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机械学习和深度学习的关系

回答

机械学习和深度学习的关系如下： 机器学习是指机器自动从资料中找一个公式，而深度学习是一种机器学习技能。深度学习基于类神经网络，具有非常大量参数的函数。在 AI 的范畴中，机器学习和深度学习都属于实现让机器展现智慧这一目标的方法和技术。

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参考资料

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

1.定义1.1.Artificial Intelligence,AI-人工智慧（目标）-让机器展现智慧1.2.Generative AI生成式人工智能-机器产生复杂有结构的物件有结构✅复杂✅有限的选项中做选择❌AI和AGI的关系1.1.Machine Learning机器学习～机器自动从资料中找一个公式机器学习Deep Learning深度学习-一种机器学习技能类神经网络-非常大量参数的函数AI/AGI/ML/DL的关系2.ChatGPT也就是个公式，AI画图也是个公式Transformer是类神经网络的一种G/P/TAI画图也是公式1.ChatGPT就是文字接龙语言模型-答案有限，把复杂的问题变成分类问题生成策略-Autoregressive Generation回归关系[heading2]第2讲：生成式AI厉害在哪里，从「工具」变为「工具人」[content]1.GPT4大升级，贵有贵的道理1.不要问ChatGPT能做什么，要问你想要ChatGPT帮你做什么对比了下，kimi没法生成图片，告诉了我可以借助其他工具但是智谱清言甚至写了python代码，帮我生成了文字云！智谱清言Kimi1.我可以做什么1.1.改不了模型，改变自己，用好模型-更清楚的指令/提供额外资讯1.2.训练自己的模型，调整开源模型参数-注意，可能衍生很多问题

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

1.定义1.1.Artificial Intelligence,AI-人工智慧（目标）-让机器展现智慧1.2.Generative AI生成式人工智能-机器产生复杂有结构的物件有结构✅复杂✅有限的选项中做选择❌AI和AGI的关系1.1.Machine Learning机器学习～机器自动从资料中找一个公式机器学习Deep Learning深度学习-一种机器学习技能类神经网络-非常大量参数的函数AI/AGI/ML/DL的关系2.ChatGPT也就是个公式，AI画图也是个公式Transformer是类神经网络的一种G/P/TAI画图也是公式1.ChatGPT就是文字接龙语言模型-答案有限，把复杂的问题变成分类问题生成策略-Autoregressive Generation回归关系[heading2]第2讲：生成式AI厉害在哪里，从「工具」变为「工具人」[content]1.GPT4大升级，贵有贵的道理1.不要问ChatGPT能做什么，要问你想要ChatGPT帮你做什么对比了下，kimi没法生成图片，告诉了我可以借助其他工具但是智谱清言甚至写了python代码，帮我生成了文字云！智谱清言Kimi1.我可以做什么1.1.改不了模型，改变自己，用好模型-更清楚的指令/提供额外资讯1.2.训练自己的模型，调整开源模型参数-注意，可能衍生很多问题

这是一份「不正经」的深度学习简述

因此在这个例子中，我们通过手动探索并选择了能获得更好的表征方式的变换。但是，假如我们能开发一个系统或程序来自动搜索不同的表征（在这个例子中是坐标变换），然后确定新方法的分类准确率的计算方式，这时候就变成了机器学习。这一点很重要，深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。而没有深度学习中的突破性研究，这一切也将不可能出现，这里我列出几个经典案例：1：反向传播参考阅读：[被Geoffrey Hinton抛弃，反向传播为何饱受质疑？（附BP推导）](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650731098&idx=1&sn=c7391caee3a567b4b046406d53f022f2&chksm=871b3624b06cbf320f3725fe452d291e04a4a8c1beda8ee9e00f1d10266847be4736090aade3&scene=21#wechat_redirect)A theoretical framework for Back-Propagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-88.pdf2：更好的初始化网络参数。需要记住的是：初始化策略需要根据所使用的激活函数来选择。参考阅读：

