如何运用ai学习ae

Trae 国内版是国内首个 AI IDE，具有以下特点和优势： 1. 自带豆包 1.5 pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型，免费、快速、稳定。 2. 解决了初学 AI 编程时的常见前置问题，如官网打不开、会员购买、中文和预览插件安装等，真正实现了 AI 编程零门槛。 3. 网址为 Trae.com.cn，或可点击文末【阅读原文】直接访问。 4. 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具，用户可通过自然语言编写出网页、软件。 5. 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 6. 相比 IDE 插件类的 AI 代码助手，Trae 这样的 AI 原生 IDE 有两个跨越式的突破：补全不限于向后追加，可多行全方位自动补全；具备 Agent 能力，能自动完成代码生成、调试、运行等工作。 7. 国外版与国内版的主要区别在于模型，国内版使用国内模型，连接稳定快速，界面根据国内用户习惯定制。如果想保留原有 IDE 并增加 AI 编程功能，可选择 MarsCode 插件；若想体验全新围绕 AI 设计的原生 IDE，则可选择 Trae。

Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，具有以下特点和使用方法： 一、Trae 简介 Trae 提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 提供传统的 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求，生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件的代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告诉 AI 助手想开发的程序，它将提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”，此时需要开启科学上网。网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可选：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o 。 4. Trae 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：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。 五、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏 打开 Builder 模式，输入需求。 排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需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，点击运行，在 Webview 中可看到游戏效果，试玩基本无 Bug。 Trae 会进行工作总结，说明已实现的功能。 2. 生成一个任务清单应用 在输入框中输入：使用 Web 技术开发一个任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码 输入提示：使用 html 技术实现如图大屏页面。 六、总结 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点： 1. 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。 2. 多技术栈支持：对 Web 技术掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 3. 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。

Trae 国内版是值得使用的。以下是关于 Trae 国内版的一些特点和使用心得： 模型差异：国外版使用国外模型，存在连接、等待、网速等问题；国内版使用国内模型，连接稳定快速，界面根据国内用户习惯定制。 优点： 产品设计周全，常用场景考虑全面，用户体验流畅。 界面友好，交互设计良好，开发者容易上手。 内置的大模型（包括满血版 DeepSeek）无限量免费使用，响应稳定快速。 不足：Builder 模式还不够强，生成的程序有 bug，第一次生成往往跑不起来，需要不断调整，耗时较多。 总的来说，一个完整的 AI IDE 比 AI 插件用起来更容易，有“一体感”，达到了更大的定制程度。随着 AI 的能力进一步发展，AI IDE 的想象空间会更大，也许会成为未来 IDE 发展的主要方向。Trae 国内版刚刚上线，开发团队希望大家下载试用。 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点，具有高效的代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。

以下是关于使用 Trae 生成产品 UI 的相关信息： 1. DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成： 先开发基础版本的浏览器插件，包括选择文字、自定义生成图片，图片底部包含文章标题和链接二维码。 使用 AI Rules 的 Chat 模式完善产品需求（PRD），Trae 运行后会创建 readme 文档，可在其中修改，带有章节选择。 使用 Builder 模式开发产品，在 AI Rules 里指定技术方案，在 readme 里指定产品需求，然后让 Trae 自动化开发。开发完成后在 Chrome 浏览器内加载扩展程序进行调试，第一次报错可能是未创建浏览器插件图标，将截图发给 Trae 处理后重新加载。但需注意 Claude 3.5 模型不具备直接生成图片的能力。 2. 保姆级使用指南： 有控制按钮（开始、暂停、重新开始）和游戏说明。 可生成任务清单应用，输入相关需求即可。 能根据 UI 设计图自动生成项目代码，如输入“使用 html 技术实现如图大屏页面”，但生成效果可能不完美，可让 Trae 调整。 总结：Trae 高效代码生成能力强，支持多技术栈，有动态调整潜力。 3. 智能纪要： 基于 Tree 的海关归类项目及商业化探讨，包括固定随机种子、开发记忆大模型、搭建爬虫工作流、实现全参量归类、解决技术问题、项目成果展示和商业化探讨。 利用 AI 实现工作流封装并面向 C 端的项目介绍，包括前端开发尝试和小程序落地实现，后端接入处理时不会接 API 可让 Trae 帮忙。

