Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

现在最厉害的ai是什么

Answer

目前在 AI 领域,很难确切地指出哪一个是最厉害的。例如,ChatGPT 是一款能进行流畅对话的生成式 AI 模型,GPT-4 在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分;英伟达推出了新核弹 B200,是世界上最强大的 AI 芯片,能为训练更大、更复杂的模型提供强大支持。此外,AI 在很多领域都有出色的表现,如聊天机器人可以像朋友一样与人交流,还有一些 AI 能根据文字描述创造图片和视频等。不同的 AI 在不同的应用场景和任务中各有优势。

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

References

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原文地址:https://time.com/6274752/ai-health-care/作者:Vijay Pande博士,是a16z的合作者,专注于生物和健康领域投资发表时间:2023-5-3翻译:通往AGI之路数百万人,其中很多人以前从未深入思考过计算机科学,现在正在尝试像ChatGPT这样能进行流畅对话的生成式AI模型和像DALL-E这样的创意图像生成器。虽然这些产品反映的技术突破并不如AI进入公众意识那样显著,但它们获得的关注正在引导大量[投资](https://www.wired.com/story/microsoft-taps-chatgpt-to-boost-bing-and-beat-google/)流动——这种投资正在塑造这项技术在未来几年中的应用方式。对于我们这些一直对AI在改变社会上持有[乐观态度](https://www.nytimes.com/2018/01/25/opinion/artificial-intelligence-black-box.html)的人来说,特别是在关键领域如健康和医学中,近几个月感觉非常像科幻小说变为现实。然而,尽管探索这些能力很令人愉悦——例如,GPT-4在美国医学执照考试中[超过](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/capabilities-of-gpt-4-on-medical-challenge-problems/)及格分数20分——但这样做的结果主要是强调了它们的不足。拥有读取、保留并根据需要重复所有这些数据的能力使得今天的AI在所有方面都很优秀,但没有在任何方面做得非常出色。

老黄祭出新核弹B200!30倍H100单机可训15个GPT-4模型,AI迎新摩尔时代

编辑:编辑部【新智元导读】就在刚刚,老黄又来打破摩尔定律了:英伟达新核弹B200,一块能顶5个H100,30倍推理加速,能训万亿参数大模型!同时推出的AI推理微服务NIM,号称让全世界用上AI。就在刚刚结束的GTC人工智能大会上,英伟达的新一代性能巨兽Backwell诞生了!Blackwell B200 GPU,是如今世界上最强大的AI芯片,旨在「普惠万亿参数的AI」。本来,H100已经使英伟达成为价值数万亿美元的公司,赶超了谷歌和亚马逊,但现在,凭着Blackwell B200和GB200,英伟达的领先优势还要继续领先。老黄表示——「H100很好,但我们需要更大的GPU」!新的B200 GPU,从2080亿个晶体管中能提供高达20 petaflops的FP4性能。(H100仅为4 petaflops)而将两个B200与单个Grace CPU相结合的GB200,则可以为LLM推理工作负载提供30倍的性能,同时大大提高效率。比起H100,GB200的成本和能耗降低了25倍!Blackwell芯片和Hopper H100芯片的尺寸比较这种额外的处理能力,就能让AI公司训练更大、更复杂的模型,甚至可以部署一个27万亿参数的模型。更大的参数,更多的数据,未来的AI模型,无疑会解锁更多新功能,涌现出更多新的能力。现在,老黄拿在手里的,或许是100亿美元。

当AI走进小学课堂(全套课程设计)

[title]当AI走进小学课堂(全套课程设计)[heading1]课程内容设计[heading2]2.AI的发展历程和重大突破[heading3]2.2人工智能的发展你们可能会好奇,人工智能除了下棋和画画之外,还能做什么?其实,现在的人工智能已经能够写文章,制作视频,甚至创作音乐了!接下来的部分,我们会了解一些最新、最酷的AI技术。比如,有一种叫做聊天机器人的AI,它可以和我们聊天就像朋友一样。还有一些AI,它们可以根据你给的文字描述来创造出全新的图片和视频。想象一下,你只需要说出你想看的画面,AI就能立刻把它变成现实!那我们现在就开始吧!让我们一起来看看这些让人兴奋的AI技术都有哪些,它们是如何工作的,以及它们是怎样让我们的生活变得更有趣的。

