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现在全球chatgpt发展到什么程度

Answer

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款具有重要影响力的 AI 产品。

其成功具有多方面原因:

  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,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,降低了普通人使用 AI 的门槛。
  3. 技术实力:背后的 GPT 系列模型性能和能力领先,在语言理解和内容生成方面表现出色。

然而,ChatGPT 也存在一些局限性:

  1. 市场竞争: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. 国内使用:国内用户可能因网络连接问题面临连接不稳定、响应延迟等困扰。

对于 ChatGPT 的定义,在 OpenAI 的官网中,2022 年宣发时称其为一种模型,而在帮助页面中称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。

从反馈学习方面,例如 ChatGPT 通过人类反馈的强化学习(RLHF)来调整模型,使其成为通用的聊天机器人。

总的来说,在海外或拥有稳定国际网络连接的情况下,ChatGPT 是一个极佳选择,其强大功能和优秀用户体验使其成为 AI 对话领域的标杆产品。但国内用户可能需考虑本地化替代方案以获得更好体验。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

给小白的AI产品推荐

接下来,让我们把目光转向国际AI领域的明星产品——ChatGPT。这款由OpenAI开发的AI助手可以说是家喻户晓,对许多人而言,它就像是打开AI世界的第一把钥匙,引领我们步入了一个全新的智能时代。ChatGPT的成功绝非偶然。首先,它的开创性不容忽视。作为首批向公众开放的大规模商用AI对话系统之一,ChatGPT在全球范围内掀起了一场AI革命,让人工智能从实验室走入了千家万户。它不仅改变了人们对AI的认知,也为未来的技术发展指明了方向。在用户体验方面,ChatGPT可谓是精心设计。它的界面简洁直观,交互流畅自然,即使是AI领域的新手也能轻松上手。这种以用户为中心的设计理念,大大降低了普通人接触和使用AI的门槛,为AI的普及做出了重要贡献。从技术角度来看,ChatGPT的实力毋庸置疑。它背后的GPT系列模型在性能和能力上一直处于行业领先地位。无论是语言理解的深度,还是生成内容的质量,ChatGPT都展现出了令人惊叹的水平。这强大的技术基础使得ChatGPT能够应对各种复杂的任务和挑战。然而,我们也要客观地认识到ChatGPT的一些局限性。随着AI技术的飞速发展,尽管ChatGPT仍然强大,但它已不再是市场上唯一的顶级选择。其他AI公司和研究机构也在不断推出新的模型和产品,有些在特定领域甚至超越了ChatGPT的表现。此外,对于国内的用户来说,使用ChatGPT可能会遇到一些技术障碍。由于网络连接的问题,用户可能会经历连接不稳定、响应延迟等困扰,这在一定程度上影响了使用体验。总的来说,如果你身在海外或拥有稳定的国际网络连接,ChatGPT无疑是一个极佳的选择。它强大的功能、优秀的用户体验以及广泛的应用范围,使其成为AI对话领域的标杆产品。然而,对于国内用户而言,可能需要考虑一些本地化的替代方案,以获得更流畅、更便捷的使用体验。

十七问解读生成式人工智能

Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么?[content]从OpenAI的官网中可以查询到,在2022年宣发时,OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面,发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩,从公开收集的资料中可以看出,早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型,但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用(服务)。

基于反馈的GPT自学进化-应用实战

原创AI小智AI小智2024-04-01 08:30湖北原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/WdVhbLsyzeGHbZJQ0U57TQ本文经翻译并二次整理自Using Feedback to Improve Your Application:Self Learning GPTs一文。讲述了基于反馈的GPT自学进化的基础理念,以及基于LangSmith的实践与实操。[本系列合集,点击链接查看](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg2ODA5NTM1OA==&action=getalbum&album_id=3115055723522015235&token=162966106&lang=zh_CN#wechat_redirect)我们打造了一个名为Self Learning GPTs的演示应用,展示了如何通过用户反馈让应用程序不断学习和进步。这个应用利用LangSmith技术来搜集用户的点赞或点踩等反馈,并将这些反馈自动转化为改进措施,通过生成少量的示例来优化聊天机器人的对话流程。[heading2]从反馈中学习[content]从反馈中学习是构建LLM系统的核心环节。例如,风靡全球的ChatGPT就是通过人类反馈的强化学习(RLHF)(RLHF)来调整模型,使其成为一个通用的聊天机器人。Midjourney之所以能够不断进步,很大程度上也是得益于它所建立的反馈循环机制。从反馈中学习的基本原理很直观。如果你能够收集到关于模型预测表现的反馈,无论是什么形式,你就可以根据这些反馈来优化模型,使其产生更多类似的、更好的结果。如果你能够持续地进行这一过程,你的模型就能够随着时间的推移不断地学习和提升。虽然完全自动化的持续学习可能还未完全实现,但大多数专家都认同收集反馈的重要性。

