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AI要继续向前发展,主要的技术难点和挑战是什么?

Answer

AI 要继续向前发展,面临着以下主要的技术难点和挑战:

  1. 快速迭代带来的压力:AI 迭代速度极快,如一年或两年迭代的内容,当下一个月就可能发生变化,这使得相关从业者跟进步伐较为吃力。
  2. 基建需求:如在 2024 年需搞好大模型、算力等方面的基建工作。
  3. 应用端的发展:需要促进应用端的繁荣。
  4. 技术推广:虽然在特定游戏环境中 AI 取得显著成果,但将其推广到更广泛、复杂的现实世界应用面临诸多挑战。例如,游戏环境通常封闭可控,而现实世界充满未知和不确定性;游戏中的胜利条件明确一致,而现实生活中的目标可能多样、冲突或随时间变化。
  5. 共创模式的挑战:包括协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等。
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References

AI 春晚采访问题

答:我想对大家说的是,虽然AI的发展带来了很多机会,但也伴随着挑战和不确定性。我们需要共同努力,确保技术的发展能够促进社会的整体福祉,让每个人都能从中收益。同时,对于技术的未来,保持开放和学习的心态非常重要,这样我们才能更好地适应不断变化的世界。//嗯,如果可以的话,可以讲讲你觉得挑战和不确定性,在哪些方面?mj和sd,其他软件。AI迭代特别快。一年or2年迭代的东西,当下一个月就迭代,跟着特别累。-2024年搞好基建,大模型、算力、-应用端繁荣起来。后期的离谱社,会做什么?

游戏:游戏AI发展报告2023:历史演变、技术革新与应用前景

05.能未来发展:游戏人工智能将成为生产力革命的关键休闲是人类生活不可或缺的重要组成部分,而游戏是一种特别引人入胜的休闲方式。电子游戏是游戏的新模式,是时代的产物,是发展最为迅猛的方向,电子游戏的发展壮大与人工智能的进程相互呼应,相得益彰,同向同行,携手共进。游戏人工智能技术的未来发展方向之一,是探索如何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,将持续为人工智能模型的构建与训练,提供理想化的场所。IBM的深蓝,DeepMind的AlphaGo,OpenAI的OpenAI Five都通过机器学习、强化学习等先进技术在各种游戏环境中训练人工智能,并取得了显著的成果。然而,值得注意的是,虽然人工智能在特定的游戏环境中取得了显著的成果,但将这些技术推广到更广泛的、复杂的现实世界应用,仍然面临许多挑战。例如,电子游戏环境通常是封闭和可控的,而现实世界却充满了未知和不确定性。此外,游戏中的胜利条件往往是明确和一致的,而现实生活中的目标可能会有多个,可能互相冲突,或者会随时间变化。

观点:热爱与行动是通往 AGI 之路

“帮朋友公司面试过各种大厂出来的leader。如果要给一个结论的话,就是在完全只管带团队,hands-off一两年之后,大量的所谓大厂leader对于一个需要探索创新的技术或者业务基本提供不了价值。还在大厂的时候其实体会不到危机感。因为在大厂内部完全可以依赖自己作为一个老员工的信息优势和工作惯性显得还不错。但是实际上,对于业务的帮助和找我奶奶去管那个业务并没有什么区别。出现AGI这样重大的技术变革之时,每天都在一线动手才是唯一可行的道路”。简单总结就是“躬身入局”。(上面提到的吴炳见和徐文浩老师都有公众号,分别是【AI大航海】和【AI炼金术】,都是优质信息源)3、共创模式的优点和挑战共创概念最近也很火。我让Kimi大模型列了一下共创模式的优点:多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等。而共创模式的挑战包括协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制。个人感受共创就是我们大学时候的三下乡、支教或创业比赛,洋气一点的像SIFE、AIESEC和JA等公益组织。

