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过去半年AI领域重大产品发布的总结

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以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结:

Microsoft:在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。

Google

  • 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard,并正式开始测试 AI 版搜索引擎。
  • 发布新一代 LLM PaLM2,I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。
  • 正在研发多模态大模型 Gemini。
  • Bard 基于 PaLM2 运行,向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言,具备多种新功能。

Meta:开源了基于圣经训练的,可以识别超过 4,000 种口语,对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。

NVIDIA:突破万亿美元市值,其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品,包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。

此外,还有以下相关内容:

  • 3 个新话题:媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。
  • 14 个新产品:包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。
  • 10 篇新论文:提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。

在国内,过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段,远未达到可商用化,而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化,且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日,中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

3 个新话题,14 个新产品与 10 篇最受关注的论文|全球 AI 动向周报 011

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/fz1AxoYq5zsJM2TyzvY9lA f.chen赛博禅心2023-06-02发表- Microsoft在Build 2023发布了50多项新产品,一切都与AI相关;- Google除了将图像生成功能整合进了商业营销工具与Bard,还正式开始测试AI版搜索引擎;- Meta开源了基于圣经训练的,可以识别超过4,000种口语,对1,100多种语言进行语音文字互换的MMS模型;- NVIDIA突破万亿美元市值,带领其达成此成就的华人CEO黄仁勋在COMPUTEX大会上沉稳地抛出了一系列产品,其中更有搭载了256颗GH200 Grace Hopper超级芯片的新型DGX GH200超算......巨头们的竞争下文中我们不再赘述,本期,我们将为大家带来以下内容:- 3个新话题-媒体该如何更有价值地进行AI报道?不同国家在如何制定AI相关政策?关于AI安全,有哪些重要的观点?- 14个新产品-包括4个有用的和3个好玩的新产品,5个初创公司的新产品以及2家大公司的新动态;- 10篇新论文-上周热度最高的10篇新论文,与上次一样,每篇我们都提供了论文原文链接与最具代表性的Twitter Thread。Enjoy!

25 个AI新产品|网站精选推荐

头部公司|Leading Companies🔍 Google今年是Google第十五年举办I/O大会了,其实近年来AI一直是大会的重头戏,只是今年,尤甚——据统计,大会共提及「AI」近200次。那么Google都有哪些新产品值得关注呢?让我们用最简短的语言对每个产品进行介绍✅ PaLM2- Google的新一代LLM,I/O大会发布的大部分AI产品的基础模型;-除基于Google最新的JAX和TPU v4基础设施构建外,未透露其他技术细节;-在常识推理、数学和逻辑方面有所改进:在官方发布的技术报告中,PaLM2在部分任务(如数学)中优于GPT-4,在@Mark Tenenholtz的测评中,其编程能力好于ChatGPT,无论是GPT-3.5-turbo还是GPT-4。🔗 https://ai.google/static/documents/palm2techreport.pdf✅ Gemini - Google Deepbrain正在研发的多模态大模型。✅ Bard-基于PaLM2运行;-向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言;-可以将结果到出到Google Docs、Replit和Gmail;-类似ChatGPT Plugins的「工具」,如识别图像、在地图上显示地点以及与Adobe Firefly合作的图像生成功能等。✅ Duet AI -上期我们介绍过的AI for Workplace有了名字,Duet AI —— Office Copilot的竞品,但暂时没有令人眼前一亮功能。

七大行业的商业化应用

作者|林志佳编辑|李小年本文首发于钛媒体APP2022年11月30日,美国OpenAI公司研发的一款ChatGPT的人工智能(AI)聊天机器人产品破土而出。OpenAI可能也没想到,原本ChatGPT只是向消费者展现GPT能力的产品,却能在过去200天里引发从投资人到创业者、从独角兽到大厂、从业界到学术界、从经济学家到科技部部长的广泛关注。与此同时,谷歌、微软、阿里等超30家科技大厂、创业公司、机构相继下场,一时间讨论四起,全球展开了一场AI大模型“军备赛”。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,截至今年5月28日,中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。而美国、中国占全球已发布大模型总量的80%以上。当下行业内达成的一个基本共识是,ChatGPT的出现标志着通用AI的起点和强AI的拐点,是AI领域科技创新和成果应用的一次重大突破,也是新时代数字化的“发电厂”。

