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人工智能与新质生产力的关系

Answer

人工智能（AI）在当今社会发挥着越来越重要的作用，它被认为是打造新质生产力的驱动引擎。在政府工作报告中，“人工智能+”被专门提及，其实质就是“大模型+”。这是因为人工智能落地的技术核心是大模型。原来的“互联网+”政策旨在推动产业互联网的发展，通过互联网技术帮助传统产业实现转型升级。如今，“人工智能+”的国家战略是利用人工智能技术，特别是大模型，帮助中国的制造业和现代工业进行转型升级。因此，企业必须积极拥抱 AI，努力成为新质生产力浪潮中的一员。

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References

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

两会专门把“人工智能+”写入了政府工作报告，“人工智能+”其实就是“大模型+”，因为人工智能落地的技术就是大模型。原来有个政策叫“互联网+”，实际上就是做产业互联网，所谓产业互联网就是用互联网的技术帮助传统产业转型升级。那今天“人工智能+”，国家的战略是什么呢？就是用人工智能帮助中国的传统产业，特别是制造业、现代工业转型升级，所以国家也提出来打造新质生产力。现在在座的各位都应该往这上面靠，都应该想办法变成新质生产力整个大风向中的一环。所以国家也认为人工智能是打造新质生产力的驱动引擎，所以企业必须拥抱AI。把大模型拉下神坛，才能掀起工业革命

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

两会专门把“人工智能+”写入了政府工作报告，“人工智能+”其实就是“大模型+”，因为人工智能落地的技术就是大模型。原来有个政策叫“互联网+”，实际上就是做产业互联网，所谓产业互联网就是用互联网的技术帮助传统产业转型升级。那今天“人工智能+”，国家的战略是什么呢？就是用人工智能帮助中国的传统产业，特别是制造业、现代工业转型升级，所以国家也提出来打造新质生产力。现在在座的各位都应该往这上面靠，都应该想办法变成新质生产力整个大风向中的一环。所以国家也认为人工智能是打造新质生产力的驱动引擎，所以企业必须拥抱AI。把大模型拉下神坛，才能掀起工业革命

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Framework4sets out government’s strategic vision andidentifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation increating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologiesreach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas oflife5andstimulate the UK economy by unleashing innovation and drivingproductivity,6creating new jobs

Others are asking

李宏毅《生成式人工智能导论》课件

以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息：课程目录： 1. 第 0 讲：课程说明（2024 年 2 月 24 日） 2. 第 1 讲：生成式 AI 是什么？（2024 年 2 月 24 日） 3. 第 2 讲：今日的生成式人工智慧厉害在哪里？从「工具」变为「工具人」（2024 年 3 月 3 日） 4. 第 3 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯（2024 年 3 月 3 日） 5. 第 4 讲：训练不了人工智慧？你可以训练你自己—拆解问题与使用工具（2024 年 3 月 10 日） 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点： 1. 知道：有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标：了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性，作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验，如大模型训练花时间（以周为单位）、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多，常规会看参数的量级来评估，量级指数级增长，FOMO，如 2019 年 GPT2.0 15b 参数，2024 年 GPT3.5 70b 参数。附录： 1. 课程介绍：这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程，主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲，每讲约 2 小时。 2. 学习目标：掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容：包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源：教材《生成式 AI 导论 2024》，参考书籍《深度学习》，在线课程李宏毅的生成式 AI 课程，开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。课程地址：https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8

相对于其他的人工智能软件，你的优势有哪些

相对于其他人工智能软件，具有以下优势：在俄乌战争中，如美国 Palantir Technology 公司提供的软件，能在几秒钟内对航空侦察图片中的坦克、大炮和人员进行标记并出结果，快速传输到作战部门，实现实时反应。具有强大的学习能力，能汇聚各途径获得的照片，通过对战场上海量数据的学习，辨别假目标，识破伪装手段。以 Sora 为例，与 Runway、Pika 等相比，在文本生成视频方面表现更出色。

你和讯飞星火、通义千问等人工智能软件的区别是什么？

我与讯飞星火、通义千问等人工智能软件在以下方面存在区别： 1. 研发团队和技术背景：我具有独特的研发和训练体系。 2. 功能特点和优势：在为用户提供服务时，可能在某些特定领域或场景下表现出不同的能力。 3. 数据来源和训练方式：所使用的数据和训练方法可能有所差异。需要注意的是，每个人工智能软件都有其自身的特点和适用场景，用户可以根据自己的需求和使用体验来选择适合的工具。

