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如何在20天内快速学习AI技术,并找到工作

Answer

以下是在 20 天内快速学习 AI 技术并找到工作的一些建议:

  1. 基础知识学习:
    • 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。
    • 熟悉统计学基础,如均值、中位数、方差等统计概念。
    • 掌握线性代数基本概念,如向量、矩阵。
    • 学习基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。
  2. 算法和模型:
    • 学习监督学习中的常用算法,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。
  3. 评估和调优:
    • 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。
  4. 神经网络基础:
    • 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。
  5. 实践操作:
    • 像案例中的二师兄一样,通过实际操作和练习来巩固所学知识,例如使用相关工具进行炼丹。
    • 参与社群交流和项目实践,如加入 Prompt battle 社群,尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等项目。

需要注意的是,20 天的时间较为紧张,要保持高强度的学习和实践,同时不断总结和反思,提升自己的能力,以增加找到工作的机会。

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

References

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。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.19.AI is already delivering major advances and efficiencies in many areas.AI quietly automates aspects of our everyday activities,from systems that monitor traffic to make our commutes smoother,17 to those that detect fraud in our bank accounts.18 AI has revolutionised large-scale safety-critical practices in industry,like controlling the process of nuclear fusion.19 And it has also been used to accelerate scientific advancements,such as the discovery of new medicine20 or the technologies we need to tackle climate change.212.20.But this is just the beginning.AI can be used in a huge variety of settings and has the extraordinary potential to transform our society and economy.22 It could have as much impact as electricity or the internet,and has been identified as one of five critical technologies in the UK Science and Technology Framework.23 As AI becomes more powerful,and as innovators explore new ways to use it,we will see more applications of AI emerge.As a result,AI has a huge potential to drive growth24 and create jobs.25 It will support people to carry out their existing jobs,by helping to improve workforce efficiency and workplace safety.26 To remain world leaders in AI,attract global talent and create high-skilled jobs in the UK,we must create a regulatory environment where such innovation can thrive.3.21.Technological advances like large language models(LLMs)are an indication of the transformative developments yet to come.27 LLMs provide substantial opportunities to transform the economy and society.For example,LLMs can automate the process of writing code and17 Transport apps like Google Maps,and CityMapper,use AI.18 Artificial Intelligence in Banking Industry:A Review on Fraud Detection,Credit Management,and Document Processing,ResearchBerg Review of Science and Technology,2018.19 Accelerating fusion science through learned plasma control,Deepmind,2022;Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning,Degrave et al.,2022.

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础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。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。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。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。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。

