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如何跟不同年龄段介绍人工智能

Answer

对于不同年龄段介绍人工智能可以采用以下方式:

小学低年级: 设计思路是要用学生能理解的语言,旨在激发学生的兴趣,引起学生的好奇心。在课堂上,先和学生互动,先听听他们口中的 AI,再引出概念。比如:“大家好,今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能,简称 AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过 AI。那么,人工智能到底是什么呢?简单地说,就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。”

小学低年级: 对于 Genie 模型,可以这样介绍:“那么,Genie 模型是怎么被聪明的大人们创造出来的呢?首先,要创造出 Genie 模型,科学家们需要给它一个大脑,这个大脑就是我们常说的‘人工智能’。它就像是一个机器人的思考方式,能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法,叫做‘机器学习’,来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东西,然后从中找出规律,慢慢学会自己解决问题。就像你们上学的时候,老师会给你们很多问题,让你们练习,最后你们就会做得越来越好。Genie 模型学习的方式也差不多,只不过它学习的东西是视频。科学家们给 Genie 模型看了很多网络上的视频,尽管这些视频没有特别的标签告诉 Genie 模型里面有什么,但 Genie 模型通过自己的学习,能够慢慢理解视频中发生的事情,并且记住了。Genie 模型有一个非常大的数字网络,我们可以叫它‘模型参数’。想象一下,就像是一个巨大的钢琴,每个琴键都代表一种知识。Genie 模型有大约 110 亿个这样的琴键,所以它知道的东西非常非常多。”

对于其他年龄段的介绍方式,目前提供的信息中未涉及,您可以补充更多具体需求,以便为您提供更全面准确的介绍方法。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

当AI走进小学课堂(全套课程设计)

设计思路:要和三年级的孩子对话,要用学生能理解的语言,旨在激发学生的兴趣,引起学生的好奇心即可。在课堂上,先和学生互动,先听听他们口中的AI,再引出我们的概念。内容:大家好,今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能,简称AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过AI。那么,人工智能到底是什么呢?简单地说,就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(9)MACHINELEARNING.—The(d)RESPONSIBILITIES.—The Interagency Committee(1)provide for interagency coordination of Fed-11eral artificial intelligence research,development,and12demonstration activities,development of voluntary13consensus standards and guidelines for research,de-14velopment,testing,and adoption of ethically devel-15oped,safe,and trustworthy artificial intelligence sys-16tems,and education and training activities and pro-17grams of Federal departments and agencies under-18taken pursuant to the Initiative;19

面向低年级小学生的Genie模型 科普文章

那么,Genie模型是怎么被聪明的大人们创造出来的呢?我们一起来看看这个过程。首先,要创造出Genie模型,科学家们需要给它一个大脑,这个大脑就是我们常说的“人工智能”。你们知道人工智能吗?它就像是一个机器人的思考方式,能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法,叫做“机器学习”,来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东⻄,然后从中找出规律,慢慢学会自己解决问题。你们上学的时候,老师会给你们很多问题,让你们练习,最后你们就会做得越来越好,对吗?Genie模型学习的方式也差不多,只不过它学习的东⻄是视频。科学家们给Genie模型看了很多网络上的视频,尽管这些视频没有特别的标签告诉Genie模型里面有什么,但Genie模型通过自己的学习,能够慢慢理解视频中发生的事情,并且记住了。Genie模型有一个非常大的数字网络,我们可以叫它“模型参数”。想象一下,就像是一个巨大的钢琴,每个琴键都代表一种知识。Genie模型有大约110亿个这样的琴键,所以它知道的东⻄非常非常多。

