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人工智能的核心技术是什么

Answer

人工智能的核心技术主要包括以下几个方面:

  1. 架构:当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力,Diffusion 代表了数据向图像转换的能力,它们构成了当前 AI 技术的基石。
  2. 算力:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发,为 AI 技术的进步提供了强大的支持。
  3. 人才网络:AI 领域的关键人才网络起到了不可忽视的作用,特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及其收购的英国公司 DeepMind 培养了一批杰出的领军人物,这些人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。

此外,人工智能的“智能”特质体现在以下几个方面:

  1. 定义和特点:涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力,表现为能从经验中学习、理解复杂概念、处理和分析大量数据以及执行复杂任务,具有算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力以及在特定任务中的高效性和准确性等关键特点。
  2. 行为模式:
    • 信息处理:通过先进的算法和计算模型处理信息,从大量数据输入中学习规律、做出预测并决策。
    • 环境互动:能够适应操作环境,在特定环境中高效工作并对新情况做出适应。
    • 能量聚焦:执行设计任务时展现出极高效率,持续工作不受疲劳影响。
    • 深度与专注:采用深度学习技术的 AI 系统能对特定领域数据进行深入分析,识别复杂模式和关系。
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References

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

[title]2024年3月/科技变革与美股投资2024[heading1]III.智变时代最近,2024年2月,Sora的出现再次震撼了技术界,预示着我们可能很快就会见证更多令人兴奋的技术突破。虽然现在我们可能还没到达视频生成AI的顶峰,但已有的成就足以让人惊叹。这一切都说明,我们正站在一个新的技术革命的门槛上,未来充满了无限可能。在这次人工智能的飞速发展中,三个关键因素起到了催化剂的作用:架构、算力以及人才网络。首先,当我们谈论当前市场上那些仿佛魔法一般的AI技术时,几乎所有的成就都可以追溯到两个核心架构—— Transformer和Diffusion。这两种架构分别代表了数据转换和数据向图像转换的能力,它们构成了当前AI技术的基石。其次,自2010年以来,由于GPU等计算资源的快速发展,算力得到了空前的爆发,为AI技术的进步提供了强大的支持。除了技术和算力之外,AI领域的人才网络也起到了不可忽视的作用。值得注意的是,这一次的AI革命中的所有关键人才几乎都源自于Google,特别是Google在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室,以及它收购的英国公司DeepMind。这些机构和个人形成了一个强大的人才网络,推动了AI技术的发展,并培养了一批杰出的AI领军人物。从Google到OpenAI,再到Facebook和其他多家公司,这些人才的流动和合作推动了AI技术的快速进步。这次革命的比较角度可以是,过去几十年我们一直在追求更快的计算机,但现在和未来,我们将追求更强大的大脑,即软件2.0。这一概念由Andrej Karpathy提出,标志着从传统软件开发到以AI模型为核心的新时代的转变。未来,我们将依赖于无尽的算力和多样化的AI模型来构建“机器之心”,这将使我们能够实现前所未有的智能服务和应用。

问:有哪些健身的 AI 产品?

[title]问:有哪些健身的AI产品?AI健身是指利用人工智能(AI)技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议,以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时,有几个不错的选择:1.Keep:Keep是中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture:沸彻魔镜由核心AI技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划,AI教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题:请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