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如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具
以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 入门工具推荐: Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-11-17
小说创作类型的ai
以下是关于小说创作类型的 AI 相关信息: 在写作方面,有多种 AI 产品可供选择。例如,ChatGPT 在领跑,同时像 Sudowrite 和 Verb.ai 这样的产品也出现了,用于更专业化的写作类型,比如小说。 如果您想用 AI 把小说做成视频,具体的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-17
有什么竞品分析的AI工具
以下是一些常见的竞品分析的 AI 工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,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,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 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,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品: 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。 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,包含丰富模板库和设计元素。 Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文: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,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具: GitMind:免费跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。
2024-11-17
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧,可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了
以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,可生成高质量的图像和视频,但价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一定局限性,如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别: 百度 Chat:AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集:导航网站。 创客贴 AI:设计工具。 MasterGo:设计工具。 美图设计室:图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院:AI 训练模型。 即时 AI 设计:设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板:PPT。 百度飞桨 AI Studio:AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫:通用写作。 xmind:思维导图。 标小智 LOGO 生成:图像生成。 liblib.art:图像生成。 稿定设计:设计工具。 千帆大模型平台:模型。 DeepSeek:AI 聊天机器人。 墨刀 AI:设计工具。 沉浸式翻译:翻译。 火山方舟:AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大:图片增强。 processon:思维导图。 Pika:图生视频。 千库网:资源。 无限画:图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财:金融。
2024-11-17
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coze搭建一个总结聊天记录的功能
以下是用 Coze 搭建一个总结聊天记录功能的步骤: 1. 设计 Bot 目的:明确 Bot 的用途,例如作为一个 AI 学习助手,帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能,并提供高效的站内信息检索服务。 2. 了解 Coze 平台常用概念和功能:包括提示词(设定 Bot 的身份和目标)、插件(通过 API 连接集成各种平台和服务)、工作流(设计复杂的多步骤任务)、触发器(创建定时任务)、记忆库(保留对话细节,支持外部知识库)、变量(保存用户个人信息)、数据库(存储和管理结构化数据)、长期记忆(总结聊天对话内容)。 3. 进行 Bot 基础设置:根据机器人的作用,设计人设和回复逻辑,限制机器人的功能使其更专注于 AI 相关的知识回答和服务,还可以加入长期记忆功能来总结聊天对话内容以更好地响应用户消息,以及设计更加美观的 Bot 开场白。 注:Coze 官方使用指南见链接:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,遇到疑问也可以查官方指南。
2024-11-15
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
搭建一个总结聊天记录的ai
以下是搭建一个总结聊天记录的 AI 的步骤: 1. 整理聊天记录为数据集: 如果导出了多个人的聊天记录,需手动将文件下的内容汇总到一起。 汇总完成后,保存汇总文件为“train.json”。 在当前文件夹下新建一个文本文档,重命名为“1.py”,用记事本打开并粘贴相应代码。注意标红的地方需要修改。 打开命令行窗口,输入“python 1.py”完成聊天记录整理,此步骤在后续第 31 步会用到。 2. 图文原文处理: 微信无法批量复制聊天内容,多选想要复制的聊天内容,转发到群里或文件传输助手。 收藏批量转发的聊天记录,打开收藏,点进笔记,点右上角三个点,转存为笔记,返回即可全选复制所有内容。 可使用能让电脑设备和手机设备剪切板共享的工具,避免在微信文件传输助手间折腾。 3. GPTs: 若重复做同一件事三次以上,应考虑优化步骤,可创建内容排版大师的 GPTs。 GPTs 链接:https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 该 GPTs 已加入 webpilot 的 actions,可直接将文章发给它总结内容。 4. 小卡片软件: 使用的卡片软件是小作卡片 app,官网链接:https://kosaku.imxie.club/ 。 操作步骤:打开软件,点击「自制卡片」,在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容,点击右下角保存图标即可导出。
2024-11-15
AI总结文章
以下是关于 AI 总结的相关内容: 可以让 AI 总结各种文章(不超过 2 万字),如复制文章全文粘贴发送给 GPTs 即可进行总结,GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频,可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕,可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”,下载字幕后复制发送给 GPTs 进行总结。 总结类文章,AI 可能不会读完整个文章,而只是头尾读一下,中间随机读。 大型模型的能力可能不足以支撑商业运营,产生了一些伪需求。AI 可以帮助总结内容,但可能会忽略有价值的信息,可定制专门的 Prompt 进行总结并不断迭代,但能坚持的人可能本身不太需要这种服务。同时,AI 也可能导致新的信息茧房。
