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人工智能导论思维导图

回答

以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容:

与思维导图相关的 AI 工具有:

  1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。
  2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合的工具,能利用 AI 生成思维导图。
  3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。
  4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。
  5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。
  6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。

总的来说,这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

头脑风暴常用的20个prompt

[title]头脑风暴常用的20个prompt20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field(copy-paste them):1.Brainwriting Prompt:"Let's brainstorm ideas for[topic]by writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.” 2.Reverse Brainstorming Prompt:"We will use reverse brainstorming for[topic]- coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions."3.Mind Mapping

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

[title]沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?[heading2]科学作为叙事So can AI help us automatically create such explanations?To do so it must in a sense have a model for what we humans understand—and how we express this understanding in words,etc.It doesn’t do much good to say “here are 100 computational steps that produce this result”.To get a “human-level explanation” we need to break this down into pieces that humans can assimilate.那么人工智能可以帮助我们自动创建这样的解释吗?要做到这一点,它在某种意义上必须有一个我们人类理解的模型,以及我们如何用语言表达这种理解等。说“这是产生这个结果的100个计算步骤”并没有多大用处。为了获得“人类水平的解释”,我们需要将其分解为人类可以吸收的部分。As an example,consider a mathematical proof,generated by automated theorem proving:作为一个例子,考虑一个由自动定理证明生成的数学证明:

问:与思维导图相关的 AI 工具有哪些

[title]问:与思维导图相关的AI工具有哪些以下是一些与思维导图相关的AI工具:1.GitMind:一款免费的跨平台AI思维导图软件,可以通过AI自动生成思维导图。支持提问、回答、自动生成等多种模式。2.ProcessOn:国内思维导图+AIGC的工具,可以利用AI生成思维导图。3.AmyMind:一个轻量级的在线AI思维导图工具,无需注册登录即可使用,支持自动生成节点。4.Xmind Copilot:Xmind推出的基于GPT的AI思维导图助手,可以一键拓展思路,生成文章大纲。5.TreeMind:一款"AI人工智能"思维导图工具,可以输入需求由AI自动完成思维导图生成。6.EdrawMind:提供了一系列AI工具,包括AI驱动的头脑风暴功能,帮助用户提升生产力。总的来说,这些AI思维导图工具都能够通过AI技术自动生成思维导图,大大提高了思维导图的制作效率,为知识工作者带来便利。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

