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小白学习AI从哪里开始
对于小白学习 AI,建议从以下几个方面开始: 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,可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自己的作品。 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,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。 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自己的成就。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。
2024-11-01
解线性方程组
解线性方程组可以通过多种方法实现,其中一种常见的方法是使用最小二乘法。以下是使用最小二乘法解线性方程组的一般步骤: 首先,对于每个子集使用线性回归模型进行训练。常见的线性方程可以表示为:Y = β1X1 + β2X2 + β(β1,2 代表不同特征的系数/斜率,β 代表截距)。 为了求解最佳的系数和截距,通常可以用梯度下降算法来实现。这里以最小二乘法用正规方程来直接解为例: 步骤 2: 计算 XX: $$x^Tx = \\begin{pmatrix}1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\\\ 83 & 24 & 3 & 87 & 53 & 15 \\\\ 60 & 22 & 89 & 21 & 91 & 30 \\\\ \\end{pmatrix}\\begin{pmatrix}1 & 83 & 60 \\\\ 1 & 24 & 22 \\\\ 1 & 3 & 89 \\\\ 1 & 87 & 21 \\\\ 1 & 53 & 91 \\\\ 1 & 15 & 30 \\\\ \\end{pmatrix}$$ 计算 XY: $$x^Ty = \\begin{pmatrix}1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\\\ 83 & 24 & 3 & 87 & 53 & 15 \\\\ 60 & 22 & 89 & 21 & 91 & 30 \\\\ \\end{pmatrix}\\begin{pmatrix}67.24 \\\\ 24.48 \\\\ 60.20 \\\\ 33.68 \\\\ 76.59 \\\\ 20.96 \\\\ \\end{pmatrix}$$ 步骤 3:求解正规方程,通过正规方程的计算,得到子集 1 的线性回归模型参数: 系数: 截距:2.1794 同样计算子集 2: 系数: 截距:5.4969 以及子集 3: 系数: 截距:10.7854 关于矩阵乘法,梯度下降,可以参考之前的文章:
2024-11-01
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
飞书智能伙伴助手
以下是关于您的问题的回答: 关于飞书智能伙伴助手 我是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。“飞书智能伙伴创建平台”(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升,为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。云雀是由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能高效完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法: 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码在),点击加入,直接@机器人即可。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题,即可得到回答。 做问答机器人的原因: 1. 知识库内容庞大,新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性,无法准确理解语义价值。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 关于飞书如何做一个 FAQ 的机器人 搭建问答机器人的分享时间为 2024 年 2 月 22 日。会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着,讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了 RAG 技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后,介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。之后,讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,以及智能助理的原理和使用方法。最后,介绍了企业级 agent 方面的实践。 “飞书智能伙伴创建平台”(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。 关于 Stable Diffusion 模型的缩略图 Civitai 助手可以帮忙。可以去 C 站搜索下载,如果上不了 C 站可以去我的百度云盘里下载,然后放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后,重启 webUI,就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。 其功能包括: 1. 下载预览图,自动扫描所有文件,匹配 C 站下载模型的缩略图,其他来源的模型可能无法匹配成功,需手动添加。点击刷新旁的按钮,鼠标放在模型名字上,会出现新的四个图标:?用当前生成图替换为预览图、?在新标签页打开这个模型的 Civitai 页面、?一键添加这个模型的触发词到关键词输入框、?一键使用这个模型预览图所使用的关键词。 2. 下载文件,将喜欢的模型网址粘贴进来,点击“从 Civitai 链接拉取模型信息”,选择放置文件夹和模型版本,点击下载,下载完后预览图会自动配好。 3. 检查更新,点击按钮自动检索电脑上模型是否有更新版本,检查完毕后,在 UI 上显示新版本信息,每个模型新版本都有 3 个链接。
2024-11-01
Ai应用于服务台
