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请你描述一下AI的发展情况

回答

AI 的发展情况如下:

AI 技术的发展历程:

  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):有专家系统、知识表示、自动推理。
  3. 统计学习时期(1990s - 2000s):出现机器学习算法,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、循环神经网络等得到广泛应用。

当前 AI 前沿技术点:

  1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI:包括视觉 - 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。
  3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
  4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。
  5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。
  6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。
  7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。
  8. AI 芯片和硬件加速。

AI 的重大突破:

  1. 1956 年人工智能被提出。
  2. 1997 年深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。
  3. 2016 年 AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。
  4. 2020 年 GPT-3 发布。
  5. 2022 年 DALL-E 发布。
  6. 2023 年 GPT-4 发布。

从图灵测试之后,科学家们就努力让机器变得更聪明。人工智能从一个小小的想法发展至今,已经能帮人们做很多事情,技术的变革也越来越快。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些

1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.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)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[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

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1956年人工智能被提出1997年深蓝击败卡斯帕罗夫2016年AlphaGo击败李世石2020年GPT-3的发布2022年DALL-E的发布2023年GPT-4的发布2024年即将发布GPT-5说明:这里未来可以改进一下,当时匆忙只写了语言模型和DALL-E,绘图的SD和Midjourney等我都没写进去,已经新出的视频和音乐创作工具等,都可以往上写,但也不用太多。只需要让孩子理解,技术的变革已经越来越快了!内容从图灵测试之后,科学家们就开始努力让机器变得更聪明。到了1956年,人工智能这个词首次被提出,从那时起,人们就开始正式研究如何让机器像人一样思考了。重大突破1997年:有一个叫做深蓝的电脑,在国际象棋比赛中战胜了世界冠军。这是第一次机器在这样的智力游戏中击败了顶尖的人类选手。2016年:有一个更聪明的AI叫AlphaGo,它在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。围棋是一个非常复杂的游戏,这次胜利让全世界都很惊讶。2020年:有一个AI叫GPT-3,它非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。它可以帮助人们写故事、答复邮件,甚至写程序代码!2022年:还有一些AI,比如DALL-E,可以根据你告诉它的话,画出你想象中的图画。你说“一个穿宇航服的猫在月球上”,它就可以画出来!看到这些有趣的故事,你们是不是觉得人工智能非常神奇呢?从一个小小的想法发展到现在,人工智能已经能帮我们做很多事情了。那么,接下来,我们来探索一下人工智能现在都可以做些什么吧!

问:新手如何学习 AI?

[title]问:新手如何学习AI?持续学习和跟进:AI是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注AI领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入AI相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他AI爱好者和专业人士交流。

