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在哪里可以找到数据 算力 算法的资源

回答

以下是一些可以找到数据、算力、算法资源的途径：

  • 关于数据：数据集对人工智能学习算法发展至关重要，AI 伴随着神经网络的发展而出现，多层神经网络大规模数据分析技术中的数据集是重要资源。
  • 关于算力：您可以通过以下链接了解算力的相关内容：
  • 关于算法：目前没有明确给出具体的算法资源获取途径，但您可以通过相关的学术网站、技术论坛等渠道进一步搜索。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

AI伴随着神经⽹络的发展⽽出现的计算机模仿⼈脑神经元杰弗⾥ ⾟顿引领了多层神经⽹络⼤规模数据分析技术数据集对⼈⼯智能学习算法发展⾄关重要，AI时代的⽯油深度神经⽹络如何识别物体：简单细胞检测特征，复杂细胞汇总信息产⽣结果，通知更⾼层词简单细胞，逐级识别算法算力数据算法、算⼒、数据推动动着⼈⼯智能一路发展识别；判断；⾏动回答；逻辑推理；⽣成大模型是什么？本质就是两个文件：一个是参数文件，一个是包含运行这些参数的代码文件。参数文件更像是一个问答机器人的“大脑镜像”，因为它主要负责处理和生成文本信息，就像一个超级智能的聊天机器人。它能够理解问题，并根据其训练数据生成符合逻辑和语法的回答，但缺乏控制物理世界的能力。数据算法Generative文字接龙“知识库解压缩”工作原理介绍by FT

硬件：走进算力

[title]硬件：走进算力[heading2]目录[1.什么是算力（请点击左侧三角箭头，下同）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/J5Rjw6nwGiuhcekOQ2CcyC41ncb)[2.算力的发展史](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RacLwwb3oizXZukhGy8cpxU0nFh)[2.1技术史](https://linjootech.feishu.cn/wiki/B0uswL5xdiVxhjkTq5VcKDSbnse)[2.2企业史](https://linjootech.feishu.cn/wiki/RV1qwf34nixjglkBVFccRzE3nbd)[2.3人物史](https://linjootech.feishu.cn/wiki/GDVJwumhViF0wbkq44NcAn5JnNd)[3.硬件篇](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MJgmwTicniaxtrkYGWucpy1fngf)[3.1计算芯片技术](https://linjootech.feishu.cn/wiki/EyIWwWNehi0QYPk19Nvc3tIknLd)[3.2存储技术](https://linjootech.feishu.cn/wiki/KhOJwV36HiqNmekm3zkc8jk5nnf)[3.3数据中心](https://linjootech.feishu.cn/wiki/Df5XwJBPbitbHQkE1JLcW1sEn5f)[4.软件篇](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NtnTw6s24iXzYCkIm9Zc05yUn4b)[4.1操作系统](https://linjootech.feishu.cn/wiki/MfE4wbik4iIN35kAb1Hc4YlxnWh)