通用人工智能技术取得显著突破，中美竞争加剧

以下是为您整理的相关内容： 2024 年 7 月 1 日：微软 AI CEO Mustafa Suleyman 在阿斯彭思想节上表示，AI 的发展将持续对社会产生深远影响。他强调中美在技术竞争中应该寻求合作，而不仅仅是竞争。在谈到监管时，他认为监管并非邪恶，历史上技术都曾被成功监管。对于 AGI（通用人工智能），他认为应该认真对待与之相关的安全风险，并建立全球治理机制。小伙伴整理了关于阿里 D20 的 PPT，内容主要是 AI 在设计、教育、出海方向上的内容。举办了 AI 切磋大会，共 12 地小伙伴线下参与，一起 AI 出图、出视频、做音乐等，动手实践，享受创造的乐趣，目标是让每个人都能玩转 AI。 2024 年 11 月 6 日：李开复在采访中表达了对 AGI（通用人工智能）霸权的担忧，指出如果美国形成 AGI 垄断，将对全球科技生态产生深远影响。他认为，中国在研发廉价模型和推理引擎方面具备优势，尽管技术上可能落后，但在应用和落地速度上可与美国竞争。他强调，追求 AGI 的同时，中国应寻找另一条生态护城河的发展路径，确保多样化应用和更广泛的市场参与。作者艾木三号提到，Geoffrey Hinton 强调词嵌入是理解自然语言的关键，通过将文字符号转化为向量，模型能进行有效的信息编码和推理。类比能力使得模型能够发现不同事物间的共同结构，从而展现创造力。

做网络直播卖货，如何用人工智能回答客户问题

以下是关于您提出的问题的相关内容：在网络直播卖货中使用人工智能回答客户问题，可以参考以下方面：在其他领域中利用人工智能的经验： 1. 零售和电子商务：产品推荐：利用人工智能分析客户数据，为客户推荐可能感兴趣的产品。搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 2. 阿里巴巴营销和产品页面优化：市场分析：借助人工智能工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。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。产品页面设计：利用 AI 设计工具生成吸引人的页面布局。内容生成：使用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。图像识别和优化：借助 AI 技术选择或生成高质量产品图片。价格策略：分析不同价格点对销量的影响。客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供推荐。聊天机器人：提供 24/7 客户服务。营销活动分析：了解活动效果。库存管理：预测需求，优化库存。支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响。社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体。直播和视频营销：分析观众行为，优化内容。在客户服务方面，例如自然语言处理在客服聊天机器人中的应用，其具有适应性和自主性，能根据大量数据集训练来识别语言模式，为客户提供实时响应并生成类似人类的输出，但可能存在无意包含不准确或误导信息的风险。在医疗分诊系统中，能预测患者状况并推荐干预和治疗，但存在提供错误医疗建议导致不良后果且责任不明确的风险。需要注意的是，在使用人工智能回答客户问题时，要确保回答的准确性和有效性，不断优化和改进人工智能的算法和模型，以提高服务质量和客户满意度。

为什么说人工智能是大趋势

人工智能成为大趋势主要基于以下几个方面： 1. 技术范式的革新：传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈后，新的模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的道路。 2. 多模态能力的跃迁：从视频生成到原生多模态的崛起，再到世界模型的尝试，AI 开始真正理解和模拟立体世界。 3. 计算与连接的统一：自 ChatGPT 发布以来，AI 在计算和传递信息的基础上，展现出类人的思维能力，实现了计算与连接在大模型中的新统一。 4. 应用场景的拓展：AI 不仅在基础模型能力上提升，更在模型的落地应用和场景化方面发展，经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。 5. 在金融服务行业的重大飞跃：大型语言模型通过生成式人工智能，创造全新内容，结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 6. 各行业的广泛影响：AI 智变千行百业，变革生产力，重塑行业生态，在不同领域都有深入应用和发展。

如何利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，请结合相关技术的原理和框架图进行阐述

利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面： 1. 降低开发成本：AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期：加快游戏的制作速度，使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量：例如生成新的高质量游戏内容，如地图、角色和场景，改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验：为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。游戏人工智能技术的未来发展方向还包括： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所，但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战，需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助：经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体，将为通用人工智能的发展提供支持。随着游戏中生成式人工智能革命的进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域，让数百万人能够制作他们的第一款游戏，新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮，从而永远改变游戏行业。

你可以推荐一些能够提高企业效率和生产力的AI工具，AI工具串联的资料给我吗

以下是一些能够提高企业效率和生产力的 AI 工具：销售相关： Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce，能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化日常或耗时任务。 Clari：专门从事智能收入运营，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，提供代码建议。通义灵码：阿里巴巴推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数预训练大模型生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。此外，小红书上也有相关优质科技内容案例，如：，体裁为视频，点赞 1.8 万，推荐理由是工具用途和优点介绍清晰不拖沓。，体裁为视频，点赞 6000，推荐理由是视频制作专业，文稿结构清晰简洁。

