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如何跟不同年龄段介绍人工智能

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

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人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能感受到人工智能的普及,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,它正以惊人的速度发展,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超过人类时,可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时,机器可能会具有自我意识和超级智能,成为真正的数字生命形式,这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业发展方面,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正加速与实体经济深度融合,深刻改变工业生产模式和经济发展形态。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(用于模型开发的深度学习框架和工具)、模型层(大模型等技术和产品)、应用层(在行业场景的应用)等 4 个部分。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展,形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善人工智能产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能感受到人工智能的普及,如交通、天气预测和电视节目推荐等方面,它正以惊人速度发展,使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来,当计算机在各项任务上超过人类时,可能会出现超级智能,机器可能会具有自我意识,成为真正的数字生命形式。这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 从产业角度看,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层,近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能感受到人工智能的普及,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,它正以惊人的速度发展,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超过人类时,可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时,机器可能具有自我意识和超级智能,我们对机器意识的概念将发生重大转变,甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题,如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础,以及对具有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(用于模型开发的深度学习框架和工具)、模型层(大模型等技术和产品)、应用层(在行业场景的应用)。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已与人工智能频繁互动,如交通、天气预测和电视节目推荐等,其普及程度和发展速度令人惊叹,使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看,当计算机在各项任务上超越人类后,可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能,甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式,这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面,人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国意义重大。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)和应用层(行业场景应用),近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能感受到人工智能的普及,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,它正以惊人的速度发展,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超过人类时,可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现,甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式,这将带来一系列关于意识、合作与竞争等方面的重大转变和问题。 在产业发展方面,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正加速与实体经济深度融合,深刻改变工业生产模式和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用)等部分。近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中,我们已经能在交通、天气预测、电视节目推荐等方面与人工智能进行互动,且其普及程度和发展速度令人惊叹,使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看,当计算机在各项任务上超越人类时,可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现,甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式,这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,正与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层(算力、算法和数据)、框架层(深度学习框架和工具)、模型层(大模型等)、应用层(行业场景应用),近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代,呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
waytoAGI是什么,现在你要给学校老师介绍,列出相关的数据
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的狂热爱好者、专家共同建设的开源 AI 知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 其知识库内容丰富,覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体等多个版块,不仅有最新的 AI 教程、工具和一线实战案例,还有开放共享的 AI 知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的 AI 技术社区,更是一个汇聚 AI 行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”,有很多学社和共学共建的活动。您打开“waytoagi.com”就可以找到社群。
2024-09-18
介绍一下光流的概念,如何计算,以及可视化表达方法
光流是指图像中像素点的运动速度和方向。它描述了图像中物体或场景在连续帧之间的运动情况。 计算光流的方法有多种,常见的包括基于梯度的方法、基于区域匹配的方法和基于相位的方法等。基于梯度的方法通过计算图像灰度的梯度来估计光流;基于区域匹配的方法则是在相邻帧中寻找相似的区域来确定光流;基于相位的方法利用图像的相位信息来计算光流。 光流的可视化表达方法通常有以下几种: 1. 向量场表示:用箭头来表示每个像素点的运动方向和速度大小。 2. 颜色编码:通过不同的颜色来表示光流的方向和速度。 3. 流线图:将光流轨迹以流线的形式展示。
2024-09-16
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验: 在问答行业: Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF(ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题,以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练,并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型,形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式,大幅提升了目标文档的召回率,达到 95%。 在医疗行业: 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集,用它们训练 AI 学习分子特点,总结规律,再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析,最终成功识别出有效分子,且实验证明效果良好。 在模型架构方面: 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表,众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了