Others are asking
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,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的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面: 1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢,人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大:能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大,社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习:是一种有效的算法,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强,将随着规模而变得更好,对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理:人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表用户执行特定任务。 5. 资源分配:获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制:控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时,在教育方面,孩子将拥有虚拟导师,能够提供个性化教学,类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域,带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序(即算法)进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机做事。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,因无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 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 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面: 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的映射,一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2025-02-16
关于音频生成的人工智能工具有哪些
以下是一些关于音频生成的人工智能工具: ElevenLabs:一家前沿人工智能公司,专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆,为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax:面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia:优质文本转语音服务,既以开发者为中心,又适合实时对话用例,专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync:研究公司,致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik:使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具,可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司: Lemonaide Music:与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 tuney.io:为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI:AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI:通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap:使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio:为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen:使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool:带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity:Audacity®音频编辑器的网页版。
2025-02-16
人工智能对现在时代有什么冲击
人工智能对现在时代的冲击主要体现在以下几个方面: 1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢。 2. 社会发展:使社会重新进入不断扩张的世界,人们可以再次专注于正和游戏,天生的创造和彼此有用的欲望将得到前所未有的放大。 3. 技术进步:深度学习有效,随规模扩大预期改善,能帮助解决难题,模型将作为个人助理执行特定任务,促进各领域科学进展。 4. 资源与普及:降低计算成本以普及人工智能,否则可能导致其成为有限资源,引发战争并成为富人工具。 5. 社会变革:社会和经济将发生长期巨大变革,人们会发现新的做事、互助和竞争方式。 6. 不均衡影响:AGI 将产生不均衡影响,一些行业变化小,科学进步可能更快,许多商品价格大幅下跌,奢侈品和受限资源价格上涨。 7. 公共政策:关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要,要权衡安全性和个人授权。 8. 社会控制:存在专制政府利用人工智能进行大规模监控从而剥夺人民自主权的风险。
2025-02-16
如果让你来给小学生设计一门人工智能视频课,12集,你会怎么设计
对于为小学生设计一门 12 集的人工智能视频课,以下是我的设计思路: 第一集:《走进神奇的 AI 世界》 介绍什么是人工智能,通过有趣的例子展示 AI 在日常生活中的应用,激发学生的兴趣。 第二集:《AI 的历史之旅》 讲述人工智能的发展历程,从早期的概念到现代的突破。 第三集:《AI 如何理解我们》 讲解 AI 是如何处理和理解人类输入的信息,如语言、图像等。 第四集:《智能机器人小伙伴》 介绍机器人如何通过 AI 技术实现各种功能和动作。 第五集:《AI 在游戏中的魔法》 展示 AI 在游戏中的应用,如游戏角色的智能行为。 第六集:《AI 与医疗保健》 讲述 AI 在医疗领域的作用,如疾病诊断、医疗影像分析等。 第七集:《AI 与交通出行》 介绍 AI 如何改善交通状况,如智能交通系统。 第八集:《AI 与教育的碰撞》 探讨 AI 在教育中的应用,如个性化学习、智能辅导。 第九集:《AI 绘画的奇妙世界》 让学生了解 AI 绘画的原理和创作过程。 第十集:《AI 音乐的旋律》 介绍 AI 在音乐创作和演奏方面的应用。 第十一集:《AI 的未来展望》 一起畅想未来 AI 可能带来的更多变化和创新。 第十二集:《我和 AI 的故事》 鼓励学生分享自己对 AI 的理解和想象,总结课程内容。 在每一集的设计中,都会采用生动有趣的动画、简单易懂的案例和互动环节,让小学生能够轻松理解和参与。
2025-02-14
DEEPSEEK发展现状介绍一下
DeepSeek 的发展现状如下: 1. 训练成本方面:远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。定价低于实际成本,导致高额亏损。MixtureofExpert 方法虽降低计算需求,但大规模内存使用可能增加总成本。 2. 竞争优势方面:以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 市场表现方面:展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 4. 实际使用体验方面:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT。GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 5. 热度方面:微信指数达 10 亿多次,陈财猫将分享提示词及小说创作心得。
2025-02-17
有关agent的介绍
AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM(语言模型)或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架,将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如,给大模型提供长期记忆,相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息;规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计,如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度,Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导,身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析,还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域,Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统,能够自动执行任务,如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。
2025-02-16
详细介绍下langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 提供一系列工具、组件和接口,使基于大型语言模型(LLM)和聊天模型创建应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链,组件是模块化构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能,提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链,按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理,能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例,如特定文档问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个开源框架,为简化大模型应用开发而设计。它通过提供模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具备良好的可扩展性以适应业务需求变化。作为社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续更新,提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。同时,在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-02-14
