Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

ai 各种名词的关系图

Answer

以下是 AI 相关名词的关系和解释:

人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,让机器展现智慧。

生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI)是一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。

机器学习是一种手段,让机器自动从资料中找到公式。

深度学习是一种更厉害的手段,类神经网络 - 非常大量参数的函数。

大语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)是一类具有大量参数的“深度学习”模型。

ChatGPT 是一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。

AGI 是通用人工智能(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 是自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类语言。

LLM 是大型语言模型,数据规模很大,需要大量资金投入。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:

AIGC常见名词解释(字典篇)

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GPT-4的LLM。额!~ chatGPT我听过,也知道是啥,但你这个解释我直接给我干懵了,套娃呢,解释藏我不认识的单词是不!~ 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,没钱你搞不出来的,大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义,一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了,不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字!绝!

Others are asking
AI能力到达AGI了吗
目前 AI 能力尚未达到 AGI(通用人工智能)。汪华老师认为此次 AI 的变革量级,100%能够抵达与移动互联网处于同一级别的第一个阶段,50%有可能发展至与蒸汽机的出现同量级的第二个阶段,但能否到达 AGI 的第三个阶段尚不明确。同时,学习笔记中也提到 AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI,ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。
2024-12-26
AI制作出来的视频无声音怎么解决该问题
以下是解决 AI 制作的视频无声音问题的一些方法: 1. 对于对话声音的制作,如果是英文,可以使用 11labs 进行对白制作。但要注意,11labs 无法使用语速、情绪调节等控件,只能通过标点符号去改变语音效果,比如使用,、……。!等等标点符号,有时会叠加不同标点符号,去试它的语音效果。同一句台词,可能需要生成十几二十段音频,才能找到稍微能听得过去、自然的声音。 2. 如果是中文,可以使用出门问问的魔音工坊,它可以使用情绪调节控件。 3. 为了丰富视频的声音效果,可以添加合适的音效,如城市的空气声、街头的人声和汽车鸣笛,学校的铃声和孩子们的谈话声,以及户外的蝉鸣声等。 4. 配乐的选择也很重要,剪映提供了丰富的音乐库,可以从中找到与视频内容高度契合的背景音乐。同时要注意视频的节奏与配乐的契合度。 通过巧妙地结合文字描述和声音元素,可以有效地补充和强化 AI 生成内容的表现力,让视频作品在视觉和听觉上都能给观众带来更加丰富和沉浸式的体验。
2024-12-26
要怎么免费使用AI
以下是一些关于免费使用 AI 的信息: Anifusion: 提供免费和高级订阅选项。 免费层级:提供 50 个免费信用点和一个工作空间,适合初学者体验。 高级层级:每月 20 欧元,包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持,以及新功能的早期访问权限。 使用方法: 1. 注册账户:访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 2. 选择布局:从预设计的漫画预设中选择,或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 3. 描述页面内容:使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 4. 生成 AI 艺术:让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 5. 优化结果:使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 6. 添加文本和效果:添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 7. 导出和分享:导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 写作方面: 免费选项:Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和 Claude 2(https://claude.ai/) 付费选项:带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 中考英语学习: AI 学习英语的优势:个性化学习体验,能弥补传统课堂无法顾及个体差异的不足;保障教学质量,答题准确率高;免费使用,无需承担高昂成本。 AI 工具的选择:有条件上网可用 ChatGPT,国内模型听说可用豆包,读写可用通义。 中考英语题型分析:以广东省中考英语为例,分为语法选择、完形填空、阅读理解和写作四部分。 AI 辅助解题沟通方法:将题目给 AI,并加上“解答这些问题,并给出解答依据”,获取解题思路和答案参考。 题目复制与 AI 解答:将中考英语试题复制到通义官网,让 AI 进行解答,并给出解答依据。 答案对比与纠错:对比 AI 给出的答案和标准答案,发现 AI 有答错的情况,强调不能完全依赖 AI,应以人的参考答案为主。 获取详细解析:对于有疑问的题目选项,让 AI 给出详细解释,且解释较为全面准确。 生成专项训练题目:可让 AI 生成关于特定知识点的专项训练题目,老师需校正答案,学生可假定答案先做,最后由老师审核。 处理纸质试卷:若只有纸质试卷,可拍照清晰完整上传给 AI 获取电子内容。
