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ai编程

Answer

以下是关于 AI 编程的相关内容:

  1. 借助 AI 学习编程的关键:

    • 打通学习与反馈循环,从“理解→实践→问题解决→加深理解”。
    • 以 Hello World 为起点,验证环境、建立信心、理解基本概念。
    • 建议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:https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop
  2. 写提示词与直接写代码的价值探讨:

  3. 软件 2.0 编程:

    • 在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件 2.0 日益流行。
    • 考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,有很多令人兴奋的机会。
    • 长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为开发通用人工智能(AGI)时,很可能会使用软件 2.0。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「11月18日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️👨‍💻借助AI学习编程的关键:打通学习与反馈循环Hello World起点: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。AI学编程建议: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:[https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)[feedback-loop](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)2⃣️🧠李继刚提示工程演讲:乔哈里视窗与提示词技巧

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨💡写提示词vs.直接写代码:AI编程的价值探讨分享了AI编程工具Composer的使用方法与效率优势。对比自然语言Prompt和直接写代码的场景,分析两者的适用性和优劣势。提出适合AI Composer的场景,例如重构代码、写测试、跨端开发等。🔗[https://x.com/dotey/status/1881576034744590350](https://x.com/dotey/status/1881576034744590350)🔗[https://baoyu.io/blog/ai-coding-necessary](https://baoyu.io/blog/ai-coding-necessary)

软件 2.0(Software 2.0)

简而言之,在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件2.0都将日益流行起来。当我们考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,会发现很多令人兴奋的机会。长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为越来越明显:当我们某天要开发通用人工智能(AGI)时,一定是使用软件2.0。

