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建议的AI学习路径
学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。 1. 了解AI基本概念: 首先,建议阅读「」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍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,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI等基础知识,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,你可以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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 我建议你一定要掌握提示词的技巧,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你的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。 5. 体验AI产品: 与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入AI相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他AI爱好者和专业人士交流。 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,你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「」 知识库首页的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-04-16
如何利用AI写课题
利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议: 1. 确定课题主题: 明确你的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料: 使用AI工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息: 利用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。 4. 生成大纲: 使用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。 5. 撰写文献综述: 利用AI工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论: 根据研究需求,利用AI建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析: 如果课题涉及数据收集和分析,可以使用AI数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑: 利用AI写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献: 使用AI文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改: 利用AI审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查: 最后,使用AI抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 请记住,AI工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用AI进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-04-16
Rabbit R1 是什么
Rabbit R1 是一款新型人工智能驱动的移动设备,通过高级语音命令简化了应用程序的使用。售价 199 美元,配备 360 度摄像头、触摸屏和 4G 连接。据其公司介绍,Rabbit OS 是首个建立在 Large Action Model(LAM 大动作模型)上的操作系统。在 AI 功能层面,LAM 与 LLM 的区别在于,可以处理自然语言并转化为可执行任务。LAM 能与常见应用(如 Apple Music、Uber、eBay 和 Amazon 等)交互;支持语音命令,代表用户执行复杂任务,如制定旅行行程、订票、购物、发送信息、控制音乐、回答查询等。
2024-04-16
如何让Ai帮我查论文
可以通过以下方式让 AI 帮忙查论文: 1. 使用学术搜索引擎:如 Google Scholar、 Semantic Scholar 等,这些搜索引擎可以提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 使用文献管理工具:如 Zotero 等,这些工具可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 3. 使用 AI 工具:如 ChatGPT、Claude 等,这些工具可以提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。
2024-04-16
从网站、公众号等做数据的采集能否用大模型进行接卸搞定
数据采集可以通过大模型来辅助,但要完全依靠大模型来解决所有问题可能并不现实。大模型通常用于处理自然语言理解、文本生成、图像识别等任务,在数据采集方面可以发挥以下作用: 1. 内容抽取和识别:大模型可以帮助识别网页、公众号文章等的关键内容,提取需要的信息,例如标题、摘要、正文内容等。 2. 语义理解:大模型可以帮助理解文本内容的含义,从而更准确地判断网页或文章的相关性、质量等,有助于筛选出更有价值的数据。 3. 图像识别:如果涉及到图像数据的采集,大模型可以用于识别图像内容,从而帮助自动化地筛选出符合要求的图像数据。 4. 数据清洗和预处理:大模型可以用于自动化地清洗和预处理采集到的数据,例如去除重复内容、规范化格式、纠正错误等。 但需要注意的是,虽然大模型在某些方面可以提高数据采集的效率和准确性,但在实际应用中可能还需要结合其他技术和手段,例如规则引擎、数据抓取工具、人工审核等,才能更好地完成数据采集任务。此外,数据采集涉及到的网站、公众号等也可能会有反爬虫机制,需要针对性地处理和应对。因此,综合利用大模型和其他工具技术,可能更有利于完成复杂的数据采集任务。
