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小朋友应该如何开展学习编程和AI

Answer

对于小朋友开展学习编程和 AI，以下是一些建议：

  1. 从编程语言入手学习：
    • 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，这些是 AI 和机器学习的基础。
    • 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。
    • 探索一些面向小朋友的 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。

如果希望在编程方面继续精进，至少熟悉以下 Python 相关内容：

  1. Python 基础：
    • 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。
    • 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。
    • 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。
  2. 函数：
    • 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。
    • 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。
    • 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们在 Python 中是如何工作的。
  3. 模块和包：
    • 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。
    • 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。
  4. 面向对象编程（OOP）：
    • 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。
    • 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。
    • 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。
  5. 异常处理：
    • 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。
    • 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。
  6. 文件操作：
    • 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。
    • 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。
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References

问：中学生如何开始学习 AI，有哪些好用的工具或者平台？

[title]问：中学生如何开始学习AI，有哪些好用的工具或者平台？我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。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。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习AI知识和技能，为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

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[title]写给不会代码的你：20分钟上手Python + AI[heading1]完成了一个AI应用[heading2]之后呢？[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：Python基础基本语法：了解Python的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。数据类型：熟悉Python中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for和while）来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块：学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包：理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程（OOP）类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常：了解什么是异常，以及它们在Python中是如何工作的。异常处理：学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作：理解如何使用Python来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

