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ai的历史,基本术语,重要人物,方法和原理灯等

Answer

以下是关于 AI 的相关知识:

AI 的历史: 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。

基本术语: 您可以通过特定链接(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu )了解。

重要人物: 相关信息可参考(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd )。

方法和原理: 详情见(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl )。

对于新手学习 AI,建议:

  1. 了解 AI 基本概念:阅读「从这里启程」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。
  2. 开始 AI 学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台按自己节奏学习,如 Coursera、edX、Udacity 等,特别推荐李宏毅老师的课程。
  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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
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References

通往 AGI 之路

记忆:先从[AI的历史](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc)、[基本术语](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu)、[重要人物](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd)、[方法和原理](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl)等开始了解,看看[入门课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)理解:进一步了解AI领域的[主要思想和概念](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS),将[精选AI网站](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR)和[APP产品](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblLFKWXaBNu2RC8&view=vewDRCDZJH)都试一试

人工智能简介和历史

人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,它研究我们如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多,但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此,如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就有可能编写出程序,使计算机按照我们的想法去做这些事。✅ “根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务,因为我们并不知道当我们在做这件事时,是如何经过某些清晰的步骤,从而在脑海中得到一个数字的。然而,对于有些任务,我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事,是因为我们见过了很多不同年龄的人,但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的,所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能(简称AI)感兴趣的。

问:新手如何学习 AI?

学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。1.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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

