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AI的整体发展框架是什么

回答

AI 的整体发展框架包括以下几个方面：

  1. 模型开发：开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助其理解复杂数据中的模式和关系。这些模型可能会以类似人脑皮层的方式发展，针对特定任务设计专门的神经架构，如在医疗保健领域可能会有生物皮层和药物设计皮层。
  2. 应用方向：创建特定领域的专家 AI 可能比创建全能型 AI 更容易，预计会创造许多在编码、数据和测试方面采用多样化方法的专家 AI。
  3. 学习方式：不仅要让 AI 在线学习，还应将其投入到现实世界中。例如让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习。
  4. 避免偏见：让专家 AI 接触顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。
  5. 国际合作：在推进国内议程的同时，与国外的盟友和伙伴合作建立强大的国际框架来管理 AI 的开发和使用。

此外，在小学课堂中，关于 AI 的课程框架设计可分为四个部分：什么是 AI、AI 的发展历程和重大突破、玩转 AI——今日应用探索以及问答环节。同时，拜登签署的 AI 行政命令也表明了美国在推进安全、可靠和可信的 AI 方面的举措，并将继续与国会合作追求相关的两党立法。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习

[title]为了在医疗保健中产生真正的改变，AI需要像我们一样学习开发这些具有潜在空间层次结构的堆叠AI模型——复杂数据的简化地图，以帮助AI模型理解模式和关系——将反映对每个基本元素的理解或预测能力。我相信，这最初可能会平行于人类教育和教育范例，但随着时间的推移，它可能会专门发展，以在AI学习中培养新型的专业知识。这些堆叠模型可能会以与人脑皮层类似的方式发展。但是，与人类拥有视觉皮层和运动皮层不同，AI可能会拥有生物皮层和药物设计皮层——在这两种情况下，都是针对特定任务专门设计的神经架构。具有讽刺意味的是，创建专门从事诸如医疗保健这样的特定领域的AI可能比创建更接近HAL 9000的东西——具有跨领域的典型人类水平知识——更容易。实际上，我们更需要特定领域的专家AI，而不是一个能做任何普通人能做的事情的全能AI。我预计不仅会创造一个专家AI，而且会创造许多专家AI，它们在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，以便在需要时这些模型可以提供第二个（或第三个、第四个）意见。同时，我们必须将AI从其在线基础上摘下，并将其投入到原子的世界中。我们应该让我们最熟练的人类专家配备可穿戴设备，以收集微妙的、现实世界的互动，供AI学习，就像我们即将崭露头角的学术和行业明星一样。解决健康和医学领域最复杂和不确定的问题在位元的世界中根本不存在。必须让这些专家AI接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。但AI的黑盒性远不如大众想象中的那么强；我们今天依赖的人类决策，正如我以前[指出的](https://www.nytimes.com/2018/01/25/opinion/artificial-intelligence-black-box.html)，可以说更加不透明。我们不能因为对传播人类偏见的恐惧而限制我们探索AI如何帮助我们民主化我们的人类专家知识的意愿，而这些专家是不幸地无法扩展的。

当AI走进小学课堂（全套课程设计）

课程分为四个部分，分别是：1.什么是AI？2.AI的发展历程和重大突破3.玩转AI——今日应用探索4.Q&A

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30As we advance this agenda at home,the Administration will work with allies and partners abroad on a strong international framework to govern the development and use of AI.The Administration has already consulted widely on AI governance frameworks over the past several months—engaging with Australia,Brazil,Canada,Chile,the European Union,France,Germany,India,Israel,Italy,Japan,Kenya,Mexico,the Netherlands,New Zealand,Nigeria,the Philippines,Singapore,South Korea,the UAE,and the UK.The actions taken today support and complement Japan’s leadership of the G-7 Hiroshima Process,the UK Summit on AI Safety,India’s leadership as Chair of the Global Partnership on AI,and ongoing discussions at the United Nations.The actions that President Biden directed today are vital steps forward in the U.S.’s approach on safe,secure,and trustworthy AI.More action will be required,and the Administration will continue to work with Congress to pursue bipartisan legislation to help America lead the way in responsible innovation.For more on the Biden-Harris Administration’s work to advance AI,and for opportunities to join the Federal AI workforce,visit[AI.gov](https://ai.gov/).