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2025-04-20
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2025-04-20
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作为一个小白，如何开始ai编程
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2025-04-14
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验，能快速转型为AI产品经理？
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验： 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界：要构建差异化的 AI Native 体验，需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品：在快速变化的模型能力下，避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施：使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品： Cursor： 允许用自然语言描述需求，对上下文有深度理解能力，能理解整个项目的结构和依赖关系，进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议，自动诊断和修复常见错误，基于代码自动生成文档。 但要注意，即使有 AI 辅助，当好产品经理也不容易，需要反复沟通和调整。 Devin：作为 2024 年横空出世的产品，预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等： 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外，国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验，包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时，对于零代码基础的人员，也有使用相关工具实现想法的方法，如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景，如 AI 编辑器（Cursor、Windsurf、Pear Al 等）、编辑器 AI 扩展（Github Copilot、Continue、Cline 等）、UI 组件生成工具（Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等）、完整项目构建工具（Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等）。
2025-04-10
AI编程蓝皮书
以下是关于“AI 编程蓝皮书”的相关内容： 字节发布全新 AI IDE：Trae，免费使用 Claude，发布 3 天阅读量超 3 万。Trae 原生中文支持，无需安装中文插件，语言设置为中文后操作细节清晰明了，还有匠心设计的交互体验，比如直接叫审查，不用琢磨 Diff。 2 月 18 日晚 8:00 有关于 Trae 的直播，飞书会议地址为 https://vc.feishu.cn/j/254331715，邀请了多位重磅嘉宾。 有人受小红书金句格言卡片启发，思考能否通过简单操作实现卡片制作工具。看了黄叔的《AI 编程蓝皮书》和直播课，明白目前编程可用自然语言交互实现，降低了门槛，清晰向 AI 说明需求很重要，以及了解了调用 API 是怎么回事。相关文档：
2025-04-09
COE团队需要什么AI能力，比如AI辅助编程；AI部署+和调优；AI智能体；AI提示词； OCR识别
COE 团队可能需要以下 AI 能力： 1. AI 辅助编程：虽然 AI CODING 目前适用于小场景和产品的第一个版本，但在复杂应用中可能存在需求理解错误导致产品出错的情况。 2. AI 部署和调优：涵盖服务器创建、搭建微信机器人到引入 coze API 的全过程，包括 Docker 部署、本地运行、RailWay 部署等多种方式。 3. AI 智能体：从最初只有对话框的 chatbot 到有更多交互方式，低代码或零代码的工作流等场景做得较好。例如以证件照为例，实现了相关智能体和交互。创建智能体工作流包括创建、编辑人设、编排设计等步骤。 4. AI 提示词：在编写系统提示词时需要用{{input}}作为参数引入，以使大模型知道需要生成与输入相关的结果。 5. OCR 识别：未提及相关具体内容。 同时，在图像能力方面，支持图片生成、图片识别、图生图等，可选择 Dal3、stable diffusion、replicate、midjourney、CogView3、vision 模型。具有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件。通过上传知识库文件可自定义专属机器人，作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 LinkAI 实现。
2025-04-09
学编程
以下是关于学习编程的一些建议和经验： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）。 先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 原文： 2. o1 pro 重构代码的体验： 适用于单个或少数几个文件的代码重构，提示词简单直接。 效果：重构质量可靠，极少出错，若有问题重新生成一般即可解决。 实践方法：一边重构一边添加新功能，完成后手动 Review 和测试，有条件的话让 AI 顺便生成测试代码更佳。 原文： 3. 教孩子学编程的经验分享： 方法总结： 找需求：选择一个实用的小项目，例如浏览器插件，激发学习兴趣。 与 AI 结对编程：先学习基础知识（如 Chrome Dev Tool 查找 API），然后借助 AI 完成第一版代码，快速构建可用版本。 解释代码：通过讲解代码工作原理加深理解，遇到不清楚的地方让 AI 辅助解释，反复学习并修改代码观察效果。 迭代功能：在基础版本上不断增加新功能（如显示图片、本地存储等），通过迭代完善程序，同时在实践中学习。 关键理念： 通过实际项目激发兴趣，学以致用。 采用费曼学习法：讲解代码工作原理，教会别人才能真正掌握。 借助 AI 辅助编程，解决问题与学习编程技能同步进行。 原文： 4. 用 GPT4 构建的 AI 编程 Master 测试： 例如，当表示想用 Rust 开发一个程序时，AI 编程 Master 会进一步询问关于程序的类型、具体项目想法以及编程经验等细节，以更好地提供帮助。 GPTs:
