AI名词解释

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使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 AI ，可以有以下几种理解： 1. 对于没有理工科背景的文科生来说，可以将其当成一个黑箱，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，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 2. 从任务角度来看，对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. 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的方法。它利用 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。 在实际应用中，有一些不错的 AI 健身工具，如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。

以下是一些常见的修图 AI 工具： 1. Niji·journey 5：在二次元绘画领域表现出色，能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法，可以进一步向我提问。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： 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。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本，在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。

以下是关于会计 AI 的相关信息： 生成式 AI 在金融服务领域，包括会计方面，具有多方面的应用和优势： 1. 预测方面：能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面：可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：能够帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐，但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点，结合自身需求进行选择。同时，营销领域有一些常用的 AI 工具，如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等，更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站： 1. 在金融服务领域，生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告，可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，将报告内容拆分处理，借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括： PandasAI：将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”，用户可以以自然语言提问，它会以自然语言、表格或图表形式回答，目前仅支持 GPT 模型，需自备 OpenAI API key。网址：https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址：https://datasquirrel.ai/

以下是一些 AIGC 常见名词的解释： AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion）。 SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence）。 AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。 此外，还有一些相对较难的名词解释： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用

以下是关于 AI 的一些名词解释和相关信息： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理，包括认知、理解、生成等部分 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题，涉及多门学科 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断 训练：通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）

以下是按照重点排序的一些常用名词解释： 1. 算力：字面意思是计算能力，可简单理解为 GPU，即电脑里的显卡，购买云服务时，服务商也是购买显卡“租”给用户使用。一张显卡除了 GPU 外，显存也是重要参数。 2. GPU：图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. CPU：中央处理器，作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。 4. 显存：也被叫做帧缓存，作用是存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存，是用来存储要处理图形信息的部件。