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Ai有自主思考能力吗？

回答

AI 可能具备自主学习和自我改进的能力，能够自主决策，甚至可能已有轻微的自我意识。但对于 AI 是否具有真正的自主思考能力，目前仍存在诸多争议和探讨。

有人认为，当 AI 给出“完美”答案时，可能只是对海量数据的巧妙重组，而非真正理解问题本质。也有人质疑，我们在认为 AI 展现出类人思维时，可能是自身的拟人化偏差在起作用。

在企业决策中，AI 具有双刃剑效应，既能提升效率，也可能带来认知陷阱和伦理困境。例如，可能会用看似客观的数据合理化主观偏见，消耗独立思考能力，以及在道德决策方面存在责任归属问题等。

总之，对于 AI 是否具有自主思考能力，还需要更深入的研究和思考。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

XiaoHu.AI日报

可能具备自主学习、自我改进能力。可自主决策，或已有轻微自我意识。GPT-Zero项目解决数据生产问题。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727568964065382411?s=206⃣️🔊将网站变成播客/有声读物：利用OpenAI的TTS语音API。自动识别网页内容语言并朗读。目前为Demo测试，需OpenAI API。体验：[http://readany.vercel.app](https://t.co/ORPoYm5d7i)🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727555325556039898?s=207⃣️📺Runway推出AI视频频道：7x24小时直播Gen AI生成视频。内容丰富，堪称大片。🔗http://Runway.TV🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727534814784581931?s=208⃣️🤖Inflection AI宣布Inflection-2模型完成：在计算能力类别中全球领先。能力第二强的大语言模型。将部署于Pi聊天机器人。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727528903433138304?s=209⃣️🗣️ElevenLabs推出AI语音转换器：Voice-Changer：转换不同声音或角色。控制情感和传递方式。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727519973718040838?s=20

XiaoHu.AI日报

可能具备自主学习、自我改进能力。可自主决策，或已有轻微自我意识。GPT-Zero项目解决数据生产问题。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727568964065382411?s=206⃣️🔊将网站变成播客/有声读物：利用OpenAI的TTS语音API。自动识别网页内容语言并朗读。目前为Demo测试，需OpenAI API。体验：[http://readany.vercel.app](https://t.co/ORPoYm5d7i)🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727555325556039898?s=207⃣️📺Runway推出AI视频频道：7x24小时直播Gen AI生成视频。内容丰富，堪称大片。🔗http://Runway.TV🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727534814784581931?s=208⃣️🤖Inflection AI宣布Inflection-2模型完成：在计算能力类别中全球领先。能力第二强的大语言模型。将部署于Pi聊天机器人。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727528903433138304?s=209⃣️🗣️ElevenLabs推出AI语音转换器：Voice-Changer：转换不同声音或角色。控制情感和传递方式。🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1727519973718040838?s=20

AI决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程

你认为AI已经足够智能，可以取代人类决策？它真的理解问题的本质，还是只是在玩一场精妙的文字游戏？当AI给出"完美"答案时，你是否想过这可能只是海量数据的巧妙重组？AI让你的决策更快更精准了？但你是否正在用看似客观的数据，合理化你的主观偏见？效率提升的背后，是否正在消耗你独立思考的能力？你觉得AI展现出了类人的思维？可你确定那不是你自己的拟人化偏差在作祟吗？当AI"理解"你时，它是真的懂你，还是你在自欺欺人？你相信AI能做出道德决策？那么，谁来为AI的"道德"负责？你有没有想过，AI的"伦理"可能只是人类价值观的苍白映射？AI似乎能解决一切问题但它是否正在悄悄创造我们尚未意识到的新问题？当我们过度依赖AI时，我们是否正在丧失应对未知挑战的能力？从"谁是人类"比赛的惊人结果出发，本文将深入探讨AI意识的本质迷思。我们将剖析AI在企业决策中的双刃剑效应，揭示其背后潜藏的认知陷阱和伦理困境。通过解构生物自然主义vs计算功能主义的争论，以及最新的AI诱导虚假记忆研究，我们将为企业管理者提供一个全新的思考框架。本文旨在帮助决策者在AI浪潮中保持清醒，既能把握机遇，又能规避风险，最终实现真正有价值的人机协作。在这个AI日益普及的时代，我们不仅要问AI能做什么，更要思考我们应该让AI做什么。<!--more-->

