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AI 图像识别的发展历程

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AI 图像识别的发展历程如下:

  • 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸,与数据库对比得出结论,但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况,且本质上是通过不断添加规则来解决问题,不可行。
  • 神经网络专门处理未知规则的情况,如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持,并在数学上提供了方向。
  • CNN(卷积神经网络)的结构基于大脑中两类细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。
  • ImageNet 数据集变得越来越有名,为年度 DL 竞赛提供了基准,在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%,超过人类平均能力,引领了 DL 革命,并开创了新数据集的先例。
  • 2012 年以来,在 Deep Learning 理论和数据集的支持下,深度神经网络算法大爆发,如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等,每种都有不同特性。例如,递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元;福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式,架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞,简单细胞检测局部特征,复杂细胞汇总信息。
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References

学习笔记:【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人

如果识别一个印刷体图片,我可能会怎么做神经网络解决的是未知规则的处理。先把图片都变成黑白大小变成固定尺寸和数据库的东西对比得出结论然而,这种情况过于理想化。不仅存在多种字体,即使对于印刷体,不同的拍摄角度也引入了多种例外情况。虽然存在图形算法进行矫正,但整体方法仍然是基于不断添加规则。这种方法本质上是试图通过不断增加和完善规则来解决问题,这显然是不可行的。虽然这种方法可以解决象棋的问题,但对围棋来说就非常困难了。围棋的每个节点有三种可能状态:白、黑或空,加上不同节点间状态的组合,现有的资源无法应对。神经网络专门处理未知规则的情况。将图片转换为黑白,调整图片至固定尺寸,与数据库中的内容进行对比,最终得出结论。神经网络的发展得益于生物学研究的支持,并且在数学上提供了一种方向,使其能够处理未知的情况,如手写体识别。关于这部分内容,非常建议看《这就是ChatGPT》这本书,它的作者是被称为”在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了Mathematica、Wolfram等备受推崇的软件,这本书最特别之处还在于,导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个AI技术发展的历史,对于了解AI,大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用,非常值得一读。本文写作过程中得到了[byzer-llm](https://github.com/allwefantasy/byzer-llm)作者祝威廉的大力支持,在此感谢。byzer-llm选择了一个非常特别的技术路线,在大模型时代显得尤为重要。

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

CNN的结构是基于这两类细胞的级联模型,主要用于模式识别任务。它在计算上比大多数其他架构更有效、更快速,在许多应用中,包括自然语言处理和图像识别,已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点,神经网络的算法和模型也会前进一步!

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

该数据集对研究人员非常有用,正因为如此,它变得越来越有名,为最重要的年度DL竞赛提供了基准。仅仅七年时间,ImageNet让获胜算法对图像中的物体进行分类的准确率从72%提高到了98%,超过了人类的平均能力。ImageNet成为DL革命的首选数据集,更确切地说,是由Hinton领导的AlexNet卷积神经网络(CNN - Convolution Neural Networks)的数据集。ImageNet不仅引领了DL的革命,也为其他数据集开创了先例。自其创建以来,数十种新的数据集被引入,数据更丰富,分类更精确。神经网络大爆发在Deep Learning理论和数据集的加持下,2012年以来深度神经网络算法开始大爆发,卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN - Recurrent Neural Network)和长短期记忆网络(LSTM - Long Short-Term Memory)等等,每一种都有不同的特性。例如,递归神经网络是较高层的神经元直接连接到较低层的神经元。来自日本的计算机研究员福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)根据人脑中视觉的运作方式,创建了一个人工神经网络模型。该架构是基于人脑中两种类型的神经元细胞,称为简单细胞和复杂细胞。它们存在于初级视觉皮层中,是大脑中处理视觉信息的部分。简单细胞负责检测局部特征,如边缘;复杂细胞汇集了简单细胞在一个区域内产生的结果。例如,一个简单细胞可能检测到一个椅子的边缘,复杂细胞汇总信息产生结果,通知下一个更高层次的简单细胞,这样逐级识别得到完整结果。配图05:深度神经网络如何识别物体(TensorFlow)