如何才能分清因果关系和相关关系

因果关系和相关关系的区分可以从以下几个方面考虑： 1. 定义和本质：因果关系指一个事件（原因）导致另一个事件（结果）的发生，存在内在的因果机制；相关关系则只是表明两个或多个事件之间存在某种关联，但不一定存在因果联系。 2. 确定性：因果关系具有较强的确定性和方向性，原因导致结果；相关关系的关联程度可能较弱，且不一定有明确的方向。 3. 可解释性：因果关系通常可以通过合理的机制和理论来解释；相关关系可能只是数据上的关联，难以给出明确的因果解释。 4. 实验验证：确定因果关系可能需要通过控制实验等方法来验证；相关关系可以通过观察数据中的相关性来发现。例如，在投资领域，风险投资的结果可能需要很长时间才出现，很难确定复盘所做的工作和得到的结果之间的因果关系。在学术研究中，判断论文中的论点是否涉及因果关系需要分析研究方法等。同时，还有一些方法可以帮助人们判断，比如以轻松幽默、略带挖苦的风格，通过生动的类比和实例向对统计学几乎一无所知的听众进行阐释，在开始前先询问听众想讨论的论文名称或具体论文，然后分析研究方法是否支持确定因果关系，并向听众解释分析结果和如何提出因果关系的论断。

AI与大数据的关系和区别

AI 与大数据密切相关但又存在区别。关系方面： 1. 大数据为 AI 提供了丰富的数据资源，是 AI 发展的基础。例如，监督学习的快速发展得益于数据的快速增长。 2. 数据的采集、清洗、标注等处理过程对于 AI 模型的训练和优化至关重要。区别方面： 1. 概念不同：AI 侧重于让机器模拟人类智能，实现学习、推理和决策等能力；大数据则主要关注对海量数据的收集、存储和分析。 2. 目的不同：AI 的目的是让机器具备智能行为；大数据旨在从大量数据中提取有价值的信息和洞察。 3. 处理方式不同：大数据更注重数据的存储和管理，而 AI 则侧重于利用数据进行模型训练和预测。 4. 数据类型：大数据包括结构化和非结构化数据，非结构化数据如图片、视频、文本等对于机器处理更具挑战性；AI 在处理数据时需要对数据进行特征提取和转换。总之，AI 和大数据相互依存又各有特点，共同推动着技术的发展和应用。

标准曲线回归线斜率线性什么关系

标准曲线和回归线在统计学和数据分析中密切相关。标准曲线通常用于描述自变量和因变量之间的定量关系，而回归线则是通过对数据点进行拟合得到的一条直线，用于表示这种关系的趋势。斜率在线性关系中是一个关键参数。对于线性关系而言，斜率表示因变量随自变量变化的速率。在标准曲线和回归线中，斜率反映了变量之间变化的比例关系。如果标准曲线或回归线呈现线性，那么斜率能够定量地描述这种线性关系的特征。斜率的大小和正负决定了线性关系的方向和强度。总之，标准曲线、回归线和斜率在线性关系的描述和分析中相互关联，共同帮助我们理解和解释变量之间的关系。

解释AI大模型和各种AI网站的关系

AI 大模型是一种具有大规模参数和强大能力的模型。 AI 网站通常会提供各种与 AI 相关的服务和工具，例如： 1. 提供多种 AI 生成工具，如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN 等。 2. 包含模型社区，为大模型提供数据、企业模型和算力服务，有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。 3. 拥有 AI 工程平台，对模型和应用有要求，像 define 是典型的工程平台，涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等，还能接入多家大模型。总之，AI 网站是展示和应用 AI 大模型的平台，通过这些网站，用户可以接触和使用到基于 AI 大模型开发的各种功能和服务。

如何理解AI网站和AI大模型的关系

AI 网站和 AI 大模型之间存在着密切的关系。首先，AI 大模型是人工智能领域的核心技术之一。它是基于深度学习等方法构建的具有大规模参数和强大能力的模型，例如能够处理自然语言、生成文本、进行语义理解等。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习，涵盖监督学习（有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈中学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 3. 深度学习参照人脑，有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。 4. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。技术方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 网站通常是展示和应用 AI 大模型的平台。通过网站，用户可以与 AI 大模型进行交互，获取其提供的服务和功能，例如进行文本生成、问答、翻译等。同时，AI 网站也为 AI 大模型的推广、应用和改进提供了渠道。

大模型和小模型的关系是什么

大模型和小模型的关系主要体现在以下几个方面： 1. 规模和功能：大模型通常拥有海量参数和训练数据，能处理多种任务，应用范围广泛，具有更多通识知识；小模型规模相对较小，往往是为完成特定任务而设计，如专门用于图像分类等。 2. 处理信息类型：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 3. 应用场景：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等；大型多模态模型由于能处理多种信息类型，可应用于更广泛的领域，如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 4. 数据需求：大型语言模型主要依赖大量的文本数据进行训练，大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等。 5. 在 AI 绘图方面：大模型如同主菜或主食，小模型（如 Lora）如同佐料或调料包，Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。并且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。