2024-11-09
有没有那种可以直接录音然后总结会议内容的软件
以下是一些可以录音然后总结会议内容的软件: 1. 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记。以钉钉闪记为例,操作步骤如下: 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要,就可以获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容,复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中,再将会议内容发送。 该场景对应的关键词库包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 提问模板: 第一步:用飞书会议等软件整理好会议记录,并分段式发给 ChatGPT 生成总结: 提问模板:请根据以下会议资料,整理会议的关键信息,包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料: 时间:XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点:XXXX 参与人员:XXX、XXX 会议主题:XXXX 讨论内容:Speaker1:XXX,Speaker2:XXX,Speaker3:XXX 第二步:检查生成的总结: 提问模板:请根据我提供的会议补充信息和修改要求,对 XXX 部分进行修改。 会议补充信息:XXXX 修改要求:XXXX 第三步:优化文本格式和风格 提问模板: 请将生成的总结,以 XXX 形式呈现(例如:以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格) 请给上述会议总结,提供修改意见,并根据这个修改意见做最后的调整 2. 免费的会议语音转文字工具,不过大部分有使用的时间限制,超过一定的免费时间后就需要付费。以下是几款推荐的免费工具: :飞书的办公套件之一。 :阿里推出的 AI 会议转录工具。 :讯飞旗下智慧办公服务平台。 :转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 3. 以下是一些与会议总结相关的工具: 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-07
摘要总结作为 llm 训练的下游任务,一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务,一般的训练流程如下: 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化,以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中,会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标: 理论探讨方面,如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析,将其视为隐式微调,通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降,且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面,entropylike 指标(如 crossentropy 指标)常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估(如 Perplexity 指标),但对于复杂的下游应用,还需更多指标,如正确性(Accuracy)、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性(包括 invariance 和 equivariance)、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07
SuperCLUE半年度测评报告
以下是关于 SuperCLUE 半年度测评报告的相关内容: 趋势说明: 过去半年,国内领军大模型企业实现了代际追赶。7 月与 GPT3.5 有 20 分差距,之后每月稳定且大幅提升,11 月总分超越 GPT3.5。GPT3.5 和 GPT4 在中文表现上基本一致,11 月有下滑,国内头部模型持续稳健提升。12 月国内第一梯队模型与 GPT4 差距缩小,但仍需追赶。部分国内代表性模型 7 月至 12 月的得分情况为:文心一言 50.48、54.18、53.72、61.81、73.62、75;通义千问 41.73、33.78、43.36、61.01、71.78;ChatGLM 42.46、38.49、54.31、58.53、63.27、69.91。 测评方法: 采用多维度、多视角的综合性测评方案,包括多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT。评测集共 4273 题,其中 1060 道多轮简答题(OPEN),3213 道客观选择题(OPT)。OPEN 基准使用超级模型作为评判官,对比待评估模型与基准模型,计算胜和率作为 OPEN 得分。OPT 主要测评选择题,包括基础能力、中文特性、专业与学术能力,构造统一 prompt 供模型使用,要求选取唯一选项。SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出。 第三方测评特点: SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念,采用自动化方式的客观评估,降低人为评估的不确定性。测评方式与真实用户体验目标一致,纳入开放主观问题测评,通过多维度多视角多层次的评测体系和对话形式,模拟应用场景,考察模型生成能力,构建多轮对话场景,全方位评测大模型。同时,不限于学术领域的测评,旨在服务产业界,从多个维度的选择和设计到行业大模型测评基准的推出,都是为产业和应用服务,反映通用大模型与产业应用的差距,引导大模型提升技术落地效果。
2024-09-20
哪个AI比较擅长医学相关领域?
以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI: 1. AlphaFold:由 DeepMind 开发,在蛋白质结构预测方面表现出色,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold(Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型):截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统:利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion:基于 DALLE 的人工智能系统,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo:基于神经网络的新工具,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统:用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外,ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用,也极大加速了医疗健康生物制药的研究,AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治(如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等)、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如: 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作,发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因,这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物,专家们发现了三种高效的药物候选物,其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考: 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html
