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机器学习入门

Answer

以下是关于机器学习入门的相关知识：

  • 实现人工智能的方法：
    • 自上而下的方法：尝试对推理过程进行建模，将其形式化并转化为计算机程序，即符号推理。例如医生诊断时应用大量规则得出结果，但从人类专家提取知识较困难，且有些任务无法简化为知识操作。
    • 自下而上的方法：模拟大脑中的神经元，在计算机中构建人工神经网络，通过举例让其学习解决问题，类似于新生儿的学习过程。
  • 机器学习：
    • 是人工智能的一部分，基于数据使计算机学会解决问题。
    • 经典机器学习在《机器学习入门课程》中有详细介绍。
    • 学习资源：《机器学习入门》。
  • 算法学习中的数学基础：
    • 统计学：机器学习是统计的另一种形式，可利用统计学预估数据规律。统计学中关注的数据汇总技术包括平均值、中位数、众数等。平均值在机器学习中的特征归一化、计算 R² 值等方面有应用；中位数在将数据样本划分为等间隔或四分位数范围时有用；众数可用于查找数据集中占主导地位的元素或类别。
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References

人工智能简介和历史

在自上而下的方法中，我们尝试对推理过程进行建模。由于我们在推理时可以知道自己的思考步骤，因此我们可以尝试将这一过程形式化，并转化为计算机程序。这就是所谓的符号推理（symbolic reasoning）。人们的头脑中往往有一些指导决策过程的规则。例如，当医生对病人进行诊断时，他/她可能会通过发烧症状意识到病人身体内部可能有一些炎症。通过将大量规则应用于特定问题，医生有可能得出最终的诊断结果。这种方法在很大程度上依赖于知识表示和推理。从人类专家那里提取知识可能是最困难的部分，因为医生在很多情况下并不清楚自己为什么会得出特定的诊断结果。有时，他/她只是直接在脑海中浮现出解决方案，而并未经过明确的思考。类似“根据照片判断一个人的年龄”这样的任务，根本无法简化为对知识的操作。[heading2]自下而上的方法[content]我们还有另一种选择，就是模拟大脑中最简单的元素——神经元。我们可以在计算机中构建一个人工的神经网络，然后通过举例教它解决问题。这类似于新生儿通过观察周围环境来学习的过程。✅对婴儿的学习方式做一个小调研。婴儿大脑中的基本要素有哪些？那么机器学习（ML）呢？人工智能的一部分方法是基于数据来使计算机学会解决问题，这样的方法称为机器学习。我们在本课程中将不讨论经典机器学习，建议你可以学习单独的《[机器学习入门](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners)》课程。

微软AI初学者入门课程

人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息，可以考虑学习以下两个微软的课程：《[面向商业用户的人工智能学习](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[人工智能商学院](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/transform-your-business-with-microsoft-ai/)》（和欧洲工商管理学院INSEAD共同开发）。经典机器学习。这在我们的《[机器学习入门课程](https://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)》中有详细介绍。使用Azure认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用。如有需要，我们建议你从以下微软课程开始学习：《[视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-computer-vision-solutions-azure-ai/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure OpenAI服务的生成式人工智能](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)》等。

[算法学习]机器学习必备技能 - 数学基础

机器学习是统计的另一种形式，我们可以利用统计学来预估数据规律。这种规律可以是从数据中查找平均值或通过预测隐藏模式以更复杂的形式查找得到。比如，假设我们给你一个公司同职位的10个人的工资，并要求你预测第11个人的工资；你会怎么预测？比如平均数，这种预估方法是对的，但这个平均值可能与实际数字差距非常大。使用机器学习，我们可以尝试缩小预测值与实际值之间的差距。因此，机器学习只是统计的另一种形式。我们在统计学中可以关注的主题主要是数据汇总技术，例如：[heading3]平均值[content]平均值是数据值的平均值。平均值在机器学习中的使用可以在对特征进行归一化、计算R²值等情况下找到。有关使用均值的[回归模型的](https://www.enjoyalgorithms.com/blog/evaluation-metrics-regression-models/)[归一化](https://www.enjoyalgorithms.com/blog/need-of-feature-scaling-in-machine-learning/)和评估指标的博客参考可以在相应的链接中找到。[heading3]中位数[content]中位数表示数据中按升序或降序排列的中间元素。将数据样本划分为等间隔或四分位数范围(IQR)时，它很有用。直接用例之一可以在用于数据分析的箱线图中找到。[heading3]众数[content]众数是数据样本中出现频率最高的数字，总结了有关频繁出现的元素的数据，这些数据可用于机器学习以查找哪个或者哪类样本在数据集中占主导地位。在分类问题的情况下，如果模式表明某个类别占主导地位，那么ML模型可能始终会预测该类别。

