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ai发展路径

Answer

AI 的发展路径如下：

  • 技术发展历程：
    • 早期阶段（1950s - 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
    • 知识驱动时期（1970s - 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。
    • 统计学习时期（1990s - 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。
    • 深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
  • 当前前沿技术点：
    • 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。
    • 多模态 AI：视觉 - 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。
    • 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
    • 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。
    • 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。
    • 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。
    • 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。
    • AI 芯片和硬件加速。
  • 学习路径：
    • 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。
    • 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。

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

References

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

码观 | 共识与非共识：从模型到应用，2024 AI 趋势回首与展望

在硅谷101号公路旁，谷歌总部以南不到十分钟车程的地方，坐落着一座不太起眼的博物馆。从这里向北眺望，能看到Meta的蓝色标志，向南远眺，是苹果的太空环。在科技巨头的包围中，像一位沉默的长者，注视着周围新旧交替的浪潮，记录人类文明最壮丽的生长。这里是计算机历史博物馆，在幽静的展厅里，一个古老的算盘和一段打着绳结的麻绳，讲述着人类最原始的梦想：计算与连接。2024年，这两条线索在人工智能的浪潮中，终于完全交织在了一起。AI不仅在计算，更在创造；不仅在传递信息，更在理解和转化信息。当机器开始展现出类人的思维能力，曾经分立的计算与连接，在大模型中获得了新的统一。这是一个奇特的时刻：计算变成了对话，数据化作了智慧。自ChatGPT发布以来的人工智能的发展，已经远远超出了人类的预期。我们在年末回望，市场的关注焦点，从去年基础模型能力的提升，到今年模型的落地应用和场景化。AI的能力需要转化为实际的产品和服务，满足用户需求才是核心。这背后，是AI产业经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。本文将详述我们看到的AI发展三个关键维度可能性，与各位共享：一、技术范式的革新。当传统的Scaling Law遭遇瓶颈，OpenAI的o系列模型开创了新的道路——从大力出奇迹的“快思考”到“慢思考”训推双管齐下。二、多模态能力的跃迁。从Sora的视频生成到原生多模态的崛起，再到世界模型的尝试，AI开始真正理解和模拟这个立体的世界。

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

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[heading3]偏向应用方向[content]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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