Others are asking
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
图像识别能力能用在哪些方面?
图像识别能力可以应用在以下方面: 1. 自动驾驶:帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放:根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化:通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手:如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控:识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断:辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测:检测产品的质量和缺陷。 8. 物流:识别货物的类别和状态。
2024-12-05
以图像识别,为小白科普相关知识和交叉领域,并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析,以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说,图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术,通过对大量图像数据的学习和训练,能够自动提取图像的特征,并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛,比如在安防领域,用于人脸识别、车牌识别等;在医疗领域,辅助疾病诊断、医学影像分析;在交通领域,实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉,如计算机视觉,它不仅关注图像的识别,还包括图像的生成、处理等;与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合,实现图文转换等功能;在工业领域,与自动化生产相结合,进行产品质量检测等。 对于研究生来说,以下是一些参考选题: 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景(如复杂环境、低光照等)的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
用ai进行图像识别
AI 在图像识别方面的应用较为广泛,以下为您介绍一些相关内容: 在自动驾驶技术中,利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉(Tesla)、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 BERT 理念被应用于机器视觉领域,通过将图片分割处理,ViT 模型得以实现图像识别。 在深度学习中,图像识别实际是将图片转化为大量的图像单个像素点 RGB 值作为输入,再大量标注输出,形成神经网络。
2024-10-15
ai图像识别
以下是关于 AI 图像识别的相关内容: 判断一张图片是否为 AI 生成的方法: 通过画面风格、物品 bug 等细节进行辨别。但需注意,AI 在不断修正作图 bug,相关方法可能随时失效。 利用专门的网站,如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/),通过对大量图片数据的抓取和分析来判断,但可能存在误判,如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图。 关于鉴别 AIGC 的讨论: 培养鉴别 AI 生成图片的技能需要训练大脑模型。 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外,人工智能在汽车行业有广泛应用: 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统:如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化:用于汽车制造的自动化生产线。 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理:优化电动汽车电池管理和充电策略。 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐:如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态并提供实时诊断和支持。
2024-10-15
我想写一个图像识别的代码
以下是关于图像识别的一些知识: 图像识别是计算机视觉领域中的一项重要任务,旨在从图像中识别和理解对象。 对于图像识别,我们可以通过以下方式来实现: 1. 获得每个数字或对象的一堆示例图像。 2. 为了判断输入的图像是否对应特定数字或对象,可以使用已有的样本进行逐像素比较。但人类在识别图像时,即使图像是手写的、有各种修改和扭曲,仍能准确识别,这表明人类的识别方式更高级。 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像,以获得比原始图像更全面和丰富的信息。它可以通过不同的技术实现,如像素级融合、特征级融合和决策级融合。图像融合在实际应用中有多种用途,包括提高图像质量、增加图像信息量、遥感图像处理以及计算机视觉和机器人技术中的应用。相关算法有:小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测是在图像或视频中准确地识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用,将不同模态的信息进行融合可以进一步提高目标检测的性能和鲁棒性。其大致原理是在图像中找到特定的目标并对其进行定位和识别。 希望这些信息对您编写图像识别代码有所帮助。
2024-08-28
我如何才能进入AI产品经理这一行业,目前是B端产品经理
要进入 AI 产品经理这一行业,您可以参考以下几点: 1. 学历和专业背景:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景会有一定优势。 2. 技能掌握: 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 3. 工作内容参考: 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 正确地处理 PDF 文档并从中获取信息。 在构建数据飞轮中起到重要作用。 考虑如何应对 AI 对产品的冲击。 需要注意的是,懂 AI 的产品经理是稀缺资源,To B 方向的产品经理缺口更大。同时,要避免用技术热点指导创投,顺着技术发展的脉络做产品时要注意避免与大公司竞争。
2025-03-05
ai智能审图,包括不限于pdf,dwg格式文件
