直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/全部问答
能介绍几个关于软装工作要掌握的AI工具吗?
以下为您介绍几个关于软装工作要掌握的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-28
学AI难吗?小白需要多久入门?
学习 AI 的难度因人而异,但对于小白来说,入门是可行的。 例如,在“育儿:用 AI 开发远古动物列表”中提到,若只是学习相关应用,了解一些最基础的网页和编程知识即可,从小白开始估计一天甚至几个小时之内就能学会,因为绝大多数的工作还是由 AI 完成。 在“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”中,考虑到深入学习 AI 时编程带来的困难以及各类默认会打命令行的教程导致的入门困境,这份入门指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,能在接下来的 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用等任务。 总的来说,小白入门 AI 的时间取决于学习的内容和个人的学习能力,短则几个小时,长则可能需要几天。
2024-09-28
如果学习这个网页的AI
以下是关于学习网页 AI 的相关信息: 微软 AI 初学者入门课程: 课程原网址:https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ 为期 12 周、共 24 课时,可探索人工智能世界。 涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容。 适合初学者,覆盖 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。 提升学习效果的方式包括亲身实践课程内容、做随堂小测试或开展实验。 能学到实现人工智能的不同方法,包括符号人工智能这种“有效的老式人工智能”,以及神经网络和深度学习,会使用 TensorFlow 和 PyTorch 框架中的代码说明重要概念,还会介绍处理图像和文本的神经架构以及不太流行的人工智能方法,如遗传算法和多智能体系统。 WaytoAGI 网站: 可以和 AI 知识库对话,询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合的工具。 集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 通往 AGI 之路: 旨在提供全面系统的 AI 学习路径,帮助了解从常见名词到应用等各方面知识,并引发思考“我可以用 AI 做什么,帮助自己更强大”。 相关渠道包括公众号、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X(Twitter)等,会同步知识库精选内容。
2024-09-28
什么方法可以快速提升口语
以下是一些可以快速提升口语的方法和相关的 AI 工具: 方法: 1. 对于雅思口语备考,part3 是重点,决定分数。若时间充足,可将每个 topic 的问题喂给 GPT,让其提问并回答,通过录音转文字了解发音问题,还可让 GPT 修正或给出新答案。之后进行归纳,将语料分类,准备关键表达。考前 1 小时再顺一遍语料。 2. 推特博主分享的由英语老师制作的 GPT 工作流也很有效。先将特定 prompt 喂给 ChatGPT,它会扮演美国好朋友,返回更地道的表达,对俚语加粗,还会举一反三给出更多例子,输入后会有对话回顾和推荐任务,可强化记忆。打电话的方式既能练口语又能练听力,结束后看回顾有助于阅读。 AI 工具: 1. Speak:利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,可个性化学习,随时随地练习口语,OpenAI 曾投资。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和表达。 3. Call Annie:能根据发言调整表情和动作,让人感觉像与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 使用这些工具时,建议结合实际对话练习,如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人对话,定期复习和持续实践对提高口语能力也很重要。
2024-09-28
写一个推荐WaytoAGI到小红书文案
?家人们,今天给大家推荐一个超棒的知识库——《通往 AGI 之路》! ?这里提供了全面系统的 AI 学习路径,能让您了解从常见名词到 AI 应用等各方面知识。 ?网站: ?公众号:通往 AGI 之路 ?B 站: ,以视频普及 AI 知识 ?小红书: ,AI 消息及时传递 ?X | Twitter: ,知识库精选内容同步 ?还有内置知识库 AI 助手为您服务! 彭青云说:“通往通用人工智能的路也许还很长,但它已如海那边吹过来的风,还没有看到大海,就已闻到潮湿腥咸的味道。” 未来已来,大家快来一起探索吧!