你看我这算力如何？（硬件篇）

算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

其他人在问
算力怎么提高
提高算力的方法主要有以下几种： 1. 技术创新： 继续在硅基上发展，如采用 3D 堆叠形态，但需要解决更好的散热问题。 材料创新，包括硅基掺杂、石墨烯片等。 探索计算原理的创新，如量子计算，不过目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 2. 提升传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显的进展。 3. 解决能耗和散热问题：高温超导技术是这方面的关键。 4. 白嫖算力的思路： 利用 Groq 平台提供的个人免费 APIKEY 接口，不同模型有相应限制。以 llama370b 为例，每分钟 30 次 request，每分钟 6000 tokens，每天 14400 次。 将 API 调用接入各种平台提供方，无需购买和部署云服务器。 考虑通过代理的方式解决国内 IP 访问限制，如 Cloudflare 或 Deno Deploy 等。 5. 从模型变强的要素来看： 算力方面，根据预估，到 2027 年底很可能会再增加 2 个 OOM，甚至在微软和 OpenAI 的超算合作下，接近 3 个多 OOM 也是有可能的。 算法效率方面，通过对架构的优化，到 2027 年能提升 1 2 OOM。 额外的潜力方面，通过强化反馈学习 RLHF、思考链 CoT、工具和 Scaffolding 等方法微调来提升模型能力。
2024-11-06
有没有推荐的算力租赁平台？
以下是为您推荐的一些算力租赁平台： 揽睿：https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 。WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 厚德云：https://portal.houdeyun.cn/register?from=Waytoagi 。厚德云是专业的 AI 算力云平台，隶属于又拍云旗下，又拍云拥有 15 年云服务经验。注册后送 50 元代金券。ComfyUI 悟空换脸特效使用流程： 百度：https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter 。新注册 2 个小时，登记一下，明天给大家发放 50 小时。 丹摩：https://damodel.com/register?source=46EF69A0 。20 元券，https://doc.damodel.com/profile/best_practice/SD3+ComfyUI.html 青椒云：https://account.qingjiaocloud.com/signin?inviteCode=3OF611IT 阿里云 PAI Artlab：直达地址：https://x.sm.cn/5hd9PfM 。登录后右上角领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 晨羽智云：直达地址：chenyu.cn 。体验券 9.9 元 10 小时 4090 24G。券码：GSUD7I 。硬件和网络都是顶配，能胜任各种出图模型和模型训练。针对 ComfyUI 和 SDWebUI，做了针对性的适配和镜像预下载处理，用户启动速度非常快，体验较好。协助教学团队/创作者安装镜像，和优化镜像，全程贴身服务。
2024-11-04
和ai结合的去中心化算力项目或者公司或者产品有哪些？
以下是一些与 AI 结合的去中心化算力项目、公司或产品： 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM2B 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM500M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM100M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10M，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLM10B，模型下载： 智谱·AI 开源模型列表中的 MathGLMChatGLM6B，模型下载：
2024-10-14
AI 算力 衡量
AI 算力的衡量可以从以下几个方面考虑： 1. 神经网络的参数（神经元的数量和连接）规模：人工神经网络与人脑的大小仍有数量级的差距，但在某些哺乳动物面前已具备一定竞争力。 2. 单位计算的成本：我们每花一美元所能得到的计算能力一直在呈指数级增长，现在大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻一番。 3. 提升算力的方案： 继续在硅基上发展，如 3D 堆叠形态等，但需要更好的散热。 材料创新，如硅基掺杂、石墨烯片等。 计算原理的创新，如量子计算，但目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 4. 传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显进展。 5. 能耗和散热问题：高温超导技术是解决能耗和散热问题的关键。 此外，对于基础模型的治理，有人认为衡量计算能力可以作为一种潜在工具。但也需要探讨其他更有效的治理方法。
2024-10-12
算力调度
在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度：有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度：每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度：智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度：将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度：根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度。 在惊人算力成本背后，对于 AI 混战下基础设施的选择，需要注意以下方面：AI 任务的调度可能造成巨大的性能瓶颈或改进。以一种最小化权重交换的方式将模型分配给 GPU，如果有多个 GPU 可用，选择最适合任务的 GPU，以及通过提前批量处理工作负载来最小化停机时间，都是常用的技术。总之，模型优化仍然有点像黑魔法，大多数创业公司都与第三方合作来处理一些软件方面的问题。通常，这些不是传统的 MLops 供应商，而是专门针对特定生成模型进行优化的公司（例如 OctoML 或 SegMind）。
2024-09-26
在waytoagi买的算力包从哪里查看和使用？
在 waytoagi 购买的算力包可以通过以下方式查看和使用： 测试平台：Tensor.Art 网址：https://tensor.art/ 专属邀请码：waytoagi 。登录并使用专属邀请码注册，普通用户每天免费有 100 个算力，使用邀请码的用户可以获得 200 算力。 Tensor.Art 使用指南： TensorArt 教学视频内容及其对应链接：
2024-09-07
如果想学习ai，作为ai产品经理，需要ai底层的算法掌握到什么程度
作为 AI 产品经理，对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关算法知识，提升数据分析能力。 同时，如果希望在 AI 领域继续精进，还需要了解以下基础内容： AI 背景知识： 基础理论：清楚人工智能、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。 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、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 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：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：知道如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等的基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-05