以下是一些能够帮助建筑设计师审核包括 PDF、DWG 等格式文件的规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面应用了 AI 技术。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式。在住宅设计早期阶段,可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,包括自动导入设计图、自动区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果,同时为建筑信息自动建模打下基础,实现建筑全寿命周期内信息集成和数据汇总管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
请起草一份小白学习AI辅助修图的入门到精通的教程,提供学习大纲,包括从基本玩法到高级卡bug玩法,常见红海赛道,常见问题,注意事项,常见误区,避坑指南等等
以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲: 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性:如全是二次元风格,缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足:画出来的多为美少女看镜头,缺乏叙事内容。 3. 素材局限性:已有素材单一,图生图可行性低,训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法,不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题,采取相应处理措施,如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法,如 Lora 等,以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像,如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法,以突破常规限制,实现更出色的修图效果。但需注意,此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中,还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签,强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型,不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。
2025-03-05
会议记录ai
以下是关于会议记录 AI 的相关信息: 会议记录工具: 以下是一些可以用于会议总结的网站和工具: 免费的会议语音转文字工具: 有免费的会议语音转文字工具,不过大部分有使用的时间限制。超过一定的免费时间后就需要付费了。以下是几款推荐的工具: 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes ,飞书的办公套件之一 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home ,阿里推出的 AI 会议转录工具 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ ,讯飞旗下智慧办公服务平台 Otter AI:https://otter.ai/ ,转录采访和会议纪要 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 2024 年 11 月 13 日的会议记录相关内容: 1. 如果能和教育结合是最好的。 2. AI 的能力边界展示。 3. 办公提效。 4. 可以提前收集教育领域的需求,让小伙伴针对性的做一些产品和服务(云谷老师协助收集需求和案例,社群小伙伴帮助实现),包括: 办公提效的具体场景。 家校沟通等。 个性化教育。 心理疏导。 备课体系。 作业批改。 出题建议,对老师出题后的建议和评估,也包括辅助出题。 建立孩子的成长体系记录。 孩子的成长记录智能体,了解学习状态等。 孩子成长的游戏?寻宝游戏? 朗读,模拟老师来泛读,学生背诵,AI 来评判等。 文生图,文生视频,备课时的针对性。 学科本身的一些教育辅助。 分析学生行为,给出一些学生行为的分析和策略。基于教育心理学等。 教师模拟培训?公开课备课辅助。 5. 需求可能需要描述更清晰的最终交付物形态和背后的思考等。 6. 企业可以是: 具身智能的。 3D 眼镜。 AI 绘本。 AI 图书等。 学习机。 飞书的多维表格。 蚂蚁的智能体。 Coze 的智能体等。 Zeabur 等云平台? 0 编码平台。 大模型:通义,智谱,kimi,deepseek 等。 编程辅助。 文生图,可灵,即梦等。 推荐咖啡,奶茶等 AI 调配?需要相应资质。
2025-03-05
AI绘画
AI 绘画对艺术界具有复杂且双面的影响: 背景与发展:从生成艺术作品到辅助创作,改变了传统艺术面貌。技术进步从早期机械臂到当前大语言模型,在创作质量和速度上有新突破,推动传统艺术数字化和普及化。 引发的讨论与争议:人们对 AI 与人类创作艺术品接受程度相似,但不太愿视 AI 为艺术家,其在表达情感和创造性意图有局限。艺术家态度复杂,有期待也有对版权、原创性和伦理的担忧。同时带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对声,挑战现有法律和伦理框架。 带来的新可能:帮助艺术家探索新创意表达方式,提高制作效率,降低成本,促进艺术与观众互动,提供个性化体验。 AI 绘画的关键词指南: 公式:主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如:找喜欢的艺术家、灯光、颜色风格,分别放到相应的关键词里。 艺术与科技的融合: 融合景象:呈现前所未有的奇妙,AI 绘画是杰出代表,引领艺术界走向未来。 探索之旅:艺术创作依赖手工技艺和个人感悟,AI 绘画利用先进技术模拟创作过程,生成令人惊叹作品,为艺术家和观众带来新体验。 打破局限:不再局限传统手工绘画技巧,通过技术手段开拓新领域,为艺术家提供灵感,为缺乏绘画技巧的人提供创作机会,使艺术更民主和包容。
2025-03-05
我想要学习用AI帮助我写小说,有什么推荐的学习材料吗
以下是一些关于学习用 AI 帮助写小说的推荐材料: 1. 基于《救猫咪》的 AI 辅助小说工作流(WIP): 这本书属于介绍实践技巧类知识,有助于将书中技巧用于调教 AI。 让 AI 写小说存在一些固有问题,如上下文长度限制、忘记要求、文笔简略、一致性难以保证等。 书中提到的部分问题 AI 不易犯,如“保持创意简洁”“危机快速来临”。 需注意 AI 对叙述方式敏感,写 prompt 时应保持用词一致。 AI 只是辅助创作,最后仍需人工加工修改。 可辅助创作的 AI 工具包括 ChatGPT(擅长构思)、Claude(文笔好于 ChatGPT)、彩云小梦、Kimi、MidReal 及其他开源模型。 2. Stuart 分享的用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流: 工作流效果:虽未达到起点小说家水平,但至少达到高中生中较好的水平,思路值得学习。 工作流核心节点:用 bing 搜索标题相关内容;用程序将搜索结果结构化(不熟悉程序可忽略);用大模型草拟大纲,包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要;再用大模型写文章并输出文章内容。 3. 关于 DeepSeek 的使用调研:其中提到有人用其帮写小说框架等。