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入门指南
以下是强化学习的入门指南： 1. 基础知识补充：如果没有相关基础且概率论和线性代数知识遗忘较多，可以学习相关课程，周末一天可完成；若对机器学习无基础，可先看吴恩达课程，再以李宏毅课程补充，单纯入门强化学习只需看前几节讲完神经网络的部分，此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践：跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 3. 深入学习基础知识点：观看 B 站王树森的深度学习课程的前几节，约 5 小时。 4. 项目实践：可以看《动手学强化学习》，看到 DQN 部分，约十几小时。同时，文中还提到行动只有向左或向右两个，模型构建简单，DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用两层网络结构；需要一个缓存区存放从环境中采样的数据；有训练函数，批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练；还有主循环函数，在每个 episode 中选择动作（使用 εgreedy 策略），执行动作并将结果存储在 replay buffer 中，训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 文章作者为腾讯互动娱乐工程师 luozhiyun，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A，感谢群友.com 的推荐。在学习前先明确目的，本文以搞懂 DQN 算法作为入门目标。像 https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 这类链接中有很多资料，但需筛选。
2025-03-22
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
我想快速学习AI agent相关知识，请问有什么视频可以快速入门？
以下是一些可以帮助您快速入门 AI agent 相关知识的视频资源： 1. 元子的“Agent 板块”相关内容： 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。如果觉得内容较多，可以先从听过的工具开始，避免太累。 2. 大圣分享的《Coze 全流程搭建》： 视频时间点及内容： AI agent 共学小组：扣子入门分享 AI agent——解决人工智能编写难题的新利器 关于 AI agent 的介绍及扣子的使用 介绍如何创建 GPT 4 免费使用的小 bot 并了解 cos 界面 如何利用 AI 实现智能客服 关于知识库的使用及文档要求 如何使用知识库和工作流让机器人调用知识库生成回答 如何利用工作流、大模型、代码节点和变量节点构建知识库 3. 元子的“从常见工具开始——都体验一遍”相关内容： 工具入门篇（AI Agent）：Agent 工具小白的 Coze 之旅 文章链接： 视频链接：Coze 之旅 1.0： 适用人群：完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白 简要说明：为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它 您可以根据自己的情况选择适合的视频进行学习。
2025-03-21
入门级介绍
以下是关于入门级的介绍： 在 AI 产品经理方面，入门级能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建，对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 在搭建微信机器人方面，入门级如 Stuart 的教程，教你用最简单的方式搭建微信机器人，网速好的话一个小时能搞定。
2025-03-20
trae小白入门到精通
以下是关于 Trae 小白入门到精通的相关内容： 线上课程资料： B 站搜索「通往 AGI 之路」，进入课程合集「Trae 小白入门到精通」，链接：https://space.bilibili.com/259768893/lists/4964987?type=season 更多资料： 校园：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WtsVwPRrnie5iGk5BiKcYEjHnpb?renamingWikiNode=true 灵感参考： Build on Trae AI 编程挑战获奖作品展示：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ME5ZwwUw0ixMlkkbsq1cGngknUd 实践 1：美国金融学年会（AFA）入选论文分析：https://xwfixqlhmsm.feishu.cn/wiki/JuBqwFnxPiMGCRkmqtNcxoymn1f 实践 1：桌面宠物制作：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/RuyQwpBWniauANkyUsTcG675nme?fromScene=spaceOverview 每日打卡：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnRZdkqXc2aVfjoZmvnF2Pvg 直达 Trae： https://sourl.co/rCjTWs https://mp.weixin.qq.com/s/nJJMeGEAHXy6HC_T_ThSTw Trae 的保姆级使用指南： 控制按钮（开始、暂停、重新开始）和游戏说明。 生成任务清单应用：在输入框中输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”。 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找设计图，输入提示“使用 html 技术实现如图大屏页面”。 总结： 高效代码生成能力：能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，甚至能自动处理依赖项和运行命令。 