直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

ai到底有何用

回答

AI 具有广泛的用途，以下为您详细介绍：

  • 在新工业革命中，特别是生物科技领域，AI 有助于将过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”。
  • 医疗保健方面：
    • 医学影像分析，辅助诊断疾病。
    • 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。
    • 提供个性化医疗，分析患者数据制定个性化治疗方案。
    • 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。
  • 金融服务领域：
    • 风控和反欺诈，降低金融机构风险。
    • 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。
    • 分析市场数据，助力投资决策。
    • 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。
  • 零售和电子商务行业：
    • 分析客户数据进行产品推荐。
    • 改善搜索结果和提供个性化购物体验。
    • 实现动态定价。
  • 汽车行业：
    • 自动驾驶技术，进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。
    • 增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。
    • 提供个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。
    • 进行预测性维护，减少停机时间和维修成本。
    • 实现生产自动化，提高生产效率和质量控制。
    • 辅助销售和市场分析。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

新工业革命：生物技术×人工智能

相反，工业革命反映的是多种变革性技术组合进一个特定的、具有巨大潜力的市场。）在主要由服务主导的生物和医疗保健市场中，我们预计AI可能会带来巨大的收益——至少在AI能够将服务转化为“计算”资源的程度上。AI在[企业](https://a16z.com/tag/on-the-economics-of-ai-ml-data-businesses/)中并不总是那么有用，因为它比现有的状态慢，单位经济成本更高等。但在生物科技领域，AI可能极为有用：它有助于将那些过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”。

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。

问：人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例：1.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，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。1.车辆安全系统：AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。1.个性化用户体验：AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。1.预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。1.生产自动化：在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。1.销售和市场分析：

