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AGI是什么意思

回答

AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),它是一种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。做任何人类可以做的事,涵盖了广泛的认知技能和能力,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。在 2000 年代初,“通用人工智能”这一名词开始流行,以强调从“狭义 AI”到更广泛的智能概念的追求。但目前 AGI 还未取得巨大进展。

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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!

学习笔记:AI for everyone吴恩达

监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队,因为大多数AI团队可以反馈给IT团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现,不正确,缺少的数据,这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

报告:GPT-4 通用人工智能的火花

[title]报告:GPT-4通用人工智能的火花[heading1]1.介绍Introduction智能是一个多方面而难以捉摸的概念,长期以来一直挑战着心理学家、哲学家和计算机科学家。1994年,一组52名心理学家签署了一份有关智能科学的广泛定义的社论,试图捕捉其本质。共识小组将智能定义为一种非常普遍的心理能力,其中包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等能力。这个定义意味着智能不仅限于特定领域或任务,而是涵盖了广泛的认知技能和能力——建立一个能够展示1994年共识定义所捕捉到的通用智能的人工系统是人工智能研究的一个长期而宏伟的目标。在早期的著作中,现代人工智能(AI)研究的创始人提出了理解智能的一系列宏伟目标。几十年来,AI研究人员一直在追求智能的原则,包括推理的普适机制(例如[NSS59],[LBFL93])以及构建包含大量常识知识的知识库[Len95]。然而,最近的许多AI研究进展可以描述为「狭义地关注明确定义的任务和挑战」,例如下围棋,这些任务分别于1996年和2016年被AI系统掌握。在1990年代末至2000年代,越来越多的人呼吁开发更普适的AI系统(例如[SBD+96]),并且该领域的学者试图确定可能构成更普遍智能系统的原则(例如[Leg08,GHT15])。名词「通用人工智能」(AGI)在2000年代初流行起来(见[Goe14]),以强调从「狭义AI」到更广泛的智能概念的追求,回应了早期AI研究的长期抱负和梦想。我们使用AGI来指代符合上述1994年定义所捕捉到的智能广泛能力的系统,其中包括了一个附加的要求,即这些能力在或超过人类水平。然而,我们注意到并没有一个被广泛接受的AGI定义,我们在结论部分讨论其他定义。

