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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。

Others are asking
有没有关于健身的人工智能,可以提供适合自己的锻炼计划
以下是一些关于健身的人工智能产品和案例,可为您提供适合自己的锻炼计划: 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能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。 2. 健身的 AI 工具: Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案。网址:https://keep.com/ Fiture: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。网址:https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 3. 案例: 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划,例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外,还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具,如可提升沟通能力。
2024-12-24
有没有这些生成式人工智能的url
以下是一些与生成式人工智能相关的 URL: 生成式人工智能简介的视频学习地址: https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐: 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架:NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接: 英文解读链接:
2024-12-24
现在市面上面有什么好用的生成式人工智能吗?
目前市面上有许多好用的生成式人工智能,以下为您列举部分: 在文本和图像生成方面,有 OpenAI 的 GPT3(用于文本)、DALLE2(用于图像)、Whisper(用于语音),以及 Midjourney(在艺术竞赛中表现出色)等。 在创建可信角色方面,有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等,它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。 一体化平台方面,Runwayml.com 较为成功,它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。 在企业应用方面,Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)等都是早期突破性的代表。 此外,还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT175B 和 BlenderBot 等。同时,有数百公司正在构建通用聊天机器人,如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是,这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力,大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。
2024-12-24
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思?这种人工智能有什么用?现在市面上有免费的吗?要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息: 课程方面: 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习该课程,可掌握基本概念和常见技术,能使用相关框架搭建简单模型,了解发展现状和未来趋势。学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI: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。 改变创意工作方面: 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如,生成模型经过训练后,可针对特定内容领域进行“微调”,催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型,以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架,适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与,人类要输入提示让其创建内容,创造性的提示会产生创造性的输出,“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法:根据课程内容和资源,制定适合自己的学习计划,多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源,但也有收费的。需要注意的是,未经许可翻外网可能存在法律风险,请您谨慎选择。
2024-12-24
从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力
很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 集团标准化管理方面: 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面: 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。 运营定位方面: 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面: 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-12-24
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP,让车商能在里面自由批发车辆,这个APP要异于常规APP,具备人工智能?
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的,但具有一定的挑战性。 首先,从技术角度来看,要实现车商在其中自由批发车辆的功能,需要具备强大的数据库和稳定的网络架构,以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用,可以考虑以下几个方面: 1. 智能推荐:根据车商的浏览历史、交易记录和偏好,为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测:利用机器学习算法,对二手车的价格进行预测,为车商提供参考。 3. 风险评估:通过分析车辆的历史数据、市场趋势等,评估交易中的风险。 然而,要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题: 1. 数据质量和安全性:确保车辆数据的准确性、完整性和安全性,防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规:二手车交易涉及众多法律法规,需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验:要设计简洁、易用的界面,让车商能够方便地进行操作。 总之,虽然具有挑战性,但如果能够充分利用人工智能技术,并解决好上述问题,开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
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