Others are asking
ai生成海报
以下是一些关于 AI 生成海报的相关信息: 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ ,简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 海报设计思路: 鉴于近期热门的城市建筑风格,可尝试将老北京糖葫芦做成北京建筑,然后即时生成海报并挑选喜欢的。确定这种风格的海报后,替换同材质的北京建筑物即可延续风格设计一系列海报。继续复用上一张的关键词生成其他建筑,调整关键词继续生成单个建筑物,再用 PS 稍作处理,替换建筑物,就可得到一系列海报。 用 AI 快速做一张满意海报的方法: 需求场景:当想在社交平台发布内容时,网上找的图可能质量不佳或易撞图,自己相册中的照片可能不合适,此时可自己制作。 大致流程: 主题与文案:确定海报主题后,借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局:选择想要的风格意向,背景可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选:使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-04
可以推荐给小学生的ai工具
以下是为小学生推荐的一些 AI 工具: 1. 聊天对话类:Kimi、智谱清言等。 2. 图像类:Midjourney 等。 对于小学生来说,使用 AI 工具时需要在家长或老师的指导下进行,并且要注意合理控制使用时间,避免过度依赖。同时,也要关注工具的使用规则和安全问题。
2025-02-04
如何引导小学生使用ai工具
以下是引导小学生使用 AI 工具的一些方法和示例: 1. 特色课程合作:可以像某小学一样,邀请专业的 AIGC 专家与学校合作。让大学生走进小学课堂,为小学生讲解 AI 工具,带他们试玩用 AI 工具设计的桌游,让小学生初步认识人工智能并尝试使用一些 AI 工具。 2. 课程内容设计: 设计 Q&A 环节,例如: 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因,引导他们思考技术对生活的影响和背后的原理,强调科技的多样性和创新。 探讨 AI 能否替代人类的艺术家或者作家,鼓励学生思考人类创造力与机器效率的关系,倡导对技术的负责任使用。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么,讨论与机器人交友和人类交友的不同,倡导理解技术的辅助角色。 思考如果 AI 可以帮忙完成家庭作业,希望它完成哪部分及原因,鼓励分享作业中的挑战,探讨 AI 的帮助和依赖的风险,强调将 AI 作为学习工具增强理解和效率。 3. 主课融入:在英语课等主课中逐步融入 AIGC 工具。对于初中以上的学生,开始时由老师带着使用,学生提出 prompt,老师做引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息,让 ChatGPT 为学生生成能懂的单词解释和例句,并用 AI 工具加工生词,生成题目、游戏或文章帮助复习单词。在英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做准备。
2025-02-04
我想把黑白老照片修复成彩色,然后给人物换衣服。请问哪个AI网站或者软件可以免费使用
以下为您介绍可免费使用的将黑白老照片修复成彩色并给人物换衣服的方法: 使用 Stable Diffusion 可以实现此需求。在新上线的 controlnet 模型中,新增的 Recolor 模型能将黑白图片重新上色。操作时选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应的内容,如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰,可参考文章——。 之后将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的,可参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免对原图产生干扰。 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw
2025-02-04
ai的历史
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 在早期阶段,符号推理较为流行,专家系统等取得了重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高,应用场景难以大规模拓展,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,现代计算机虽更先进但仍遵循相同的受控计算理念。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,因无法明确解法,正是人工智能感兴趣的。
2025-02-04
我该怎么样学习ai
以下是关于学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、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,您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,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。 对于中学生学习 AI,有以下建议: 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从该领域出色的实践者那里学习。对于 AI 来说,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学模型,再是化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-02-04
