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如何利用AGI进行社会科学研究、

Answer

利用 AGI 进行社会科学研究可以从以下几个方面考虑：

  1. 借鉴相关研究成果：例如 DeepMind 在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类获取数据的情况下通过观察学习和模仿人类行为，这被视为向 AGI 迈进的重要一步。
  2. 关注 AGI 的等级划分：OpenAI 提出 AGI 的五个发展等级，包括聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织。不同等级的 AGI 能力不同，可根据研究需求选择合适的等级进行应用。
  3. 理解 AGI 的定义原则：Deepmind 的研究团队提出 AGI 定义的六个原则，其中重要的是关注能力而非过程，同时 AGI 的定义应包括多个级别，每个级别有明确的度量标准和基准。
  4. 从经济价值角度思考：如 Andrej Karpathy 以自动化的交通服务类比 AGI 及其经济价值，可从类似的经济角度探讨 AGI 在社会科学研究中的应用。
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References

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||DeepMind：开发出可以向人类学习的人工智能|这项技术的完善和应用被不同目的的人类使用也许会产生不同的结果。<br>1、善意的：学习了解进而帮助人类完成一些风险大的工作和陪伴。<br>2、恶意的：了解人类过往历史发生的战争，和人类之间的勾心斗角，形成一种对人类恶意的铺垫。|AI学习模型|Nature发表了一篇Google DeepMind的研究成果：研究人员在3D模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了AI智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为。<br><br>这项研究被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。|研究背景：<br>智力包括有效的知识获取，通常依赖于文化传播——个体之间的知识转移。<br>人类智力在很大程度上依赖于这一过程，从而能够通过社会学习吸收文化知识。这种知识被称为文化，而从一个个体向另一个个体的知识传递

问：AGI 的 5 个等级是什么？

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，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）：具备人类推理水平的AI，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（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。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的AI，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（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。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

至此，已经带领大家领略了一次最新的智能变革，从模型到应用，从智能代理到具身智能，从新工业革命到挑战科研。现在，我们来聊一下大家最关心也最为模糊的话题- AGI是什么？在我的理解中它会如何到来？Deepmind的研究团队在去年十一月发表过一篇论文《Levels of AGI》，他们给AGI的定义提出了六个原则，其中最重要的一点“关注能力，而非过程”，我们应该关注AGI能完成什么，而不是它如何完成任务。这意味着AGI系统不需要像人类一样思考或理解，也不需要具备意识或感知能力。另外，应该类似于自动驾驶的分级标准，AGI的定义应包括多个级别，每个级别都有明确的度量标准和基准。这种方法有助于更清晰地描述AGI的发展、评估风险和制定相应的政策。配图4.08：Six Levels of AGI（Table）有一个最常见，也是我认为比较合理和可验证的定义：AGI是一种自主系统，在大多数具有经济价值的工作中超越了人类的能力。这也是Sam Altman经常挂在嘴边说的，用自动化来贡献GDP。Andrej Karpathy今年初在他的博客上发过一篇名为《Self-driving as a case study for AGI》的文章，但不知道为什么很快就删除了，全文表达的意思就是用自动化的交通服务来类比AGI和它的经济价值。