Others are asking
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗?
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程(包括代码、资产生成、纹理、音频等)的全套生成式人工智能工具,也没有能与流行的游戏引擎(如虚幻和 Unity)紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用,例如: 生成可以互动的角色方面:有很多初创公司在研究,如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台,它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面:Coqui Studio(https://coqui.ai)、Bark(https://github.com/sunoai/bark)、Replica Studios(https://replicastudios.com)等。 语音识别方面:OpenAI Whisper(https://huggingface.co/openai/whisperbase)、Facebook Wav2Vec2(https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53)。 对话模型方面:ChatGPT(https://chat.openai.com)、HuggingChat(https://huggingface.co/chat)。 故事讲述模型方面:MPT7BStoryWriter65k+(https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter)、Claude 100k(https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows)、GTP4 32k(https://platform.openai.com/docs/models/overview)。 游戏设计方面:Ludo.ai(https://ludo.ai)。 搜索引擎方面:Haddock(https://www.haddock.ai)。 AI NPC 方面:Inworld(https://inworld.ai)。
2025-01-23
Ai智能体
AI 智能体在以下方面有重要应用和发展: 1. 在品牌卖点提炼中: 可搭建智能体作为引导型助手,帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手,在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面: 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的,一些设计支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时,智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型:决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,建议如下: 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(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自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-23
即梦AI里做儿童绘本制作、故事绘本里,怎么做到人物一致,风格一致,场景风格一致。
要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致,可以按照以下步骤进行: 1. 描述故事场景:利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事,将其分为多个场景,用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如,故事名《Lily 的奇妙之旅》,场景 1 为“探险开始,Lily 来到一个阳光明媚的森林,跳过清澈的小溪,愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊,她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片:为每个场景生成图片时,使用固定的 prompt 风格词,如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要,可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选,在提示词中完全删除 Lily 的描述词,重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像,且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述:在写 prompt 时,应从多个角度描述需求,包括人种、画风、宠物品种等,以稳定内容符合预期。例如,如果想生成一个关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,确保物种和画风的一致性。
2025-01-23
你有哪些AI工具
以下是一些常见的 AI 工具: 对于建筑设计师审核规划平面图,有以下工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,可根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,能引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建多种架构图。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 与 Excel 相关的 AI 工具和插件有: Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术。 Microsoft 365 Copilot:整合办公软件,通过聊天形式完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets,可生成文本、执行情感分析等任务。
2025-01-23
AI从业者相关资质证书
以下是一些与 AI 从业者相关的资质证书和学习资源: 学习资源: 云端问道:https://developer.aliyun.com/topic/techworkshop?spm=a2c6h.29649919.J_3425856640.1.45d87102rfvft7 云起实践平台:https://developer.aliyun.com/adc/?spm=a2c6h.28938832.0.0.5ca5448a0xO1Q9 人工智能认证证书: (免费) 视觉开放平台:https://vision.aliyun.com/ 此外,以下是一些关于 AI 从业者的相关信息: 【已结束】AI 创客松中参与同学的自我介绍和分类,包括擅长领域、想法方向和优势等。 AI 切磋大会第七期·线下狂欢 Show 中提到适合做 AI 摊主的人群特点,如技术背景丰富、产品开发与管理经验、多元化应用场景等,以及 AI 爱好者与学习者、AI 内容创作与营销能力方面的相关情况。
