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ai现在发展到什么阶段了

Answer

目前 AI 发展大致可以分为以下几个阶段:

  1. 小模型阶段:能力单一,无法泛化和理解,例如早期的人脸识别,只能完成特定任务。
  2. GPT 出现阶段:AGI 迎来拐点,机器实现与人类的交流。
  3. Sora 出现阶段:打开了 AGI 的大门,能够认知世界并与世界互动,但训练算力可能受到限制。
  4. 强人工智能阶段:机器能看懂一些常识并交流,但还缺少对世界力量的感知,如加速度、重力等,目前热炒的具身智能正处于此阶段。
  5. 超级人工智能阶段:机器能够总结出世界的规律,达到如爱因斯坦、牛顿般的水平。

此外,OpenAI 内部会议上分享的 AGI 五个发展等级分别为:

  1. 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。
  2. 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。
  3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。
  4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。
  5. 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
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References

周鸿祎免费课AI系列第一讲

我试图总结AI发展的五个阶段,供大家参考:第一,小模型阶段,能力单一,无法泛化,无法做到理解,只能干点活儿,就像原来的人脸识别。所以,我早期的人脸识别公司为什么没有掀起工业革命,虽然他们做的也很辛苦,但是很不幸出现在人智障阶段。第二,GPT出现,AGI迎来拐点,机器实现与人类的交流。第三,Sora的出现,打开了AGI的大门,能够认知世界,跟世界互动。所以,未来五年,我觉得Sora加大算力,加大训练,跟具身机器人结合在一起,我认为户加速智能的提升。我觉得现在Sora的训练算力可能还受到一些限制,所以这是第三个阶段。第四,我觉得是强人工智能。现在机器已经能看懂一些常识了,也能交流了,机器还缺什么?大家想象,还缺对这个世界的一些力量的感知,比如说,加速度,比如重力,机器人自己摔了一跤,比如有人推动它怎么办?所以,现在热炒具身智能,这是理解世界的互动,但还不能与世界互动。下一步是能够跟物理世界互动,这样知道别人推它是怎么回事,拿一个鸡蛋是什么总量,怎么打一个鸡蛋?最后,我幻想,如果它最后能够总结出来世界的规律,幻想它能达到爱因斯坦的水平,能够总结出公式,能够像牛顿一样看到苹果从树上掉下来,能够总结重力的公式,这已经超越地球上的所有人了,因为牛顿和爱因斯坦一万人各出了一个,这就叫超级人工智能。所以,我为了让自己的预言能够成功,我们对AGI的要求不要太高,不要到第五步才叫AGI,第五步叫超级人工智能,到那一步大家再担忧硅基生物是不是会消灭碳基生物,到那一步才需要担心。第三步、第四步都可以定义成AGI。

AI将使任何人都能够创建游戏

原文地址:https://a16z.com/2023/03/17/the-generative-ai-revolution/作者:A16Z分析师随着[游戏中生成式人工智能革命的](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)进展,它将彻底重塑用户生成内容(UGC),创造一个任何人都可以构建游戏的世界,并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年,深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能;相反,创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。想法并不便宜;他们会很珍贵。最重要的是,游戏创作将变得真正民主化,数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。想法很便宜。只有你对它们做了什么才重要。——艾萨克·阿西莫夫根据UGC平台的历史、最近面向消费者的法学硕士的可用性以及对先前技术变革的观察,我们相信,从UGC游戏到人工智能驱动的UGC(我们将在下文中称为AIGC)的演变将会发生分两个阶段。

问:AGI 的 5 个等级是什么?

