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how does AI transform education and employment

回答

AI 对教育和就业的变革主要体现在以下几个方面:

在教育领域:

  • 可以创造资源支持教育工作者部署如个性化辅导等 AI 赋能的教育工具。
  • 授课教师可以由 AI 担任,重构教育服务模式。

在就业领域:

  • 虽然提高了生产力,但也带来了如工作场所监控增加、就业偏差和岗位流失等风险。
  • 需制定原则和最佳实践,以减轻对工人的危害,例如解决岗位流失、劳动标准、职场公平、健康和安全以及数据收集等问题。
  • 要产出关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告,并研究和确定加强联邦对面临劳动中断(包括因 AI 导致)的工人支持的方案。

此外,AI 在金融服务行业的应用已有多年,大型语言模型通过生成式 AI 实现重大飞跃,正在改变包括教育、游戏、商业等多个领域。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手,能够帮助他们完成各种任务,成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新,改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI,游戏玩家也可以是AI,情感伴侣可以是AI,……一切的服务都可以被AI重构。

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Ensure fairness throughout the criminal justice system by developing best practices on the use of AI in sentencing,parole and probation,pretrial release and detention,risk assessments,surveillance,crime forecasting and predictive policing,and forensic analysis.Standing Up for Consumers,Patients,and StudentsAI can bring real benefits to consumers—for example,by making products better,cheaper,and more widely available.But AI also raises the risk of injuring,misleading,or otherwise harming Americans.To protect consumers while ensuring that AI can make Americans better off,the President directs the following actions:Advance the responsible use of AI in healthcare and the development of affordable and life-saving drugs.The Department of Health and Human Services will also establish a safety program to receive reports of—and act to remedy – harms or unsafe healthcare practices involving AI.Shape AI’s potential to transform education by creating resources to support educators deploying AI-enabled educational tools,such as personalized tutoring in schools.Supporting WorkersAI is changing America’s jobs and workplaces,offering both the promise of improved productivity but also the dangers of increased workplace surveillance,bias,and job displacement.To mitigate these risks,support workers’ ability to bargain collectively,and invest in workforce training and development that is accessible to all,the President directs the following actions:Develop principles and best practices to mitigate the harms and maximize the benefits of AI for workers by addressing job displacement; labor standards; workplace equity,health,and safety; and data collection.These principles and best practices will benefit workers by providing guidance to prevent employers from undercompensating workers,evaluating job applications unfairly,or impinging on workers’ ability to organize.Produce a report on AI’s potential labor-market impacts,and study and identify options for strengthening federal support for workers facing labor disruptions,including from AI.Promoting Innovation and CompetitionAmerica already leads in AI innovation—more AI startups raised first-time capital in the United States last year than in the next seven countries combined.The Executive Order ensures that we continue to lead the way in innovation and competition through the following actions:

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

原文地址:https://a16z.com/2023/04/19/financial-services-will-embrace-generative-ai-faster-than-you-think/原文作者:Angela Strange,Anish Acharya,Sumeet Singh,Alex Rampell,Marc Andrusko,Joe Schmidt,David Haber,Seema Amble发表时间:2023年4月19日译者:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已经有十多年的历史,它们已经促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列的改进。大型语言模型(LLMs)通过生成式人工智能,代表着一次重大的飞跃,正在改变[教育](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)、[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)、[商业](https://a16z.com/2023/02/07/everyday-ai-consumer/)等多个领域。与传统的AI/ML主要侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式人工智能可以创造全新的内容。

