学习人工智能（AI）对于新手来说是一段充满挑战但也充满机遇的旅程。以下是为您提供的学习路径指南： 首先，要了解 AI 基本概念。建议阅读「」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。同时，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。 接着，开始您的 AI 学习之旅。在「」中，您能找到为初学者设计的一系列课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 然后，选择感兴趣的模块深入学习。AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等方面，您可以根据自身兴趣选择特定模块进行深入探索。 对于中学生而言，学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 从编程语言入手学习，例如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验应用场景，也可以探索面向中学生的百度“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及其在教育、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，关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 总之，新手学习 AI 可以参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计适合自己的学习路径。

以下是关于 AI 视觉算法的相关内容： GPT4 Vision GPT4 Vision 是 OpenAI 高级模型 GPT4 的创新功能，于 2023 年 9 月推出，能够解释视觉内容和文本，为用户提供更丰富、更直观的交互体验。 GPT4V 模型使用带有预训练组件的视觉编码器进行视觉感知，将编码的视觉特征与语言模型对齐。它建立在复杂的深度学习算法之上，能有效处理复杂的视觉数据。 GPT4V 允许用户上传图像作为输入并询问有关图像的问题，这种任务类型称为视觉问答（VQA）。 GPT4V 的工作原理： 利用先进的机器学习技术解释和分析视觉和文本信息。 对庞大数据集进行训练，包括文本和各种视觉元素。 训练过程结合强化学习，采用两阶段训练方法，先掌握视觉语言知识，再对更小、更高质量的数据集进行微调，以提高生成的可靠性和可用性。 计算机视觉 图像分类和物体识别：将图片作为输入，输出图像的内容分类，应用于面部识别。 物体识别：不仅分类或识别物体，还检测物体是否出现在图像中。 图像分割算法：识别物体位置，并标记不同物体对应的像素点，如用于识别 X 光照射图片。 视觉追踪：检测视频中的奔跑者，并追踪其轨迹和运动方向。 自然语言处理 文本分类：识别邮箱或文本中的内容并归类，可用于情绪识别。 信息检索：输入关键字，找出相关文档。 名称实体识别：找出句子中的名称，自动提取电话、姓名、国籍等。 机械翻译：进行语言翻译。 解析与语音部分标注技术：标注句子词性，让 AI 系统找出需留意的词语。 解析器：将单词组合成短语和句子，也是一种分类标签。 语音识别：将麦克风记录的空气高速压力变化数据转化为文本。 触发词检测：识别触发词。 语音 ID 识别：通过倾听说话来识别身份。

以下为您推荐一些 AI 提效工具的浏览器插件： 结合 GPT4V 和 TTS API，创建辅助解释网页内容的工具，功能多样，包括解释表格和学习视觉科目。链接： bardeen.ai：让 AI 帮您构建自动化，曾排名 Product Hunt 月度榜榜首。链接：

大模型的原理如下： 1. 大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，从而能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练。 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入是基本标配。 找老师：采用合适的算法讲述数据内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 2. 大模型的本质是一个基于语言的概率模型，它返回其认为概率最大的内容。如果直接问大模型而不提供 Prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 Prompt，相当于给了一个模板，包括对模型的要求、输入和输出的限制，大模型在这个限制下得到概率最大的答案。 3. 大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，其运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，其运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。

使用 AI 进行海报制作的流程如下： 1. 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI 等工具，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。其他可生成海报底图的工具还有： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可以使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单的拖放界面，用户可以快速创建演示文稿、社交媒体帖子和其他视觉内容，还集成了丰富的模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化了设计流程。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 需要注意的是，所用软件为无界 AI，其余可进行 AIGC 绘图的软件，在操作步骤上不完全相同，但思路一致。

最大似然估计是估计分布的一种直接方法。先假设分布的形式，如假设 x 来自多元高斯分布，其中高斯分布的维度和图片的像素个数一致，待定参数如 。此时似然估计函数为 ，通过梯度下降或公式推导求解出最佳参数，从而求得分布。但这种方法有明显弊端，一是形式未知，需要丰富的领域知识才能确定分布形式，对于复杂问题只有上帝才知道分布的参数化表达式；二是参数量的空间太大，像 ImageNet 这种情况，是 150528 元高斯分布，需要海量数据才能估计准确。

以下是关于 prompt 撰写语法的相关内容： 一、什么是 Prompt Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。它就像您在聊天时提出的问题，是启动对话或者引导对话方向的起点。对于 AI 来说，一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解您的需求，并给出更相关、更有用的回答。简言之，Prompt 就像是您对 AI 说的一句话，告诉它您想要它做什么。 二、Prompt 的建议框架及格式 第一种：CRISPE 1. Capacity and Role（能力与角色）：您希望它的角色和能力，比如您是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。通过赋予 AI 这样的角色，能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力，从而提升工作效率。 2. Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。这样，AI 在输出答案的时候，能提前理解案件的来龙去脉，为您提供更精准的辅助。 3. Statement（陈述）：您希望 AI 做什么。 三、Prompting 注意项 1. Midjourney Bot 无法像人类一样理解语法、句子结构或词语。多数情况下，词语的选择非常重要。更具体的同义词在许多情况下表现更佳。例如，可以用 gigantic、enormous 或 immense 替换 big。尽可能减少用词量。用词越少，每个单词的影响力就越强。使用逗号、方括号和连字符来帮助组织您的想法，注意，Midjourney Bot 无法可靠地解释这些符号。Midjourney Bot 不考虑大小写。Midjourney 4 稍微比其他模型更擅长解释传统的句子结构。 2. Prompt 技巧： 语气：指定所需语气（如正式、随意、信息性、说服性）。例如：请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。 格式：定义格式或结构（如论文、要点、大纲、对话）。例如：请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制。例如：请提供一个关于太阳能的 100 字简介。 引用：要求包含引用或来源以支持信息。例如：请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言。例如：请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。 反驳：要求解决潜在的反驳论点。例如：针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语。例如：请用通俗易懂的语言解释区块链技术。 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念。例如：请用一个类比解释黑洞的概念。

以下是关于如何写 prompt 的一些指导： 写 prompt 是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。一个好的 prompt 能帮助模型更好地理解任务要求并生成符合预期的文本。 编写 prompt 的建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，在 prompt 中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：若有特定期望结果，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：避免过多信息，以免模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助模型理解任务主题和类型。 此外，使用 GPT 模仿创作内容时，写出好的 prompt 卡点在于用方法论教 GPT 创作，即“know how”。比如让 GPT 创作视频标题时，不能简单写“帮我写爆款视频的标题”，而要提供创作标题的方法论和技巧，如修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。可以通过找对标账号的标题拆解、模仿来获取这些方法论和技巧。 如果之前没写过结构化的 prompt，推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习：https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。最快的方法是改写大佬写好的 prompt，例如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3 。

AI 能够在一些工作场景中取代人类，例如： 在一些重复性高、规律性强的工作中，如数据录入、文件整理等，AI 可以更高效地完成任务。 某些简单的客服工作，AI 能够根据预设的回答模式处理常见问题。 不过，AI 无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。像云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，不仅需要技术知识，更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外，企业领导者在利用 AI 提高工作效率的同时，仍需将更多精力投入到创新和战略规划上。 同时，知名投资机构 Nfx 在他们最新的《The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market》中提到，Sam Altman 经常提到 AGI 到来的定义之一就是 AI 能替代百分之七十的人类工作。现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场。

以下是一些可以帮助您将科研论文转变为报告 PPT 的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。网址： 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址： 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。网址：