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对人工智能伦理规范的理解,包括现有规范具体内容、现有问题、应当如何规范,并从一个具体领域说明,例如:金融人工智能

Answer

以下是关于人工智能伦理规范的相关内容:

现有规范具体内容:

  • 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)中,安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。安全标准规范了人工智能全生命周期的安全要求,治理标准规范了人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括伦理治理要求。
  • 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,其中提到高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则,包括人类主体和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉以及问责制。

现有问题: 文中未明确提及现有规范存在的具体问题。

应当如何规范:

  • 鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则,包括相关的治理机制,以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求,并根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整,考虑可用的技术解决方案和行业最佳实践。
  • 鼓励所有人工智能系统的提供者和模型的提供者,在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求。

以金融人工智能为例: 在金融领域应用人工智能时,应遵循上述的伦理规范和要求。例如,要确保数据的隐私和安全,模型的稳健性和可靠性,避免歧视和不公平,保证透明度和可解释性,同时要接受监管和审查,以降低金融风险,保障金融市场的稳定和公平。

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References

国家人工智能产业综合标准化体系建设指南.pdf

人工智能行业应用重点领域包括智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等。1.1.智能制造标准。规范人工智能在工业领域的融合应用,围绕智能工厂、智慧供应链建设中的智能化技术要求,开展工业知识表达、工业知识图谱构建、工业场景大模型等标准研制。2.2.智能家居标准。规范家居智能硬件、智能软件、智能网联、服务平台和应用平台等技术要求,促进智能家居产品的互联互通,提升智能家居在室内环境、安防监控等场景的用户体验。3.3.智慧城市标准。规范智慧城市建设、治理、生态宜居等智能化技术要求,提升人工智能系统在城市经济发展、韧性构建、社会治理、辅助决策中的应用水平。4.4.科学智算标准。规范人工智能规模化应用加速基础科研的相关标准。结合农业、工业、服务业等应用人工智能技术的需求,加快开展智慧农业、智慧能源、智慧环保、智慧金融、智慧物流、智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧文旅等领域标准研究。[heading2](六)安全/治理标准[content]安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。1.1.安全标准。规范人工智能技术、产品、系统、应用和服务等全生命周期的安全要求,包括基础安全,数据、算法和模型安全,网络技术和系统安全,安全管理和服务,安全测试评估,安全标注,内容标识,产品和应用安全等标准。2.2.治理标准。结合人工智能治理实际需求,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,人工智能治理支撑技术;规范人工智能全生命周期的伦理治理要求,包括人工智能伦理风险评估,人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,人工智能伦理审查等标准。

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(27)虽然基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组2019年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》非常重要。在这些准则中,高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则,这些原则应有助于确保人工智能是值得信赖的、符合伦理道德的。这七项原则包括:人类主体和监督;技术稳健性和安全性;隐私和数据治理;透明度;多样性、非歧视和公平;社会和环境福祉以及问责制。在不影响本条例和任何其他适用的联盟法律的法律约束力要求的前提下,这些指南有助于设计一个符合《宪章》和作为联盟基础的价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。根据独立人工智能高级别专家组的指南,人类主体和监督意味着人工智能系统的开发和使用是为人服务的工具,尊重人的尊严和个人自主权,其运行方式可由人类进行适当控制和监督。技术稳健性和安全性是指,开发和使用人工智能系统的方式应能在出现问题时保持稳健,并能抵御试图改变人工智能系统的使用或性能的行为,从而允许第三方非法使用,并最大限度地减少意外伤害。隐私和数据管理是指人工智能系统的开发和使用符合现有的隐私和数据保护规则,同时处理的数据在质量和完整性方面符合高标准。透明度是指人工智能系统的开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,同时让人类意识到他们与人工智能系统进行了交流或互动,并适当告知部署者该人工智能系统的能力和局限性,以及受影响者的权利。多样性、非歧视和公平性是指人工智能系统的开发和使用方式应包括不同的参与者,并促进平等获取、性别平等和文化多样性,同时避免联盟或国家法律所禁止的歧视性影响和不公平偏见。社会和