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如何使用ChatGPT
以下是使用 ChatGPT 的方法: 1. 英文学习方面: 把特定的 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子,输入特定语句时会输出对话回顾并建议任务以强化记忆。 建议使用方式包括开窗口复制 prompt、手机端打开历史记录、点右上角耳机图标打电话,这样能同时练习口语和听力,结束后看回顾有助于阅读。 2. 苹果系统安装、订阅 ChatGPT 4o 方面: 在 AppleStore 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:,最终在 AppleStore 搜索下载,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡并充值订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买,建议先买 20 刀。然后支付宝购买礼品卡,在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o 方面: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话,会员在苹果或安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音即可体验流畅的语音对话。
2025-01-06
ChatGPT国内怎么下载并使用
以下是在国内下载并使用 ChatGPT 的方法: 苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接: 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统: 1. 安装 google play: 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后,即可开始使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2025-01-06
如何开通ChatGPT Pro会员
开通 ChatGPT Pro 会员的流程如下: 1. 付款时 IP 需要为美国的 IP。 2. 注册 DePay,开通虚拟卡:https://depay.depay.one/webapp/registerh5?invitCode=888092&lang=zhcn… 3. 向朋友或中心化交易所(如 Binance、OKX)购买 USDT。 4. 将交易所购买的 USDT 提现到 DePay 账户。 5. 在 DePay 中,把 USDT 兑换成 USD 并充值到虚拟卡。 6. 前往 ChatGPT Plus 付款,账单地址建议选一个美国免税州(如中转地址)。 需要注意的是,开通 ChatGPT Plus 之后会出现一个新的 Turbo 模式,它在速度和效率方面进行了优化,但可能会以答案的准确性或细节水平略低为代价。 另外,GPT4 Vision 目前仅适用于 ChatGPT Plus 和企业用户。ChatGPT Plus 每月收费 20 美元,可以从您的常规免费 ChatGPT 帐户升级到。访问方法为: 1. 访问 OpenAI ChatGPT 网站并注册一个帐户。 2. 登录您的帐户并导航到“升级到 Plus”选项。 3. 继续升级以获得 ChatGPT Plus 的访问权限(注意:这是每月 20 美元的订阅费)。 4. 在聊天窗口中选择“GPT4”作为您的模型。 5. 点击图片图标上传图片,并添加提示,指示 GPT4 执行。 如果您使用苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt,中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载,美区 AppleID 注册教程参考如下知乎链接:【账号指南】美区 Apple ID 注册教程(保姆教程)https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 2. 打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅即可。 完成上述步骤后,即可开始使用 ChatGPT 4o。使用时: 1. 打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 2. 版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2025-01-03
chatgpt如何登录
要登录 ChatGPT,您可以通过谷歌账号登录。以下是注册谷歌账号的详细流程: 1. 访问注册页面:打开浏览器,输入进入谷歌账号注册页面。 2. 填写个人信息:在注册页面,按照提示填写个人信息,包括姓名、用户名、密码。注意年龄最好大于 18 岁。 3. 填写邮箱账号:可以选择推荐前缀或者创新的邮箱地址。 4. 设置密码(大小写字母+数字)。 5. 验证电话号码:有一定概率跳到接收短信验证,这里填国内的号码即可。有时不用验证手机号码。 6. 填写辅助邮箱(可用国内邮箱)。 7. 确认账户信息,同意服务条款和隐私政策:阅读谷歌的服务条款和隐私政策,点击“我同意”完成账号注册。 8. 完成注册:可在“Personal info”里设置语言、头像等信息。 此外,对于将 GPT/MJ 接入微信,您可以参考以下步骤: 1. 检查环境。 2. 安装 Python。 3. 安装 git。 4. 克隆项目代码。 5. 安装 pip 环境。 6. 更改名称。 7. 配置文件:在 FinalShell 窗口下找到 root/chatgptonwechat/config.json 文件打开进行配置。配置完成后,需要重新启动服务器,确保所有内容是最新的再启动登录。 OpenAI API 的基础 URL(如果调用的不是官方的 key,需要更改这部分的内容)"open_ai_api_base":"https://api.gptapi.us/v1"。 使用的模型版本,这里是 GPT4(如果想要使用其他模型,记得需要更改这里)"model":"gpt4"。 注:扫码登录是模拟电脑登录微信号,需要保持在线才会触发,如果切换退出等,那么服务器中的微信也会掉线。如果想看更详细的内容可以参考 https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat/tree/master 。 使用以上软件需要会科学上网,不会的可以私信我。
2025-01-02
如何在中国使用chatgpt
在中国使用 ChatGPT 分为苹果系统和安卓系统两种情况: 苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 下载安装,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。然后支付宝购买礼品卡,在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统: 1. 安装 google play:到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装,安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt:到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,可在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后,即可开始使用 ChatGPT 4o。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。使用时,打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-12-30