离谱新闻社专题报道

人工智能(AI)作为计算机科学的一项革命性技术,其“智能”特质体现了机器模拟、扩展甚至超越人类智能的能力。AI的核心在于其处理信息、与环境互动、专注于任务和深度学习的能力。定义和特点:AI“智能”的定义涵盖了机器的学习、推理、适应和自我改进的能力。这种智能表现在机器能够从经验中学习,理解复杂的概念,有效处理和分析大量数据,以及执行人类可能认为需要智能才能完成的任务。AI的关键特点包括算法驱动的决策过程、对大数据的处理能力、以及在特定任务中的高效性和准确性。AI的行为模式:信息处理:AI通过先进的算法和计算模型处理信息,从大量的数据输入中学习规律、做出预测并做出决策。这种信息处理方式在深度和复杂性上与内倾个体的内省相似。环境互动:AI系统被设计为能够适应其操作环境,从简单的语音助手到复杂的自动驾驶汽车,AI可以在特定环境中高效工作,并对新情况做出适应。这种适应性和任务导向的环境互动,在某种程度上与内倾个体的环境选择性和深思相似。能量聚焦:AI系统在执行设计的任务时能够展现出极高的效率,无论是进行数据分析还是完成复杂的计算,AI都能持续工作而不受疲劳的影响。这种持续的高效专注与内倾个体从内在活动中获得能量的方式形成了有趣的平行。深度与专注:特别是在采用深度学习技术的AI系统中,能够对特定领域的数据进行深入分析,从而识别出复杂的模式和关系。这种对深度分析和专注的能力与内倾个体在其兴趣领域展现出的深入探究和高度集中的能力相呼应。AI的“智能”特质不仅为机器赋予了处理复杂任务的能力,也在模拟和扩展人类智能的过程中,与MBTI中的内倾特质展现出一系列相似和可比性,为两者的结合和相互作用提供了丰富的可能性。