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(165)按照本条例的要求开发高风险人工智能系统以外的其他人工智能系统,可能导致在欧盟更多地采用合乎道德和值得信赖的人工智能。应鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则,包括相关的治理机制,以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求,这些要求应根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整,并考虑到可用的技术解决方案和行业最佳实践,如模型卡和数据卡。还应鼓励所有人工智能系统,无论是否高风险的提供者和模型的提供者,并酌情鼓励其部署者,在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求、在设计和开发人工智能系统时,酌情让利益相关方,如企业和公民社会组织、学术和研究组织、工会和消费者保护组织,参与进来,以及开发团队的多样性,包括性别平衡。为确保自愿行为守则行之有效,守则应基于明确的目标和关键绩效指标,以衡量这些目标的实现情况。在制定守则时,应酌情让有关各方参与,例如商界和公民社会组织、学术界和研究机构、工会和消费者保护组织。委员会可制定包括部门性质在内的倡议,以促进阻碍促进人工智能发展的跨境数据交换的技术壁垒的降低,包括数据访问的基础设施、不同类型数据的语义和技术的互操作性。(166)重要的是,根据本条例不属于高风险的与产品有关人工智能系统,因而不需要遵守为高风险人工智能系统规定的要求,尽管如此,在投放市场或提供服务时仍然应是安全的。为促进实现这一目标,欧洲议会和欧盟理事会2023/988号条例56将作为安全网而适用。

