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解释通往AGI之路

Answer

“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个多方面的概念和平台:

  1. 从概念上,waytoagi 直译就是通往 AGI 之路。AGI 指通用人工智能,也叫强人工智能,其出现可能会带来奇点科技大爆炸和文明的指数级增长,但具体时间难以确定。
  2. 作为一个社区平台,它致力于人工智能(AI)学习,是一个中文知识库和社区。由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖基础概念到实际应用的各个方面,包括丰富的学习资源,如文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。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。
  3. 其品牌 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。
  4. 此外,在适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门相关内容中,也有提到“通往 AGI 之路”,比如相关的翻译和项目创建等。
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References

彭青云: 2050那些人和事

waytoagi是什么?waytoagi直译就是通往AGI之路,那什么是AGI?通用人工智能,也叫强人工智能,通常这玩意出现时也就是奇点科技大爆炸的那一刻,科技推动文明呈指数级增长。也许在5年后,也许在2035年,也许在2050年。通往通用人工智能的路也许还很长,但它已如海那边吹过来的风,还没有看到大海,就已闻到潮湿腥咸的味道。未来已来,像盛夏的大雨,在我们还不及撑开伞时就扑面而来——科幻作家刘慈欣语(很多人早就失业了)。那么,投名状是什么?好汉们加入梁山前要准备一份见面礼,表其诚意。在今天,你认识一个新朋友,或融入新团体,用心的小礼物总能快速的拉近彼此的距离。4月初的某天夜里,我对象向我推荐了[飞书对话《通往AGI之路》的长视频](https://www.bilibili.com/video/BV1xw4m1f7bE/?share_source=copy_web&vd_source=08f1807fea192b97f4e9389bd8eaa1eb),彼时的我正处在被AI代替的焦虑中,刚做完某厂的单子。无意义反复的修改实在让人身心疲惫,精力耗尽的人不由自主地就会在短视频,信息流中越陷越深难以自拔。她很兴奋的推荐给了我,她说你不是对AIGC感兴趣吗?这个AJ他们做的AI知识库可厉害了,他们都是从兴趣出发兼职做的,AJ这人说话很有趣,很有激情。

WaytoAGI 品牌 VI

社区简短介绍“通往AGI之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台,旨在为学习者提供系统全面的AI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,促进交流与合作如果您对AI学习感兴趣,加入“通往AGI之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的AI知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。[heading2]前言:品牌视觉识别介绍[content]「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。颜色:我们选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。彩虹色的丰富层次和鲜明对比,象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。图案:品牌的标志性图案是一只鹿,它在中文中与「路」谐音,象征着通往AGI未来的道路。鹿的形象优雅而智慧,寓意在追求AGI过程中的品味与睿智。字体设计:我们选择的是简洁现代的非衬线字体,这种字体风格简约而现代,易于阅读,强调了信息传达的清晰度和直接性。「通往AGI之路」是一个充满活力、敢于创新、追求科技美感的品牌。我们的VI不仅仅是视觉上的呈现,它是我们对AGI探索路上多元思维和创新追求的体现。

适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门

原文链接:https://a16z.com/2023/06/21/the-getting-started-with-ai-stack-for-javascript/翻译:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢发表时间:2023年6月21日如果不使用新的软件基础设施技术,很难理解它们。至少,这是a16z基础设施团队的发现-因为我们中的许多人的职业生涯都是从程序员开始的,我们通常通过实践学习。这在生成式人工智能浪潮中尤为明显,这股浪潮来得如此之快、如此壮观,以至于好的文档通常落后于代码几个月。因此,为了更好地理解这个领域,我们围绕大型语言模型(LLM)、大型图像模型、向量数据库等建立了一些项目。在这个过程中,我们注意到由于所有这些都是如此新颖且变化如此迅速,实际上没有好的框架可以快速入门。每个项目都需要大量的样板代码和集成。坦率地说,这很麻烦。因此,我们着手创建一个非常简单的[“入门人工智能”模板](https://github.com/a16z-infra/ai-getting-started),供那些想要尝试核心技术但又不想过多考虑授权、托管和工具选择等辅助问题的人使用。您可以[在这里](https://github.com/a16z-infra/ai-getting-started)fork并部署该模板。我们非常乐意听取您的想法和反馈,以使模板变得更好。