其他人在问
现在在生成思维导图方面做的最好的ai是哪个
以下是一些在生成思维导图方面表现出色的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,能一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,还有以下相关产品: 1. Mymap:打磨出色,图表种类多,能根据问题自动选择和询问合适的图表类型,速度快且信息准确。 2. AmyMind:特色是可将创建的思维导图变成 PPT 并下载编辑。
2024-11-14
推荐几个思维导图用的AI
以下是为您推荐的思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,还有以下工具在绘制示意图方面表现出色: 1. Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可自动化绘制多种示意图,如流程图、思维导图、网络拓扑图等。具有拖放界面,易于使用,支持团队协作和实时编辑,有丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,有丰富的图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/ 另外,以下是一些其他相关的 AI 工具: 1. WhimsicalAI 思维导图工具:https://whimsical.com/aimind 基于人工智能的建议,即时生成新想法,快速获取信息,在头脑风暴时打破心理障碍,提升工作流程,比思维速度更快地构思。 2. Miro AI Miro 整合一系列 AI 功能:https://miro.com/ai/ 使用思维导图创意生成功能,自动生成广阔、多分支的思维导图;使用“总结便签”功能将大量便签压缩成一个;通过简单地编写文本来创建代码;使用图像生成从文本中创建图像。从想法中生成用户故事。 3. Kajabi 一系列 AI 营销工具:https://kajabi.com/aicreatorhu 使用免费的 AI 工具轻松构建您的业务,这些工具可以构建您的课程、创建课程和构建营销活动——因此您可以立即启动并销售。 4. PM Cardio 5 秒内解读心电图:https://www.powerfulmedical.c PMcardio 是一款由人工智能驱动的、获得 IIb 类医疗设备认证的产品,可以帮助您像专业心脏病学家一样准确诊断和治疗 38 种心血管疾病。
2024-11-10
人共智能导论思维导图
以下是为您整理的关于人工智能相关的内容: 1. 头脑风暴常用的 20 个 prompt:包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping 等。 2. 构建外脑/智变时代的个人知识管理:从哲学角度思考知识被 AI 重塑后人的意义,认为超级智能将是人类的外脑,人类独特的个性等将与智能个体融合成为化身,共同汇聚成智能时代的新知识网络。 3. 生成式人工智能在教学中的应用:涉及多媒体、虚拟现实、移动设备等方面,涵盖全面发展个性化学习、协作学习、创新能力等内容,还包括数字校园、智慧课堂、在线社区等场景,以及培养元认知能力、创新思维等能力,以及人机协同、因材施教等理念。
2024-10-20
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
根据文档内容,自动生成思维导图
以下是关于根据文档内容自动生成思维导图的相关信息: 一、GPTs 与 Gapier 实战中的文章转思维导图小助手案例 (一)主要功能 根据文章内容或者在线文档的路径,自动生成文章要点的思维导图。 (二)生成思维导图的 Action API 来源 来自于 Gapier。但获取在线文档的文本信息,需要配置 Webpilot 来获取更完整的文本。 (三)不利于 GPT4 自带搜索的原因 GPT4 自动的搜索功能获取的内容不够完整,而拥有 Webpilot 的加持,可以获取路径中更加完整的文本内容进行后续功能的处理。 (四)配置 Webpilot 1. 去除默认的 WebBrowsing 在新建的 GPT 时,把 Web Browsing 默认勾选去除掉,因为它们的作用都是让 GPT 可以访问网络上的内容,不去除可能存在冲突。 2. 导入配置信息 输入,并点击 Import。 3. 配置隐私策略地址 输入。 二、与思维导图相关的 AI 工具 1. GitMind:免费跨平台,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 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:Xmind 推出,基于 GPT,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,可输入需求由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。 三、GPTs 与思维导图 在过去,ChatGPT 无法生成思维导图,面对复杂代码或长篇文章,利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换较繁琐。现在有了 GPTs,可以利用 Actions 调取第三方平台提供的 API,直接获取内容对应的思维导图。介绍了 GPT 如何结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化,包含两个具体案例:如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图;如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。
2024-10-11
能设计思维导图的AI工具
以下是一些可以设计思维导图的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 另外,以下工具可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等: 1. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本可自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 请注意,虽然这些工具可辅助创建架构视图,但并非都基于 AI。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否需要支持特定建模语言、与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 使用 AI 绘制示意图的步骤如下: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如需团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-09-18
人工智能导论
以下是关于人工智能导论的相关内容: 微软提供了 AI 初学者入门课程,其中包括人工智能导论。在这门课程中,您将学到: 实现人工智能的不同方法,如使用知识表示和推理的符号人工智能,它属于“有效的老式人工智能”(GOFAI)。 神经网络和深度学习,会使用 TensorFlow 和 PyTorch 两个流行框架中的代码来说明重要概念。 处理图像和文本的神经架构,但在前沿信息上可能有所欠缺。 不太流行的人工智能方法,如遗传算法和多智能体系统。 课程还包含了人工智能简介和历史的课前测试,指出人工智能研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长的事。最初计算机遵循明确的程序运算,而像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 课程列表中编号为 I 的课程即为人工智能导论,其相关讲义可通过获取。
2024-09-29
《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习
您可以在以下网址学习李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》课程:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录如下: 第 0 講:課程說明(2024 年 2 月 24 日) 第 1 講:生成式 AI 是什麼?(2024 年 2 月 24 日) 第 2 講:今日的生成式人工智慧厲害在哪裡?從「工具」變為「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 第 3 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊(2024 年 3 月 3 日) 第 4 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具(2024 年 3 月 10 日) 待更新…… 该课程的附录内容包括: 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲,每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程,掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅
