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AI名词解释

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以下是关于 AI 的一些名词解释、相关概念及应用场景:

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),即让电脑处理和理解人类语言
  • LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模大,耗费资金多
  • 机器学习:是人工智能的一个分支,是实现人工智能的途径之一,涉及多门学科,近 30 多年已发展为多领域科际集成。
  • 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:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。

自然语言:自然语言(NLP)的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系,然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言,是人工智能和语言学领域的分支学科,包括认知、理解、生成等部分。

应用场景

  • 医疗保健: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: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:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。
  • 制造业: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)
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AIGC常见名词解释(字典篇)

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GPT-4的LLM。额!~ chatGPT我听过,也知道是啥,但你这个解释我直接给我干懵了,套娃呢,解释藏我不认识的单词是不!~ 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,没钱你搞不出来的,大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义,一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了,不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字!绝!

AIGC常见名词解释(字典篇)

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径之一,即以机器学习为手段,解决人工智能中的部分问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际集成,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。[heading1]自然语言是什么?[content]自然语言(NLP)认知和理解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。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言处理包括多方面和步骤,基本有认知、理解、生成等部分。[heading1]AI的推理是什么?[content]推理是指利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。这也有叫做预测或推断。[heading1]AI的训练是什么?[content]训练是指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。训练需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。

问:请问 AI 有哪些应用场景?

[title]问:请问AI有哪些应用场景?人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

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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。
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2024-11-23
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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
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助工具,如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 内容仿写工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
Aigc 常见名词解释
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
2024-11-08
Ai名词解释
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)
2024-10-29
必须知道的最常用的名词解释比如GPU、AGI等等、列举出来按照重点排序
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。
2024-09-13