Others are asking
从你的知识库中总结提炼一下,形成一个表格,告诉我目前已经有哪些面向个人和面向企业的AI应用\工具\智能体,以及具体的功能简介
|应用类型|应用名称|使用技术|功能简介|示例场景| |||||| |智能体应用(Assistant)|无|基于上下文对话,自主决策并调用工具|客户服务:了解客户诉求,解决客户问题。如查询订单状态、处理退款等。个人助理:管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。技术支持:了解技术问题,提供解决方案,帮助用户排除故障。| |工作流应用(Workflow)|无|将复杂任务拆解为若干子任务|AI 翻译:实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程,提升翻译质量。| |智能体编排应用|无|支持多智能体协作|综合调研报告:组建一个报告撰写团队,包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体。软件开发团队:组建一个智能体开发团队,包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体。| |AI 游戏道具推荐系统|游戏内商城推荐功能|数据分析、机器学习|根据玩家需求推荐游戏道具。|在一些游戏中,利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度,为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等。| |AI 天气预报分时服务|彩云天气分时预报|数据分析、机器学习|提供精准的分时天气预报。|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。| |AI 医疗病历分析平台|医渡云病历分析系统|数据分析、自然语言处理|分析医疗病历,辅助诊断。|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。| |AI 会议发言总结工具|讯飞听见会议总结功能|自然语言处理、机器学习|自动总结会议发言内容。|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容,方便回顾和整理。| |AI 书法作品临摹辅助工具|书法临摹软件|图像识别、数据分析|帮助书法爱好者进行临摹。|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。| |超级简历优化助手|无|自然语言处理|帮助用户优化简历提高求职成功率。|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议。| |AI 室内设计方案生成|酷家乐|图像生成、机器学习|快速生成个性化室内设计方案。|酷家乐允许用户上传户型图,通过 AI 生成多种设计方案。| |AI 音乐创作辅助工具|Amper Music|机器学习、音频处理|协助音乐创作者进行创作。|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲。| |AI 情感咨询助手|松果倾诉智能助手|自然语言处理、情感分析|提供情感支持和建议。|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询。| |AI 宠物健康监测设备|小佩宠物智能设备|传感器数据处理、机器学习|实时监测宠物健康状况。|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等,提供健康预警。| |AI 旅游行程规划器|马蜂窝智能行程规划|数据分析、自然语言处理|根据用户需求生成个性化旅游行程。|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线。|
2025-02-06
大学生怎样用AI帮助自己学习?
以下是大学生利用 AI 帮助自己学习的一些方法: 1. 要求 AI 解释概念:可以向 AI 提问,让其解释各种学习中的概念,以获得良好的结果。例如,可参考。但要注意,因为 AI 可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 制作提问类的 GPT 辅助学习:如 CFU 大师(Check for Understanding),基于布鲁姆对理解这一认知维度的拆分理论,设计层层递进的引导问题检验学习者的理解程度。例如,其关于被动语态的提问非常精妙,能帮助学生理解应用而非刷题背诵知识点。 3. 利用个性化学习计划:AI 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,理解其独特需求,并回答问题或测试技能。例如像等已经在做这样的事情。 4. 学习特定科目:有一些应用可以指导学生解决数学问题,如。 5. 提升写作水平:借助像 Grammarly、这样的工具克服写作难题。 6. 处理其他形式内容:使用协助创建演示文稿等。 更多关于 AI 时代学习的未来,可了解。
2025-02-06
多模态是什么?如何使用多模态模型构建 AI 智能体
多模态是指对同一概念的多维度理解,例如人类可以边看、边交谈,还能同时听着背景音乐和察觉危险,而仅靠语言来描述和理解世界是远远不够的。拥有多模态能力的模型可以更全面地学习世界,理解人类的行为和需求,提高任务解决能力,并克服单一模态的局限性,是让 AI 能在现实世界中运行极为重要的一环。 2023 年 9 月 GPT4v 的发布把大语言模型的竞赛带入了多模态模型(LMM Large Multimodal Models)的时代,如 ChatGPT 可以看图说话,还能通过内置的 DallE 3 直接画图;几个月后 Google 的 Gemini 正式推出,直接支持了文本、视频和声音多种模态。今年 5 月,OpenAI 完成了 GPT4 的实时听说和视频模态输入,发布了 GPT4o,向智能体方向迈进了一大步。 多模态大模型由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。其架构基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。 在应用方面,多模态模型有着广泛的用途。例如 Stable Diffusion 模型可用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力。 关于模型训练,需要大量图像数据和标签化处理。AI 视频生成原理主要基于特定架构,如基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音,可替换视频中的物体和人脸,其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构,基于 LLAMA3 训练,与 diffusion 在 CLIP 等方面有区别。 要使用多模态模型构建 AI 智能体,需要考虑实时性,保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能,最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。同时,让科技变简单,设计出从未有过的硬件产品或重新设计现有的产品,以适应这种毫无机械感、完全类人化的交互方式。
2025-02-06
批改作文时使用什么ai
在批改作文时,可以利用以下 AI 技术和方案: 1. 抓取错词错句: 依赖模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力,精确定位每一个错误,并在理解上下文的基础上提出修改建议。 具备深层次语义理解,能在复杂语境中辨识不恰当词汇和错误句子构造。 基于大规模数据识别,辨别出罕见的词汇或句子搭配。 能够基于上下文相关性评估,有效识别语法正确但语境不适宜的用词。 吸收众多语法规则知识,检测句子是否遵守语法标准。 2. 好词好句识别评测: 模型能模拟一定水平的文学素养,辨别出具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 有能力辨识不同的写作风格和修辞技巧,挑选出提升文章感染力的佳词妙句。 能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出有效表达作者意图和情感的优质语句。 3. 作文综合评价评分: 可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面细致的评价。 按照预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,进行客观评分。 能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议。 保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。
2025-02-06
作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。具体特点如下: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
作文批改ai
以下是关于作文批改 AI 的相关内容: 在评价作文时,需要考虑多个因素,包括错别字、词、标点识别,好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 场景一:抓取错词错句 在作文批改过程中,识别错词错句及优化病句的建议,依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误,并在理解上下文的基础上,提出符合学生年级和作文主题的修改建议。其具备以下能力: 1. 深层次语义理解:大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 大规模数据识别:这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源,这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 上下文相关性评估:模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 语法规则习得:在训练过程中,模型吸收了众多的语法规则知识,这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 场景二:好词好句识别评测 在运用修辞技巧方面,学生作文中的隐喻、双关等深层次含义,对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM4Plus 模型具备洞悉这些弦外之音的能力,能够挖掘作文背后的深层思想。具体表现为: 1. 文学素养模拟:经过训练,大型模型能够模仿一定水平的文学品质,辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。 2. 