Others are asking
ai全套课程
以下为为您推荐的 AI 全套课程: 微软 AI 初学者入门课程:这是一个为期 12 周、共 24 课时的课程,由专家设计,适合初学者。课程涵盖符号人工智能、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等内容,还涉及 TensorFlow、PyTorch 及人工智能伦理原则。通过亲身实践课程内容、做随堂小测试或开展实验可提升学习效果。 野菩萨的 AI 课程:预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求等;基础操作课涵盖 AI 绘画通识课等;核心范式课程涉及词汇的纸牌屋等;SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署等;ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础等;ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念等;应对 SORA 的视听语言课程涉及通识等。免费获得这门课程的机会是参与 video battle。 当 AI 走进小学课堂(全套课程设计):针对三年级孩子的 60 分钟课程,分为四个部分,分别是:什么是 AI、AI 的发展历程和重大突破、玩转 AI——今日应用探索、Q&A。
2025-01-04
如何快速正确的学习ai做自媒体
以下是关于如何快速正确地学习 AI 做自媒体的建议: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 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。 五、体验 AI 产品 1. 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。 2. 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,关于如何用 AI 进行英语学习和数学学习: 英语学习 1. 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台(如 Duolingo),利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习 1. 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术提供个性化的数学学习路径和练习题,根据能力和需求精准推荐。 2. 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手(如 Socratic),利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,可以更高效、更个性化地进行英语学习和数学学习,并取得更好的学习效果。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-04
如何学习AI,他可以做什么?
以下是关于学习 AI 以及其应用的全面指导: 一、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」,熟悉术语和基础概念,包括主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程,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,有机会可获证书。 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深入。 掌握提示词技巧,其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 知识库有实践作品和文章分享,欢迎分享自己的实践成果。 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,获得实际应用体验,激发对 AI 潜力的认识。 二、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手 学习 Python、JavaScript 等编程语言,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 体验 ChatGPT、Midjourney 等生成工具的应用场景。 探索面向中学生的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 基本概念、发展历程、主要技术(机器学习、深度学习等)。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试用 AI 技术解决生活实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展前沿动态 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,无论是新手还是中学生,学习 AI 都可以从多个方面入手,全面系统地学习知识和技能,为未来做好准备。 三、AI 的应用 鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识,并带着人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些对人无法做的事情,如将其一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制,将创造一个学习的飞轮。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。
2025-01-04
什么是AI板块的“自然语言处理”
自然语言处理(NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。它包括让电脑对输入的语言进行认知和理解,将其转化为有意义的符号和关系,并根据目的进行处理。自然语言处理涵盖了多个方面和步骤,基本包括认知、理解、生成等部分。其旨在处理和运用自然语言,例如把计算机数据转化为自然语言。自然语言处理涉及多门学科,如概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等。在计算机科学中,为了让计算机能理解和处理自然语言这种复杂多样、具有语境依赖性和模糊性的信息,引入了 Token 化的概念,将复杂的文本数据分解成更小、更易于计算机处理的单元,如单词、短语或标点符号,从而更有效地进行语言处理和提取意义。
2025-01-04
推荐帮我制作财务报表的AI
以下是为您推荐的可用于制作财务报表的 AI 相关信息: 1. 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队的日常工作流程。它能够从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如: 预测方面:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析。 会计和税务方面:综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能答案。 采购和应付账款方面:自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 利用 AI 撰写专业区域经济报告时,可通过以下步骤: 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。