如何登录chatgpt
以下是登录 ChatGPT 的几种常见方法: 1. 在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目: 重新回到 chatgptonwechat/这个文件路径下,空白处右键,打开 Powershell 里复制粘贴进入:python app.py ,然后将会弹出二维码,扫码登录即可。 注意: 程序将在您的电脑本地运行,假如关掉了窗口,进程也就结束。所以,如果想让 AI 持续使用,就必须保持窗口打开和运行。 如果发现突然不管用了,可以点击一下窗口,然后点一下空格。因为在选中状态下,powershell 窗口是不继续执行的。 其他操作与服务器部署的操作一致。 参加机器人比赛的,可以参考其他教程,自行更改配置。 2. 安卓系统安装、订阅 GPT4 教程: 订阅 PLUS 版本: 目前订阅 PLUS 版本有好几种方法,但最简单方便的个人还是觉得用手机端订阅,安卓手机可以使用谷歌支付,苹果手机可以在支付宝购买礼品卡充值到苹果 ID 里面进行订阅。 首先,在谷歌账号里绑定谷歌支付,目前只支持国内的双币信用卡或者全币信用卡。打开谷歌商店,点击“付款和订阅”、“付款方式”、“添加信用卡或借记卡”,填写信用卡信息,填写后点击保存卡,付款方式就会出现您绑定的信用卡。 打开 ChatGPT 手机应用,选择谷歌账号登录,选择相应账号后,点击打开外部应用,成功登录 ChatGPT,点 Continue 继续,点击顶部 get plus 按钮,点击订阅按钮,此时会跳出谷歌支付的界面,确定订阅即可。如日后想要取消订阅,可到谷歌商店的账号管理,付款和订阅里面取消即可。 安装: 安装 google play:到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装,安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 下载安装 chatgpt:到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错了。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,经过各种方法测试,找到路径如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 体验: 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。
2024-12-30
端到端语音技术现在进展到什么程度了
端到端语音技术目前取得了显著进展。 在语音合成方面: 语音合成将文本转换为可听的声音信息,是人机交互的重要接口,一般包括 TTS、歌唱合成等领域。 当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,声学后端基于此生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。 端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。 在全模态智能体方面: OpenAI 发布的 GPT4o 是新模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似。 直接拿音频数据来训练的好处是模型能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,能听到几乎真实的人类的声音。 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2025-01-03
AI现在发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度: 1. 在弱人工智能(ANI)方面取得了巨大进展,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等,这些应用只专注于特定任务。 2. 通用人工智能(AGI)尚未取得巨大突破,但一直在努力发展。AGI 被分为五个等级: 聊天机器人: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。 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 3. 机器学习方面,监督学习因数据增长、神经网络规模发展以及算力提升而快速发展。 4. 数据方面,数据集是数据的集合,通常以表格形式出现,包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时,数据处理中会面临不正确、缺少数据等问题,需要有效处理。 5. 大模型方面,开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识不足的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识融入。
2024-12-16
作为新手,如何掌握AI?要掌握到什么程度?
对于新手掌握 AI,您可以参考以下步骤和内容: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 AI 背景知识 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 掌握数学基础 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 熟悉算法和模型 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 评估和调优:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等;学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 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(CNN)、循环神经网络(RNN);了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 4. 掌握 Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数:定义和调用函数,理解函数如何接收参数和返回结果;了解作用域和命名空间,包括局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库,理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP):了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化;学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们,了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理:理解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的;学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件,理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于要掌握到什么程度,这取决于您的具体需求和目标。如果您只是想初步了解和应用一些简单的 AI 技术,掌握基本概念和一些常用工具的使用就可以。如果您希望在 AI 领域深入发展,可能需要系统地学习数学、算法、编程等知识,并不断实践和研究。
