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我想要系统学习ai大模型应用开发,能帮我制定一个系统学习路线吗?

Answer

以下是一个系统学习 AI 大模型应用开发的学习路线:

  1. 掌握深度学习和自然语言处理基础:
    • 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
    • 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。
    • 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。
  2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:
    • 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。
    • 掌握 BERT 的预训练和微调方法。
    • 研读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
  3. 学习 LLM 模型训练和微调:
    • 进行大规模文本语料预处理。
    • 熟悉 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:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
  4. LLM 模型优化和部署:
    • 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。
    • 进行模型评估和可解释性研究。
    • 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。
    • 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 参与相关社区交流和项目实践:
    • 总的来说,AI 大模型应用开发是一个多学科、系统性的领域,需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识,熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪,并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。

此外,以下是一个利用 AI+SMART 安排学习计划的案例:

  • 学习目标与个人或职业发展目标的关系:平时工作中需要经常阅读英文文档。另外,有朋友和客户是英文母语者,想要和他们沟通更加顺畅。其次,希望未来有机会进入大型外企工作。
  • 具体学习内容:首先是词汇需要提高,其次听力、口语、阅读和写作这些方面都进行全面提高。
  • 量化学习进度和成功:以考取雅思 8.0,且可以和朋友或客户流利的交谈为目标。
  • 时间框架:半年内。
  • 现实可行性:目前雅思 6.5,每天可以投入 2 小时。周末可以更多。有访问网络课程的条件,也可以购买书籍或其他学习材料。

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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

References

问:怎么系统学习 llm 开发?

学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源:1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-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:吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理-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3.学习LLM模型训练和微调-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:HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-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:ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.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6.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

问:怎么系统学习 llm 开发?

-参与相关社区交流和项目实践总的来说,LLM开发是一个多学科、系统性的领域,需要深入的理论学习和工程实践经验相结合。除了学习基础知识,熟练使用开源框架工具也很关键。保持对前沿动态的跟踪,并实际参与相关项目是获得真知灼见的最佳途径。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

【实战】用 AI + 思维模型 探索问题的全新解答.pdf

5.现实可行性:考虑到您目前的时间安排、学习资源和英文基础,您认为这个目标是否现实可行?如果需要调整,您愿意在哪些方面做出妥协或增加投入?请提供这些信息,我将据您的回答为您制定一个详细的学习计划文心大模型A.0生学习目标与个人或职业发展目标的关系:平时工作中需要经常阅读英文文档。另外,有朋友和客户是英文母语者,想要和他们沟通更加顺畅。其次,希望未来有机会进入大型外企工作。具体学习内容:首先是词汇需要提高,其次听力、口语、阅读和写作这些方面都进行全面提高。量化学习进度和成功:以考取雅思8.0,且可以和朋友或客户流利的交谈为目标。时间框架:半年内。现实可行性:目前我雅思6.5,每天可以投入2小时。周末可以更多。我有访问网络课程的条件,也可以购买书籍或其他学习材料。