其他人在问
transformer原理
Transformer 模型的原理主要包括以下几个方面: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,根据输入序列中不同位置的重要程度,动态地分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为了使模型能够区分不同位置的词语,引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息,通常基于正弦和余弦函数计算得到。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题,层归一化可以加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点,Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。
2024-08-09
最简单易懂的transformer图示
为了方便理解,我会尽量使用非技术术语进行解释,并配上一些图表。 Transformer 是 Google Research 于 2017 年提出的一种神经网络架构,它已经被证明了在自然语言处理 任务中的有效性,并被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答等领域。 Transformer 的基本原理是通过 注意力机制 来学习词与词之间的依赖关系,从而更好地理解句子的语义。 以下是一张简化的 Transformer 架构图: ! 图中主要包含以下几个部分: 编码器 : 编码器由多个相同的编码器层组成,每个编码器层又由两个子层组成: 自注意力层 : 自注意力层负责学习词与词之间的依赖关系。 前馈神经网络层 : 前馈神经网络层负责对每个词进行非线性变换。 解码器 : 解码器由多个相同的解码器层组成,每个解码器层又由三个子层组成: 自注意力层 : 解码器的自注意力层负责学习词与词之间的依赖关系,以及词与编码器输出之间的依赖关系。 编码器解码器注意力层 : 编码器解码器注意力层负责将编码器输出的信息传递给解码器。 前馈神经网络层 : 解码器的前馈神经网络层负责对每个词进行非线性变换。 位置编码 ,因此需要显式地将位置信息编码到输入序列中。 Transformer 的工作流程如下: 1. 将输入序列转换为词嵌入表示。 2. 编码器对输入序列进行编码,并输出编码器输出序列。 3. 解码器以自注意力机制为基础,根据编码器输出序列和之前生成的输出词,预测下一个词。 4. 重复步骤 3,直到生成完整的输出序列。 Transformer 的注意力机制是其核心思想,它使 Transformer 能够捕获长距离依赖关系,从而更好地理解句子的语义。 以下是一张简化的注意力机制示意图: ! 图中主要包含以下几个部分: 查询 : 查询代表要计算注意力的词。 键 : 键代表所有候选词。 值 : 值代表所有候选词的语义信息。 注意力分数 : 注意力分数代表查询词与每个候选词之间的相关程度。 加权值 : 加权值代表每个候选词对查询词的贡献程度。 注意力机制的计算过程如下: 1. 对查询、键和值进行缩放变换。 2. 计算查询与每个键的点积。 3. 对点积进行 softmax 运算,得到注意力分数。 4. 将注意力分数与值相乘,得到加权值。 5. 将所有加权值求和,得到最终的输出。 Transformer 模型的出现是 NLP 领域的一个重大突破,它使 NLP 任务的性能得到了大幅提升。Transformer 模型及其衍生模型已经被广泛应用于各种 NLP 任务,并取得了 stateoftheart 的结果。 希望以上解释能够帮助您理解 Transformer 的基本原理。
2024-04-29
transformer 如何用于asr 识别问题
Transformer模型在自动语音识别(ASR)系统中发挥着重要作用。ASR系统的目标是将人类的语音转换成相应的文本表示。以下是Transformer模型在ASR系统中的一些关键应用: 1. 声学模型:在传统的ASR系统中,声学模型用于将声学信号(语音)映射到声学单元(如音素或字母)。Transformer模型,特别是基于注意力机制的架构,可以有效地捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系,这对于理解语音信号非常重要。 2. 端到端识别:Transformer模型可以实现端到端的ASR,这意味着它可以直接将音频输入转换为文本输出,而不需要传统的声学模型和语言模型分离的架构。这种端到端的方法简化了训练过程,并且可以提高识别的准确性。 3. 注意力机制:Transformer模型的核心是自注意力机制,它允许模型在预测文本的每个字符时考虑不同时间步长的语音输入。这有助于模型更好地理解语音中的上下文信息。 4. 并行处理:与循环神经网络(RNN)相比,Transformer模型的注意力机制可以高效地并行处理,这对于加速训练和推理过程非常有利。 5. CTC(Connectionist Temporal Classification):在某些实现中,Transformer模型与CTC损失函数结合使用。CTC允许模型在没有明确时间对齐的情况下,从语音信号中直接输出文本序列。 6. 语言模型集成:Transformer模型可以与预训练的语言模型集成,以提高对语言结构和语法的理解,从而提高ASR系统的整体性能。 7. 多语言和方言识别:由于Transformer模型的灵活性和强大的表示能力,它可以被用来构建多语言或方言的ASR系统。 8. 鲁棒性:Transformer模型可以通过训练数据的多样化来提高ASR系统在不同口音、背景噪音和录音条件下的鲁棒性。 9. 实时识别:尽管Transformer模型通常比较复杂,但通过模型优化和压缩技术,它们可以被部署在实时ASR系统中。 10. 预训练和微调:可以利用大量的语音数据对Transformer模型进行预训练,然后在特定领域的数据上进行微调,以提高特定用例的性能。 在实际应用中,构建一个高效的ASR系统可能需要结合多种技术,包括传统的声学处理技术、深度学习模型以及优化算法。Transformer模型由于其在处理序列数据方面的优势,已成为当前ASR领域的研究热点之一。
2024-04-22
Transformer模型的原理是
Transformer 模型是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的深度学习模型,由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理序列到序列(sequencetosequence)的任务,如机器翻译、文本摘要等。Transformer 模型的原理主要包括以下几个关键点: 1. 自注意力机制(SelfAttention Mechanism): Transformer 模型使用了自注意力机制,能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而不是像循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)一样逐个位置处理。通过自注意力机制,模型可以根据输入序列中不同位置的重要程度,动态地分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码(Positional Encoding): 由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为了使模型能够区分不同位置的词语,Transformer 模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常是基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量,可以帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制(MultiHead Attention): Transformer 模型通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization): 在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使得模型更容易训练和优化;层归一化可以加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络(Positionwise FeedForward Networks): 在每个注意力子层之后,Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点,Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。