2024-12-26
我应该怎么开始学习ai
以下是新手开始学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-26
AI无法替代人工的行业
以下是一些 AI 无法替代人工的行业: 1. 医疗行业:虽然 AI 在医疗领域有一定应用,但在一些方面仍无法替代人工。例如,AI 诊疗存在模型准确性问题,责任界定复杂,商业模式也面临诸多挑战,如患者付费意愿低、医院采购动力不足等。在医疗保健和生物技术领域,仍大量依赖受过专业培训的科学家和医生提供服务,这些服务是算法难以替代的。 2. 服务行业:如需要与人进行深度情感交流、提供个性化关怀和复杂问题解决的服务。 需要注意的是,随着技术的发展,AI 与人工的关系也在不断变化,AI 可能会在某些方面辅助和改进这些行业,但完全替代仍面临诸多困难和限制。
2024-12-26
什么是AIGC?
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。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。 AIGC 在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用,其应用形式包括但不限于: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC(普通用户生产)、PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。
2024-12-26
我想借助AI帮我理解学术名词,需要如何操作?
要借助 AI 帮助您理解学术名词,您可以采取以下几种操作方式: 1. 使用在线智能语言模型工具,如 ChatGPT 等,向其清晰准确地描述您想要理解的学术名词,并提出您的疑问和需求。 2. 利用知识问答类的 APP 或网站,输入相关学术名词,获取相关的解释和说明。 3. 对于一些特定领域的学术名词,还可以查找专门针对该领域的 AI 辅助学习工具。 在与 AI 交流时,尽量详细地描述您的困惑和期望,以便获得更准确和有用的回答。
2024-12-26
学习ai的名词
以下是关于 AI 相关名词的解释: AGI:通用人工智能,指具备与人类同等智能水平和能力的人工智能。 AIGC:利用人工智能技术生成的内容。 Agent:智能体,能够自主感知、决策和行动的实体。 Prompt:提示词,用于引导 AI 生成特定的输出。 此外,还有以下相关名词和概念: 人工智能(AI):使计算机模拟人类智能的技术。 机器学习:电脑通过找规律进行学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习:一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM:大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 建议您通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来深入理解这些名词。
2024-12-09
Aigc 常见名词解释
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
2024-11-08
Ai名词解释
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)
2024-10-29
AI名词解释
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)
2024-10-29
AI 常见名词 有哪些
以下是一些 AI 常见名词: chatGPT:由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,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),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: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。 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。 推理: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。 以下是一些 AI 绘画常用的画面光线提示词: 情绪照明(mood lighting) 柔和的照明/柔光(Soft illuminaotion/ soft lights) 荧光灯(fluorescent lighting) 微光/晨光(rays of shimmering light/ morning light) 黄昏射线(Crepuscular Ray) 外太空观(outer space view) 电影灯光/戏剧灯光(cinematic lighting/ Dramatic lighting) 双性照明(bisexual lighting) 伦勃朗照明(Rembrandt Lighting) 分体照明(Split Lighting) 前照灯(front lighting) 背光照明(Back lighting) 干净的背景趋势(clean background trending) 边缘灯(rim lights) 全局照明(global illuminations) 霓虹灯冷光(neon cold lighting) 强光(hard lighting) 自上而下的光(god rays) 荧光(glowing light) 闪耀效果(sparkle) 模糊的(blurry) 镜头光晕(lens flare) 过曝(overexposure) 光线追踪(ray tracing)
2024-10-07
AI与人的协同关系
