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AI到底是什么

Answer

AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。

对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其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。

从历史角度看,最初计算机是按照明确定义的程序来运算的,但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务,就需要人工智能来解决。

在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

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References

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。

人工智能简介和历史

译者:Miranda,原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,它研究我们如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多,但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此,如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就有可能编写出程序,使计算机按照我们的想法去做这些事。✅ “根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务,因为我们并不知道当我们在做这件事时,是如何经过某些清晰的步骤,从而在脑海中得到一个数字的。然而,对于有些任务,我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事,是因为我们见过了很多不同年龄的人,但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的,所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能(简称AI)感兴趣的。✅想一想,如果人工智能得以实现,哪些任务可以被交给计算机完成?考虑金融、医学和艺术领域,这些领域如今是如何从人工智能中受益的?

问:有哪些健身的 AI 产品?

AI健身是指利用人工智能(AI)技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议,以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时,有几个不错的选择:1.Keep:Keep是中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture:沸彻魔镜由核心AI技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划,AI教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题:请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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小白学习AI的知识体系
对于小白学习 AI 的知识体系,以下是一些建议: 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,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自己的作品。 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,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。 有兴趣伙伴,可以留言互动,有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-01-25
AI变现途径
以下是一些常见的 AI 变现途径: 1. 开发智能体,如口语陪练 bot,可在相关 APP 上提供服务。例如 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot,并分享了链接和使用感受。 2. 在公司给自己贴 AI 大神标签,通过社交网络进行分享以扩大影响力,承接项目开发。 3. 电商方面,如在小红书上通过 AI 绘画变现: 用 AI 制作服装,如 AI 小绿裙,单价较高且销量可观。制作方式可根据自身熟练程度选择不同工具。 用 AI 定制萌娃的头像,单价相对较低,但执行力强也能有不错的收入。 每个人都有自己的路径依赖,变现路径也因人而异。在探索 AI 变现时,需要不断学习新事物、探索新方法,结合自身优势和市场需求找到适合自己的方式。
2025-01-25
360AI搜索
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。 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。 访问渠道:Web 端&H5 端: ;手机端:扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中,4 月访问量(万 Visit)为 1134,相对 3 月变化为 13 。
2025-01-25
普通人ai知识怎么学
以下是为普通人学习 AI 知识提供的一些建议: 1. 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 会给出知识框架,然后针对每个小点继续提问,能帮助您深度思考。 2. 优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。 3. 信息爆炸做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 4. 零基础小白学习: 网上有很多基础课程,可找科普类教程学习。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2025-01-25
当前最强AI模型有哪些?
当前最强的 AI 模型包括: 1. OpenAI 的 o3 模型:在 ARCAGI 测试中达到了 87.5%的准确率,几乎与人类水平相当。能够进行自我对话、多角度分析和自我质疑,具备一定的“思考意识”。下一代 o3mini 模型的推理能力能够媲美 o1 模型。 2. Google 的 Gemini 2.0 Flash:在重要的基准能力上直接追平甚至部分超越了 Gemini 1.5 Pro,同时模型速度有极大提升。 3. OpenAI 的 GPT4:是一个大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 4. Midjourney v5:具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt,并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 5. DALL·E 3:代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 6. Mistral 7B:在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 此外,还有智谱·AI 开源的一些模型,如 WebGLM10B、MathGLM2B 等。
2025-01-25
ai写论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于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。 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,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 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,确保原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题可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,选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取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大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,再修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 需注意,AI 工具是辅助,不能替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,保证研究质量和学术诚信。 对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题,如果用法不对,可能会有负面效果。比如提封闭性问题,孩子用 AI 搜索迅速得到答案结束任务,AI 就像好奇心的毒药;但改成开放性问题或让 AI 帮助提更多拓展思考的问题,好奇心会被激发。AI 辅助写作文也是同理,可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,要求孩子对 AI 作文点评批改、让其迭代出更好文章,重点关注孩子能否说清作文好坏及如何修改。
2025-01-25
ai到底是什么
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说,将 AI 当成一个黑箱来理解是一种可行的方式,即只需要知道它能通过特定的文字、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预设效果,且其生态位是一种似人而非人的存在。 从历史角度看,最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,由于无法明确具体步骤,所以是人工智能感兴趣的领域。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能为用户提供个性化的指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2025-01-08
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入购买需求,如“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作:通过多个智能体的组装,解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,定义多个智能体分别负责不同功能,如给出建议名字、检索是否同名等,同时需要调度中枢协调工作,决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持:如在理赔提交审核中,将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用语言模型评估相关文件是否符合规则,并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼:实际搭建中,遵循营销管理流程保证输出合理性,根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度,为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说,可以将其当成一个黑箱。AI 就像传统道教中的驱神役鬼拘灵遣将,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预设效果,且存在突破界限的可能。 AI 技术再怎么发展,其生态位仍是一种似人而非人的存在。 从任务角度看,最初计算机遵循明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,所以无法编写明确程序让计算机完成,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 在健身领域,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-12-16
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
ai到底有何用
AI 具有广泛的用途,以下为您详细介绍: 在新工业革命中,特别是生物科技领域,AI 有助于将过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”。 医疗保健方面: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗,分析患者数据制定个性化治疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 金融服务领域: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,助力投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 零售和电子商务行业: 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 汽车行业: 自动驾驶技术,进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。 提供个性化用户体验,根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 进行预测性维护,减少停机时间和维修成本。 实现生产自动化,提高生产效率和质量控制。 辅助销售和市场分析。
2024-09-11
大模型到底是什么
大模型是指输入大量语料,从而让计算机获得类似人类“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作的模型。 大模型之所以被称为“大”,主要体现在以下几个方面: 1. 拥有庞大的参数数量,通常包含从数十亿到数千亿的参数,这些参数包括权重和偏置,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 需要大量的数据进行训练,无论是文本、图像还是音频数据,都是其学习的基础。通过对海量数据的学习,模型能够掌握丰富的知识和技能。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量的计算,因此 GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行一次翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。
2024-08-28