过程控制系统是指DCS吗

生成式 AI 是一种能够为用户生成内容的人工智能，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时，它可以帮助完成诸如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等各种任务。 生成式 AI 从大量现有内容中学习，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而创建一个新模型。Google Cloud 提供了如 Vertex AI 等多种易于使用的工具，帮助在具有或不具有 AI 和机器学习背景的项目中使用生成式 AI。 在技术原理方面，生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习，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，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，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。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。 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（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

目前在 AI 领域，有一些会议助手工具可以满足您的需求。例如，一些语音识别和自然语言处理技术相结合的应用程序，能够实时记录会议内容，并通过智能算法进行总结和关键信息提取。常见的有讯飞听见、腾讯会议的云录制及转写功能等。您可以根据自己的使用习惯和具体需求进行选择。

编写 GPT 的过程如下： 1. API 就像信差，接受请求并返回信息。对于不熟悉的 API，需在 Prompt 中告知使用方法。例如让 ChatGPT 处理列出上映时间、评分、评分人数等。 2. 提炼 Action 的工作流：首先确定要编写的 GPT 类型及是否需要外部数据；然后寻找外部数据的 API 文档或开发 API，寻找可用的 Action；最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 3. 以 themoviedb.org 为例，注册获取 API KEY：依次点击右上角头像账户设置API 请求 API 密钥click here，选择 Developer 开发者，接受协议，填写相关信息，获得 API 密钥和 API 读访问令牌并记录备用。 4. 构建 GPT：新创建 GPT，设置名字和描述，在 Instructions 中使用特定内容，如当用户想找电影时输出详细介绍、主视觉图、主要剧情、观影背景知识等，并添加 Webpilot Action 和新的 Action 并在 Schema 里粘贴相关内容。 此外，从 GPT 的角度看，生成句子只是一个 token 序列，每个块处理所需计算工作相同，Transformer 有一定推理能力但与人类写作过程不同。

以下是为您提供的 AI 学习新手指南： 一、学习顺序 1. 首先，您需要拥有一个大模型账号，并熟悉与它们对话的方式。推荐使用性能强大的 ChatGPT4，国产平替有： 2. 接着，阅读 OpenAI 的官方文档： 3. 对于阅读吃力的情况，推荐以下 3 个英文阅读的工具/方法： 浏览器插件“沉浸式翻译” 二、学习方法 1. 掌握提示词的技巧，提示词上手容易且很有用。 2. 进行实践和尝试：理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出您的作品。 3. 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，了解它们的工作原理和交互方式。 4. 持续学习和跟进：AI 领域发展迅速，新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 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。

生成式人工智能的一般工作过程如下： 1. 设计提示：通过指定指示模型应如何响应的上下文来创建对话。 2. 提供输入文本：将所需的输入文本（例如问题和说明）提供给模型。 3. 模型响应：模型根据构建的提示方式提供响应。 4. 调整模型：使其更适合具体用例。 5. 部署到端点：以获取预测或在提示设计中对其进行测试。 在生成文本时，大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，它能够生成新的文本内容。

利用micro:bit（BBC Micro Bit）制作体感游戏是一个有趣且富有教育意义的项目，适合初学者学习编程和电子基础知识。以下是使用micro:bit制作体感游戏的基本步骤： 材料准备： micro:bit 主板 micro:bit扩展板（如Makeblock的mBot扩展板，如果需要更多功能） 传感器（如加速度计，micro:bit自带加速度计） 电机和驱动器（如果需要移动的游戏部件） 电源（如micro:bit电池盒） 连接线 计算机（用于编程） 软件准备： MakeCode（micro:bit的在线编程平台） micro:bit的Python编辑器（可选，如果熟悉Python） 制作过程： 1. 构思游戏： 确定游戏的类型和玩法，例如通过倾斜micro:bit来控制游戏中的角色。 2. 编程环境设置： 访问MakeCode网站，选择micro:bit并打开在线编程界面。 3. 编写代码： 使用MakeCode或Python编写代码，实现体感控制功能。可以利用micro:bit内置的加速度计来检测倾斜动作。 4. 传感器校准： 根据游戏需求校准传感器，确保动作检测准确。 5. 游戏逻辑实现： 编写控制角色移动、得分、游戏结束等游戏逻辑的代码。 6. 测试游戏： 在micro:bit上下载并测试游戏，确保所有功能正常工作。 7. 硬件组装（如果需要）： 如果游戏需要物理部件（如机器人车），则需要组装硬件并连接电机和传感器。 8. 硬件编程（如果需要）： 如果使用扩展板或其他硬件，可能需要编写额外的代码来控制这些硬件。 9. 整合测试： 将软件游戏逻辑与硬件组装部分整合，并进行全面测试。 10. 调试优化： 根据测试结果进行调试和优化，提升游戏体验。 11. 分享和展示： 完成游戏后，可以与朋友和家人分享，或在学校和社区活动中展示。 注意事项： 安全性：确保在安全的环境下操作电子元件和编程。 编程基础：如果不熟悉编程，可以先学习基础的编程概念和micro:bit编程。 资源限制：micro:bit的计算能力和内存有限，确保游戏不会超出这些限制。 通过这个过程，你可以创建一个简单的体感游戏，这不仅可以锻炼编程和电子技能，还能激发创造力和解决问题的能力。