以下是举办一场 AI 线下切磋大会的参考流程： 第一期（4 月 21 日） 13:00 13:30 签到与欢迎仪式：同时进行线上线下签到，组织者进行欢迎讲话，同时在线上直播。 13:30 13:45 宣讲与开幕：分享 AI 视频领域的最新趋势、技术挑战和潜在机会。宣讲会在线上线下同时进行，确保所有人都能参与。 13:45 14:00 现场音乐会 14:00 15:00 AI 视频作品展示：建议在每个短片放完后给团队 5 10 分钟时间讲述，然后评选出最佳作品。相关作品集合： 15:00 16:00 评选和颁奖：高手点评给出建议 16:00 18:00 制作心路历程分享 18:00 结束：大家可以各自组局聚餐 举办城市：杭州 第二期（5 月 26 日） 这是一个每月举办的 AI 视频观影和技术交流分享会。 上一次活动记录： 可以带着作品来展示， 也可以来围观交流， 线下北上广深杭五个城市分布式现场观影 线上同学可以加入到会议中 其中有观影环节，分享环节，交流环节。 给每个参与者积分，也帮助大家一起组队，找到同伴一起创作。

人工智能（AI）的应用十分广泛，以下为您列举一些常见的领域和具体应用： 医疗保健领域： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病，如 X 射线、CT 扫描和 MRI 等。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 客户服务：提供 24/7 的客户服务，并回答客户的常见问题。 零售和电子商务领域： 产品推荐：分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化方面： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 关键词优化：分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 图像识别和优化：AI 图像识别技术帮助选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析：分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶。 车辆安全系统：增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 预测性维护：分析车辆的实时数据，预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 生产自动化：在汽车制造过程中，用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：

以下为您介绍一些免费的 AI 课程： 1. 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲：课程先从宏观开始，如演讲主题《预见 AGI》，从大框架上讲述创新趋势及带来的启发，后续会宏观、微观结合，系统性地就几个主题展开。安排人工智能研究院的产品经理、技术专家配合，讲解基本产品的使用方法等微观内容。同时，周鸿祎会邀请行业专家来讲课。他认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。 2. 野菩萨的免费课程：如果想要免费获得这门课程，可以参与 video battle，获胜者拥有课程。每期的 video battle 评委野菩萨老师非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。无论您是 AI 小白还是深入学习者，这门课程都能带来帮助。扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。

以下是为您提供的快速学习 AI 的指南： 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，您可以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。 4. 掌握提示词技巧 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您的作品。 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。 6. 体验 AI 产品 尝试使用如 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成就。 另外，如果您不会代码，还可以参考“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”，在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务： 完成一个简单程序 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述

以下是为您推荐的能够帮助您快速入门 AI 的优秀书籍： 《陈财猫：推荐书单了解各个领域的知识，并在恰当的时候调用它们》：这是一个涵盖多个学科的书单，包括心理学、人工智能、经济学、社会学、生态学、哲学、设计学等 13 个学科。其特点包括权威准确，多为大学教材或导论书籍，不乏经典大师之作；有框架成体系，能通过阅读构建起完整知识框架；好读，适合初学者，即使对该领域没有了解也能看懂并入门。 《写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI》： Python 方面：推荐《Python 学习手册》，名声在外；《Python 编程》，对新手友好。 AI 方面：推荐《人类简史》，其中“认知革命”的相关章节令人获益匪浅；《深度学习实战》，按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。

以下是为您找到的关于中国 AI 医美的相关消息： 有一个将 AI 和中医结合的项目，其先是用摄像头观察患者的口腔和舌苔，再用指尖传感器号脉，然后根据观测的数据生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。该项目目前应用在辅助看诊，能够提高诊疗效率，创始人的愿景是在未来实现 24 小时独立问诊开药。 但目前没有关于 24 小时内中国 AI 医美最新消息的准确和详尽内容。要获取最新的信息，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。

ChatGPT 的训练过程较为复杂，主要包括以下方面： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，数量达数百万亿字。 2. 硬件支持：使用现代 GPU 硬件，以并行计算数千个示例的结果。 3. 训练方式： 基本概念：训练神经网络生成“类似”的文本，能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。 操作过程：神经网络由简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 4. 训练目的：不是记忆，而是学习“提问和回答的通用规律”，以实现举一反三。但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料等缺点，导致缺乏及时性和准确性。 5. 规模与效果：在训练中，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。尽管没有根本的理论确定所需的训练数据量和网络规模，但实践中，ChatGPT 成功地从大量文本中进行了训练，其成功表明神经网络在实现基于人类语言算法内容的模型时相当有效。

RAG 技术实现的原理步骤主要包括以下几个方面： 1. 理解问题：AI 模型首先需要理解用户的提问或指令。 2. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 3. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 4. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 5. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 6. 检索相关知识：AI 模型根据对问题的理解，从外部知识库中检索相关的信息。 7. 整合知识与推理：AI 模型将检索到的知识与自身的推理能力相结合，生成最终的答案或内容。 例如，在医疗领域，RAG 技术可以帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例，从而提高其诊断和治疗建议的准确性。但需要注意的是，在将大型文档转换为可检索内容的过程中，如文档解析和文本切分、嵌入向量生成等步骤，每一步都可能导致信息损失，复合损失会显著影响 RAG 响应的效果。

RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种自然语言处理技术，主要用于提高语言模型的效果和准确性。其原理包括以下几个方面： 1. 由于大模型的训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，RAG发挥作用。 2. 过程包括文档加载，从多种来源加载包括非结构化、结构化和代码等不同类型的文档。 3. 进行文本分割，把文档切分为指定大小的块。 4. 涉及存储环节，包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 5. 通过某种检索算法从向量数据库中检索出与输入问题相似的嵌入片。 6. 结合了检索和生成两种主要的自然语言处理方法。 检索部分从大量文本数据中检索出与输入问题最相关的信息，通常使用检索系统在大规模文档集合中寻找相关文段。 生成部分使用类似 GPT 的语言模型，根据检索到的信息生成响应或回答，涉及理解检索内容并生成连贯、相关且信息丰富的文本。 7. RAG 的出现解决了语言模型仅依靠固定资料回答问题的局限性，允许模型到搜索引擎上搜索相关资料，并结合自身知识体系综合回复。 其中的检索环节并非简单操作，还包含对输入问题的纠错、补充、拆分以及对搜索内容的权重逻辑等。

RAG 即检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用大型语言模型生成文本）的技术。 其工作原理包括以下几个步骤： 1. 理解问题：AI 模型首先理解用户的提问或指令。 2. 检索相关知识：根据对问题的理解，从外部知识库中检索相关信息。例如，用户问“埃菲尔铁塔有多高？”，AI 模型会从知识库中检索关于埃菲尔铁塔的信息。 3. 整合知识与推理：将检索到的知识与自身的推理能力相结合，生成最终的答案或内容。 RAG 技术的优势在于能够将 AI 模型与外部知识库连接起来，从而扩展 AI 模型的知识范围，提高其回答问题和生成内容的准确性。例如在医疗领域，可帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例，提高诊断和治疗建议的准确性。 RAG 由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得 RAG 非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，与 RAG 的关系在于，RAG 能够为大型语言模型提供来自外部知识源的附加信息，使得模型在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少幻觉现象，而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为开发人员使用大型语言模型创建应用程序提供便利。