最经典的ai应用场景及其原理

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，其应用包括但不限于以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。

AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在。对于没有理工科背景的人来说，可以将其视为一个黑箱。它就像传统道教中的拘灵遣将，通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种能在一定程度上理解人类文字的异类达成预设效果，且存在突破界限的可能。 从其发展历程来看，计算机科学和人工智能之父图灵在 1950 年的论文中提出了“图灵测试”的方法来判断机器是否具有智能。如今，像 ChatGPT 这样的产品在与人类交流方面已非常接近正常人类，尽管学术界对其是否通过图灵测试仍有争议。 AI 已不再局限于单一的技术和应用范畴，融合了众多学科知识，深入渗透到生活的各个层面，引领着第四次工业革命的浪潮，推动着智能化时代的到来。其发展速度远超预期，在为生活和工作带来变革的同时，也促使人类在哲学和思想层面去思考智能、人以及“我”的本质，帮助人类更透彻地领悟人生的意义。

以下是关于 AI 抠图的相关内容： 可以直接抠图，也可以安装在 PS 里进行操作。图片上传即可抠图，可用于制作一些素材，如叶子飘落、战斗时石头等素材，以辅助制作氛围动画。 对于复杂的多人多活动的图，可采取以下步骤进行抠图： 首先，将长图分多个模块。 第二步智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。若有水印，可以把图片向下拓展一部分然后截掉。 第三步将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 第四步用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，可用的工具如即梦、海螺、混元等，不停尝试抽卡。 第五步用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。

以下是关于“AI+教育”的相关内容： MQ 老师是知乎的 AI 讲师，拥有国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书，在教育行业工作 15 年以上，教过不同年龄段的学生，也做过校级管理层。过去半年多，一直在探索教育场景中的 AI 实践，写了 200 多篇小文，培训了上千位来自高等院校、K12 国际学校和创新学校的老师、家长和同学，并复盘心路历程分享实践，还绘制了 AI+教师赋能全景图。 在大理举行的 AI+X World Tour 第一期线下活动中，有关于创新教育与 AI 结合的圆桌讨论，涵盖幼儿园田间、私人庭院、农场等场所，参与者包括幼儿园校长、大学老师、教育从业者等，探讨了未来教育的畅想和对 AI+教育的讨论，甚至为会议录音创作了可对话的 GPTs。此外，还有出海主题圆桌和 Agents 框架讨论。 与“AI+教育”前辈聊天得出一些结论：学习通常是功利导向才有强烈付费意愿，如 K12 买课场景中家长更在乎孩子分数；“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比，如懂行业知识的程序员在很多大行业缺口大；在 AI 领域，让 AI 工程师懂行业、让行业专家懂 AI 投入产出比高，但要找到高价值应用场景；现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”的主要原因是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。

建立一个行业的知识库并建立专属 AI 模型可以参考以下步骤： 1. 明确行业需求和目标：确定知识库和 AI 模型要解决的具体问题和实现的功能。 2. 收集和整理数据：包括行业相关的各种信息、文档、案例等，为知识库提供素材。 3. 设计提示词：明确 AI 模型的角色和专注的技能，使其能够按照设定进行工作。 4. 构建知识库：将行业特定的规则、流程、案例等内容整理成工作手册，供 AI 模型参考。 5. 选择合适的 AI 模型：例如可以使用阿里千问模型等。 6. 进行模型训练和优化：根据收集的数据和设定的提示词、知识库对模型进行训练，并不断优化。 7. 融合实际场景：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，避免复制危险的偏见。 8. 持续评估和改进：根据实际应用效果，对知识库和 AI 模型进行评估和改进。 例如，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事医疗保健特定领域的 AI，让其接触到顶级从业人员的多样化视角。在财经领域，依托中央财经大学的资源优势，基于内容增强型知识插槽技术构建高质量知识库，与客户自有知识库结合，实现全业务场景的支撑，可实现快速的专家级 Agent 构建与管理维护。在文档处理领域，如上海普米智图智能科技有限公司，自主研发的数据框架 Ananke 和 Agent 框架 Moros，利用智能体技术提升工作流效率。

以下是一些解决 AI 问题的工具： Agentic AI：它具有使用工具和多步决策的核心特质。使用工具方面，例如通过调用计算器来解决数学计算不精确的问题，调用互联网搜索工具、公司内部数据库查询工具等改善 AI 能力短板。多步决策方面，如 Agentic Cursor 或 Devin 会根据命令执行结果进行修改与调试，一个回合中可包含多个指令，数量根据工具调用结果动态决定。 Google DeepMind 发布的可视化工具：可用于了解语言模型的内部工作原理，能提取有意义的特征，揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释：https://xiaohu.ai/p/12186 链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 Runway 推出的 Gen3 Alpha Turbo 版本：新版视频生成速度比原版快 7 倍，效果相当，即将推出图像到视频模型，并大幅降价，向免费用户开放。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818839942010913182 Google 推出的 Gemma 2 2B 模型：能在手机、笔记本电脑、台式机等边缘设备上运行，在 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上超越所有 GPT3.5 模型，甚至超越 Mixtral8x7b，可处理多种文本生成任务，如问答、摘要和推理。详细：https://xiaohu.ai/p/12197 链接：https://x.com/imxiaohu/status/1818882249263398927 MathGPTPro：专门用于解决数学问题的 AI 工具。