介绍一下视觉算法产品，以及该方向产品经理需要做的内容，以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说，视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品，例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括： 1. 市场调研与需求分析：了解市场需求、竞争对手情况，挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义：明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合：根据需求选择合适的视觉算法，并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进：协调开发团队、测试团队等，确保项目按时交付。 5. 与客户沟通：收集反馈，优化产品。 在面试视觉算法产品经理时，可能会考察以下知识点： 1. 计算机视觉基础知识，如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
好用简单的算法有哪些？
以下为您介绍一种在自制 2048 小游戏中应用的简单算法： 作者吵爷前阵子写了 BP 算法入门，因公式多遭批评，近期学习 Pygame 制作 55 的 2048 小游戏。偶然产生让 AI 玩的想法，简单与 GPT 交流后，带入一些简单算法使 AI 能运行游戏，虽性能不如人，但能直观感受算法对模型性能的提升，对初学者比看数学公式更友好。目前仅在基础逻辑做优化，后续会继续改进。未用到高级算法，但此案例可作为简单算法应用的参考。
2024-10-31
目前最先进的算法模型是什么
目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2024-10-29
解释算法的ai？
算法在 AI 中具有重要地位。AI 技术的发展历程经历了多个阶段，包括早期的专家系统、博弈论和机器学习初步理论，知识驱动时期的专家系统、知识表示和自动推理，统计学习时期的机器学习算法如决策树、支持向量机和贝叶斯方法等，以及深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。 当前 AI 的前沿技术点众多，例如大模型如 GPT、PaLM 等，多模态 AI 包括视觉语言模型和多模态融合，自监督学习如自监督预训练、对比学习和掩码语言模型等，小样本学习如元学习、一次学习和提示学习等，可解释 AI 涉及模型可解释性、因果推理和符号推理等，机器人学涵盖强化学习、运动规划和人机交互等，量子 AI 包含量子机器学习和量子神经网络等，还有 AI 芯片和硬件加速。 需要注意的是，在物理科学等领域，我们期望构建特定的测量设备来测量我们“知道如何解释”的数量，但人工智能有时更像是一个黑匣子，正在测量某些东西，但至少在一开始我们不一定对它有任何解释。有时我们能够进行与我们知道的一些描述相关联的训练，从而得到一个粗略的解释，就像情感分析这样的情况，但常常并非如此。甚至在物理科学中也可能出现类似情况，比如测试一种材料是否刮擦另一种材料的表面，大概可以解释为材料的某种硬度，但实际上这只是一种测量，如果能成功地将其与其他事物联系起来，那就变得很重要。
2024-10-26
解释matlab算法的ai？
Matlab 本身并不是一种 AI 算法，而是一种广泛使用的数学计算和编程环境。然而，在 Matlab 中可以实现和应用各种与 AI 相关的算法和技术。 在 Matlab 中，您可以使用其丰富的数学函数和工具来处理数据、构建模型，并实现诸如机器学习中的分类、回归算法，深度学习中的神经网络构建和训练等。 例如，通过 Matlab 的机器学习工具箱，可以进行决策树、支持向量机等算法的实现和应用；利用深度学习工具箱，可以构建卷积神经网络、循环神经网络等深度模型，并进行训练和优化。 总之，Matlab 为实现 AI 算法提供了强大的支持和便利的开发环境。
2024-10-26
怎么建立提示词库，如何找到已有的提示词库
建立提示词库及寻找已有提示词库的方法如下： 学习系统学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习基本概念，包括了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程，通读官方文档，研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 学习常见术语和范例，熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果，使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 进行实践和反馈，尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验，在社区分享并获取反馈。 创建提示词库，根据主题、风格等维度建立，将成功案例和总结记录以便复用。 持续跟进前沿，关注最新更新和社区分享。 学习提示词运用： 理解提示词的作用，其为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 学习构建技巧，明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例，在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，根据输出改进提示词，尝试变体并比较分析。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究，关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能充分发挥语言模型的潜力，通过多实践、学习和总结，可掌握相关技巧。
2024-11-15
如何找到适合我的AI工具
以下是为您找到的关于如何找到适合您的 AI 工具的相关内容： 要找到适合您的 AI 工具，可以考虑以下几个方面： 1. 明确目标和需求：确定您使用 AI 工具的目的，比如是创建个人博客、商业网站还是在线商店，并明确所需的功能。 2. 考虑预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择符合您技术水平的工具，确保能够轻松使用和管理。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源，如教程、社区论坛等，以帮助您解决使用过程中遇到的问题。 您还可以通过以下途径找到适合的 AI 工具： 1. WaytoAGI 网站：集合了精选的 AI 网站，您可以按需求查找适合的工具。同时，还能在这里和 AI 知识库对话，询问关于 AI 的问题，以及获取集合的精选提示词等。 2. 产品评测助手：输入产品名称，模型可以帮助您在海量信息中找出产品对应的优劣势。 需要注意的是，没有绝对最好的产品，只有最适合自己的产品。每个人的需求、条件和所处的地域都不同，因此在选择 AI 产品时，关键要根据自身情况做出判断。建议您亲自尝试文中提到的产品，在这个快速发展的 AI 领域，保持开放和好奇的心态，不断尝试新事物，以跟上技术进步的步伐。
2024-11-07
我拥有很多的行业资料，我想构建一个自己的知识库，然后通过向AI助手提问，帮我快速找到资料和解决方案，这个知识库应该怎么建立？按什么格式？
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。
2024-11-06
你能帮我找到这篇报告吗？他的名字是《InfoQ：中国AI Agent应用研究报告2024》
