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人工智能的核心技术是什么

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

其他人在问
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,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。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会,能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时,商务部将制定内容认证和水印的指导,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险,包括:AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任;AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展,在经济和社会领域有诸多应用,例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等,但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗技术
以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容: 欧洲议会和欧盟理事会规定,某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择,可能造成重大伤害,特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响,此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时,若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成,则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记人工智能生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中,提到了一系列高水平风险,如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。
2024-11-20
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