2025-04-01
想开发一套针对小学生的AI寒假训练营，教一些简单的代码之类的 你可以给我推荐一些让小朋友体验的AI工具吗
目前针对小学生的 AI 工具，以下几种可能较为适合他们体验： 1. Scratch：这是一款图形化编程工具，通过拖拽积木块的方式就能创建程序，非常直观易懂，有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org：提供了丰富的编程课程和项目，包括简单的代码编写，界面友好，适合初学者。 3. Tynker：具有趣味性的编程学习平台，有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是，在让小朋友使用这些工具时，要给予适当的指导和监督，确保他们能够正确理解和使用。
2025-01-11
小朋友绘画作品怎么生成动画视频
以下是几种将小朋友绘画作品生成动画视频的方法： 1. 使用 Pika： 打开 Discord，点击邀请链接加入 Pika 的生成视频频道：https://discord.gg/pika 。 选择作画频道，输入“/”+指令，如“/create”为文字生成视频指令，“/animate”为图片生成视频指令，“/encrypt_image”为图片+文字生成视频指令。 选择“/create”，输入想要的内容描述即可生成视频；选择“/animate”，输入想要的图片（不能添加其他文字要求描述）或在“message”处输入图片，并在“prompt”处添加描述。 Pika 的常用指令参数包括：“gs xx”（引导比例，较高的值使其与文本更相关，推荐范围为 8 24）、“neg xxx”（负面提示，指定在视频中不希望出现的内容）、“ar xx:xx”（宽高比，例如 16:9、9:16、1:1、4:5）、“seed xxx”（生成过程中增加一致性的种子数）、“motion xx”（所需运动强度，仅支持 0/1/2）、“fps xx”（视频的帧率）。 2. ComfyUI Flux 与 runway 制作： 生成图片：提示词告诉 flux 生成一张技术草图，如 CAD 。 绘制视频：在 runway 里面，使用提示词，告诉从空白页面开始逐行创建，并把生成的图片作为尾帧。 草图上色：使用 flux 的 controlNet，depth 固定，controlNet 使用的是 Union 的版本，不建议权重调得太高，结束时间也是。 生成上色后的视频。 3. 动态叙事动画生成器： Prompt 解析器处理：解析输入的 Prompt，提取关键信息，如主要人物、场景、活动以及时间线索。 分镜生成器处理：根据提取的信息生成分镜脚本，每个季节一个分镜，包含具体的背景、人物动作和情感状态。 视频渲染引擎处理：将分镜脚本转换为视频帧，并渲染成连贯的视频动画，使用 AnimateDiff 框架生成每一帧的图像，确保人物动作的连贯性和场景的平滑过渡，对每个季节的场景应用不同的色调和光影效果，添加适当的背景音乐和声音效果。 用户交互界面处理：用户在界面中输入 Prompt，并可以选择视频的风格、分辨率等参数，预览系统生成的视频片段，并根据需要进行调整，满意后下载最终的视频文件。
2025-01-09
我如何给小朋友介绍AIGC
小朋友们，今天我们来了解一下很有趣的 AIGC 哦！ AIGC 就是利用特别厉害的人工智能技术来生成各种各样内容的一种方式。它能通过学习很多很多的数据，按照我们给的要求生成内容。 AIGC 可以生成好多东西呢，比如文字，像故事、文章、对话；还能生成好看的图片、有趣的视频。 AIGC 跟其他生成内容的方式不太一样，比如 UGC 是由像你们这样的用户自己生成的内容，像在社交媒体上发的照片、文章。PGC 呢，则是由专业的叔叔阿姨们生成的高质量内容，像新闻报道、影视作品。 AIGC 里面还有很多相关的技术名词哦。AI 就是人工智能，它能像我们的大脑一样思考。机器学习是电脑自己找规律学习，有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是有标签的训练数据，无监督学习是自己发现规律，强化学习就像训练小狗一样从反馈里学习。深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等。 2017 年 6 月，谷歌团队发表了一篇很重要的论文，提出了 Transformer 模型，它处理数据可厉害了，比其他的模型更能处理长距离的文本。 小朋友们，现在是不是对 AIGC 有一点了解啦？
2024-11-15
如何教小朋友学人工智能
以下是关于教小朋友学人工智能的一些建议： 对于低年级小学生： 首先，要让他们理解创造人工智能模型就像给它一个会思考的“大脑”。科学家通过“机器学习”的方法，让计算机观察大量东西并找出规律来学会解决问题，这和小朋友在学校通过练习变得越来越好是类似的。Genie 模型通过看很多网络视频来学习，尽管没有特别标签，但它能自己理解和记住。Genie 模型有很大的数字网络即“模型参数”，就像巨大的钢琴，每个琴键代表一种知识。科学家还利用“生成模型”技术让 Genie 模型不仅能复制看到的东西，还能想象创造新的东西，比如根据要求创造出草原的图片，甚至创造出可以互动的虚拟世界。 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习，例如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验应用场景，也可以探索面向中学生的教育平台，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，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 使用 AI 做事获取信息和学习东西： 最佳免费选项是必应（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx），付费选项通常也是必应较好。对于儿童，可汗学院的 Khanmigo（https://www.khanacademy.org/khanlabs）提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。但使用人工智能作为搜索引擎要谨慎，因为存在幻觉风险，不过在某些特定情况下，如技术支持、决定吃饭地点或获取建议，必应可能比谷歌更好。这是一个迅速发展的领域，使用时要小心。