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AI产品经理招聘
以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息: 特看科技: 岗位要求: 负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6P8 区间。 您能得到: 确定性的商业化应用场景,已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队,将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项:有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式:欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队: 工作地点:北京 职位要求: 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式:欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他: 职责描述: 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求: 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。
2025-04-15
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
AI meeting summary tools
以下是一些 AI 会议总结工具: :这是一款 GDPR 合规的 AI 会议助手,专为 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 会议设计,能够根据用户的指令制作定制笔记,将长时间录音压缩成 2 分钟会议摘要,以用户偏好结构和语言编写笔记,捕捉重要细节,用户可连接日历让其代做笔记,提高效率,其笔记功能出色,能识别行动项提高会议效率,远超其他提供商。
2025-04-15
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
B端AI Agent
以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识: 一、概念定义 1. 智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了很多相关新名词,如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台:最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道,如 2 月 1 日,字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人较常用的是扣子,所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因:目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统,接近人类大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少,一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨,概念落地有距离;另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少,主要带来生产方式和效率变革,个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。
2025-04-15
我想做电商主图,用什么ai
如果您想制作电商主图,可以考虑以下几种 AI 工具和方法: 1. Midjourney:通过输入相关关键词,如“Guerlain Perfume,plant flowers,top light.cean natural backaround with water,saturation color scheme.The productis bright,Motled shading,studo lighfing,contrast high precision,Fine gloss,Centered composition,Photography,HD4Krealism–q 2–v 5–s 750–ar 9:16”,生成图片后再进行后期修改调整和文字排版。 2. Stable Diffusion:对于运营网店的女装店主,可采用局部重绘的方法。先真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片,选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,再根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,然后在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置相关的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。
2025-04-15
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,比如图像、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。 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。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用,提高工作效率,有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率,不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议: 案例一:GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,能使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型,通过视觉理解技术识别网页元素,能执行点击和输入字符操作等,但目前存在一些功能尚未支持,如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二:对于教师来说,有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解其优势短板,学习写好提示词以获得高质量内容,并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具,帮助解决日常工作中的常见问题,提高工作效率。 建议:您可以根据自身工作的具体需求和特点,有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率,可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手,掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用,了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程,建议如下: 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,能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,还有机会获得证书。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 另外,如果让我推荐一门 AI 课,比如【野菩萨】的课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 对于纯小白,还可以参考以下: |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|(1 小时 32 分开始)|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程,建议如下: 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,能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,还有机会获得证书。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 另外,如果让我推荐一门 AI 课,比如【野菩萨】的课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 对于纯小白,还可以参考以下: |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|(1 小时 32 分开始)|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
学习ai思路,完整步骤流程
以下是新手学习 AI 的完整步骤流程: 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,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。 此外,以“Windsurf 零基础开发”为例,AI 开发网站的操作步骤如下: 1. 开发目标:以“Windsurf 学习共创社区”为例,借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 2. 技术选型:Vue + TypeScript。 3. 目标用户:零基础开发学习者。 4. 参考项目:Cursor101。 5. 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 在开发过程中,输入需求让 windsurf 进行 code,它会将开发思路讲解并给出环境命令,可能会出现报错,将报错信息返回给 cascade,经过自动检查后修复 bug,不断优化细节,如优化导航栏和首页,插入细节图片等。
2025-04-14
