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人工智能的三个技术派别

回答

人工智能主要有以下三个技术派别:

  1. 符号主义:通过符号和逻辑推理来实现智能。
  2. 联结主义:基于神经网络和深度学习等方法,强调神经元之间的连接和信息传递。
  3. 行为主义:注重智能体与环境的交互和行为表现。

自 1956 年“人工智能”的概念在美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法不断扩展,如今已发展出多个技术分支并应用于不同领域。欧盟对人工智能的定义也在不断变化和发展,例如 2021 年《AI 法案》提案对人工智能的定义采取了更宽泛的界定标准,而 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。

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参考资料

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

[heading4](1)人工智能目前人们对人工智能的定义并不统一。欧盟广泛使用的人工智能定义来自《2018年人工智能战略》,该战略指出:“人工智能(AI)是指通过分析环境并采取行动(具有一定程度的自主性)以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件,在虚拟世界中运行(例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统)或者也可以嵌入硬件设备中(例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序)。”[4]郭佳楠:《欧盟人工智能的政策、伦理准则及规制路径研究》,载《互联网天地》,2023年第1期第26-32页。2021年《AI法案》提案第3条对人工智能的定义为:“AI系统指采用附录1中所列的一种或多种技术和方法开发的软件,该软件能生成影响交互环境的输出(如内容、预测、建议或决策),以实现人为指定的特定目标。”其中,附录1列举的技术方法主要包括:机器学习方法(包括监督、无监督、强化和深度学习);基于逻辑和知识的方法(包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统);统计方法,贝叶斯估计,以及搜索和优化方法。事实上,“人工智能”的概念自1956年于美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展也在不断扩展。如今,人工智能技术也发展出多个技术分支,应用于不同的领域中。相比于《2018年人工智能战略》,2021年《AI法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。值得注意的是,在2022年《AI法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会对于上述界定的观点有进一步意见,其认为“AI系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

正如在艺术界有印象派、立体派、抽象派一样,人工智能这个充满创意的领域也孕育出了自己的三大艺术流派:符号主义、联结主义和行为主义。这三大门派在人工智能的漫长岁月里,你方唱罢我登场,相互借鉴,共同成长。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

正如在艺术界有印象派、立体派、抽象派一样,人工智能这个充满创意的领域也孕育出了自己的三大艺术流派:符号主义、联结主义和行为主义。这三大门派在人工智能的漫长岁月里,你方唱罢我登场,相互借鉴,共同成长。