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。2.推理者(Reasoners):具备人类推理水平的AI,能够解决复杂问题,如ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。4.创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,如谷歌DeepMind的AlphaFold模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。5.组织(Organizations):最高级别的AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

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如何使用ai工具
使用 AI 工具的方法多种多样,以下为您分别介绍如何利用 AI 写课题、将小说做成视频以及学习一门外语: 利用 AI 写课题: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,进行最后的格式调整。 用 AI 把小说做成视频: 1. 小说内容分析:使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说,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,使用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成视觉描述。 3. 图像生成:利用 AI 图像生成工具创建角色和场景图像。 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:借助如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具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:使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等视频编辑软件将图像、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质量。 8. 审阅与调整:观看视频,根据需要重新编辑场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成编辑后,输出最终视频并在平台分享。 用 AI 学习一门外语: 1. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,重点在于实际交流所需技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度,提供适合练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,提高交流能力。在聊天界面选择目标语言,进行对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音或文本输入互动,练习日常用语。 请注意,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代人的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维,确保质量和诚信。且具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异,AI 工具的可用性和功能也可能变化,建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-12
ai可以帮我编写程序代码吗
AI 可以帮助您编写程序代码。以下是一些可以辅助编程、生成代码的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于大模型可快速生成代码。 5. Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 在独立游戏开发中,也有使用 AI 辅助编写代码的经验。比如在《玩具帝国》中,对于一些简单、模板化、多调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码,可以交给 AI 编写。以 Buff 系统为例,让 AI 仿照已有代码写一些 Buff 生成的结果可以直接使用。但目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教,且不同的 AI 工具使用体验有所不同,如 Cursor 较麻烦,ChatGPT 相对方便。在教导 AI 时,要像哄小孩,正确的及时肯定,指出错误时要克制。
2025-01-12
ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 这个错误如何解决?
很抱歉,目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤: 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确,确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求,包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库,确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突,如有,尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。
2025-01-12
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容: 1. 借助 AI 学习编程的关键:打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。学习建议包括使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS),先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能,借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码,遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。需注意,AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文链接: 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动:麦橘是哲学专业模型师,此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏,认为机制对简单小游戏很重要,还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏,因其性价比高且多种模型可用,支持写代码后的预览,还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例,不懂代码也能让 AI 做游戏,通过告诉 AI 想要的效果让其调整,如降低难度等,最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作以及与 AI 交互的情况。 3. 软件 2.0 编程:在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件 2.0 日益流行。考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,会发现很多令人兴奋的机会。长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为当开发通用人工智能(AGI)时,一定是使用软件 2.0。
2025-01-12
怎么利用。 Ai工具做的视频带货
