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人工智能(AI)是一种致力于模拟、拓展和增强人类智能的新兴科学技术,涉及理论、方法、技术和应用系统的研发。作为计算机科学的重要分支之一,人工智能的目标是创造出能够像人一样思考并作出相应反应的智能机器。这种技术已经在众多领域得到了广泛应用,例如机器人技术、语音识别、图像分析、自然语言处理以及专家系统等,并逐步成为推动社会进步的关键力量,如自动驾驶汽车、个性化推荐算法、医疗影像诊断等领域。

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从研究层面看,人工智能不仅涵盖计算机科学的核心内容,还融合了心理学、哲学等相关学科的知识体系。依据能力水平的不同,它可以进一步划分为“弱人工智能”和“强人工智能”。作为一个跨学科的研究方向,它包含了许多细分领域,比如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言理解等等。最终目标在于让机器具备解决复杂任务的能力,甚至接近于或超越人类的认知水平,从而使各类场景下的自动化决策变得更加精准高效。

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边界AIchat是一款集多种先进功能于一体的智能助手产品,专注于提升用户的工作效率与学习效果。通过提供多媒体素材加工服务、自动撰写高质量文档文本、高精度文字转语音转换方案、先进的光学字符识别(OCR)技术支持及艺术创作辅助等功能模块,边界AIchat为个人日常事务管理带来极大便利;同时凭借卓越的专业化翻译引擎性能表现,帮助跨越语言障碍,让用户获得前所未有的流畅交互体验。

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注册登录

在登录注册页面中根据实际情况填写账号、密码和邀请码,邀请码请填写31F77E,再点击注册按钮即可完成注册。
客户端的登录注册与网页端的登录注册类似,只需等客户端安装完成后,打开边界AIchat客户端软件,具体如下

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注意必须写内部邀请码

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40+个对话模型

该软件整合了众多国内外知名的AI人工智能模型,其应用领域广泛,包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、机器学习及专家系统等。通过将这些模型集成至一个统一的软件平台,用户可以更加便捷地访问并利用各种AI功能,进而加速创新进程,提升工作效率。用户能够依据自身需求挑选合适的模型和算法,并对模型进行微调与优化,以达到最佳的预测准确率及性能表现。

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超全的场景AI功能

10s生成PPT,AI文档解析、AI长文撰写,AI思维导图,10S生成一个完整的思维导图,还有更多的Ai翻译润色等功能,还可以按照某个风格撰写长文哦。

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AI绘画功能

强大的AI绘画功能。

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PDF工具箱

此处不废话,直接上图。

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如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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