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

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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.

Others are asking
怎么学习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,如图像、音乐、视频等,可根据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,了解其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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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: 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。 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。
2025-02-23
ai课程
以下是关于新手学习 AI 课程的相关内容: 新手如何学习 AI: 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,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。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品创作作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 推荐的 AI 课程: 【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,是市面上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,无论新手还是进阶者都适用。扫码添加菩萨老师助理可了解更多信息。 社区 AI 讲师招募: 随着 AIGC 技术的快速发展,传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地现面向通往 AGI 社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家,共同推进企业 AI 化进程。涉及业务包括: 1. 公开课:针对 B 端渠道持续展开的公益科普,形式免费,部分渠道有一定经费,主要内容是企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类的科普分享,目的是建立与企业渠道之间的信任,构建收费培训/咨询的转化通道。 2. 线下培训:通过培训转化或直接招生,分成两天一夜、三天两夜的培训班,一般 50 人以上开班,建议 100 人。 3. 咨询服务:针对企业的咨询陪跑服务,包括 AI 营销能力搭建,企业客服机器人搭建、企业端内容分析智能体搭建、企业运营数据大盘搭建、无人直播/数字人直播间搭建等。
2025-02-23
What can children do with AI?
孩子们可以通过以下方式利用 AI: 1. 拥有虚拟导师,获得任何学科、任何语言、任何学习进度的个性化指导。 2. 在解决问题时借助 AI 工具,为人类进步的架构增添新的支撑。 3. 与 AI 共同完成作文,并对 AI 生成的内容进行点评批改,以拓展思维。 4. 拥有像毛绒玩具这样的 AI 朋友,获得有温度和情绪的陪伴。但在利用 AI 时要有所取舍,明确其功能定位,例如避免过度追求功能而消解情绪价值。
2025-02-23
How do children edit games with AI?
以下是一个用国产 AI 为孩子开发游戏的案例教程中的开发过程: 1. 元素设计: 狼:图片放进去,调整大小。 栅栏:图片放进去,调整大小。 洞:调整背景颜色,让 AI 提供,改进背景颜色。 槌子:点一下转动,最初 AI 给的代码未实现动画效果,简化为点一下马上旋转 90 度,放开时恢复,点击时洞的高度变短。 羊:生成 20 只羊时出现重叠问题,让 AI 调整每只羊间隔 10PX。控制羊的移动花费较多时间,重写多轮。 2. 图片生成: 直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片。其中羊、狼、锤子、栅栏生成无背景的,用 PS 做成透明 PNG。栅栏生成多次以选择合适的效果,胜利和失败图片因 AI 无法理解需求生成多次。 3. 框架搭建: 让 AI 生成 HTML 的大框架,验证元素摆放位置,生成的 HTML 代码简洁符合期待,CSS 结构不错但 position 定位模式不对,修改为 position:fixed 修复 BUG。 4. 效果实现: 失败判断在羊的跑的动作中实现,羊跑光显示失败图像。 胜利判断在槌子事件中,洞全部修好即胜利。 第二关:胜利时多一个步骤跳转到第二页,复制代码并修改,如加入长相凶狠的狼,用 AI 作图。 5. 完成与测试: 2024 年 5 月 11 日 17:34:04 完成所有内容并上传服务器测试,存在小 BUG 但先凑合用。 需要注意的是,AI 生成的内容可能有 90%能用,但仍有 10%需要人工调整,多轮干预可能是必要的,AI 只是辅助,学习和专家指导仍很重要。
2025-02-23
作为一个CRM运营,我需要学习哪些AI知识帮助我更高效的工作以及产出价值
作为一名 CRM 运营,以下是您可以学习的 AI 知识,以帮助您更高效地工作和产出价值: 提示词技术: 掌握提示词技术能帮助您编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果,从而更灵活地运用 AI 工具。 构建智能体(AI Agents): 智能体有潜力革新工作方式,您可以为每个智能体赋予特定角色和任务,让它们协同工作,提高工作效率和创新能力。 实际应用准则: 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事远比打字快。 3. 能动手的尽量用 AI,用 AI 远比苦哈哈手敲快。 4. 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 技术层面的深入学习: 如果您想进一步提升,可以学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系,用于驱动工作和支持个人爱好与创作。 个人素质提升: 在技术之外,着重提升学习能力和创造能力,这是在时代变化中保持竞争力的关键。 AIGC 在 CRM 中的应用: 1. 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 3. 产品推荐引擎:生成产品描述和视觉展示等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 7. 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 运营与 ChatGPT: AI 技术虽发展迅速,但新媒体运营和用户运营的核心竞争力在于内容创新和对人性需求的洞察。与其焦虑,不如行动,重点提升以下能力: 1. 提升提问技巧:在信息泛滥时代,高质量的问题更重要,独立思考避免盲目跟风。 2. 培养学习方法:提高学习能力和效率,在有限时间内掌握更多实用知识。
2025-02-23
krea.ai
KREA AI 发布了 KREA Chat 聊天应用,其具有以下功能: 1. 可通过自然语言聊天对图像进行风格编辑和修改。 图像生成:根据上传的图像和文字指令生成创意图像。 风格提取:能从参考图像中提取妆容、发型、光线等风格。 元素组合:支持不同图像风格和元素的自由组合。 图像调整:可通过文字指令调整发型、服装等细节。 2. 体验感受:功能强大且方便,但仍无法精准修改图像的具体位置,只能参考风格和光照进行调整。 详细内容:
2025-02-23
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
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