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AGI和AI的区别

回答

AGI(通用人工智能)和 AI(人工智能)的区别主要在于能力和应用范围:

  1. 能力方面:
    • AI 通常指的是特定领域或任务的智能,如 ANI(弱人工智能),像智能音箱、网站搜索、自动驾驶等,只能完成特定的一件事。
    • AGI 则能够像人类一样思考、学习和执行多种任务,具备更广泛和全面的智能能力。
  2. 应用范围:
    • AI 在特定领域有出色表现,如工厂与农场的应用等。
    • AGI 则可以在几乎所有人类能够从事的领域发挥作用。

例如,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。同时,Web3 和人工智能初创公司 AGII 也在相关领域进行探索和发展。

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参考资料

学习笔记:AI for everyone吴恩达

AI分为ANI和AGI,ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事,如智能音箱,网站搜索,自动驾驶,工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence,做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队,因为大多数AI团队可以反馈给IT团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现,不正确,缺少的数据,这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

AIGC常见名词解释(字典篇)

作者:小鱼干了发布时间:2023-06-29 23:45原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1-wA微信扫一扫关注该公众号[heading1]先热个身[content]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GPT-4的LLM。额!~ chatGPT我听过,也知道是啥,但你这个解释我直接给我干懵了,套娃呢,解释藏我不认识的单词是不!~ 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,没钱你搞不出来的,大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义,一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了,不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字!绝!

AI 与 Web3 相关内容

[heading4]7月14日[content]https://agii.app/zhWeb3和人工智能初创公司AGII获得1500万美元融资AGII Web3和AI初创公司成功融资1500万美元。这笔投资证明了AGII在转变内容生成并为用户提供强大的AI驱动工具方面具有巨大潜力。AGII是一个AI驱动的平台,赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力。通过利用先进的AI模型和一套直观的工具,AGII旨在简化内容创作过程,为用户提供无与伦比的灵活性、创造力和效率。AGII还宣布推出平台的测试版,以获取用户的反馈并调整其产品,确保满足用户的多样化需求。该平台提供一系列AI生成器和魔法工具,包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能,旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容。