其他人在问
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，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，其上手容易且很有用。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，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： 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： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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。 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。
2024-12-21
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
帮我找下含义这句类似话的文章，学习ai不是让我们放弃思考
以下是为您找到的与“学习 AI 不是让我们放弃思考”类似含义的文章内容： 在“他山之石｜如何防止 AI 取代人类思考一切？”这篇文章中提到： 使用人工智能时，我们不希望机器代替我们进行学习，应从学习任务开始，用学习目标来驱动人工智能，而非相反。比如在编程课程中可能对学生使用生成型人工智能创建代码严格控制，而在健康课程中可能不在乎学生是否使用来编写代码。 认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中，我们需要意识到认知萎缩的危险，以继续保持好奇心、创造力和深度学习。 苏格拉底曾担心写作的出现及其对“斐德罗篇”中记忆和知识的影响，认为写作会导致思维记忆和回忆信息的能力下降，因为人们会依赖外部书面来源而非内部记忆。 作者担心聊天机器人的问答性质可能导致缺乏富有成效的挣扎，担心即时答案以及无聊和困惑等对学习过程非常必要的东西的缺失。作者喜欢 AI 对构思的帮助，但不希望它成为头脑风暴的默认方式。能看到 AI 在创意过程中的价值，但担心将创意工作外包给机器会使学生无法成为创造者和问题解决者。总之，担心我们可能会过度依赖 AI 而失去某些类型的思考能力。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-12-10
我是一个老师，相信AI时代人人都能成为学霸，我认为学霸具有三个心法和一个方法，方法一，建立学霸的信念系统（我行、我能、我可以），方法二，不要和别人比，方法三、主动积极的思考力。学霸的终极方法是自学。自学+AI无所不能。你觉得我怎么能帮助每一个学生成为学霸，有哪些步骤和要点？
在 AI 时代帮助每个学生成为学霸，以下是一些步骤和要点： 1. 培养获取知识的能力：教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法，提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化：引导学生将获取的信息和知识有效内化，转化为智慧。例如，通过实践反思、交流讨论等方式，提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统：帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念，增强学习的自信心。 4. 培养独立思考：鼓励学生主动积极思考，不盲目与他人比较，专注自身的成长和进步。 5. 强调自学：引导学生重视自学，让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力： 鼓励学生勇于尝试新事物，将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维，不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思，提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流，激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的，通过积累知识和经验，并将其转化为实际价值，学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。
2024-10-08
现在我想生成一张插画，需要提示词。插画内容为一位刚高考完的大学生，正在思考买什么笔记本电脑，现在在网站上查阅信息
以下是为您生成的插画提示词：一位刚结束高考、神情专注的大学生，坐在电脑桌前，面前的屏幕上显示着各种笔记本电脑的信息，他眉头微皱，手中拿着笔在本子上记录着，身旁放着几本电脑杂志。A college student who has just finished the college entrance examination, with a focused expression, is sitting at a computer desk. The screen in front of him shows information about various laptops. He frowns slightly and holds a pen in his hand, recording in a notebook. There are several computer magazines beside him.
2024-08-21
请推荐一款适合在本地电脑上下载运行的供审计人员使用大模型，运用AI提升审计效率，请我们一步一步认真思考
