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解释ai概念

回答

AI 是某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它的生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。

从不同角度来看:

  • 作为目标,是让机器展现智慧。
  • 生成式人工智能(GenAI)的目标是让机器产生复杂有结构的内容。
  • 机器学习是让机器自动从资料中找到公式。
  • 深度学习是更厉害的手段,类似神经网络且具有非常大量参数的函数。
  • 大语言模型是具有大量参数的“深度学习”模型。
  • ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。

AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容,其技术可用于多种应用。

需要注意的是,因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

但更令人兴奋的是,使用人工智能来帮助教育的可能性,包括帮助我们学习。[我写过关于人工智能如何用于教学](https://www.oneusefulthing.org/p/assigning-ai-seven-ways-of-using),并[帮助教师的生活更轻松,课程更有效](https://oneusefulthing.substack.com/p/using-ai-to-make-teaching-easier),但它也可以用于自学学习。你可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。这个[提示是一个很好的自动导师](https://twitter.com/emollick/status/1669434927761313807?s=20),可以[在这里](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)找到一个[直接链接来激活ChatGPT中的导师](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)。因为我们知道人工智能可能会产生幻觉,所以明智的做法是(小心!)根据其他来源仔细检查任何关键数据。

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

其他人在问
AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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,了解其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: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-23
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 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提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 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。 内容仿写工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
如何对ai祛魅
以下是关于对 AI 祛魅的相关内容: 在游戏 PV 制作方面: AI 抠图:可直接抠图或在 PS 里操作,图片上传即可抠图,用于制作素材,如叶子飘落、战斗时石头等素材的氛围动画。 声音素材:包括背景音乐,团队曾尝试制作但有难度,利用工具生成背景音乐,还使用分离人声的 AI 软件处理音乐。旁白方面,使用微软 AI 语音,其语音库支持 147 种语言,还有定制声音。 在使用 AI 做事方面: AI 可能“产生幻觉”并生成看似合理但错误的内容,需要检查其输出。 人工智能不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,理解系统中的偏见较困难。 存在被不道德使用来操纵或作弊的可能,使用者要对输出负责。 在写作方面: 以前人们在写作的普遍期望和写作的固有困难之间承受巨大压力,如今 AI 使写作压力消散。 这将导致世界分为会写和不会写的人,中间水平的写作者可能消失。 写作是一种思考方式,技术使写作技能消失是不好的。
2024-11-23
ai怎么帮英语老师进行教学
以下是 AI 帮助英语老师进行教学的一些方式: 1. 生成作业和测试题:AI 能够模仿中高考、托福雅思、SAT、GRE 等各类考试的题型,为老师提供源源不断的真题库,同时也能为学生生成错题练习库。例如,在选词填空这类题型上,通过合适的提示词,AI 可以发挥作用,这种逻辑还能迁移到语文学科。 2. 实现个性化教学:2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师行政任务繁重。借助大模型,AI 可以为每个学生量身定制个性化学习和定制化作业。 3. 实时交流与反馈:想象一个由 AI 驱动的语言老师,能够实时与学生交流,并对发音或措辞给予反馈。 4. 协助教学评估:AI 可以作为出题小助手,帮助老师进行教学评估。 5. 提升学生写作水平:像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具可以帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 6. 辅助创建演示文稿:例如 Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。 需要注意的是,由于人工智能可能会产生幻觉,对于关键数据,应根据其他来源仔细检查。
2024-11-23
ai诈骗概念
AI 诈骗是指利用人工智能技术进行的欺诈行为。例如,通过生成逼真的虚假内容、模拟真实身份等手段来欺骗受害者。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受 AI 带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 在 AI 术语中,与相关概念有关的术语包括智能体(Agent)等。 在小学课堂的课程设计中,对于三年级的孩子,会用他们能理解的语言来介绍 AI,比如简单说明 AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-20
ai学术概念
以下是关于 AI 学术概念的相关内容: AI 基本概念: 人工智能包括机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支,它们之间存在联系。 可通过阅读「」熟悉术语和基础概念。 AI 学习方法: 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 参考「」中的课程,如李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,有机会获得证书。 AI 学习方向: 根据兴趣选择特定模块深入学习,如图像、音乐、视频等领域。 掌握提示词技巧,上手容易且实用。 AI 实践巩固: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 可在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式,获取实际应用体验。 对 AI 的认识: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为模仿人类思维、能理解和输出自然语言的黑箱。 其生态位是似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。 当使用 AI 实现愿望时,要基于其“非人”一面,通过清晰的语言文字压缩其自由度,包括明确告知任务、边界、目标、实现路径和方法,甚至直接提供所需的正确知识。 AI 术语: 如 Computational Cost(计算成本)、Computational Optimisation(计算优化)、Computational Science(计算科学)、Computational Toxicology(计算毒理学)、Computer Science(计算机科学)、Computer Simulations(计算机模拟)、ComputerAided(计算机辅助)、Constraint(约束)、CoreLoss Spectrum(电子能量损失谱中的高能区域)、Coulomb Matrix(库仑矩阵)、CoupledCluster Predictions(耦合簇预测)、CrossValidated Coefficient of Determination(交叉验证的决定系数)等术语均属于 AI 领域。
2024-11-20
ai通用概念
以下是关于 AI 通用概念的详细介绍: 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。 对于 AI 的定义,目前没有普遍共识的通用定义。我们将 AI 定义为具有以下两个产生定制监管响应需求的特征: “适应性”:使解释系统结果的意图或逻辑变得困难。 “自主性”:使为结果分配责任变得困难,一些 AI 系统可以在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。 更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下:(此处未提供相关地址信息)
2024-11-20
ai概念