有哪些主流的大模型?介绍一下每个大模型的具体信息,用英文回答
Some of the mainstream large models and their specific information are as follows: BERT: It is an encoderonly model commonly used in natural language understanding tasks such as classification and sentiment analysis. T5: An encoderdecoder model from Google, used for tasks like translation and summarization. GPT3: It has a large number of parameters and can complete tasks based on user input descriptions or examples. ChatGPT: Users can complete tasks by having conversations with it like with a human. The "large" in large models refers to the large amount of pretraining data, often from the Internet, including papers, code, and public web pages, usually at the terabyte level. Also, they have a large number of parameters. For example, GPT3 has 170 billion parameters.
2025-02-13
我想要一份前10耗用的AI工具总结或介绍的PPT或链接
以下为您提供一些关于 AI 工具的总结和介绍: 1. 在通往 AGI 之路知识库中: AI 音乐创作:通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 Config UI 的应用:能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 社区共创项目:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名:作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动:会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AIPO 活动及相关挑战:10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升:接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法:设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告:可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 2. ShowMeAI 周刊 No.10 中: Brev.AI:能生成更好听的中文歌。 妙刷:突如其来的「出圈」与莫名其妙地「被骂」。 当我们一起围观 Cursor 限时编程项目(的大型翻车现场)hhh。 网传「国产 AI 产品 Q3 投放金额统计」:不是真的!没这么多! 把大模型输出的数据搞成 Excel 表格,一共有几种方法? 完成「得到 AI 产品好用榜」发布会 PPT,一共用到了以下几款 AI 工具: 沉浸式翻译 可灵 AI 办公小浣熊 秘塔 AI 搜索 通义效率助手 Kimi 九章随时问 智谱清言 Get 笔记 ModelJudge:快速测评多个 AI 模型的回答结果,并帮助做出选择。 关于大模型、复杂剧情、内容创作、AI 陪伴的一些想法@AI 投什么。 妙用 AI:把照片里的 PPT「提取」出来的小技巧。 您可以通过以下途径获取更详细的信息:公众号菜单栏底部有星球入口,添加南乔(AhaNanQiao)好友进社群!
2025-02-13
大模型相关的硬件知识请介绍一下
以下是关于大模型相关硬件的知识介绍: 运行大模型需要较高的机器配置,不同类型的大模型有不同的硬件要求。 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 需要注意的是,最低配置可能运行速度非常慢。 大模型的整体架构可以分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层:这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自己的特性,维护的垂域数据。分为静态的知识库,和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 largelanguagemodel 大语言模型,例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 通俗来讲,大模型就是输入大量语料,来让计算机获得类似人类的“思考”能力,使之能够理解自然语言,能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。其训练和使用过程可以类比为“上学参加工作”: 1. 找学校:训练 LLM 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:即用什么样的算法讲述“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:学完书本中的知识后,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,下面就要正式干活了,比如进行一次翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位。它们可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。
2025-02-11
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08
AGI与AI提法有何不同
AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)与 AI 的提法主要有以下不同: 1. 能力范围:AI 包括 ANI(Artificial Narrow Intelligence,弱人工智能),ANI 只能完成特定的任务,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。而 AGI 能够做任何人类可以做的事。 2. 发展程度:目前 ANI 得到了巨大发展,但 AGI 还未取得巨大进展。 在实际应用中,当前大多数的“AI 应用/AI 转型”还存在一些问题,如把 AI 套在现有流程上,讲“固化流程”“节约成本”的故事,这种做法在技术加速迭代的今天可能导致“做出来就是过时的”,剥夺企业主动进化的能力。我们应将 AI 的力量用于对未来业务的重新定义,就像电力发明时应从“电力能创造和满足什么新的需求”出发,而不是从“如何让电力赋能马车”出发。同时,Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得了 1500 万美元融资,AGII 是一个 AI 驱动的平台,能为用户提供多种生成内容的功能。
2025-02-08
关于deepseek,优势与不同
DeepSeek 的优势主要包括以下几个方面: 1. 核心是推理型大模型,无需用户提供详细步骤指令,能通过理解真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求,无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考,而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 在输出效果方面: 1. 能还原特定的语气,如帝王的语气,且恰到好处,兼顾可读性。 2. 对历史细节异常熟悉,支持“深度探索”和“联网搜索”,能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人的细节,行文的隐喻拿捏高级。 在发展历程中: 1. 2023 年 11 月,先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM,在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月,发布 V2,以混合专家模型和多头潜在注意力机制技术结合,降低模型训练和推理成本,引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月,发布 V3,以低成本实现超越同类开源模型的性能,媲美闭源模型,成为里程碑。 与 OpenAI 的区别在于: 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张,DeepSeek 则致力用低成本计算资源实现更高效率。 2. OpenAI 花两年达到 GPT3 时刻,DeepSeek 用一年摘得 V3 圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦预训练的进步,DeepSeek 训练与推理并重。
2025-02-06
关于deepseek,优势与不同
DeepSeek 的优势主要包括以下几个方面: 1. 核心是推理型大模型,无需用户提供详细步骤指令,能通过理解真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求,无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考,而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 在输出效果方面: 1. 能还原特定的语气,如帝王的语气,且恰到好处,兼顾可读性。 2. 对历史细节异常熟悉,支持“深度探索”和“联网搜索”,能准确还原历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人的细节,行文的隐喻拿捏高级。 在发展历程中: 1. 2023 年 11 月,先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM,在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月,发布 V2,以混合专家模型和多头潜在注意力机制技术结合,降低模型训练和推理成本,引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月,发布 V3,以低成本实现超越同类开源模型的性能,媲美闭源模型,成为里程碑。 与 OpenAI 的区别在于: 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张,DeepSeek 则致力用低成本计算资源实现更高效率。 2. OpenAI 花两年达到 GPT3 时刻,DeepSeek 用一年摘得 V3 圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦预训练的进步,DeepSeek 训练与推理并重。
2025-02-06