2024-04-22
能通过简单易懂的方法跟我讲一下transform 的工作流程吗
当然可以,让我用一个简单的例子来解释一下 Transformer 的工作流程: 假设我们有一个英文句子"I am a student"需要翻译成中文。Transformer 的工作方式如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings) 首先,将每个单词映射为一个向量,即单词嵌入(word embeddings)。例如"I"映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings) 因为 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder) 输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分: a) 多头注意力机制(MultiHead Attention)捕捉单词间的依赖关系。 b) 前馈神经网络(FeedForward NN)对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder) 编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings) 解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。例如生成单词"我"、"是"等概率。 6. 生成(Generation) 基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化则有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 这就是一个高层次上的 Transformer 工作流程概览。实际实现细节则会更加复杂一些。希望这个解释对你有帮助!
2024-04-19
Transformer Debugger 工具的介绍和开源地址
Transformer Debugger (TDB) 是由 OpenAI 的 Superalignment 团队开发的一种工具,旨在支持对小型语言模型特定行为的调查。该工具将自动可解释性技术与稀疏自动编码器相结合。 开源地址是:https://github.com/openai/transformerdebugger
2024-03-20
去ai味
要去除 AI 味,可以从以下几个方面入手: 1. 对于聊天 AI,使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化,比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等,让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语(相对于书面语)的使用,不过增加网络语言语料库需谨慎,以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音,若语速慢有 AI 味儿,可使用剪映的音频变速功能加速配音,以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复,避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式,可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药,要想让其更有趣,可让它在回复中加点感情,比如用括号补充动作,营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”,您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem:如 https://get.mem.ai/ ,它可以保存组织中每次会议的记录,并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员,节省时间。 4. GPT:通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案,可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库,但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能: 直接在 Notion 中接入 AI 的能力,能让工作更迅速,写作更出色,思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式,让人们摆脱繁琐的信息组织工作,用户只需简单地将信息丢到 Notion 中,就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具,具有以下功能: 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具,如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好,能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互,在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充,还会配合相关图片,必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站,支持与多个智能 AI 机器人(如 GPT4 等)进行实时在线交流。注册账号后可免费使用,部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点,可根据需求选择使用。总体而言,Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是:https://poe.com/ ,在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外,Poe 平台还推出了其他多种功能,比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频,该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为,为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考:https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品: 1. MeetRecord:这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录,能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话,提供会议内容的关键词和主题分析,自动生成会议纪要和行动项;还有个性化辅导计划,能生成个性化的辅导计划,模仿表现最好的销售人员,并实施自动呼叫评分系统;此外,还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中,提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性,例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中,指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆,成为更好的概念思考者。
2024-09-19