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF,0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求,以下是一些建议: 首先,您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识,了解自然语言处理(NLP)的基本原理。 其次,可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具,能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后,针对您的专业术语翻译需求,需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类,建立一个清晰的术语库。 同时,确定固定描述语句的翻译规则和方法,并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中,要不断测试和优化您的工具,以确保翻译的准确性和质量。 总之,虽然没有编程基础会增加一定的难度,但通过合理利用现有资源和持续学习,您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF
目前针对您想要针对电子元器件行业制作一个能上传中文 PDF 并下载翻译好的 PDF 的 AI 工具的需求,暂时没有相关的现成内容和方法。但您可以考虑以下步骤来实现这一目标: 1. 数据准备:收集和整理电子元器件行业的专业术语、固定描述语句以及对应的翻译,构建一个丰富准确的知识库。 2. 选择合适的技术:例如自然语言处理技术和机器翻译算法,以实现对中文 PDF 的翻译。 3. 开发工具界面:设计一个用户友好的界面,方便用户上传中文 PDF 和下载翻译后的 PDF。 4. 测试和优化:对工具进行充分的测试,根据测试结果不断优化翻译的准确性和工具的性能。 这是一个较为复杂的项目,需要一定的技术和资源投入,但如果成功实现,将为电子元器件行业带来很大的便利。
2025-01-04
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语: 1. 内容型提示词:主要用于描述想要的画面,如“1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面”。 2. 标准化提示词:例如“,drawing,paintbrush”。 3. 权重:通过括号和特定数值来增加提示词的权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词:告诉 AI 不要的内容,如“NSFw,”。 5. 采样迭代步数:指 AI 绘画去噪的次数,步数越高绘画越清晰,但绘画速度越慢,通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法:AI 生成图像时的特定算法,常用的有“Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM”。 7. 比例:尺寸并非越大越好,模型练图通常按 512x512 的框架绘制,高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率,高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
有哪些入门级的搭建工作流术语
以下是一些入门级的搭建工作流术语及相关内容: 在典型应用场景中,入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如,使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流;使用大模型节点接收并处理用户问题等。 端口设置方法:通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口,端口号一般在代理选项中,将其填入相关代码,在 CMD 中复制粘贴代码回车,无反应即成功,需安装 Git。 工作流搭建过程:从零开始搭建工作流,如加载 checkpoint loader、prompt 等节点,按颜色连接,未连接会报错,连接后填写提示词即可生成图像。 工作流原理讲解:以做菜为例,空的 latent 是锅,代表图片大小;模型是食材,正反向提示词是菜谱,VE 是调料,按颜色连接各部分。 使用他人工作流:从工作流网站下载 json 文件,拖入相关界面,若有爆红说明有节点未安装,可在 manager 中安装缺失节点。 工作流本地与在线使用方法:介绍了工作流在本地和在线的使用步骤,如安装、处理报错、放置模型文件等。 解决工作流依赖冲突:讲解了通过修改 cast NODE 里的 requirements 来解决依赖冲突的方法。 网页版工具的使用:指出很多工具都有网页版,本地没有工具时可用网页版。 涉及的应用领域包括大摩托车商业应用、学会 AI 工具、自主搭建工作流、生图制作、视频制作、AI 设计创作、3D 动画、建筑方案图、个人应用、人物一致性出视频、设计工作流、各种实践应用、工作流的设计思路、家装和游戏设计、商业和生活、娱乐、综合应用、实现个人想法、游戏美术全流程等。
2024-12-15
ai术语有哪些
AI 术语包括但不限于以下内容: 机械学习:让电脑在不被编程的情况下自己学习,是学习输入输出的映射关系。 数据科学:分析数据集以获取结论和提示,输出结果通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习:具有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。 人工智能(AI):使计算机模拟人类智能的技术。 通用人工智能(AGI):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。 自然语言处理(NLP):处理和理解人类语言的技术。 大型语言模型(LLM):数据规模很大的语言模型。 聊天机器人:提供聊天服务,回答问题和解决问题。 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,提高产品质量。 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。 自动驾驶:开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:利用无人机快速送达货物到偏远地区。 个性化学习:为每个学生提供定制化的学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 虚拟现实和增强现实体验:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 这些术语只是 AI 领域的一部分,随着技术的不断发展,还会有新的术语不断涌现。
