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帮忙生写最近人工智能领域的前沿技术新闻简报

回答

以下是最近人工智能领域的前沿技术新闻简报：

  1. Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位，详情可访问：https://jobs.netflix.com/jobs/278437235
  2. Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作，包括提取相关数据、操作新功能或创建报告，详情可访问：https://techcrunch.com/2023/07/26/shopify-sidekick-is-like-chatgpt-but-for-ecommerce-merchants/
  3. Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能，详情可访问：https://twitter.com/Artifact_News/status/1684631632374902784?s=20
  4. OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展，详情可访问：https://openai.com/blog/frontier-model-forum
  5. Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器，详情可访问：https://techcrunch.com/2023/07/25/openai-scuttles-ai-written-text-detector-over-low-rate-of-accuracy/
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AIGC Weekly #32

[title]AIGC Weekly #32[heading1]❤️上周精选[heading2]最近的一些简讯每周都有很多还挺重要但是又不需要深入分析的AI资讯，都会放在这里。Netflix列出了一个年薪90万美元的机器学习平台产品经理的AI产品工作岗位：[https://jobs.netflix.com/jobs/278437235](https://jobs.netflix.com/jobs/278437235)Shopify的AI助手现已上线。Sidekick是一个帮助机器人，它知道如何在Shopify中执行任何操作-提取相关数据、操作新功能或创建报告：[https://techcrunch.com/2023/07/26/shopify-sidekick-is-like-chatgpt-but-for-ecommerce-merchants/](https://techcrunch.com/2023/07/26/shopify-sidekick-is-like-chatgpt-but-for-ecommerce-merchants/)Artifact（Ins创始人做的AI新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能：[https://twitter.com/Artifact_News/status/1684631632374902784?s=20](https://twitter.com/Artifact_News/status/1684631632374902784?s=20)OpenAI、谷歌、微软和Anthropic组建了前沿模型论坛，主要目的是确保AI模型的安全发展：[https://openai.com/blog/frontier-model-forum](https://openai.com/blog/frontier-model-forum)Open AI悄咪咪下线了他们的ChatGPT生成内容的检测器：[https://techcrunch.com/2023/07/25/openai-scuttles-ai-written-text-detector-over-low-rate-of-accuracy/](https://techcrunch.com/2023/07/25/openai-scuttles-ai-written-text-detector-over-low-rate-of-accuracy/)

其他人在问
生成关于“人工智能导论”的思维导图
以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。
2024-10-18
人工智能与教师培训
以下是关于人工智能与教师培训的相关内容： 专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识，并有望成为下一代专家，包括人类和 AI 的教师。 人工智能可用于帮助教育，包括辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念，但要注意其可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 MQ 老师是知乎的 AI 讲师，拥有多个初级人工智能工程师证书，在教育行业工作 15 年以上，过去半年一直在探索教育场景中的 AI 实践，写过 200 多篇小文，培训了上千位来自不同学校的老师、家长和同学。
2024-10-15
人工智能的分支，除了机器学习还有什么
人工智能的分支除了机器学习，还包括以下几个主要领域： 1. 自然语言处理（NLP）：这是人工智能和语言学领域的分支学科，探讨如何处理及运用自然语言，包括认知、理解、生成等部分。 2. 推理：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论。 3. 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。 4. 深度学习：是机器学习的一个子领域，尝试模拟人脑的工作方式，创建人工神经网络来处理数据，在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 5. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言。 6. 强化学习：是人工智能与机器学习领域中一个重要的分支，通过定义状态、动作与奖励等元素，让 AI 求解在各种状态下如何选择动作，以获得最大的期望奖励总和。
2024-10-15
帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系
AI 即人工智能，是一个广泛的概念，旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 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，包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI ，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；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，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不擅长文本生成。 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，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-15
人工智能软件排名
以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具排名： 1. ChatGPT：拥有令人印象深刻的 146 亿次访问量，在美国使用率最高，其次是印度和巴西。大多数受众通过移动设备访问，性别分布偏向男性用户，占 74.16%，每次会话平均参与时间接近 10 分钟。 2. Character AI 3. QuillBot 4. Midjourney 5. Hugging Face 6. Google Bard 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai 在访问量最高的 50 个 AI 工具中，按类别排名情况如下： “图像生成器”类别是最大的类别，有 14 个工具。 “AI 聊天机器人”类别拥有 8 个工具。 “AI 写作生成器”则拥有 7 个工具。 “视频生成器”和“语音和音乐”类别各有 5 个工具。 “设计”类别有 4 个工具。 “其他”类别有 7 个工具。 此外，移动端应用的排名基于每月活跃用户数（数据来源于 Sensor Tower，截至 2024 年 1 月）。消费者在网页端与移动端与 AI 应用的互动方式有着明显的不同。
2024-10-14
写故事的人工智能
以下是关于写故事的人工智能的相关内容： 在机器学习中，训练神经网络进行预测、分类等操作时，若“向内看”其内部运作，往往难以清晰理解。例如在图像识别神经网络中，可能存在类似“猫性的最终标志”但超出当前科学词典的元素，难以用于构建科学叙述来解释图像。 生成式 AI 由监督学习技术搭建，2010 2020 年是大规模监督学习的十年，为现代人工智能奠定基础。生成文本时会使用大语言模型，其通过不断预测下一个词语来生成新内容，这需要庞大的单词数据库。 运用大语言模型写故事、修改文本很有用，但它可能会编造故事产生错误信息，需要鉴别信息准确性。使用 LLM 写作进行集思广益、头脑风暴很有帮助，还可用于翻译，不过网络文本较少时效果可能不太好。 此外，有完全由 AI 工具制作的绘本故事，如《森林里的勇气与友谊》，这是亲子共创的成果。
2024-10-14