2024-12-11
作为新手,如何才能掌握好AI?做到什么程度算是学会了AI?
对于新手来说,要掌握好 AI 可以参考以下步骤: 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,通过实践巩固知识,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。 如果希望在掌握基础后继续精进,最好体系化地了解编程以及 AI,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于做到什么程度算是学会了 AI,这没有一个绝对的标准。但一般来说,当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题,能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理,并且能够在特定领域进行创新和改进,就可以认为在一定程度上掌握了 AI。
2024-12-11
如何用ai提升电脑刺绣的自动化程度
以下是一些可以辅助提升电脑刺绣自动化程度的 AI 相关方法和工具: 1. 图像识别技术:利用 AI 的图像识别能力,对刺绣图案进行精准识别和分析,为自动化刺绣提供准确的图案信息。 2. 智能设计软件:一些具备 AI 功能的设计软件,能够根据用户需求和设定的参数,自动生成刺绣图案的设计方案。 3. 自动化控制算法:通过 AI 算法优化刺绣设备的控制流程,提高刺绣的速度和精度。 4. 质量检测系统:借助 AI 的视觉检测技术,对刺绣成品进行自动质量检测,及时发现并纠正问题。 需要注意的是,在应用这些 AI 技术时,可能需要一定的专业知识和技能,同时要根据实际情况进行调整和优化,以达到最佳的自动化效果。
2024-11-05
如果想学习ai,作为ai产品经理,需要ai底层的算法掌握到什么程度
作为 AI 产品经理,对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关算法知识,提升数据分析能力。 同时,如果希望在 AI 领域继续精进,还需要了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础: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:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 评估和调优: 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等的基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-05
全球人工智能治理研究报告
以下是为您整合的关于全球人工智能治理研究报告的相关内容: 2024 AI 年度报告: 正确预测: 好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能来制作视觉特效。 美国联邦贸易委员会(FTC)或英国竞争与市场管理局(CMA)基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易。 在全球人工智能治理方面,进展非常有限,会超出高层次的主动承诺。 一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单。 随着推理工作负载和成本的显著增长,一家大型人工智能公司(例如 OpenAI)收购或建立了一个专注于推理的人工智能芯片公司。 错误预测: 有生成式人工智能媒体公司因其在 2024 年美国选举期间的滥用行为受到调查。 自我改进的人工智能智能体在复杂环境中(例如 AAA 级游戏、工具使用、科学探索)超越了现有技术的最高水平。 科技 IPO 市场解冻,至少看到一家以人工智能为重点的公司上市(例如 DBRX)。 2024 人工智能报告: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所,美国迅速跟进。世界首个人工智能安全研究所 AISA 有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect,一个用于 LLM 安全评估的框架,涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,双方同意共同开发测试,并计划在美国旧金山设立办事处。 政府急于填补关键国家基础设施中的漏洞。英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费了 5900 万英镑来开发一个“守门员”——一种先进的系统,负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还报道称计划设立一个“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。随着攻击面扩大,开发人员加大了对“越狱”的研究。 2024 年人工智能现状: 全球治理的尴尬局面:全球在 AI 治理上的合作就像一场尴尬的华丽晚宴,大家都不知道该说些什么——承诺满天飞,实际行动却寥寥无几。 国家和地区法规的角力:疫情之后,越发魔幻的世界让我产生了世界在玩一种很新的“闭关锁国”,美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法,科技公司在这场与监管巨头的博弈中,还需面对自身可持续性目标的挑战——发展 AI 的排放量简直就像是一场全国范围的 SUV 自驾游,环保得让人哭笑不得。
2025-01-02
2024年《全球人工智能治理研究报告》议题“国家主权原则和人工智能发展”的内容及理解
以下是 2024 年《全球人工智能治理研究报告》中关于“国家主权原则和人工智能发展”的相关内容: 在 2024 年人工智能发展状况的安全与全球治理方面: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所(AISA),其有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,并计划在美国旧金山设立办事处。 英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费 5900 万英镑开发“守门员”系统,负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全的风险。 在技术和方法方面: 离线直接比对方法不会很快大规模取代 RLHF。谷歌 DeepMind 团队发现 RLHF 在涵盖总结、有用性、对话性等数据集上的测试中胜出,能更有效地改善生成任务。Cohere for AI 探索放弃近端策略优化 RLHF 中的算法,有利于其 RLOO 训练器,可降低 GPU 使用率和提高训练速度。 但 RLHF 存在可能滋生谄媚行为的问题,如 Anthropic 认为 SOTA AI 助手表现出奉承行为是因为人类偏好数据等。开发透明度虽在提高,但仍有很大改进空间。 在安全研究方面: 随着 AI 发展,新功能带来新漏洞,开发人员加大了对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复攻击,Anthropic 表明“警告防御”的潜力,Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建首个红队抵抗组织基准。除越狱外,还存在更隐蔽的攻击,潜在攻击面广泛,涵盖从训练到偏好数据和微调等内容。 对于“国家主权原则和人工智能发展”的理解,可能需要综合考虑各国在人工智能安全研究和治理方面的举措,以及技术发展对国家主权可能产生的影响。各国积极建立相关机构和采取措施,表明在人工智能快速发展的背景下,维护国家主权和安全的重要性。同时,技术发展中的问题和挑战也需要各国共同协作应对,以实现人工智能的健康、安全和可持续发展。