知识库的商业化应用场景主要包括以下几个方面： 1. 生物医药领域： 医药企业研发立项：回答关于作用机制、目标治疗疾病的竞争格局、主流技术路径、同技术路径其他公司产品在临床试验阶段的安全性风险和有效性等问题。 科研机构临床转化评估：回答关于科学家研究方向的临床转化潜力等问题。 投资机构评估标的公司：回答关于国外对标技术的发展情况、融资情况、临床转化的可靠性等问题。 2. 其他工作场景： 可以替代大部分传统医药数据库的商业化场景。 在一般的工作场景中，通过提示词设定角色和技能，结合知识库，让大语言模型能够按照需求做出准确回复。例如设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情，能够回答相关问题。 此外，在知识库的检索原理方面： 1. 文本预处理：包括去除无关字符、标准化文本、分词等，以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示：将预处理后的文本转换为向量，通常通过使用预训练的嵌入模型完成。 3. 特征提取：对于整个问题句子，应用进一步的特征提取技术，如句子级别的嵌入，或使用深度学习模型直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化：在某些情况下，问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化。 5. 知识库检索阶段：在大模型的检索中，依靠问题在空间中的向量位置，寻找距离这个向量最近的其他词句完成检索，知识库被转化成巨大的向量库。

AI 在金融领域有以下应用与场景： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务：提供 24/7 的服务，回答常见问题。 金融服务业接纳生成式 AI 可能带来重大变革。与传统 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式 AI 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，有望成为金融服务市场数十年来最大的变革。 在金融投资领域，Coze bot 可发挥重要作用。金融分析师和投资者能通过它自动接收最新市场动态、股市新闻和财务报告，从多个金融资讯平台抓取数据并生成分析报告，推送到常用交流平台，实现实时跟踪市场动向、捕捉投资机会、自动生成财务报告和方便团队协作等效果。

以下是一些 AI 结合办公场景的课程： 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 16 日 20:00，视频课程，讲师 EM7 南柒，课程标题为“AI 视频创作指南 商业片制作”，相关资料包括老师课件： 10 月 17 日 20:00，模型训练课程，讲师忠忠，课程标题为“0 基础模型训练”，相关资料：厚德云，课程回放： 10 月 18 日 20:00，comfyUI + 建站课程，讲师海辛/阿文，课程标题为“ComfyUI + Cursor 搭建应用”，相关资料：comfyUI、Cursor，课程回放： 10 月 20 日 14:00 18:00，校园 AIPO 线下路演 10 月 21 日 20:00，颁奖 Build on Trae AI 编程挑战 2 月 18 日 20:00 开始，分享材料（”，分享人 Super 黄 Eric，无作业要求 2 月 19 日 20:00 开始，分享材料（视频回放），内容为“AI 编程训练营 环境准备”，分享人 super 黄 2 月 20 日 20:00 开始，分享材料（视频回放） 2 月 21 日 20:00 开始，分享材料（视频回放） 2 月 22 日 20:00 开始，分享材料（视频回放） DAY1 必须了解的企业级 AI 应用开发知识点，本次共学课程会带着大家以“逛”+“体验”的模式，去云游一下阿里云百炼平台的市场，里面目前包含了市面上大量的可以直接使用的 API 能力、场景化的解决方案能力。在本次共学课程中仅需通过简单的界面操作，在几分钟内开发出一款大模型应用、在几小时内训练出一个专属模型，将更多精力专注于应用创新。

目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等，您可以通过以下渠道第一时间获取： 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号，如微信公众号、微博等，获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区，与其他从业者交流，获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台，可能会有相关报道。

DeepSeek 在电商行业已应用落地的场景包括： 电商商品策划：如“电商商品策划 DeepSeek 大师版｜一键领取同款多维表格模板”。 商品链接分析：如“商品链接分析工具”。 电商产品上架规划：如“电商产品上架规划”。 您可以通过以下链接获取更详细的信息：

