AGI是什么的缩写

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外，AI 分为 ANI 和 AGI，ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即弱人工智能，只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。

AGI 即强人工智能或通用人工智能，是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 的五个发展等级分别为： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q 下一阶段（最初被称为 GPT6，后重新命名为 GPT7）因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停，计划在 2027 年发布的 Q 2025（GPT8）将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5（在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前，它驱动了现在著名的 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。更多信息请见（AGI）。

目前关于通用人工智能（AGI）实现的时间存在多种推测和计划。据相关信息，OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的模型，然而由于埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025（GPT8）有望实现完全的 AGI。另外，OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示，在微软投资 10 亿美元之后，OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型，即到 2024 年。但需要注意的是，这些信息多为推测和拼凑，且来源复杂，包括推特用户的搜集和 LongjumpingSky1971 的帖子等，大家可当作娱乐参考，自行辨别其可能性。

AGI（通用人工智能）、RAG（检索增强生成）和 Agent 存在以下区别： Agent： 本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆（messages 里的历史 QA 对）和长期记忆（summary 之后的文本塞回 system prompt）。 可以通过工具触发检索和 Action，触发 tool_calls 标记进入请求循环，拿模型生成的请求参数进行 API request，再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ，主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力，目前行业主要使用 langchain 框架，在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法，学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合，能够主动感知和理解物理环境并互动，产生具身行动。 RAG： 是向量相似性检索，可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI：是一种更广泛和全面的智能概念，旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是，这些概念的发展和应用仍在不断演进，想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有人类水平的智能和理解能力的人工智能系统。它能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前，像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5（在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前，它驱动了现在著名的 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。但需要注意的是，强人工智能目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 对于“智能”的定义较为模糊，阿兰·图灵提出了名为“图灵测试”的方法，该方法将某一计算机系统和真人进行比较，若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统，那么这个计算机系统就会被认为是“智能”的。

以下是关于使用 AGI 写作的相关内容： 利用 AI 打造爆款公众号文章： AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基础提示词能生成基础文章，更详细和具创意的提示词能提升文章质量，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格，通常不到十分钟就能完成内容产出。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划被揭露： 一家公司正在建造强大的 AI，它具备多种能力且不断获得新能力，工程师们在讨论其意义及可能带来的影响，包括工作过时、道德义务等。 通往 AGI 之路的相关教程： 1. （入门级，网速好时一小时能搞定） 2. 3. 作者 Allen 准备调整加强写作能力训练的工作流，先在飞书上发布初稿获取反馈再拆分细化。

以下是一些常见的 AI 相关缩写及对应含义： AI：Artificial Intelligence，人工智能，一种目标，让机器展现智慧。 GenAI：Generative AI，生成式人工智能，一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 LLMs：Large Language Models，大语言模型，是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 AIGC：Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容，是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等。 ANI：artificial narrow intelligence，弱人工智能，只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI：artificial general intelligence，通用人工智能，能做任何人类可以做的事。

以下是一些 AI 相关的常见缩写及对应含义： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可理解为与大模型说的话或下达的指令，其质量会显著影响大模型回答的质量。 Token：大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字。大模型的收费计算及输入输出长度限制常以 token 为单位计量。 上下文（context）：指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口会影响大模型回答的质量。 在 AI 绘画中，常见的画面构图提示词有： 视图相关：Bottom view（底视图）、front,side,rear view（前视图、侧视图、后视图）、product view（产品视图）、extreme closeup view（极端特写视图）、look up（仰视）、firstperson view（第一人称视角）、isometric view（等距视图）、closeup view（特写视图）、high angle view（高角度视图）、microscopic view（微观）、super side angle（超博角）、thirdperson perspective（第三人称视角）、Aerial view（鸟瞰图）、twopoint perspective（两点透视）、Threepoint perspective（三点透视）、portrait（肖像）、Elevation perspective（立面透视）、ultra wide shot（超广角镜头）、headshot（爆头）、a crosssection view of）

以下是一些 AI 常见缩写及含义： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），即处理和理解人类语言 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模大，耗费资金多 chatGPT：由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM 此外，还有一些相关的术语： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image，一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings，emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win，目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用 关于机器学习： 机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。机器学习在近 30 多年已发展为一门多领域科际集成，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 关于自然语言： 自然语言（NLP）认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科，此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。 关于 AI 的推理： 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。这也有叫做预测或推断。 关于 AI 的训练： 训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。

以下是 AI 常见的缩写及对应含义： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing） LLM：大型语言模型（Large Language Model） chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 此外，还有一些其他相关缩写及含义： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image，一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings，emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win，目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用 AI 的应用场景包括： 1. 医疗保健： 医学影像分析：AI 可用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，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。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：（未给出具体应用场景）

AGI 是通用人工智能（Artificial General Intelligence）的缩写，指的是能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 例如，OpenAI 在相关计划中涉及 AGI 的研究和发展，如原本计划发布的 Q 2025（GPT8）将实现完全的 AGI 等。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型则并非如此。

AGI 是 artificial general intelligence 的缩写，意思是人工通用智能。 目前大多数人将 AGI 定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 AI 分为 ANI 和 AGI，ANI（artificial narrow intelligence，弱人工智能）只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；而 AGI 的目标是创建一个全面智能的系统，解决广泛问题并进行多种任务，能够在不同的环境中适应和学习，从不同的来源中获取信息，做出像人类一样的推理和决策。多模态大模型是实现 AGI 的必经之路，像 BabyAGI 就是一种基于强化学习和深度学习的自主通用人工智能系统，可根据用户需求进行学习和优化，实现更智能的操作。