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Agi和ai
AGI（通用人工智能）和 AI（人工智能）是相关但有所不同的概念。 AI 是一种让机器展现智慧的目标，包括多种技术和应用，如机器学习、深度学习、大语言模型等。生成式人工智能（GenAI）是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。AIGC（人工智能生成内容）则是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式，ChatGPT 是 AIGC 在文本生成领域的一个应用实例。 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，能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。 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。 Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。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，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，并宣布推出平台的测试版以获取用户反馈并调整产品。
2024-12-25
什么是agi
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它能够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 AGI 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 有不同的发展等级，分别为： 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，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 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。 更多信息请见（AGI）。OpenAI 自 2015 年成立以来，一直将 AGI 作为其战略目标之一，随着 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。
2024-12-25
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。 它有以下特点和相关内容： 与弱人工智能不同，强人工智能能够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。 OpenAI 内部会议分享了 AGI 的五个发展等级，分别为： 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。 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。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在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，可加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程。 更多信息请见 。同时，OpenAI 关于实现 AGI 的计划如 Q的下一阶段，最初被称为 GPT6 后重新命名为 GPT7 等，因某些原因有所推迟。
2024-12-25
通往AGI之路，主要是做什么的？
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区。其致力于为人工智能（AI）学习者提供系统全面的学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 该平台由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外，社区还定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 “通往 AGI 之路”的品牌 VI（视觉识别）融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性，共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。 同时，其知识库使用指南中包含推荐 B 站 up 主课程、开源的二十四节气相关教程和关键词、老师带领进行的 AI 相关操作教学，以及 AI 视频相关的共学课程、工具及挑战赛介绍等内容。
2024-12-25
AGI
AGI（通用人工智能）分为以下 5 个等级： 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，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 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。 通往 AGI 之路： 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 提供全面系统的 AI 学习路径，帮助了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 相关渠道： 网站： 公众号：通往 AGI 之路 B 站： 小红书： X（Twitter）： 此外，7 月 14 日的快讯：Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。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，还宣布推出平台的测试版，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。
2024-12-25
想生成宣传名片，推荐个AGI工具
以下是一些可用于生成宣传名片的 AGI 工具： 1. 谷歌图像生成工具：理解能力强，有使用门槛，不能输入中文，每日免费 500 次，生成速度快，可调整提示词和选项，能根据提示词生成不同风格和复杂程度的图像，随机种子影响生成结果，可提供参考图设置主题场景样式。 2. 纳米搜索反推提示词：可上传图片让其反推 midjourney 提示词，输出效果好，能调用多种模型，查阅资料也可用，会搜索全网并精选资料，还能看到调用的内容和参考资料。 此外，以下是一些常用于营销领域的 AI 工具，也可能对生成宣传名片有所帮助： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-25
如何利用ai日赚100元
以下是一些利用 AI 日赚 100 元的方式和相关信息： 1. 开发基于通义千问的 AI 助理模型，例如高一的“小朱婷”开发的“航天小飞侠”，通过设计抽奖环节等方式吸引用户，从而获得收益。 2. 利用 AI 进行调酒，如在 AI 玩聚摊位，根据用户的 MBTI 和星座生成专属的鸡尾酒配方，并现场调制售卖。 3. 利用以下 2023 年的 AI 工具进行创作或相关服务以获取收益： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 市场营销。
2024-12-24
如何利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，请结合相关技术的原理和框架图进行阐述
利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面： 1. 降低开发成本：AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期：加快游戏的制作速度，使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量：例如生成新的高质量游戏内容，如地图、角色和场景，改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验：为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所，但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战，需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助：经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体，将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域，让数百万人能够制作他们的第一款游戏，新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮，从而永远改变游戏行业。
2024-12-24
如果利用ai做好电商
利用 AI 做好电商可以从以下几个方面入手： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：通过 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 在生成式 AI 领域，电子商务已成为成效显著的垂直行业之一。相关工具如能编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及市场营销材料。
2024-12-24
怎么利用ai做好电商
利用 AI 做好电商可以从以下几个方面入手： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 5. 生成式 AI 工具： 帮助品牌创建引人注目的产品照片，如将静态照片变成动态形象，预期未来会极度个性化。 创作多种内容类型，如用于电子邮件或社交媒体的营销材料、SEO 优化的产品描述等。 未来有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，创建完整的电商商店及市场营销材料。 6. 营销和页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：选择或生成高质量的产品图片。 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 营销活动分析：了解活动效果，吸引顾客并产生销售。 库存管理：预测需求，优化库存管理。 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容，提高转化率。
2024-12-24
我如何利用AI软件写出好 的小说
以下是利用 AI 软件写好小说的一些方法： 1. 显式归纳与列出想要的文本特征：比如明确小说需要优秀的文风、细腻的文笔，具体描述如“几句话一换行”“以短句和对话为主，结构紧凑”“用词直白犀利”等，在调试过程中逐步增减描述，直至达到理想效果。 2. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本：直接指出想要的文本类型，如“充满张力的女性复仇文，可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。对于新的创作领域，可从熟悉的相关元素入手，如让模型写特殊格式的网络小说，并显式描述特征。 3. 往 prompt 里面塞例子：这是一种暴力但管用且流行的办法。 此外，要用 AI 创作出好的作品，首先要有足够的审美，知道“什么是好的，好在哪里”。同时，固定的故事结构写在 prompt 里可能不好使，因为会丧失多样性和惊喜。
2024-12-24
如何利用AI生成环形图
以下是利用 AI 生成环形图的相关信息： 存在一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，在设计和工程领域较为常用。例如： CADtools 12：这是 Adobe Illustrator（AI）插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件，集成了 AI 功能，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧。 如果您是要生成其他类型的环形示意图，例如项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-23
我想要一些关于AI的研究报告，技术、产业、产品方面都可以
以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告： 《》：Kimi 发布视觉思考模型 k1，在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》：由量子位智库发布，聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律，对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇，探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况，包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业，展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构，大致可分为：上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发），详细内容参见图 5 和图 6。 此外，还有以下相关的课件和内容供您参考： 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】：https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02：2023 年年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01：安克创新的 AI 实践分析：https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】
2024-12-24
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
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
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容： 认识理解： 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响，包括其造成的劳动力跨部门的变化，以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向： 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来： 在未来的研究中，需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响，以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作，共同制定策略，以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距，促进全球的平衡发展。同时，持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响，及时调整应对策略。
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
用AI写作一些研究成果总结类的文章
利用 AI 写作研究成果总结类文章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大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述，确保内容准确完整。 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，并进行语法和风格检查。 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：利用 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，并进行最后的格式调整。 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。 另外，关于总结类文章，AI 很有可能不会读完整个文章，而只是头尾读一下，中间随机读。使用 Python 的 request 库读取网页速度不快，很多大语言模型实际上也没有真去搜索网页，这更像是大语言模型开发商的“狡猾”，用“AI 幻觉”背锅了。 除了聊天内容，还能让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字），例如复制文章给 GPTs 让其总结。对于 B 站视频，若有字幕，可安装油猴脚本获取字幕，将其复制给 AI 执行内容总结任务，总结完还可继续提问或探讨细节。
2024-12-11