多技术栈支持：对 Web 技术的掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 动态调整潜力：能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了 AI 的迭代能力。 进入客户端：自动进入 Trae 的客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型选择：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o。 提供两种模式： Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式：可以让 Trae 帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用案例： 生成贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后 Trae 开始思考和代码编写，手动接入进行文件审查点击“全部接受”，代码生成完成后 Trae 自动运行命令启动页面，运行后在 Webview 中可看到实现的游戏效果。游戏包含特性、主要功能和游戏界面等。
2025-03-20
人形机器人如何入门
要入门人形机器人，以下是一些关键的方面： 1. 了解具身智能的概念：具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，从而与物理世界交互的人工智能范式。人形机器人是具身智能的代表产品。 2. 掌握具身智能的要素：包括“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），且三者高度耦合是高级智能的基础。 3. 熟悉具身智能的模块：具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤，分别由四个模块完成，并形成一个闭环。 4. 关注相关技术进展：例如在 AI 3D 生成领域的进展对具身智能领域具有革命性意义，世界模型开启了在虚拟世界中预训练机器人的新可能，大幅降低试错成本，加速学习过程，为实现更复杂的机器人行为打开可能。 5. 研究具体案例：如哥伦比亚大学创意机器实验室开发的人形机器人头，其能精准模拟人类面部表情，使用 AI 模型预测和回应人类表情，自我监督学习生成表情。
2025-03-19
哪里可以找到免费且可以系统学习机器学习的课程
以下是一些可以免费系统学习机器学习的课程资源和学习路径： 1. 对于大型语言模型（LLM）开发的学习： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，BERT 的预训练和微调方法，掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 2. 神经网络架构方面： 神经网络是机器学习文献中的一类模型，在完成吴恩达的 Coursera 机器学习课程后，可以寻找 Geoffrey Hinton 的机器学习神经网络课程。 一般神经网络架构可分为三类：前馈神经网络，这是实际应用中最常见的神经网络类型；循环网络，在他们的连接图中定向了循环，更具有生物真实性。 3. 强化学习的入门学习： 如果基础薄弱，可先学习概率论和线性代数相关课程。 对机器学习无基础的话，先看吴恩达的课程，再以李宏毅的课程作为补充，只看前几节讲完神经网络的部分。 学完后跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习，只看前五章。 接着看 B 站王树森的深度学习课程的前几节学习强化学习基础知识点。 最后可以看《动手学强化学习》，看到 DQN 的部分。
2025-03-22
帮我起一个基于STM32的维修机器人论文标题
以下是为您生成的一些基于 STM32 的维修机器人论文标题，供您参考： 1. 《基于 STM32 的智能维修机器人系统设计与实现》 2. 《STM32 在维修机器人中的应用与性能优化》 3. 《基于 STM32 控制的高效维修机器人研究》 4. 《以 STM32 为核心的维修机器人技术创新与实践》 5. 《STM32 驱动的维修机器人精准作业研究》 6. 《基于 STM32 的多功能维修机器人开发与应用》 7. 《探索 STM32 在维修机器人领域的关键作用》 8. 《STM32 助力下的维修机器人智能化发展》 9. 《基于 STM32 的维修机器人自主导航与故障修复技术》 10. 《利用 STM32 实现维修机器人的高效能运作》
2025-03-20
国内有哪些机器人研发企业
以下是一些国内的机器人研发企业： 宇树科技：从 2013 年开始致力于消费级、行业级高性能通用足式的自主研发，是国内四足机器人相关专利最多的机器人公司。自研电机、减速器、编码器及各类机器人传感器，自主开发各类机器人算法。仅用半年时间就研发出通用人形机器人 H1 并量产，一年内不断迭代更新，综合性能全球领先，跑步速度达到 3.3m/s，创世界纪录，同时也是全球首个可实现原地空翻的全尺寸电驱动人形机器人。其产品丰富多样，包括 Go1、B2、L1、G1、Laikago Pro、A1、Go2 等，并应用于巡检等领域。宇树科技还拥有 180 多项申请国内外专利，150 多项公开授权。此外，宇树科技的产品还曾在冬奥会开幕式、春晚、美国超级碗等重大活动中亮相。
2025-03-20
我想做一个AI机器人，用于自动回复我的抖音新消息，现在有办法能解决吗
目前可以通过 Coze 平台来实现让 AI 机器人自动回复您的抖音新消息。以下是相关信息： 微信的不同功能与 Coze 平台对接情况： 个人微信/微信群：之前 Coze 平台不支持直接对接，但国内版已正式发布 API 接口功能，直接对接成为可能。 微信公众号：Coze 平台支持对接，AI 机器人可自动回复用户消息。 微信服务号：Coze 平台支持对接，能提升服务效率。 微信客服：Coze 平台支持对接，可自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 配置 AI 微信聊天机器人的步骤： 登录成功后，找另一个人私聊或者在群中@您，能看到机器人正常回复。 若想为 AI 赋予提示词，可返回“目录 4 里的第 17 步”进行更改。 此后进行任何更改，都需“返回首页 右上角 点击重启，重启一下服务器”。 然后，在“文件”的【终端】里，输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out 重新扫码登录”。 关于添加插件，可参考。 