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人工智能设计拜年PPT的软件
以下是一些可以用于人工智能设计拜年 PPT 的软件: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,增强演示文稿吸引力,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有以下相关内容: 1. 2024 年 6 月 22 日更新的一批研究报告,如《》等。 2. 熊猫 Jay 编写的超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,介绍了 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具,并因该培训获得 1000 元奖励。原文:https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA 公众号:熊猫 Jay 字节之旅
2025-01-28
快速好用的人工智能网页翻译AI
以下为您推荐快速好用的人工智能网页翻译 AI: Open AI Translator(强烈推荐) 推荐指数:🌟🌟🌟🌟🌟 功能:是一款接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品。适合在浏览网页时查询个别单词、句子,能得到等同词典的体验。也可用于分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果佳。 优势:可以在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,可用于任何 web 场景。强烈推荐配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用。 调用方式:选中页面中的文本后,会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 注意事项:安装后需要获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,可找个地方保存好 API Key,方便在体验产品时复制粘贴。 下载地址: 此外,10 月盘点中还有一些相关的 AI 应用: 用自然语言对网页编程,实现各种操作: 浏览器插件→ 安装向导→https://yiu45q2746h.feishu.cn/docx/UM5Idb3AVo5cQXxgu09cTCAOnye 把输入文字自动翻译成多种语言后进行搜索(沉浸式翻译团队的新产品):网页应用→https://bilin.ai🔮 AI Youtube 搜索和总结,并支持播放 Youtube 视频,突然走红:网页应用→https://www.jenova.ai🔮 302.ai:汇集全球顶级品牌的 AI 超市,网页应用→https://302.ai,AI 播客生成器、AI 视频生成器、AI 网页生成器等 30+生产级应用,GitHub→https://github.com/302ai 另外,如果您想在网站上增加一个 AI 助手,只需 4 步: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建一个大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站:通过函数计算,来快速搭建一个网站,模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手:通过修改几行代码,实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识:准备一些私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,帮助您更好的应对客户咨询。
2025-01-26
2030年前全国中小学普及人工智能是哪发布 的
目前没有明确的权威信息表明“2030 年前全国中小学普及人工智能”这一具体说法的发布来源。但以下信息可能对您有所帮助: 美国第 116 届国会第二次会议提到,国家科学基金会主任应授予 K12 等教育阶段的教育项目资助,以支持人工智能系统相关的多样化劳动力培养、提高对其伦理、社会、安全等影响的认识,并促进对人工智能原理和方法的广泛理解。 北京市大中小学推广了 AI 学伴和 AI 导学应用。
2025-01-24
如何学习好人工智能
以下是关于如何学习好人工智能的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 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 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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 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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 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 可以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。 总之,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的发展做好准备。 七、在医疗保健领域的 AI 学习 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于 AI 来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。
2025-01-23
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
人工智能的场景应用
人工智能(AI)的应用场景广泛,涵盖以下多个领域: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 此外,AI 绘画在以下场景也有应用: 广告设计:快速生成创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发:创建游戏场景、角色形象,提高开发效率。 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计:帮助构想建筑外观和内部布局。
2025-01-23
chatpgt的总体介绍、核心技术
ChatGPT 总体介绍及核心技术如下: ChatGPT 有三个基本阶段。首先,获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列,并找到表示它们的嵌入(即一组数字的数组)。然后在这个嵌入上进行操作,以“标准神经网络方式”,值“逐层流动”到网络的连续层中,以生成一个新的嵌入(即一个新的数字数组)。最后,从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组,这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。 关键是,这个流程的每个部分都是由神经网络实现的,其权重由端到端的网络训练确定。除了整体架构外,一切都是从训练数据中“学习”的,而不是“显式设计”。 在设置体系结构方面有许多细节,首先是嵌入模块。transformers 的想法是对组成文本的 token 序列执行类似的操作,不仅定义了序列中可以存在连接的固定区域,而且引入了“注意力”的概念,以及更关注序列中的某些部分而不是其他部分的想法。ChatGPT 的总体目标是根据它所看到的训练内容(包括查看网络等数十亿页的文本),“合理地”继续文本。在任何给定的时刻,它都有一定数量的文本,目标是为下一个 token 添加一个适当的选择。
2024-09-26
sora背后的核心技术是啥
Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型,其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型,通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中,扩散模型被用来学习视频的分布,从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers(DiT),它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术,优化了视频生成。具体来说,Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示,然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁,以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记,为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始,模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上,生成的视频通过多步精炼过程出现,每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说,Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器,它能够解析文本并理解复杂的用户指令,然后通过扩散模型生成视频。
2024-06-10
能用简单易懂的方法给我讲一下扩散模型的原理、核心技术思想和工作流程吗
扩散模型(Diffusion Models)是深度学习领域中一种强大的生成模型,它最近在生成图像、音频和其他类型的数据方面取得了显著的进展。扩散模型的核心思想是模拟物理过程中的扩散现象,将其应用于数据生成。 原理和核心技术思想: 1. 正向过程(Forward Process): 扩散模型的灵感来源于物理学中的扩散现象,比如一滴墨水在清水中逐渐扩散开来。 在数据生成的上下文中,正向过程模拟了数据逐渐“变得随机”的过程。从一个确定的输入数据点(比如一张清晰的图片)开始,通过逐步添加噪声,将其转化为一个完全随机的噪声分布。 2. 逆向过程(Reverse Process): 与正向过程相反,逆向过程的目标是从噪声数据重构出原始数据。 这个过程就像是逆转扩散过程,逐步预测并去除噪声,最终恢复出清晰的数据。 3. 概率框架: 扩散模型在概率框架下工作,它定义了数据从初始状态到噪声状态的马尔可夫链,以及从噪声状态恢复到初始状态的逆马尔可夫链。 4. 训练过程: 通过训练一个神经网络来学习逆向过程中的每一步,即如何从噪声数据中去除噪声并逐步恢复出原始数据。 工作流程: 1. 初始化: 选择一个初始数据点,比如一张图片。 2. 正向扩散: 通过逐步添加噪声,将初始数据点转化为噪声数据。这个过程可以看作是一系列逐步增加噪声的步骤。 3. 训练逆向模型: 使用神经网络学习如何逆转扩散过程。在训练阶段,网络会接收到部分噪声数据,并尝试预测原始数据。 4. 逆向去噪: 在生成阶段,从随机噪声开始,利用训练好的神经网络逐步去除噪声,每一步都使数据更接近原始状态。 5. 生成数据: 经过多轮逆向去噪步骤后,最终生成清晰的数据,如高质量的图片或音频。 扩散模型的一个关键优势是它能够生成高保真度的复杂数据,如高分辨率的图像。此外,由于其概率性质,它还可以生成多样化的数据样本,为数据生成任务提供了新的可能性。 扩散模型在生成任务中取得的成果令人瞩目,但同时也需要大量的计算资源,因为它们通常需要数百到数千个步骤来生成数据。不过,随着硬件的发展和模型优化,扩散模型的应用前景非常广阔。
2024-04-22