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

关于人工智能有什么推荐的书

Answer

以下是为您推荐的关于人工智能的书籍：

  1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统介绍了认知神经科学的诸多方面。
  2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。
  3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的多方面内容。
  4. 《深度学习》（作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville）：深入探讨深度学习背后的深层数学。
  5. 《智慧的疆界-从图灵机到人工智能》
  6. 《白话机器学习的数学（图灵图书）》（作者：立石贤吾）
  7. 《人工智能（第 4 版）现代方法》

此外，还有一些相关的学习资源，如微软的 AI 初学者入门课程，包括特定的机器学习云框架课程、对话式人工智能和聊天机器人课程以及深度学习背后的深层数学课程等。同时，李宏毅的机器学习课程也值得关注。

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

References

书籍推荐：三本神经科学书籍

可能你需要的3本基础学科书籍📖AI是多学科交叉的产物，在学习和运用具体的能力时，比如学习他人的prompt模板或设计prompt，与AI协作（对话沟通）等等，有一些基础学科作为基底，或许能打开AI的新天地：1.《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun)：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。CyberDaily：想象AI像人一样思考与决策，而不是让AI像计算机输入输出。2.《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）这本书，让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。CyberDaily：得益于神经网络的联结主义，知识并非存在于某个文档或者知识库或者在记忆区里，而是存在于知识与知识之间，这是一场流动的盛宴，而非躲藏在某个区域的金库。3.《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls等著）神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。CyberDaily：将以上两本一起食用，效果更佳，造物主设计的人脑值得细细研究和理解。

微软AI初学者入门课程

特定的机器学习云框架。例如[Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)，[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)，或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。如有需要，考虑以下课程：《[使用Azure Machine Learning构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-azure-machine-learning-workspace/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure Databricks构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》。对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《[创建对话式人工智能解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》，你也可以参考[这篇博文](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）。关于这一点，我们推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在https://www.deeplearningbook.org/上获取。

陈财猫：推荐书单--了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们

[智慧的疆界-从图灵机到人工智能.epub](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/BLt6bwRROosupZxCDgUcb9iqnGf?allow_redirect=1)[白话机器学习的数学（图灵图书）(立石贤吾[立石贤吾])(Z-Library).epub](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Mv7rbY5Q3oMY3Sxf0KjcbLddnLd?allow_redirect=1)【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程-哔哩哔哩】https://b23.tv/KhwgLna【【授权】李宏毅2023春机器学习课程-哔哩哔哩】https://b23.tv/2ocUNn0https://www.lanqiao.cn/mobile/courses/1330[人工智能（第4版）现代方法.epub](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/E0lHbjuPooij1ixhMmycdQDMnxf?allow_redirect=1)[heading2]沟通学[content][《沟通的艺术》-罗纳德·阿德勒、拉塞尔·普罗克特.epub](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/SOlXbwdfWoY08wxTAS6ch5AnnsZ?allow_redirect=1)