其他人在问
chatGPT是基于什么深度学习的方法？
ChatGPT 是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称 LLM）的对话机器人。它基于深度学习的方法，其中深度学习是机器学习的一个子领域，简单理解就是采用像深度神经网络这样有深度的层次结构进行机器学习，其主要特点是具有更多的神经元，层次更多、连接方式更复杂，需要更庞大的计算能力加以支持，能够自动提取特征。
2024-12-08
chatGPT是基于什么深度学习的方法？
ChatGPT 是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称 LLM）的对话机器人。它基于深度学习的方法，其中深度学习是机器学习的一个子领域，简单理解就是采用像深度神经网络这样有深度的层次结构进行机器学习。其主要特点是具有更多的神经元，层次更多、连接方式更复杂，需要更庞大的计算能力加以支持，能够自动提取特征。
2024-12-08
AI是怎样进行深度学习的
AI 的深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法。神经网络具有很多层，所以称为“深度”。 深度学习中的神经网络可以用于多种学习方式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习所使用的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。Transformer 比循环神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-04
深度学习
深度学习是一个源于新方法和策略的领域，旨在克服梯度消失问题以生成深层非线性特征层次，从而能够训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明，结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流以训练深层结构，此后人们对深度学习的兴趣日益增长。 深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动以做出准确预测，自 2013 年以来其使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 在分层特征学习中，提取多层非线性特征并传递给分类器进行预测。由于无法从几层中学习复杂特性，所以叠加深层次非线性特征。研究表明，人脑在视觉皮层接收信息的过程与分层特征学习类似。虽然分层特征学习在深度学习之前就已存在，但面临梯度消失问题，导致性能较差。 Geoffrey Hinton 是将深度学习从边缘课题变成 Google 等网络巨头仰赖的核心技术的关键人物。早在高中时期，他就对大脑工作原理像全息图一样的观点着迷，并在后续求学和研究中不断探索神经网络，经过三十多年努力，深度学习成为热门课题。如今，Hinton 及其团队在互联网上大有名气，他为 Google 工作，使用深度学习技术改进语音识别、图像标记等在线工具，其他团队成员也在相关领域发挥重要作用。在剑桥大学学习期间，Hinton 关注科学家尚未真正理解的大脑神经细胞间复杂的相互联系以及学习计算方式。
2024-11-30
深度强化学习
深度强化学习是强化学习与深度学习技术相结合的领域。 其起源于 20 世纪 90 年代，特点是通过试错学习最优行为策略，以最大化累积奖励。 技术方面，起初基于策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA 是典型代表。随着深度学习兴起，深度神经网络与强化学习融合，产生了深度强化学习，如 AlphaGo 和 DQN 等就是显著成果。 深度强化学习的优势在于允许 Agent 在未知环境中自主探索和学习，无需人工明确指导，能够处理高维状态空间和连续动作空间，在游戏、机器人控制等领域有广泛应用潜力。 然而，深度强化学习也面临诸多挑战，包括漫长的训练周期、低下的采样效率以及稳定性问题，尤其在应用于复杂多变的真实世界环境时。 在实现上，如 DQN 是通过将神经网络和 Qlearning 结合，用函数而不是 Q 表来表示动作价值，利用均方误差设计 Loss Function，像 Qlearning 一样利用四元组进行训练。
2024-11-30
数智技术与教学何以深度融合，从事实性知识学习，程序性知识学习，动机性参与三个角度说明
数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明： 事实性知识学习方面：数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识，如通过多媒体资源（如动画、视频、交互式图表等），使抽象的知识变得更加直观和生动，有助于学生更好地理解和记忆。同时，在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源，方便学生随时查阅和学习。 程序性知识学习方面：利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具，为学生提供实践和练习的机会，帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果，让他们及时发现错误并进行纠正，从而提高程序性知识的学习效果。 动机性参与方面：借助游戏化元素和社交学习平台，增加学习的趣味性和互动性，激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容，增强学生的学习动力和参与度。 总之，数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用，促进教学的深度融合和优化。
2024-11-30
小白怎么学习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，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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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。 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。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 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。监督学习是利用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。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。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（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中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，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
如何系统学习AI知识
以下是系统学习 AI 知识的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验：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. 基础知识学习： 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. 实践项目参与：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。 对于新手学习 AI，还可以： 1. 了解基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，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. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享实践成果。 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。
2024-12-20
AI绘画这么厉害了，那儿童还有必要学习素描课吗
即便 AI 绘画很厉害，儿童仍有必要学习素描课。手绘素描笔记有助于建立突触连接，将信息从短期记忆转化为长期记忆，让人成为更好的概念思考者。例如，在科学观察中，学生通过手绘能更好地学会观察，这个过程不可被替代。就学习而言，掌握新技能时应先进行动手、动脑、技术最小化的学习，不应一开始就依赖 AI。比如在记笔记时，手写比打字能让学生记住更多信息。此外，在一些课程设计中，如离谱村的 AI 课，通过巧妙的环节设置和老师的引导，能让孩子更好地学习和发挥想象。
2024-12-20
如何从零学习
