必须知道的最常用的名词解释比如GPU、AGI等等、列举出来按照重点排序

“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 4. 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 5. 拥有庞大的用户基础，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 6. 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 7. 其品牌 VI（视觉识别）融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 8. 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 9. 目前合作过众多公司/产品，如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎等。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。

AGI 是 artificial general intelligence 的缩写，意思是通用人工智能，即能够做任何人类可以做的事。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级，分别为： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 在 AI 领域，ANI（artificial narrow intelligence，弱人工智能）得到巨大发展，而 AGI 还没有取得巨大进展。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 即强人工智能或通用人工智能，是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 的五个发展等级分别为： 1. 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 更多信息请见（AGI）。OpenAI 自 2015 年成立以来，一直将 AGI 作为其战略目标之一，随着 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。

AGI 即 artificial general intelligence，指通用人工智能，能够做任何人类可以做的事。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 目前 AI 分为 ANI 和 AGI，ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即 artificial narrow intelligence 弱人工智能，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 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它能够完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 有不同的发展等级，分别为： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 更多信息请见 。OpenAI 自 2015 年成立以来，一直将 AGI 作为其战略目标之一，随着 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。

WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能的平台，包括： 1. 和 AI 知识库对话，用户可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. 集合了精选的 AI 网站，方便用户按需求找到适合的工具。 3. 提供精选的 AI 提示词，用户可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 呈现每天知识库的精华内容。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立，旨在成为用户学习 AI 路上的好助手。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。此外，它还通过公众号、B 站、小红书、X（Twitter）等渠道传递 AI 消息和普及 AI 知识。

以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案： 1. 检查您的代码和模型设置，确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题，如爆显存的情况，在训练时可以尝试调小批量大小，在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存，可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时，在处理与 AI 相关的报错时，还可能会遇到其他类似的问题，例如： 1. 页面文件太小，无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错，通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错，可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错，一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错，可能是无法找到音色，一般是配置文件和模型没对应，打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错，可把 dataset/44k 下的内容全部删除，重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错，可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件，反之亦然，请参考旧模型兼容，确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错，可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了，检查配置文件中的“ssl_dim”一项，如果这项是 256，那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。

以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时，需要考虑多个因素： 训练与推理方面：训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今，NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型（LLM）的推理，可能需要 H100 或 A100，而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面：大型 LLM 的参数数量众多，无法由单张卡容纳，需要分布到多个卡中。 硬件支持方面：虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行，但也有公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2，但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面：对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本，而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面：生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，在低端 GPU 上处理峰值通常更容易，若流量来自参与度或留存率较低的用户，以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外，算力可以理解为计算能力，在电脑中可直接转化为 GPU，显卡就是 GPU，除了 GPU 外，显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生是为了给 CPU 减负，生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。

GPU（图形处理器）具有以下计算特性： 1. 专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 2. 诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作，尤其是在 3D 图形处理时。 3. 所采用的核心技术有硬件 T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等，硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。 4. 生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 5. 在矩阵乘法方面表现出色，早期使用游戏用的 GPU 能使运算速度提高 30 倍。 6. 随着 AI 领域的发展而不断发展，例如在训练神经网络方面发挥重要作用。

以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在 AI 基础设施的考虑因素中，比较 GPU 时需要关注以下几个方面： 训练与推理： 训练 Transformer 模型除了模型权重外，还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型，且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今，更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群，仍需要长期承诺。 内存要求： 大型 LLM 的参数数量太多，任何卡都无法容纳，需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000，甚至 RTX 卡。 硬件支持： 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行，但也有一些公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是，模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用，可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求： 对延迟不太敏感的工作负载（如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序）可以使用功能较弱的 GPU，能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验，优化模型是必要的，以使成本降低到可管理的范围。 峰值： 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，新产品一经发布，请求量每天增加 10 倍，或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易，因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户，那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外，算力可以直接转化成 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。

GPU（图形处理器）具有以下计算特性： 1. 专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 2. 诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作，尤其是在 3D 图形处理时。 3. 所采用的核心技术有硬件 T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等，硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。 4. 生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 5. 在矩阵乘法方面表现出色，早期使用 GPU 训练神经网络，能使运算速度提高 30 倍。

目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势： 1. 性能强大：拥有 2080 亿个晶体管，能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能，而 H100 仅为 4 petaflops，性能提升达 5 倍。 2. 效率提升：将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能，同时大大提高效率，成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力：可以训练更大、更复杂的模型，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点，其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎，对每个神经元使用 4 位（20 petaflops FP4）而不是 8 位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外，还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算，如 DGX GB200 系统，具有强大的计算和扩展能力。

以下是一些 AIGC 常见名词的解释： AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion）。 SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence）。 AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）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。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。 此外，还有一些相对较难的名词解释： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用

以下是关于 AI 的一些名词解释和相关信息： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），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 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理，包括认知、理解、生成等部分 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题，涉及多门学科 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断 训练：通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）

以下是关于 AI 的一些名词解释、相关概念及应用场景： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），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 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），即让电脑处理和理解人类语言 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及多门学科，近 30 多年已发展为多领域科际集成。 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断。 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。 自然语言：自然语言（NLP）的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言，是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。 应用场景： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）

是的，AI可以对数字组合进行排序。排序是一项基本的计算机科学任务，可以通过多种算法实现。以下是几种常用的排序算法，以及如何利用AI和编程语言实现这些排序任务： 常见排序算法 1. 冒泡排序（Bubble Sort） 描述：比较相邻的元素，如果它们的顺序错误就交换，直到列表有序。 时间复杂度：O 2. 选择排序（Selection Sort） 描述：找到列表中最小的元素并将其放在已排序部分的末尾，重复该过程。 时间复杂度：O 3. 插入排序（Insertion Sort） 描述：逐步构建有序序列，对于未排序部分中的每个元素，将其插入到已排序部分的正确位置。 时间复杂度：O 4. 快速排序（Quick Sort） 描述：选择一个基准元素，将列表分成小于基准和大于基准的两部分，然后递归地对这两部分进行排序。 时间复杂度：O 5. 归并排序（Merge Sort） 描述：将列表分成两半，递归地排序这两半，然后合并排序后的两半。 时间复杂度：O 使用Python实现排序 可以使用Python中的排序函数`sorted`，也可以自己实现上述算法。以下是一些示例： 使用内置函数 ```python 使用sorted函数 numbers = sorted_numbers = sorted print 使用list.sort方法 numbers.sort print ``` 实现快速排序 ```python def quicksort: if len <= 1: return arr pivot = arr left = middle = right = return quicksort numbers = sorted_numbers = quicksort print ``` 使用AI排序 AI可以通过实现或优化排序算法，尤其是在处理大型数据集或特定排序需求时。深度学习和机器学习模型通常不会直接用于排序，但在某些复杂情况下，AI可以辅助排序任务，例如优化排序算法或处理带有特定特征的数据。 示例：TensorFlow排序 虽然深度学习框架如TensorFlow和PyTorch主要用于复杂的数据处理和模型训练，但也可以用于实现排序任务。以下是一个简单的TensorFlow排序示例： ```python import tensorflow as tf @tf.function def bubble_sort: n = tf.shape for i in tf.range: for j in tf.range: if arr: temp = arr arr arr = temp return arr numbers = tf.constant sorted_numbers = bubble_sort print ``` 以上是一些示例和方法，展示了如何使用AI和常规编程技术来对数字组合进行排序。选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。