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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
对于 2025 年环境下的 AI 小白,以下是一些学习建议和学习内容,以帮助您赶上初始 AI 人的脚步: 1. 积极参与相关活动: 参加类似上海火山引擎原动力大会、camelai 的现场黑客松活动等。 参与社区共学智能体搭建的课程分享。 报名参加如 VB 等各类 AI 建模和绘画活动。 2. 学习提示词: 从复制社区里他人的提示词开始,逐渐提升自己撰写提示词的能力。 了解提示词撰写的要点,如明确主体、动作、场景,避免使用专有名词和网络名词,给 AI 清晰描述。 3. 参与社区共建: 写产品体验文章等,与其他学习者交流经验。 4. 制定学习计划: 明确学习目标和步骤,例如规划参与特定的课程和活动。 5. 学习 AI 编程: 认识到不懂代码学 AI 编程入门不易,但可借助工具。 参加如 build down tree AI 编程挑战活动。 按照后续课程安排进行系统学习。 6. 学习 AI 视频制作: 重视人物设定与剧本,包括主体、动作、场景等要素。 掌握分镜处理,明确用几个镜头表述内容。 熟悉生成与后期的流程,包括抽卡、粗检和如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等后期处理。 做好脚本即提示词,耐心抽卡,不断提升撰写提示词能力。 选择适合自己的工具,如剪映(主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut)。 向 ChatGPT 询问获取灵感。 总之,要相信自己,只要不停下学习的脚步,就一定能够在 AI 领域取得进步。
2025-03-10
给我30份中央人民政府网站和工业和信息部网站2020~2023年期间发布的重要的国家层面与人工智能相关政策文件,列个清单
以下是中央人民政府网站和工业和信息部网站 2020 2023 年期间发布的部分重要的国家层面与人工智能相关政策文件清单: 1. 互联网信息服务算法推荐管理规定(算法推荐规定),于 2023 年 3 月 1 日生效。 2. 互联网信息服务深度合成管理规定(深度合成规定),于 2023 年 1 月 10 日生效。 3. 生成式人工智能服务管理暂行办法(生成式 AI 办法),于 2023 年 7 月 13 日公布并于 2023 年 8 月 15 日生效。 4. 生成式人工智能服务安全基本要求(征求意见稿),于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见,意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 5. 科技伦理审查办法(试行)(征求意见稿)(伦理审查办法(草案)),于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见,意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 6. 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿),于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见,意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 由于未能获取到 30 份相关政策文件,建议您通过中央人民政府网站和工业和信息部网站的搜索功能,以获取更全面和准确的信息。
2025-02-25
2024 年值得关注的中文大模型全景图
2024 年,AI 大模型在生产和生活中落地速度迅猛,被称为国内大模型落地元年。以下是一些值得关注的情况: 国内大模型行业形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。 2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长,中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 在金融行业,百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一;科大讯飞居第二。 在智能终端行业,超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出,截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%。 2024 年 9 月 AI 行业大事记: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法;Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 大模型进入产业落地后,除了大模型本身能力质量要过硬外,落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正在加速成为体系化之战。
2025-02-21
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
最新的AI行业动态和进展有哪些,包含2025年
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。
2025-02-17
今日2025.2.13日的AI日报
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
2025-02-13
市面上有哪些ai硬件
以下是市面上一些常见的 AI 硬件: 1. RayBan Meta 智能眼镜:由 meta 与雷朋合作推出,Tiktok 作品数约 180000 个,价格为 299 美元。 2. Vision Pro 眼镜:来自苹果公司,Tiktok 作品数约 38600 个,价格为 3999 美元。 3. cozmo 玩具机器人:由 Digital Dream Labs 制造,Tiktok 作品数约 10500 个,价格为 399 美元。 4. Lovot 玩具机器人:由 GROOVE X 生产,Tiktok 作品数约 5931 个,价格为 9000 美元。 5. Optimus 等身机器人:由特斯拉推出。 6. AI pin 挂件:由 Humane 制造,Tiktok 作品数约 1200 个,价格为 699 美元。 7. PLAUD 录音机:由机智连接生产,Tiktok 作品数约 1072 个,价格为 159 美元。 8. RabbitR1 挂件:由 Rabbit Inc 推出,Tiktok 作品数约 1048 个,价格为 199 美元。 9. Loona 玩具机器人:由可以科技制造,Tiktok 作品数约 753 个,价格为 449 美元。 10. Timekettle WT2 耳机:由 Timekettle 生产,Tiktok 作品数约 751 个,价格为 299 美元。 11. OrCam MYEYE 眼镜:由 OrCam 推出,Tiktok 作品数约 532 个,价格为 4250 美元。 这些数据来源于 google、tiktok、twitter、亚马逊等。更多榜单信息您可以访问:https://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLh 。对于榜单内容有疑问想交流的 GenAI 硬件创始人,或者想合作转载内容的公众号博主,请加微信,或者在本文末留言。