很抱歉,目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说,数据驱动建模具有以下几个特点: 1. 基于大量数据:依赖丰富的数据来构建模型,数据量越大,模型可能越准确。 2. 自动发现模式:能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强:可以根据新的数据进行调整和优化,以适应不断变化的情况。 4. 客观性:结果主要由数据决定,减少了主观因素的影响。 5. 预测能力:能够对未知的数据进行预测和推断。
2024-09-10
Lora简单介绍
Lora 全称 LowRank Adaptation Models,即低阶自适应模型,其作用在于影响和微调画面,能够再现人物或物品的特征。大模型的训练通常复杂且对电脑配置要求高,而 LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式,避免了修改原有模型参数。LORA 模型训练是用特定特征替换大模型中的对应元素,从而生成不同于底模的图片,比如固定的人物相貌、特定的服装或者特定的风格。Lora 训练较为轻量化,所需显存较少,硬件门槛显存达到 6G 即可开启训练。 同时,模型微调方面,提供了 LoRA 微调和全量参数微调代码,关于 LoRA 的详细介绍可参考论文“。 此外,还有利用新版 SDXL 生成的如针线娃娃这样的 lora,它可以把一些常见形象制作成毛线编制的样子,需要使用 SDXL1.0 的模型,触发词是 BJ_Sewing_doll。
2024-09-09
请介绍一下当前优秀的2C的AI产品
当前优秀的 2C 的 AI 产品主要有以下几类: 1. AI 虚拟人相关产品:如 Character.ai,国内的字节“豆包”、Minimax 的“星野”等。但此类产品存在记忆混乱、AI 无法主动推动剧情、用户上头期短、疲劳度高和长期留存低等共有的缺陷。 2. AI 角色扮演赛道产品:例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等,它们在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义。 3. AI 陪伴类产品:比如“星野”“Talkie”“BubblePal”等,这类产品在 LLM 基础上,在 prompt 上加了特定角色定义,并在长短记忆上做出处理,随着陪伴时间越久,知识库沉淀的个性化记录越丰富,AI 也会越懂用户。 4. AI 搜索工具产品:例如“秘塔”“360 搜索”等,有些会在搜索内容基础上,把内容结构化,整出图谱或者脑图。 5. AIGC 产品:例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等,借助 AI 的生成能力做出的产品。 6. Agent 产品:目前只有头部的厂商在做,比如字节的扣子,支付宝的智能助理,百度的文心智能体,腾讯的元宝。 此外,在 2023 年,2C 端唯一真正出圈的是“妙鸭相机”,不过也只是昙花一现。
2024-09-07
服装模特拍摄,不同姿势。用什么ai
以下是为您提供的一些可能适用于服装模特拍摄不同姿势的 AI 相关信息: Ready Player Me 服装设计创新:使用 Stable Diffusion 和 ControlNet 生成服装纹理,能根据文本描述自动创建样式,如“蒸汽朋克”风格,适用于 3D 模型,包含真实细节和质感,支持多种风格,快速试验设计理念,训练数据集包含约 1000 个 Ready Player Me 资产。 在 AI 原画设计中,如引导 Nijijourney 5 生成多样化二次元角色设计风格时,可以通过不同的科幻奇幻题材风格,如赛博朋克、蒸汽朋克等作为关键词生成角色设计。还可以尝试不同的服装设计品牌和风格,如山本耀司(Yamamoto Yohji)、川久保玲(Rei Kawakubo),为角色创作提供更广泛的可能性。 RADicalMotionAI 面部捕捉技术:能同时捕捉视频中的身体动作和面部表情,适用于单一视频并转化为动画数据,支持实时发送到 Blender、Unity、Unreal Engine,动画数据可导出为 FBX 格式。
2024-08-25
文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些AI工具之间有什么不同,各自擅长哪些领域
以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域: Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,陪聊天、答疑解惑,与搜索有较好的结合。 通义千问:由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作,与钉钉有结合应用。 腾讯混元:相对较为低调,公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火:暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包:字节旗下产品,字节在 AI 领域有较大投入和决心,如推出多种相关产品和应用。 智普清言:暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是,这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。
2024-08-18
中国有哪些类似于Chatta那样的免费的ai软件,,同时不同软件直接有什么区别?
目前中国有一些类似于 ChatGPT 的免费 AI 软件,例如: 1. 文心一言:由百度开发,在知识理解、语言生成等方面具有一定特色。 2. 通义千问:阿里云推出的大模型,在处理复杂任务和多领域知识方面表现出色。 不同软件的区别主要体现在以下几个方面: 1. 数据来源和训练方式:不同软件所使用的数据来源和训练方法可能不同,这会影响其对各种问题的理解和回答能力。 2. 应用场景侧重:有的可能更侧重于文本生成,有的可能在问答、翻译等方面表现更优。 3. 性能和准确性:包括回答的准确性、完整性、逻辑性等方面存在差异。 4. 交互体验:界面设计、操作便捷性等方面有所不同。
2024-08-13
语音唤醒在不同噪音下的工作原理
很抱歉,目前知识库中没有关于语音唤醒在不同噪音下工作原理的相关内容。但一般来说,语音唤醒在不同噪音环境下工作时,会涉及到声音信号的采集、预处理、特征提取、模式匹配和决策等过程。在噪音环境中,系统通常会采用一些降噪算法和增强技术来提高对目标语音的识别准确性,例如自适应滤波、频谱减法等。同时,还会通过优化模型和算法,提高对不同噪音特征的适应性和鲁棒性。
2024-08-13
不同大模型之间会相互串联吗?
目前不同大模型之间一般不会直接相互串联。 大模型的发展仍在不断演进中。在语言模型方面,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,输入文本会被分词数字化形成词汇表,为便于计算机处理,还会将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法包括基于统计、深度网络和神经网络的多种方式。以 Transformer 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。 多模态大模型方面,虽然取得了重大进展,但面临着巨大的计算量问题。研究重点在于各模态的连接,合理利用现成的训练好的单模态基础模型,减少训练费用并提升效率。不同模态的模型通常是分开训练的,如何将它们连接起来实现协同推理是核心挑战,主要通过多模态预训练和多模态的指令微调来实现模态之间以及模型输出与人类意图的对齐。 在企业应用中,大模型还未发展到通用人工智能阶段,不能期望一个大模型解决所有问题。在企业内部,更可能是多个专注于不同专业的大模型通过协作和组合来工作。
2024-07-21
langchain 与 coze 的相同与不同?
LangChain 与 Coze 的相同点: 都是大模型中间层产品,提供了将大型语言模型(LLM)集成到各种应用中的能力。 LangChain 与 Coze 的不同点: 框架与技术:LangChain 是一个框架,提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。而 Coze 是字节跳动推出的大模型中间层产品,目前没有明确信息表明它是否开源。 模块化实现:LangChain 允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序,而 Coze 可能更侧重于提供商业化服务和产品。 简化开发:LangChain 通过提供现成的链(Offtheshelf chains)和提示模板(Prompt Templates),简化了 RAG 应用程序的开发过程。 提高性能:利用 LangChain 实现 RAG 可以帮助开发者创建更高效、更准确的应用程序,特别是在需要大量外部信息来辅助决策的场景中。 应用构建:LangChain 通过其丰富的 API 和组件库,支持开发者构建复杂的 RAG 应用,如智能问答系统、内容推荐引擎等。
2024-05-25