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如何写出有效且规范的输入命令提示词
以下是关于如何写出有效且规范的输入命令提示词的相关内容: Claude 官方文档的提示词优化建议: 更明确地编写规则或添加新规则。 在提示词中包含明确的“输入规范输出”示例,向 Claude 展示如何正确处理。 当 Claude 在一种输入类型上表现良好时,尝试用另一种输入类型,包括边缘案例。 不断完善提示词,添加规则和示例,直至在代表性输入组上获得良好性能,并进行“保留测试”。 安迪提出的 ICIO 框架: ICIO 框架由四个关键部分构成,分别是 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)和 Output Indicator(输出引导)。 Instruction(指令):应简洁明了、具体详细、行动导向、专注单一任务。 Context(背景信息):包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 Input Data(输入数据):为 AI 提供执行任务所需的具体信息或数据,并非所有任务都需要。 Output Indicator(输出引导):涵盖格式要求、语气和风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词相关内容: 提示词用于描绘画面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词的方法: 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容。 可使用预设词组、辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。启用提示词优化可扩展提示词,更生动地描述画面内容。
2025-03-31
数据采集 存储规范
以下是关于数据采集和存储的规范: 风险评估:GDPR 规定数据控制者或处理者所进行的数据处理应当符合初始收集时的目的。企业在核查目标业务领域的数据使用和处理环节时,要比较数据使用和处理的目的、范围、主体等内容相对于初始收集时是否有变化。若有变化,需在使用和处理数据前对数据主体重新告知并取得合法有效同意。 遵循准确、必要、及时原则:数据处理应遵循准确、必要、及时的原则,并以相关、必要为限度。企业在核查时,要判断数据处理与收集目的的相关性、发生时间以及是否为实现收集目的所必要。 确保数据主体限制数据处理的权利:GDPR 明确数据主体有权限制数据控制者或处理者对其数据的处理活动。企业要核查是否建立特定机制或提供途径,确保数据主体在特定情形(如质疑数据准确性、数据处理非法且反对删除数据等)下可限制处理。 确保数据主体反对特定数据处理的权利:GDPR 明确数据主体有权反对数据控制者或处理者的特定数据处理活动。企业要核查是否建立特定机制或提供途径,确保数据主体在特定情形(如直接营销、数据画像等)下有权反对特定数据处理。 数据的存储:需遵循相关法规和标准进行规范存储。
2025-03-25
如何让ai帮我完成一篇查重率不高,用语严谨、有力,符合学术规范的论文
要让 AI 帮您完成一篇查重率不高、用语严谨有力且符合学术规范的论文,您可以参考以下内容: 在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,为您提供了多方面的辅助。以下是一些常用的工具和方法: 论文写作工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您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。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、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。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 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的软件,助您进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 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。 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 是受欢迎的选择,它们提供强大的排版功能和广泛的学术支持。对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 使用这些工具时,重要的是结合自己的写作风格和需求,同时注意仔细甄别 AI 生成的内容。
2025-03-24
我有个计算流体力学相关的数值模式,代码是C++写的,几万行,有多个文件,各个文件之间是相互关联,现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级,有什么AI工具推荐
目前在您所描述的这种对大规模、相互关联的 C++代码进行运行效率和代码规范优化升级的场景中,暂时没有特别直接适用的 AI 工具。不过,您可以考虑使用一些传统的代码分析和优化工具,例如: 1. ClangTidy:这是一个用于 C++代码的静态分析工具,可以帮助发现代码中的潜在问题,并提供一些改进建议。 2. Valgrind:用于检测内存管理错误和性能问题。 同时,您也可以利用一些代码版本管理工具,如 Git,来更好地跟踪和管理代码的修改。
2025-03-08
修改以下内容,降低论文查重率:  首先需要高层管理者的重视和支持,为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次,要加强员工培训,提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次,要建立完善的社交媒体管理制度,规范员工行为,防范潜在风险。最后,要注重技术创新,积极应用人工智能、大数据等新技术,提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容,以降低论文查重率: 首先,高层管理者的重视与支持不可或缺,应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次,强化员工培训工作,提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次,构建完备的社交媒体管理体制,对员工行为加以规范,预防潜在风险。最后,注重技术的创新,积极运用人工智能、大数据等新型技术,增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07
openAI关于道德规范的调整是什么
OpenAI 在道德规范方面的调整包括以下内容: 1. OpenAI 认为通过分析 ChatGPT 和 GPT4 用户对数百万条提示的反应,能获得知识以使未来的产品符合道德规范。 2. 随着公司承担更多任务并投入更多商业活动,有人质疑其在多大程度上能集中精力完成降低灭绝风险等任务。 3. OpenAI 与数以百计的内容审核员签订合同,对模型进行教育,使其了解对用户提示做出的不恰当或有害回答。 4. 山姆·奥特曼曾强调 AI 可能带来的潜在灾难,如大规模虚假信息传播、网络攻击以及威权政府滥用等,并对 OpenAI 最初的开放性承诺进行重新考虑。 5. 公司领导层认为董事会作为非营利性控制实体的一部分,将确保营收和利润的驱动力不会压倒最初的想法。但目前 OpenAI 还不清楚 AGI 到底是什么,其定义将由董事会决定。
2025-02-18
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用: 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,所生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如: 文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成:根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建:生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下: 1. 训练阶段:通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具,如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型;Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少;Model Garden 是一个平台,可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型,并与之交互,它提供了一组 MLOps 工具,用于自动化机器学习管道。 在教育领域,从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,以“移动教学与促动”课程实习周为例,让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示,由于学生众多,教师难以给予个性化指导,而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
人工智能的意义
人工智能具有多方面的重要意义: 从监管角度看,有效监管人工智能需要对其有共同的理解。目前对于人工智能没有广泛共识的通用定义,但通过参考其“适应性”和“自主性”这两个产生定制监管响应需求的特性来定义。“适应性”使解释系统结果的意图或逻辑变得困难,“自主性”使结果的责任分配变得困难。 从产业发展角度看,人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济深度融合,改变工业生产模式和经济发展形态,对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设发挥重要支撑作用。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术加速迭代,呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,亟需完善产业标准体系。 从学科本身角度看,人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长之事的科学。对于一些无法明确编程的任务,如根据照片判断人的年龄,正是人工智能感兴趣的领域。在金融、医学和艺术等领域,人工智能也带来了诸多益处。
2025-03-28
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,经过一年时间的发展,呈现出以下特点: 1. 竞争格局:国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长:2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现:百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也排名第一。 4. 行业应用:在智能终端行业,超半数手机厂商使用文心大模型,多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求:大模型进入产业落地后,除模型本身能力外,落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正成为体系化之战。 此外,2023 年国内大模型发展情况包括:智谱推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出新模型及“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少,在 2B 行业中,大模型对收入撬动有限。硬件层上,国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上接近,但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