其他人在问
Way to AGI 近期更新
以下是关于 Way to AGI 的近期更新信息: Runway 官方镜头提示词相关: 官方镜头指南:https://help.runwayml.com/hc/enus/ 相关文章:articles/30586818553107Gen3AlphaPromptingGuide 生图官网:https://app.runwayml.com/videotools/teams/aimwisetonix/aitools/generativevideo 小互动:最下面一起生文字“WaytoAGI”回头剪辑到一起 此次更新适合参加本期 video battle 官方效果: Gen3 Alpha 上线,具有无限潜力,可将艺术视野带入生活。创建传达场景的强烈提示是生成与概念一致视频的关键,涵盖不同示例结构、关键字和提示帮助使用 Gen3 Alpha,鼓励实践时大胆实验。 知识库介绍: 原文《WaytoAGI:找到了 AI 知识付费的免费源头,让更多人因 AI 而强大!》 WayToAGI 是由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,大家贡献并整合各种 AI 资源,方便大家学习 AI 知识、应用工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽教程,将文字化为视觉与听觉现实。 追踪 AI 领域最新进展,时刻更新,每次访问都有新收获。 无论初学者还是行业专家,都能发掘有价值内容。 链接:https://waytoagi.com/(通往 AGI 之路) 即刻体验:https://waytoagi.com/
2024-11-04
AGI
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是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。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 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。NLP 指自然语言处理,LLM 指大型语言模型。
2024-11-04
AGI
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是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。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 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。 NLP 指自然语言处理,就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型,数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-04
AI新手在WaytoAGI怎么入手学习AI并能获得现金收入
对于 AI 新手在 WaytoAGI 入手学习 AI 并获得现金收入,以下是一些建议: 学习 AI 有可能赚钱,但不保证每个人都能成功。人工智能领域有很多高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,掌握相关技术可在这些岗位获得不错收入,且 AI 技术在各行业应用广泛,掌握技能能增加就业和职业发展机会。 然而,能否赚钱取决于多种因素,包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出,需要持续学习和实践。 对于新手,【野菩萨的 AIGC 资深课】是不错的选择。这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上值得推荐的课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,无论新手还是进阶者都适用。 总之,新手要在 AI 领域获得现金收入,不仅要选对课程深入学习,还要不断提升自身能力,结合市场需求进行实践。
2024-11-04
生成agi插画的网站
以下是一些可以生成 AGI 插画的网站: :可以使用 AI 创建网站和 app 使用的插画。 :PictoGraphic,免费的 AI 生成插图库,提供超过 40000 张图像和 SVG 文件,支持文本提示创建自定义插图。
2024-10-31
什么是AGI?
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2024-10-31
boosting 模型是什么意思
Boosting 模型是一种集成学习方法,主要包括以下两种常见类型: 1. Bagging(Bootstrap Aggregating):通过多次有放回抽样生成多个数据集,训练多个相同类型的模型(如决策树、多项式等),对于回归任务将多个模型的预测结果取平均,对于分类任务通过多数投票来决定最终的分类结果,以减少机器学习模型的方差,提高泛化能力。其核心步骤包括从原始数据集中有放回地抽取多个子集,每个子集用于训练一个独立的模型,最后集成这些模型的结果。 2. AdaBoost(Adaptive Boosting):主要用于分类问题,也可用于回归问题。它通过组合多个弱学习器(通常是决策树桩)来构建一个强学习器,以提高模型的预测性能。弱学习器的准确率仅略高于随机猜测,例如在二分类问题中可能略高于 50%。在 AdaBoost 中,强学习器通常是具有高准确率、能很好泛化到新数据的复杂模型,如深度神经网络或支持向量机,能够捕捉数据中的复杂模式。 此外,在 Coze 上,GLM 模型和 MoonShot 模型因对结构化提示词的良好理解适合处理精确输入和输出任务,豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面表现出色,将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。
2024-10-21
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
API是什么意思
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”为例,在网址 https://www.themoviedb.org/search?query=奥本海默 中,域名 www.themoviedb.org 用于定位网站,路径 /search 表示搜索页面,query 是查询参数,其值为“奥本海默”。 对于获取数据的操作,如在 TMDb 中,有些数据虽然不展现,但为了支持筛选会保留。像“backdrop_path”是不完整的图片地址,TMDb 的官方 API 文档里有如何构造完整图片 URL 的说明。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为:先思考要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据;然后寻找所需外部数据的 API 文档,或自己开发 API,寻找可用的 Action;最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 如果对 Action 感兴趣,可以系统学习 API 相关知识、寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力。
2024-10-11
agent什么意思
“智能体”(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 从以下几个方面详细介绍: 1. 定义:智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。 2. 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(为 Agents 提供长时间保留和回忆无限信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索实现)。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计: Who:Agent 可以是一个历史新闻探索向导,具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格,主导新闻解析和历史背景分析。为使角色生动,可为其设计背景故事,明确起源、经历和动机,定义性格特点、说话方式和风格,设计对话风格,明确核心功能及附加功能。 在 AI 大模型中,agent 是比较火的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 LLM 或大模型,四个箭头分别是为 LLM 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把 LLM 和 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接,在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。
2024-10-08
RAG什么意思
RAG 是检索增强生成(RetrievalAugmented Generation)的缩写,是一种结合了检索模型和生成模型的技术。其核心目的是通过某种途径把知识告诉给 AI 大模型,让大模型“知道”我们的私有知识,变得越来越“懂”我们。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。 RAG 的最常见应用场景包括知识问答系统,用户提出问题,RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档,然后生成回答。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高,而 RAG 具有一些优点,如数据库对数据的存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、能降低大模型输出出错的可能、便于管控用户隐私数据、可降低大模型的训练成本。 一个 RAG 的应用可以抽象为 5 个过程:文档加载(从多种不同来源加载文档)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案)。
2024-10-08
open ai 与 GPT 与 chat GPT 的关系,分别什么意思
OpenAI 是致力于推动人工智能发展的研究公司。 ChatGPT 是由 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的自然语言处理(NLP)聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布。从 OpenAI 的官网信息来看,ChatGPT 最初被称为一种模型,目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。目前 ChatGPT 依赖 GPT 系列模型来运转,使用的是 GPT4 的大型语言模型(LLM)。 GPT 是生成式预训练变换器,ChatGPT 是基于 GPT 架构的人工智能模型。目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本,GPT3.5 是免费版本,GPT4 则需要升级到 PLUS 套餐(20 美金一个月)才能使用更多功能,还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵。
2024-09-26