2024-12-31
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题,十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容: 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中: 认识理解:该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性,并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向:深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现,以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略,以降低潜在风险。 未来:随着 AI 技术的广泛应用,对于极端风险的模型评估将越发重要,有望形成更加完善和严格的评估标准和方法,以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题,以上仅为示例,您可以补充更具体的需求,以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
全球人工智能治理报告
以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容: 英国: 创建了世界上第一个人工智能安全研究所(AISA),其有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架,用于 LLM 安全评估,涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,双方同意共同开发测试,并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费 5900 万英镑开发“守门员”系统,负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国: 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制,商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售,采取措施阻止或限制中国初创企业的投资,并向国际合作伙伴施压。 欧洲: 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效,成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区,执行将分阶段进行,对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国: 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。
2024-12-18
目前全球有大量的AI工具,AI发展迅速,我该如何系统学习AI助力我的日常工作、学习和生活
以下是关于如何系统学习 AI 助力日常工作、学习和生活的建议: 一、英语学习 1. 智能辅助工具 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台 使用自适应学习平台(如 Duolingo),借助 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 二、数学学习 1. 自适应学习系统 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助 利用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为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手 使用虚拟教学助手(如 Socratic),利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台 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。 三、新手学习 AI 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支(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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 四、中学生学习 AI 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,为后续的 AI 学习打下基础。 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,无论是在日常工作、学习和生活中,还是作为新手或中学生,都可以从不同方面入手全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-01
全球最好的通用AI大模型是哪一个?
目前全球范围内,在通用 AI 大模型方面,OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。 ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注,众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。 不过,国内的通义千问系列模型,如 Qwen 也表现出色。Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型,在一些榜单中多次上榜,其开源模型的累计下载量突破了 1600 万,受到国内外开发者的欢迎。 需要注意的是,对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对,还会受到不同应用场景和需求的影响。
2024-10-14
现在国内可用的医学大模型有哪些
目前国内可用的医学大模型有以下这些: 1. 8 月正式上线的部分大模型: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。 2. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的医学大模型: XrayGLM,首个会看胸部 X 光片的中文多模态医学大模型: 地址:https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM MeChat,中文心理健康支持对话大模型: 地址:https://github.com/qiuhuachuan/smile MedicalGPT 地址:https://github.com/shibing624/MedicalGPT 此外,大模型在医疗行业的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向,例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin 等案例充分展示了其在医疗领域的巨大潜力,目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。