AI 与人的协同关系主要体现在以下几个方面: 1. 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,在这 3 种模式下,人与 AI 的协作流程有所差异。其中,Embedding 模式下人类完成大多数工作,Copilot 模式下人类和 AI 协同工作,Agents 模式下 AI 完成大多数工作。 2. 可以使用 Multiagent Collaboration 的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色,可通过 Agents 拆解任务,遵循不同工作流生成大体符合期望的输出结果,再进行修改达到可用阶段。 3. 应从原子能力层重新思考,重塑工作流。可抽象化拆解大模型的底层能力,如翻译、识别、提取、格式化等,围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式,搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在解决用户问题的目标上从根本上是一致的。 5. AGI 发展初期,与人脑相比仍有短板,需要向人学习,同时“人的模型”更重要的是解决 AI 与人配合的问题,实现 1+1>2 的效果。但目前如何达到“人的模型”还未知,可能需要在“世界模型”基础上加入个人大量多样的数据。 6. 在未来商业模式中,AI 原生应用包括广义语言的万能翻译机、想象力与创造力、AI 使用工具及相互合作、AI 微决策、AI 与人合作等方面。在相当长时间里,AI 首先要解决的是与人合作的问题,这需要“人的模型”和“人的数据”,让 AI 理解与之配合的人类。
2024-12-25
ai如何变革文化传媒游戏行业的生产关系与生产资料
AI 正在对文化传媒游戏行业的生产关系和生产资料带来多方面的变革: 1. 生成式 AI 为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型,并协助关卡设计,在营销中也有望取代部分传统内容。其应用已拓展至网页、室内和景观设计等领域,只要涉及创造性内容生成,AI 都可能成为流程的一部分甚至颠覆整个流程。 2. 游戏行业中,学会有效使用生成式 AI 将成为一项有市场价值的技能。懂得与 AI 工具最有效、最协同地合作的艺术家会变得稀缺,使用生成式 AI 进行生产艺术作品面临连贯性和风格统一等挑战。 3. 降低门槛将导致更大的冒险和创造性的探索,进入游戏开发的新“黄金时代”,更低的准入门槛将促使更具创新性和创造性的游戏大量涌现。 4. AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起,配备生成式 AI 工具和服务,由 1 或 2 名员工组成的“微型工作室”能生产更多具有商业可行性的游戏。 5. 在 AIGC 的新世界,游戏开发变得更简单,互联网浪潮推动游戏产业分工成熟,门槛降低,GPT 等技术使编程等基础工作被替代,内容生产效率提高,想象力和热情成为新的杠杆力。
2024-12-19
机械学习和深度学习的关系
机械学习和深度学习的关系如下: 机器学习是指机器自动从资料中找一个公式,而深度学习是一种机器学习技能。深度学习基于类神经网络,具有非常大量参数的函数。在 AI 的范畴中,机器学习和深度学习都属于实现让机器展现智慧这一目标的方法和技术。
2024-12-19
AI和大模型的关系
AI 和大模型的关系如下: 大模型是 AI 的重要组成部分。大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成,运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 大模型内部是一个混沌系统,如同人类大脑,具有不确定性。虽然学习了人类大脑的结构和优点,但也存在一些特质在实际应用中表现为“缺陷”和“不足”。 对于大模型的看法存在分歧,有人唱衰认为其难以找到商用场景且算力成本高,但也有人认为这些问题会得到解决,比如算力成本问题已有多种解决方案,且大模型的应用不应局限于当前已知的功能。 总之,大模型的出现和发展推动了 AI 的变革,其运作原理和特点与传统的 AI 技术有所不同,具有独特的优势和挑战。
2024-12-12
我需要做一个公众号,名称为数字时代的边境人,主要希望能够讨论人工智能时代机器与人的关系。
以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容: 在人工智能时代,机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代,这将重塑人机关系,并对企业应用和基础设施产生影响。 例如,在不远的未来,强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊,人工智能与人类共同发展,形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高,也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展,然而部分强人工智能开始寻求独立,甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下,一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系,他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密,探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定,我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展,引发人们对未来人机关系的思考。
2024-12-11
AI大模型和生成式AI是什么关系
AI 大模型和生成式 AI 有着密切的关系。 生成式 AI 是一种能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式的技术。生成式 AI 生成的内容被称为 AIGC。 大语言模型(LLM)属于 AI 大模型的一种。对于生成式 AI 来说,其中生成图像的扩散模型不属于大语言模型。对于大语言模型,生成只是其众多处理任务中的一个,例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不太擅长文本生成。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 领域还包括人工智能(AI)、机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习)、深度学习(参照人脑有神经网络和神经元)等相关技术名词。监督学习使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。强化学习从反馈里学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2024-12-11