2025-03-05
deepseek公式的发展历程
DeepSeek 公式的发展历程如下: 2025 年 2 月 9 日,陈财猫分享提示词及小说创作心得,提到 DeepSeek 热度极高,微信指数达 10 亿多次,并准备先讲讲该模型的特点。 DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发了一场小范围的轰动。
2025-02-11
openAI过去几年的发展历程
OpenAI 在过去几年的发展历程如下: 在整个团队的努力下,迎来了技术高速发展的“黄金三年”,在自然语言处理领域取得突破性进展,推出了 GPT1、GPT2 和 GPT3 系列模型,每次模型迭代都使模型复杂度成指数级别上升,模型效果也越来越好。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 大约九年前创立,怀揣着对 AGI 潜力的坚定信念,渴望探索如何构建并使其惠及全人类。 创始人山姆·奥特曼回首创业历程,认为虽然有挑战和不愉快,但收获和成长巨大,也暴露出团队在管理上的不足。 展望 2025 年,坚信首批 AI Agent 将融入劳动力市场,目标已瞄准真正意义上的超级智能。新的一年充满反思,随着 AGI 脚步临近,是回顾公司发展历程的重要时刻。
2025-02-11
推荐可以做以时间轴的个人成长历程长页的工具
目前在 AI 领域中,暂时没有专门用于制作以时间轴呈现个人成长历程长页的特定工具。但您可以考虑使用一些通用的设计和内容创作工具来实现这一需求,例如 Adobe InDesign、Canva 等,它们具有丰富的模板和设计功能,能够帮助您创建出具有时间轴效果的个人成长历程页面。
2025-01-15
AI是怎么获得学习能力,是谁发现了这种学习模式,发展历程是什么?
AI 的学习能力主要通过以下几种方式实现: 1. 机器学习:电脑通过找规律进行学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法旨在学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 2. 深度学习:这是一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,由于有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 3. 生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 AI 学习模式的发现并非由单一的个人完成,而是众多研究者共同努力的成果。 AI 的发展历程中有重要的技术里程碑,如 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。LLM 即大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2024-12-04
AI的发展历程
AI 的发展历程可以分为以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):出现专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。 当前 AI 的前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可以追溯到上世纪的 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,计算机先驱图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2024-12-04
ai诈骗发展历程
AI 诈骗是随着 AI 技术的发展而出现的一种新型诈骗手段,其发展历程与 AI 技术的整体发展密切相关。 AI 技术的发展历程大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等成为主流。 随着 AI 技术的进步,AI 幻觉等问题也逐渐显现。AI 幻觉并非新问题,从早期的“人工智障”到如今“一本正经地胡说八道”,其复杂性和隐蔽性不断提升。这一演变反映了 AI 技术从依赖人工规则到依靠数据驱动,再到深度学习的发展过程,在变得更“聪明”的同时也面临更多挑战。 在神经网络方面,如 CNN 的结构基于大脑细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色,随着对大脑工作机制认知的加深,神经网络算法和模型不断进步。 目前,AI 技术的发展为诈骗手段的更新提供了可能,例如利用深度伪造技术制造虚假的语音、视频进行诈骗等。
2024-11-21
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s): 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。这一时期专家系统、博弈论、机器学习初步理论等受到关注。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理等是研究重点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。 在发展过程中,AI 也经历了起伏。20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”,但随着计算资源变得便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。当前 AI 的前沿技术点包括: 1. 大模型如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-04
适合普通人(没有ai开发经验) 的ai发展方向有哪些
