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Aigc科普资料

Answer

以下是关于 AIGC 的科普资料:

AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它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,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。

AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT-4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。

GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。

相关概念包括:

  • 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 LLMs。
  • ChatGPT: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。

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。AGI、GenAI、AIGC 几个概念存在一定的区别。

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

References

十七问解读生成式人工智能

AIGC(人工智能生成内容)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。AIGC在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。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。图像生成:使用Stable Diffusion、DALL-E等模型生成艺术作品、照片等。视频生成:使用Runway、KLING等模型生成动画、短视频等。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.4本章小结GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

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:

Others are asking
AIGC
AIGC 即 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。 AIGC 常见的应用包括: 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 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 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: 1. AIGC:由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据,能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC:由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容,如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样,能够反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC:由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容,如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 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,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 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片 AIGC。 不过在 AIGC 的应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
AIGC
AIGC 即 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。 AIGC 常见的应用包括: 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 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 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: 1. AIGC:由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据,能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC:由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容,如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样,能够反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC:由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容,如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于: 1. 语言文字类: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 都是语言类的。 2. 语音声音类: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。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 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。它是由初创公司 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 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片 AIGC(心想事成的魔法施与)。 不过在 AIGC 的应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
AIGC的技术原理
AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的技术原理如下: 生成式人工智能(GenAI):基于深度学习技术和机器学习算法,从已有数据中学习并生成新的数据或内容。通过大规模数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 机器学习: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,具有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。 AIGC 工具通常以自然语言处理为基础,分析大型文本数据集,并学习如何生成风格和语气相似的新内容,从而能够生成包括文本、图像、音频、视频和三维模型等多种形式的内容。
2024-12-24
如何利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命,请结合相关技术的原理和框架图进行阐述
利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面: 1. 降低开发成本:AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期:加快游戏的制作速度,使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量:例如生成新的高质量游戏内容,如地图、角色和场景,改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验:为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所,但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战,需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助:经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体,将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展,它将彻底重塑用户生成内容(UGC),创造一个任何人都可以构建游戏的世界,并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年,深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能,创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域,让数百万人能够制作他们的第一款游戏,新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮,从而永远改变游戏行业。
2024-12-24
AIGC是什么?
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。 AIGC 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,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 其应用包括但不限于以下方面: 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。 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 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类: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 都是语言类的。 2. 语音声音类: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。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 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。 AIGC 强调的是 GC 部分,也就是 decoder 部分。常见的生成算法包括 VAE、GAN、Flow Model 和 Diffusion Model,同时还有 IS(Inception Score)和 FID(Frechet Inception Distance)两种生成图片常见评价指标。
2024-12-24
AIGC提示词工程师怎么考
