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目前能力最强的AI是什么?

回答

目前能力最强的 AI 是 GPT-4。GPT-4 是功能最强的人工智能写作工具,您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来使用。Claude 也是表现出色的 AI,紧随其后,并且提供了有限的免费选项。这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中,例如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

最佳免费选项:[Bing](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)和[Claude 2](https://claude.ai/)付费选项:带有插件的[ChatGPT](https://chat.openai.com/chat)4.0/ChatGPT目前,GPT-4仍然是功能最强的人工智能写作工具,你可以在Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买ChatGPT的$20/月订阅来访问。然而,Claude是紧随其后的第二名,也提供了有限的免费选项。这些工具也被直接集成到常见的办公应用程序中。Microsoft Office将包括一个由GPT提供支持的副驾驶,Google Docs将整合Bard的建议。[这些新创新对写作的意义是相当深远的。](https://www.oneusefulthing.org/p/setting-time-on-fire-and-the-temptation)以下是一些使用人工智能帮助您写作的方法。

问:AGI 的 5 个等级是什么?

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为: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。

文章:Sam Altman|智能时代

Here is one narrow way to look at human history:after thousands of years of compounding scientific discovery and technological progress,we have figured out how to melt sand,add some impurities,arrange it with astonishing precision at extraordinarily tiny scale into computer chips,run energy through it,and end up with systems capable of creating increasingly capable artificial intelligence.This may turn out to be the most consequential fact about all of history so far.It is possible that we will have superintelligence in a few thousand days(!); it may take longer,but I’m confident we’ll get there.How did we get to the doorstep of the next leap in prosperity?In three words:deep learning worked.In 15 words:deep learning worked,got predictably better with scale,and we dedicated increasing resources to it.That’s really it; humanity discovered an algorithm that could really,truly learn any distribution of data(or really,the underlying “rules” that produce any distribution of data).To a shocking degree of precision,the more compute and data available,the better it gets at helping people solve hard problems.I find that no matter how much time I spend thinking about this,I can never really internalize how consequential it is.There are a lot of details we still have to figure out,but it’s a mistake to get distracted by any particular challenge.Deep learning works,and we will solve the remaining problems.We can say a lot of things about what may happen next,but the main one is that AI is going to get better with scale,and that will lead to meaningful improvements to the lives of people around the world.AI models will soon serve as autonomous personal assistants who carry out specific tasks on our behalf like coordinating medical care on your behalf.At some point further down the road,AI systems are going to get so good that they help us make better next-generation systems and make scientific progress across the board.