目前不太明确您所说的“trae”是什么。如果您指的是某种特定的 AI 工具或技术，需要更详细准确的信息才能确定其在安卓应用场景中的情况以及是否能用于画 UI 。一般来说，有许多专门用于 UI 设计的 AI 工具和技术，但具体是否适用还需根据其功能和特点来判断。

以下是关于“AI 编程与炼金术 Build on Trae”的课程文档相关内容： 课程活动：包括制作图片字幕生成器、开发网页金句卡片生成器、制作一档专属自己的 AI 博客、制作中文名字生成器、构建一个优质文章推荐网站、制作表情包生成器、开发 Life Coach 应用、构建浏览器智能插件、开发个人网页/小程序，并进行优化部署等。 知识图谱： 章节： 三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名 八.做一档你自己的 AI 播客 九.柴犬表情包生成器实战（Coze bot+API） 十.做一个微信小程序 一.Trae 的介绍/安装/疑难杂症 二.图片字幕生成器 四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 五.DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成 六.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格） 七.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）（下） 知识点： Node.JS 安装 Python 安装 相关链接： 其他各章节对应的具体链接 您可以根据上述内容，通过相应的链接获取更详细的课程文档信息。

在使用 AI 时，开启新对话在大部分情况下几乎是必然的。为了让新对话中的内容尽量准确还原之前的风格，您可以采取以下方式来管理对话，避免内容凌乱： 1. 让 AI 总结当前的美学风格，并记录下来。这可以是一段文字，也可以同时生成一个 CSS 样式并保存。例如记录颜色、布局、字体等方面的信息。 2. 在多次会话中完成一个项目时，保持代码风格和架构的一致性是一个挑战。这可能需要定期回顾和总结已完成的部分，为 AI 提供清晰的编码指南，并在每次新会话开始时重申项目的整体结构。 3. 与 AI 沟通时，要像管理员工一样，前期投入精力清晰简洁地描述具体要求。例如在生成 PPT 样式时，尽量在 5 次对话内得到理想模板，若超过 5 次效果仍差很远，可考虑清除上下文或重新开启新对话。 4. 对于生成的 PPT 模板风格，您可以选择让 AI 记住直接进入下一阶段，或者让其抽象成一种它能理解的风格。前者速度快，适用于临时出几页 PPT；后者能在一定程度上保证风格的精确性，但在单次对话下多次生成对 token 的消耗较大。

目前的 AI 设计软件能够直接生成课程海报。例如 Claude 这款工具，其 Artifact 功能强大，无需专业设计技能和代码编写，也无需使用 PS 等软件，仅通过输入提示词和对话交流，就能生成课程海报，还能根据需求进行修改，如合并课程、添加日历、调整色彩等。 此外，还有一些其他的 AI 海报生成工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ ，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 另外，还有一个海报设计的案例分享——东阿阿胶。其步骤包括得到需求、提取元素、绘制线稿、用 controlnet 转绘上色、ps 优化、定稿。具体为：确定需求并提取元素，如风格要潮流插画、有唐代元素和国潮等；绘制线稿，根据需求调整元素，如将驴子换成琵琶等；拆分元素线稿，绘制单个元素使其更精致，方便后期替换；利用拼接好的线稿跑图抽卡，选出合适的进行 ps 优化；最后根据客户需求进行元素替换得到定稿。上色运用的大模型为 GhostMix 鬼混_V2.0，lora 模型为“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576”，controlnet 模型为“Module:lineart_coarse,Model:contr”。

以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议： 1. 避免追问 AI，因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能，保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时，可以告诉它退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计，以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题，可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户，很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题，而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整，把要求解释清楚，包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息，即说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，赋予 AI 明确的角色，如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的，例如律师在处理交通事故案件时，清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题，使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 的工作原理和限制，以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。