成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件: 1. 学历要求:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解:了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维:具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注:对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力:具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中,以下方面是加分项: 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉:考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术:Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验,懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用:例如用 Langchain 等框架去写,解决应用场景及其中的技术细节,包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面:面试官给出行业场景(例如美妆),在无提示情况下,能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景,能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助,需要面试者去了解用户工作流,有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后,最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师,通常是像爱折腾的 00 后,有技术开发背景,对 Prompt 有独特深刻见解的人员。
2024-12-22
快速帮我科普下通往AGI之路
通往 AGI 之路的相关内容如下: 上篇文章主要介绍了 WaytoAGI 和为什么要学习研究 AI,解决了 Why 的问题。此次旨在解决 What 和 How 的问题,作者虽不专业,但重点推荐了两个对其个人有重大帮助的视频,并附上了链接。 1. (女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,此链接为第二期,两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-12-02
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
以图像识别,为小白科普相关知识和交叉领域,并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析,以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说,图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术,通过对大量图像数据的学习和训练,能够自动提取图像的特征,并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛,比如在安防领域,用于人脸识别、车牌识别等;在医疗领域,辅助疾病诊断、医学影像分析;在交通领域,实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉,如计算机视觉,它不仅关注图像的识别,还包括图像的生成、处理等;与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合,实现图文转换等功能;在工业领域,与自动化生产相结合,进行产品质量检测等。 对于研究生来说,以下是一些参考选题: 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景(如复杂环境、低光照等)的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验: 在问答行业: Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF(ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题,以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练,并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型,形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式,大幅提升了目标文档的召回率,达到 95%。 在医疗行业: 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集,用它们训练 AI 学习分子特点,总结规律,再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析,最终成功识别出有效分子,且实验证明效果良好。 在模型架构方面: 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表,众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
人工智能科普
以下是关于人工智能的科普内容: 一、人工智能简介 人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情的科学。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,由于我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,所以无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 二、人工智能简史 早期的程序如,基于简单语法规则,将输入句子重新表述为问题。现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手等是混合系统,使用神经网络将语音转换成文本并识别意图,再采用推理或明确算法执行操作。未来有望出现完整基于神经网络的模型独立处理对话,如最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络在这方面取得了巨大成功。 三、新手学习 AI 的方法 学习人工智能是既刺激又富有挑战的旅程。 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 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,按自己节奏学习并获取证书。 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),可根据兴趣选择特定模块深入学习。
2024-09-10
AI儿童科普演讲大纲
很抱歉,目前知识库中没有关于 AI 儿童科普演讲大纲的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架以供参考: 一、引言 1. 用有趣的故事或现象引入 AI 的概念 2. 提问引发孩子们的兴趣 二、什么是 AI 1. 简单解释 AI 的定义 2. 举例说明 AI 在日常生活中的应用,如语音助手、智能家电等 三、AI 的工作原理 1. 以简单易懂的方式讲解数据输入、算法处理和结果输出 2. 用形象的比喻帮助孩子们理解 四、AI 的优点 1. 提高效率、准确性 2. 解决一些复杂的问题 3. 为人们的生活带来便利 五、AI 的挑战与担忧 1. 可能导致的就业变化 2. 数据隐私和安全问题 六、未来的 AI 1. 鼓励孩子们想象未来 AI 的发展 2. 激发他们对科技的兴趣和探索精神 七、总结 1. 回顾重点内容 2. 鼓励孩子们学习科学知识,为未来做好准备 您可以根据实际情况和孩子们的年龄特点对内容进行调整和丰富。
2024-09-09
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
我完全没有AI基础,请帮我推荐一些资料学习
以下是为完全没有 AI 基础的您推荐的学习资料: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。同时,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,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-19
最新ai资料网站在哪
以下是为您推荐的一些获取最新 AI 资料的网站: 原文地址:https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ ,其中包含对现代 AI 的精选资源列表。 GitHub 合集:https://github.com/bleedline/aimoneyhunter ,汇总了 AI 创业或副业的相关资料。 此外,您还可以通过以下途径获取最新 AI 资料: 订阅赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,获取最新信息。 关注 Xiaohu.AI 日报,例如:https://x.com/xiaohuggg/status/ ,其中包含多方面的 AI 最新动态。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-12-18
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如: 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。 综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
ai是如何把·各种资料整理成合乎情理的文章的
AI 把各种资料整理成合乎情理的文章通常可以通过以下步骤: 1. 收集相关资料:可以借助如 Perplexity.AI 等工具,利用其强大的搜索功能获取信息。启用 Pro 功能能获得更专业和深入的搜索结果,还可通过输入具体的 Prompt 来定位相关资讯。同时,微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具也能帮助快速搜集大量资料。 2. 整理资料:通常会使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手。Kimi 具备读取网页内容并生成一定内容的能力,但有阅读能力的限制,可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容,可分批次提供资料以确保其有效读取和理解。 3. 处理文档和数据:对于处理文本特别是 PDF,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果,新模型更强大。还可要求其总结复杂的学术文章,并通过询问后续问题来审问材料,但需注意这些系统仍可能产生幻觉,要检查结果以确保准确性。 4. 转化成文章:在完成资料整理和处理后,让 AI 将其转化成一篇吸引人的文章。
2024-12-10
给ai喂资料
以下是关于给 AI 喂资料的相关内容: 在 AI 发展过程中,给 AI 提供合适的数据资料至关重要。 回顾 2015 年,当时的 AI 系统较为狭窄和专门化,每次开发新应用都需训练全新模型,且过程艰难。2017 年,《Attention is All You Need》论文介绍的 Transformer 架构改变了格局,其能处理未标记和混乱数据,效率更高。OpenAI 的伊利亚认识到 Transformer 潜力,推动基于此架构的实验,特别是在自然语言处理领域,开发了 GPT 系列模型,收集了海量文本数据,如格雷格所说“给 AI 喂食整个互联网”。 在学习笔记“AI for everyone 吴恩达”中提到,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI 有较大发展,AGI 进展不大。ANI 只能做一件事,如智能音箱等应用。机器学习中的监督学习从输入到输出。数据是数据集的集合,可通过手动标注、观察行为、网络下载获取。使用数据时可展示或喂给 AI 团队,数据不一定多就有用,需处理不正确和缺少的数据,同时分为结构化和非结构化数据,机器处理非结构化数据更难。 在“AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流”中,提到服务 AI 的商业模式确定性可能更高。合成数据可喂给 AI 模型提高效果,“大量的质量一般的数据”用于模型初始训练,“质量很高数量较少有行业特性”的数据用于模型后期精调。做数据的传统核心竞争力在于获取独特数据和低成本清洗标注,新兴的是 AI 合成数据。此外,新的数据种类如 3D 空间和物理规则相关的传感器数据也值得思考。同时,模型市场/平台中,HuggingFace 提供模型市场服务,在 AI Agent 出现时模型互相调用可能会用到其服务和规则,但也存在闭源寡头的风险。
2024-12-05