对于没有 AI 开发经验的普通人,以下是一些适合的 AI 发展方向: 1. 基础知识学习: 了解 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础,如统计学(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 2. 算法和模型: 熟悉监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)。 了解无监督学习(如聚类、降维)。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优: 学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法,如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础: 理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 巩固数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理(语言模型、文本分类、机器翻译等)、计算机视觉(图像分类、目标检测、语义分割等)等领域。 5. 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 具备编程基础,如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署,如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践,包括项目实战、案例分析等。 此外,无论您是技术爱好者还是内容创作者,都可以: 技术爱好者: 1. 从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本,尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区,如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目,如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者: 1. 利用 AI 辅助头脑风暴,获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程,从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容,借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO,调整标题、元描述和关键词使用。
2025-03-02
对于物联网的智能台灯设计,你给我写一下国内外的发展现状,但不能完全抄袭,查重率百分之十
目前,在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状: 国内方面,随着物联网技术的迅速发展,智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发,注重产品的智能化功能,如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时,一些产品还融入了语音控制功能,提升了用户的使用体验。然而,在产品的稳定性和兼容性方面,仍存在一定的改进空间。 国外方面,智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如,一些产品在外观设计上更加时尚美观,能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上,国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通,形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高,限制了其在大众市场的普及程度。
2025-02-28
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956年:在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近70年,AI的发展起起落落。 AI技术发展历程还包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前AI前沿技术点有: 1. 大模型:如GPT、PaLM等。 2. 多模态AI:视觉语言模型如CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI芯片和硬件加速。
2025-02-26
大模型的发展
大模型的发展历程如下: 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年,Google 提出 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息,以及掩码语言建模(MLM)以更好地推断语义信息,开创了预训练语言表示范式,参数规模在 110M 到 340M。 2018 年,OpenAI 提出 GPT(Generative Pretrained Transformer),开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号,展示了通过无监督大规模预训练获得的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模在十亿到千亿。 2023 年度中文大模型基准测评报告中,优秀模型案例包括: 2022 年 12 月的字节云雀大模型,闭源,通用大模型。 百川 Baichuan、Yi34B 等开源模型,涵盖医疗、汽车、教育等行业。 过去半年国内外代表性模型的发展趋势为:国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹,从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距,每个月都有稳定且巨大的提升,到 11 月份测评时已经完成总分上对 GPT3.5 的超越。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大,为 AI Agent 提供强大能力,Agent + 大模型有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。
2025-02-25
大模型的发展历史
大模型的发展历史如下: 2017 年,发布了 Attention Is All You Need 论文,开启了大模型发展的序幕。 2018 年,Google 提出 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模,开创了预训练语言表示范式,参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年,OpenAI 提出 GPT(Generative Pretrained Transformer),开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号的方式,展示了强大的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),这是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模在十亿到千亿之间。 2023 年是大模型澎湃发展的一年,从 22 年 11 月 ChatGPT 的惊艳面世,到 23 年 3 月 GPT4 作为“与 AGI(通用人工智能)的第一次接触”,到 23 年末多模态大模型的全面爆发,再到刚刚面世的 Sora 再次震惊世界。随着大模型技术的愈发成熟和规模增大,为 AI Agent 提供强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。
2025-02-24