2024-09-28
AI怎么做老照片修复
以下是使用 AI 进行老照片修复的步骤: 1. 首先将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。stableSR 放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。 2. 切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写,以免对原图产生干扰。 3. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,能在显存不够的情况下,将图片放大到足够的倍数。 对于复杂的老照片,比如人物多、场景复杂、像素非常低的情况: 1. 首先在 ps 里面进行角度的调整和照片的裁切。 2. 然后按照上述步骤进行上色,如果直接上色效果不佳,比如像加了一层黄色滤镜、年代感太强,可以放弃人物服装的颜色指定,只给一个场景方向。 3. 从网上找到相关的参考照片,让 AI 去匹配色调。 4. 加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,关键词只给简单的几个词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。 5. 最后经过脸部的修复和放大,得到最终效果。 另外,在最近新上线的 controlnet 模型中,新增的 Recolor 模型可以将黑白图片重新上色,可用于老照片修复。
2024-09-28
新手怎么学习AI
新手学习 AI 可以参考以下步骤: 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),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词的技巧:提示词上手容易且很有用。 5. 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。 6. 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 7. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要记住,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。
2024-09-28
中国最好的几个AI工具网站
以下是中国一些较好的 AI 工具网站: liblib.art:图像生成类网站,4 月访问量约 198 万次。 沉浸式翻译:翻译类网站,4 月访问量约 183 万次。 墨刀 AI:设计工具类网站,4 月访问量约 179 万次。 无限画:图像生成类网站,4 月访问量约 144 万次。 autoDL 云服务租用:Agent 类网站,4 月访问量约 135 万次。 百度 Chat:AI ChatBots 类网站,4 月访问量约 120 万次。 AIbot ai 工具集:导航网站类,4 月访问量约 116 万次。 创客贴 AI:设计工具类网站,4 月访问量约 111 万次。 MasterGo:设计工具类网站,4 月访问量约 105 万次。 美图设计室:图像编辑类网站,4 月访问量约 101 万次。 魔搭社区阿里达摩院:AI 训练模型类网站,4 月访问量约 98.5 万次。 此外,Kimi 智能助手也是一个不错的选择,它是 ChatGPT 的国产平替,不用科学上网、不用付费、支持实时联网,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最好的 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。PC 端可通过下载。
2024-09-28
详细介绍aigc技术发展历程
AIGC 技术的发展历程主要包括以下几个重要阶段: 1. 机器学习阶段: 根据卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔(Tom Michell)的定义,机器学习是指“计算机程序能从经验 E 中学习,以解决某一任务 T,并通过性能度量 P,能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升”。 数据获取:为机器提供用于学习的数据。 特征工程:提取出数据中的有效特征,并进行必要的转换。 模型训练:学习数据,并根据算法生成模型。 评估与应用:将训练好的模型应用在需要执行的任务上并评估其表现,如果取得了令人满意的效果就可以投入应用。 2. 图灵测试与起源阶段:1950 年,艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》,探讨了让机器具备人类一样智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个有趣的问题:“机器能思考吗?” 3. 行为主义阶段: 行为主义起源于控制论,主要关注模拟人的智能行为和动作,而非内部认知过程。 与符号主义相比,行为主义不强调对智能的深层理解,而是通过观察和模仿行为来实现智能控制。 这一流派在智能机器人和自动化控制系统领域有广泛应用,21 世纪末随着相关技术的进步,行为主义开始受到更多关注,尽管它在智能模拟方面存在局限性,如缺乏对智能本质的深入理解。
2024-09-28
AIGC技术发展历程
AIGC 技术的发展历程如下: 起源:1950 年,艾伦·图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》,探讨了让机器具备人类一样智能的可能性,提出了“机器能思考吗?”这一问题,开启了 AIGC 技术的探索。 行为主义:行为主义起源于控制论,主要关注模拟人的智能行为和动作,而非内部认知过程。21 世纪末随着相关技术的进步,行为主义在智能机器人和自动化控制系统领域受到更多关注,尽管存在对智能本质缺乏深入理解等局限性。 发展现状:GenAI(生成式 AI)作为一种强大的技术,能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。
2024-09-28