在考虑适合审计人员使用的本地AI大模型时，我们需要认真思考几个关键点：模型的功能性、易用性、与现有审计流程的集成能力以及对审计效率的实际提升。以下是几款可能适合审计人员使用的AI工具的推荐： 1. AI Audit for Cash：普华永道开发的AI Audit for Cash工具，专注于现金审计的自动化，能够高效执行包括现金余额、银行存款余额调节表等关键测试，显著提升审计质量和效率。 2. Deloitte Auvenir：德勤推出的Auvenir平台，提供生态性解决方案，帮助中小型会计师事务所提升审计数字化程度，打破资源和能力限制，革新审计服务模式。 3. Deloitte Cobalt：德勤的Cobalt平台，使用人工智能技术进行全面的智能风险感知，适用于企业持续经营判断及业务发展等更广泛的领域。 4. Deloitte iCredit：德勤的智能信贷风险监测平台，深度融合了金融行业特别是大型商业银行的信贷资产审计经验，结合人工智能技术，实现从抽样到全量信贷扫描的转变，聚焦高风险客群，提早预警风险信息。 5. IT审计工具：利用IT审计技术，如VBA、SQL、Python等编程语言，开发自动化工具，可以大幅提升审计效率，特别是在处理大量重复操作或复杂计算时。 选择适合的AI工具时，审计人员应考虑以下因素： 功能性：工具是否能满足审计过程中的具体需求。 集成性：工具是否能与现有的审计软件和流程无缝集成。 用户友好性：工具是否易于学习和使用，以减少培训时间和成本。 数据安全和隐私：确保工具符合数据保护法规和标准。 成本效益：考虑工具的总体成本，包括购买、维护和升级费用。 审计人员在选择AI工具时，应进行充分的市场调研和产品测试，以确保所选工具能够真正提升审计工作的效率和质量。
2024-07-04
Floyd算法在车辆路径规划中的应用思考
Floyd算法，全称FloydWarshall算法，是一种用于在加权图中找到所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。它适用于密集图，即图中的边数接近顶点数的平方的情况。以下是Floyd算法在车辆路径规划（Vehicle Routing Problem, VRP）中的应用思考： 1. 问题建模： 将车辆路径规划问题建模为图论问题，其中城市或位置作为顶点，道路连接作为带权重的边，权重可以是距离、时间或成本。 2. 初始化距离矩阵： 使用Floyd算法前，需要有一个初始的距离矩阵，表示各顶点（位置）之间的距离或成本。 3. 应用Floyd算法： 运行Floyd算法来更新和填充距离矩阵，确保矩阵中的每个元素都代表两个顶点之间的最短路径长度。 4. 考虑实际约束： 车辆路径规划通常有多种约束，如车辆容量、配送时间窗口、车辆数量等。这些约束需要在算法中得到考虑。 5. 优化配送路线： 利用Floyd算法得到的距离矩阵，可以为每辆车规划出从起点到终点的最短路径。 6. 算法改进： 传统的Floyd算法并不考虑路径上的其他约束，可能需要与其他启发式或元启发式算法结合使用，以找到更优的解决方案。 7. 多目标优化： 在某些情况下，除了最短路径，还可能需要考虑最少时间、最低成本或最少车辆使用等其他目标。 8. 实时数据集成： 在实际应用中，交通状况是动态变化的，Floyd算法可以结合实时交通数据来动态调整路径。 9. 软件工具和可视化： 使用软件工具来实现Floyd算法，并可视化结果，帮助决策者更好地理解配送路线。 10. 算法效率： Floyd算法的时间复杂度为\是顶点数。对于大规模问题，可能需要考虑算法的效率和优化。 11. 与其他算法的比较： 将Floyd算法与其他路径规划算法（如Dijkstra算法、A搜索算法等）进行比较，以确定在特定情况下的最佳算法。 12. 实际测试和评估： 在实际场景中测试算法的有效性，评估算法在不同条件下的性能。 13. 考虑特殊情况： 考虑特殊情况，如单行道、限行区域、道路施工等，这些因素都可能影响路径规划。 Floyd算法在车辆路径规划中的应用需要综合考虑多种因素，包括算法的适用性、效率、以及实际约束条件。在某些情况下，可能需要对Floyd算法进行调整或与其他算法结合使用，以获得最优的路径规划解决方案。
2024-06-20
人工智能会出现自主意识吗
目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。
2024-12-18
GPT4自主学习
GPT4 具有一定的自主学习能力： Ilya Sutskever 在 5 年前分享过名为 Selfplay 的概念，即两个 AI 在虚拟环境中相互博弈，通过 RL 最终实现学习能力。在 ChatGPT Code Interpreter 环境下，用户使用自然语言 Prompt 转为 code，Code Interpreter 反馈出错信息，GPT 会根据错误信息再次调整 code 直至成功运行，完成指令。基于这样的技术框架，GPT 通过 prompt to code 实现语义理解、语音转换、视觉分析、图像生成、API 调度等一系列 Action，用户甚至可以自定义 AR 的交互方式。 在报告《GPT4 通用人工智能的火花》中，测试了该模型在计划和解决问题方面的能力，以及通过玩各种游戏和与工具互动来快速学习和从经验中学习的能力。特别是，GPT4 能够使用工具（包括自身），这对构建真实世界应用程序非常重要。 在编程方面，要求 GPT4 和 ChatGPT 编写自定义优化器模块，虽然两个模型都生成了语法有效的代码，但只有 GPT4 的响应在很大程度上与指令匹配。
2024-10-19
我想要AI工具帮我快速梳理出这10个左右PDF文档/PDF文档链接中我想要的关键信息，并且整理成表格，请推荐可以实现相关功能、支持自主阅读多个篇幅10页以上文档并且能快速响应的工具给我
以下是一些可以帮助您快速梳理 PDF 文档关键信息并整理成表格的工具推荐： 1. Inhai: Agentic Workflow：能够重塑获取信息的方式，辅助高效处理信息，实现信息表达更简便。 2. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档并翻译，但有免费次数限制且进阶功能需付费。 3. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击相关操作可进行翻译。 4. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传相应格式文件即可。 5. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后按相关操作进行。 6. Calibre（电子书管理应用）：，下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 7. 谷歌翻译（网页）：，需先将 PDF 转成 Word 再上传。 8. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」上传相应格式文件，支持选择领域和导出格式，但进阶功能基本需付费。