2024-09-03
生成式AI导论
以下是关于《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程的相关内容: 课程介绍: 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要涵盖生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 学习目标: 通过本课程,掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解其发展现状和未来趋势。 学习内容: 1. 什么是生成式 AI:包括定义和分类,与判别式 AI 的区别,应用领域。 2. 生成式模型:基本结构和训练方法,评估指标,常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话:基本概念和应用场景,系统架构和关键技术,基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:发展历程和关键技术,优缺点,在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:面临的挑战和解决方法,未来发展趋势和研究方向。 第 1 讲:生成式 AI 是什么 1. 定义:机器产生复杂有结构的物件。 2. AI 和 AGI 的关系:涉及机器学习、深度学习、类神经网络等。 3. 以 ChatGPT 等为例讲解,如 ChatGPT 是文字接龙,语言模型将复杂问题变成分类问题,生成策略采用回归等。 学习资源: 教材为《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。
2024-09-03
人工智能导论
人工智能(AI)是一个广泛且深入的领域,涉及计算机科学、数学、统计学等多个学科。对于初学者来说,了解 AI 的基本概念和原理是非常重要的。以下是一篇关于人工智能导论的文章: 人工智能导论 人工智能(AI)是一种机器基于人类设定的目标,利用机器和人类输入,进行预测、推荐或决策,从而影响真实或虚拟环境的系统。AI 系统使用模型推断来制定信息或行动方案。 AI 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是 AI 的一个重要分支,它使用算法为机器“学习”如何预测未知数据。深度学习是机器学习的一个子集,主要采用多层神经网络进行学习。自然语言处理则是 AI 的另一个重要分支,它使计算机能够理解和处理人类语言。 学习 AI 需要掌握一定的数学和编程基础,如线性代数、概率论、Python 等。对于初学者来说,可以从在线课程和书籍开始学习,逐步掌握 AI 的基本概念和技能。同时,参加 AI 社区和会议,与其他 AI 爱好者交流和分享经验,也是提高自己 AI 水平的有效途径。 总的来说,AI 是一个充满挑战和机遇的领域,对于初学者来说,需要保持学习的热情和耐心,不断探索和实践,才能在 AI 领域取得成功。
2024-05-26
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,如机器学习、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 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 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。 6. 深入学习数学知识: 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。 7. 掌握算法和模型: 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:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
典型的通用人工智能应用有哪些
以下是一些典型的通用人工智能应用: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价:根据市场需求调整价格。 聊天机器人:回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链。 机器人自动化:提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 此外,通用人工智能模型还具有以下特点: 大型生成式人工智能模型可以灵活生成文本、音频、图像或视频等内容,适应各种不同任务。 当通用人工智能模型集成到人工智能系统中,该系统可服务于各种目的。 通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊作用和责任,应提供适度的透明度措施和相关文件。
2024-11-17
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前,AGI 还只是一个理论概念,尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标,这需要开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的 AI 系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,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):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够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的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,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。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类的自然语言。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-17
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
中国人工智能产业研究报告
以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析,展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。
2024-11-15
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
智谱清言,kimi,讯飞星火,在文字处理跟逻辑思维方面,谁更胜一筹
在文字处理和逻辑思维方面,智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点: Kimi: 优势:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势,适合从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足:在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言: 优势:背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足:暂未提及。 讯飞星火:在结构化 prompt 测试中,对于同样的 prompt,最初的输出可能存在问题,但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看,它们在不同方面各有优劣,具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。
2024-11-17
AI的提示词思维是什么
AI 的提示词思维是指在与 AI 进行交互时,通过精心设计和组织的提示词来引导 AI 生成更准确、有用和符合期望的输出。以下是一些关于 AI 提示词思维的方面: 在 AI 绘画中,常用的风格提示词包括点彩派、克劳德莫奈、桁缝艺术、局部解剖、彩墨纸本、涂鸦、伏尼契手稿、书页、真实的、3D 风格、复杂的、真实感、国家地理、超写实主义、电影股的、建筑素描、对称肖像、清晰的面部特征、室内设计、武器设计、次表面散射、游戏场景图、角色概念艺术等。 在法律领域,AI 可以基于商标法等相关条款和案例法,根据特定的提示词指令,如为商标侵权案件、专利侵权案件、劳动合同纠纷案件、知识产权许可诉讼等制定诉讼策略,包括对权利的分析、侵权行为评估、证据搜集建议、抗辩点以及和解或调解策略等。 在办公场景中,以“英语口语提升教练”的提示词工程为例,当 AI 未能按期望用英语回复时,可运用补全和续写思维,如让 AI 误以为已在对话并以特定英语语句开头接着往下“补全”,从而成功使其用英语回复。这是因为不同的 AI 大模型上下文学习和逻辑分析能力不同,使用者和开发者要有“补全对话”的思维认知,在大模型无法正确工作时“强行扭正”其工作方向。
2024-10-27