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即梦ai的详细教程

回答

以下是即梦 AI 的详细教程:

  1. 图片生成:
    • 打开即梦 AI 官网:https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home 。
    • 点击 AI 作图中的图片生成。
    • 填写绘图提示词,选择生图模型 2.1,点击立刻生成。
  2. 视频生成 V1.2 教程:
    • 新版本可控性增强不少。
    • 时长:增加了时长,最长可达 12s 。
    • 首尾帧:首尾帧权重超强优化,输入 prompt 可精准控制过渡效果。
    • 运镜控制:新增移镜、摇镜,并支持三档运镜幅度设定。
    • 模式:标准模式,流畅模式。

即梦 AI 是剪映旗下类 Sora 的工具,原名 Dreamina,已于 2024 年 5 月正式改名为“即梦”。其优点包括在动效方面采取激进策略,对画面识别准确,人物微表情、汽车行驶等画面表现出色,首尾帧相连功能优秀,对简单画面有不错的表现力,人物面部特写惊艳等。缺点有精度不够,后期需用超分工具放大,画面稳定性不足,动效丰富导致画面易“出轨”,输出视频存在掉帧问题,运动幅度不能过大等。总体 3 - 6s 的生成长度一般。

相关文章报道:

  • AI 产品评测|字节剪映 Dreamina 一手测评 https://mp.weixin.qq.com/s/2fSEEZtS5DGnZ7RmW4h-iA
  • Dreamina,字节的 Sora 时刻要来了! https://mp.weixin.qq.com/s/E1D0uG_Bk-0fNkCK70ANzg

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参考资料

烧拍:探索AI-23 | 即梦 2.1 登场,海报设计师为何 “瑟瑟发抖”?

提示词:皮克斯风格,三宫格漫画:一只小狗,坐在办公桌前,文字“KPI达标了吗?”。一只小狗,拿着一个写满计划的大本子,微微皱着眉头,文字“OKR写好了吗?”。一只小狗坐在电脑前,文字“PPT做好了吗?”。-实操教程-1️⃣打开即梦AI:https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home2️⃣点击AI作图中的图片生成,如下?3️⃣填写绘图提示词,选择生图模型2.1,点击立刻生成。三步轻松上手,设计从未如此简单!释放你的创造力,成为自己心中的设计大师!快来一起玩AI,探索AI的无限可能!?关注「烧拍AI」了解更多AI资讯!

2024 年历史更新(归档)

《[即梦AI|视频生成V1.2全站教程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TDWUwTxSyiiICLkWW5CcqGasnfd)》即梦新版本可控性增强不少。时长:增加了时长,最长可达12s首尾帧:首尾帧权重超强优化,输入prompt可精准控制过渡效果;运镜控制:新增移镜、摇镜,并支持三档运镜幅度设定;模式:标准模式,流畅模式《[Wojak meme-coze复刻版本](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LBXpwsfsFinB6wkX0jdcXBiGn7c)》社区小伙伴CT搞了个开源coze版本《[【大模型季报】Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态](https://mp.weixin.qq.com/s/fUn7iRAHamp9LHHL9fUtRg)》作者张小珺,详细聊了聊AI搜索企业Perplexity,关于它的创业、数据、竞争与护城河。Perplexity最新一轮估值已达30亿美元。此外,还讨论了以下几个话题:AI应用为什么还没有大爆发?GPT-5为什么那么慢?大模型的商业模式和壁垒究竟是什么?