其他人在问
制作图片的AI工具,名字好像叫comfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出并分享,报错时能清晰定位错误。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势在于: 1. 操作门槛高,需要清晰的逻辑。 2. 生态不如 webui 丰富,但有针对其开发的有趣插件。 您可以从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装,官方链接为:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 此外,有人认为如果 contornet 让 AI 绘画从玩具变成工具,那 ComfyUI 就是制作工具的工具。同时,藏师傅介绍了用 ComfyUI 三步制作任意公司周边图片的流程,整个流程分为获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 ComfyUI 工作生成。
2024-11-23
最新的AI资讯
以下是为您提供的最新 AI 资讯: 新手学习 AI 方面:AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 AIGC Weekly 32 方面: 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: 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: 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: 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: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器: 2024 人工智能报告方面: 全球芯片出口管制下,中国仍成重要市场。美国商务部长吉娜·雷蒙多警告英伟达,中国在美芯片制造商中所占的份额正在减少。字节跳动通过美国的甲骨文租用 NVIDIA H100 访问权限,而阿里巴巴和腾讯则与 NVIDIA 就在美国建立自己的数据中心进行谈判。与此同时,谷歌和微软直接向中国大型企业推销他们的云服务。 模型变得更便宜了。以前认为提供强大模型的成本过高,但现在提供这些模型的推断成本正在下降。OpenAI 更达到 100 倍下降!Google Gemini 生产了一种具有很强竞争力的定价系列!Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 的价格在推出后几个月内下降了 64%86%,而性能强劲,例如 Flash8B 比 1.5 Flash 贵 50%,但在许多基准测试中表现相当。注意:价格适用于<128K 令牌提示和输出。检索日期为 2024 年 10 月 4 日。考虑到计算成本很高,模型构建者越来越依赖与大型科技公司建立合作伙伴关系。反垄断监管机构担心这将进一步巩固现有公司的地位。
2024-11-23
那个文生视频或图生视频的AI可以生成融合变化的效果
以下是关于文生视频或图生视频的 AI 生成融合变化效果的相关信息: 在人工智能技术迅速发展的当下,AI“词生卡”技术兴起,它将文字描述转化为视觉图像,重塑了创意产业格局。AI 的多模态输出能力已基本成型,包括文生文、文生图、文生码、文生视频、图生视频等,但大多在某个维度能力强,跨界融合还不够。 从生成方式分类,AI 视频生成包含: 1. 文生视频、图生视频,如 Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 一些热门产品如 Luma AI,其 Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力。Luma AI 的 img2vid 生成效果在多方面表现出色,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、运动过程一致性保持较好、分辨率高且有效改善模糊感等。
2024-11-23
怎么用ai制作由人变成动物的视频
以下是使用 AI 制作由人变成动物视频的方法: 一、创建视频内容 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字,可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广让大家了解的文字。 您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。 二、生成数字人 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 选择数字人形象时,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”,软件会根据提供的内容生成对应音视频并添加到当前视频轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片 删除先前导入的文本内容。 点击左上角“媒体”菜单,点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽直到视频最后,使图片在整个视频播放时都显示。 选中背景图片所在轨道,拖动图片的角将其放大到适合尺寸,并将数字人拖动到合适位置。 此外,如果您想创作一个生物融合成新物种的视频,例如猪和老鹰融合成一个新的物种,以 GPT4 为例的制作教程如下: 1. 故事情节的构思 构思一个吸引人的故事情节,比如新物种的起源故事,结合猪和老鹰的特点以及这种融合带来的独特能力和挑战,考虑添加神秘或奇幻元素增强阴暗风格。 2. 视觉效果的设计 使用 3D 建模和特效技术创造出既霸气又具有阴暗风格的新物种形象,高质量的视觉效果和流畅的动画能吸引更多观众并提高视频的分享率。 3. 音乐和声音设计 配置适当的背景音乐和声效,以增强视频的氛围,选择能激起观众情绪的音乐和声音效果,让视频更加引人入胜。 4. 社交媒体互动
2024-11-23
AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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 AI 学习之旅: 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。 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 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 的基本概念、发展历程、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 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-23
如何将传统知识库通过LLM能力转化成更智能与精细化的知识库?包括但不限于分段、QA问答和图片解析描述和总结
将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程,以下是一些关键步骤和方法: 1. 数据预处理:对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化,确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段:根据主题和逻辑结构,将长篇的知识内容合理分段,使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息:从文本中提取重要的概念、实体和关系,为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对:分析知识库中的内容,设计有针对性的问题和准确的答案,形成问答对,以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述:对于包含图片的内容,使用图像识别技术提取关键元素,并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳:对分段后的内容进行总结,提炼核心要点,帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中,需要不断优化和调整方法,以确保转化后的知识库能够满足用户的需求,提供更高效和准确的服务。
2024-11-18
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