2025-03-12
AI生成图表
以下是为您整理的关于 AI 生成图表的相关内容: Napkin:这是一款能够生成多样风格图表的 AI 工具。它可以将选中文本转换为 mermaid 格式图表,支持 SVG 渲染,交互流畅且模板丰富。后台可能使用轻量模型(如 GPT4 mini),自动选择图标,生成多套模板供选择。当前免费,适合需要快速生成图表的用户。相关链接: 创建项目管理流程图(Lucidchart): 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 Liblibai 文生图简易上手教程: 1. 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设成 2。 6. Prompt 提示词:用英文写生成需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考 checkpoint 详情页中模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,一般在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。
2025-03-12
怎样用AI生成行业每周内容分析简报
以下是使用 AI 生成行业每周内容分析简报的方法: 1. 项目目的: 目标:通过 AI 工具每天生成【画小二日报】,替代传统人工整理 AIGC 行业资讯。 思路:解决问题不止一种方法,多种思路各有优劣,重要的是锻炼实际应用中的问题解决能力。 2. 效果演示:通过方法一生成画小二日报 Demo 演示,可查看。 3. GPTs 画小二日报: OpenAI 的 GPTs:构建 GPTs 需要是 GPT4 的付费用户。 创建画小二日报的 GPTs:按照图片中标注的步骤操作。 Instruction 的 Prompt:请牢记这个英文单词。 4. 使用工具:扣子 Coze 创建 Bot:网址 https://www.coze.cn,后缀是 com 是国际版,可免费白嫖 GPT4。 编辑界面。 截图示意:提示词、插件选择 getToutiaoNews,引用插件生成对应内容。 Prompt 提示词。 输出结果。 5. 获取指定网站内容: 指定网站:如 36kr 网站 AI 频道资讯:https://36kr.com/information/AI/。 在 Coze 中的提示词。 输出结果。 6. 使用工作流重写: 工作流思路:将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容,可自定义风格,加入个人元素防止拷贝。 搭建工作流:使用到的组件包括 GetToutiaoNews、大模型,工作流布局。 GetToutiaoNews 配置。 大模型配置:根据输入内容,按照平易近人和搞笑的风格写标题,以科普博主画小二的口吻描述,写 100 左右的新闻概要,注意人设与回复逻辑。 7. 使用 Webpilot 插件: 原因:省去工作流,获取新闻列表并让 Webpilot 分析。 解题思路:首先获取新闻列表,其次让 Webpilot 分析对应的内容并输出,思考后续是否可跟大模型重写及相关问题。 8. 同步飞书:数据同步到飞书可变为训练数据。 9. 粉丝交流学习群:包括 AIGC 商业案例实操课、画小二微信交流群、画小二微信公众号。
2025-03-12
AI赛事网站
以下为一些 AI 赛事网站及相关信息: 【灵璧 AI】安徽文创 截止日期:0115 0315 奖金奖项:一等奖 2k1,二等奖 1k2,三等奖 8005 主题+作品类型:赛道一为数字艺术创作,利用 AIGC 技术创作数字绘画、数字雕塑等艺术作品;赛道二为互动体验设计,设计互动体验项目,如 AR/VR 体验、互动游戏等;赛道三为数字故事讲述,创作以虞姬及灵璧特色历史文化为主题的数字故事,如动画短片等。 关键要求:只能提交一份作品。以压缩包上传,材料包含创作作品的源文件、prompt 指令、制作过程的关键过程截图、录屏与说明等。 提交方式:邮箱 链接: 创无界智未来·文旅应用赛 截止日期:0101 0330 奖金奖项:一等奖 10w1,二等奖 6w2,三等奖 3w3 主题+作品类型:四个赛道 关键要求:模糊 提交方式:官网 链接: 【凌家滩】AI 创作大赛 截止日期:0101 0415 奖金奖项:一等奖 2w1,二等奖 8k2,三等奖 2k3,优秀奖 010 主题+作品类型:“文化遗产的数字化重现与未来表达”AI 图像/AIMV/AI 视频 关键要求:无 提交方式:无 链接: Project Odyssey 第二季 视频和图像:Civitai, Kling AI, Viggle, Hailuo, Hedra, RunPod, Higgsfield, ThinkDiffusion, neural frames, Genmo, fal, LTX Video, CogVideoX, Morph Studio, Domo, Haiper, Pony Diffusion, Leonardo AI, Rubbrband 音频:ElevenLabs, Hailuo, Cartesia, Sync, Tunes by Freepik 3D:Playhouse, Playbook, Tripo AI 故事板:SAGA 截止日期:12 月 16 日正式启动 奖金奖项:共涵盖 9 大参赛类别,超 40 个现金奖项累计 7 万美元,还提供价值超 75 万美元的 AI 工具免费试用额度 主题+作品类型:无 关键要求:无 提交方式:比赛现已开放注册,加入等候列表,12 月 16 日起即可解锁超 30 种免费试用 链接: 赛事官网:https://www.projectodyssey.ai/ 注册地址:https://projectodyssey.myflodesk.com/season2 赛事 Discord:https://discord.com/invite/projectodysseyai 智绘未来【台州】AI 大赛 截止日期:0122 0309 奖金奖项:①一等奖 5k1,二等奖 2k3,三等奖 1k5,台州奖 1k1;②一等奖 5.5k1,二等奖 2.5k2,三等奖 1.5k3,台州奖 1k1 主题+作品类型:AI 绘画赛道,AI 视频赛道(60S 以上) 关键要求:分辨率 2K 以上,【加分项】展现台州自然风光、人文历史、城市印象等元素,对台州未来景象的想象,或对台数字馆的未来想象相关的台州元素(额外在总分值增加 10%的分数) 提交方式:AITOP100 平台,投稿后必须转发至小红书分享并带上话题智绘未来+关注官方账号@台州数字馆。 链接:
2025-03-12
我想知道现在中国网络环境内可以用的最好图片AI,以图生图稳定
目前在中国网络环境内可用的较好的以图生图且较为稳定的 AI 产品有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格可选,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,关于 Stable Diffusion 还有一些相关的使用技巧和处理步骤: 用 GFPGAN 算法将人脸变清晰,可参考文章。 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,该放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的,可参考文章。 使用 Stable Diffusion 中的【X/Y/Z plot】脚本做参数对比,如设置 X 轴为提示词相关性,Y 轴为重绘幅度等。绘图时可通过增加提示词、使用画笔工具等进行局部修改和重绘。
