ai诈骗发展历程

以下是一些用 Python 编写的与 AI 相关的内容： 1. 对于 AI 的基础学习，您需要了解以下方面： 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，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：如统计学基础（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（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（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、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），以及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、循环神经网络）和常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 2. 如果您想在 Python 中安装 FittenAI 编程助手： 首先需要安装 Python 的运行环境，具体可参考 。 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace 。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code –开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code 生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code –编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换）、自动生成注释（Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档）。 3. 若希望更深入地学习 Python 和 AI，至少要熟悉以下 Python 基础内容： 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：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流：学习条件语句和循环语句来控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学习文件读写和文件与路径操作。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。其工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 在国内总榜中排名第 3，4 月访问量为 1134 万次，相对 3 月变化为 13。 Web 端和 H5 端的网址为： ，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。

以下是一些适合用于写旅游攻略的 AI 工具和相关建议： 1. Bot 智能体：它自带的插件可以根据您想去的地方做出合适的规划，比如路线规划、周边规划等。您可以通过输入一定的 Prompt 描述，利用官方的优化功能获得不错的效果。 当您询问关于爬山的问题时，它会根据您的情况给出相应建议，如身体状况、路线和装备选择等。 当您询问登山路线时，它会为初学者推荐合适的线路。 当您询问登山装备时，它会告知必备的物品。 当您询问登山安全时，它会强调相关注意事项。 当您询问登山技巧时，它会提供提高技巧的方法。 2. 穷游网社区：这是一个 AI 旅游体验分享平台，利用自然语言处理和图像识别技术。它可以让用户分享旅游体验，发现更多美好。例如，当用户分享自己的欧洲之旅，APP 会根据照片的内容和文字描述，推荐相关的旅游攻略和景点。

以下是为新手和中学生提供的学习 AI 的建议： 新手学习 AI： 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库提供了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。 中学生学习 AI： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 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。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。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。

以下是为您提供的从 0 开始学习 AI 的建议： 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，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，您将找到一系列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），您可以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。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 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。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。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。

很抱歉，上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣，建议您考虑以下方面： 1. 数据收集与分析：利用 AI 处理大量的金融数据，包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。 2. 模型构建：例如使用机器学习算法构建预测模型，以预测股票的走势。 3. 风险评估：通过 AI 评估投资的风险水平。 但需要注意的是，AI 选股并非绝对准确，仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

目前关于 AI 诈骗的法律法规方面，有以下相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 在英国，产品安全法律确保在英国制造和投放市场的商品是安全的。特定产品的立法（如电气和电子设备、医疗设备和玩具）可能适用于某些包含集成 AI 的产品。消费者权利法可能在消费者签订基于 AI 的产品和服务销售合同时保护消费者。侵权法提供了一个补充制度，在民事过错造成损害时可能提供赔偿。但目前尚不清楚消费者权利法在包含集成 AI 的产品或基于服务的背景下是否能提供适当水平的保护。

以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段： 1. 政府层面： 拜登签署的 AI 行政命令要求，开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型，开发公司在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针，以清晰标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具，为公众识别官方内容提供便利，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面： 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门，并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面： 360 立志解决大模型的安全问题，将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面，要提高对 AI 诈骗的警惕性，不轻易相信来源不明的信息，学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。

以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。相关部门将制定标准、工具和测试以确保 AI 系统安全可靠，还将通过制定新标准来防范利用 AI 制造危险生物材料的风险，以及通过建立标准和最佳实践来保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗，如商务部将为内容认证和水印制定指导，以明确标记 AI 生成的内容。 关于 AI 相关的监管协调，将支持企业对 AI 创新进行有信心的投资并减少不确定性。行业要求进一步的系统协调以明确谁负责解决跨领域的 AI 风险并避免多个监管机构的重复要求。例如“AI 公平保险有限公司”设计新的 AI 驱动算法来设定保险费价格，其使用 AI 设定价格可能受到包括数据保护、平等和一般消费者保护法等一系列法律框架以及部门规则的约束。

以下为您提供一些与 AI 相关的内容： 在法律领域，AI 可用于模拟不同辩护策略下的量刑结果，例如针对商业贿赂、网络诈骗等刑事案件，还能为商业合同纠纷等案件设计诉讼策略。 拜登签署的 AI 行政命令要求强大 AI 系统的开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息，制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试，保护免受利用 AI 制造危险生物材料的风险，以及建立标准和最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。 在探讨 AI 幻觉方面，介绍了幻觉与错误的区别，包括性质、表现形式和原因等，并通过具体案例如翻译和推理问题进行说明。

AI 诈骗可能具有以下特征： 1. 利用类似 GPT4o 这样的先进模型，以面相分析、相亲建议等看似新奇有趣的服务吸引用户，抓住人们的好奇心和浮躁心理，获取用户信任。 2. 声称能够在多个领域如穿搭、生活工作、化妆、婚姻等根据用户照片给出准确建议，包括职业、健康、财运、婚姻等综合运势。 3. 生成看似合理但可能完全错误且令人信服的内容，如虚假的事实、预测和解释。 4. 不道德地操纵或欺骗用户，尤其是对不懂 AI 的老人，可能导致其财产损失。 需要注意的是，对于 AI 生成的内容，应保持警惕，不可过度相信，要仔细检查和核实。

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。

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。

AI 大模型的发展历程如下： 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。 自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布以来，国内大模型大致经历了三个阶段：准备期（ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 当前，随着大模型技术的愈发成熟和规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，并广泛应用于多个行业和领域。当前 AI 的前沿技术点包括：大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 以及多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。

AI 的发展历程如下： 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）：主要有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，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、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 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，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，涵盖强化学习、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。 AI 的起源最早可追溯到 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，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。 最初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法的局限性，20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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，过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