2024-11-17
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家,您可以参考以下几个方面: 1. 学习基础:像预医学生一样,从相关的基础课程开始,例如数学、统计学、计算机科学等,为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验:通过参与实际项目、实习或研究工作,积累实践经验,从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练:采用堆叠模型的训练方式,而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如,先训练基础学科的模型,如生物学、化学等,再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型:创建专门针对特定领域的 AI 模型,如医疗保健领域的专家 AI,而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法:在编码、数据和测试方面采用多样化的方法,创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动数据供 AI 学习,使 AI 接触到多样化的视角,避免偏见。 总之,成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
AI在未来会有什么应用领域
AI 在未来的应用领域非常广泛,包括但不限于以下方面: 1. 交通领域: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送,优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域:用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域:开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域:优化能源的使用,提高能源效率。 6. 数字人领域: 家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师,为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域: 执行更复杂的技术任务,如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是,人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-15
AI的应用领域
AI 的应用领域非常广泛,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 药物研发,加速研发过程。 个性化医疗,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 信用评估,帮助做出贷款决策。 投资分析,辅助投资者决策。 客户服务,提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化,改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价,根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人,回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护,预测机器故障避免停机。 质量控制,检测产品缺陷提高质量。 供应链管理,优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化,控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用提高能源效率。 此外,还有众多具体的 AI 应用产品,如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手等;推荐与规划方面的 AI 图像识别商品推荐、旅游行程规划器等;监控与预警方面的 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统等;优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等;销售与交易方面的 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-15
AI可以运用于炒股领域吗
AI 可以运用于炒股领域。 目前,AI 在炒股领域的应用仍处于不断探索和发展的阶段。例如,博主林亦 LYi 的《AI 炒股?我开了一家员工全是 AI 的公司,自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年历史,大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃,可能为金融服务市场带来数十年来最大的变革。但需要注意的是,AI 在炒股领域的应用还存在一些挑战和需要完善的地方。一方面,高度智能化的能力需要进一步打磨,概念落地还有较长距离;另一方面,AI 与金融服务的结合还需要不断探索和优化。
2024-11-13
AI有哪些应用领域
AI 的应用领域十分广泛,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 药物研发,加速研发过程。 个性化医疗,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 信用评估,帮助做出贷款决策。 投资分析,辅助投资者决策。 客户服务,提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化,改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价,根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人,回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护,预测机器故障避免停机。 质量控制,检测产品缺陷提高质量。 供应链管理,优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用提高效率。 此外,还有众多具体的 AI 应用产品,如: 1. 辅助创作与学习:AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划:AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警:AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理:办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易:AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 总之,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-13