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AI这个产品的基础架构是什么,in other words what powers AI

回答

AI 的基础架构通常包括以下几个关键部分:

  1. 语言生成:能够生成自然语言文本,以实现交流和表达。
  2. 增长引擎:推动 AI 系统的不断发展和优化。
  3. 广告定制和优化:根据用户需求和数据进行精准的广告定制和效果优化。

从技术层面来看,在最简单的情况下,使用 AI 做归纳推理时,输入一系列测量结果,然后让其预测尚未完成的测量结果。此时,AI 被视为黑匣子,重要的是其能否给出正确答案。但不可避免地,AI 中存在一些底层结构,使其最终会假设某种数据模型。

在实际应用中,对 AI 的监管是基于其在特定应用中可能产生的结果,具有很强的情境特异性。例如,并非将关键基础设施中的所有 AI 应用都归为高风险,像识别机器表面划痕这类应用风险可能相对较低。同样,用于在线服装零售商客户服务请求分类的 AI 聊天机器人,与作为医疗诊断过程一部分的类似应用,监管方式不应相同。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

红杉 AI Ascent 2024 会议

现在让我们考虑独特客户,建立业务的另一个重要部分。再次,你有AI的基础元素,从语言生成到增长引擎,到广告定制和优化。这一切都将相互影响。再一次,强大的结论在于,这些抽象层最终将变得可互操作,以至于整个公司能够像一个神经网络一样运作。这就是一人公司崛起的时代,它将使我们不是做得更少,而是做得更多。更多的人能够解决问题,创造一个更好的社会。那么接下来会发生什么呢?现实是,这个房间里的人将决定接下来会发生什么。你们是正在建设这个未来的人。我们个人对未来非常兴奋,因为我们认为AI定位于帮助降低成本,提高生产力,在我们社会中一些最关键的领域实现更好的教育、更健康的人口、更高效的人口。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

Can AI Predict What Will Happen?It’s not the only role of science—and in the sections that follow we’ll explore others.But historically what’s often been viewed as a defining feature of successful science is:can it predict what will happen?So now we can ask:does AI give us a dramatically better way to do this?这并不是科学的唯一作用,在接下来的部分中我们将探索其他作用。但从历史上看,通常被视为成功科学的一个决定性特征是:它能预测将会发生什么吗?所以现在我们可以问:人工智能是否为我们提供了一种更好的方法来做到这一点?In the simplest case we basically want to use AI to do inductive inference.We feed in the results of a bunch of measurements,then ask the AI to predict the results of measurements we haven’t yet done.At this level,we’re treating the AI as a black box; it doesn’t matter what’s happening inside; all we care about is whether the AI gives us the right answer.We might think that somehow we can set up the AI up so that it “isn’t making any assumptions”—and is just “following the data”.But it’s inevitable that there’ll be some underlying structure in the AI,that makes it ultimately assume some kind of model for the data.在最简单的情况下,我们基本上想用人工智能来做归纳推理。我们输入一系列测量结果,然后要求人工智能预测我们尚未完成的测量结果。在这个层面上,我们将人工智能视为一个黑匣子;里面发生什么并不重要;我们关心的只是人工智能是否给出了正确的答案。我们可能会认为,我们可以通过某种方式设置人工智能,使其“不做出任何假设”,而只是“遵循数据”。但人工智能中不可避免地会存在一些底层结构,这使得它最终假设某种数据模型。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

context-specific.83We will not assign rules or risk levels to entire sectors ortechnologies.Instead,we will regulate based on the outcomes AI is likely to generate inparticular applications.For example,it would not be proportionate or effective to classify allapplications of AI in critical infrastructure as high risk.Some uses of AI in critical infrastructure,like the identification of superficial scratches on machinery,can be relatively low risk.Similarly,an AI-powered chatbot used to triage customer service requests for an online clothing retailershould not be regulated in the same way as a similar application used as part of a medicaldiagnostic process.

其他人在问
小白如何学习ai
对于小白学习 AI,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,可根据自己的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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 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。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归;无监督学习是基于无标签数据自主发现规律,经典任务如聚类;强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
有没有带有文件夹功能的ai
目前,带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用,@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用,相关链接为:https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外,能联网检索的 AI 也是存在的。例如,ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网;Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型;Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动;还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面,有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天形式,用户告知需求,Copilot 自动完成任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,可根据自己的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,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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-12-21
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案: AI 应用主要涉及以下几个方面: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手,如 Grammarly、秘塔写作猫,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作,可检查语法、拼写错误并提供改进建议,进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐,如淘宝拍照搜商品,通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台,如大众点评智能推荐,基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 此外,还有以下具体的 AI 应用: 1 20 中的部分应用: 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,通过语音识别和自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手,可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划,利用数据分析和机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用: AI 菜谱口味调整工具,如下厨房口味调整功能,通过自然语言处理和数据分析,根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台,如英语流利说纠错功能,利用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
那如果想通过AI赚钱,有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议: 1. 学习 AI 技术,从事相关高薪工作,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能,增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作,例如使用以下工具: 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。 3. 进行 Agent 应用开发,熟悉业务,结合 AI 能力打磨产品,形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-12-21
我想提高办公效率 AI可以帮到我吗
AI 可以帮助您提高办公效率。以下是一些相关的研究和观点: 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能带来显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 但 GPT4 等模型有能力边界,无人知晓其具体范围。 分组测试中,使用 AI 的两组任务完成效率和质量远高于未使用组,且对工作能力差的被测试者提升更大。 过于依赖 AI 可能适得其反,降低效率和质量,因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式。“半人马”强调人类主导,合理调配资源;“机械人”则是高度融合,循环迭代优化,实现人机一体化。 工作中常因流程混乱、效率低下而浪费时间,SOP(标准操作程序)是职场利器。可借助 AI 助手建立和优化 SOP 以提升效率。 强大的 AI 有巨大潜力,能像电力或互联网一样影响社会和经济,可提高劳动力效率和工作场所安全,支持人们完成现有工作,有助于推动增长和创造就业。为保持在 AI 领域的领先地位,英国需创造利于创新的监管环境。
2024-12-21
有什么可以根据几个非论文key words的词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具
以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具: 1. Claude + Gamma.app: Claude 能够快速寻找符合条件的论文,提取精炼论文中某部分信息,还能回答关于论文的各种问题,如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等,并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,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。 3. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 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,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能,简化论文编写。 6. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 7. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。
2024-11-06
I am teaching the oral english class to college students in China, please help me differentiate the words handle/ address / tackle with interpretations and example sentences
Handle, address, and tackle are all verbs that have similar meanings but with some subtle differences. Handle means to deal with or manage a situation, object, or task. For example, "She handled the difficult customer with patience." Address often implies focusing on and trying to solve a particular problem or issue. For instance, "The government is addressing the issue of climate change." Tackle suggests taking on a challenging or difficult task or problem with determination and direct effort. An example would be, "He tackled the math problem headon." In summary, while they are similar, the choice of which word to use depends on the context and the specific nature of the situation being described.
2024-08-14