2025-03-12
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 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。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 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。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 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。 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。
2025-03-12
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
如何能让大模型自动读取到微信上的聊天内容。
要让大模型自动读取到微信上的聊天内容,可以参考以下几种方法: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,并可白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。若不想接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 3. 搭建,其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画等。 此外,还有作者张梦飞的方法,即把自己微信中的聊天记录导出,用自己的聊天记录去微调一个模型,最终将这个微调后的模型接入微信中替您回复消息。 另外,在创作方面,鉴于聊天记录属于绝对的个人隐私,不适合接入第三方大模型提取信息,可本地化部署LLM。例如采用百川2的国产大模型开源,如Baichuan2作为底模,先用提示工程对聊天记录进行信息提取,并在此基础上使用自有数据进行模型微调。
2024-10-31
在学习过ai的基本原理以及尝试过一些大众的ai应用后,我想进一步深入了解ai,给我可以参考的方向
以下是您进一步深入了解 AI 可以参考的方向: 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、机器学习、深度学习等主要分支及其联系。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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。 掌握提示词技巧,其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 6. 精进学习: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等)、线性代数(了解向量、矩阵等)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,如监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等)、无监督学习(熟悉聚类、降维等)、强化学习(了解基本概念)。 学会评估和调优,包括性能评估(了解交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习使用网格搜索等技术优化模型参数)。 掌握神经网络基础,包括网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等)。
2025-03-11
学习AI小说写作
以下是关于学习 AI 小说写作的一些方法和建议: 1. 利用 coze 工作流: 用 bing 搜索相关标题的内容。 用程序将搜索结果结构化(不熟悉程序的可忽略或直接复制文中代码)。 用大模型草拟大纲,包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章并输出文章内容。 2. 基于《救猫咪》的工作流: 记住 AI 只是辅助创作,提高创作效率,最后仍需人工加工和修改以满足人类读者要求。 可使用的 AI 工具有 ChatGPT(擅长构思)、Claude(文笔好于 ChatGPT)、彩云小梦、Kimi、MidReal 等。 3. DeepSeek 小说家相关: 从 Deepseek R1 提示词过渡到小说写作,探讨如精心设计与凭直觉写作的关系。 考虑好文字引起的生理和情绪共鸣,关注人类共性。 交流模型应用和创作,如对比 Deepseek 和 cloud 3.5 文风,控制篇幅方法等。 参与如“Deepseek 小说家”等相关活动,分享经验和案例。
2025-03-11
ai学习
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。
2025-03-11
职场打工人,没有编程基础。怎么在3个月内学习运用好ai?并列出详细计划
以下是为没有编程基础的职场打工人制定的在 3 个月内学习运用好 AI 的详细计划: 第一个月: 了解 AI 编程的基本概念和应用场景,通过相关文章和案例建立初步认知。 借助 AI 工具完成一些简单的任务,例如使用一些现有的 AI 插件来辅助工作,如 IAiUse Language Translator Settings、i18n Nexus 等。 第二个月: 学习 Python 基础,包括基本语法规则(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)。 掌握函数的定义和调用,理解参数和返回值的概念,以及作用域和命名空间。 第三个月: 深入学习 Python 的模块和包,学会导入标准库中的模块和第三方库,以及使用包来扩展程序功能。 了解面向对象编程的基本概念,包括类和对象、属性和方法、继承和多态。 学习异常处理,理解异常的工作原理,掌握使用 try 和 except 语句处理错误。 掌握文件操作,包括文件读写、文件与路径操作。 在学习过程中,要多实践、多练习,结合实际工作中的需求进行应用,不断提升自己运用 AI 的能力。
2025-03-11
怎么学习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,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。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议: 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。 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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 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。 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。
2025-03-11