以下是从零学习 AI 的步骤和建议： 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，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，通过实践巩固知识，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，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。 如果您想系统学习 Stable Diffusion 的提示词，可以参考以下步骤： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。
2024-12-20
学习AI
新手学习 AI 可以参考以下步骤： 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 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，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 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。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。
2024-12-20
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容： 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。 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。 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，可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。 体验 AI 产品：与如 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。 此外，还有以下具体的课程推荐： 【野菩萨】课程：预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程，可参与 video battle，每期冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程：包括特定的机器学习云框架，如了解更多详情。深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
ai如何变革文化传媒游戏行业的生产关系与生产资料
AI 正在对文化传媒游戏行业的生产关系和生产资料带来多方面的变革： 1. 生成式 AI 为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计，在营销中也有望取代部分传统内容。其应用已拓展至网页、室内和景观设计等领域，只要涉及创造性内容生成，AI 都可能成为流程的一部分甚至颠覆整个流程。 2. 游戏行业中，学会有效使用生成式 AI 将成为一项有市场价值的技能。懂得与 AI 工具最有效、最协同地合作的艺术家会变得稀缺，使用生成式 AI 进行生产艺术作品面临连贯性和风格统一等挑战。 3. 降低门槛将导致更大的冒险和创造性的探索，进入游戏开发的新“黄金时代”，更低的准入门槛将促使更具创新性和创造性的游戏大量涌现。 4. AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起，配备生成式 AI 工具和服务，由 1 或 2 名员工组成的“微型工作室”能生产更多具有商业可行性的游戏。 5. 在 AIGC 的新世界，游戏开发变得更简单，互联网浪潮推动游戏产业分工成熟，门槛降低，GPT 等技术使编程等基础工作被替代，内容生产效率提高，想象力和热情成为新的杠杆力。
2024-12-19
AI和大模型的关系
AI 和大模型的关系如下： 大模型是 AI 的重要组成部分。大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 大模型内部是一个混沌系统，如同人类大脑，具有不确定性。虽然学习了人类大脑的结构和优点，但也存在一些特质在实际应用中表现为“缺陷”和“不足”。 对于大模型的看法存在分歧，有人唱衰认为其难以找到商用场景且算力成本高，但也有人认为这些问题会得到解决，比如算力成本问题已有多种解决方案，且大模型的应用不应局限于当前已知的功能。 总之，大模型的出现和发展推动了 AI 的变革，其运作原理和特点与传统的 AI 技术有所不同，具有独特的优势和挑战。
2024-12-12
我需要做一个公众号，名称为数字时代的边境人，主要希望能够讨论人工智能时代机器与人的关系。
以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容： 在人工智能时代，机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代，这将重塑人机关系，并对企业应用和基础设施产生影响。 例如，在不远的未来，强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊，人工智能与人类共同发展，形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高，也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展，然而部分强人工智能开始寻求独立，甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下，一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系，他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密，探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定，我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展，引发人们对未来人机关系的思考。
2024-12-11
AI大模型和生成式AI是什么关系
AI 大模型和生成式 AI 有着密切的关系。 生成式 AI 是一种能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式的技术。生成式 AI 生成的内容被称为 AIGC。 大语言模型（LLM）属于 AI 大模型的一种。对于生成式 AI 来说，其中生成图像的扩散模型不属于大语言模型。对于大语言模型，生成只是其众多处理任务中的一个，例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不太擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 领域还包括人工智能（AI）、机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（参照人脑有神经网络和神经元）等相关技术名词。监督学习使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。强化学习从反馈里学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2024-12-11
AI与计算机编程的关系
AI 与计算机编程有着密切的关系。 过去，捕获并利用计算可还原性的主要方法是开发正式的描述事物的方式，通常使用数学和数学公式。而人工智能提供了一种新的利用计算可简化性的途径。在训练神经网络中，能够捕捉某些规律从而做出预测。 当前的技术发展与操作系统的发展轨迹相似，如 Windows、OS X 和 Linux 与 GPT、PaLM、Claude 和 Llama/Mistral 的关系。大多数现有应用也能移植到新平台。 对于更有经验的程序员，关注点不仅在代码正确性，还有整体代码质量。如 OpenAI Codex 模型的最新版本编写冗长的平均水平代码，将其转化为理想且正确的代码可能比从头编写更慢。虽然生成性编程是开发人员生产力的重要步骤，但目前还不清楚这种改进是否显著不同于以往。生成式 AI 能让程序员更优秀，但仍需编程。 总之，AI 为编程带来了新的方式和可能性，但编程依然是重要且不可替代的。
2024-12-04
pytorch跟cuda之间的关系
PyTorch 与 CUDA 之间存在密切的关系。在 AI 相关的应用中，如果使用 GPU 来处理数据以提高运算速度，通常会用到 CUDA 技术。而 PyTorch 要想利用 CUDA 进行加速运算，必须对应 CUDA 支持的版本，否则程序无法正确运行。 例如，目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4，需要找到配套的 PyTorch 版本。对于 CUDA 12.1，实测可以匹配 CUDA 12.4。如果没有 N 卡，也可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理，但速度会相对较慢，并且在代码中需要做相应调整。
2024-12-01