其他人在问
how to learn agi for a nomal human
对于普通人学习 AGI,以下是一些建议: 1. 万能公式法:问 AI“一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?”,AI 给出知识框架后,针对每一个小点深入询问,辅助深度思考。 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,必要时再去 Twitter 和相关官网溯源。 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。 新手学习 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,包括人工智能的主要分支及联系,浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 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,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,并掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试: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,并在知识库分享。 5. 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。 此外,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识,并带着人类进步。我们可以通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制,创造学习的飞轮,未来专家 AI 可能成为下一代专家的教师。
2024-11-25
拆解 通往AGI之路 知识付费运营体系
通往 AGI 之路的知识付费运营体系可以从以下几个方面来拆解: 1. 课程特点: 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是全网技术更新最快的课程之一。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,能满足不同阶段学习者的需求。 2. 付费与开源的比较: 开源社区资源丰富,适合自律的自主学习者。 知识付费课程提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是高效的学习途径。 3. 社区需求: 新同学加入时,对适合小白新手入门的课程有需求,相比啃知识库的图文,更愿意接受老师手把手的教学。 4. 个人经历:创建者在希望快速入门 AI 绘画时,投入金钱学习了许多付费的 AI 课程,并最终选择了野菩萨的课程。 通往 AGI 之路本身不仅是开源的 AI 知识库,还是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,具有以下特点: 1. 共同建设:由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同贡献并整合各种 AI 资源。 2. 丰富内容:提供一系列开箱即用的工具,文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 3. 紧跟前沿:追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新。 4. 活动多样:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等社区共创项目,以及 AIPO 活动、共学活动等。 5. 扶持与奖励:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,设有最佳创业奖和最佳投资奖等。
2024-11-25
可以介绍下AGI的知识体系吗,从入门级开始
以下是为您介绍的 AGI 知识体系入门级内容: 首先,推荐您从以下几个方面开始了解: 1. 记忆相关基础知识,如 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等。您可以通过以下链接获取详细信息: 其次,您可以先试用提示词练手,参加相关的 battle 活动,如 prompt battle、video battle 等,与大神交流。还可以关注最新活动,如 AI 春晚、AIPO 项目等,感兴趣的话可以报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。 另外,“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 市面上的【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-23
AGI是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指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。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):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。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):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,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够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。 此外,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即弱人工智能,只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2024-11-22
什么是AGI
AGI 即强人工智能或通用人工智能,是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 的五个发展等级分别为: 1. 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。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 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 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别的 AI,能够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。 OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q 下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7)因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停,计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。更多信息请见(AGI)。
2024-11-21
什么时候可以实现agi
目前关于通用人工智能(AGI)实现的时间存在多种推测和计划。据相关信息,OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的模型,然而由于埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)有望实现完全的 AGI。另外,OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示,在微软投资 10 亿美元之后,OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型,即到 2024 年。但需要注意的是,这些信息多为推测和拼凑,且来源复杂,包括推特用户的搜集和 LongjumpingSky1971 的帖子等,大家可当作娱乐参考,自行辨别其可能性。
2024-11-20
普通人如何了解AI
普通人了解 AI 可以从以下几个方面入手: 1. 认识 AI 的本质:把 AI 当成一个黑箱,只需知道它是能理解自然语言并输出自然语言、模仿人类思维的东西,其生态位是似人而非人的存在。当使用时,要基于其“非人”的特点,通过清晰的语言文字压缩其自由度,明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识。 2. 利用万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,根据给出的知识框架,针对每个小点进一步询问,让 AI 帮助深度思考。 3. 寻找优质信息源:比如即刻 App 的“”等免费圈子,Twitter 和相关官网也是溯源的可选之处。若担心信息洪流,可采用只掌握最好产品、解决具体问题、关注核心能力、关注需求和逻辑、先提升认知再谈技巧等做减法的小 tips。 4. 了解基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支及联系,浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 5. 开始学习之旅:在「」找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 6. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,并掌握提示词技巧。 7. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品并分享作品。 8. 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。
2024-11-25
如何利用AI炒股
利用 AI 炒股可以通过以下几种方式: 1. Stocked AI:这是一个投资服务,提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成,使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYI 的实践:在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力来炒股。 需要注意的是,AI 在炒股中的应用仍存在一定的风险和不确定性,不能完全依赖其结果进行投资决策。在使用 AI 辅助炒股时,还需要结合自身的投资知识、经验和风险承受能力进行综合判断。
2024-11-25
ai和Chatgpt的区别
AI 和 ChatGPT 存在以下区别: 1. 侧重点不同:Character.ai 更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求;而 ChatGPT 注重提高效率和解放生产力。 2. 定义和性质: Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,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。 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。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看,在 2022 年宣发时被称为一种模型,在帮助页面中又被称为一种服务。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)。 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。其中,AGI 是通用人工智能,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 是自然语言处理,即处理人类语言;LLM 是大型语言模型,数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-25
关于ai的书籍推荐
以下是为您推荐的关于 AI 的书籍: 神经科学相关: 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun):世界权威的认知神经科学教材,是认知神经科学之父的经典力作,系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》(作者:Eric R. Kandel; James H. Schwartz):能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G. Nicholls 等著):神经生物学领域的世界级名著,涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关: Python 方面:《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面:《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。
2024-11-25
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它研究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。 对于 AI ,可以将其视为某种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的东西,就像一个黑箱,我们不必深究它如何理解,其生态位是一种似人而非人的存在。 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,我们无法明确编程步骤,而这正是 AI 所感兴趣的。 在实际应用中,AI Review 是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能,您还能提供自定义说明让其专注于特定方面,比如性能问题。目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等审核选项。
2024-11-25
哪个AI编程工具比较好?
以下是一些比较好的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外,Cursor 也是一款优秀的 AI 编程工具,它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境(IDE),具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析等多种特点,支持多语言、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台和实时协作,能通过 AI 技术提高开发者生产力,使编码更智能高效。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 Cursor 的下载地址:第一步,通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页后,在右上角点击下载,下载后解压安装。
2024-11-25
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
目前主流ai软件的功能及区别
目前主流的 AI 软件具有多种功能,以下为您介绍部分软件的功能及区别: 在软件架构设计方面: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图功能,包括逻辑视图和部署视图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 在其他应用方面: AI 摄影参数调整助手:利用图像识别、数据分析技术,如一些摄影 APP 的参数调整功能,根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台:通过机器学习、音频处理技术,如音乐情感分析软件,分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统:结合物联网技术、机器学习,如小米智能照明系统,实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台:运用数据分析、机器学习,如金融风险预警软件,提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理,如马蜂窝的路线优化功能,根据用户需求优化旅游路线。 在辅助写邮件方面: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台和多种语言,网站:https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁,重点突出,网站:http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成,网站:https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等,生成速度快,网站:https://writesonic.com/ 。 Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。
2024-11-20
AGI 和RAG AGENT有什么区别
AGI(通用人工智能)、RAG(检索增强生成)和 Agent 存在以下区别: Agent: 本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆(messages 里的历史 QA 对)和长期记忆(summary 之后的文本塞回 system prompt)。 可以通过工具触发检索和 Action,触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ,主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力,目前行业主要使用 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解物理环境并互动,产生具身行动。 RAG: 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI:是一种更广泛和全面的智能概念,旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是,这些概念的发展和应用仍在不断演进,想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。
2024-11-19
claude 跟chatgpt的区别在哪
Claude 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 所属公司及理念:Claude 是 Anthropic 的产品,Anthropic 重视 AGI 的可解释和安全可靠性,其创始团队是 OpenAI 早期的核心人员,因理念不同自立门户。Anthropic 关注的是 HH(helpful and harmless)特性,即有用且无害,他们发现单纯使用 helpful 的数据训练存在易遭攻击的问题,需要两种数据混合训练。 2. 数据搜集:Anthropic 在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演两种角色提问。模拟正常用户时,设置蓝队问积极正向的问题,允许多轮对话,选出更 helpful 的回答;模拟恶意用户时,设置红队问消极负面的挑衅问题,选出没那么 harmful 的回答,一般是单轮对话。标注员要求是美国硕士以上,通过筛选保证数据质量。 3. 标注和训练:作者未事先培训标注员什么是 helpfulness 和 harmfulness 以保证数据多样性。标注员筛选看写作水平、表达能力。同时在不同平台标注不同质量和数量的数据。在 RM 和 PPO 方面,Anthropic 称 RM 为 PM(Preference Model),发现 PM 模型越大、数据越多会涨点,这与 ChatGPT 中 RM 模型不能太大的结论不同。PPO 阶段的损失函数少了 InstructGPT 的第三项 SFT 项,因为作者发现 Policy 模型和 PM 模型足够大时,不加那一项效果也会持续提升。
2024-11-15
生成式搜索和知识问答的区别
生成式搜索和知识问答存在以下区别: 生成式搜索: 采用大型语言模型技术,能更好地理解用户自然语言查询的语义,不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎,通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答: 例如 RAG ,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。 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。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外,为您推荐一些 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,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。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持多模态搜索。 Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14