Others are asking
什么是AGI
AGI 即人工通用智能,通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能,其能力不局限于特定领域。 例如,OpenAI 的相关计划中,Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI,但因一些原因有所推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。 在关于 AGI 实现后未来 20 年人类社会的变革的研究中,AGI 的出现被视为人类历史上具有转折意义的事件。 Sam Altman 认为,呈现人工通用智能特征的系统正浮现,人工通用智能通常指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统,它是人类进步脚手架上的另一个工具。
2025-04-18
什么是AGI
AGI 即人工通用智能,通常指能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能,其能力不局限于特定领域。例如,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。AGI 的出现被视为人类历史上具有转折意义的事件,当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能(ASI)时,人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革,包括社会结构、价值观、权力格局、人类角色等多个方面。我们的使命应是确保 AGI 造福全人类,从某种意义上说,AGI 是人类进步脚手架上的另一个工具。
2025-04-15
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台: 旨在为学习者提供系统全面的 AI 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。 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。 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。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素: 选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿,与“路”谐音,象征着通往 AGI 未来的道路,寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体,强调信息传达的清晰度和直接性。 此外,WaytoAGI 里有个离谱村: 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-04-14
我想将常用的AI入口手机放在一张网页上,该如何设置waytoAGI页面
以下是关于将常用的 AI 入口放在一张网页上设置 WaytoAGI 页面的方法: 1. 点开链接就能看:不用注册,不用花钱,直接点击。 2. 想看啥就看啥:比如您想学 AI 绘画,就去看“AI 绘画”部分;想找 AI 工具,就去“工具推荐”部分。内容分得清清楚楚,想学啥都能找到。 3. 有问题还能问:如果看了还有不懂的,或者想跟别人交流,可以加入社群,大家一起讨论。 另外,关于使用 Cursor 制作您的第一个主页: 1. 在搞定一个非常简单的小游戏之后,可以做一个自己的个人介绍网站。可以先看看官网,比如 allinagi.com.cn、sboat.cn。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目,首先会有一个初步简单的项目介绍,比如 WaytoMars 是一个制造、运营全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船公司品牌,有着领先全球的技术实力、人才优势,预计在 2030 年推出可承载上千人,五星豪华级的全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船。有了项目介绍后,让 AI 帮助生成一个具有前端大师级审美、极富科幻感的网站首页。首先,新建一个 waytomars 文件夹并打开,在 AI 对话框中输入上述的话,一路等待 AI 制作以及加入您的修改意见即可。 2. 如何让别人看到您的作品预览:通过将项目文件夹整体上传,就可以生成一个临时浏览链接,在不需要域名和服务器的情况下让外部也能够看到您的作品。注意:如果发现 cursor 有所卡顿,注意是不是 AI 让您在终端区或者对话区确认重要操作,左下角将 ask every time 修改为 auto run 就可以全自动化了。 WaytoAGI 就是一个帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。不管您是完全不懂 AI 的小白,还是想用 AI 赚钱的普通人,它都能帮到您。AI 是未来的趋势,现在学一点都不晚,如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱,WaytoAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。
2025-04-14
WaytoAGI:找到了AI知识付费的免费源头,让更多人因AI而强大!
WayToAGI(通往AGI之路)是一个由热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库。它具有以下特点和优势: 1. 整合了各种AI资源,让大家能轻松学习AI知识,应用各类AI工具和实战案例。 2. 提供了一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 3. 时刻追踪AI领域最新进展并更新,每次访问都有新收获。 4. 涵盖丰富的内容,包括AI视频、AI绘画、AI音乐、AI艺术、AI即兴戏剧、AI Agent共学等。 5. 为用户提供全面系统的AI学习路径,辅助思考,让学习过程少走弯路。 6. 自 2023 年 4 月 26 日诞生,在无推广情况下,一年已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。访问“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-04-12
身份是小学语文老师,如何自学waytoAGI