Others are asking
关于人工智能逐渐取代基础劳动力的看法
人工智能逐渐取代基础劳动力是一个复杂且具有多面影响的现象。 一方面，GPT4 等先进的人工智能在各种任务和领域表现出色，其能力涵盖了职业和学术领域，如诊断和治疗疾病、发现和合成新分子、教学和评估学生等。这可能导致一些需要高级培训的工作中，AI 系统取代人类工作者或减少对人类工作者的需求，例如美国医学院学生选择放射学作为职业的决策已受到 AI 在放射学中作用增长的影响。 另一方面，部分科技公司虽利用 AI 提升生产力和降低人力成本，但大多数评论者认为 AI 不会彻底取代程序员，行业会进入“人机协同”阶段，且 AI 取代初级岗位的可能性更高，高级工程师仍不可或缺。 红杉资本的观点指出，AI 正处于重要的发展阶段，其变革性影响巨大。AI 相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业，拥抱 AI 的公司因成本降低和能完成以前人类无法完成的自动化任务，竞争优势将上升。对于专业职业，劳动力虽不易被取代，但更专业的服务将加速出现，熟练 AI 的专业人员能产生高附加值。 总之，人工智能对基础劳动力的影响并非简单的完全取代，而是会带来职业结构的调整和变化，需要人们适应、重新技能或重新调整职业道路。
2025-03-22
生成式人工智能的提示词工程
生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。
2025-03-19
作为一个法学本科生，人工智能小白，我可以从那些角度去深入学习人工智能，以达到可以参加人工智能开发的地步
对于法学本科生且人工智能小白的您，想要达到可以参加人工智能开发的地步，可以从以下角度深入学习人工智能： 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，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，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。 如果希望继续精进，对于 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。 此外，由于库和框架的支持不断增加，机器学习开始变得越来越流行。但要实现落地 AI 行业，我们必须了解这些代码背后的逻辑。一旦取消了现有框架的支持，了解这些框架背后的数学细节，编写这些算法中包含的复杂模式就会显得非常重要。至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识，我们就可以充分利用机器学习的潜力，比如： 1. 凭借算法背后的内联数学知识，为数据集选择最佳算法。 2. 利用正则化器背后的数学知识帮助解决模型过拟合或高方差问题。 3. 利用图论的知识来分析数据特征之间更复杂的关系。 4. 利用优化器背后的数学知识来设计适当的成本函数。 机器学习需要的数学知识水平相对比较主观，取决于每个人的具体需求。比如正在进行机器学习的底层研究，可能需要具有深厚的数学知识，因为研究要求彻底深入。但对单纯的应用者来说，可能不需要任何高等数学的相关知识，掌握 prompt 的基础框架就可以很好的应用。
2025-03-15
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识，挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照明确的程序（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机执行。 然而，有些任务无法明确编程，如根据照片判断人的年龄。我们能做是因为见过很多不同年龄的人，但无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以这类任务是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子，可以用能理解的语言解释：AI 就是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 AI 分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 得到巨大发展，只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 则能做任何人类可以做的事。
2025-03-13
如何利用人工智能破解无人机通信协议
目前没有关于如何利用人工智能破解无人机通信协议的相关内容。破解无人机通信协议是不合法且不符合道德规范的行为，可能会导致严重的法律后果。在合法和合规的前提下，人工智能可以用于优化无人机的通信效率、增强通信安全性等方面。
2025-03-13
请推荐搜索功能最强的AI
以下是一些搜索功能较强的 AI 搜索引擎推荐： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 此外，腾讯元宝也是一款搜索功能出色的 AI 产品，它虽然推出较晚，但能凭借独特优势在市场站稳脚跟。其最大亮点是强大的 AI 搜索功能，最近更新了搜索体验，推出深度搜索等新功能，还能访问大量微信生态系统内的私域资源，包括微信公众号的内容以及腾讯内部、互联网上的其他优秀资源。同时，它依托腾讯“混元”大语言模型，能生成高质量内容，在深度搜索时能更全面、深入地回答用户问题，是 GPT Search 的良好替代选择，尤其适合需要访问中文内容和微信生态系统信息的用户。 Perplexity 更是被认为是 AI 搜索领域的“祖师爷”，早在 2022 年就已开始探索。其官网为 https://perplexity.ai/，Pro 会员每月 20 美元，成为 Pro 会员后可使用高级模型，并享受无限制的 Pro 搜索。在处理复杂问题时，其专业搜索模式表现出色。
2025-03-22
ai相关信息很多，如果只推荐一种信息来源，你会推荐什么
如果只推荐一种 AI 信息来源，以下是一些选择： 对于初学者，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译。 从简报方面，TLDR AI（）等是不错的选择。 播客方面，No Priors podcast hosted by Sarah Guo and Elad Gil、Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel、Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman、The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir、Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu、Last Week in AI 等值得关注。 会议方面，工业界的 World AI Cannes Festival、Gen AI conference（）等都是获取 AI 信息的重要渠道。 此外，还可以通过赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等订阅获取最新信息，也可以参考通往 AGI 之路知识库中的相关内容，如 AI 相关名词解释、经典必读文章、历史脉络类资料等。
2025-03-21
背景：我是一名高中生，想学习AI知识，逐步从入门到精通 目标：希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势，为我设计一份学习路线： - 列出每阶段（例如每一个礼拜）的学习重点（比如编程基础、数学）。 - 为每个阶段推荐<具体资源>（书籍、在线课程、练习项目等）。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。
2025-03-21
推荐网内有关DeepSeek知识
以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识： 微博上热搜，主流媒体全报道。 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305（错误） 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，类型：提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，类型：进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 此外，在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容，如： 学习材料： 还有 1 月 30 日社区动态速览中的《》，详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。
2025-03-21
声音克隆软件推荐！
以下是为您推荐的声音克隆软件： Fish Audio： 操作步骤： 1. 准备一段需要克隆的音频（可以是类似屈原的古风声音，或自行录制一段）。 2. 打开网站：https://fish.audio/zhCN/train/newmodel/ 。 3. 上传准备好的音频，按照指引完成声音克隆。 4. 进入声音库选择需要使用的声音，将第一步生成的文案输入，使用克隆好的声音生成对应的音频文件。 5. 下载生成的音频文件备用。 开源软件： 1. GPTSoVITS：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS ，对中、英、日语言支持良好，需要 10 分钟左右干素材，瞬时 clone 功能未开放。 2. OpenVoice：https://github.com/myshellai/OpenVoice ，对中文支持较好，主打瞬时 clone，发展势头良好，一个月前测试时中文声音 clone 有英语味道。 商业产品： 1. ElevenLab：https://elevenlabs.io ，支持最多语言种类，支持瞬时 clone，综合效果最好。 2. Reecho：https://reecho.ai ，中国团队，支持长音频和瞬时声音 clone，据说与火山引擎的声音 clone 技术同源。 3. 自得语音：https://zideai.com ，中国团队，支持瞬时声音 clone 和声音定制。
2025-03-21
请你介绍一下WaytoAGI，他是怎么样的一个网站，推荐几篇内容，快速吸引人的眼球，让人对这个网站充满兴趣。
WaytoAGI 是一个内容丰富多样的网站，涵盖了众多与 AI 相关的领域和活动。 在视频作品社区方面，有杭州云小镇相关的内容，展现了从创意到完成的精彩过程，还包括真人与 AI 结合的视觉音乐等。 在音乐方面，有 AI 音乐社区诗歌音乐、AI 音乐教程、提示词分享等，如《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》，包含了多种音乐相关的标签、提示词和编曲介绍。 此外，还有关于 AI 学习的内容，如“【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）”，其中推荐了对建立入门框架有重大帮助的视频，如“【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili”和“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili”。 总之，WaytoAGI 网站充满了创新和学习的资源，能满足不同用户对 AI 相关内容的需求。
2025-03-21