其他人在问
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容： 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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 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，同时掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，可尝试使用各种产品创作作品，知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，还有以下具体的课程推荐： 【野菩萨】课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程，可参与 video battle，每期冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程：包括特定的机器学习云框架，如了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
AI有哪些技术
AI 技术包括以下方面： 技术发展历程： 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。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果您想在 AI 领域深入学习，学习路径如下： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，在健身领域，以下是一些 AI 产品： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/
2024-12-19
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
流程图有哪些工具可以制作，流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框（如椭圆形、矩形）和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向， 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 注册并登录：。 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT： 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑，生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作，流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框（如椭圆形、矩形）和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向， 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具： Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外，文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容，但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
我是一名计算机专业学生，给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南： 一、学习计划 如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。
2024-12-19
输出12个精选prompt框架
以下是 12 种精选的 Prompt 框架： 1. Key Result（关键结果）：明确想要的具体效果，通过试验并调整。包括改进输入、改进答案和重新生成等方法。 2. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合，如从答案不足之处改进背景、目标与关键结果，在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点，或在 Prompt 不变情况下多次生成结果优中选优。 3. CONTEXT（上下文背景）：为对话设定舞台。 4. OBJECTIVE（目的）：描述目标。 5. ACTION（行动）：解释所需的动作。 6. SCENARIO（方案）：描述场景。 7. TASK（任务）：描述任务。 8. ICIO 框架：相关链接 9. CRISPE 框架：相关链接 10. BROKE 框架：作者陈财猫，相关链接 11. PATFU 泡芙提示词框架：作者口袋君，包括清晰表述需要解决的问题、问题所在领域及需要扮演的角色、解决问题需要执行的具体任务。 12. Format（格式）：详细定义输出的格式和限制条件，以及记录提示词版本并根据输出结果对提示词迭代。
2024-12-16
Prompts提示词有哪些写作框架？
以下是一些常见的 Prompts 提示词写作框架： 1. 情境：先描述所处的情境，明确要完成的任务，阐述采取的行动，最后说明期望得到的结果。 2. 假设情景：鼓励探讨假设性场景，例如“假设全球变暖持续恶化，我们需要采取哪些措施应对？” 3. 数据：鼓励使用统计数据或数据支持主张，比如“在关于电动汽车的文章中提供销售数据和环境影响数据。” 4. 个性化：根据用户偏好或特点要求个性化，像“请根据用户对喜剧电影的喜好推荐几部好看的电影。” 5. 语气：指定所需语气，如正式、随意、信息性、说服性，例如“请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。” 6. 格式：定义格式或结构，如论文、要点、大纲、对话，比如“请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。” 7. 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制，例如“请提供一个关于太阳能的 100 字简介。” 8. 引用：要求包含引用或来源以支持信息，比如“请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。” 9. 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言，例如“请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。” 10. 反驳：要求解决潜在的反驳论点，比如“针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。” 11. 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语，例如“请用通俗易懂的语言解释区块链技术。” 您可以根据具体需求选择适合的框架来编写提示词。如果您觉得这些框架过于复杂，还可以结合自己的生活或工作场景，想一个能帮助简单自动化的场景，比如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案、自动帮您安排周一到周日的减脂餐、帮您列一个清晰的学习计划等。
2024-12-09
生成文章摘要及框架的提示词