2025-01-04
介绍一个文稿转换成视频的ai工具
以下为您介绍一些文稿转换成视频的 AI 工具: 1. Pika:一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果您熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 若您想用 AI 把小说做成视频,可参考以下制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-04
目前国内有哪些AI工具,他们分别在哪方面比较厉害
目前国内有以下一些比较出色的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、细节丰富,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可使用。但某些类型的图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能存在不足。 2. 编程类: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,可为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 Codeium:通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择。
2024-12-26
AI绘画这么厉害了,那儿童还有必要学习素描课吗
即便 AI 绘画很厉害,儿童仍有必要学习素描课。手绘素描笔记有助于建立突触连接,将信息从短期记忆转化为长期记忆,让人成为更好的概念思考者。例如,在科学观察中,学生通过手绘能更好地学会观察,这个过程不可被替代。就学习而言,掌握新技能时应先进行动手、动脑、技术最小化的学习,不应一开始就依赖 AI。比如在记笔记时,手写比打字能让学生记住更多信息。此外,在一些课程设计中,如离谱村的 AI 课,通过巧妙的环节设置和老师的引导,能让孩子更好地学习和发挥想象。
2024-12-20
国内哪个AI工具写党政文件最厉害
目前没有特定的 AI 工具被明确认定为在写党政文件方面表现最为出色。党政文件的撰写需要严格遵循相关的政策、法规和规范,其内容具有高度的政治性、权威性和严肃性。AI 工具可以提供一定的辅助和参考,但不能完全替代人工的思考、判断和审核。
2024-12-04
为什么AI那么厉害
AI 之所以厉害,原因主要包括以下几点: 1. 具有非凡的潜力,能够在众多领域得到应用,如改善社会和经济,其影响力可与电力和互联网相媲美,能推动增长并创造就业机会。 2. 可支持人们完成现有工作,提高劳动力效率和工作场所安全性。 3. 是人类研究世界的有力工具,能帮助解决基础科学面临的瓶颈,例如在生物领域能快速计算蛋白质的折叠结构。 4. 不断发展和创新,如 GPT4 的升级,能为用户提供更多帮助。但同时也存在耗能等问题。
2024-11-12
ai真的有那么厉害吗
AI 的能力具有两面性。一方面,2023 年大众对 AI 的看法经历了从好奇到认为没那么厉害再到觉得与自身关系不大的过程,但目前尚未发现阻止 AGI 出现的硬性限制,且距离 AGI 可能仅有几年之遥。大模型的“想象力”和“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟,多模态大爆发也证明了 AGI 相对“窄 AI”的代际优越性,深度压缩是大模型的核心能力,端上智能越来越近,中美 AI 生态各自发展,2023 年技术差距未缩小。 在应用方面,AI 可以用于写东西,如草拟初稿,包括博客文章、论文等,还能改进写作内容、提供不同风格的草稿、帮助完成任务等。例如,像实习生一样写邮件、创建销售模板等。 然而,尽管 GPT4 能在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分,但 AI 仍存在不足,如在各方面表现优秀但未在特定方面极其出色。
2024-11-03
拆解书籍最厉害的AI有哪些推荐
以下是为您推荐的一些有助于拆解书籍的 AI 相关书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):这是世界权威的认知神经科学教材,由认知神经科学之父创作,能让您系统了解认知神经科学的诸多方面。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz):帮助您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 3. 在 Python 和 AI 方面,对于新手入门,Python 相关的推荐书籍有《Python 学习手册》和《Python 编程》;AI 相关的推荐书籍有《人类简史》(其中“认知革命”的相关章节)和《深度学习实战》(按脉络梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践)。
2024-08-24
端到端语音技术现在进展到什么程度了
端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面: 语音合成将文本转换为可听的声音信息,是人机交互的重要接口,一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,声学后端基于此生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。 端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 在全模态智能体方面: OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2025-01-03
现在智算非常火热,大家都在建立智算中心,提供大量的算力,请问一下,这些算力,都是哪些行业,哪些企业在消耗这些算力?
目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面: 1. 科技巨头:如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力,用于复杂的推理任务和模型训练。 2. 云计算公司:例如 Amazon 和 Microsoft,其 AI 云计算收入主要来自模型托管。 3. 从事 AI 研发的公司:像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群,OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。 4. 特定领域的企业:如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。 对于小公司而言,直接参与基础设施建设机会较小,但为当地企业提供 AI 训练的算力支持,并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等,可能存在一定机会。
2025-01-02
科学家现在完全了解gpt是怎么工作的吗