疑问解答： 放行端口：类似于给房子安装门铃，通过放行特定端口（如 8888 端口）可通过互联网访问宝塔面板，管理和配置服务器上的服务。 Bot ID：是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识，用于将微信号与特定机器人关联。 微信账号被封：若因使用机器人被封，可尝试联系客服说明情况。建议使用专门微信号作为机器人账号，并遵守微信使用规范。 服务器：需要一直开着，以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程：完全可以配置，按照教程一步一步操作即可。 配置问题：检查每步是否按教程操作，特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确。无法解决可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。
2025-03-19
结合北京房山区文化、地标建筑、生态景观等内容，设计房山区中小学数学节 LOGO，要求巧妙融合数学元素（如几何图形、数学公式、数学符号等）与 AI 元素（如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等），生动诠释 “数学 + AI=？” 的主题内涵。
以下是为您整合的相关内容： 北京具有丰富多样的特色元素，包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等，见证了历史变迁；宜居生活方面，有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面，以及充满京腔的日常生活；潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等；未来科技方面，有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面，若对 AI 回答有疑问可再搜索确认，对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用；兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用，金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列，先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道，若做系列海报，围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时，如制作北京地标糖葫芦风格海报，可用集梦 2.1 模型，以天坛等建筑为画面中心，注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO，您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素（如几何图形、数学公式、数学符号等）和 AI 元素（如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等）相结合。例如，以房山区的著名建筑为主体，融入数学图形进行变形设计，同时添加一些代表 AI 的线条或图案，以生动诠释“数学 + AI=？”的主题内涵。
2025-03-18
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 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： 编程基础：Python、C++等。 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。 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。
2025-03-22
深度学习模型架构有哪些
深度学习模型架构主要包括以下几种： 1. Transformer 模型： 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两大部分组成。 每个部分由多个相同的层堆叠而成，每层包含多头注意力机制（Multihead Attention）和位置全连接前馈网络。 编码器将自然语言转换成向量文本，解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列。 2. DiT 架构：结合扩散模型和 Transformer 的架构，用于高质量图像生成。 3. 存算一体架构： 是未来 AI 硬件的发展趋势。 运行几百亿个参数的大模型时具有优势，可避免数据搬运。 此外，在端到端算法的时代，有观点认为不应继续使用冯诺依曼架构，且在存算一体的芯片之上，有望诞生全新的算法。在将大模型与私域知识结合方面，有重新训练、微调、RAG、关键词工程、加长 Context 等方法，其中长 Context 和 RAG 被认为较有希望。
2025-03-22
AI产品经理学习路径
以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 能够使用 AI 产品，并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 说到底也是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2025-03-22
小白如何通过学习AI跨行进入游戏行业
对于小白想要通过学习 AI 跨行进入游戏行业，以下是一些建议： 1. 学习基础的 AI 知识：包括机器学习、深度学习的基本概念和算法，了解常见的模型如神经网络等。 2. 掌握相关编程语言：例如 Python，它在 AI 开发中广泛应用。 3. 研究游戏中的 AI 应用：了解游戏中的智能角色、路径规划、策略制定等方面是如何运用 AI 技术的。 4. 实践项目：通过参与开源项目或自己创建小型的游戏 AI 项目，积累实际经验。 5. 学习游戏开发知识：了解游戏引擎、游戏设计原则等，以便更好地将 AI 技术融入游戏开发中。 6. 参加相关培训课程或在线学习资源：获取系统的学习和指导。 7. 建立人脉：与游戏行业的专业人士交流，了解行业动态和需求。 8. 制作优秀的作品集：展示自己在游戏 AI 方面的成果和能力，增加求职竞争力。
2025-03-21