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怎么用chatgpt搜索网络，如小红书等

Answer

以下是一些关于使用 ChatGPT 进行网络搜索的信息：

  • GPTs 中有一些与网络相关的应用，如小红书写作专家，其直达链接为https://chat.openai.com/g/g-iWeTcmxdr-xiao-hong-shu-xie-zuo-zhu-shou。
  • 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网。
  • 像 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。
  • Bing Copilot 作为 AI 助手，可简化在线查询和浏览活动。
  • 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。

需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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

References

GPTs 教程及案例拆解

|GPTs名称|分类|简介|直达链接|访问量|流量占比|Logo|TOP20|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Humanize AI|文本|Humanize AI text是[aitextconverter.com](http://aitextconverter.com)开发的一款免费的AI文本转换工具，可以将AI生成的文本转换为类人文本。|[https://chat.openai.com/g/g-aqaUhz49a-humanize-ai](https://chat.openai.com/g/g-aqaUhz49a-humanize-ai)|||||<br>|AI Tutor|教育|一位擅长指导学生解决学术疑问的人工智能导师|[https://chat.openai.com/g/g-QhTV4OrrZ-ai-tutor](https://chat.openai.com/g/g-QhTV4OrrZ-ai-tutor)|||||<br>|小红书写作专家|市场营销|专注小红书笔记写作，有了它你也可以是小红书爆款写作专家！|[https://chat.openai.com/g/g-iWeTcmxdr-xiao-hong-shu-xie-zuo-zhu-shou](https://chat.openai.com/g/g-iWeTcmxdr-xiao-hong-shu-xie-zuo-zhu-shou)|||||<br>|[Keymate.AI](http://Keymate.AI)GPT(Beta)|搜索|帮助您使用Google搜索网络、存档发现并将它们无缝链接到您的知识库以供将来参考。|[https://chat.openai.com/g/g-veSrMmasJ-keymate-ai-gpt-beta](https://chat.openai.com/g/g-veSrMmasJ-keymate-ai-gpt-beta)|||||<br>|image generator|设计|一个专门用于生成和细化图像的GPT，结合了专业和友好的tone.image生成器|[https://chat.openai.com/g/g-pmuQfob8d-image-generator](https://chat.openai.com/g/g-pmuQfob8d-image-generator)|||||<br>|Typeframes - Video Creation|视频|通过Tmaker创建视频|[https://chat.openai.com/g/g-vPFqv6NDp-typeframes-video-creation](https://chat.openai.com/g/g-vPFqv6NDp-typeframes-video-creation)|||||<br>|Income Stream Surfer's SEO Content Writer|市场营销|使用ChatGPT为任何网站编写SEO内容|[https://chat.openai.com/g/g-Qf60vcWcr-income-stream-surfer-s-seo-content-writer](https://chat.openai.com/g/g-Qf60vcWcr-income-stream-surfer-s-seo-content-writer)|||||<br>|Professional Coder(Auto programming)|代码|解决编程问题的gpt专家，自动编程，一键生成项目|[https://chat.openai.com/g/g-HgZuFuuBK-professional-coder](https://chat.openai.com/g/g-HgZuFuuBK-professional-coder)|||||

问：有没有能联网检索的AI？

[title]问：有没有能联网检索的AI？是的，存在能联网检索的AI。这些AI通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，以提供给用户更精准和个性化的信息。例如，ChatGPT Plus用户现在可以开启web browsing功能，实现联网功能。Perplexity，它结合了ChatGPT式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。Bing Copilot，作为一个AI助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。还有如You.com和Neeva AI等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。这些AI搜索工具的出现，标志着在信息检索领域的一个重要发展，它们通过结合AI技术和搜索引擎，大幅提升了数据集命中预期，并为实际应用带来了更多可能性。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

调研：纯银的ChatGPT使用调研

[title]调研：纯银的ChatGPT使用调研三月我在犬校发起了一个话题，征询“你现在关于ChatGPT的真实应用场景是什么？”十几位校友的回答如下：1、之前看书时，苦于缺实时陪我讨论的伴儿，最近发现gpt4的一大好处就是每当我读到某本书的某一章或者某一部分，有想法要讨论或者有疑问，都可以让gpt4给我当书僮，大部分问题的讨论质量都还到了及格线。2、写小说，尝试了很多，还是写小说最合适，修改成本最低，效率最高，写完的文本甚至还可以直接放入剪映生成视频。偷懒玩家的真效率工具。其他形式（做小红书素材，搜索引擎等）都存在修改成本，可以提供很大帮助，但还是要仔细修正。3、学代码，写代码，无敌。4、当我预判可以通过Google快速获得答案的时候，还是会用Google。但预判为要在Google提供的网页里上上下下的翻找，对比时，就会用ChatGPT提问。5、提问跟工作项目更相关的问题，不出意料的无法直接提供任何有价值的内容，但沟通的过程能启发我自己想清楚一些问题。ChatGPT刚出来的时候就有这种感觉，就像小黄鸭调试法一样，一边捏着鸭子复述内容，一边