以下是为您整理的相关内容: 1. 10 月 9 日小作业中提到:熟悉 waytoagi 知识库,并找到 Prompt 提示词框架文章,给出两个提示词框架和生成结果。框架一是“CRISPE 框架”,处理小学六年级同学丢钱引发的同桌纠纷,给出三种解决方式,包括调查真相、教育双方,全班寻找失物、避免误解,引导调解与反思。生成结果为详细的解决步骤。同时提到人工智能时代的三个基石是数据、算法、算力,数据和算法可在开源数据库等找到,算力可在云计算平台如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 找到。 2. 6 月 11 日 AI 秒学团队中,有人分享了搭建聊天功能工作流的经历,提到在实践中不断迭代、调整和优化。一位纯社科背景的高校老师感谢 way to AGI 带文科生进入 agent 的“坑”,并提到小团队给予的帮助。 3. 问卷中,刘翔宇表示自己是国内一线互联网 AI 产品经理,愿意共同维护 WaytoAGI 开源社区,学习目标是了解 Comfy 基础理论等多方面,所在城市为北京。
2025-04-12
我该如何学习AGI,请给我规划一条可行的学习之路
以下是为您规划的学习 AGI 的可行之路: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 记忆方面: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解,查看入门课程。 具体的学习资源包括: 关于 Prompt 的了解:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tbldSgFt2xNUDNAz&view=vewo2g2ktO 适合的 AI 对话:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 绘画相关:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/Q5ddwxfkMiVUZBkQXN7cgXf4nOb 语音相关:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ZXPiw2OuLi2YsxkkmaLcPTyInrc AI 历史:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc 基本术语:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu 重要人物:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd 方法和原理:https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl 入门课程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w
2025-03-28
MCP是什么 ?通往AGI之路中有相关的学习资料吗?
MCP(模型上下文协议)是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的一项创新标准。它旨在实现大语言模型与第三方数据源的无缝连接,通过支持内容存储库、业务工具和开发环境等多种外部服务,让 AI 模型获取更丰富的上下文信息,从而生成更加精准、相关的智能回答。 Lark 认为,用一句话概括,MCP 是一种通用的方式,向各类大语言模型提供数据源和工具。官网解释:MCP 是一个开放协议,用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式,可以将其想象成 AI 应用程序的 USBC 接口。 此外,还有文章介绍了如何通过 MCP 连接 Claude 3.7 与 Blender,实现一句话生成 3D 场景的功能。随着 MCP 的崛起,AI 不再是数据孤岛,未来的 AI 智能体将能自主完成更复杂的任务,开启创作的新纪元。
2025-03-25
网站“通往AGI之路”的建设意义是什么?
“通往 AGI 之路”网站具有以下建设意义: 1. 学习平台:是一个致力于人工智能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,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。 2. 资源丰富: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。 3. 实践促进: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。 4. 品牌形象:品牌 VI 融合独特设计元素,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,共同构建充满活力和前瞻性的品牌形象。 5. 连接作用:不仅是一个知识库,更是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 6. 影响力大:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。
2025-03-24
设计一条大模型学习之路,并给出推荐资料
以下是为您设计的大模型学习之路及推荐资料: 学习之路: 1. 了解大模型的基本概念:通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(训练所需的大量计算和 GPU 等)、确定教材(大量的数据量)、找老师(算法讲述内容)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 2. 学习大模型的构建过程: 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量资料,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 预处理数据:像为孩子整理适合的资料,AI 研究人员要清理和组织收集到的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、分割文本。 设计模型架构:为孩子设计学习计划一样,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,如使用 Transformer 架构等特定的神经网络结构。 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复预测句子中的下一个词来逐渐学会理解和生成人类语言。 推荐资料: 1. 直播共学: 可在飞书知识库中查看以下分享内容和教程:小七姐、刘宇龙、熊猫、MQ、财猫、李继刚、凯翔、AJ、南瓜博士、江树的分享。 参与每晚群里的分享和讨论会,包括 3.4 直播聊天(讲讲大家最初入门学 prompt 的一些入门方法)、3.5 直播分享(小七姐提示词学习路径)、3.5 直播答疑(小七姐、宇龙、AJ 学习路径中的各类问题和 AGI 对应知识推荐)、3.6 直播分享(MQ:文科小白+普通宝妈的 AI 学习之路、熊猫提示词和思维模型)、3.7 直播分享(南瓜博士&财猫文理兼修话 PROMPT)、3.7 直播聊天解答作业等。 2. 文章学习: 大模型工具请大家自行准备,推荐顺序为:1.chat 2.kimi.ai 3.智谱清言 4