以下是关于生成文章摘要及框架的提示词相关内容： 办公通用场景： 总结助手：请帮我总结以下文章，将以下文本总结为 100 个单词，使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要，并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。 周报生成器：根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。 相关链接： Chain of Density：为给定文章生成越来越精简且信息丰富的摘要，重复两个步骤 5 次。步骤 1 找出 1 3 项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”，步骤 2 生成新的更紧凑的摘要，涵盖先前所有信息实体及缺失实体。回复格式为 JSON，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 利用 AI 打造爆款公众号文章：关键在于提供清晰且具指导性的提示词，好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。可从基础提示词进阶到更详细、具创意的提示词，为 AI 设定文章语气、风格和重点，最终产出内容可能需微调以符合预期和公众号风格。
2024-12-05
智能体是什么？设计框架及关键技术是什么？如何从通用大模型搭建一款智能体
智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括： 1. 强大的学习能力：能通过大量数据学习，理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性：适应不同任务和环境。 3. 泛化能力：将学到的知识泛化到新情境，解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人：各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体，可参考以下流程： 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流，整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略，流程包括： 1. 信息聚合与数据挖掘：通过高度集成的数据采集机制，全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化：运用先进的大模型分析信息，提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用：将卖点转化为消费者视角的买点，增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现：设计直观且具有冲击力的卡片展示，确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整：根据目标受众偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析：将处理结果系统化地存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-04
18种提示词框架
以下是 18 种提示词框架的相关介绍： 1. ICIP 框架：包括指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）四个部分。 2. BROKE 框架：着重于背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）五个方面。 3. CRISPE 框架：分为上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）六个部分。 4. 情境框架：基础且简单，易于入手。 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色。他们不仅要编写 Prompt，还需进行测试和优化以确保输出质量。善于发现需求、解析需求并写成专业的 Prompt 以解决问题。 标识符如、<>等，以及属性词如 Role、Profile、Initialization 等，有助于控制内容层级和标识语义结构。 结构化提示词框架可视为提示词的标准格式，在不了解如何开始设计提示词时可作为通用标准使用，其在行业内应用广泛且成熟度较高。 您可以在 AGI 的相关板块看到优秀的结构化 Prompt 示例。如果觉得某些例子复杂，可结合自身生活或工作场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等，选择一个适合的提示词框架开启首次编写。
2024-11-29
AI换脸技术系统框架
以下是关于 AI 换脸技术的系统框架： 1. 本地解决方案 所需环境：需要 Python 环境以及安装视频解码器等多个依赖软件。 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion 操作步骤： 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”，打开工具。 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 点击终端区域，启动一个终端的选项卡。 在终端窗口中输入以下命令： 查看文件列表，输入“ls”并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入“facefusion”目录，输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 启动“facefusion”，输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序（注意：后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 注意事项： 由于“facefusion”的运行推理计算速度非常依赖 GPU，如果本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 2. 云服务解决方案 可选平台：如阿里云的 PAI 和 AutoDL（注：这种方案需要产生一定的费用）。 以 AutoDL 为例： 官网：https://www.autodl.com/home 注册完成后，在算力市场中，选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。 在算法社区查找“facefusion”镜像，点击右侧合适的镜像，点击右下角的“创建实例”按钮，创建并启动实例。 在“facefusion”软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的“开始”按钮，执行换脸处理。执行完成后，在输出的位置会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击可导出变量后的视频到本地。
2024-11-28
豆包在AI中的整体表现如何
豆包在 AI 中的表现如下： 在律师答辩状 prompt 方面：欢迎语直接，但存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用案由错误、未按 prompt 结构输出、引用法律错误、内容简单专业性一般等。在提示输出应诉方案时，最初表现一般，未按要求输出，重复输出等，但输入应诉方案框架后，能够按 prompt 结构输出，不过细节仍需打磨，整体不能直接使用。 在大模型方面：去年字节的 AI 战略曾被认为不及格，但今年迅速发展，后来居上。豆包 App 今年 9 月的日活已达 760 万，10 月日活已达 945 万，成为中国日活最大的 AI 产品。 在图像编辑方面：字节发布的新模型 SeedEdit 与业内先进的图像编辑方法相比具有优势，能够理解模糊指令并输出细致准确的结果，相比 DALLE3、Midjourney 等也能更紧密地跟随指令。豆包大模型在生成式 AI 特别是图像生成领域优势得天独厚，日均生成图片 5000 万张。
2024-12-10