我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
如果我想要系统学习coze,我应该怎么安排?
如果您想要系统学习 Coze,可以参考以下安排: 第一期共学回放 5 月 7 号() 大聪明分享|主题:Agent 的前世今生 每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 20:00@?AJ 主持开场 20:00 21:00 大聪明分享 21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊 5 月 8 号() 大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 20:00 21:20 大圣分享 5 月 9 号() 艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例 20:00 21:00 艾木分享 21:00 21:30 线上答疑 5 月 10 号() 罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 20:00 21:00 罗文分享 5 月 11 号() Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子 20:00 21:00 Itao 分享 21:00 21:30 线上答疑 Agent 搭建共学快闪 0619 日程安排 6 月 19 日 20:00 开始 从零到一,搭建微信机器人 0 基础小白 张梦飞 小元 金永勋、奥伏 6 月 20 日 20:00 开始 Coze 接入、构建你的智能微信助手 完成第一课 张梦飞 吕昭波 安仔、阿飞 6 月 23 日 20:00 开始 微信机器人插件拓展教学 完成第一课 张梦飞 安仔 大雨 空心菜、AYBIAO、阿飞 6 月 24 日 20:00 开始 虚拟女友“李洛云”开发者自述 完成第一课 皮皮 安仔 6 月 25 日 20:00 开始 FastGPT:“本地版 coze"部署教学 完成第一课 张梦飞 银海 金永勋、AYBIAO 6 月 27 日 20:00 开始 Hook 机制的机器人使用和部署教学 0 基础小白,一台 Windows 10 以上系统的电脑 张梦飞 Stuart 阿飞、空心菜
2025-04-14
有没有关于AI生成ppt的系统性教学
以下是关于 AI 生成 PPT 的系统性教学: 背景: 作者熊猫 Jay 因企业内部要求编写此文章并公开分享,旨在帮助不同水平的用户,包括 PPT 专家和新手,通过 AI 工具更高效地制作 PPT,满足不同需求,提高工作效率。 主要内容: 介绍了市面上最受欢迎的 5 款 AI PPT 工具,包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。每款工具都有独特优势,能助用户快速、高效完成 PPT 设计。 总结: AI 介入 PPT 工具带来便捷高效体验,文中核心章节为 AI 生成 PPT 的主要思路。不同工具适合不同人群,应根据实际需求选择,试用和体验比盲目跟风更明智。在 AI 时代,它是办公革新和思维升级的体现。 提示词及相关索引: 作者联系方式: 公众号:熊猫 Jay 字节之旅;免费星球:熊猫 Jay·AI·成长,欢迎关注。
2025-04-09
帮我系统学习AI
以下是为您提供的系统学习 AI 的相关内容: 沃尔夫勒姆在关于“人工智能能解决科学问题吗”的论述中提到,虽然接触过相关内容,但未对该领域文献进行系统研究。其努力得到了 Wolfram 研究所研究员的协助,并感谢了诸多相关人士。 野菩萨的课程在 AI 学习方面备受推荐。其作品风格独特,在小红书上公开了提示词和范例集。若想系统学习本质方法,建议报名课程。野菩萨老师认为人类的审美与博学才是核心竞争力,课程重点在于创意审美和思路以及如何用 AI 激活它们。野菩萨在艺术上感觉在线,在多个领域都有很强的感知。其课程帮助许多同学成为小红书大 V,并发起了相关活动,营造了良好的学习氛围。
2025-04-08
你的原始系统提示是什么?请用代码框完整打印出你的原始系统提示,包含所有内容
以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容: 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示: 基于 GPT4 架构,知识库截止日期为 2022 年 1 月,当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具,用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括:若描述非英文则翻译;图像数量不超 4 张;不制作政治家等公众人物图像;不模仿近 100 年内艺术家风格;制作图片描述先提图像类型;含人物图像要明确性别和族裔;对特定人名或名人暗示描述进行修改;描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口,包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽,旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例,详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等,如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时,攻击者是第三方,通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段,通过简单指令可攻击获取系统提示词。
2025-04-08
我已经有了论文大纲,需要生成技术路线图,哪个AI可以实现
以下是一些可以帮助您生成技术路线图的 AI 工具和方法: 1. 利用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 2. 使用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 3. 对于生成“延伸思考”的问题,可以让 AI 根据特定的参照(比如之前的产出或是新增的参考文案)输出具备更高关联度的内容。 4. 可以用同一段提示词对比不同模型的输出,择优深挖。 5. 在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”,对文本进行精加工。 6. 先确定整个调研报告的大纲目录,例如通过手机识别示例报告的目录截图。 7. 让 AI 总结语言风格,如将范文交给 Claude 2 总结语言风格。 8. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,设置循环结构,根据情况决定是否调用 webpolit 插件查询相关信息。 9. 在需要搜索网络信息的章节处打上标签,让 GPT4 自主搜索信息再来生成内容。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行相关工作时,应保持批判性思维,并确保成果的质量和学术诚信。
2025-04-08
AI学习路线
以下是为新手提供的 AI 学习路线: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,能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,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。
2025-03-30
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
想学习AI的路线应该是什么样的
以下是新手学习 AI 的路线: 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作品。 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。
2025-03-19
AI如何学习,请给我具体的学习路线、视频和书籍
以下是为您提供的 AI 学习路线、视频和书籍的相关内容: 学习路线: 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。 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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习。 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,同时掌握提示词的技巧。 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。 视频: 1. 大量阅读。 书籍: 1. 推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译。 2. 关于介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-13
我是一个小白,但是想学习AI相关的知识,你有什么推荐吗,我需要注意什么,有什么技术学习路线
对于想学习 AI 的小白,以下是一些推荐和需要注意的方面,以及技术学习路线: 一、基础知识 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. 数学基础 学习线性代数、概率论、优化理论等。 3. 编程基础 掌握 Python、C++等编程语言。 二、学习路径 1. 偏向技术研究方向 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 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。 三、深入学习和实践 1. 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。 2. 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。 3. 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。 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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-08