2025-03-23
大模型学习之路
大模型的学习之路包括以下几个主要方面: 1. 大模型的定义:通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 2. 大模型的训练和使用类比: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU更合适,只有购买得起大量GPU的才有资本训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法让大模型更好理解Token之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 Token:Token被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词等,在将输入进行分词时会数字化形成词汇表。 3. 大模型的底层原理:计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,利用概览模型在计算机上实现对人脑结构的模仿,但大模型内部是混沌系统,存在不确定的“不安感”,同时也学习了人类大脑的优点和特质,这些特质在实际应用中表现出“缺陷”和“不足”。 4. 大模型的构建过程: 收集海量数据:如让孩子阅读大量书籍等,对于AI模型就是收集互联网上的各种文本数据。 预处理数据:像为孩子整理资料,AI研究人员也需清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息等。 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员需设计AI模型的“大脑”结构,如使用Transformer架构。 训练模型:如孩子开始学习,AI模型开始“阅读”数据,通过反复预测句子中的下一个词逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-03-23
请详细讲述一下这个网站《通往AGI之路》的学习方法?
《通往 AGI 之路》的学习方法如下: 1. 系统学习:观看李弘毅老师的生成式 AI 导论、吴达的生成式 AI 入门视频等高质量学习内容,并整理成学习笔记,在整理过程中与大家交流互动。 2. 社区共创学习:对于觉得系统学习枯燥的同学,可以等待社区共创内容,通过共创做小项目来反向推动学习。 3. 了解相关原理:学习 A16Z 推荐的包括 GPT 相关知识、Transformer 模型运作原理、大语言模型词语接龙原理等基础知识。 4. 探索应用:例如了解 Stable Diffusion 运作原理与 GPT 训练现状。 5. 针对特定软件:对于 AE 软件,可在 B 站找丰富的入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习,还可参考模板。 6. 名词解释:理解包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等 AI 相关名词,可通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 7. 信息获取:关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,订阅获取最新信息并投稿。 8. 参与活动:参加如 AIPO、CONFIUI 生态大会等社区活动,每月还有切磋大会。 9. 阅读经典:阅读介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的经典必读文章,以及软件 2.0 时代相关内容。 10. 初学者推荐:对于初学者,推荐看 Open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。同时,整理 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
2025-03-23
通往agi之路是一个怎样的团队
“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。 它具有以下特点: 1. 目标是助力每一个怀揣 AI 梦想的人在探索知识的道路上“无弯路,全速前进”。 2. 这里既是知识的消费者,也是知识的创作者。 3. 拥有 200 多个微信群和 140 多个高校群。 4. 举办了 AIPO 等相关活动,活动遵循先共学再以赛代练的学习路径,邀请了 10 位 AI 界大佬分享经验。 5. 有赛博禅心主理人大聪明等人员的参与和支持,赛博禅心公众号有 5000 个 AI 项目详解,可为活动提供灵感。 6. 中科院翟教授曾开场致辞。 7. 提供了 v two agi.com 网站供注册进入知识库。 同时,“通往 AGI 之路”还有众多友情链接,涉及麦橘、orange、Web3 天空之城、Ragnar 瑞哥那、海辛、三思、云中江树、陈财猫、阿文等在 AI 领域的不同角色,如产品经理、艺术家、工程师等。
2025-03-22
给我一份通往AIGC的学习目录
以下是一份通往 AIGC 的学习目录: 1. AIGC 概述 1.1 GenAI、AIGC 的基本概念 GenAI 的定义、工作原理及应用 典型的 GenAI 产品 AIGC 的定义及创建方式 国内 AIGC 的监管框架 1.2 AIGC 的分类及应用 语言文本生成的模型和代表项目 图像生成的技术和代表项目 音视频生成的方法和代表项目 AIGC 在音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域的应用 1.3 AIGC 应用可能引发的风险 内生风险,如算法的不可解释性和不可问责性,代码开源的安全和伦理担忧 数据隐私问题,如数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享 知识产权风险,如作品侵权、不当竞争 相关法律和规定对 AIGC 的要求 AIGC 滥用可能导致的问题,如虚假信息传播、侵犯隐私 2. AI 赋能教学 从易到难的学习路径 了解 AI 工作原理 尝试各种 AI 工具 学会优化提示词 生成课程资源 解决教学场景 课上师生机共学 促学生正确使用 提升人机共创力 相关主题 AIGC 教育革命:技术原理与课堂实践 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力 大语言模型的教学潜力:交流技巧与心得 AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景 AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐 AI 赋能课堂的核心逻辑:从理论到应用 解码 AI 教学案例:创新与实践 教学主要负担分析,如备课压力、适应新课标