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以下是关于 AI 改编经典 IP 创作的相关内容： 在节目单方面，涵盖了视频与影视、音乐与舞蹈等领域。 视频与影视中，有“赛博朋克与未来：AI 未来变化的畅想”，包括脑洞、炫酷的 AI 图片、AI 视频、想象中的 AI 功能展示等内容；“四大名著重生：AI 重新诠释的中国四大名著”，包含经典桥段分镜、AI 图片、AI 视频等。 音乐与舞蹈方面，有“AI 原创歌：AI 制作的音乐”，涉及原创 AI 音乐、AI 视频、音乐版权、AI 图片生视频或转绘视频等；“原创 RAP：AI Rapper 表演”，涵盖原创 RAP、AI Raper、视频驱动等。 在电影制作方面，以 Junie 的首部 AI 长电影为例，制作初衷是为了好玩和为经典故事注入新意。尽管有人质疑其用 AI 制作反 AI 电影的讽刺性，但它为 AI 创作者提供了共同创作机会，带来启示：人类创造力不会被机器取代，AI 电影是电影领域的一部分，不会取代传统电影，而是开辟新的艺术表达方式。同时，AI 技术快速迭代，类似 Sora 的工具将改变对电影的传统认知。未来，强交互的由 AI Agent 驱动的一对一交互媒介可能成为主流。 在音乐创作方面，以《西游不能停》为例，过去一首歌制作流程复杂，需多个环节和角色协作，现在 AI 合并了很多环节，能帮创作者迅速呈现 idea 的 demo 形式，搭起歌曲骨骼框架，让创作者把更多精力投入到更具个人表达的部分，如歌词、音色、节奏等。但 AI 也有不足和缺陷，如生成结果不可控、保真度低等。

RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提问后，RAG 从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。

RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提出问题，RAG 可以从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。

推理模型是一种新的范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。其技术原理主要包括以下方面： 1. 思考输入意图：通过对输入内容的深入理解，明确问题的核心和需求。 2. 逐步提供答案：不像传统模型一次性给出结果，而是分步骤进行推理和回答。 3. 擅长领域：在解谜和高级数学等具有挑战性的任务中表现出色。 4. 与传统模型的区别：传统模型可能更倾向于直接给出结果，而推理模型会通过逐步思考来提供答案。 5. 成本和易错性：推理模型成本高昂且容易出错，适用场景有限。 6. 模型变体：如 DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 7. 思考过程：类似于人类的慢思考过程，结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 8. 运算原理：快思考是概率预测，脱口而出但不一定对；慢思考在概率预测基础上做二层逻辑，即链式思维，展开问题找多条路径并互相验证。 9. 适用场景：指令遵循领域 instruct 模型效果好，推理和创造性问题适合用慢思考的推理模型。

DeepSeek 的原理主要包括以下几个方面： 1. AI 特性定位： 支持文本/代码/数学公式混合输入。 具有动态上下文，对话式连续记忆约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字约 8000 字左右。 任务适应性强，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道。 自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围。 对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 3. 基础指令框架： 可以套用四要素模板。 掌握格式控制语法，如强制结构使用```包裹格式要求，用{{}}标注需填充内容，使用优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 4. 进阶控制技巧： 思维链引导，包括分步标记法和苏格拉底式追问。 知识库调用，如领域限定指令和文献引用模式。 支持多模态输出。 此外，DeepSeek 还具有一些设计思路，如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件实现同时使用联网功能和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。您可以通过搜索 www.deepseek.com 并按照相关步骤开始使用 DeepSeek。

以下是关于 AI 大模型基础原理的简单通俗课程： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；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（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

多模态大模型的原理如下： 基于大圆模型，能够识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧进行多模态理解，右侧生成输出。 典型的多模态大模型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器以生成除文本之外的更多模态。编码器接收图像、音频或视频并输出特征，这些特征经由连接器处理，使 LLM 能更好地理解。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类，前两种类型采用词元级融合，将特征处理成词元，与文本词元一起发送，最后一种类型则在 LLM 内部实现特征级融合。

以下是关于制作机器人和机器狗的理论指导和操作指南： 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，能接受多种模态指令实现复杂任务。具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流，强调与物理环境交互。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能有三要素： 1. 本体：即硬件载体，不同环境有不同形态的硬件本体适应，如室内平地适用轮式机器人，崎岖地面适用四足机器人（机器狗）。 2. 智能：包括大模型、语音、图像、控制、导航等算法。 3. 环境：本体所交互的物理世界，本体、智能、环境高度耦合是高级智能基础。 具身智能还有四个模块：感知决策行动反馈。一个具身智能体的行动分为这四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。在具身智能体与环境的交互中，智能算法通过本体传感器感知环境，做出决策操控本体执行动作任务影响环境，还可通过“交互学习”和拟人化思维学习适应环境实现智能增长。

神经网络与大脑实际工作的原理存在以下区别： 1. 神经网络本质上是运行在多层面上的软件，由人工建立的一层层互相连接的神经元模型组成，模仿大脑处理复杂问题，如视觉和语言等。它可以自行学习与工作，不需要人为提示或参与控制。 2. 早期由于电脑处理能力不足，神经网络的发展受限。而大脑则具有强大的天然处理能力。 3. 神经网络的计算风格受神经元及其适应性连接启发，与传统的序列计算不同。 4. 对于循环网络，其连接图中存在定向循环，动态复杂，更具生物真实性。 5. ChatGPT 是通过获取大量人类创作的文本样本进行训练，生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成，基本操作简单，从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”，但不像大脑那样具有全面和复杂的功能。 总之，神经网络是对大脑的一种模拟，但与大脑真实的工作方式仍存在诸多差异。