其他人在问
能做高等数学的AI
以下是为您整理的关于能做高等数学的 AI 的相关信息: Pi 对于高等数学的表现不稳定,有时不回答,有时能回答但可能答错,状态飘忽不定。比如在做七八道高等数学入门水平的题时,存在这样的情况。 沃尔夫勒姆认为,人工智能在“流体动力学风格”的数学水平上可能提供代码帮助,但对于真正新的、不涉及太多“样板文件”的内容,帮助有限。数学家在做数学时似乎在更高水平上对“微观元数学”进行了“粗粒度”处理。
2024-11-13
论文写作相关的AI推荐
以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹 AI 工具,但结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,以下工具可供考虑: Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 Scholarcy:可提取文档结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面,以下工具较为流行: Grammarly:不仅检查语法拼写,还有排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
有哪些著名的AI咨询公司?提供方案解决的那种
以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息: 在 AI 心理咨询产品方面,有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台,使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友,提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台,使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助,且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面,如 14 号的小红书穿搭推荐,是 AI 时尚穿搭建议平台,利用图像识别和数据分析,根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手,通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询,运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统,借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统,基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具,通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面,英伟达是目前该领域最大的幕后赢家,其数据中心 GPU 收入可观,建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商,如甲骨文等挑战者,以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司,如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元(TPU)、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片,以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器,英特尔也带着高端芯片进入市场,但新芯片占据的市场份额有限。
2024-11-13
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容: 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始,AI 也应如此。当前的学习方式存在问题,应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起,设计新疗法的科学家经历多年学习和指导,这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料,对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构。 4. 训练模型:像孩子开始学习,AI 模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性,应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉,可使用对抗训练技术,让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
目前国外主流的图像类AICG应用有哪些
目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真且富有创意的图像;StableDiffusion 则以其强大的生成能力和广泛的自定义选项受到众多用户的青睐。
2024-11-13
目前国外主流的十大图像类AICG应用有哪些
目前关于国外主流的十大图像类 AICG 应用,暂时没有确切和权威的统一排名。不同的评估标准和应用场景可能会导致结果有所差异。一些常见且受到广泛关注的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney 等,但要确切指出十大应用会因各种因素而难以确定。
2024-11-13
最强的AI是什么
目前在 AI 领域,很难确切地指出哪一个是“最强的 AI”。在聊天机器人工具方面,Open AI 的 ChatGPT 访问量遥遥领先,占 AI 聊天机器人类别总访问量的 76.31%,角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 等各自产生的访问量不到总访问量的 2%,但 Bard 仍在成长。 关于 AI 的强大之处,它能使产品个性化用户体验,这在教育科技和搜索等领域已有早期应用。 另外,Pi 作为一款以用户个人为中心的产品,在与人对话方面表现出较高的情商,例如在处理人际关系问题时能循循善诱,采取提问式结尾、不断主动追问,更有让人聊下去的欲望。
2024-11-08
国内综合实力最强的ai大模型是哪个
目前国内大模型的综合实力情况如下: 在 SuperCLUE 测评中,GPT4Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,距离 GPT4Turbo 有 11.61 分的差距。 综合能力超过 GPT3.5 和 GeminiPro 的国内模型有 11 个,比如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有较好表现。 国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。
2024-11-03
目前世界上最强的Ai对话是那个