(defun 生成记忆卡片 (单词) "生成单词记忆卡片的主函数" (let* ((词根 (分解词根 单词)) (联想 (mapcar #'词根联想 词根)) (故事 (创造生动故事 联想)) (视觉 (设计SVG卡片 单词 词根 故事))) (输出卡片 单词 词根 故事 视觉))) (defun 设计SVG卡片 (单词 词根 故事) "创建SVG记忆卡片" (design_rule "合理使用负空间，整体排版要有呼
以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。
2024-11-28
如何利用自动对齐技术，确保16位不同地点的人员录制的同一句口号音频同步且整齐，请推荐具有此功能的音频编辑工具、网站或AI工具，以便将这16段音频精确叠加并融合成一个协调一致的整体
以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐： 在音频编辑中，常见的步骤如下： 1. 选择合适的数字音频工作站（DAW），如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频，只对融合部分进行 Inpaint 处理，保持其他音频信息不变，以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后，播放试听，并缩放波形图，检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题，可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理，如混响、限制器、压缩等，导致音频前后不一致，影响对接效果。因此，需要确保在不同的导出和处理步骤中，音频不受到额外的处理，或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括： 1. Studio One：可用于对齐拼接音轨，并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作，以丰富音频的层次，注意叠加后各音轨的电平，避免过载或失衡。 2. Udio：具有混音功能，可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域，通过滑块控制混音效果的强度。 此外，阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径，将现有的自动对齐方法分为四大类：利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号，并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型，对于音频对齐的直接应用可能有限。
2024-10-17
AI的整体发展框架是什么，图解
以下是关于 AI 整体发展框架的相关内容： OpenAI 提出的 AGI 五个等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 周鸿祎总结的 AI 发展五个阶段： 1. 小模型阶段：能力单一，无法泛化和理解，只能完成特定任务，如早期的人脸识别。 2. GPT 出现，AGI 迎来拐点，机器实现与人类交流。 3. Sora 出现，打开 AGI 大门，能够认知世界并与世界互动，但目前算力和训练可能受限。 4. 强人工智能：机器能看懂常识和交流，但还缺对世界力量的感知，如加速度、重力等，以及与物理世界的互动。 5. 超级人工智能：能够总结出世界的规律，如像牛顿、爱因斯坦一样得出公式。 在医疗保健领域的 AI 发展： 开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，以帮助 AI 理解模式和关系。可能最初平行于人类教育范例，而后专门发展以培养新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 比创建跨领域的全能 AI 更容易，预计会创造许多采用多样化方法的专家 AI。同时，应让 AI 从在线基础投入到原子世界，让人类专家配备可穿戴设备收集互动供 AI 学习，让专家 AI 接触多样化视角以避免偏见。
2024-10-10
帮我写一篇有关aigc的行业分析，标题为《AIGC行业洞察与概览》，其中框架内容包含以下部分，整体3万字 - 概念导入（AI、AIGC） - AI与人的区别 - AI衍生发展历程（诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍） - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC 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 AIGenerated Content）。AIGC 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。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）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 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 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。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）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。 （三）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。 六、AI 的弊端以及风险 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。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
使用AI快速订阅新闻，需要有一句话简介、网址链接，最终整体生成一个链接
使用AI快速订阅新闻的工具可以帮助你及时获取最新的新闻资讯。以下是几个推荐的工具，每个工具都附有一句话简介和网址链接。 推荐工具 1. Google News 简介：Google News 聚合全球的新闻报道，并根据你的兴趣提供个性化的新闻推荐。 网址： 2. Feedly 简介：Feedly 是一款强大的RSS阅读器，可以订阅和管理各种新闻源，并使用AI功能筛选重要新闻。 网址： 3. Inoreader 简介：Inoreader 是一个功能丰富的RSS阅读器，支持多种新闻订阅和高级筛选功能。 网址： 4. Flipboard 简介：Flipboard 将新闻、社交媒体和个人兴趣整合成一个美观的杂志式阅读体验。 网址： 5. News360 简介：News360 使用AI技术为你提供个性化新闻推荐，汇集来自全球的新闻报道。 网址： 6. SmartNews 简介：SmartNews 利用AI筛选和整理新闻，为你提供最新和最重要的新闻简报。 网址： 生成订阅链接 你可以将这些新闻工具的链接整合到一个订阅页面或书签中，方便快速访问。以下是一个示例链接列表： ```markdown ``` 示例 快速订阅新闻工具合集 1. Google News：Google News 聚合全球的新闻报道，并根据你的兴趣提供个性化的新闻推荐。 2. Feedly：Feedly 是一款强大的RSS阅读器，可以订阅和管理各种新闻源，并使用AI功能筛选重要新闻。 3. Inoreader：Inoreader 是一个功能丰富的RSS阅读器，支持多种新闻订阅和高级筛选功能。 4. Flipboard：Flipboard 将新闻、社交媒体和个人兴趣整合成一个美观的杂志式阅读体验。 5. News360：News360 使用AI技术为你提供个性化新闻推荐，汇集来自全球的新闻报道。 6. SmartNews：SmartNews 利用AI筛选和整理新闻，为你提供最新和最重要的新闻简报。 你可以将这些链接添加到你的浏览器书签栏中，或者创建一个订阅页面，将这些工具整合在一起，方便随时访问。