Others are asking
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成各种类型的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-30
怎么用ai写提示词
写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的建议和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 在使用星流一站式 AI 设计工具时： 提示词用于描绘想生成的画面，支持中英文输入。 不同基础模型对输入语言有不同要求，如通用大模型与某些基础模型使用自然语言，有的基础模型使用单个词组。 写好提示词的方法包括：内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容；利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容；可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 启用提示词优化可扩展提示词，更生动描述画面内容。 对于律师写提示词用好 AI 这件事： 初始化时使用中文与用户对话，欢迎语为“十方诸天尊，其数如沙尘，化形十方界，普济度天人。灵机应召来也！” 先请求用户提供案例洞察报告作为基础材料，并询问文章面向的目标群体。 用户提供材料并输入“依律奉行”后，先输出纲要和写作方案，让用户检查是否符合要求，不满意则重新生成，满意则深化写作，每次对话输出文章一部分。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-30
点击AI应用主界面的某一个图片组件触发另一个工作流，如何设置入参
要在 AI 应用主界面设置点击某一图片组件触发另一个工作流的入参，具体步骤如下： 1. 工作流的入参设置为 File>Image。 2. 入参配置为 {{ImageUpload1.value}}是获取图片上传组件的第一张图片，因为组件可以上传多张图片，所以需要通过下标数来获取，数组的下标从 0 开始。 3. {{psy_ai.error}}是工作流的报错信息。 4. 当用户上传图片点击按钮时会进入加载状态，加载状态通过 {{psy_ai.loading}} 控制。提交按钮配置中，属性设置包括宽度百分比 95%、高度固定 50px、颜色填充 295DC1、圆角 12、加载状态 {{psy_ai.loading}}。事件配置为事件类型 点击时，执行动作 调用工作流，WorkFlow（工作流） psy_ai，失败提示 工作流调用失败，原因：{{psy_ai.error}}。 5. 当工作流运行时，右边的内容显示容器包含两个组件，图片组件显示加载中的 gif 图片（默认隐藏），其来源为本地上传加载中 gif 图，尺寸为宽度百分比 100%，高度适应内容，可见性隐藏根据 {{!psy_ai.loading}}，即当 loading 为 true 时隐藏，前面加「!」取反，工作流运行中显示。Markdown 组件显示分析内容，内容显示是 psy_ai 工作流输出的结果，隐藏根据 {{psy_ai.loading}}，psy_ai 工作流运行完显示。 至此，页面所有的布局和数据交互就全部完成了。
2025-03-29
coze AI 应用中图片触发工作流如何设置
在 Coze AI 应用中设置图片触发工作流，步骤如下： 1. 工作流入参设置：将工作流的入参设置为 File>Image。注意，图片下方会提供特别的文本供复制，代码内容中 ImageUpload1 部分可替换成实际的文件上传组件名称，且一个引号、一个大括号都不能错。因为 value 里未提供 url 地址，只能用上传后的 file_id 从 Coze 存储的图片中获得索引。 2. 获得图片 URL：在工作流中可以直接使用 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会神奇地变成图片的 URL。当使用文本组件显示其地址时，能清晰看到图片地址，图片组件上也可正常显示图片。只要绑定工作流的 image 输出即可。 此外，还有以下相关内容供您参考： 用扣子 Coze 搭建的 AI 公益应用中，用户界面的功能页相对复杂。当用户上传完图片进入分析，分析后会显示具体分析结果。布局组件包括容器（Div）、Markdown、图片（Image）、按钮（Button）、图片上传（ImageUpload）等，组合方式也有详细配置。 在 Coze 中，图像流的入口可通过扣子 coze.cn 的个人空间页面，图像流菜单进入。创建全新的图像流可在右上角点击操作，输入名称和描述。图像流由多个工具节点组合而成，包括开始节点、结束节点和智能生成、智能编辑、基础编辑等工具节点类别。
2025-03-29
怎么使用AI?让AI变现
以下是关于如何使用 AI 变现的一些方法和建议： 写作方面： 1. 项目启动： 确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 选择合适的 AI 写作工具，以满足不同客户的需求。 2. 准备阶段： 学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，以提高运营效率。 3. 商业模式构建： 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广： 在淘宝等电商平台上开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，提升品牌影响力。 通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展： 持续关注 AI 技术进展，提升服务质量和效率。 根据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 AI 摊主方面： 1. 脑爆会流程： 开场：探讨 AI 摊主可以卖什么、缺少什么 AI 能力、如何组队、摊主现身说法等问题，确保所有参与者都理解问题，激发参与者的创造力，产生尽可能多的创意点子。讨论时禁止批评他人的想法，鼓励所有想法，自由地提出想法，不需要担心想法是否实际或可行，确保每个人都明白，鼓励参与者积极贡献想法。 发散思考：用比如思维导图、角色扮演、类比思考等各种技巧来激发更多的想法，鼓励参与者在他人的想法基础上进行扩展，将所有想法记录下来，确保没有遗漏。 想法分类和整理：想法分类，找出相似或相关的点子，去除重复的想法。 筛选和评估想法：筛选想法，评估可行性、创新性和实用性。 可行性评估：确定想法如何实现，确定哪些想法值得进一步探索。 制定行动计划：制定行动计划，包括责任分配、进度表和资源需求、后续跟进人。总结、展示会议成果，感谢所有参与者的贡献。 AI 应用开发方面： Eric Quan 表示，使用 Trae 后，开发效率大幅提升，几乎每行代码都靠 Trae 完成。对于前端代码开发效率很高，可以直接在窗口里看预览，确认是否达到预期效果。0 到部署所需要的时间从原来的 1 周到现在的 10 小时，1 个月的 MVP 能做到原来需要半年才敢想的 App。在产品使用中，Chat 模式更可控，只修改让它修改的东西，也知道 Trae 有 Builder 模式，能够更自动化地生成代码，有时也会用到。 这份指导强调了 AI 技术在写作服务、摊主经营和应用开发中的应用，以及如何通过团队建设、质量控制、客户反馈和市场拓展来提升整个业务的竞争力和盈利能力。同时，也提出了与艺术、自媒体等其他领域的合作可能性，以开发衍生项目，进一步扩大业务范围和市场份额。