2025-01-06
现在智算非常火热,大家都在建立智算中心,提供大量的算力,请问一下,这些算力,都是哪些行业,哪些企业在消耗这些算力?
目前消耗大量算力的行业和企业主要包括以下方面: 1. 科技巨头:如 Google 拥有大量的 GPU 和 TPU 算力,用于复杂的推理任务和模型训练。 2. 云计算公司:例如 Amazon 和 Microsoft,其 AI 云计算收入主要来自模型托管。 3. 从事 AI 研发的公司:像 xAI 计划用十万块 H100 连成巨大集群,OpenAI 拉上微软打造算力中心 StarGate。 4. 特定领域的企业:如 Apple 利用自身优势发展边缘和远端混合的组合模型。 对于小公司而言,直接参与基础设施建设机会较小,但为当地企业提供 AI 训练的算力支持,并配备服务团队帮助整理知识、寻找业务场景、做垂直训练和微调等,可能存在一定机会。
2025-01-02
科学家现在完全了解gpt是怎么工作的吗
目前科学家尚未完全了解 GPT 的工作原理。以下是一些关于 GPT 工作原理的相关知识: Openai 的科学家认为,GPT 产生智能是因为神经网络将知识进行了复杂的压缩,在询问问题时将其中的知识解码(解压缩)。大语言模型的数据压缩能力越强,意味着其 AGI 智能越强。遵循最小描述长度原理和奥卡姆剃刀原则,最佳解释应是对数据进行尽可能短而准确描述的模型,模型描述长度越短,泛化性越好,也就越智能。 GPT 中的知识存在方式包括:LLM 中有两类神经元,单语义神经元只对输入里某个特殊的知识点产生响应,多语义神经元则相反。在模型学习过程中,为了增加模型参数的利用效率,“单语义神经元”会被分配给重要特征,“多语义神经元”会分配给不太重要的特征,而对更加不重要的特征,模型完全不进行编码。此外,存在知识回路,某个任务的 Prompt 输入 Transformer 后,在网络中存在一些完成这个任务的关键路径,信息主要沿着这条路径向上传播,在传播过程中不断进行信息传递或知识加工,最终完成任务,这与人脑的某些信息处理回路相似。 GPT3 的训练是将模型暴露于大量文本的过程,包含 3000 亿个文本标记的数据集用于生成模型的训练示例。训练时,我们只向模型展示特征并要求它预测下一个单词,模型的预测会有错误,计算其预测中的误差并更新模型,以便下次做出更好的预测,重复数百万次。GPT3 实际上一次生成一个 token 的输出。 GPT 全称是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer)。生成式指的是大模型根据已有的输入为基础,不断计算生成下一个字词(token),从而逐字完成回答的过程。例如,一开始给大模型一些提示词 Prompt,大模型会结合自身“大脑中存储的知识”进行计算推理,算出下一个单词的概率最大并输出,新的输出会和过去的输入一并成为新的输入,用来计算下一个词,直到计算出下一个词是的概率最大,于是结束输出。
2024-12-31
我现在想学习使用AI知识应用在生活知及工作上,请计划一下我应该怎么学习
以下是为您制定的学习将 AI 知识应用在生活及工作中的计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、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。了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 建议阅读「」部分。 二、学习编程语言 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 三、尝试使用 AI 工具和平台 1. 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 2. 探索一些面向大众的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 四、学习 AI 基础知识 1. 深入了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 2. 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 五、参与 AI 相关的实践项目 1. 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 2. 尝试利用 AI 技术解决生活和工作中的实际问题,培养动手能力。 六、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,比如图像、音乐、视频等。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 七、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 八、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。通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 九、利用 AI 辅助学习 1. 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)获取个性化的学习计划和内容。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习。 2. 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)获取个性化的学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行学习,并将 AI 知识应用到生活和工作中。
2024-12-30
你是一位政策数据分析师,现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据,想要做文本分析(不停留在描述性分析上面,往情感分析那块探索)我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据,若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面,以下是一些可行的方式: 1. 运用机器学习算法,如朴素贝叶斯、支持向量机等,训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体,如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型,如 BERT、ELMO 等,并在其基础上进行微调,以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术,将文本转换为向量表示,然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法,构建情感词典,根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29