AI在智能驾驶领域的发展

以下是 AI 在教育领域的落地场景： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生的行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，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 AI 教师能够引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作，并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。

以下为您介绍一款 24 小时英语陪练 AI 软件： 这款软件是利用 AI 技术实现一对一英语陪练。在中国，很多人学了多年英语仍存在哑巴英语的问题，想提高口语但面临诸多困难，如没机会、不敢说、请外教费用高昂等。而现在借助 AI 发展，有了免费且随时可用的英语陪练。 使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，然后细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于聊天为主的需求，建议将对话轮数记录改为 20 轮，方便训练口语考试时不忘记上下文。 插件：主要使用英文名言警句（get_one_eng_word & get_many_eng_words）随机获取英语名言，Simple OCR（ocr）识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值，能满足学习需求。 设置语音：选择亲切的英语音色。

AI 知识库是一系列 AI 相关的信息和知识的集合。以下为您介绍一些知名的 AI 知识库： 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，用户既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅提供各种 AI 资源，还具有一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程，并且会追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。其网址为：https://waytoagi.com/ ，您可即刻体验：https://waytoagi.com/ 。 Coze 知识库：例如在飞书软件搭建的。

以下是为您推荐的一些 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎，其作者选择做这个产品基于三个原则：感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者起初认为搜索引擎技术壁垒高，直到研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码，了解到所谓的“RAG”（检索增强生成）底层技术，即检索、增强、生成三个步骤，才决定尝试。 这些 AI 搜索引擎通过不同技术和功能，为用户提供更精准、高效和个性化的搜索体验。同时，新型的 AI 搜索引擎在辅助高效处理信息、让信息表达更简便等方面表现出色，比如智能摘要能辅助快速筛选信息。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具，就像找到合适的武器能在工作中快速提升战力。关于 AI Agent 的未来，技术迭代会不断向前，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实。

以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤： 1. 获得 API Key（扣费凭证）： 以 OpenAI API 为例，您可以在这个页面找到 API Key：https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后，点击「Create new secret key」即可获取。 请注意：通常，您需要绑定支付方式，才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码： 以 OpenAI API 为例，您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码：https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话，转换成代码。 注意，这里有两个值可以定义，一个是： SYSTEM：对应 ChatGPT 里的 Instructions，用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER：对应 ChatGPT 里，用户发出的信息。 这里，我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手，而在 USER 中输入了文章内容。 运行后，结果很令人满意。 点击右上方 View Code，获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT：顺着之前的对话，让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容，如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容： 在 Colab 中抓取网页的正文内容，您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，您可以使用以下命令安装： 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码： 先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests ，运行后得到结果。 接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块。 最后，复制后面的代码，并运行，获得结果。

目前比较成熟的图片生成图片（图生图）的 AI 模型主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格供选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图，例如： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式：在相关工具的首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站，图生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。

汽车自动驾驶处理器是一种在自动驾驶汽车中发挥关键作用的部件。智能体可以根据其复杂性和功能分为多种类型，其中基于模型的智能体就像自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型，从而做出驾驶决策。 在 AI 领域，有多种与汽车自动驾驶处理器相关的技术和概念。例如，黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到，世界上第一个机器人处理器专为高速传感器处理和人工智能而设计，如用于汽车中运行 Transformer 的处理器。同时，还提到了一些相关的系统和算法，如用于训练 AI 的 DGX、自主处理器 Jetson 等。 智能体在自动驾驶领域有广泛应用，其设计和实现通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统以及学习与优化等步骤。

Autonomous driving is a revolutionary technology that enables vehicles to operate without human control. It uses sensors, cameras, and advanced algorithms to perceive the environment, make decisions, and navigate safely. This technology holds the potential to greatly enhance transportation efficiency and reduce human errors on the road. However, it also faces challenges such as legal and ethical issues.

以下是关于智能驾驶开发的相关信息： 首先，在“ In order to help drive forward advances in”中提到，人工智能（Artificial Intelligence）被定义为一种基于机器的系统，对于给定的一组人类定义的目标，能够在影响真实或虚拟环境方面进行预测、推荐或决策，并且使用机器和基于人的输入来制定信息或行动的选项。 其次，在同一部分还提到了机器学习（Machine Learning）方面的内容，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能所使用的方法和系统中的学习，并培养相关领域（包括计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术和其他学科）的学科专家之间的跨学科视角和合作，这对于负责任地推进人工智能的研究和开发是必要的。 另外，拜登签署的 AI 行政命令中指出，要确保美国在抓住人工智能的前景和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令建立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。 综上所述，这些内容从不同方面涉及了与智能驾驶开发可能相关的人工智能和机器学习的概念、研究支持以及政策导向等方面的信息。