用一段话描述一下讯飞智文的产品功能
讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具。它充分利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能具备智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。其目的在于提高文档编辑的效率,尤其在处理大量文本内容时,能够帮助用户迅速整理思路、优化文案,并生成结构化的文档。您可以通过 https://zhiwen.xfyun.cn/ 了解更多详细信息。
2024-11-14
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
我想知道flux相关的提示词描述
Fluffy 相关提示词描述如下: 含义:这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体,常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料,美容化妆等多种材料和场景,着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格: 作用: 增强感官体验:Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围:在家居装饰、服装设计等方面,营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意:在广告和视觉艺术中,fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧: 材料选择:纤维结构和化学组成的不同,造就了不同的手感和光泽,比如羊毛和棉花。 毛发渲染:专门用于生成和渲染细长、柔软的物体,如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性:类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用:使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用: 家居和室内设计:Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装:在服装设计中,如毛衣、围巾和冬季外套等,保暖性与时尚感兼顾。 食品工业:在食品制作中,如蛋糕、面包、甜点等,fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品:宠物床垫、玩具等,fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销:使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。
2024-11-09
详细描述AI大模型历史
AI 大模型的发展具有丰富的历史。 早期阶段,人工智能经历了从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统等的发展。 随着技术的进步,大模型逐渐兴起。其由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,而数据质量对生成理想的大模型至关重要。 近年来,从 2022 年开始掀起了生成式 AI 的革命。生成式 AI 是深度学习中的一个细分流派,相较之前的所有 AI 实现方法,在结果质量和效果上有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中,甚至让人感觉通过了图灵测试。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大,为 AI Agent 提供了强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。如今,大模型和多模态模型呈现出百花齐放的态势。
2024-11-05
介绍一下GRAMMARLY
Grammarly 是一款非常实用的工具,具有以下特点和功能: 功能: 提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。 优点: 易于使用,支持多种平台(如浏览器扩展、桌面应用、手机应用),适用于多种语言。 网站: 使用方法:将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。
2024-11-21
给中学生讲一下香农信息熵
香农信息熵是由香农提出的一个重要概念。 对于连续 N 个字符,香农提出了 $F_N$ 这个指标,其表达式为:$F_N = \sum_{b_N}p$ 个人解读如下:香农提出 $F_N$ 背后的洞察是为了引入上下文,所以考察连续 N 个字符的熵,并把常规的 $\mathbf{E}_{p]$,这样就把先验 2 纳入指标设计了。 对 $b_N$ 可以求和是因为可以沿着字符序列 S 不断滑窗得到很多组 $b_N$ 数据。 如果定义 $K_N = \sum_{b_N}p]$ 。 当 N 逐渐增大的时候,$F_N$ 越来越逼近自然语言 L 真正的熵 H,即 $H = \lim_{n\rightarrow\infty}F_n$ 。 对于中学生来说,理解香农信息熵可能会有一定难度,但可以先从基本概念入手,比如熵是用来衡量不确定性或混乱程度的量。在信息领域,信息熵反映了信息的不确定性和信息量的大小。随着学习的深入,再逐步理解更复杂的表达式和概念。
2024-11-20
简述一下什么是ai
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指让计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于没有理工科背景的文科生来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 对于三年级的孩子,可以用简单的语言来解释,即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 在某些任务中,如根据照片判断一个人的年龄,由于我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以无法为计算机编写明确程序,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。
2024-11-15
简述一下什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言即可。其生态位是一种似人而非人的存在。 最初,计算机是按照明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,无法明确编程步骤,而这正是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子,可以简单理解为让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-14
介绍一下什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指让计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于不具备理工科背景的文科生来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术层面看,最初计算机是按照明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,我们无法明确编程的每一个步骤,而这正是 AI 所感兴趣的。 对于三年级的小学生,可以用简单的语言来解释,即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-13
通往aji之路的开发公司,功能特点,付费免费情况
通往 AGI 之路是一个开源的 AI 知识库和社区,由 AJ 创建。以下是关于它的一些信息: 课程推荐: 推荐了 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟,内容很棒。 野菩萨的 AIGC 资深课由工信部下属单位人民邮电出版社开设,是全网技术更新最快的课程之一,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 活动与创作: 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动。 有 AI 星图及相关创作。 炼丹操作:16 号晚上中老师会带大家动手炼丹,炼丹需提前准备一些图。 关于付费免费情况:部分课程免费,如 B 站 up 主 Nally 的课程;野菩萨的 AIGC 资深课为知识付费课程。 需要注意的是,目前没有明确提到通往 AGI 之路的开发公司。
