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如何从0到1成为AI工程师

Answer

要从 0 到 1 成为 AI 工程师，您可以参考以下步骤：

  1. 基础学习：
    • 掌握计算机科学的基本概念，通过 CS50 课程和专门的 Python 资源学习 Python 编程技巧。
  2. 机器学习基础：
    • 学习基础的机器学习方法，建立扎实基础并培养处理数据的直觉。
    • 巩固数学基础，包括微积分、线性代数和概率论。若能学习数值计算和优化则更好。
  3. 深度学习技术：
    • 选择优秀的深度学习课程，如 Yann Le Cun 的纽约大学讲座、fast.ai 或 deeplearning.ai 的深度学习专精课程深入学习。
  4. MLOps 技能：
    • 从 fullstackdeeplearning 学习 MLOps 技能。如有需要，可先通过 fullstackopen 学习软件工程的基本知识，包括 web 开发、分布式系统、DevOps 和关系数据库。
  5. 专业发展：
    • 寻找感兴趣的领域，通过构建和完善作品集来发展专业技能。可以从 Hugginface 的课程开始，深入挖掘兴趣方向，完成有趣的项目和论文并展示在 GitHub 上。

此外，您还可以关注以下资源和活动：

  1. Reddit 上的 Claude Sonnet 3.5 代码编写提示词模板 V2 版本，其有详细解释和引导式思维链，包含代码审查、规划、输出、安全审查 4 个步骤。
  2. 参加第二期「AI 实训营」，如“大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员”的共学直播，通过零基础互动练习、GitHub 部署实战等方式学习。
  3. 学习 Code AI 应用开发，以证件照应用为例，了解其背景、现状和学习创建应用的过程，包括操作界面、业务逻辑和用户界面等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AIGC Weekly #81

Reddit上这个Claude Sonnet 3.5代码编写提示词模板V2版本很有价值。除了模板本身他还非常详细的解释了自己这么写的原因和结构。另外里面还有Claude Sonnet 3.5的系统提示和Artifacts功能的系统提示。这个引导式思维链包含4个步骤:代码审查、规划、输出、安全审查。1.代码审查:这一步将结构化的代码分析引入上下文,为后续计划提供信息。2.规划:这一步会制定一个高层次的设计和实施计划,供我们在生成代码之前检查。3.输出:一旦计划确定,我们就开始生成代码。4.安全审查:我更倾向于在代码生成后进行安全审查。[heading2][如何成为一个ML工程师](https://www.maxmynter.com/pages/bl[content]Max Mynter老哥写了一篇文章，介绍了一下如何成为一个ML工程师。1.首先，学习计算机科学的基本概念，并通过CS50课程和专门的Python资源掌握Python编程技巧。2.接着，学习基础的机器学习方法，以建立扎实的基础并培养处理数据的直觉。在此过程中，巩固你的数学基础，包括微积分、线性代数和概率论（如果能够学习数值计算和优化，那将是一个额外的加分项）。3.通过选择一些优秀的深度学习课程，如Yann Le Cuns的纽约大学讲座、fast.ai或deeplearning.ai的深度学习专精课程，深入学习深度学习技术。4.从fullstackdeeplearning学习MLOps技能。如果需要，可以先通过fullstackopen学习软件工程的基本知识，包括web开发、分布式系统、DevOps和关系数据库。5.寻找你感兴趣的领域，通过不断构建和完善你的作品集来发展专业技能。你可以从Hugginface的课程开始，深入挖掘你的兴趣方向，完成一些有趣的项目和论文实现，并将它们展示在GitHub上。

第二期：「AI实训营」手把手学AI【第二期：大咖带你快速上手通义灵码AI程序员】

会议时间：20:00-21:30(GMT+8)会议ID：932 264 694会议链接：vc.feishu.cn/j/932264694巳巳如意，“福从天降”！来阿里云手把手学AI！春节专题，现场发红包！大咖带你快速上手通义灵码AI程序员！?快速上手指南-手把手教你如何成为AI程序员！?零基础互动练习-通过一句话生成小游戏案例，轻松上手！?GitHub部署实战-学会如何部署并生成在线链接，让你的项目看起来更专业！2天课程，带你从小白到进阶，从学习到实践，全面了解AI应用开发！和百万开发者一起共学、共享、共实践！