工具教程:Dreamina即梦

本文可编辑,欢迎大家提供信息,本文核心提供测评及案例分享Dreamina是剪映旗下类Sora的AI视频生成工具,这段时间在内测,大家测完普遍反馈都很不错,有一些缺点,但是比之前的PPT短片升级了不少[heading3]即梦AI官网:https://jimeng.jianying.com/[content]*原名Dreamina,已于2024年5月正式改名为“即梦”。文章报道AI产品评测|字节剪映Dreamina一手测评https://mp.weixin.qq.com/s/2fSEEZtS5DGnZ7RmW4h-iADreamina,字节的Sora时刻要来了!https://mp.weixin.qq.com/s/E1D0uG_Bk-0fNkCK70ANzg优点动效方面采取了比较激进的策略,需要很强的动效需要表现的时候可以考虑使用Dreamina超预期的,它对画面识别非常准确Dreamina优势在于(但不限于)人物微表情、汽车行驶等画面的表现,首尾帧相连的功能对于简单的画面有非常不错的表现力,能够让主体完成超出预期的流畅动效,尤其是简单的三维物体。人物的面部特写表现非常惊艳缺点精度不太够,后期需要用到topaz video等超分工具再放大成也动效,败也动效,丰富的动效带来的是画面容易“出轨”的问题,导致Dreamina的画面稳定性有不足。为了更丰富的动效,视频的输出存在掉帧等问题但运动幅度不能开的太过,否则会有用力过猛的感觉,且画面容易崩塌总体3~6s的生成长度一般官方DREAMINA注意使用事项@黄智宙