2025-01-23
AI剪辑视频的难点是什么
AI 剪辑视频的难点主要包括以下几个方面: 1. 软件协同与工程联通:如剪映无法协同工作,无法导出工程文件与其他软件进行工程联通,难以达到更好的商业化效果。 2. 声音运用:声音在影像制作中非常重要,但很多软件的音效库有限,复杂和真实的音效可能需要另外制作,且音乐商用需注意版权。 3. 人物镜头衔接:在 AI 生图转视频中,人物的多组镜头拼接时,画面不一致容易出戏,需要运用特定的镜头定律来加强联系。 4. 消除动图 PPT 的枯燥感:在 Luma 出现之前,动图 PPT 产生的枯燥感难以解决,即使 Luma 出现后可能依然存在,需要依靠强有力的演出和音乐音效来抵消。 5. 艺术表达:就艺术表达而言,AI 生成的声音与真人相比仍有很大差距。
2024-10-26
comfyui生成视频的技术难点
ComfyUI 生成视频的技术难点及相关内容如下: 运行 ComfyUI 并加载工作流:完成准备工作后运行 ComfyUI,默认版本存在不支持模型版本和 node 管理的问题,需安装 ComfyUI Manager 插件。再次运行 python main.py 会出现 Manager 菜单。工作流可下载后使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载,点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成,通过工作流上的绿色框查看运行进度,最后在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看生成好的视频。 显存溢出问题:若生成视频过程中出现显存溢出问题,需进一步处理。 ComfyUI 的特点:其核心在于自由和拓展,可自行调整以切合工作流甚至改造工作流,在 AI 发展迅速的时代保持灵活至关重要。能完成生成四格故事漫画、视频、写真、表情包、换脸、换装等,相关内容后续会一一讲解介绍。
2024-08-26
SD生成视频的技术难点
SD 生成视频的技术难点主要包括以下方面: 1. 稳定性和闪烁问题:目前基本所有的 SD 生成视频都存在这方面的问题,不过上周发布的一个方案在很大程度上解决了此问题。该方案包括使用适应性扩散模型生成关键帧,并应用分层交叉帧约束来强制形状、纹理和颜色的一致性;通过时间感知的补丁匹配和帧混合将关键帧传播到其他帧。 2. 图像处理:如在生成视频时,抠图中间可能处理不彻底,最好先通过 PS 扣好模板再绘制背景。 3. 操作方法:生成视频的方法包括粗暴地替换,或者一帧一帧拆开然后利用 ControlNet + 局部重绘功能,每一帧做取模重绘,并尽量在同一语义下批量生成。 4. 关键词和反关键词设置:输入关键词如奶油的英文单词“Cream + Cake”(加强质感),反关键词如“Easynegative”(负能量),反复刷机以得到满意效果。 5. 模型和参数设置:例如选择合适的模型、设置采样器、CFG 尺度、种子、尺寸、VAE 等参数。
2024-08-26
写清搭建的coze类的智能体用到了什么样的技术,难点在哪里,起到了什么样的效果,如果用类似的方法,可以完成什么样的工作。
搭建 Coze 类的智能体所用到的技术及相关情况如下: 技术:Bot 的创建部分包括 3 个自研插件及 4 个自研工作流,涉及人设与回复逻辑、变量记忆、长期记忆、数据库、开场白、用户问题建议、快捷指令、语音等功能。还包括通过 Docker 容器部署,接入如 chatgptonwechat(CoW)项目与微信取得关联。 难点:工作量最大且最具难度和挑战的部分是自研插件和工作流的搭建。 效果:实现了多模态资讯的跨平台推送。 类似方法可完成的工作:工作流驱动的 Agent 搭建,如规划任务的关键方法,包括总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法;实施时分步构建和测试 Agent 功能,在 Coze 上搭建工作流框架,详细配置子任务节点并验证可用性;完善时全面评估并优化 Agent 效果,通过反复测试和迭代达到预期水平。例如可以搭建“结构化外文精读专家”Agent 等。
2024-08-26
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
AI应用的挑战之一,数据,可以展开讲讲吗
在 AI 应用中,数据是至关重要但也面临诸多挑战: 1. 高质量数据短缺:传统互联网数据已难以满足需求,AI 模型需要更高质量的“前沿数据”,包括复杂推理过程、专业知识和人类思维模式等,以提升推理能力和整体性能。 2. 数据标注角色转变:从简单的画边界框变为需要证明复杂数学定理或批判性审查 AI 生成的多种解决方案。 3. 合成数据的应用与风险:合成数据成为解决真实数据获取难、隐私保护成本高等问题的途径,但也存在与真实数据分布不一致导致模型偏差、隐藏误导性模式影响模型可靠性等风险。 4. 数据与需求不匹配:产品从业者使用 AI 工具时,面临默认知识库和能力与需求不匹配的问题,且市场上 AI 工具大多功能相似、生成内容质量不稳定。 5. 选择和学习成本高:用户存在不知如何找到适用的 AI 工具、因产品同质化严重不知如何选择以及学习成本高等困扰。 6. 潜在的偏见和歧视:AI 训练依赖大量数据,若数据集存在偏见,可能在招聘等应用场景中复制甚至加剧对特定社会群体或性别的偏见,导致无意的歧视,带来法律责任。 7. 数据隐私问题:使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用会侵犯候选人隐私。
2024-12-16
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
你觉得ai+健康 会如何发展 ,优势和挑战分别是什么
AI 在健康领域的发展具有巨大潜力,同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面: 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI,促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持,例如在学校中提供个性化辅导,从而变革教育模式。 挑战方面: 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险,可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告,并采取补救措施。 总之,AI 在健康领域的发展前景广阔,但需要妥善应对潜在的挑战,以实现其最大的价值和效益。
2024-11-14
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21