其他人在问
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP,让车商能在里面自由批发车辆,这个APP要异于常规APP,具备人工智能?
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的,但具有一定的挑战性。 首先,从技术角度来看,要实现车商在其中自由批发车辆的功能,需要具备强大的数据库和稳定的网络架构,以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用,可以考虑以下几个方面: 1. 智能推荐:根据车商的浏览历史、交易记录和偏好,为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测:利用机器学习算法,对二手车的价格进行预测,为车商提供参考。 3. 风险评估:通过分析车辆的历史数据、市场趋势等,评估交易中的风险。 然而,要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题: 1. 数据质量和安全性:确保车辆数据的准确性、完整性和安全性,防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规:二手车交易涉及众多法律法规,需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验:要设计简洁、易用的界面,让车商能够方便地进行操作。 总之,虽然具有挑战性,但如果能够充分利用人工智能技术,并解决好上述问题,开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
人工智能相关的销售行业
以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息: 与销售工作有关的 AI 工具: Salesforce 爱因斯坦:能分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面,如建立客户关系和完成交易。 Clari:专门从事智能收入运营的软件,能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配:大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提,一是 AGI 能否实现,二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒,行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时,大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案,客户需要具体的解决方案,应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例,需根据客户类型和场景应用大模型能力,不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同,需要精心设计,不仅是模型层面能解决的问题。
2024-12-19
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能,具体实施办法,图片,视频等除外,讲一些实用的,新的想法
对于一家一人公司而言,利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手: 首先,在客户服务方面,可以运用智能聊天机器人来处理常见问题,提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术,让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次,在市场营销中,利用人工智能进行数据分析,深入了解目标客户的行为和偏好,从而精准定位市场,制定更有效的营销策略。 再者,在业务流程优化上,借助人工智能的自动化能力,例如自动化文档处理、自动化邮件分类等,节省时间和精力,提高工作效率。 另外,在财务管理方面,使用人工智能工具进行风险预测和财务规划,帮助做出更明智的决策。 最后,在产品研发中,利用人工智能的创意生成能力,获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
人工智能会出现自主意识吗
目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面,有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类,在类似条件再次触发时,可能会判断形成某一动机是大概率事件,进而通过长期模仿训练而产生动机。并且,如果让数字克隆体可以交流、融合,形成群体智能,也可能促使其产生自主意识。 另一方面,按照一些专家的预测,当 AI 变得比人类更聪明,达到奇点时,机器可能会具有自我意识和超级智能,届时我们对机器意识的概念将有重大转变,可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之,关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。
2024-12-18
如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。 另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。 然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题,十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容: 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中: 认识理解:该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性,并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向:深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现,以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略,以降低潜在风险。 未来:随着 AI 技术的广泛应用,对于极端风险的模型评估将越发重要,有望形成更加完善和严格的评估标准和方法,以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题,以上仅为示例,您可以补充更具体的需求,以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
在个人赚钱方面,AGI最常用的三个方面
在个人赚钱方面,AGI 较为常用的三个方面包括: 1. 合成数据:通过生产数据喂给 AI 模型以提高效果。传统做数据的核心竞争力在于获取他人无法拿到的数据以及低成本进行大量数据清洗和标注,新兴的是用 AI 来生成数据再喂给其他 AI。 2. 模型市场/平台:如当前热门的 HuggingFace(HF),提供模型市场服务。在 AI Agent 出现时,模型之间的互相调用可能会用到此类服务和规则。 3. 开发 AI 代理:例如 AutoGPT GUI、MULTI·ON plugin by MULTI·ON、BabyBeeAGI、MiniAGI 等,可实现自动执行任务等功能,具有一定的商业价值。
2024-12-12
AGI应用最多的三个领域
AGI 应用较多的三个领域包括: 1. 算力: 3D 堆叠、石墨烯、量子计算、高温超导等技术在提升算力方面具有重要作用。 算力的提升不仅在性能上延续着摩尔定律,还需要解决传输速度、能耗和散热等问题。 2. 能源: 可控核聚变技术在 AI 的协助下有了一定进展。 从全人类能源供给角度看,可控核聚变是唯一有希望大幅提升能源供给数量级的技术。 3. 机器人: 具身智能的本体可以是多种具有传感器并可自主运动的硬件,应用领域广泛。 随着 AI 发展到 AGI 阶段,人形机器人将成为具身智能体的最终形态,因为其具有遵循自然高效设计、适应人类环境、人机交互自然、数据可获得性等优点。
2024-12-12
ai应用最多的三个领域
AI 应用广泛,以下是应用最多的三个领域: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病,如分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像。 药物研发:加速药物研发进程,包括识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助金融机构贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决相关问题。
2024-12-12
数智技术与教学何以深度融合,从事实性知识学习,程序性知识学习,动机性参与三个角度说明
数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明: 事实性知识学习方面:数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识,如通过多媒体资源(如动画、视频、交互式图表等),使抽象的知识变得更加直观和生动,有助于学生更好地理解和记忆。同时,在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源,方便学生随时查阅和学习。 程序性知识学习方面:利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具,为学生提供实践和练习的机会,帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果,让他们及时发现错误并进行纠正,从而提高程序性知识的学习效果。 动机性参与方面:借助游戏化元素和社交学习平台,增加学习的趣味性和互动性,激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容,增强学生的学习动力和参与度。 总之,数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用,促进教学的深度融合和优化。
2024-11-30
ai写小说,哪个软件更好,推荐三个
以下为您推荐三个用于 AI 写小说的软件: 1. Novel.ai:AI 写小说领域的头部应用,是典型的 LLM 产品。其产品功能复杂但使用模式简单,利用 LLM 的续写能力将写作改造成交互式的文本生成,渐进式生成小段,用户可自由更改或继续生成下一个小段,并基于写作业务抽象出模型风格、写作方式、故事世界、记忆等细分功能。本质上还是构造 Prompt,交互式、渐进式的 Prompt 构建会极大降低使用门槛。 2. Character.ai:大名鼎鼎的角色扮演类 AI 陪伴产品,服务游戏和二次元用户。使用简单,就是选角色对话,创建也很简单,角色的核心差异靠不同的详细描述,开放用户角色 Prompt 可见。 3. 筑梦岛:国内的同类产品,和角色聊天、捏角色是共同主题,捏角色的产品化本质是收集信息产生高质量角色 Prompt 的过程,基于聊天模式微创新了很多衍生玩法。
2024-11-07
如果你是一位负责销售业务的一线人员,请你提出三个遇到的问题并提出解决建议,你会怎么说