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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
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2025-05-01
AI文生视频
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2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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2025-04-20
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
Mcp教程
以下是关于 MCP 教程的相关内容: 资源链接: 什么是 MCP 以及为什么要用它: Model Context Protocol(模型上下文协议),简称 MCP,是由 Anthropic 公司提出的一个开放标准,旨在解决 AI 模型与外部数据源和工具之间的连接问题。 MCP 就像是 AI 世界的“USBC 接口”,它提供了一种标准化的方式,让 AI 应用能够轻松连接到各种数据源和工具,不需要为每个新连接重新开发接口。 MCP 解决的主要问题包括: 碎片化集成:以前每个 AI 应用都需要单独开发与各种数据源的连接。 重复工作:不同团队重复构建相似的集成方案。 “N 乘 M 问题”:当有 N 个 AI 客户端需要连接 M 个数据源时,可能需要 N×M 个自定义集成。 希望这篇教程能帮助您了解 MCP 的基础知识,并开始构建自己的 MCP 服务器!随着实践的深入,您会发现 MCP 为 AI 应用与数据源及工具的集成提供了简单而强大的解决方案。 本篇内容由 Genspark 制作 https://www.genspark.ai/autopilotagent_viewer?id=c10e49b3228d4f65be347ab34777aaf8
2025-04-15
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-04-13
如何使用MCP?提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程: 前置准备工作: 任选一个客户端软件进行配置,大致分为四步: 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法: 1. Cherry Studio(推荐): 版本:2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API:填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP:例如,图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor(推荐): 配置大模型 API:如果 Cursor Pro 在免费试用期,这一步可以不做;如果不在免费试用期,最好的办法是氪金,也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server:填入 MCP Server 的 json,保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面,等待几秒钟,多点几次蓝色框里的按钮,直到绿灯亮起,并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP:Ctrl+Shift+L 新建对话,将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop: 配置 MCP Server:用文本编辑器(VSCode、Sublime Text 等)打开 claude_desktop_config.json 文件,填入 MCP Server 对应的 json 文件,保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处: 1. 简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。 2. 灵活性强:轻松切换 AI 模型或工具,无需复杂的重新配置。 3. 实时互动:长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠:内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强:AI 系统扩展时,只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景: 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤: 1. 定义能力:明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如 WebSockets)。 4. 创建资源/工具:开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较: MCP 与传统 API 之间的主要区别在于: 1. 单一协议:MCP 充当标准化的“连接器”,因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务,而不仅仅是一个。 2. 动态发现:MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互,而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信:MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息,也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例: 首先,在 github 上找到项目说明(https://github.com/ahujasid/blendermcp)。以 Mac 安装为例,首先要安装一个 uv 包(如果不懂,就直接新建一个项目文件夹后,将相关需求丢给 AI)。显示 uv 安装完毕后(初次使用可能需要安装一系列的环境,只要一路让 AI 安装就可以了),还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server,将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时,就会发现已经连接上了这个 blender 服务器,并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
AI视频教程
以下是为您提供的 AI 视频教程相关内容: AI 让古画动起来的教程: 1. 对于简单的图,找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图,需把长图分多个模块,比如将一张图分成 4 个模块。 2. 智能抠图,用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。若有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来,如即梦、海螺、混元等工具,不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片,通过色度抠图调整去掉视频的背景。多个视频放在背景图片,一起动即可。 AI 视频相关的软件教程: 包括视频模型如 luma Dream Machine、可灵、MiniMax 海螺 AI、Sora、Vidu 等,工具教程如 Hedra,视频工具如 VIGGLE,以及应用教程如视频转绘、视频拆解等。相关链接如下: WaytoAGI X 剪映的 AI 创意视频征集令·第 1 期: 1. 征集内容:使用 AI 功能创作的创意视频成片,也可投稿 AI 创意视频的教程(教大家如何做一个 AI 创意视频)。AI 功能包括但不限于:AI 对口型、AI 改动作、AI 配音、克隆音色、AI 音乐、AI 特效、AI 图文成片、AI 剪视频等。不包括纯图片生成或纯视频生成的内容(特指用 AI 工具生成的图片、图生视频,但视频里没有添加 AI 功能)。 2. 创作工具:主要使用「剪映」平台工具创作,可多使用剪映平台的 AI 功能/新功能;部分 AI 效果若剪映无法实现,可使用其他软件创作。 3. 内容价值:视频需有消费价值,要有一定内容主题,有故事感、或者有梗、或者有核心观点表达,让用户有持续观看和点赞、收藏的欲望。缺少内容主题、过于简单、过于模板化的内容将不予通过。在抖音、小红书等平台点赞量高的内容,审核通过率大大提升! 4. 原创度:作品需要原创、极具创意和独特性,且符合当代年轻群体的审美和兴趣喜好,不可照搬、抄袭他人创意,一经发现将取消活动奖励,视情节严重情况回收灵感发布权限。 5. 作品延展度:作品有可模仿性,其他创作者看完后,可模仿学习或二创。比如:前期素材易获取,后期素材易剪辑或处理,让其他视频创作者有强烈的模仿欲望,且对自己模仿或二创视频有成就感和分享欲。 6. 作品时长:时长适中,最短不低于 15 秒,最长不建议超过 3 分钟。