2024-11-22
在调用大模型的过程中,将token设置最大值,大模型回答还是会出现中断的情况,应该怎么避免和解决
在调用大模型的过程中,将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况,可以从以下几个方面避免和解决: 1. 调整相关参数: Max_output_tokens:根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应,设为较低值;若希望更长回答,设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature:值越小,模型返回结果越确定;值调高,可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低,诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p:用于控制模型返回结果的真实性,需要准确和事实答案时调低,想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length:调整以控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串,模型生成文本遇到时停止,可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,与 token 在响应和提示中出现次数成比例,减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践: 使用 max_tokens > 256,模型插入较长完成时效果更好,且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop",表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次,温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”,可能 max_tokens 太小,需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索,通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。
2024-11-18
设定好程序,在没有人工干预的情况下,AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值,其受到多种因素的影响。 一方面,AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练,具备应对各种情况的能力,可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面,运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如,处理简单、重复性高且规则明确的任务时,AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务,其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中,一些案例显示,如产品经理使用 GPT 解决性能问题,SQL 执行时间大幅缩短,效率显著提升。但也有观点认为,对于某些工作场景,AI 带来的效率提升有限。 此外,政策层面,如拜登签署的 AI 行政命令中,也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用,并关注其对劳动力市场的影响,采取措施支持工人等。 总之,AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异,需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13
近一年ai市场融资情况
以下是近一年 AI 市场融资的一些情况: 生成式 AI 现在的收入总计约为 30 亿美元,SaaS 市场花了近十年才达到此收入水平,而生成式 AI 在第一年就达成。同时,融资分配不均匀,基础模型获得了较大的融资轮,应用层则刚刚开始。 Genspark 在种子轮融资中获得 6000 万美元(约合人民币 4.35 亿元),投后估值达 2.6 亿美元(约合人民币 18.87 亿元),资金将用于进一步开发和推广其 AI 搜索产品。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司: Cyera 于 2024 年 4 月 9 日完成 3 亿美元 C 轮融资,估值 14 亿美元,主营 AI 数据安全平台。 Celestial AI 于 2024 年 3 月 27 日完成 1.75 亿美元 C 轮融资,用于 AI 存储和计算的光互连技术平台。 FundGuard 于 2024 年 3 月 25 日完成 1 亿美元 C 轮融资,是 AI 投资会计系统。 Zephyr AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.11 亿美元 A 轮融资,用于 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.06 亿美元 A 轮融资,涉及 AI 基础设施和开源生成。 Glean 于 2024 年 2 月 27 日完成 2.03 亿美元 D 轮融资,是 AI 驱动企业搜索。 Figure 于 2024 年 2 月 24 日完成 6.75 亿美元 B 轮融资,主营 AI 机器人。 信息来源:Techcrunch
2024-10-30
今年AI融资情况
以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |EvenUp|20241008|1.35|D|10|AI 法律科技|应用|法律|贝恩资本风险投资,SignalFire,Lightspeed| |Poolside|20241002|5|B|30|AI 软件开发平台|模型|编程|贝恩资本风险投资,Redpoint,StepStone,Nvidia| |OpenAI|20241002|66||1570|大模型|模型|大模型|Thrive Capital,Tiger Global,软银|有史以来规模最大的一轮融资| |KoBold Metals|202410|4.915|||AI 矿产勘探|应用|科研|本轮投资者未披露,过往投资者包括 Bond,Andreessen Horowitz| |Glean|20240910|2.6|E|45|企业搜索|应用|企业服务|不详|估值增长 87.5%| |Safe Superintelligence|20240904|10||40|安全大模型|模型|大模型|Andreessen Horowitz,Sequoia,DST Global| |Magic|20240829|3.2|C||AI 编码|应用|编程|CapitalG,Sequoia,Jane Street Capital|今年的第二轮巨额融资| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst,Kleiner Perkins,Greenoaks| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软| |Weka|20240513|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners,高通创投,Nvidia,日立创投| |CoreWeave|20240501|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue,Fidelity,Altimeter Capital,Magnetar Capital| |Scale AI|202405|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel,Tiger Global,Spark Capital,亚马逊| |Blaize|20240429|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡,富兰克林邓普顿,Bess Ventures| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners| 信息来源:Techcrunch
2024-10-28