以下是作为负责销售业务的一线人员可能遇到的三个问题及解决建议: 问题一:如何从不同来源的复杂数据中准确提炼关键信息生成详细报告? 解决建议: 1. 明确进行数据分析的目标,确定是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 全面收集整理与清洗相关数据,包括销售数据、客户反馈、财务报告等,通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集,并做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据的含义和用法,输入不同来源的数据,如销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等。 问题二:怎样根据数据分析得出能有效指导业务的重要结论? 解决建议: 1. 借助 ChatGPT 生成的结果,深入分析不同来源的数据。 2. 从提高销售额和市场份额的营销策略和活动方面,如考虑降低产品价格、提供更好服务、优化产品设计和功能、加大市场推广力度等。 3. 关注影响客户满意度和忠诚度的因素,如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。 4. 重视影响财务报告的因素,如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。 问题三:如何根据汇报对象的身份对营销报告进行恰当的可视化调整? 解决建议: 1. 报告内容可涵盖销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。 2. 针对下属,报告重点可放在具体业务执行和改进措施上。 3. 对于跨部门平级,强调合作与资源协调方面的内容。 4. 向领导汇报时,突出关键指标和整体战略方向的成果与问题。
2024-11-01
智能图书馆的技术价值
智能图书馆的技术价值主要体现在以下方面: RAG(检索增强生成)技术: 工作原理: 检索(Retrieval):如同图书馆员根据描述从庞大知识库中找出相关书籍和文章,系统从知识库或文档集合中找到与用户问题相关的内容。 增强(Augmented):类似图书馆员挑选出最相关段落和信息并汇总,大模型对检索到的信息进行筛选和优化,确保选中最相关和有用的信息。 生成(Generation):如同图书馆员把汇总信息组织成连贯、易懂的回答,大模型将整合的信息生成自然流畅的回答。 综合解释:RAG 就像超级智能的图书馆员,先检索相关信息,再筛选优化,最后生成连贯回答。 优点: 成本效益:实现成本低于训练和维护大型专有模型。 灵活性:可利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 缺点:回答准确性不如专有模型的方案。 其他相关技术: DALLE 3:与 ChatGPT 结合,用户输入会话命令可获得匹配图像,改善了之前图像生成器的操作方式。 开放式有声读物集合:微软和麻省理工学院联手,使用文本转语音技术将 5000 本书转换为免费有声读物并在 Spotify 上提供。 AudioShake 的 AI 程序:可隔离预先录制音频的元素,分解成组成部分,解决老音乐音轨分离问题。 Ai Pin:磁性连接衣服成为 AI 助手,使用专有软件和 OpenAI 的 GPT,仅用声音就能完成多种操作。
2024-12-19
AI有哪些技术
AI 技术包括以下方面: 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。 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。 如果您想在 AI 领域深入学习,学习路径如下: 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践: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。 此外,在健身领域,以下是一些 AI 产品: Keep: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/ 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/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ 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/
2024-12-19
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
AI技术学习
以下是关于 AI 技术学习的相关内容: 一、AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点 如果您偏向技术研究方向,需要学习以下内容: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习: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:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,需要掌握以下知识: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践: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。 二、新手学习 AI 的方法 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。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,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。 三、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,这些是 AI 和机器学习的基础。 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 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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 可以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。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-19
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心,结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容,应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心,以下是一些建议: 产品方面: 引入适合中小企业业务流程的自动化软件,如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具,帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面: 配备专业的技术团队,能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理等,并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面: 提供一站式的服务,包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制,及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面: 设计针对不同层次员工的培训课程,涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式,满足企业员工的多样化学习需求。 同时,服务中心还需要建立良好的沟通渠道,与中小企业保持密切联系,了解他们的实际需求和反馈,不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
技术服务 大模型 研究报告
以下是为您提供的关于技术服务大模型研究报告的相关内容: 1. 《质朴发言:视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象|Z 研究第 2 期》 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA 来源:质朴发言 发文时间:2024.01.22 内容:近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索,研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码,以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型,优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互,不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。报告包括视觉分析技术、图像语言模型、视频语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景、未来发展方向、References 和附录等内容。应用场景包括多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势(2024?)、视频生成模型 mapping 等。未来发展方向包括技术路径利用预训练 LLM 进行指令调整,应用场景赋予机器理解多模态的能力。 2. 《小 A技术开发/大模型 知识库文章索引》 作者: 文章: 《Perplexity 指标究竟是什么?》:作者从自己实际入坑的经验出发,尝试总结梳理出新手友好的 transformer 入坑指南。计划从算法 1:NLP 中的 transformer 网络结构、算法 2:CV 中的 transformer 网络结构、算法 3:多模态下的 transformer 网络结构、训练:transformer 的分布式训练、部署:transformer 的 tvm 量化与推理五个方面对 transformer 进行介绍。 《初探 LLM 基座模型》:主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构,encoderonly,encoderdecoder 和 decoderonly。 《ChatBot 是怎么炼成的?》:介绍了 LLM 基座大模型下游应用 ChatBot 的研发过程,在介绍 ChatBot 之前,先介绍了 LLM 在辅助编程方面的应用,包括 Codex 和 AlphaCode 两个奠基性工作。 3. 2024 年 9 月 26 日的相关报告 中国信通院和阿里云计算:《》,探讨了大模型技术的发展、面临的安全挑战以及在安全领域的应用潜力。 其它报告: 科大讯飞:《》 智能小巨人科技:《》 电子发烧友:《》 您可以根据具体需求,进一步查阅相关报告获取更详细的信息。
2024-12-19