速发展机遇，字节跳动的 AI 生态布局尤为关键。2024 年大模型技术差距缩小，国内 AI 应用渗透率快速提升。字节跳动凭借顶级资源和创新姿态，在 AI 领域布局激进，其豆包大模型快速追赶，火山引擎云服务有望弯道超车。 4. 另外，Sam Altman 确信在 2025 年，可能会看到第一批人工智能 Agent“加入劳动力大军”，并对公司的生产力产生实质性的影响。超级智能工具可以极大地加速科学发现和创新，从而显著增加财富和繁荣。

以下是 2025 年可能出现的一些模型： DeepSeek 发布了最新模型 V3 与 R1，采用混合专家（MoE）架构，V3 引入多头潜注意力（MLA），R1 通过强化学习激活推理能力。 字节跳动推出新技术 OmniHuman，利用单张图片和音频生成生动的视频。 OpenAI 发布新模型 o1，基于思维链和强化学习的新训练和推理方法，展现出明显超出 GPT4 等传统模型的复杂推理能力。 苹果公司发布面向 iPhone、iPad 和 Mac 的个人智能化系统 Apple Intelligence，嵌入一个大约 30 亿参数的本地模型。 此外，2024 年的一些模型发展趋势也可能延续到 2025 年，如： 多模态能力的提升，包括视频生成模型的发展，如 OpenAI 的 Sora 引发业界轰动，带动一众模型公司追逐，到年底视频生成已成为各大模型公司的标配能力。 开源项目的发展，如 Meta 推出的 Llama 3.1 405B 版本，中国的开源项目 Qwen2、DeepSeek 等在全球范围内赢得众多用户。 随着“蒸馏”和“量化”等技术的发展，模型的小型化和端侧化逐渐形成趋势，多家公司推出 40 亿参数以下的专业或端侧小模型。

2025 年 AI 春晚的相关信息如下： 直播视频名称：共创贺新春，AI 中国年，第二届 AI 春晚！ 60 字内容简介：30 多个共创 AI 节目，来自 1000 多位共创者 3 个月的辛勤筹备。2025 年 1 月 29 日（大年初一）晚上 6:00 准点开播。 正式开放配置时间：1 月 29 日晚上 5:45 正式直播时间：1 月 29 日晚上 6:00 关于转播： 有转播经验的：能直接接受 https，rtmp 信号源的可以直接用拉流地址。 第一次转播的小伙伴：如果直播平台不能直接接入信号源，请先下载一个 OBS：https://obsproject.com/zhcn/download 。配置教程已置顶主流直播平台推流地址获取方式可以参考这篇文章后半段：https://zhuanlan.zhihu.com/p/653204958?utm_id=0 。 直播技术问题咨询： AI 春晚是由 WaytoAGI 社区组织的一场由 AI 技术驱动的晚会，首届 AI 春晚的完整视频可在 B 站上观看。首届 AI 春晚于 24 年大年初一当晚直播，18 万人在线观看，后续视频播放量超过 200 万，媒体曝光量超过 500 万，被誉为 AI 视频寺庙时代的一部现象级作品。 更多详细信息可参考 WaytoAGI 的官方网站。 完整版：https://www.bilibili.com/video/BV15v421k7PY/?spm_id_from=333.999.0.0 。 相关进度：

对于新手学习 AI，以下是一些建议： 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，可根据自己的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，欢迎实践后进行分享。 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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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。

如果您想系统学习本站内容，以应用为主、基础理论为辅，可以参考以下步骤： 基础理论方面： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，包括统计学基础（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）。 算法和模型方面： 对于监督学习，了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优方面： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握使用网格搜索等技术优化模型参数的方法。 神经网络基础方面： 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）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于知识库的使用，以 Agent 板块为例： 链接： 用法：从下往上看，一个一个点进去，都有视频。 注意事项：共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。确实内容有点多，点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始，不然太累。 链接： 用法：看了一些视频之后，您就知道您要看理论还是应用了，找到导航，想看哪里点哪里。 备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。 注意事项：内容较多，您如果都看到这里了，就要考虑聚焦了，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要您开始用起来，这事儿就成啦！快捷菜单找不到的话，看这里。