AI 在服务台的应用具有广泛的前景和一些挑战: 生成式人工智能在客户服务中的兴起与挑战: 生成式 AI 应用程序如 ChatGPT 已在客户服务领域掀起革命,能以类似人类方式处理回答复杂问题,预计可大幅提高客户服务中心生产力,增幅可能在 30%到 50%之间。 各行业公司已开始探索将生成式 AI 融入客户服务中心,如 Octopus Energy 引入后显著提高了电子邮件回复质量和客户满意度,带来更丰富全面的服务体验。 但发展中存在挑战,可能受数据训练内在偏见影响产生不准确结果,在企业环境中错误可能造成重大损失,目前应用常需人工监督。 预计融入将经历阶段,起初在人工监督下处理复杂查询,技术成熟后能更独立处理多数问题,最终提供几乎全旅程支持。 留学顾问可用的 AI: 智能问答系统:提供 24/7 在线咨询服务,回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 个性化留学规划:利用机器学习和数据分析技术,制定个性化规划和申请策略。 语言学习辅助:利用语音识别、自然语言处理等技术提供个性化语言学习辅助和练习。 智能文书起草:利用自然语言生成技术自动生成申请文书等文件。 数据分析和预测:分析历史数据和趋势,预测录取率、就业前景等信息。 虚拟导览和校园参观:利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观和导览服务。 中小企业利用 AI 改善客户体验: 客户服务自动化:利用 AI 聊天机器人处理常见咨询,提升效率和质量,减轻人工客服负担。 部署聊天机器人处理常见咨询,根据需求和预算选择合适方案,定制回答库,集成到多种渠道。 提供 24/7 客户支持,提升响应速度和服务质量,定期监控性能并优化,更新算法和知识库。 通过实施客户服务自动化,中小企业可显著提高客户服务效率和质量,降低成本,释放人工客服资源专注于复杂个性化需求。
2024-11-01
适用于分销销售的ai
以下是一些适用于分销销售的 AI 工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce,能分析大量数据集以识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面,如建立客户关系和完成交易。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,以创建高度准确的收入预测能力闻名,能统一数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 此外,在电子商务领域,以下 AI 工具也有助于分销销售: 1. Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片,如将静态照片变成动态形象,未来还可能极度个性化,展示产品在特定场景中的效果。 2. AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来甚至可能仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 需要注意的是,以上只是部分例子,实际上还有许多其他的 AI 销售工具可根据具体需求选择使用。
2024-11-01
国内无法访问 OpenAI 网站
以下是关于您所提到的问题的相关信息: OpenAI 将于 7 月 9 日开始阻止中国用户访问其 API。微软发言人表示,Azure OpenAI API 服务在中国的提供方式没有变化。作为一家独立公司,OpenAI 自行做出其决策,微软不受影响。相关链接:https://pymnts.com/artificialintelligence2/2024/reportmicrosoftwontfollowopenaiinblockingchinasaccesstoaimodels/ 、https://x.com/imxiaohu/status/1810526011173556481 微软确认 Azure OpenAI 服务将停止对中国大陆的非企业用户开放,企业用户不受影响。这是大陆唯一合法使用 OpenAI 的渠道,开发者社区受到了广泛关注。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1847140960368841034
2024-11-01
如何访问openai网站
要访问 OpenAI 网站,您可以按照以下步骤进行: 1. 注册 OpenAI 账号:访问 https://platform.openai.com/account/apikeys 完成注册。 2. 创建 API KEY:在注册成功后,按照相关提示创建 API KEY,创建后需立即复制保存好,因为关闭弹框后将无法再次查看。 3. 您还可以通过 Google Colab 平台来使用相关服务,访问网址 https://colab.research.google.com 新建一个笔记本即可。 请注意,API 调用是收费的,但 OpenAI 为用户免费提供了 5 美元的用量。同时,您也可以参考官方 API 文档链接 https://platform.openai.com/docs/apireference/ 以获取更详细的信息。
2024-11-01
ai如何喂数据
以下是关于 AI 如何喂数据的相关知识: 数据集:又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。通常以表格形式出现,每一列代表一个特定变量,每一行对应于某一成员的数据集的问题。 获取数据的方法:手动标注、观察行为、网络下载。 使用数据的方法:开始搜集数据时,可以马上将数据展示或者喂给某个 AI 团队,因为大多数 AI 团队可以反馈给 IT 团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的 IT 基础框架。 数据的处理:数据不一定多就有用,可以尝试聘用 AI 团队协助梳理数据。有时数据中会出现不正确、缺少的数据,这就需要有效处理数据。 数据的分类:同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,非结构化数据如图片、视频、文本,机器处理起来更难一些。 合成数据:生产数据喂给 AI 模型,提高效果。大量的质量一般的数据可用于模型初始训练,质量很高数量较少有行业特性的数据一般用于模型后期精调/行业化精调。也有公司在尝试把高质量数据放在预训练的退火阶段,取得了一些效果。做数据的方法增多,包括传统的数据收集和标注,以及新兴的 AI 合成数据。 新的数据种类:当前数据主要集中在文本、照片、视频。若模型需要对 3D 空间和物理规则有更好的理解,可能需要更多其他种类传感器的数据,如惯性/重力、应力、电磁、温度、湿度等。
2024-11-01
如果把紫微斗数喂给ai,能出一个算命程序吗
紫微斗数是一种古老的命理学说,将其喂给 AI 来创建一个算命程序在技术上是可行的,但从科学角度来看,紫微斗数缺乏科学依据和验证,其结果并不可靠。AI 虽然能够处理和分析大量的数据,但对于这种没有科学基础的命理内容,所生成的结果更多是基于输入数据的模式匹配和推测,而非具有真实的预测能力。因此,不建议依赖这样的程序来做出重要的决策。
2024-11-01