2025-03-29
我能用Ai做什么来使自己更强大
以下是您可以利用 AI 使自己更强大的一些方面： 1. 学习：通过全面系统、易于理解的 AI 学习路径，了解 AI 从概念到应用等各方面知识。 2. 实践：例如尝试撰写结构化 prompt，进行 AI 绘画，实操相关案例等。 3. 关注动态：阅读通往 AGI 之路知识库，获取每日小互的推特阅读最新动态。 4. 探索创新：欣赏生成式视频案例，有机会自己动手制作视频。 您可以通过《通往 AGI 之路》知识库获取更详细的内容和指导，其涵盖了知识库及社群介绍、直播回放、课后作业等丰富资源。同时，您还可以关注相关的社交媒体账号，如 Twitter、小红书等，获取最新的信息和案例。
2025-03-29
学习SRCNN的路径可以是什么
很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层、激活函数等。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 的详细原理和实现方法。还可以在网上搜索相关的教程和课程资源，例如在线课程平台、技术博客等。同时，尝试使用相关的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，进行实践和代码实现。最后，参与相关的技术社区和论坛，与其他研究者和开发者交流经验和心得，以加深对 SRCNN 的理解和应用。
2025-03-29
学习SRCNN可以通过怎样的路径
很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层等概念。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 模型的详细架构和原理。还可以参考在线的课程和教程，一些知名的在线教育平台可能会有相关的内容。同时，实践是关键，可以通过使用相关的数据集进行模型的训练和优化，来加深对 SRCNN 的理解和掌握。
2025-03-29
如何用ai创作一部小说，路径是怎样的，需要用到哪些工具
用 AI 创作一部小说通常包括以下路径和可能用到的工具： 路径： 1. 小说内容构思：明确小说的主题、情节、角色等核心要素。 2. 角色与场景设定：细致描绘角色的特点和故事发生的场景。 3. 情节推进与发展：合理安排故事的起承转合，增加冲突和悬念。 4. 语言表达与修饰：使文字生动、准确，富有感染力。 工具： 1. 文本生成工具：如 ChatGPT 等，可辅助生成小说的框架、情节、对话等内容。 2. 图像生成工具：如 Stable Diffusion 或 Midjourney，用于生成角色和场景的视觉描述，帮助激发创作灵感。 如果要将小说制作成视频，还需要以下步骤和工具： 步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 工具及网址： 1. Stable Diffusion：一种 AI 图像生成模型，网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney：AI 图像生成工具，网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台，网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能，网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具，网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具，网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-03-28
学习ai路径
以下是新手学习 AI 的路径： 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，包括图像、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。 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。
2025-03-27
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（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。
2025-03-26
我是ai基础小白，我想学习这个ai知识，请你帮我规划一下学习路径
以下是为您规划的 AI 学习路径： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、体验 AI 产品 1. 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。 如果您的学习方向偏向技术研究： 1. 掌握数学基础，包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 学习机器学习基础，如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入研究深度学习，包括神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 钻研自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 探索计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习方向偏向应用： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 涉足应用领域，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 学会数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 掌握模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、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。 如果您想将 AI 与宠物结合： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。
2025-03-23
智能体的发展方向