以下是近期的 AI 新闻汇总： 3 月 12 日： 【AI 3D】 BlenderMCP：与 Claude AI 沟通，在 Blender 实现快速 3D 建模。 MIDI：单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI：更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent：AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE：阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter：腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics：推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】 OpenAI：为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni：阿里情感识别模型，通过视频识别情感。 Luma AI：发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能。 Manus：宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 14 日： 【AI 模型及其他】 谷歌：Gemini 应用能力升级，包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。 OpenAI：4 项更新。 Bolt：一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。 阿里：推出 AI 旗舰应用“新夸克”。 360 智脑团队：开源推理模型 LightR114BDS，复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】 Pika：更新 Pikaffects，新增多款变身特效。 Freepik 与 Fal 平台：引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。 Krea：上线 Veo 2 模型，支持图生视频功能，但生成成本较高。 【AI 绘图】 LBM：用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法，支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】 Sesame：开源 TTS 语音模型 CSM1B。 3 月 26 日： 【AI 模型及应用】 OpenAI：推出 GPT4o 图像生成能力。 谷歌：发布 Gemini 2.5 Pro Experimental 模型。 Trea：已内置 DeepSeekV30324。 【AI 音乐】 昆仑万维：发布全球首款音乐推理大模型 Mureka O1。 【AI 视频】 混元 Portrait：音频视频驱动图片肖像形成动画。 PPVCtrl：新可控制视频生成模型。 【AI 3D】 Vibe Draw: 草图进行 3D 建模。 PhysTwin：通过视频创建交互式物理数字孪生。 GroomLight：用于重打光的人体头发外观建模的混合逆向渲染。

AI 能够写科技论文。在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，能提供从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。 一些常用的论文写作相关 AI 工具和平台包括： 1. 文献管理和搜索：Zotero 能结合 AI 技术自动提取文献信息，Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作：Grammarly 可通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析：Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化，Knitro 用于数学建模和优化，可帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式：LaTeX 结合了自动化和模板，可高效处理论文格式和数学公式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 但需要注意的是，虽然 AI 工具是好东西，但目前大多数人还停留在零碎使用的阶段，未系统应用到工作场景中。比如有人像小明那样，在挑选和切换工具时浪费不少时间，导致效率降低。问题不在于 AI，而在于没有形成适合自己的 AI 工作方法论和流程。未来，科技精英可能更多扮演“与 AI 协作”的角色，引导 AI 工作并保持审慎监督。使用这些 AI 工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是关于 AI 编程的相关信息： Trae 国内版 是国内首个 AI IDE，自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 打通学习与反馈循环，包括验证环境、建立信心、理解基本概念，实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 使用流行语言和框架，先运行再优化，小步迭代，借助 AI 生成代码后请求注释或解释，遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块。 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 具备调试能力，快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。

作为一名高中语文教师，为了在工作中更好地运用 AI，您可以学习以下知识： 1. 提示词设计：掌握有效的提示词设计公式，例如 RTFC，以便更精准地向 AI 提出需求。 2. 利用 AI 工具：如用 Metaso 建立案例库，随时询问随时学习。 3. 了解 AI 在教学中的应用技巧：包括用 AI 配字幕、翻译、思维导图等快速总结和学习讲座内容。 4. 掌握 AI 赋能教学设计：以高中语文课程标准为导向，结合学生主体和核心素养，设计教学流程。例如在《再别康桥》的教学设计中，通过创设情境、品鉴特色、融思迁移等环节，融入地理、美术、音乐等多学科知识，借助人工智能协助修改诗歌创作。 5. 学习智能作文批改指导：利用相关工具提升作文批改的效率和质量。 6. 参加相关工作坊：如 AI 进阶工作坊，了解最新 AI 技术与实践案例分享，掌握全球 AI 技术在教育界的新发展和新应用。 同时，建议您参加适合有初步 AI 使用经验、期待了解最新技术进展、渴望分享交流的老师的课程和活动，不断提升自己在 AI 应用方面的能力。

微调大模型具有以下优势和运用的功能场景： 优势： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中表现更好，虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和更低的成本，可通过专门化模型使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景：适用于需要在特定领域（如法律、医学等）获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下： 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练，PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程，通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb

以下是运用 Trae 设计实现前端代码并转化为原型图的相关内容： 1. 控制按钮（开始、暂停、重新开始）和游戏说明。 2. 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”，可得到一个朴素但功能俱全的任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找设计图，输入提示如“使用 html 技术实现如图大屏页面”，页面虽不完美但可调整，如“调整一下，给图表设置合适的宽高比例，自适应页面大小”，能使图表大小正常。 总结： Trae 表现可圈可点，具有高效代码生成能力，能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，能自动处理依赖项和运行命令。 支持多技术栈，从 HTML5、响应式 CSS 布局到 Echarts 图表实现，对 Web 技术掌握良好，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 具有动态调整潜力，虽未完美复现设计图，但能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了迭代能力。 现在的 AI 越来越强大，小白不需要懂代码也能用 AI 编程工具进行程序开发，这让程序员感到深深的危机感。

运用 LLM 制作 UI 可以参考以下几个方面： 1. 游戏 UI 方面： 游戏交互界面左上角的金币和分数可继承上一代的设计。 初始指引对话框应与其他对话 UI 样式区分开，可采用占据画面较大比例的 UI 框，用于为玩家传递必要的身份信息和任务。 小机器人跟随气泡应始终正对于摄像机，根据文本动态调整，以灵活可爱的方式呈现回复。 语音文本框位于游戏界面左下角，将传递给 LLM 的语音信息以文本形式表现出来，方便玩家判断。 操作指引框位于游戏界面右侧方，在玩家靠近特定元素时触发，用于引导玩家操作。 2. 生成图像提示词方面： 将第一步生成的提示词填入{图像描述}位置，将想生成的周边填入{周边描述}部分。参考给定的提示词示例，创作类似的提示放在左侧面板，并根据{周边描述}设计配套的右侧面板描述，表达“展示同样的内容（可以是角色、标志等）”的意思。 将提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流，可从指定链接下载相关资源。 3. 在 ComfyUI 中高效使用 LLM 方面： LLM Agent 的工作步骤包括接收指令（用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题）、数据处理与理解（利用内部大语言模型解析用户输入，提取关键信息）、生成响应与执行任务（根据用户需求生成回答或采取行动，如查询数据库等）、输出结果（通过文本或语音将结果反馈给用户）。

以下是关于熟练运用 Coze 的详细指导： 一、创建 Coze 并添加音乐播放器 1. 创建一个 Coze。 2. 在“用户界面”拖入一个 Markdown 组件。 3. 在 Markdown 中写入 HTML 代码来创建音乐播放器。对于不熟悉前端代码的同学，可以使用智谱清言等 AI 工具生成代码。 4. 调整代码获取在线音乐： 将 Markdown 自带的内容全部删除，将生成的代码写入 Markdown 组件。 找一个在线音乐播放平台，获取歌曲的 URL。 打开浏览器的控制台（按 F12）找到 network（网络），选择播放的请求，将带有.mp3 格式的 URL 复制出来。 找到代码中的<source src=\"song.mp3\" type=\"audio/mpeg\">部分，将 song.mp3 换成复制的音乐地址，刷新开发页面，使播放器可以使用。 二、获取 Coze 的 accessToken 和 botid 1. 获取 accessToken： 在 Coze 界面右侧扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置令牌的名称和过期时间（为了安全起见，最多 1 个月）。 设置权限，如会话管理和对话，拿不准可全部选择，完成后点击“确定”按钮，记得复制下拉令牌，因为该令牌只会出现一次。 2. 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，地址栏中的数字即为 botid。 注意：如果在前端使用 bot，必须将其发布成为 API，点击发布，选择 API，待审核通过后，按上述方法获取 botid。 三、保姆级教程：Coze 打工你躺平 1. 先跑起来，创建第一个 bot： 目标是创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News 并中文返回。 打开 coze.cn/home，点创建 Bot，信息随便输。 尝试联网询问，若答不出，引入联网插件 WebPilot，重新尝试联网。 2. 用上「回复逻辑」，让它能将链接转换成回答。 3. 发布到飞书，基本成型。 4. 【进阶】使用工作流/workflow&代码/code，更灵活自定义。