目前科学家尚未完全了解 GPT 的工作原理。以下是一些关于 GPT 工作原理的相关知识: Openai 的科学家认为,GPT 产生智能是因为神经网络将知识进行了复杂的压缩,在询问问题时将其中的知识解码(解压缩)。大语言模型的数据压缩能力越强,意味着其 AGI 智能越强。遵循最小描述长度原理和奥卡姆剃刀原则,最佳解释应是对数据进行尽可能短而准确描述的模型,模型描述长度越短,泛化性越好,也就越智能。 GPT 中的知识存在方式包括:LLM 中有两类神经元,单语义神经元只对输入里某个特殊的知识点产生响应,多语义神经元则相反。在模型学习过程中,为了增加模型参数的利用效率,“单语义神经元”会被分配给重要特征,“多语义神经元”会分配给不太重要的特征,而对更加不重要的特征,模型完全不进行编码。此外,存在知识回路,某个任务的 Prompt 输入 Transformer 后,在网络中存在一些完成这个任务的关键路径,信息主要沿着这条路径向上传播,在传播过程中不断进行信息传递或知识加工,最终完成任务,这与人脑的某些信息处理回路相似。 GPT3 的训练是将模型暴露于大量文本的过程,包含 3000 亿个文本标记的数据集用于生成模型的训练示例。训练时,我们只向模型展示特征并要求它预测下一个单词,模型的预测会有错误,计算其预测中的误差并更新模型,以便下次做出更好的预测,重复数百万次。GPT3 实际上一次生成一个 token 的输出。 GPT 全称是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer)。生成式指的是大模型根据已有的输入为基础,不断计算生成下一个字词(token),从而逐字完成回答的过程。例如,一开始给大模型一些提示词 Prompt,大模型会结合自身“大脑中存储的知识”进行计算推理,算出下一个单词的概率最大并输出,新的输出会和过去的输入一并成为新的输入,用来计算下一个词,直到计算出下一个词是的概率最大,于是结束输出。
2024-12-31
我现在想学习使用AI知识应用在生活知及工作上,请计划一下我应该怎么学习
以下是为您制定的学习将 AI 知识应用在生活及工作中的计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、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。了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 建议阅读「」部分。 二、学习编程语言 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 三、尝试使用 AI 工具和平台 1. 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 2. 探索一些面向大众的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 四、学习 AI 基础知识 1. 深入了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 2. 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 五、参与 AI 相关的实践项目 1. 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 2. 尝试利用 AI 技术解决生活和工作中的实际问题,培养动手能力。 六、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,比如图像、音乐、视频等。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 七、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。 八、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。通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 九、利用 AI 辅助学习 1. 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)获取个性化的学习计划和内容。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习。 2. 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)获取个性化的学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行学习,并将 AI 知识应用到生活和工作中。
2024-12-30
你是一位政策数据分析师,现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据,想要做文本分析(不停留在描述性分析上面,往情感分析那块探索)我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据,若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面,以下是一些可行的方式: 1. 运用机器学习算法,如朴素贝叶斯、支持向量机等,训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型,如 BERT、ELMO 等,并在其基础上进行微调,以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术,将文本转换为向量表示,然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法,构建情感词典,根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授,能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务:我需要编写一个程序,能够每天和不同的文生图大语言模型对话,生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现?
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话,并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤: 首先,对于小白来说,可以参考以下教程进行学习和操作: 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信: 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑,并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学,可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”,简单粗暴,不做讲解,复制粘贴即可。一步一图,保姆级指引。 本篇文章中,没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优,请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程: 这是一篇面向普通人的 RAG 科普,不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字,旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知,在使用 RAG 相关产品时,可以更好地理解其能力边界,从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人,包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot: 学会将发布的图像流添加进 bot 中,并测试生成海报,解决无法在聊天界面显示图片的问题,重新调整图像流使其在对话窗口显示图片,最后发布 Bot。 通过这份教程,可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助,祝您编程顺利!
2024-12-29