2024-07-01
可以简单说下deepseek的原理么
DeepSeek 是中国大模型创业公司中的一员,其背后的量化私募巨头幻方一年前储备了万张 A100 芯片。DeepSeek 发布的 DeepSeek V2 开源模型以低成本的性价比成为行业关注热点,推动了中国大模型价格战的爆发。 DeepSeek 的成功不仅在于技术创新,如提出的 MLA 架构和 DeepSeekMoESparse 结构,还在于其商业模式,即专注于研究和技术创新,而非追求快速商业化。其创始人梁文锋强调了原创式创新的重要性,并讨论了中国 AI 技术创新的未来趋势,以及与硅谷技术社区的差异和交流。 此外,DeepSeek 网站为 https://www.deepseek.com/zh ,使用方便,国内能访问,网页登录便捷,目前完全免费。在生成 2048 游戏代码方面,DeepSeek 对新手较为友好。在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高,拥有 2360 亿参数,其中 21B 在生成过程中被激活,60 位专家参与了混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。
2025-01-06
关于使用原理 AI的论文
以下是关于 AI 原理的相关内容: 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:学习的数据无标签,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,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(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,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-27
基于多模态大模型的具身智能 技术原理是什么
基于多模态大模型的具身智能技术原理主要包括以下方面: 决策模块是具身智能系统的核心,负责接收感知模块的环境信息,进行任务规划和推理分析,以指导行动模块生成动作。早期决策模块主要依赖人工编程规则和专用任务算法,而基于近端策略优化算法和 Qlearning 算法的强化学习方法在具身智能自主导航等任务中展现出更好的决策灵活性,但在复杂环境适应能力等方面存在局限。 大模型的出现极大增强了具身智能体的智能程度,提高了环境感知、语音交互和任务决策能力。具身智能体的大模型是 AIGA,调用机械臂、相机等身体部件,其发展方向是视觉语言动作模型(VLA)和视觉语言导航模型(VLN)。 VLA 输入语言、图像或视频流,输出语言和动作,在统一框架内融合互联网、物理世界和运动信息,实现从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。 VLN 输入语言、图像或视频流,输出语言和移动轨迹,用于统一指令输入框架,使大模型直接生成运动方向、目标物体位置等操作信息。 Google Deepmind 从大模型入手打造具身智能,率先提出 Robotics Transformer 系列模型,如 RT1 等,并不断升级。RT1 基于模仿学习中的行为克隆学习范式,输入短的图像序列和指令,输出每个时间步的动作。随着数据量增加,有从分层模型过渡到端到端模型的趋势。 北大 HMI Lab 团队构建了全新的 RoboMamba 多模态大模型,使其具备视觉常识任务和机器人相关任务的推理能力。 在具身智能应用中,更强调“动态”学习方式,如强化学习、模拟学习等,让机器人与环境不断交互学习,通过奖励机制优化行为,获得最优决策策略,摒弃传统控制论算法物理建模的弊端。
2024-12-27
基于世界模型的具身智能 技术原理是什么
基于世界模型的具身智能技术原理主要包括以下方面: 谷歌发布的世界模型 Genie: 能够学习一致的动作空间,可能适合训练机器人,打造通用化的具身智能。 其架构中的多个组件基于 Vision Transformer构建而成,为平衡模型容量与计算约束,在所有模型组件中采用内存高效的 STtransformer 架构。 Genie 包含三个关键组件:潜在动作模型(Latent Action Model,LAM)用于推理每对帧之间的潜在动作;视频分词器(Tokenizer)用于将原始视频帧转换为离散 token;动态模型给定潜在动作和过去帧的 token,用来预测视频的下一帧。潜在动作模型以完全无监督的方式学习潜在动作。 相关论文《Genie:Generative Interactive Environments》已公布,论文地址为 https://arxiv.org/pdf/2402.15391.pdf,项目主页为 https://sites.google.com/view/genie2024/home?pli=1 ,论文的共同一作多达 6 人,包括华人学者石宇歌。 具身智能算法层: 机器人创业公司 Covariant 推出的首个机器人基础模型 RFM1 是基于真实任务数据训练的机器人大模型,共有 80 亿参数,是基于文本、图片、视频、机器人动作、传感器信息等多模态数据进行训练的 any to any 序列模型。 RFM1 将机器人的实际动作也视作 Token,其 token 包括多种模态,每个模块都有专门的 tokenizer 进行处理。操作只有一个——预测下一个 token。 RFM1 对物理世界的理解源自于其学习生成视频的过程,通过接受初始图像和机器人动作的输入,预测接下来视频帧的变化,掌握了模拟世界每个瞬间变化的低层次世界模型。 行业进展: 李飞飞在 AI 3D 生成领域的工作极大地加速了进展,通过对 3D 物体的生成所构建出的世界,再进行降维的视频生成,生成的视频自然符合物理世界的规律,生成的世界也可交互。 世界模型开启了在虚拟世界中预训练机器人的可能,这个虚拟世界完全符合物理规律,可以快速生成无限场景,支持并行训练多个任务,大幅降低试错成本,加速机器人的学习过程,为实现更复杂的机器人行为打开可能。这种进步正在催生新的应用可能,如更自然的人机交互界面、更安全的机器人控制系统、更高效的虚拟训练平台等。世界模型也在改变 AI 理解和交互世界的基本方式。
2024-12-27
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
ocr大模型的原理