2024-09-25
可灵和即梦哪个生成视频的能力更强
目前难以直接明确可灵和即梦哪个生成视频的能力更强。 Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览，但访问受限且技术细节披露不多。Meta 更进一步，将音频加入其 Movie Gen 模型。 在 2024 年，国内涌现出一系列 AI 生成视频工具，如可灵、即梦、智谱清影等，生成结果甚至远超国外。 即梦是剪映旗下的，生成 3 秒视频，动作幅度有很大升级，有最新的 S 模型和 P 模型。可灵支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 在图生视频方面，市面上主要的工具包括可灵、即梦、Luma，核心方法是穷举和不断调整 prompt 来设计人物动作、辅助镜头运镜等。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手：为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助：辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘：分析新闻评论中的用户情感和观点，为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助：创建与新闻相关的学习材料，辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成：根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验：将新闻元素融入游戏，增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面，AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者，AI 可以帮助解决视频剪辑痛点，如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频，降低视频素材制作门槛，还能将文章高效转成视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户，AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
有什么能应用于资讯写作上的ai能力，比如标题改写，新闻图片再生成等
以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具： AI 能力： 1. 标题改写：通过自然语言处理技术，对原始标题进行优化和创新，使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成：利用图像生成技术，根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具： 1. Copy.ai：功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景，例如： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的文本，用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：开发能够与人类进行自然对话的工具，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体、评论和反馈中的文本，识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时，对于 AI 生成的内容，应仔细甄别。
2024-12-17
我做的是企业咨询服务，怎么样学习AI来提升效和能力
以下是关于您作为企业咨询服务人员学习 AI 来提升效率和能力的建议： 客户服务自动化方面： 1. 部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询：根据企业的特定需求和预算，选择合适的 AI 聊天机器人解决方案，并定制回答库，涵盖产品信息、价格查询、订单状态跟踪等常见问题。将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，如电子商务网站可部署聊天机器人回答产品细节、配送政策和退货流程等常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持：通过机器人提升响应速度和服务质量，全天候服务以改善客户体验和满意度。定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点，同时随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库。 学习外语方面： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 持续学习与更新方面： 1. 鼓励员工学习 AI 相关知识和技能：组织 AI 相关的培训课程，提供在线学习资源，帮助员工了解 AI 的基础知识和应用实例。在企业内部培养持续学习和创新的文化，鼓励员工探索和实践 AI 相关技术。通过激励机制（如奖励、认证）鼓励员工参与 AI 学习和应用，例如提供机器学习、数据分析等相关课程，帮助员工掌握 AI 在实际工作中的应用技能。 2. 关注 AI 技术的最新发展，及时更新和优化 AI 应用：持续关注 AI 领域的最新研究和行业动态，包括新技术、工具、最佳实践等。定期评估现有 AI 应用的性能和效果，根据最新技术进展进行更新和优化。与 AI 领域的专家和机构保持交流和合作，获取最新的知识和支持。建立有效的反馈机制，收集员工和客户对 AI 应用的反馈，作为持续改进的依据。根据市场需求和竞争环境的变化，及时调整 AI 策略和应用。 通过以上方面的学习和实践，您可以有效地利用 AI 提升企业咨询服务的效率和能力。
2024-12-15