Ai名词解释

以下是一些主要从事数据处理，将文档转化为 AI 可理解内容的公司： 在基础模型领域，有 OpenAI、Google、Cohere、AI21、Stability.ai 等公司，它们在构建大型语言模型方面展开竞争。此外，还有新兴的开源选项如 Eleuther。 像 Hugging Face 这种共享神经网络模型的社群，在软件 2.0 时代可能成为智慧的枢纽和人才中心。 还有一些独立应用公司，例如 Jasper（创意文案）、Synthesia（合成语音与视频）等，它们涉及 Creator&Visual Tools、Sales&Marketing、Customer Support、Doctor&Lawyers、Assistants、Code、Testing、Security 等各种行业。

部署本地 AI 可以参考以下内容： 1. 平台选择： 线上平台：出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能参考其他创作者作品，但出图尺寸受限。 线下平台：可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 建议充分发挥线上和线下平台的优势，线上找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 2. 开始方式： 本地部署：如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑，可以选择本地部署，强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。 在线平台：电脑不符合要求的可使用在线工具，在线工具分为在线出图和云电脑两种，根据实际情况选择。 配台电脑：不建议一开始就配主机，玩几个月后还有兴趣再考虑，主机硬盘要大，显卡在预算内买最好。 3. 具体步骤（以把大模型接入小米音箱为例）： 第四步：填写 API 服务，如智普、硅基等，其他模型的 API 端口参考官方文档。 第五步：语音服务，可参考官方说明，若有问题可自行尝试并反馈。 第六步：启动服务，在最上方可导出编辑内容为 json 格式，每次调整设置都需重置后重新启动，建议回答完毕后增加结束提示语以提高连续对话稳定性。 希望以上内容对您有所帮助。

国内 AI 应用发展迅速，在多个领域取得了突破： 早期应用：主要基于 NLP 技术，如聊天机器人和客服机器人。随后，中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，应用广泛，如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但这些技术突破大多限于特定领域，模型应用范围相对狭窄。 新发展路线：OpenAI ChatGPT 等大型语言模型展示了新方向，通过大规模模型预训练，涌现出多功能于一体的智能应用。 编程工具：字节的 Trae 是很厉害的 AI 编程工具，国内版已上线，支持多款模型。目前处于公测阶段免费，能让不懂技术的人开发简单应用程序，未来超级产品经理或成为现实。 图像类产品： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量图像和视频，图像质量高，最初采用内测邀请制，现开放使用，价格相对较高，有不同收费选项。 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、操作界面简洁直观、用户友好度高，可与阿里其他产品和服务无缝整合，目前免费，但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色等。

以下是关于训练 AI 智能体的一些信息： 1. 可以将一些创新的 prompt 融入工作流中，以更高效地训练智能体。这种方法不仅能改进现有的大语言模型，还能探索新的应用领域，实现低成本、高效能和模型效益最大化，突破单纯依赖算法的方式。 2. 采用流式训练方式提升训练速度和质量，例如将孔明灯换成泡泡，基于 Transformer 模型进行流匹配，这种方式优于扩大模型。 3. 利用多种 AI 生成工具，如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN。 4. 了解 AI 工程平台，如 define 等，涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等，还能接入多家大模型。以 coach 平台为例，新版本有很多模板，有众多插件工具，包括必应搜索、链接读取、代码执行器等，还有工作流，可创建应用 APP，有新手教程和文档，可创建智能体，通过工作流节点调用和 prompt 构建提示词，还能调用插件、图像流、知识库等，商城中有各种智能体和插件模板，知识库可添加多种格式内容。 5. 了解一些为大模型提供数据、企业模型和算力服务的平台，如魔搭社区等，有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。

Mermaid 是一款用于创建各种图表的工具，它支持多种类型的图表，如思维导图、时序图、UML 图等。以下是关于 Mermaid 编辑工具的一些信息： 可以使用 Mermaid 语法创建简单的思维导图，例如：GRAPH CODE 判断 大语言模型 自然语言处理 机器学习 深度学习 执行 文本分析 情感分析 算法优化 神经网络 结束。 可用于将代码转化为图表，如在“code to diagram”的搜索结果中，Mermaid 不仅支持十几种图像，还提供了在线编辑器，生成器的网址为：https://mermaid.live/ 。 可以通过 ChatGPT 结合自然语法生成 Mermaid 图形语法，生成流程包括确定制作目标、通过自然语言描述逻辑、在线校验测试是否成功。例如，要求 ChatGPT 基于给定内容生成高速公路上车辆切入场景的时序图。

以下是零基础学习 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，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 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，欢迎实践后的分享。 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，了解它们的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： 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。 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： 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，无论是零基础还是中学生，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。

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、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）

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。