以下是为您提供的关于无人驾驶开发工程师的相关信息： 在生成式人工智能的行动方面，目前出现的趋势是首先将 AI 作为辅助驾驶（humanintheloop）部署，并通过使用机会积累经验，最终实现全自动化部署。例如 Sierra 就是一个例子，它在无法解决问题时能优雅地转交给人工处理。同时，新一代自主型应用随着生成式 AI 推理能力的提升而涌现，如 L4 智能驾驶可能是第一个具身智能最大的应用场景，目前其安全性比人类高 10 倍。 在 2024 北京智源大会的主题讨论中，张亚勤认为目前真正赚钱的是 2B 领域，如芯片、服务器等，应用是先 2C 再 2B。他把智能分成信息智能、具身智能、生物智能 3 个阶段，预测 05 年是信息智能，510 年是物理智能（具身智能），1520 年是生物智能。李开复认为无人驾驶面临巨大机会，FSD 会为无人驾驶带来新机遇，大模型适合虚拟世界，而接入物理世界会面临很多现实问题，创业者更适合从虚拟世界的 AI 创业开始。

以下是关于学习自动驾驶的相关知识： 深度 Q 学习在自动驾驶中的应用： 一辆自动驾驶汽车需要考虑多种状态，相似状态可组合，深度学习在此发挥作用。可将驾驶员当前视野的图像输入卷积神经网络（CNN），训练其预测下一个可能行动的奖励。相似状态的图像相似，行动也相似，网络能针对不同左转弯进行速度和位置微调。但成功使用深度 Q 学习不能简单应用规则训练 Q 函数，需将所有输入图像和输出动作存储为“经验”，即状态、动作和奖励存储在一起。 强化学习在自动驾驶中的应用： 强化学习是机器学习的重要分支，关注智能体与环境交互以实现长期回报最大化。在自动驾驶领域，强化学习可用于汽车的控制和决策，使其在复杂道路环境中保持安全驾驶、规避障碍物、遵守交通规则等。 学习自动驾驶的建议： 目前没有直接针对学习自动驾驶的具体建议，但学习 LLM 开发可关注顶会最新论文、技术博客等资源，参与相关社区交流和项目实践。总的来说，相关领域的学习是多学科、系统性的，需要理论学习和工程实践经验结合，熟练使用开源框架工具，保持对前沿动态的跟踪并参与项目。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前国内有多家企业在智能驾驶领域表现出色，但很难确切地说哪家是最好的。一些在智能驾驶方面具有较强实力和影响力的企业包括百度、华为、小鹏汽车、蔚来汽车等。这些企业在技术研发、实际应用和市场表现等方面都各有优势和特点。百度在自动驾驶技术的研发和测试方面投入较大，并取得了一定的成果；华为凭借其在通信和技术领域的积累，为智能驾驶提供了相关的解决方案；小鹏汽车和蔚来汽车等新兴造车势力也在智能驾驶的功能和体验上不断创新和优化。然而，智能驾驶技术仍在不断发展和演进，各企业的表现也会随着时间和市场的变化而有所不同。

以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，其最新版本支持的功能包括： 1. 多端部署：可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话：私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别：可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成：支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件：支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具：与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 7. 知识库：通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。

以下为您推荐能够修正英语语法并智能扩写的 AI 工具及简要介绍其功能： Grammarly：可以进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 ChatGPT：能用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 此外，关于内容仿写的 AI 工具，为您推荐以下几款中文工具： 秘塔写作猫：网址为 https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，还能智能分析文章各类属性并打分。 笔灵 AI 写作：网址为 https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手，能处理多种文体，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：网址为 https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外，智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏，来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册，内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，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 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 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，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、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）。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。

以下是 AI 在办公领域的一些常见应用： 1. 腾讯文档分类功能：利用数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能：借助自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 3. 联想设备管理平台：通过数据分析和物联网技术，对企业办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等，提高设备利用率，市场规模达数亿美元。

以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路： 1. 构建像人一样的 Agent：实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块，这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，特别是大模型部分，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理。 此外，像 AutoGLM 这样的产品，通过模拟人类操作来实现跨应用的控制，展现出了一定的智能理解能力，如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题，未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高，发展空间较大。

以下是关于您问题的回答： 要快速了解一个领域的发展方向，可以从以下几个方面入手： 技术研究方向： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 1. 编程基础：如 Python、C++等。 2. 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下： AI 技术发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：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（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： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：像视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用，例如： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。

以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。网址：https://scite.ai/ 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址：https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。网址：https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。