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。

以下为您推荐一些 AI 免费学习网站： 1. 麻省理工学院（MIT）推出的 Day of AI 课程：这门课程包含在 MIT 的 RAISE 项目中，面向 8 18 岁孩子，席卷全球，来自 110 多个国家的 50 万名学生都在使用，且完全免费。不过其课程资源主要面向家长、老师群体，大孩子可自学，小孩子可能需要家长辅助。 网站：RAISE 项目官网 相关免费 AI 工具： RAISE Playground：一个交互式编程平台，任何人都可以学习模型、机器人和 AI 引擎完成有趣的 AI 项目。网址：https://playground.raise.mit.edu/ App Inventor：让孩子可以制作属于自己的手机 APP。网址：https://appinventor.mit.edu/ Dancing with AI：针对中学生的交互式 AI 机器人项目，只要会用 Scratch 编程就能训练机器人。网址：https://dancingwithai.media.mit.edu/curriculum Picaboo：让孩子像李飞飞一样训练自己的图像分类模型。网址：https://appinventor.mit.edu/explore/resources/ai/picaboo 2. 对于新手学习 AI，您可以： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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。 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。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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。建议掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 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。

以下是关于学习提示词运用的全面指导： 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量，能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 七、相关网站 1. 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： 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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（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。 4. 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，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。

机器学习之所以必要，主要是因为对于一些复杂任务，直接编程太过复杂，人类难以解决任务中的所有细节并精确编程。例如，编写程序去识别复杂场景中照明条件下新视角的三维物体很困难，因为我们不了解其在大脑中的运作机制，即便知道，编写的程序也会非常复杂；编写计算信用卡诈骗概率的程序也很困难，因为可能没有简单可靠的规则，需要结合大量弱规则判别，且欺骗行为会转移目标，程序需不断更改。 在这种情况下，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法通过探索数据并找到能实现程序员目的的模型来解决问题。机器学习算法利用这些样本生成的程序可能与典型手写程序不同，可能包含数百万个数字。如果做得正确，该程序能像处理训练集样本一样处理新样本，且数据改变时程序也可通过训练新数据改变。 目前，大量的计算比支付给程序员编写特定任务的程序更便宜。机器学习适用的任务例子包括模式识别（如真实场景中的物体、面部识别或表情、口语）、异常识别（如不寻常的信用卡交易序列、核电站传感器读数的异常模式）、预测（如未来股票价格或货币汇率、一个人喜欢的电影）。

如果您想在未来从事 AI 事业，以下是一些学习建议： 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，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，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： 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。 AI 的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点包括： 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。

以下是关于通过 AI 制作短视频的学习建议： 1. 了解 AI 在影视制作中的局限性与弥补方式，可参考相关讨论，如。 2. 注重剧本创作中画面与声音的连贯性，相关内容可查看。 3. 探讨剧本、叙事手法和工具在视频制作中的重要性，详情见。 4. 学习提高短视频制作能力的方法和技巧，参考。 5. 借鉴出版行业从业者刘洋洋学习 AI 的经历，见。 6. 参考动效设计师尤慧影的经验，了解其对 AI 视频技巧的探索，见。 7. 了解新同学杨嘉宜加入 AI 团队的热情和兴趣，参考。 8. 学习社群成员参与 AI 创作的经历和经验，见。 9. 参考阿汤短片的制作过程，包括剧本创作、分镜脚本创作、角色设计、分镜图片制作、动画制作、配音和配乐等步骤。在角色设计阶段保持角色的一致性并增加个性化特性，分镜图片生成阶段及时调整画面，动画镜头制作阶段可使用 pixverse、pika、runway 等视频生成工具。了解制作短片的基础逻辑，从短故事片入手，后续再探讨广告片等类型。原文： ，更新日志：2.24 分镜图片生成/动画镜头制作更新（对于小猫动作画面效果需要进一步探索）。