90分钟从0开始打造你的第一个Coze应用: 证件照 2025年1月18日 副本

[heading2]总结Code AI应用开发教学Code AI应用背景：智能体开发从最初的chatbot只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了AI应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。AI CODING现状：AI CODING虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。证件照应用案例：以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。AI应用学习过程：创建AI应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例，比如在市场营销类和商业类中，有自动优化 Prompt 的案例，如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括： 1. 角色和能力：基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色，应是该领域最资深的专家，适合解决问题。 2. 上下文说明：思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述：基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。
2025-04-15
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
我是一名硬件工程师 如何让ai快速理解我的原理图并优化
以下是关于让 AI 理解原理图并优化的相关知识： 1. 在 AI 硬件发展方面，存算一体的方式是未来的趋势。对比人脑，其能耗低，使用存算一体的芯片有望诞生全新算法，运行几百亿参数的大模型的最佳架构也是存算一体，因其避免了数据搬运。 2. 大模型在通用知识方面较强，但对专业领域知识了解不足。将大模型与私域知识结合有 5 种方法：重新训练（拿私域数据重新训练大模型）、微调（拿私有数据 finetuning 大模型）、RAG（将知识库里的知识搜索送进大模型）、关键词工程（写好提示词）、加长 Context（当 Context 能无限长时，可将知识和记忆 prefill 到 Context 里）。学术界中，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。 3. 在 Trae 优化代码方面，当请求“帮我把当前的代码给优化一下”时，请求先到 Trae 自己的服务器，服务器再请求对应模型返回数据。不会发送本地代码文件，只发送“文件名”加“问题”，且在最开始 Trae 打开项目进行索引构建时，已在云端构建好项目文件。 对于您作为硬件工程师让 AI 快速理解原理图并优化的需求，目前可能需要进一步探索如何将原理图的特征和相关信息转化为适合 AI 处理和理解的形式，或许可以借鉴上述将专业知识与大模型结合的方法，以及利用高效的数据库和模型架构来提高处理效率。
2025-03-23
懂编程但是不了解大模型的工程师如何系统的学习深度学习？
对于懂编程但不了解大模型的工程师，系统学习深度学习可以参考以下路径： 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。 相关课程推荐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。 阅读相关论文，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。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源，如 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。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具，如 ONNX、TVM、BentoML 等。 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。 此外，为了更好地理解相关技术原理和建立框架，还可以了解以下内容： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-13
java程序员怎么转型大模型算法工程师
以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。
2025-03-12
假如你是一名测试工程师，要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书，申请书的内容包括以下几点： 1、发明名称（一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等） 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容： 发明名称：一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术： 在当前的 AI 应用中，构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务，如生成思维导图时，需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而，现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足，导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述： 1. 对于生成思维导图的任务，首先确定处理方式为“单次”，因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面，<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量，格式为 string 字符串，通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面，观察输出区的众多字段，根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图，确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后，进行试运行测试。具体步骤包括：点击「测试该节点」，按格式要求输入待测试的内容（对于 array 等其他格式，自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求），点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。若有误，依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”，以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果： 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程，有效减少了错误和不确定性，提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求，为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。
2025-03-04
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，当 AI 与多维表格结合，为用户带来了更多可能性，任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中，如多维表格 AI Maker Day，参与者来自不同领域和岗位，有着各自的优势和想法，包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
我想寻找一个AI模型，能快速读懂视频，并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站： 百炼大模型平台：其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，可生成爆款文案，还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等，Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用，但生成过程较缓慢。 应用场景：包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力，AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印，其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用：有开源地址，可下载到本地，配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景，运行项目需特定 Python 包和依赖，可新建应用获取 appid，拍照时需设置 API key。 此外，关于 AI 技术原理与框架的相关知识： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
我想从零基础学习成为一名ai产品经理，我该学习哪些知识内容，请把这些知识内容做个排序。
以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序： 1. 入门级： 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用： 有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理还需要具备以下技能和知识： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识，提升数据分析能力。 此外，了解技术框架，对技术边界有认知，关注场景、痛点、价值也是很重要的。
2025-04-08
怎么成为ai产品经理
要成为 AI 产品经理，可以参考以下几个方面： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：了解市场需求和商业运营。 能够根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 拥有成功落地应用的案例，并产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。而且，产品经理要始终关注场景、痛点和价值。 例如，Kelton 作为一名 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身的他还曾在云计算、元宇宙领域有过 2 年的经验。
2025-04-07
市面上一些数字人软件交费成为会员后，以后做数字人短视频还要付费吗
市面上不同的数字人软件在付费成为会员后的收费情况有所不同。 例如，在某些电商场景中，使用数字人结合产品做短视频，可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版。直播应用可能需要收费，而短视频方面，有的可以利用免费时长，有的则需要购买会员。 像可灵这款视频模型，于 7 月 24 日发布会员体系，结束免费内测。使用其生成视频会消耗灵感值，使用高级功能和获取更多灵感值需付费成为 VIP 用户。非 VIP 用户只能使用普通功能，每天登录送 66 灵感值（有效期一天），大约可生成 6 个视频。会员充值限时一周半价，黄金会员 33 元/单月、396 元/一年，铂金会员 133 元/单月、1596 元/一年，钻石会员 333 元/单月、3996 元/一年。 另外，对于剪映数字人的“私有化”，尽管剪映有很多公模数字人，但私模数字人更受欢迎。可以用 AI 换脸软件完成最后一步，如通过谷歌浏览器打开特定链接进行操作，注意需要谷歌账号（可通过淘宝或特定平台购买）。 总之，不同数字人软件的收费规则各异，具体还需根据您使用的软件来确定。
2025-04-01