智能体的发展方向主要包括以下几个方面： 1. 在品牌卖点提炼中的应用： 构建智能体时，对结构的理解和控制至关重要，可通过不断迭代完善单点。 品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性，如电商产品和线下实体服务行业的不同触点和人员情况。 营销管理结构化提示词中，不要依赖举例，避免限制 AI 发散思维，智能体作为灵感助手辅助决策。 2. 一分钟提升认知系统： 具有创新性、实用性、互动性和可扩展性。 能为用户提供高效学习体验、满足不同需求、提供个性化学习方案。 未来将进一步完善知识库、引入先进技术、提供更多个性化方案。 注重用户体验，具有强大知识储备和高效学习机制，能提升用户认知水平，有良好扩展性和创新潜力。 3. DeepSeek R1 及智能体： R1 与 V3 效果对比：V3 中规中矩，R1 思考慢但答案更具针对性和实用性。 R1 的推理特点：类似人类慢思考，结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 模型的运算原理：快思考是概率预测，慢思考在概率预测基础上做二层逻辑。 不同模型的适用：指令遵循领域 instruct 模型效果好，推理和创造性问题适合慢思考推理模型。 模型的未来发展：DeepSeek R1 的强化学习方式带来新思路，大模型可通过自学习、增流蒸馏等方式进化和迁移知识能力。 大语言模型特点：DeepSeek R1 是纯文本类大语言模型，原生无识别图、读网页等能力。 与聊天机器人区别：网页聊天机器人做了很多智能体处理，大语言模型本身未被训练。 记忆处理方式：有多种实现长记忆的方案。 智能体构成：由让大语言模型感知外部世界的工具、输出结果的能力、记忆世界观的浓缩规划以及大语言模型本身构成。 智能体重要性：未来编程将变成编造智能体，智能体是承载 AI 应用落地的最终形态。
2025-03-29
知识表示与推理发展过程中有哪些里程碑式的技术
在知识表示与推理的发展过程中，具有以下里程碑式的技术： 1. 知识图谱： 于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出，旨在提高搜索引擎能力，增强用户搜索质量和体验。 关键技术包括知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示（属性图、三元组）、知识融合（实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新）、知识推理。 2. Symbolic Agent： 时间：20 世纪 50 70 年代。 特点：基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。 技术：基于规则的系统、专家系统，如 MYCIN、XCON 等。 优点：明确的推理过程，可解释性强。 缺点：知识获取困难，缺乏常识，难以处理模糊性。
2025-03-27
我是一名大一学生，我想创业，我有创业点子，我需要自己利用ai来开发app。我刚刚加入这个社群，我没有编程基础，也不怎么擅长用ai，并且我得不到ai创投圈以及科技发展的最新消息，不会用飞书，不会用这个社群。以利用ai开发app为最终目的的导向，我应该怎么做
以下是为您提供的建议，以帮助您利用 AI 开发 APP 并实现创业目标： 1. 了解有趣的产品案例：例如对话情绪感知助手，它能帮助用户理解社交场景并提供合适话术；剧本杀创作平台，具备剧本润色和 AI 测本功能；插件图标生成器，解决了开发插件时的图标制作难题。 2. 学习优秀作品：像插图神器、拍个明白、3 秒变现想法落地等，部分有公开网页和开源代码，可供试用和借鉴。 3. 掌握工具使用方法：例如 tree 等 AI 编程工具，即使不会编程也能通过自然语言交互生成代码和解决问题。 4. 借鉴学生经验：湖南大学齐国皓分享了用 tree 工具带领非技术专业同学做案例的经验。 5. 关注产品规划和愿景：如 CubeOne 会尽快上线手动编辑功能，其 AI 能力也将在月底有大更新，团队愿景是为人们带来世界上最好的做演讲的体验。 6. 参考创业实践：有大四学生在湖南大学利用 AI 编程工具进行 AI 加金融交易方面的创业。 7. 积极参与案例分享与交流：在飞书群等平台分享和获取更多案例链接。 总之，您需要多学习成功案例和工具使用方法，借鉴他人经验，明确产品规划和愿景，积极参与交流，逐步实现利用 AI 开发 APP 的创业目标。
2025-03-27
人工智能算法的发展历程是怎么样的？
人工智能算法的发展历程大致如下： 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大，随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面，算法通过分析数据和推断模型建立参数，或与环境互动学习，人类可注释数据，环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法，由 Geoffrey Hinton 开创，1986 年发表开创性论文引入反向传播概念，2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作，需要数据，如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
给我找一些介绍ai发展历史的文章。
以下是为您找到的关于 AI 发展历史的相关内容： 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，自此开始，一股 AI 浪潮席卷全球，但 AI 并非近几年才出现。其起源最早可追溯到上世纪的 1943 年。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 1950 年，计算机先驱图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。 1956 年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能（Artificial Intelligence）一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 此后接近 70 年的漫长时间里，AI 的发展起起落落，两次掀起人类对 AI 毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。 此外，知识库中还整理了 OpenAI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
2025-03-26
AI发展技术原理脑图
以下是关于 AI 发展技术原理的相关内容： 腾讯研究院发布的“AI50 年度关键词”报告，基于全年三十余万字的 AI 进展数据库，精选 50 个年度关键词，覆盖大模型技术的八大领域，通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析，形成 50 张 AI 技术图景卡片。其中“快思考”维度采用人机协同方式呈现印象卡片，“慢思考”维度深入分析技术发展底层逻辑。 DiT 架构是结合扩散模型和 Transformer 的架构，用于高质量图像生成的深度学习模型，其带来了图像生成质的飞跃，且 Transformer 从文本扩展至其他领域，Scaling Law 在图像领域开始生效。 从 AI 发展历程来看，自 1950 年提出至今短短几十年，在国内近 20 年随着互联网发展才开始普及。最初应用主要是基于 NLP 技术的聊天和客服机器人，随后中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破并广泛应用。但以前模型应用范围相对狭窄，而 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破展示了新的发展路线，通过大规模模型预训练可涌现出广泛智能应用。 小白理解 AI 技术原理与建立框架的相关内容包括：思维链可显著提升大语言模型在复杂推理的能力；RAG 是检索增强生成，可搭建企业和个人知识库；PAL 是程序辅助语言模型；ReAct 是 reason 与 action 结合的框架，可让模型动态推理并与外界环境互动。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-24