大语言模型的发展历程如下： 2017 年，发布了《Attention Is All You Need》论文，为后续发展奠定基础。 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，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方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 此外，OpenAI 的 GPT3.5 是其大语言模型 GPT 系列中多年来最完善的一次迭代，并通过 ChatGPT 成功推向大众，在短时间内实现了用户的快速增长。 在语言模型的发展中，20 世纪 80 年代发明了递归神经网络（RNN）处理单词序列，但存在训练速度慢和遗忘问题。1997 年发明的长短期记忆（LSTM）网络解决了部分问题，但语言能力有限。 2020 年中期，Lewis 等人提出检索增强生成（RAG），它将外部数据检索整合到生成过程中，提高了模型提供准确和相关回答的能力。RAG 的演进轨迹在四个不同阶段展开，2017 年的创始阶段主要重点是通过预训练模型（PTM）来吸收额外的知识以增强语言模型。

AI 技术的发展历程大致可分为以下几个阶段： 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）：主要有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，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、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 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，涵盖模型可解释性、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，包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。

AIGC 技术的发展历程主要包括以下几个重要阶段： 1. 机器学习阶段： 根据卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔（Tom Michell）的定义，机器学习是指“计算机程序能从经验 E 中学习，以解决某一任务 T，并通过性能度量 P，能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升”。 数据获取：为机器提供用于学习的数据。 特征工程：提取出数据中的有效特征，并进行必要的转换。 模型训练：学习数据，并根据算法生成模型。 评估与应用：将训练好的模型应用在需要执行的任务上并评估其表现，如果取得了令人满意的效果就可以投入应用。 2. 图灵测试与起源阶段：1950 年，艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》，探讨了让机器具备人类一样智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个有趣的问题：“机器能思考吗？” 3. 行为主义阶段： 行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。 与符号主义相比，行为主义不强调对智能的深层理解，而是通过观察和模仿行为来实现智能控制。 这一流派在智能机器人和自动化控制系统领域有广泛应用，21 世纪末随着相关技术的进步，行为主义开始受到更多关注，尽管它在智能模拟方面存在局限性，如缺乏对智能本质的深入理解。

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。

FlowGPT 是一个发展较为出色的应用。 在 2023 年，02 年出生的党嘉成（Jay）在伯克利大二辍学后，于 1 月初创建了 FlowGPT 这一全球最大的开源 AI 应用平台。在零广告投放的情况下，实现了超过 300 万的月活跃用户和 10 万个 AI 应用。 FlowGPT 是一个聊天 GPT 提示和 AI 提示社区，旨在改善人与人之间的沟通。它提供了一系列精心设计的聊天 GPT 提示，还提供了一个可视化界面以多线程方式展示对话流程，能帮助用户优化工作流程、提高生产力，用户可在其社区中分享、发现和学习有用的 ChatGPT 提示。 其网站为：https://flowgpt.com/

以下是关于完善数字经济发展路径的相关内容： 在过去的十年中，数字技术已经改变了经济和社会，影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这种转变的中心，数据驱动的创新将为联盟公民和经济带来巨大利益，例如改善和个性化医疗、提供新的移动性，并有助于 2019 年 12 月 11 日委员会关于欧洲绿色协议的沟通。为了使数据驱动的经济对所有联盟公民具有包容性，必须特别关注减少数字鸿沟，促进妇女参与数据经济，并培养技术领域的前沿欧洲专业知识。数据经济的构建方式应使企业，特别是委员会建议 2003/361/EC 中定义的微型、小型和中型企业（SMEs）以及初创企业能够蓬勃发展，确保数据访问的中立性、数据的可移植性和互操作性，并避免锁定效应。在 2020 年 2 月 19 日关于欧洲数据战略（“欧洲数据战略”）的沟通中，委员会描述了一个共同的欧洲数据空间的愿景，即一个内部数据市场，在符合适用法律的情况下，数据可以不受其在联盟中的物理存储位置的影响而被使用，这尤其可能对人工智能技术的快速发展至关重要。 数据是数字经济的核心组成部分，也是确保绿色和数字转型的重要资源。近年来，人类和机器生成的数据量呈指数级增长。然而，大多数数据未被使用，或者其价值集中在相对较少的大型公司手中。低信任度、相互冲突的经济激励和技术障碍阻碍了数据驱动创新潜力的充分实现。因此，通过为数据的再利用提供机会，并消除符合欧洲规则和充分尊重欧洲价值观的欧洲数据经济发展的障碍，以及按照减少数字鸿沟的使命，使每个人都受益，从而释放这种潜力至关重要。 这些发展需要在联盟中建立一个强大且更一致的数据保护框架，并得到强有力的执行，鉴于建立信任对于数字经济在整个内部市场发展的重要性。自然人应该对自己的个人数据有控制权。应加强自然人、经济运营商和公共当局的法律和实际确定性。

以下是关于您问题的回答： 要快速了解一个领域的发展方向，可以从以下几个方面入手： 技术研究方向： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 1. 编程基础：如 Python、C++等。 2. 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下： AI 技术发展历程： 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（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： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：像视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、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：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用，例如： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。

以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。网址：https://scite.ai/ 2. Scholarcy：这是一款科研神器，主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址：https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT：这是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。网址：https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 目前的最新发展包括以下几个方面： 1. 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 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。 2. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化： 从通用能力到专业化细分：如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理（各种 AI 配音、音乐生成工具）等，每个细分领域的产品都在不断提升核心能力，为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新：ToB 市场的深耕（如针对内容创作者的 ReadPo）、新型广告模式（如天宫搜索的“宝典彩页”）等，从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外，AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流来保持对最新发展的了解。