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ai学术概念

Answer

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「从这里启程」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「入门:AI 学习路径」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)、Computer-Aided(计算机辅助)、Constraint(约束)、Core-Loss Spectrum(电子能量损失谱中的高能区域)、Coulomb Matrix(库仑矩阵)、Coupled-Cluster Predictions(耦合簇预测)、Cross-Validated Coefficient of Determination(交叉验证的决定系数)等术语均属于 AI 领域。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:新手如何学习 AI?

了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍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「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

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。

AI术语库-人工标注版

|术语ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒||-|-|-|-|-|-|-||ROW()-1|Computational Cost|计算成本|AI|||||ROW()-1|Computational Optimisation|计算优化|AI|||||ROW()-1|Computational Science|计算科学|AI|||||ROW()-1|Computational Toxicology|计算毒理学|AI|||||ROW()-1|Computer Science|计算机科学|AI|||||ROW()-1|Computer Simulations|计算机模拟|AI|||||ROW()-1|Computer-Aided|计算机辅助|AI|||||ROW()-1|Constraint|约束|AI|||||ROW()-1|Core-Loss Spectrum|(电子能量损失谱中的)高能区域|AI|||||ROW()-1|Coulomb Matrix|库仑矩阵|AI|||||ROW()-1|Coupled-Cluster Predictions|耦合簇预测|AI|||||ROW()-1|Cross-Validated Coefficient of Determination|交叉验证的决定系数|AI||||

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修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具: 1. Niji·journey 5:在二次元绘画领域表现出色,能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI:国内网络可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法,可以进一步向我提问。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本,在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。
2024-12-25
最好用的会计AI
以下是关于会计 AI 的相关信息: 生成式 AI 在金融服务领域,包括会计方面,具有多方面的应用和优势: 1. 预测方面:能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面:可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面:能够帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面:能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐,但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点,结合自身需求进行选择。同时,营销领域有一些常用的 AI 工具,如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等,更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
可以对数据进行分析,生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站: 1. 在金融服务领域,生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告,可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,将报告内容拆分处理,借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括: PandasAI:将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”,用户可以以自然语言提问,它会以自然语言、表格或图表形式回答,目前仅支持 GPT 模型,需自备 OpenAI API key。网址:https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告,平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址:https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
如何做面向高中生,专注于AI应用的培养项目
以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议: 1. 课程开发:包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发,以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动:为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平:努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训:为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率:努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育:开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动:对开展的相关活动进行评估。 在教学中,要注意以下几点: 1. 对于写作等方面,如果让学生使用 AI,要先让他们了解什么是好的写作,找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时,要根据学习任务来考虑,以学习目标驱动 AI 的使用,而非相反。 3. 例如在编程教学中,可能先让学生手动编码,掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具;而在健康课程中,重点可能在于帮助学生设计健康活动,对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。
2024-12-25
如何将AI应用于学术研究
将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,保证内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 行业实践:有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-21
AI在学术上的应用
AI 在学术上的应用十分广泛,以下为您详细介绍: 医疗领域: 健康生物制药的研究:ChatGPT、Google Bard 等技术极大加速了这方面的研究,AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面起着重要作用。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助抗衰老,筛查出高效的药物候选物;使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法;科学家利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,帮助早期诊断帕金森。 2024 年的突破与应用:诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI,AI 不仅推动了机器学习的理论创新,还揭示了蛋白质折叠问题。基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3 能够高精度地预测生物分子的结构和相互作用。DeepMind 展示新的实验生物学能力 AlphaProteo,能够设计出具有高亲和力的蛋白结合剂。Meta 发布的 ESM3 是一种前沿多模态生成模型,能够学习预测任何模态组合的完成情况。 其他应用:在医学中利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,生成高保真度和概念正确的合成胸部 X 射线扫描数据。 机器人领域:苹果 Vision Pro 成为必备的机器人研究工具,在机器人运动和动作的远程操作控制方面表现出色。 企业自动化领域:传统的机器人流程自动化面临诸多限制,新的方法如 FlowMind(JP Morgan)和 ECLAIR(斯坦福大学)使用基础模型来解决这些问题,提高了工作流理解的准确率和任务完成率。
2024-12-12
现在有什么学术研究领域的ai应用
以下是一些学术研究领域的 AI 应用: 1. 医疗领域: ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究,在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面起着重要作用。 AI 可提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作,利用 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 AI 帮助抗衰老,通过筛查化合物发现高效的药物候选物。 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,帮助早期诊断帕金森。 麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 新工业革命: AI 正在工业化生物制药和医疗保健,应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 3. 开发领域: 在医疗行业,大模型涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 在广告营销行业,大模型从市场分析、客户转化到客户复购均可参与,还能提高广告图案生成效率,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的体验,降低内容制作成本并加速创意实现。
2024-12-06
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面,以下是一些表现较好的 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,可提供相关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,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的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,简化论文编写。 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,还有一些专门的工具,如: 1. TXYZ: 帮助搜索、查询专业文献并进行对话,提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接,迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考,给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
有什么可以根据几个非论文key words的词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具
以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具: 1. Claude + Gamma.app: Claude 能够快速寻找符合条件的论文,提取精炼论文中某部分信息,还能回答关于论文的各种问题,如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等,并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 3. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 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,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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,提供模板库和协作功能,简化论文编写。 6. 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:检测潜在抄袭问题。 7. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。
2024-11-06
学术ai有哪些好网站
以下为一些不错的学术 AI 网站,如 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/)。该网站具有以下功能: 1. 您可以在此与 AI 知识库进行对话,询问任何关于 AI 的问题。 2. 它集合了精选的 AI 网站,能让您按需求找到适合的工具。 3. 提供了精选的 AI 提示词,您可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,有望成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-10-26
请解释一下AI智能体的概念及功能
AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解,参照移动互联网,它类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,而面向用户提供服务的产品形式就是智能体,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先创建自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力,能帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。AI 智能体的出现是为了解决像 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,结合自身业务场景和需求,定制出适合自己的智能体来解决问题。 例如,扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-12-17
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
解释ai概念
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。
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