2024-10-23
有一个小朋友的私人教练微信群，个人手机中存储的微信聊天历史，如何提取成ai可以使用的知识库包含时间线，语音，图片视频。
目前要将个人手机中存储的包含时间线、语音、图片、视频的小朋友私人教练微信群聊天历史提取成 AI 可以使用的知识库，存在一定的技术难度。 对于文字聊天记录，可通过手动整理或使用一些第三方工具进行导出和整理。但对于语音、图片和视频，AI 直接处理和理解这些内容的能力有限。 语音需要先进行语音转文字的处理，这可能需要借助专门的语音转文字软件，且转换的准确性可能受到语音质量、口音等因素的影响。 图片和视频的内容提取则更为复杂，需要使用图像识别和视频分析技术，将其中的关键信息提取出来并转化为文字描述，但这种转化的准确性和完整性难以保证。 总的来说，要实现您的需求，需要综合运用多种技术和工具，并且可能无法达到完美的效果。
2024-08-08
普通人怎么开展ai应用层的创业
对于普通人开展 AI 应用层的创业，以下是一些建议和分析： 1. 基础设施层：布局投入确定性强，但资金需求巨大，入行资源门槛高，未来更多由“国家队”负责。普通人若无强资源，应谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会。 2. 技术层：处于技术爆炸期，迭代速度极快。若团队规模不大，需慎重考虑技术迭代风险。基础通用大模型研发烧钱且竞争激烈，非巨无霸公司不建议考虑。 3. 应用层：是一片广阔蓝海，当前从业者增加，虽有相关产品涌现，但成熟应用和“杀手级”应用较少，对于普通个体和小团队，强烈推荐重点思考和布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 在应用层创业的具体方向上，比如智能体领域： 智能体可以简单理解为 AI 机器人小助手，类似移动互联网中的 APP 应用。 有很多公司已关注 AI 应用层的产品机会，如在 C 端，有社交方向的用户注册后先捏自己的 Agent 再聊天等有趣场景；在 B 端，有帮助商家搭建 Agent 的机会。 国内有众多智能体开发平台，如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。
2025-02-19
企业落地AI的怎么开展，有哪些团队，场景一般是哪些
企业落地 AI 可以按照以下步骤开展： 1. 启动试点项目来获得动能：选择几个小项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队：搭建集中统一的 AI 团队，再从中挑选人员协助不同业务部门，便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台，如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训：高层了解 AI 能为企业做什么，进行策略制定和资源分配；部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度；培养内部工程师，开展相关项目。 4. 制定人工智能策略：深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略，如战略数据采集，建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括： 1. 智能扬声器：包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车：涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面，需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有： 1. 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家：从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家：检测和分析数据。 6. 数据工程师：整理数据，确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。
2025-01-27
如何使用cursor开展编程开发
以下是关于如何使用 Cursor 开展编程开发的详细指导： 技术架构： 采用前后端分离架构。 后端基于 Coze 工作流构建业务逻辑。 前端为 Chrome 浏览器插件，提供轻量级交互界面。 工作流搭建： 核心组件配置：包括插件大模型、工作流总览、大模型节点提示词、输出节点 markdown 排版（注意 markdown 里图片的渲染格式），注意输出图片的变量用的是 contentUrl。 可视化界面、chrome 插件开发： 最重要的是架构思维，要懂得如何向 AI 描述想要的东西。 获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。 查看 coze 的 api 开发文档，查看执行工作流的实例，需要两个关键参数：令牌密钥和工作流开发代码。 在这里获取工作流的开发文档、个人令牌和工作流 id。 让 cursor 根据相关内容写一个调用 coze 工作流的服务，可以用 python 测试，也可写成 chrome 插件。 注意声明入参为 article_url，让 cursor 注意中文编码，不然会报错。 Cursor 实践： 下载和安装：打开 Cursor 的官网，点击 download 进行下载和安装，不用魔法上网也可访问。 实现简单需求：安装后打开，可通过 commd+L 调起 AI 对话，输入需求或想实现的效果。 整体页面左侧是代码文件、右侧是提示对话框。可提前创建文件，点击对话框代码块旁的“Apply”“Accept”将代码保存在左侧文件里。 最右侧图可查看功能是否成功，还可在此基础上继续修改，如希望拖动、颜色更美观、显示分钟等，在对话框表达需求，点击“Apply”→“Accept”、保存文件、验证测试。 Tips 小结： 在对话框里不断追问，完善需求。 对话时可@本地代码文件进行问答，得到更精准答案。 可本地存需求说明文档，让其随时查阅。 遇到报错或不理解的地方，截图或复制在对话框询问，要求对细节操作解答，直到验证成功。 不要恐惧代码，从简单小需求练手，使用熟悉后配合会更顺畅。 Cursor 官方介绍： Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。 从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 Cursor 通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。