AI 概念: 对于不具备理工科背景的文科生来说,理解 AI 有一定难度,可将其视为一个黑箱,即能理解自然语言并输出自然语言的东西。AI 与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处,都是通过特定方式引用已有资源,驱使某种能一定程度理解人类文字的存在达成预设效果,且都需面对可能突破界限的情况。AI 的生态位是似人而非人的存在,即便技术有巨大进步,这一生态位也不会改变。 从人类文明传说和古老哲人的智慧中,能找到与 AI 等似人非人存在相处的原则:想让其实现愿望时,基于其“非人”一面,要尽可能通过语言文字压缩其自由度,包括清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法,最好直接提供所需的正确知识。 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,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)及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块(如图像、音乐、视频等)深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后实践巩固知识,尝试使用各种产品创作,在知识库分享实践成果。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式,获得实际应用体验。 AGI 的 5 个等级: 聊天机器人:具备基本对话能力,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,可预测蛋白质结构,加速科研和新药发现。 组织:最高级别,能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。
2024-11-20
概念学习的方法
学习概念的方法通常是通过示例进行学习。以下为您介绍一些相关示例和学习途径: 1. 提示词示例: 文本概括:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC 信息提取:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96 问答:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94 文本分类:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB 对话:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D 代码生成:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90 推理:https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86 2. 强化学习概念:对于新学习一个基础的内容,先从概念入手。 3. 新手学习 AI 方法: 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。 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并获得证书。 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),可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。在知识库有很多实践后的作品、文章分享。 体验 AI 产品:与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,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。
2024-11-19
AI 可以帮助我学习并理解统计学的相关概念和公式吗
AI 可以帮助您学习并理解统计学的相关概念和公式。以下是一些相关方面: 数学基础中的统计学基础部分,您可以熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 在算法和模型方面,监督学习、无监督学习和强化学习等领域的知识也可能涉及到统计学的应用。 对于模型的评估和调优,例如了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等,也与统计学有一定的关联。 通过学习这些内容,能够为您理解统计学的相关概念和公式提供帮助。
2024-10-31
能向我解释ChatGPT的基本原理吗
ChatGPT 的基本原理如下: 1. 数据获取:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。 2. 训练神经网络:通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成,操作基本是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 3. 生成文本:能够从“提示”开始,然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词,和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复以生成任意长的下文,此过程称为自回归生成。 4. 训练目的:训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接龙的方式来训练模型,学习提问和回答的通用规律,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答,这种能力也叫做泛化。 5. 模型特点:ChatGPT 被称为生成模型,与搜索引擎不同,它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点,可能混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,导致缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 中的 GPT 是 Generative PreTraining Transformer,即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。 ChatGPT 的成功表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算,只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。 当我们人类生成语言时,许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终(至少在它可以使用外部工具之前),仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。
2024-11-14
可以解释论文中词汇的ai工具有什么?
以下是一些可以解释论文中词汇的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于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。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、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,可优化论文内容。 3. 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,利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。 4. 论文结构和格式: LaTeX: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,简化编写过程。 5. 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。 此外,以下 AI 工具在论文写作的其他方面也有帮助: 1. 文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,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 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 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,提供丰富模板和协作工具。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 选择工具时应结合具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 常受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-11-14
什么ai工具可以解释论文中的数学公式?
在解释论文中的数学公式方面,以下是一些相关的 AI 工具: 1. LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 2. Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 此外,在论文写作领域,还有其他一些常用的 AI 工具和平台,可为您提供多方面的辅助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 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,帮助提高论文的语言质量。 Quillbot:一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-11
能解释论文中的数学公式的ai工具?
在论文写作领域,以下是一些能够辅助解释论文中数学公式的 AI 工具: 1. LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 2. Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 需要注意的是,这些工具在使用时,您需要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-10
Aigc 常见名词解释
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
2024-11-08
人们质疑AI,说比核武器还具破坏性。你怎么看,请解释
对于人们质疑 AI 比核武器还具破坏性这一观点,不同的专家和相关人士有不同的看法。 巴菲特认为 AI 的发展让他感到紧张,认为其有做好事或坏事的潜力,就像核技术一样,“精灵”已被放出。 奥特曼表示人工智能虽会带来巨大好处,但也存在坏处,比如可能被卷入左右两派的纷争,若不小心还可能导致军备竞赛式的激增。 杨立昆不太认同 AI 可能带来灾难性后果,认为 AI 系统不太可能成为威胁人类的物种,但指出 AI 武器化存在风险,且随着其在人机交互中的介入,这种威胁会增加。同时,人们面对新技术革命往往会本能地产生恐惧。 总之,AI 的影响具有复杂性和多面性,需要综合看待其带来的好处和潜在风险。
2024-10-30