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最新AI情况

回答

AI 正在普及并快速发展，我们在日常生活中的很多方面都能与之互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等。当前 AI 前沿技术点包括：

大模型，如 GPT、PaLM 等。
多模态 AI，如视觉-语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。
自监督学习，包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。
可解释 AI，涵盖模型可解释性、因果推理、符号推理等。
机器人学，包含强化学习、运动规划、人机交互等。
量子 AI，有量子机器学习、量子神经网络等。
AI 芯片和硬件加速。

AI 技术发展历程如下：

早期阶段（1950s - 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
知识驱动时期（1970s - 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。
统计学习时期（1990s - 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。
深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

3. 负责任的AI简介

我们中的许多人已经与人工智能（或AI）进行日常互动，从交通和天气预测到您接下来可能想看的电视节目的推荐。随着AI变得越来越普遍，它正在以惊人的速度发展，使计算机能够以十年前难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等

其他人在问

我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术

在中国互联网上，您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。关注 AI 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际项目中的效果。对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。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「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，并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，了解工作原理和交互方式。

2024-10-18

ai数字人直播

2024-10-18

AI在科研领域中的应用有哪些，以及国内外情况对比

AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面：抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。寻找治疗方法：如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进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。国内外情况对比：在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。

2024-10-18

AI在科研当中的运用

AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域：抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。阿尔兹海默症治疗方面：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进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如：金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）

2024-10-18