2024-05-23
如果人工智能继续发展，人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。
2024-12-18
人工智能技术的发展历史
人工智能技术的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、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、循环神经网络等技术得到广泛应用。 在发展过程中，人工智能也经历了一些起伏。例如，早期的符号推理方法在应用场景拓展上遇到困难，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源的丰富和数据的增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。 其起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。
2024-12-18
说说AI发展史
AI（人工智能）的发展有着悠久的历史。其起源最早可追溯到 1943 年，当时心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年，AI 的发展起起落落，曾两次掀起人类对其毁灭人类世界的恐慌，热度拉满后又以“不过如此”冷却收场。过去的其他 AI 更多应用于完成诸如人脸识别这样的分类判断任务，而生成式 AI 的诞生让人们看到其可以像人一样创作交流，在写文章、画画、写歌等方面展现出惊人能力。 就在过去几个月里，尽管科技公司面临资本紧缩，但一系列生成式 AI 产品的出现引发了风投界的关注。从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、脑科学对神经网络的迭代影响这四个维度，可以更深刻地理解“机器之心的进化”。相关文章较长，涵盖了 AI 进化史的多个方面，包括前神经网络时代、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。
2024-12-18
Ai目前发展状况如何？有什么发展前景？
目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势： 2024 年内： 图片超短视频的精细操控方面，在表情、细致动作、视频文字匹配上有进展。 有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟，记忆上有明显突破，模拟人的感情能力提升，产品加入视频音频，粘性增强并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，但大多数不会成功。 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平；美国可能出现 GPT5；世界上开始出现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟，正常人难以区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟，包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟，游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策由 AI 执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 AI 产品发展的未来展望包括： 更深度的行业整合：AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。 用户体验的持续优化：随着技术的成熟，AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。 新兴应用场景的出现：随着 5G、IoT 等技术的普及，AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。 当前 AI 产品发展的新特点包括： 从通用能力到专业化细分：早期的通用型产品难以满足多样化需求，越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能，如图像生成、视频制作、音频处理等，每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。 商业模式的探索与创新：如 ToB 市场的深耕，针对内容创作者的工具；新型广告模式，如天宫搜索的“宝典彩页”等，从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
2024-12-17
AI目前发展到了那一步？普通人可以用AI做什么？怎样开启AI的学习之路？
AI 目前的发展情况较为复杂和多样化。在一些领域，如自然语言处理、图像识别等，已经取得了显著的成果，但仍有很大的发展空间和挑战。 对于普通人来说，利用 AI 可以做很多事情，例如： 1. 内容创作：借助 AI 写作工具生成文章、故事等。 2. 语言学习：使用语言学习类的 AI 应用提高语言能力。 3. 日常交流：通过 AI 聊天机器人获取信息和解答疑问。 如果您想开启 AI 的学习之路，可以参考以下步骤： 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。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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧也很重要，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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，在医疗保健领域，开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于 AI 理解模式和关系，反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事特定领域如医疗保健的 AI 可能比创建全能 AI 更容易，我们需要特定领域的专家 AI，并让其接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-12-17
AI现在发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在弱人工智能（ANI）方面取得了巨大进展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等，这些应用只专注于特定任务。 2. 通用人工智能（AGI）尚未取得巨大突破，但一直在努力发展。AGI 被分为五个等级： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 3. 机器学习方面，监督学习因数据增长、神经网络规模发展以及算力提升而快速发展。 4. 数据方面，数据集是数据的集合，通常以表格形式出现，包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时，数据处理中会面临不正确、缺少数据等问题，需要有效处理。 5. 大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识不足的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识融入。
2024-12-16