直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/全部问答
如何学习AI知识
以下是新手学习 AI 知识的方法: 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,可根据自己的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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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 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。
2025-02-03
一个人如何开发ai应用
以下是关于一个人如何开发 AI 应用的指导: 首先,进行规划 POC 和开发路径。设计 POC 的小项目,比如“我是技术小白。我想要开发的项目功能如下。这里有哪些技术点?能否为我一一列举。请尽可能细化,帮我选择合适的技术方案,并为我设计 POC 项目。每个 POC 都应该是一个独立的项目,我好先通过完成 POC 来学会相关技术。”POC 即实验性小项目,其优点是足够小,AI 能直接生成。通过研究小项目、搞明白特定技术点的工作方式,便于后续在大项目中添加功能。这一步中,AI 可能会选取不合适的技术栈、拆分粒度不够细、开发路径设计不合理、没有循序渐进。如有可能,请老师傅把关。 接下来就是真正的实践。按照项目规划,学习一个 POC,并将其应用到大项目中;再学一个 POC,再运用。当遇到错误时,复制错误信息、相关代码,扔给 AI 让其找错误并修复。若使用可以识图的 claude 或 GPT4o,截图+错误信息+代码三件套会很好用。但可能会遇到一些问题,如开发 chrome 插件时,即便强调要用 manifest v3 的版本,AI 仍可能给出 v2 的代码及错误修复方案。此时,更有效的方式是找文档(可让 GPT 提供文档链接,或问 perplexity),或去 stackoverflow 上找答案(注意回答和评论的日期),然后把文档或找到的答案提供给 AI,让其基于这些信息修复,此时它给的指引会更正确且详细。当然,这一步如有老师傅支援更好。 另外,以证件照为例的 90 分钟从 0 开始打造第一个 Coze 应用的教学中,提到了 Code AI 应用的背景、现状以及学习过程,包括创建 AI 应用,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,重点熟悉桌面网页版的用户界面等。
2025-02-03
部署ai有哪些步骤?
部署 AI 通常包括以下步骤: 1. 选择合适的部署方式: 本地环境部署 云计算平台部署 分布式部署 模型压缩和量化 公共云服务商部署 根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源: 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础: 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练: 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。 优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型: 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护: 大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 此外,还有一种将 AI 接入微信的具体部署步骤: 1. 点击菜单中的“终端”。 2. 依次粘贴以下代码并回车: 第一步:cd/root||exit 1 第二步:下方两行粘贴进入,等待下载完成。(若有卡点,可手动下载文件并上传至指定文件夹) 第三步:rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步:/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步:依次粘贴以下代码并回车:echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后,刷新重新进入终端,若最左侧出现“(AI)”字符,则成功。 想要成功构建和部署人工智能,还需要一个复杂的流程,涉及多个独立的系统。首先,需要对数据进行采集、清理和标记;然后,必须确定预测所依据的特征;最后,开发人员必须训练模型,并对其进行验证和持续优化。从开始到结束,这个过程可能需要几个月或者是数年,好在除了算法和模型本身之外,组装智能架构中每个环节的效率都在提升,更高的算力和分布式计算框架,更快的网络和更强大的工具。在每一层技术栈,我们都开始看到新的平台和工具出现,它们针对 Machine Learning 的范式进行了优化,这里面机会丰富。
2025-02-03
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些,给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种: 1. AI Share Card 插件: 安装方式: 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件,下载地址:https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装,也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card(需要正确网络环境访问,安装后支持自动更新)。 下载最新安装包,访问官网下载最新安装包,适用于无法访问应用商店的用户,本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia:Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会,增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia,团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器,把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器,Arc 浏览器可能是一个不错的选择,它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03
我是AI 0基础使用者,如何学习使用AI