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deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。
2025-02-17
如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
chatgpt5最新消息
以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。
2025-02-13
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别，原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面： 1. 在 App Store 排名上，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部和市场投放，完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面，DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面，DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上，DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练。 6. 在回答用户问题时，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，以提升最终回答的质量，而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面：DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型，但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如，DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略，使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
AI搜索
以下是为您介绍的一些 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注提供编程、软件开发和人工智能等领域专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。它在以下方面有出色表现： 1. 论文资料搜集与整理：帮助在校学生快速搜集专业学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处，参考价值高。 2. 教学内容准备：让教育教师群体获取丰富教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学准备效率。 3. 职场信息检索：使职场办公人群高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备工作。 4. 行业研究分析：为学术研究人员提供深入行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。 从 AI 搜索引出 RAG：在学习 RAG 之初，可从 AI 搜索切入。AI 大模型擅长语义理解和文本总结，不擅长获取实时信息；搜索引擎擅长获取实时信息，但信息分散，需人为总结。AI 与搜索引擎结合，给 AI 配备活字典，让其随时查阅。
2025-02-15
AI搜索如何商业变现
AI 搜索的商业变现方式主要有以下几种： 1. 开放接口 API：将联网判断、意图识别、问题改写、信息源检索等步骤封装进黑盒，导出标准 API，让 ChatBot 类产品快速集成。开放 API 后，ChatBot 类应用只需修改 API 的域名前缀即可集成联网检索功能，这对 AI 搜索产品自身而言，增加了面向小 B 的营收途径。 2. 自定义信息源 Source：允许用户自定义信息源，满足个性化搜索需求。比如允许第三方创作者通过 Form 表单填写信息源的相关信息，调试通过后完成集成。 在 AI 时代，一些优秀的 AI 搜索产品如秘塔搜索（https://metaso.cn/）、Perplexity（https://www.perplexity.ai/?loginsource=oneTapHome）已展现出强大的搜索能力。同时，大型科技公司在 AI 搜索领域的动作也备受关注，如微软和苹果自愿放弃 OpenAI 董事会观察员席位，监管机构关注大型科技公司与初创企业的关系。人工智能驱动的搜索虽已开始出现成效，但也存在可靠性等问题。
2025-02-11
ai搜索引擎
以下是为您提供的关于 AI 搜索引擎的相关信息： 推荐的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员，专注提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 个人制作 AI 搜索引擎的经历： 选择做 AI 搜索引擎产品基于三个原则：感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。起初认为搜索引擎技术壁垒高，不敢尝试。但后来研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码，了解到底层技术“RAG”（检索增强生成），包括检索、增强、生成三个步骤，即拿用户 query 调搜索引擎 API 拿到搜索结果，设置提示词把检索结果作为挂载上下文，大模型回答问题并标注引用来源。之后决定在这个领域尝试，所做的 AI 搜索引擎产品取名“ThinkAny”。 XiaoHu.AI 日报中的相关内容： 4 月 27 28 日的 XiaoHu.AI 日报中提到了 Perplexica AI 驱动的搜索引擎，它提供多种搜索模式，如学术、视频等，并支持本地部署的大型语言模型。
2025-02-11
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同，为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”，即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面： 1. 信息处理方式：AI 搜索引擎能够更高效地处理信息，例如智能摘要功能，可辅助快速筛选信息，实现信息降噪。 2. 信息表达：用自然语言描述就能生成美观可用的图片，降低了创作门槛和周期，使信息表达更简便。 3. 工作流重塑：AI 可以重新构建工作流，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系：生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理：正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息，未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力，但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等，AI 更多是辅助和增强人类的能力，而非完全取代。
2025-02-08
DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一
DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一，具有以下特点和成就： 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。 统一 Transformer 架构，使用同一个模型就能完成图片理解和生成。 提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷。 Benchmark 表现优异，能力更全面。 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 官方解释：JanusPro 是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法局限性，利用单一统一 Transformer 架构处理，缓解视觉编码器角色冲突，增强框架灵活性，超越之前统一模型，匹配或超过特定任务模型性能，成为下一代统一多模态模型有力候选者。 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 官方频道： 微信公众号：DeepSeek 小红书：@DeepSeek（deepseek_ai） X DeepSeek R1 的成就： App Store 排名：冲到美国区 App Store 第一名，超越 OpenAI 的 ChatGPT。 口碑与技术实力：依靠技术实力和口碑赢得用户认可，没有市场部和市场投放。 技术特点： 性能与成本：效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 开源与创新：开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 创新模型 R1 Zero：跳过监督微调训练，发现模型思考能力可自我涌现。 影响： 行业影响：引发美国科技界恐慌，Meta 内部对 DeepSeek V3 出色表现感到震惊。 市场影响：低成本和高性能使英伟达市场地位受挑战，股价短期内大跌超 3%，市值蒸发超 300 亿美元（27 日盘前又跌 14%）。 未来展望： 开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权。 AI 编程将随着模型能力提高显著提升效率并降低门槛，AI 创作能力不断提升，催生更多 AI 创作的可消费内容形式。
2025-02-08
ai搜索引擎
以下是一些常见的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，能通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎，其作者选择做这个产品基于三个原则：感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者在了解了一些相关项目代码和底层技术“RAG”（检索增强生成，包括检索、增强、生成三个步骤）后决定尝试。
2025-02-07
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类？
AI 的研究可以分为多个不同的分类，并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中： 非监督学习：最著名的是聚类，只需提供大量数据，让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习：在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B，在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习：根据输出好坏给予奖励或惩罚，利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励，但需要大量数据。 生成对抗网络：由生成器和判别器构成，两者不断训练和竞争，提高生成真实数据的能力，广泛应用于多种领域。 此外，从技术和应用的角度来看： 知识图谱：在搜索等场景中展示关键信息，如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面，NLG 可作为全新场景讨论，生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类，分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化，LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径，与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者，还需要了解 AI 的背景知识，包括基础理论、历史发展、数学基础（统计学、线性代数、概率论），掌握算法和模型（监督学习、无监督学习、强化学习），学会评估和调优（性能评估、模型调优），以及神经网络基础（网络结构、激活函数）等。
2025-02-12
什么是深度神经网络
深度神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发。一般来说，深度神经网络可分为以下几类： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 2. 循环网络：在其连接图中有定向循环，可能具有复杂动态，训练较难，但更具生物真实性。 深度神经网络具有以下特点和应用： 1. 可以计算一系列改变样本相似性的变换，几乎能应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 2. 能够用于模拟大脑工作方式、了解并行计算风格以及解决实际问题。 在其发展过程中，如感知机的出现推动了机器学习的问世，展示了其对简单形状分类的学习能力。神经网络本质上是多层感知机，早期只有输出层，而典型应用如分辨手写数字。 同时，在深度神经网络的研究中，还涉及到如深度玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等相关内容。但使用反向传播等方法存在需要有标签的训练数据、学习时间不理想、可能陷入局部最小等问题。
2025-02-03
网络上有关于AI知识的授课，请问标价一般在多少范围内合适
网络上关于 AI 知识的授课，比如“野菩萨”的课程，其内容丰富多样，包括： 预习周课程：涵盖 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：包含 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等。 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。 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。 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。 该课程标价情况如下： 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。 同时，如果想要免费获得这门课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。
2025-01-31
如何学习对抗神经网络
以下是关于学习对抗神经网络的相关内容： 图像生成方面：Google 有一个 AI 入门课程，介绍扩散模型，课程地址为 https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541，相关视频学习可参考 https://youtu.be/J0AuVBxzui0 。扩散模型是 Google Cloud 上许多先进图像生成模型和工具的基础，课程会介绍其背后理论及在 Vertex AI 上的训练和部署。图像生成领域有多种方法，如变分自动编码器将图像编码为压缩形式再解码回原始大小；生成对抗模型（GAN）让两个神经网络相互对抗，一个生成图像，一个鉴别真伪；自回归模型将图像视为一系列像素来生成。 主要人工智能技术概览：生成对抗网络是一种深度学习模型，由生成器和判别器构成。生成器生成虚拟数据，判别器判断数据真假，二者不断训练竞争以提高生成器生成真实数据的能力，广泛应用于图像、声音、文本等领域。 进化史：生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的重要里程碑，诞生于 2014 年，可帮助神经网络用更少数据学习，生成更多合成图像，用于识别和创建更好的神经网络。GAN 由两个神经网络玩猫捉老鼠的游戏，一个创造假图像，一个判断真假。它有助于创建图像和现实世界的软件模拟。
2025-01-26