以下是为您找到的《InfoQ：中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b
2024-10-31
可以找到产品相关的前沿科技报道和论文 的AI工具
以下是一些可以帮助找到产品相关前沿科技报道和论文的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。 此外，在“AI+教育”方面，也有一些相关案例和投稿，如： 《AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT》：来自纽约时报最新报道，再现了 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 《笔记：与 AI+教育前辈聊天》：亲测有效的让某人主动学习 AI 的方式。 《数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性》：探讨了 ChatGPT 在数学方面的挑战和改进。 《书籍推荐：三本神经科学书籍》：强调多学科交叉对学习和运用 AI 的作用。
2024-10-30
我要创建一个工作流，需要怎么创建，用到什么工具，这些工具在哪可以找到
以下是在 Coze 上创建工作流的步骤和所需工具： 1. 进入 Coze 平台，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后，整个编辑视图与功能如下： 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。例如涉及思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。例如中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 4. 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 此外，在扣子平台上，插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者多个工具，称为 API。目前扣子平台已有很多不同类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等，还有一些能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自己制作插件并加入所需的 API。工作流就像可视化的拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等，开始和结束都有特定的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作，信息包括引用前面小块块给出的和自己设定的。
2024-10-29
AI怎样运用在人力资源的工作中
AI 在人力资源工作中的运用包括以下方面： 1. 招聘：例如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成面试回答。 2. 绩效管理：根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 3. 数字化文件管理：如 PeopleSoft 和 Workday 将人力资源文件柜数字化。 同时，人工智能在人力资源领域的运用也存在潜在风险，应对策略包括： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 企业在采用 AI 辅助人力资源工作时，必须考虑法律风险和道德责任，确保公平、无偏见的工作环境，同时遵守相关的法律法规。通过综合策略和审慎的方法，企业可以有效利用 AI 的优势，同时规避潜在的风险。
2024-10-15
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源
在人工智能时代，最重要的三个基石通常包括以下方面： 1. 架构：如 Transformer 和 Diffusion 这两种核心架构，分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥关键作用，构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术的进步提供强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到不可忽视的作用，例如 Google 及其相关实验室和收购的公司培养和汇聚了众多杰出人才，他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 科技类的专业网站和论坛，如一些知名的技术社区和学术网站。 2. 相关的学术研究报告和论文，可在学术数据库中查找。 3. 行业内的权威专家和学者的讲座、演讲等。 4. 科技公司发布的技术文档和报告。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自于 Google，特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，如知网、Web of Science 等，以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区，与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号，获取最新的研究动态和资源。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI，再到 Facebook 和其他多家公司，人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究论文：在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区：例如一些知名的 AI 技术论坛，开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客：如 Google、NVIDIA 等公司的网站，可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台：一些提供 AI 课程的平台，可能会涵盖这三个方面的知识和案例。
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在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构，它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构，如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind，这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档，了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流和分享资源。
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人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface ​
在人工智能时代，以下是被认为最重要的三个基石： 1. 架构：当前市场上许多出色的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室以及其收购的英国公司 DeepMind 培养和汇聚的人才，他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究网站和数据库，例如一些知名的科技学术数据库。 2. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流获取相关信息。 3. 大型科技公司的官方网站和技术文档，如 Google 等。 4. 相关的学术会议和研讨会。
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