以下是为您提供的进阶学习 OpenAI 的建议： 1. 系统学习 API 相关知识：深入了解 API 的工作原理、接口规范、数据传输等方面的内容。 2. 实践练习：在网上寻找可用的 API 进行实际操作和练习。 3. 挖掘 GPT Action 的更多潜力：探索其更多的功能和应用场景。 4. 构建知识体系：通过不同的教程和资料，识别知识之间的共性和逻辑关系，深化对主题的理解。 5. 了解 OpenAI 的模型数据和训练：例如 GPT4.5 是通过扩展无监督学习和思维链推理等范式来提升 AI 能力，以及新的对齐技术如何促进更好的人机协作等。 6. 参考相关资料：查看官方 cookbook、万字长文回顾等历史脉络内容，以及入门经典必读和面向开发者的文章。 7. 从国内模型工具入手：先熟悉国内免费的模型工具，例如从提示词开始学习。掌握结构化提示词的优势，学会清晰地与模型对话。

以下是从零基础学习 AI 绘画的一些建议和资源： 1. 学习 Stable Diffusion 相关知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 深入浅出理解其核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 等搭建推理流程，并查看生成示例。 探索 Stable Diffusion 经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括了解训练资源、初识训练过程、配置训练环境与训练文件。 2. 体验《AI 绘画助手》： 它是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。 能将复杂的知识用通俗易懂的语言解释清楚，让您轻松理解背后机制。 熟悉市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，并介绍其使用步骤和独特之处。 擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法。 拥有丰富的实战案例经验，能为您答疑解惑，并规划学习路径。 3. 参考他人经验： 如二师兄的经历，他从二月开始接触 SD 秋叶安装包和教学视频，三月啃完 SD 教程并开始炼丹，四月尝试 AI 变现项目，五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在学习 AI 绘画的道路上取得成功！

以下是新手学习 AI 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。 6. 持续学习和跟进： AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 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。 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。

很抱歉，目前没有关于基于深度学习的草莓目标识别毕设的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导框架： 首先，您需要收集大量包含草莓的图像数据，并对这些数据进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。 然后，选择适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以考虑使用经典的模型架构如 VGG、ResNet 等，或者根据您的需求进行适当的修改和优化。 在训练模型时，要注意设置合适的超参数，如学习率、迭代次数等，并使用合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adagrad 等。 在模型训练完成后，进行评估和验证，可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。 最后，对模型进行优化和改进，以提高识别效果。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成毕业设计！

对于想学习 AI 的小白，以下是一些推荐和需要注意的方面，以及技术学习路线： 一、基础知识 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. 数学基础 学习线性代数、概率论、优化理论等。 3. 编程基础 掌握 Python、C++等编程语言。 二、学习路径 1. 偏向技术研究方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 三、深入学习和实践 1. 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。 2. 实践和尝试 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 3. 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。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于小白学习人工智能，建议从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念：首先，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。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。 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。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。 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。同时，建议掌握提示词的技巧，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。 另外，您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到适合纯 AI 小白的学习模式是输入→模仿→自发创造。同时要记住，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。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。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，可根据自己的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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 如果您是零基础小白： 1. 网上找基础课程学习。 2. 看一些科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用的练手 Prompt 工具： 拥有一个大模型帐号，如 ChatGPT4 或国产平替：。 5. 阅读相关文档：

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 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 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 发展迅速，新成果和技术不断涌现，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，作者的学习模式是输入→模仿→自发创造，学习资源免费开源。但需注意，其中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用最新情况，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。同时，学习状态和时间安排因人而异，能学多少算多少。

对于一个想学习 AI 的小白，以下是为您提供的学习路线： 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。 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。 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。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。

对于计算机小白学习 AI，以下是一个较为系统的学习流程： 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，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 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自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 此外，还可以参考以下案例： 二师兄在 2024 年 2 月接触到 AI 绘画，通过学习 SD 秋叶安装包和相关教程，进行炼丹实践。 雪梅 May 采用输入→模仿→自发创造的学习模式，在半年多的时间里保持较好的学习状态，学习 AI 相关知识。