OCR 大模型的原理如下: 1. 生成式:大模型根据已有的输入为基础,不断计算生成下一个字词(token),逐字完成回答。例如,一开始给定提示词,大模型结合自身存储的知识进行计算推理,算出下一个单词的概率并输出,新的输出与过去的输入一起成为新的输入来计算下一个词,直到计算出的概率最大时结束输出。 2. 预训练:大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。预训练需要花费大量时间和算力资源,且在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息可能不完备和滞后。 3. 规模效应:参数规模的增加使得大模型实现了量变到质变的突破,最终“涌现”出惊人的“智能”。就像人类自身,无论是物种进化还是个体学习成长,都有类似“涌现”的结构。
2024-12-26
视频中的人物和背景替换,用什么工具
以下是一些可用于视频中人物和背景替换的工具及相关流程: ComfyUI 工作流: 前景处理: 使用 SAM 之前的版本来分割视频背景。 根据实际情况调整提示词和阈值。 移除背景后,使用图像遮罩复合生成灰色背景的图像批次,以帮助柔化前景对象(如人物)的边缘,减少锯齿或硬边缘的视觉效果,为后续和背景融合时过渡更自然顺滑。 在网盘里可以找到对应的模型,下载后按文件夹目录地址放置。 背景:背景部分可以是图片或者视频,为了有前后的视觉效果,可以添加一个图像的模糊,让生成的视频有种景深的效果。 边缘的处理: 核心是优化和改善前景对象的边缘,使其能够与新背景无缝融合,同时保持前景细节的完整性和自然性。 通过遮罩模糊生长(growMaskWithBlur),调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。 【SD】工作流: GroundingDINO 模型分割:当需要更精确的蒙版,如人物的眼睛或身上的配饰等,可使用 segment anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 时,AI 会自动下载模型,也可去云盘下载放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容,AI 可自动检测并设置蒙版,还能通过预览箱体得到编号选择调整单一部分。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-02
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
如何让文生图,做到风格一致,人物一致,场景风格一致,
要让文生图在风格、人物和场景风格上保持一致,可以参考以下方法: 1. 图片生成工具:可使用 Midjourney 进行图片生成。 2. 画面电影感: 画幅:常用 21:9 的画幅比例,其会影响构图和光影。 Prompt 风格后缀:例如“________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,awardwinning composition,cinematic scenear 21:9”。 专用摄影机:在 Prompt 里可添加电影专用摄影机,如 RED Helium 8K 等。 3. 人物一致性: 对于主角,可先跑一张定妆照。 利用 Midjourney 的新功能 Cref 保持发型、人脸、衣服,但对亚洲人脸尤其是老人的一致性效果较差,且对画面审美和构图有一定破坏性,能不用则不用,如只有背影时简单描述即可。 4. 场景一致性:目前尚无很好的解决办法,基本随缘。 此外,还可参考以下方式: 1. 生成人物图片:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 Midjourney 中生成满意的人物图像,为确保人物一致性,取“iw 2”。 2. 合成人物和场景:使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐,可将合成后的图作为垫图(“iw 2”),在 Midjourney 中重新生图。
2025-01-23
ai虚拟人物和真实视频融合需要用到哪些工具
AI 虚拟人物和真实视频融合可能会用到以下工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色,使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,只需上传人像照片和输入内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等工具。Pika 对奇幻感强的画面把控较好,但真实环境画面易糊,新的唇形同步功能需抽卡;Pixverse 在高清化方面有优势,对特定物体移动的画面友好,但生成视频有帧率问题;Runway 在真实影像质感方面表现最佳,但爱变色且光影不稳定;SVD 整体表现略差,仅在风景片测试中表现较好。在实际使用中,可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会变化,使用时请遵守相关条款和政策,并注意版权和伦理责任。
2025-01-21
可以改变视频人物说话内容 的模型
以下是一些可以改变视频人物说话内容的模型及相关信息: 解梦新出的 p 模型支持人物多动作和变焦,易改变画风;s 模型生成速度快、积分消耗少,能保持原始画风但语义理解有限。 吉梦的对口型技术支持文本朗诵和本地配音,能根据输入生成人物开口讲话的视频,但有上传人物长相等限制。 Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格,可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子,也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 在角色生视频方面: 角色生视频突破关键帧限制,不再依赖关键帧输入,而是直接传入角色本身,可更灵活生成视频。 支持多角色参考生成创意视频,可上传多张图,最多三张,将人物、衣服、背景等元素融合生成视频。 不同工具的角色生视频效果有所不同,如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景包括规避机器人念台词的尴尬瞬间,让机器人有更丰富的表情和神态。未来视频生成将摆脱纯关键帧方式,采用多模态信息输入,如定义角色和场景的三视图等。 此外,谷歌 Gemini 模型在处理视频相关问题时,可通过修改提示来改变模型的行为。
2025-01-16