目前在世界范围内,很难确切地指出哪一个是最强的 AI 对话产品。不过,ChatGPT 是一款具有广泛影响力和显著特点的 AI 对话系统。 ChatGPT 由 OpenAI 开发,具有以下优势: 1. 开创性:作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一,在全球掀起了 AI 革命,改变了人们对 AI 的认知,为技术发展指明方向。 2. 用户体验:界面简洁直观,交互流畅自然,新手也能轻松上手,降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。 3. 技术实力:背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先,在语言理解深度和生成内容质量上表现出色,能应对各种复杂任务和挑战。 然而,ChatGPT 也存在一些局限性: 1. 随着 AI 技术发展,已不再是市场上唯一的顶级选择,其他产品在特定领域可能超越它。 2. 对于国内用户,可能因网络连接问题遇到连接不稳定、响应延迟等情况,影响使用体验。 此外,大型语言模型改变了聊天机器人的局面,使得如今最好的聊天机器人能与人类进行自由流畅的对话。像 Replika、Anima 和 CharacterAI 等产品也受到许多用户的青睐,用户在与它们的关系中找到了真正的意义,并花费大量时间进行对话。
2024-10-22
国内最强大的AI是哪个
在国内,一些表现较为出色的 AI 包括: 智谱:一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax:推出了 MoE 架构的新模型,和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面:专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。 此外,从产品层面上,2C 端唯一真正出圈的是“妙鸭相机”,不过也只是昙花一现。在 2B 行业中,大模型目前还是“纯技术投入”,对于收入撬动非常有限。 在国内的大模型中,还有百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等在特定领域和任务上也表现出色。如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告: 。需要注意的是,对于哪个是最强大的 AI ,判断的方式并不客观,且随着时间的发展和技术的进步,情况也在不断变化。
2024-10-07
最强的金融AI公司有哪些
目前在金融 AI 领域表现较为突出的公司包括: 1. Bloomberg:其 BloombergGPT 计划将 GPT 风格的 AI 集成到终端。 2. ServiceNow:通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率。 3. Palo Alto Networks:利用 AI 降低了处理费用的成本。 4. Hubspot:利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 5. 瑞典金融科技公司 Klarna:通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。 此外,金融服务行业中,现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限,在使用 AI 推出新产品和改进运营时具有初始优势,但会受到对准确性和隐私的高标准限制;新进入者最初可能使用公开金融数据训练模型,而后逐渐生成自己的数据,并将 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-09-29
目前哪款AI最强大?
目前,在众多 AI 中,很难确切地指出哪一款是最强大的。不过,以下几款 AI 表现较为突出: Open AI 的 GPT4 是功能强大的人工智能写作工具,可通过 Bing(选择“创新模式”)免费访问,或者购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。 Claude 2 也是较为强大的 AI 系统,可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统。 微软的 Bing 使用 OpenAI 的 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,它连接到互联网,功能强大但使用有点奇怪。 需要注意的是,不同的 AI 在不同的应用场景和任务中可能会有不同的表现,其强大程度也会因用户的需求和使用体验而有所差异。
2024-09-17
最新的文生视频/图生视频能力是什么
以下是关于最新的文生视频/图生视频能力的介绍: PIKA1.0 启用了全新的模型,文生视频质量大幅提升,例如输入“Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style”的 Prompt 能瞬间生成匹配皮克斯水平的镜头,且稳定性和神情表现出色,爆杀市面上所有的 AI 视频。在文生图方面,新模型也极其稳定。同时,图生视频效果很棒,人的一致性逆天,语义理解强,动作幅度大。此外,还有一些小技巧,如在右下角第三个设置里,负面提示(Negative prompt)可以常驻“blurry,out of focus,twisted,deformed”,提示词相关性别设 5 15 之间效果较好。 这半年来,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。在服务头部创作者方面,未来产品会强化编辑器能力和视频细节可控性,并智能化后期制作任务。影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。专业领域,创作者能通过草图分镜验证效果。在 C 端大众消费侧,AI 视频有望在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 Stable Video Diffusion 1.1 新模型以及 stablevideo.com 开始内测,清晰度、控制方式和效果都有很大提升,目前提供文生视频、图生视频两种方式,文生视频先生成 4 张图像选一张用于生成视频,图生视频提供几种控制方式(仅开放了一部分),另外目前提供 17 种风格。
2024-11-10
AI做数据分析的能力怎么样
AI 在数据分析方面具有一定的能力和优势: ChatGPT 助力数据分析:通过实际案例与相关技巧,实现了两种方式支持多维数据分析,包括 SQL 分析和个性化分析。分析完成后可展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图的随意切换。 提升认知能力:大脑需要不断学习和训练,认清“思维陷阱”,如确认偏误、锚定效应等,锻炼逻辑思维,掌握数据分析能力,避免被误导。 对于 AI PM 来说:掌握算法知识具有必要性,包括理解产品核心技术、与技术团队有效沟通、评估技术可行性、把握产品发展方向、提升产品竞争力以及提升数据分析能力。 总之,AI 在数据分析领域有其独特的价值和应用场景,但也需要结合人类的专业知识和判断来确保分析结果的准确性和可靠性。
2024-11-06
如何用ai锻炼自己的能力
以下是一些利用 AI 锻炼自己能力的方法: 1. 借助专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练,如 InterAlia 帮助搭配服装、Prodigy AI 提供职业建议、Poised 提升沟通能力等,以获得针对不同方面的支持和指导,实现如更多锻炼、改善财务状况等目标。 2. 利用大语言模型加速认知提升,将生物大脑和机器智能一同进化,从而有更多时间进行高阶思维的锻炼,如计划、评估、决策、抽象和创造。 3. 学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,好的思考带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提。 4. 学会广泛而深入地思考,重点培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤解决。 5. 利用自然语言表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述,通过算法和逻辑解决问题的编程思维模式,帮助更好地结构化思考。 6. 在学习中,如语文学习,可通过与 AI 互动,掌握重点词汇和句式,提高文言文阅读能力,了解历史和作者的创作主张与情怀,理解重要的文言文字词和语法现象等。同时,与学生约定善用工具提升自身能力,在小组里提供服务,不断提出要求和检查效果。