2025-04-13
AI出设计图教程
以下是关于 AI 出设计图的教程: 使用 Midjourney 生成 UI 界面: 页面指令:指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,如“landing page”(登录页)、“Profile Page”(个人资料页)。 社交平台:关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计。 信息类:关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页,包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 使用 Claude 生成设计稿的技巧: 引用 Tailwind CSS 写组件样式,确保色彩、响应式和基础组件的美观度。 按照特定的四个技巧可让 Claude 设计出美观的界面或组件。 生成设计稿的方法:将生成的代码部署到线上,使用 html.to.design 这个 Figma 插件将网页转换为设计稿,但每天免费次数有限。 进阶技巧和关键词: 图片内容一般分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述:可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。描述场景中的人物时应独立描述,避免长串文字,否则 AI 可能识别不到。 设计风格:可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述,关键词的运用较为复杂,需要针对特定风格进行“咒语测试”。
2025-04-12
我要根据PPT开发一个网页,请详细提供操作步骤和选择哪一个AI工具更合适。
以下是根据 PPT 开发网页的详细操作步骤以及适用的 AI 工具: 一、生成 PDF 1. 将您的文件转换为 PDF 格式,其他文件格式也可行,但 PDF 效果更佳。 2. 若希望在文章中加入图片,需将图片转换为 Markdown 格式。 网络图片:直接复制图片的 URL,右键图片选择复制 URL,然后用 Markdown 格式写入文档。 自己的图片:使用图床服务(如 https://sm.ms/)托管图片,生成公链。 3. 插入视频:先将本地视频上传到公网(如 B 站),在视频页面寻找“分享”按钮,点击“嵌入”或“嵌入代码”选项获取 URL,用 Markdown 格式写入。 二、适用的 AI 工具 1. 爱设计 网址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 2. MindShow 网址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点: 导入大纲和要点 输入主题自动生成大纲和要求 选择模版并生成 PPT 导出 3. Process ON 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制(相对耗时) 导入方式:复制最终大纲内容到本地 txt 文件,将后缀改为.md(若看不见后缀可自行搜索开启),打开 Xmind 软件导入 md 文件,在 Process ON 导入 Xmind 文件。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题点击 AI 帮我创作。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版再点击下载。若喜欢使用且无会员,可在某宝买一天会员。
2025-04-13
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
AI提示词超详细版本
以下是关于 AI 提示词的超详细内容: 在图像和视频生成阶段,分镜转图片和视频提示词大师的使用技巧包括:每次只处理 2 3 个分镜以确保提示词的精确性;对于关键场景,生成多个版本的提示词;根据不同工具的特点调整提示词的细节。图像生成工具方面,首选 LIBLIB 的 FLUX 模型,其次是谷歌的 ImageFX(网址:https://labs.google/fx/zh/tools/imagefx ,有网络门槛),还有即梦、可灵、Midjourmey(国内版“悠船”)。提示词辅助工具方面,通义万相的智能扩写只需输入简单的画面主题,点击“智能扩写”按钮就能自动生成包含场景描述、主体特征、构图和光线氛围等全方位的详细提示词;堆友的图推词功能可通过上传参考图片,自动分析并反推出详细的提示词。接入 Deepseek R1 的即梦,只需输入简单的主题或关键词,R1 就能写出 4 段不同风格且详细又丰富的提示词。 此外,还有一套万能文生图提示框架,您只需把脑子里能想到的、用来描述模糊想法的碎片词汇,随手替换到框架的最下方,然后发给任意一个 AI。但要注意,AI 生成的提示词水平与模型本身能力正相关,推理模型在揣摩人类意图上优于普通模型。 在写 AI 拟人化提示词时,要像写作文的 6 要素一样讲明白。描述越全面,生成的结果就越贴近想要的样子,但要注意避免啰里啰嗦导致 AI 理解出现偏差。您还可以把想要的直接塞给 LLM,让它进行补充。
2025-04-10
如何详细的学习AI
以下是详细的学习 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,它上手容易且很有用。 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: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 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。 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: 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,无论是新手还是中学生,学习 AI 都可以从编程基础、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。
2025-03-28
如果一个不懂技术的人学习AI,应该怎么做?请列定详细的步骤。
以下是一个不懂技术的人学习 AI 的详细步骤: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,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,进行实践来巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 此外,还可以参考以下具体的开发示例: 1. 以“Windsurf 学习共创社区”为例,进行零基础开发网站 技术选型:Vue + TypeScript(无需先了解具体含义)。 目标用户:零基础开发学习者。 参考项目:Cursor101。 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 2. 搭建对接 GPT 大模型的微信聊天机器人 选用技术组件:极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker。 按照详细的配置步骤操作:购买服务器、配置宝塔面板,部署 Docker 和 COW 组件,绑定微信号。 了解费用问题:包括极简未来平台的费用和腾讯云服务器的费用,以及如何通过积分和优惠降低成本。 掌握运维问题的解答:学会简单高效地管理和维护服务器和服务,以及遇到问题时的解决方案。 如果在学习过程中有任何不懂的地方,可以随时寻求帮助。同时,还可以加入免费的 AI Agent 共学群,获取更多玩法和经验分享以及最新的 AI 前沿资讯。
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28