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如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 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,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,其上手容易且很有用。 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,了解其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: 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: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。
2025-01-06
可以制作音乐视频,并且把歌词按照节奏显示出来的AI平台有哪些
以下是一些可以制作音乐视频,并能按照节奏显示歌词的 AI 平台: 1. 梁明晶所介绍的平台:上传音频后上传文本歌词到 TXT 里,通过自带功能同步制作逐字歌词 TRC,修正错别字后提交,审核成功可在 QQ 音乐、酷狗、酷我 3 个平台同步显示。 2. 人工智能音频初创公司列表中的平台: :无需昂贵录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并能像专业 DAW 一样编辑和混音。 :AI 驱动,可创作歌词、节拍和人声,直接混音和发布。 :创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,为视频和播客创作音乐。 :为直播游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐并分享。 :智能乐谱。 :由艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 此外,在 SUNO 和 UDIO 平台的音乐制作中,其底层技术基于扩散模型,生成音乐时根据提供的提示词和上传的音频进行扩散生成,需考虑和声/调性、节奏型、人声或器乐编配、音色、音频质量、音频长度等元素。
2025-01-06
请问可以用什么方法,让电脑自动完成多线程任务,实现自动化办公。
在实现电脑自动完成多线程任务以达到自动化办公的目标方面,以下是一些常见的方法: 1. 使用编程语言:如 Python、Java 等,通过相关的多线程库和模块来创建和管理多线程任务。 2. 利用自动化工具和框架:例如 AutoIt、Selenium 等,它们提供了一些功能来实现自动化操作和多线程处理。 3. 借助操作系统的任务调度功能:在 Windows 系统中可以使用任务计划程序,在 Linux 系统中可以使用 cron 任务调度器来安排多线程任务的执行。 需要注意的是,在进行多线程任务的设计和实现时,要合理规划资源分配、避免线程竞争和死锁等问题,以确保系统的稳定性和高效性。
2025-01-06
AI视频
以下是关于 AI 视频的相关内容: 1. 来来的 AI 视频短片工作流: 概念设定:MJ 剧本+分镜:ChatGPT AI 出图:MJ、SD、D3 AI 视频:Runway、pika、PixVerse、Morph Studio 对白+旁白:11labs、睿声 音效+音乐:SUNO、UDIO、AUDIOGEN 视频高清化:Topaz Video 字幕+剪辑:CapCut、剪映 完整文档: 直播回放: 2. Bay 的 AI 视频生成(上): 长期以来,人们对 AI 视频技术应用的认知停留在各种“换脸”和视频特效上。 随着 AI 图像领域的技术发展,AI 视频技术逐渐取得突破。 从交互方式来看,当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。 一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像,然后构建为视频序列。也存在直接端到端生成视频的技术,无需进行多阶段处理即可生成视频,如基于 GAN、VAE、Transformer 的方法。 微软 NUWAXL:通过逐步生成视频关键帧,形成视频的“粗略”故事情节,然后通过局部扩散模型(Local Diffusion)递归地填充附近帧之间的内容。 3. Bay 的 AI 视频生成(下): 若从生成方式分类,AI 视频生成包含: 文生视频、图生视频(Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation) 视频生视频:又分逐帧生成(SD+Mov2Mov)、关键帧+补帧(SD+Ebsynth、Rerender A Video)、动态捕捉(Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics)、视频修复(Topaz Video AI) AI Avatar+语音生成:Synthesia、HeyGen AI、DID 长视频生短视频:Opus Clip 脚本生成+视频匹配:Invideo AI 剧情生成:Showrunner AI 若从产品阶段和可用维度分类,将按照相关维度进行产品介绍。
2025-01-06
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉,目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤: 首先,需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法,您可以建立一个目标函数,例如最小化总成本(包括补货成本和库存持有成本),同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题,得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段,在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中,可以根据不同时期的库存和需求情况,逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性,然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过,具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
国内哪个ai最好
目前国内有多个表现出色的 AI 模型和相关产品。例如: 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。 智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型,以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 同时,Kimi 智能助手作为 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验较好,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做得较好的 AI 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 需要注意的是,判断哪个 AI 最好取决于具体的应用场景和需求。不同的 AI 在不同领域和任务中可能具有不同的优势。
2025-01-06
可以简单说下deepseek的原理么
DeepSeek 是中国大模型创业公司中的一员,其背后的量化私募巨头幻方一年前储备了万张 A100 芯片。DeepSeek 发布的 DeepSeek V2 开源模型以低成本的性价比成为行业关注热点,推动了中国大模型价格战的爆发。 DeepSeek 的成功不仅在于技术创新,如提出的 MLA 架构和 DeepSeekMoESparse 结构,还在于其商业模式,即专注于研究和技术创新,而非追求快速商业化。其创始人梁文锋强调了原创式创新的重要性,并讨论了中国 AI 技术创新的未来趋势,以及与硅谷技术社区的差异和交流。 此外,DeepSeek 网站为 https://www.deepseek.com/zh ,使用方便,国内能访问,网页登录便捷,目前完全免费。在生成 2048 游戏代码方面,DeepSeek 对新手较为友好。在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高,拥有 2360 亿参数,其中 21B 在生成过程中被激活,60 位专家参与了混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。
2025-01-06
产品原型设计的AI工具有哪些
以下是一些可用于产品原型设计的 AI 工具: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,能根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区也有一些 AI 插件用于增强设计流程。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作,如自动生成设计元素。 以下是一些产品经理常用的 AI 工具: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用,支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建多种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2025-01-06
数据可视化ai工具
以下是一些可以用于数据可视化的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 此外,在 Agent 相关比赛的赛道介绍中,数据可视化也是其中的一个重要方向,比如将复杂的数据进行可视化展示,用图表、信息图等方式使数据解读更直观、简洁。
2025-01-06
文字数据转成图表数据
很抱歉,目前知识库中没有关于文字数据转成图表数据的相关内容。但一般来说,要将文字数据转换为图表数据,您可以使用以下几种常见的方法和工具: 1. 使用电子表格软件,如 Excel 或 WPS 表格,将文字数据粘贴或输入到表格中,然后选择合适的图表类型进行生成。 2. 利用专业的数据可视化工具,如 Tableau、PowerBI 等,导入文字数据并进行图表创建和定制。 3. 如果您具备编程能力,可以使用 Python 中的相关库,如 matplotlib、seaborn 等,对文字数据进行处理和图表绘制。 您可以根据自己的需求和技能水平选择适合的方法。
2025-01-06