以下是为 AI 0 基础使用者提供的学习建议: 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。 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。 6. 如果希望继续精进: 了解 AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系)、历史发展(简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 掌握数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等线性代数基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,包括监督学习(了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM))、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 学会评估和调优,包括性能评估(了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 掌握神经网络基础,包括网络结构(理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN))、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 首先,带着好奇心去尝试。随便找一个国产 AI,然后随便聊点什么,比如小学奥数题,写一篇演讲稿,怎么看待 996 的牛马生活。看看 AI 擅长什么,不擅长什么,有没有地方能帮到你,有哪些地方做的其实不够好。不用一开始带着太强的目的性,就把它当作天猫精灵来玩。在聊了一段时间之后,每个人会有自己觉得更顺手的应用,留下来 1 2 个增加使用深度。当然如果条件足够,也可以直接氪 ChatGPT 或者 Claude,之后在处理一些复杂的任务时会省力一些。
2025-02-03
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司: 1. 其秘方具有硅谷风格: 不是“中国式创新”的产物,不能简单地将其比喻成“AI 界的拼多多”或认为其秘方只是多快好省。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发轰动。 是中国最全球化的 AI 公司之一,赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷风格。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻,未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提示词 HiDeepSeek: 效果对比:可通过 Coze 做小测试并对比。 使用方法:包括搜索网站、点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后开始对话等步骤。 设计思路:将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担,实现联网和深度思考功能,优化输出质量,设计阈值系统,用 XML 进行规范设定等。 完整提示词:v 1.3。 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向,Thinking Claude 是设计灵感来源,Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。
2025-02-03
处理Excel的ai
以下是一些关于处理 Excel 的 AI 工具和相关信息: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了包括 Excel 在内的多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和智能化水平。 另外,在飞书多维表格与 Excel 的对比中,虽然 Excel 有手就会,但 VBA 进阶版功能门槛高。而多维表格在处理一些数据处理功能时能让人更偷懒,例如自带 AI 插件,对于一些特定场景,如挑出网址和电话、处理收集的链接等,多维表格有相应的便捷处理方式。 在实践演示中,如 Chat Excel,用户提要求,它就能处理 Excel 数据,可进行数据统计、分析、作图等操作,还能让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数。
2025-02-03
化学工作者有关的ai
以下是为您整理的与化学工作者有关的 AI 相关内容: 1. 为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践从出色的实践者那里学习,这对于培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉很重要。对于化学领域,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究及在经验丰富的药物设计师指导下工作。 2. 关于使用大型语言模型进行自主化学研究:“Coscientist”人工智能系统用于自动化化学研究,其工作流程包括文献搜索、协议选择、翻译成代码、实验等步骤,且这个过程是可迭代的。该系统利用大型语言模型来规划和实施化学任务,展示了人工智能在化学研究中的应用潜力。其价值在于 GPT 在自动化化学研究方面有极高潜力,人们可通过自然语言提需求,GPT 帮助完成一系列操作,未来稀缺的是目标而非执行。 3. 案例方面,有“化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”的相关内容,可通过相应链接获取更详细信息。
2025-02-03
可以写仿制药申报资料的ai有吗
目前尚未有专门用于撰写仿制药申报资料的 AI 工具。但在 AI 领域不断发展的情况下,未来可能会出现相关的应用。
2025-02-03
仿制药合成相关的ai有哪些?
以下是一些与仿制药合成相关的 AI 应用和系统: 1. ChatGPT 引发的范式转移涉及医疗领域,在蛋白质结构预测和合成方面有大量突破。 2. AlphaFold 是由 DeepMind 开发的在蛋白质结构预测方面表现出色的 AI 系统,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 3. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold,截至目前已经进行了 7 亿次预测。 4. 多伦多大学研究人员开发了一种新的 AI 系统,利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 5. 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 6. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具 PeSTo,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 7. 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统,用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。 8. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶,该凝胶具有吸收冲击的能力,他们的目标是将 talin 蛋白质制成防弹材料。 文献参考: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-02-03