风格与修辞的辨识:该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧,进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。 3. 情感与语气的解析:模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析,识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。 场景三:作文综合评价评分 作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识,这对于评价者来说是一个挑战。GLM4Plus 模型凭借其丰富的知识库,能够精准把握这些文化细节,确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM4Plus 模型能够识别并评估论点的合理性,确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。具有以下特点: 1. 综合评价能力:大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度,给出全面而细致的评价。 2. 标准化的评分系统:模型可以根据预定的评分标准,如内容完整性、逻辑性、语言准确性等,对作文进行客观评分。 3. 个性化反馈:模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议,帮助学生有针对性地提高。 4. 一致性保证:与人工评分相比,模型评分可以保证评价标准的一致性,减少主观差异带来的评分不公。 此外,如果担心 AI 削弱孩子思考力,正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录,作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。
2025-02-06
我想要编程用哪个ai好?
以下是一些可以帮助您编程、生成代码、debug 的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助您提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 对于更有经验的程序员来说,他们的关注点可能不仅限于代码的正确性,还包括整体代码质量。如的 Jeremy Howard 所解释的,关于 OpenAI Codex 模型的最新版本,“它编写冗长的代码,因为它生成的是平均水平的代码。对我来说,将平均水平的代码转化为我喜欢且知道是正确的代码,比从头开始编写它(至少在我熟悉的语言中)要慢得多。” 因此,虽然显然生成性编程是开发人员生产力的一个重要步骤,但目前还不清楚这种改进是否显著地不同于我们以前所看到的。生成式 AI 使程序员更优秀,但他们仍然必须编程。 简而言之,在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件 2.0 都将日益流行起来。当我们考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,会发现很多令人兴奋的机会。长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为越来越明显:当我们某天要开发通用人工智能(AGI)时,一定是使用软件 2.0。
2025-02-05
目前最适合编程的工具
目前适合编程的工具包括以下几种: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外,Cursor 也是一款出色的编程工具,它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境(IDE),具有以下特点: AI 辅助编码,能帮助开发者更快速高效地编写代码。 提供智能的代码自动补全建议,加快编码速度。 能够实时代码分析,提供改进建议和错误检测。 支持多种编程语言,适用于不同类型的项目开发。 内置终端,方便执行命令和管理项目。 内置 Git 支持,便于版本控制和协作开发。 提供多种自定义主题选择,可根据个人喜好定制界面。 支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统。 针对大型项目进行了性能优化,处理大量代码时仍能保持流畅。 支持多人实时协作编辑,便于团队开发。 每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自己的需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 如果您想下载 Cursor,可以通过 https://www.cursor.com/ 链接进入其产品主页,在右上角点击下载,下载后解压安装即可。
2025-02-05
对于没有编程经验的使用者,Cursor和VSCode+roo code相比哪个更适合用来软件开发?需要从哪几方面进行考虑?
对于没有编程经验的使用者,在选择 Cursor 和 VSCode + Roo code 用于软件开发时,需要从以下几个方面进行考虑: 环境配置方面: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度,如果没有赠送余额,可以选择充值,支持美元和人民币两种结算方式以及各种个性化充值方式,并创建一个 API key,注意 API key 只会出现一次,请及时保存。 代码编辑器选择与设置方面: 可以下载 cursor(https://www.cursor.com/)或者 vscode(https://code.visualstudio.com/),只要代码编辑器可以下载插件即可。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后,打开三角箭头可看到 RooCline,选中并点击齿轮进入设置,依次设置以下内容: 配置基本参数: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 语言偏好设置。 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击这个 blingbling 的星星优化提示词,最终在 deepseekr1 的加持下基本上能一遍得到想要的结果,各种特效效果交互逻辑正确,画面优雅,交互效果不错。
2025-02-04
我是一名AI小白,有一定编程基础。现在想学习AI知识,让AI成为我的工具。请给出学习路线
以下是为您提供的 AI 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。 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,您可以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您的作品。 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。 6. 对于有一定编程基础的新手: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 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。 参与 AI 相关的实践项目,比如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。 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,新手可以从编程基础、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。
2025-02-04
ai 编程学习
以下是关于 AI 编程学习的相关内容: 借助 AI 学习编程的关键: 打通学习与反馈循环,从“Hello World”起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 AI 学编程的建议: 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。要明确 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。 中学生学习 AI 的建议: 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。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术(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。 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。 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。 总之,无论是借助 AI 学习编程还是中学生学习 AI,都需要从多个方面入手,全面系统地学习知识和技能,为未来的发展做好准备。
2025-02-02
现在AI编程始终不能编写一些比较大的项目
目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制,主要原因包括: 1. 上下文窗口限制:复杂项目需要全局理解,AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确:项目需求常需反复讨论才能明确,AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行:编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题:AI 可能编造不存在的 API 或错误代码,需人工严格审查。 在实际应用中,对于一些简单需求,我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务,如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高,希望从繁琐日常任务中解脱时,需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时,应遵循一定的准则: 1. 优先找线上工具,例如制作白底图等功能,若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 3. 最后是本地应用,当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。 对于 API 功能,先找现成的开源工具,GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时,才考虑自己编程,且编程时要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
2025-01-25