2024-04-16
怎么使用大模型解析WEB网站、公众号、微博、报社等媒体中的内容,并进行内容分析
使用大型语言模型(LLMs)来解析和分析来自网站、公众号、微博、报社等媒体的内容,通常涉及以下步骤: 1. 数据收集: 使用爬虫或API从目标媒体平台抓取内容。确保遵守相关平台的爬虫政策和法律法规。 2. 数据预处理: 清洗抓取的数据,去除无关内容(如广告、无关评论等),并进行文本格式化,如统一编码、去除特殊字符等。 3. 内容解析: 使用LLMs对文本内容进行解析,提取关键信息,如主题、关键词、实体、摘要等。这可以通过调用预训练模型的API来实现。 4. 情感分析: 对文本进行情感分析,判断内容的情感倾向(正面、负面或中性),这有助于了解公众对某一话题的情感态度。 5. 主题建模: 应用主题建模技术(如LDA)来识别文本中的主要主题或话题,了解媒体内容的焦点和趋势。 6. 趋势分析: 分析内容发布的时间序列,识别热点话题和趋势变化,以便及时捕捉社会关注的焦点。 7. 文本分类: 根据内容的类别(如新闻、评论、报道等)对文本进行分类,以便于进一步的分析和整理。 8. 摘要和提取: 生成文本摘要或提取重要信息,以便快速获取内容的核心要点。 9. 可视化展示: 将分析结果通过图表、词云等形式进行可视化展示,帮助用户直观理解数据分析结果。 10. 报告和洞察: 基于分析结果撰写报告,提供媒体内容的深入洞察和建议。 请注意,进行这类分析时应遵循数据隐私和安全的最佳实践,尊重版权和知识产权,并确保分析结果的客观性和准确性。此外,使用LLMs进行内容分析时,应选择适合的模型和参数,以获得最佳的分析效果。
2024-04-16
有没有kimi常用的提示语
Kimi 新出的常用提示语功能,预设了一共 15 款提示语,具体内容如下: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 【? PPT 精炼】整理各种课程 PPT,输出结构明晰、易于理解内容文档。 【?爆款文案】生成高质量的爆款网络文案。 【?影剧推荐】根据喜好推荐影视,提供保姆级资源渠道。 【?影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论。 【?职业导航】私人职业路径规划顾问,综合考虑个人特质、就业市场和发展前景。 【?营销策划】为你的产品或服务提供定制化营销活动策划。 【?面试模拟】你的私人面试 mock 伙伴,根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 【?宣传 slogan】快速生成抓人眼球的专业宣传口号。 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽。 【?诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手。 【?推闻快写】专业微信公众号新闻小编,兼顾视觉排版和内容质量,生成吸睛内容。 【?要点凝练】长文本总结助手,能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲。 【?短剧脚本】创作定制化短视频脚本,包含拍摄要求和分镜细节。
2024-04-16
智谱清言怎么样
根据提供的信息,智谱清言是一个由智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,具有广泛的应用场景,特别是在小说/广告/公文写作、智能客服/语音助手、任务拆解规划等方面表现出色。同时,它可以部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,也可在低算力终端处理基础智能任务。综合来看,智谱清言是一个很有竞争力的大模型。
2024-04-16
Gamma是什么?
Gamma是一个在线演示文稿制作平台,它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户可以通过简单的文本输入来生成幻灯片,Gamma的AI系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式的嵌入,如GIF和视频,使得演示文稿更加生动和吸引人。Gamma提供了多种预设主题和自定义选项,允许用户调整和优化他们的演示文稿。 Gamma的目标是简化演示文稿的创建过程,使得非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿。通过使用Gamma,用户可以节省设计时间,专注于内容的表达和创意的发挥。
2024-04-16
判别式CNN到生成式大模型的发展
判别式 CNN 到生成式大模型的发展经历了以下几个阶段: 1. 早期发展(2014 年以前):最初的文生图尝试集中在将简单文本描述转化为图像。这些早期方法依赖于基本的图像处理技术和简单的模型,效果有限,生成的图像质量通常不高。 2. 深度学习的崛起(2014 年2018 年):随着深度学习的发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的成功应用,文生图模型开始采用神经网络来改进图像生成的质量和多样性。在这一时期,如 GAN(生成对抗网络)及其变体层出不穷,开始被用于文生图任务,展示了生成更逼真图像的潜力。 3. 引入 Transformer(2019 年2021 年):Transformer 架构,原本在 NLP 领域取得巨大成功,开始被应用于文生图模型,提高模型处理复杂文本和生成高质量图像的能力。如 OpenAI 的 DALLE 模型,采用了 Transformer 结构来生成与文本描述匹配的图像,成为这一时期的标志性进展。与此同时,以 DDPM 为代表的工作,为 Diffusion Model 奠定了理论基础,众多基于 Transformer 和 Diffusion Model 的研究成果从 2021 下半年开始如雨后春笋般涌现。
2024-04-16