2024-11-05
GPT 当前AI 能力有哪些
GPT 作为一种基于生成式预训练变换器架构的人工智能模型,具有以下能力: 1. 自然语言处理能力:能够理解和生成接近人类水平的文本。 2. 复杂的数据处理、决策制定和问题解决能力。 3. 快速的语音交互反应,具有高度的交互性。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 若要使用更多功能,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 对于如何评估大模型,对普通人来说,主要从三个方面判断其是否能真正帮助到自己,即基础能力、职场能力、探索对话。基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,例如常识类问题和分词类问题的处理。目前常见的大模型如 GPT4、GPT3.5、讯飞星火、百度一言在基础能力方面表现都不错。
2024-10-28
我要在自己的应用中接入AI大模型能力,请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库: 1. 您可以搭建 ,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ,这是一个知识库问答系统,您可以将知识文件放入,并接入大模型作为分析知识库的大脑,它也有问答界面。 3. 搭建 ,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外,基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型,也能完成任意模型接口的封装。LLM(语言逻辑模型)是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型,是一个抽象概念,可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题,输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务,具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中,还提到了一些相关内容,如流式训练方式提升训练速度和质量,多种 AI 生成工具(如 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),端侧大模型的特点,AI 工程平台(如 define、coach 等),模型社区(如魔搭社区)等。
2024-10-23
我想要参加正大杯,请问我需要什么素养和能力?有什么好用的ai工具推荐吗?
参加正大杯所需的素养和能力可能包括: 1. 创新思维能力:能够提出新颖独特的想法和解决方案。 2. 问题解决能力:善于分析问题,并找到有效的解决途径。 3. 团队协作能力:与团队成员良好沟通、合作,共同完成任务。 4. 数据处理和分析能力:对相关数据进行准确处理和深入分析。 目前在 AI 领域,一些好用的工具如: 1. ChatGPT:具有强大的语言理解和生成能力。 2. DALL·E2:在图像生成方面表现出色。 但具体选择哪种工具,还需根据您的具体需求和使用场景来决定。
2024-10-20
目前国外主流的图像类AICG应用有哪些
目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像;StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。
2024-11-13
对于目前而言,AI的功能已经被完全确定了吗
目前而言,AI 的功能尚未被完全确定。 在独立游戏开发中,AI 作为开发辅助工具表现不错,能加速玩法验证和 Demo 制作,但还不足以完全替代开发者进行开发,对复杂项目也未达到“言出法随”的境界。 对于 SaaS 生态,最初认为 AI 的转型不会摧毁现有的云计算公司,但现在不再那么确定。认知架构带来巨大工程挑战,将模型基础能力转化为成熟可靠的端到端解决方案可能比想象更复杂。 目前最好的大型语言模型改进速度约为每 5 至 14 个月翻一番,但仍未完全发挥现有 AI 的能力。AI 在事实核查方面甚至可超越人类,在医疗等专业领域表现出色,但仍存在局限性。机器人代理人可能成为将 AI 与组织整合的关键。
2024-11-13
AI能回答目前解决不了的问题吗
人工智能不能解决目前所有的问题。例如在科学领域,我们还没有解决所有想要解决的问题,很多时候我们似乎没有选择研究内容的权利,比如大自然会迫使我们去研究某些方面。这就不可避免地让我们面对计算不可约性。 有许多问题都遵循类似的模式,如在游戏图中找到获胜的游戏序列、通过可能性图的移动寻找谜题的解决方案、在给定公理的情况下找到定理的证明、在给定基本反应的情况下寻找化学合成途径,以及解决大量的 NP 问题,这些问题中存在许多“非确定性”的计算路径。 在实际情况中,相关的图通常非常大,所以挑战在于不追踪整个可能性图的情况下找出要采取的步骤。常见的方法包括尝试为不同的可能状态或结果分配分数,并只追求分数最高的路径。在自动定理证明中,也常见从初始命题“向下”和从最终定理“向上”工作,试图找到路径在中间的交汇点。还有一个重要的想法是,如果确定了从 X 到 Y 存在路径,就可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。 另外,查看自动编码器内部可以提取出它提出的简化表示。当数据在神经网络中流动时,会努力保留重现原始输入所需的信息。如果某一层的元素较少,那么该层的元素就对应于原始输入的某种简化表示。以经过大量网络图像训练的标准现代图像自动编码器为例,给它输入一张猫的图片,它能成功复制出类似原图的东西,中间会有像素少得多的简化表示,虽然我们不知道模型中元素的含义,但它成功捕捉到了图片的本质。 总之,计算的不可约性将阻止我们完全依靠人工智能解决所有问题,总会有更多有待发现和需要更多计算才能达到的东西。
2024-11-13
主流大厂目前的agi 进展
目前主流大厂在 AGI 方面的进展情况如下: 2023 年之前,国内 AI 行业自认为与美国差距不大,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。 2023 年上半年,国内大厂纷纷囤卡招人,研究类 GPT 架构,或成立创业公司,试图创造国产 AGI。但下半年发现不容易后,纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不再提 AGI。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。 百度和阿里在大厂中比较高调,百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 大厂们在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件,但实际效果尚无明确亮点,且受内部短期考核压力影响,多数力量用于卷新产品和向上汇报工作,同时还背负其他业务和政治考量。
2024-11-12