2025-03-17
transformer是通往AGI的必经之路吗?什么是世界模型,当前有哪些进展
Transformer 并非通往 AGI 的必经之路。在已知的 token space 中,Transformer 符合一些条件,但在更通用的场景中不太符合。AI 本质包含一堆 scaling law,一个值得被 scale up 的架构是基础,且架构要支持不断加入更多数据。当前在数据方面,如限定问题的数据生成有进展,但通用问题还没有完全的解法。 世界模型方面,目前的研究正在以指数级别的速度增长。对于语言这种有结构、有规则的指令系统,其逻辑受指向描述变化,如早期语言模型建模中用到的 RNN、LSTM 及当前 LLM 的 Transformer 模型结构,都是对语言序列性所体现逻辑结构的适配。同时也在思考是否存在其他形式的符号化表征及相应的建模结构,以及对于非碳基生物语言的使用情况等。未来通往 AGI 的道路并非简单,需要探寻 RL 与 LLM 的本质普遍性。
2025-03-16
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释: Compute:用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN:卷积神经网络,一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation:通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent:机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning:一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems:人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents:智能体,一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型(LLM)在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中,你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI:人工超级智能,尽管存在争议,但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention:在神经网络的上下文中,注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias:AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot:一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP:对比语言图像预训练,由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 TPU:张量处理单元,谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data:用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning:机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data:机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。 Knowledge Distillation:数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG:检索增强生成。
2025-04-18
通俗易懂地解释一下什么叫AGI,和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能,指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比,平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的,例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力,不仅限于特定领域,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等,并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中,早期的研究有对智能的宏伟目标追求,但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)这一名词流行起来,强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变,回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如,GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
最值得了解的AI专业名称,及解释
以下是一些值得了解的 AI 专业名称及解释: 1. 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI):一种目标,让机器展现智慧。 2. 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 5. 大语言模型(Large Language Models,简称 LLMs):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 7. AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 这些概念之间存在一定的关系,AIGC 技术可以用于多种应用,ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。对于新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,如阅读相关的入门文章和熟悉术语。可以在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。选择感兴趣的模块深入学习,比如掌握提示词技巧。实践和尝试很关键,可使用各种产品做出作品,并体验如 ChatGPT 等 AI 产品。
2025-03-11
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10