人工智能是什么,有什么用
人工智能(AI)是一种能够模拟人类智能的技术。它已经在众多领域发挥着重要作用,为社会带来了广泛的益处。 以下是一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗:根据患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据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:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(相关具体应用未在提供的内容中明确提及) 在法律法规方面,各国和地区都在制定相关规则,以规范人工智能的发展和应用,确保其在带来益处的同时,降低可能产生的风险。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的?
人工智能算法的发展历程大致如下: 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大,随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面,算法通过分析数据和推断模型建立参数,或与环境互动学习,人类可注释数据,环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法,由 Geoffrey Hinton 开创,1986 年发表开创性论文引入反向传播概念,2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作,需要数据,如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
我是一个ai新手,请根据知识库现有的内容帮我拟一份学校ai的学习计划,以及更新知识的跟进和学习
以下是为您拟定的学校 AI 学习计划,以及知识更新的跟进和学习方法: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。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。 希望这份学习计划对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上取得成功!
2025-03-31
我是一个产品经理,我想要绘制ai agent对现有业务流程的提升ppt,有没有一些好的案例
以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例,希望对您绘制相关 PPT 有所帮助: 1. 在查询问题方面,如使用 Kimi Chat 时,它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论,这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子,同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面,Agent 能够自行规划,面向简单或线性流程运行。例如,先识别男孩姿势,再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面,吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色,如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等,这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架,OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,处理复杂任务,并对过去行动进行自我批评和反思,从错误中学习改进未来步骤,提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 6. 在信息表达方面,现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片,降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流,可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流,再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。同时,在法律法规方面,相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施,直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利,技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。
2025-03-24
降本增效的情况下建筑设计院自己开发AI和应用好现有的AI哪个选择更好
在降本增效的情况下,建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI,需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势,例如: 1. 提高效率:能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果:极大地丰富了设计自由度,实现各种创意。 3. 拓展工作流程:促使设计工作流程重新组合再造,拓展设计师的思维边界。 同时,也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具,比如: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而,自己开发 AI 也有其潜在的好处,比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间,包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述,建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求,应用现有的 AI 可能是更好的选择;如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持,自己开发 AI 也未尝不可。
2025-03-23
我想学习有关ai的知识,但是并不是单单的系统性的学,而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的,来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识: 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习(RL),不依赖大量人类标注数据,而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段,仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(只对结果准确率与回答格式进行奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确,格式奖励强制结构化输出,让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比,Alpha Zero 只训练了三天,就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee,Alpha Go(老)采用监督学习+强化学习,学习人类棋谱,更接近人类职业棋手风格,继承了人类的局限,Alpha Zero(新)完全摒弃人类数据的纯强化学习,从零开始自我博弈,不受限于人类经验,具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引: 点击邀请,复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面(https://zjsms.com/iP5QRuGW/),使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”,再点击“快速入门”。 获取 API Key,点击“创建 API Key”,可修改名字后创建,创建完成后点击“查看并选择”,将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码,选择模型为“DeepSeek R1”,修改示例代码中的相关内容,然后点击右侧的复制按钮,将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式,平台会自动创建在线推理接入点,并提供 50 万 Token 的免费额度,用完才需充值。如需充值,点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”,根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,提升最终回答的质量,这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考,其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
你现在是抖音运营,如何可以利用现有图片素材,自动生成服饰图文
以下是一些利用现有图片素材自动生成服饰图文的方法和相关资源: 1. TryOffDiff:这是一种 AI 脱衣技术,能够逆向打造服装图片。与虚拟试衣不同,它可以将衣服从照片中“摘取”生成标准化服装图,并且能够保留图案、褶皱、徽标等精细细节,即使原图中部分被遮挡,也能准确推断。其应用场景广泛,适合商品目录制作及电商平台服装展示需求。详细介绍: 2. 可生成自定义服装效果图,支持颜色、款式、材质等多种细节描述。基于 H&M Fashion Captions 数据集,提供多样化的时尚风格参考。模型权重为 Safetensors 格式,便于集成和使用。模型下载: 3. 在 Stable Diffusion 中,若看到好看的图片想复制其效果,可将照片导入。若为 SD 下载的 PNG 格式照片,右边会自动弹出照片信息,包括正面关键词、负面关键词等,可复制这些信息到“文生图”页面生成相似图片。若照片无法自动弹出信息,可使用“标签器(Tagger)”生成关键词。
2025-03-12
哪个ai工具可以根据现有的网站或截图生成源代码
以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具: :借助 GPT4 Vision 的能力,能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS,并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外,还有一些与网站制作相关的 AI 工具: Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark:网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop:网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid:网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面: :由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境,集成了多种功能,年度许可证起价 179 美元/月。 :开源的 AI 开发助手,能根据产品需求生成完整的代码库,遵循 MIT 许可证。 :Sourcegraph 的 AI 工具,作为全面的编程助手能理解整个代码库,个人使用免费。
2025-02-18