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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
Ai高端工作坊
以下是为您整理的两个关于 AI 的高端工作坊相关信息: 全球 AI 视觉分享会 AI 视觉创意大赛 活动日程: 颁奖典礼:10 月 17 日,14:30 18:00,红立方公共艺术馆负一楼大屏幕。包括嘉宾签到、获奖作品欣赏、领导致辞、评委介绍、产业推介、合作项目签约、颁奖点评、AI 创意周启动、合影留念及作品展参观。 AI 视觉创意汇:10 月 18 20 日,10:00 18:00,专业观众日和公众开放日,红立方公共艺术馆 1、2、3 号展馆。体验最新 AI 视觉技术,参与产品发布会和场景对接会。 AI 视觉工作坊:10 月 19 日,9:00 20:00,红立方公共艺术馆及少年宫。深入探讨 AI 在艺术创作中的应用,参与分享会、模型训练、圆桌交流和实时挑战赛。 地点:深圳红立方公共艺术馆(广东省深圳市龙岗区龙翔大道 8028 号) 活动亮点: 颁奖典礼:见证 AI 艺术的新星诞生,与行业领袖共同庆祝。 AI 视觉创意汇:亲身体验最新 AI 视觉技术,探索创意作品。 AI 视觉工作坊:深入了解 AI 艺术创作,与专家面对面交流。 活动报名:记得填写 waytoagi AI 摊主速成脑暴会 AI 摆摊玩什么 AI 娱乐与算命:AI 算命、星盘、八字、人格测试、趣味算命、游戏化互动。示例项目如 AI 算命(15 积分)、星盘解析、职业规划、社交小游戏(如积分狩猎、刮刮乐)。 技术与工具教学:Prompt 技巧、AI 工具安装、提示词优化、复杂模型训练、文档信息提取。示例项目如 Prompt 技巧传授(10 积分)、MJ/Sd 出图(10 积分)、大模型调参(20 积分)、文件抽取(15 积分)。 个性化小工具:小红书账号文案、表情包、爆款名片生成、定制黄历、智能对话、内容分享。示例项目如小红书爆款文案(10 积分)、个人知识笔记(3 积分)、AI 爆款名片(10 积分)。 体验型项目:AI 桌宠、人工智能体互动、数字人互动、项目商业模式咨询、AI 情感陪伴。示例项目如桌宠体验(10 积分)、数字人体验(10 积分)、商业落地场景咨询(20 积分)。 AI 图像处理:图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作。示例项目如 AI 写真、老照片动起来(10 积分)、卡通头像(10 积分)、赛博头像定制(多样风格)。 文案与内容创作:文案定制、朋友圈文案生成、爆款文案编写、创意故事、情话生成。示例项目如产品文案优化(10 积分)、AI 土味情话(5 积分)、个性化文案定制(10 积分)、朋友圈鸡汤生成。 音频与音乐制作:专属歌曲创作、音频处理、声音克隆、AI 唱歌、背景音乐定制。示例项目如制作专属歌曲(10 积分)、声音克隆/视频对口型(20 积分)、声音解梦音乐制作。 视频处理:视频换脸、照片转视频、视频动漫化、视频剪辑、数字人制作。示例项目如换脸(60 积分)、视频动漫化、AI 生成的视频脚本(20 积分)、AI 高清处理(10 积分)。 智能体与 Coze:搭建智能体、GPTs 创建、coze 工作流、微信机器人。示例项目如搭建智能体(50 积分)、智能体体验(10 积分)、Coze 工作流(20 积分)、微信机器人搭建(100 积分)。 AI 教育与咨询:AI 应用培训、课程设计、商业化咨询、AI + 行业应用咨询。示例项目如 AI 培训策划(20 积分)、商业化建议(10 20 积分)、产品思路分享(5 积分)、应用场景分析。
2025-01-23
前沿ai学习网站
以下是一些前沿的 AI 学习网站: 1. WaytoAGI:这是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。平台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。 2. 在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。其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。目前合作过的公司/产品包括阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等。 3. 「通往 AGI 之路」的品牌 VI 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。
2025-01-23
我想学习AI视频创作流程
以下是 AI 视频创作的一般流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,在一些具体的创作案例中,比如“AI 离谱社黄师傅”的工作流程中,有以下要点: 创作思路基于深度文化挖掘、自然风光和历史遗迹展示、故事性和情感连接等关键概念和创新方法,旨在通过人工智能技术全面展示中国各省份的文化和旅游魅力。 任务划分方面,制片人搭建整体框架,图像创意者提供有冲击力的图像画面,视频制作者熟悉并运用视频工具,编剧构思故事和创作台词文本,还有配音和配乐等工作。 在 AI 春晚采访问题中提到,脚本创作由 GPT 完成但需要大量人工干预,图像生成由 MJ 完成也需要人工调词,人工比例在 70%以上。
2025-01-23
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗?
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程(包括代码、资产生成、纹理、音频等)的全套生成式人工智能工具,也没有能与流行的游戏引擎(如虚幻和 Unity)紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用,例如: 生成可以互动的角色方面:有很多初创公司在研究,如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台,它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面:Coqui Studio(https://coqui.ai)、Bark(https://github.com/sunoai/bark)、Replica Studios(https://replicastudios.com)等。 语音识别方面:OpenAI Whisper(https://huggingface.co/openai/whisperbase)、Facebook Wav2Vec2(https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53)。 对话模型方面:ChatGPT(https://chat.openai.com)、HuggingChat(https://huggingface.co/chat)。 故事讲述模型方面:MPT7BStoryWriter65k+(https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter)、Claude 100k(https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows)、GTP4 32k(https://platform.openai.com/docs/models/overview)。 游戏设计方面:Ludo.ai(https://ludo.ai)。 搜索引擎方面:Haddock(https://www.haddock.ai)。 AI NPC 方面:Inworld(https://inworld.ai)。
2025-01-23
Ai智能体
AI 智能体在以下方面有重要应用和发展: 1. 在品牌卖点提炼中: 可搭建智能体作为引导型助手,帮助提炼品牌卖点。 但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如 AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、曾使用的营销手段、在新渠道的期望结果等了解程度接近于 0。 AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据可输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。 引导型助手更适合成为灵感提问助手,在寻找卖点思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 企业自动化方面: 生成式 AI 应用有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。 领先的应用程序构建商正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。 未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块,但当前的 LLM 应用程序和智能体还未达到。 如流行的 RAG 架构不是智能体式的,一些设计支持工具使用,但应用程序的步骤仍由代码预先确定。 当将 LLM 置于应用程序的控制流中让其动态决定行动、使用工具等时,智能体出现。 确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型:决策智能体、轨道智能体、通用人工智能体。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,建议如下: 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),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自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 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自己的成就。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。
2025-01-23
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