2025-01-02
我面临退休，想使用ai开展第二职业，该如何规划实施？
以下是为您规划使用 AI 开展第二职业的一些建议： 1. 深入了解 AI 领域：明确自己的兴趣点，比如是对 AI 提示词、AI 绘画、AI 智能体还是其他方面感兴趣。 2. 评估自身技能：确定自己现有的技能与 AI 领域的结合点，以及还需要提升哪些技能。 3. 学习与提升：根据职业目标，获取个性化的学习建议和资源，提升在 AI 领域的专业技能。 4. 选择研究课题：有意识地选择有潜力和市场需求的研究方向。 5. 宣传工作成果：让更多人了解您在 AI 领域的工作和成果。 6. 合作与交流：与能力强且您钦佩的人合作，学习他们的研究品味和思考方式。 7. 关注行业趋势：了解 AI 领域的最新发展和未来方向，比如更事实性不会产生幻觉的语言模型、可以使用工具与世界进行交互的多模态模型等。 8. 制定职业规划：明确短期和长期的职业目标，制定详细的发展计划。 同时，您可以利用一些职业规划服务产品，比如： 1. 对于学生和应届毕业生，可以通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划，根据职业目标获取个性化学习建议和资源提升技能。 2. 对于职场新人和职业转换者，可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标，获取职业转型支持和必要技能培训资源。 3. 对于企业，可利用产品评估应聘者 AI 技能水平，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 4. 对于教育机构，可将产品作为学生职业指导一部分，帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径，优化课程设置提供针对性培训。 5. 对于职业咨询师，可将产品作为辅助工具为客户提供更精准规划建议和技能评估，基于产品数据提供更全面前瞻性指导。
2024-12-24
我想使用ai开展第二职业，该如何规划实施？
以下是关于使用 AI 开展第二职业的规划实施建议： 1. 努力工作：不仅要增加工作时间，还要提升专注程度。可以有意识地与能力强且令人钦佩的人合作，学习他们的研究品味和思考方式。 2. 研究本身及周期：涉及研究课题的选择、研究工作的开展以及成果的宣传等所有部分。 3. 了解模型：深入了解 AI 模型的行为和局限性，以便更好地引导研究方向和做出正确决策。 4. 评估能力：明确语言模型在各种任务中的评价指标，这是研究人员需要优化的目标函数。 5. 针对自身情况： 学生和应届毕业生：通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定详细规划；根据职业目标获得个性化学习建议和资源，提升 AI 领域技能。 职场新人和职业转换者：职场新人根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标；职业转型者可获取详细转型路径和必要技能培训资源。 企业：利用产品评估应聘者 AI 技能水平，为现有员工制定个性化职业发展计划，提供持续指导和培训。 教育机构：将相关产品作为学生职业指导一部分，优化课程设置，提供针对性 AI 技能培训。 职业咨询师：使用产品为客户提供更精准规划建议和技能评估，基于市场数据和趋势分析提供全面前瞻性指导。
2024-12-24
如何开展AI项目？
开展 AI 项目可以参考以下步骤： 1. 工作流程： 机器学习项目：收集数据，训练模型（不断优化，直到足够好），派送模型（测试并更新数据与模型）。 数据科学项目：收集数据，分析数据（迭代多次获得正确的见解），提出假设与行动（调整，不断分析新的阶段数据）。 2. 选择项目： 找到 AI 可以完成，并且您的商业领域可以运用的项目。 召集一个人工智能专业与业务领域专家组成的团队。 思考可以自动化的任务而不是自动化的岗位（细化可自动化任务）。 思考什么是驱动商业价值的核心。 思考什么是您商业领域的主要痛点。 破除数据迷信：有更多的数据基本没有坏处；数据让有些商业模式具有护城河（网络搜索）；但即使少量数据集也可以取得进展（有时错误数据的代价太高，或者资源太少）。 进行项目评估： 技术方面：确定 AI 系统可达到理想表现，需要多少数据，能获得多少，开发时间表，清晰所需时间和人员。 商业方面：降低成本，提升效率，增加收入，推出新业务或产品。使用电子财务模型以定量估算价值。 考虑购买还是建造：人工智能项目可以外包而数据科学一般内部成立。 3. 与人工智能团队合作： 为项目提供验收标准，如检测废品成功率 95%，需要另准备测试数据集。标准尽量以数据衡量。有时人工智能团队需要两个测试集。 验收标准基本不可能 100%正确，因为数据太少，技术不成熟，数据标注错误，模糊的标签（人为判断是否正确）都会成为不能 100%准确的原因。 4. 在企业中的建构： 启动试点项目来获得动能，几个小项目就可以了解人工智能可以做什么。在最初几个试点项目里，尽可能选择可以成功而不是最有价值的项目。在 6 12 个月里展示成效。这两个项目可以是内部或者外包来做。 建立一个公司内部的人工智能团队，搭建一个集中统一的 AI 团队，再从这个团队中挑选人员帮助不同的业务部门，更好的支持业务团队人员，而不是业务团队负责人直接招聘 AI 人员。方便统一管理。 建立一个全公司范围内的平台，如果有软件平台、其他工具或是数据基础设施，能对整个公司有帮助的话。单个部门或者没有这样的权限和资源帮助整个公司完成这个平台。 提供广泛的人工智能培训：高层可以了解 AI 为企业做什么，了解 AI 的策略，进行资源分配；部门领导可以了解，如何设置项目方向（技术与商业调研），资源分配与监控进度；培养内部工程师，搭建和推出 AI 软件，收集数据管理数据，开展特别的 AI 项目。 制定一个人工智能策略是很重要的，相对深度了解 AI 后，结合自身业务以后才能制定自身策略。设置一种与 AI 良性循环相一致的公司策略。考虑创建一个数据策略，优秀的公司擅长做战略数据采集，例如一些面向消费者的大型 AI 公司推出免费服务，像免费邮箱，免费相片共享服务等，以此搜集数据并提供更多的服务给您。考虑建造统一的数据仓库，方便管理与工程师使用。
2024-12-24