其他人在问
最近比较流行的c端ai应用有哪些
以下是一些比较流行的 C 端 AI 应用： 500px 摄影社区：这是一个 AI 摄影比赛平台，使用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛，展示优秀摄影作品，利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类，为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 Logic Pro X 教学软件：作为 AI 音乐制作教学平台，运用机器学习、音频处理技术，市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务，帮助用户掌握音乐制作技巧。 鲁班到家 APP：这是一个 AI 家居维修服务平台，采用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能分析用户的维修需求和地理位置，为用户推荐附近的专业维修人员。 雪球财经 APP：作为 AI 金融投资教育平台，使用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的金融投资教育服务，包括投资课程、市场分析和投资策略等。 彩云天气 APP：这是一个 AI 天气预报预警系统，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它提供准确的天气预报和预警信息，帮助用户提前做好防范措施。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，使用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它对医疗影像进行分析，辅助医生诊断疾病。 钉钉会议管理功能：这是一个 AI 会议管理系统，采用自然语言处理、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能管理会议流程，提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道：这是一个 AI 书法作品销售平台，运用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道。 彩云天气专业版：这是一个 AI 天气预报定制服务，使用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户需求提供个性化天气预报服务。 微医 APP：作为 AI 医疗健康管理平台，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能管理用户健康数据，提供健康建议。 腾讯会议策划工具：这是一个 AI 会议策划助手，采用自然语言处理、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它协助用户策划会议，提高会议效率和质量。 雅昌艺术网拍卖频道：这是一个 AI 书法作品拍卖平台，运用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品拍卖服务。
2024-11-19
给到你一些资料，创建一个对于资料内容掌握 的AI智能体具体操作
以下是创建对于资料内容掌握的 AI 智能体的具体操作： 一、了解智能体的概念 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。其核心在于有效控制和利用大型模型，提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 二、实践制作智能体 1. 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）尝试开发。 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 开始调试智能体并发布。 2. 以字节的扣子为例，其作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能迅速构建各类问答 Bot，开发完成后可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体可通过简单 3 步：起一个名称，写一段简单介绍，使用 AI 创建一个头像。 3. 对于 GPTs，可预先写好提示词，像编程一样详细设定操作步骤，方便重复使用。还可将日常工作中部分固定输入输出的场景写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”，如 Kimi.ai ，可设置配置信息、知识库、能力配置等，手搓各种机器人为您工作。
2024-11-19
给到你一些资料，创建一个对于资料内容掌握 的AI智能体
以下是关于创建 AI 智能体的相关内容： 一、使用工具和方法 1. 可以利用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳资料内容。 2. 运用 AI 可视化工具 napkin.ai 将内容转成图示。 二、提高 GPT 使用效率 预先写好咒语（prompts），像编程一样详细设定操作步骤，方便重复使用。找空闲日列出日常工作，区分哪些可被 AI 加速、哪些工作是固定输入输出的，尝试写成“智能体”并迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”，如配置提示词、知识库、能力配置等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，例如 Kimi.ai 。 三、RAG 方法 RAG（RetrievalAugmented Generation）是结合检索和生成的 AI 模型，应用于知识管理能自动检索相关知识点和资料，辅助深度研究。 四、打造个人知识导师 创建个人知识管理员机器人，可随时对话辅助梳理线索，其能基于知识库自学习，成为不可或缺的知识伙伴。 五、构建 AI 写作助手 涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色优化等环节。构思时利用 AI 智能体生成创意点等；草稿生成基于构思细化提示；内容迭代通过 promptchain 工具设计系列提示修改完善；润色优化调整语言风格和语调。 六、AI Agent 介绍 AI Agent 即 AI 智能体，是拥有各项能力帮助做特定事情的“打工人”。目前不少大厂有自己的平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含知识库、工作流、可调用外部工具，结合大模型自然语言理解能力能完成复杂工作。 七、扣子 Coze 扣子（Coze）是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论有无编程基础都能迅速构建各类问答 Bot，完成后可发布到社交平台和通讯软件上。 八、创建步骤 通过简单 3 步创建智能体，先起名称，再写简单介绍，最后用 AI 创建头像。
2024-11-19
有没有放一个ppt文档转化成文字的AI软件
目前有一些可以将 PPT 文档转化为文字的方法和相关的 AI 工具： 在将 PPT 转化为网站的尝试中，当遇到困惑时，如组织线下沙龙内容的两页并进行切换没有思路，可选择放手让 AI 给出建议。 市场上好用的 AI 辅助的 PPT 工具包括： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-11-19
新手学习AI绘画推荐免费
以下是为新手学习 AI 绘画推荐的免费课程： 课程名称：野菩萨的 AIGC 资深课 课程提供方：工信部下属单位【人民邮电出版社】 课程涵盖内容： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取方式：参与 video battle，获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 了解更多课程信息：扫码添加菩萨老师助理 另外，目前市面上主流的 AI 绘图软件有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高，但对电脑配置尤其是显卡要求较高；Midjourney 操作简单、创作内容丰富，但需要科学上网且付费，每月费用约 200 多元。前期想要了解玩一玩的，可以试试 Stable Diffusion，具体安装方法可去 B 站看【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2024-11-19
设计研究的AI工具
以下是一些可以用于设计研究的 AI 工具： 在软件架构设计中，绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 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）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 在建筑设计中审核规划平面图的工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载建筑大模型。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索。 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，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白，请给出详细的步骤，用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像，我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音，以下是相关的原理和过程： 在 Stable Diffusion 中，与 GAN 等生成式模型一样，它学习拟合训练集分布，并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比，SD 模型训练过程更稳定，且具备更强的泛化性能，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中，SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中，SD 模型进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为： 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时，需要把加噪的数据集输入模型中，每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声，通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度，通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps（时间步长）编码而来，引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度（较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动，而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动），通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例：首先从数据集中选择一张干净样本，然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声，然后每次迭代中随机一种强度的噪声，增加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 在训练过程中，首先对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。接着，让 SD 模型学习去噪过程，最后抽象出一个高维函数，这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声，得到一个干净样本。其中，将去噪过程具像化，就得到使用 UNet 预测噪声，并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的，假设进行 K 步，那么每一步，SD 都要去预测噪声，从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时，在加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设有 5 种噪声量级，那么每次都可以取一种量级的噪声，增加噪声的多样性。
2024-11-18
如何用ai练习日语口语
以下是用 AI 练习日语口语的方法和推荐的工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择日语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需语言技能。注册账户，选择日语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择日语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择日语，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择日语，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 3. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言，包括日语。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 4. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择日语，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括日语，可以进行日常对话练习和词汇学习。设置日语，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。
2024-11-17
如何用ai练习日语会话
以下是用 AI 练习日语会话的方法： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择日语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择日语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择日语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择日语，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括日语，可进行日常对话练习和词汇学习。设置为日语，通过语音或文本输入互动。 此外，还有一些学习方法建议： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与日语母语者交流，或用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 坚持使用这些 AI 工具和方法，并结合实际交流，不断进步。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-17
如何用AI提高学习效率
以下是关于如何用 AI 提高学习效率的方法： 一、学习外语 1. 语言学习应用 Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手 ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 二、英语学习 1. 智能辅助工具：利用 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用 Duolingo 利用 AI 量身定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 三、数学学习 1. 自适应学习系统：使用 Khan Academy 结合 AI 提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 进行数学建模和问题求解。 四、未来教育中 AI 的应用 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径，预测学习难点并提供解决方案，提升学习效率。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获取 AI 反馈。
2024-11-17
如何用ai开发一个教学软件
以下是关于如何用 AI 开发一个教学软件的一些信息和建议： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要通过创建资源来塑造 AI 在教育方面的潜力，以支持教育工作者部署启用 AI 的教育工具，例如在学校提供个性化辅导。 一些 AI 产品案例也能提供参考，比如： 学习：用 AI 做播客笔记 教学：帮助学生做好组会准备 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成 做调研：我用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告 做调研：用 ChatGPT 做调研 此外，还可以参考相关指南，如使用人工智能来帮助教育，包括自学学习。可以要求人工智能解释概念，但要注意因为其可能产生幻觉，对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2024-11-15
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢？
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战，但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看： 技术上可以解决类似于社会歧视等问题，如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率，虽然可能导致某些岗位的调整，但实际每个工作的组成部分不是单一的，人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例，解读 X 光照片只是其工作的一部分，实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理，代表人们执行特定任务，如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统，并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括： 可能放大人类的负面影响，需要在技术层级加以解决。 导致失业，但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧，不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能，目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论，但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行，如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手，而非自我改进升级的超级智能体，以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之，人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们聪明而坚定地采取行动，以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
大模型到底是什么
大模型是指输入大量语料，从而让计算机获得类似人类“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作的模型。 大模型之所以被称为“大”，主要体现在以下几个方面： 1. 拥有庞大的参数数量，通常包含从数十亿到数千亿的参数，这些参数包括权重和偏置，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 需要大量的数据进行训练，无论是文本、图像还是音频数据，都是其学习的基础。通过对海量数据的学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量的计算，因此 GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行一次翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。
2024-08-28
RAG到底是什么
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 具体来说： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。 当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。其过程包括文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它和 RAG 的关系在于：RAG 是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为使用 LLM 提供行为抽象和实现集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。
2024-08-23