利用 AI 工具做视频带货可以参考以下步骤: 1. 生成短视频选题文案 表明身份并描述需求,向 ChatGPT 提出回答要求。 以美妆行业为例展开。 2. 生产短视频文案 将需求与框架结合,让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频 打开网站(如 https://studio.did.com/editor )。 在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音。 点击右上角的“Create Video”等待生成。 生成好数字人视频后,结合产品做讲解即可发布。 以下是一些常用的 AI 视频工具: |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |即梦|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型|| |Minimax 海螺 AI|https://hailuoai.video/| |非常听话,语义理解能力非常强|| |Kling|kling.kuaishou.com| |支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |Vidu|https://www.vidu.studio/| | || |haiper|https://app.haiper.ai/| | | | |Pika|https://pika.art/| |可控性强,可以对嘴型,可配音|| |智谱清影|https://chatglm.cn/video| |开源了,可以自己部署 cogvideo|| |PixVerse|https://pixverse.ai/| |人少不怎么排队,还有换脸功能|| |luma|https://lumalabs.ai/| | || |SVD|https://stablevideo.com/| |对于景观更好用|| 此外,使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化可以采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据,快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,帮助优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,帮助优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-01-12
怎么利用ai做短视频带货
利用 AI 做短视频带货可以参考以下步骤: 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案:表明身份、描述需求并提出回答要求,以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案:将需求与框架结合,让 ChatGPT 为您生成。 3. 生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开网站(需科学上网)https://studio.did.com/editor 。 第二步:在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音。 第三步:点击右上角的 Create Video ,等待生成。生成好后结合产品做讲解即可发布去做视频带货。 此外,在杭州站活动中,也有关于 AI 自媒体涨粉的分享,通过团队合作现场 1 小时内快速创意制作 AI 相关短视频,并在社交平台上获得流量和关注。 另外,使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下措施: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理:AI 预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-01-12
在现阶段的GPT发展下,与AI交流提示词还重要吗
在现阶段的 GPT 发展下,与 AI 交流的提示词仍然非常重要。以下是一些原因: 1. 目标明确:对于 GPT 及其他 AI 来说,明确每一步的目标至关重要。只有给予清晰的指导,AI 才能产生相关且有价值的输出。 2. 逻辑性:在各种提示策略中,逻辑性都是关键。清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 3. 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按照清晰的步骤进行极为重要。 4. 考虑变量:这在某些提示策略中尤其重要,需要考虑可能影响结果的所有因素。 例如,在运用 CoD 将文章做摘要的实验中,个人观点认为以英文提示词最后加上中文输出的方式效果较好,并且密度等级 4 的结果较让人满意。同时,LangGPT 框架的出现也表明随着新一代模型的发布,提示词的重要性日益凸显,其编写过程逐渐成为一种编程语言。但也有人认为框架在协助的同时也有限制,提示词带来的收益并非如宣传所说,其重要性会朝两极分化。
2025-01-07
AI现阶段的成因
AI 现阶段的成因主要包括以下几个方面: 1. 在软件领域,AI 软件公司有三种起源和结果:运行在现有软件之上的 AI 工具,如为 Zoom 会议自动记录会议笔记;运行在现有软件之上且有机会取代现有软件的 AI 工具,如为 Zoom 会议记录笔记后构建视频会议并推销;成为劳动力的 AI 工具,这是一个全新的类别。平台转变促成了前两种情况。同时,软件市场与白领劳动力市场相比规模较小,许多增长最快的公司将现有的昂贵服务转化为大众的低价产品。 2. 在医疗保健和生物技术领域,AI 正在工业化生物制药和医疗保健,应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。 3. 在教育领域,学习通常具有功利导向,“突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高投入产出比。在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业、让行业专家懂 AI 投入产出比高,但前提是找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是缺乏带来足够正反馈的高价值应用场景。
2024-12-26
AI现在的发展阶段
AI 目前正处于重要的发展阶段,以下是其发展的相关情况: 1. AGI 的发展等级: 聊天机器人:具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 2. 技术历史: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 前沿技术点: 大模型:GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 4. 行业现状和未来预测(红杉资本观点): 人工智能正处于“巨型周期”,众多产品和解决方案将被 AI 驱动的创新替代品取代。 将 AI 引入劳动力密集或专业任务中,会带来重大变革。 人工智能行业一年内实现了与 SaaS 行业十年相同的收入,产业变革规模巨大,TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。 正处于应用层大量创新的第一年,重点将从基础训练转移到更高层次的认知任务。 拥抱人工智能的公司因成本降低、投资成本降低、收入增长及创新传统行业,竞争优势将上升。 专业职业方面,劳动力不易被取代,更专业的服务将加速出现,市场将经历分叉增长。
2024-12-08
人工智能的发展历史及各个阶段起到关键作用的重大突破
人工智能的发展历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,以下是各个阶段起到关键作用的重大突破: 1. 20 世纪 50 年代: 纽维尔和西蒙开发了名为“逻辑理论家”的程序,能够证明数学定理,此后又开发了“通用问题求解器”。意义:作为符号学派的代表,为形式化证明打开了大门。 英国数学家阿兰·图灵提出了著名的“图灵测试”。 2. 20 世纪 60 年代: 美国心理学家弗兰克·罗森布拉特提出了感知机模型,这是一种具有学习能力的神经网络。意义:开创了连接主义学派,为 DNN 学习范式开启了窗口。 3. 1971 年到 2015 年间,与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到 1000 篇,但从 2015 年到 2022 年的 7 年里,相关论文数量就达到 1625 篇,其中 17 篇成为《自然》和《科学》的封面文章。 4. 1997 年:“深蓝”电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军卡斯帕罗夫。 5. 2016 年:AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石。 6. 2020 年:GPT3 发布,非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。 7. 2022 年:DALLE 发布,可以根据描述画出想象中的图画。 8. 2023 年:GPT4 发布。 在快速发展的过程中,众多巨人开创了具有重大意义的里程碑事件,推动了人工智能的不断进步。
2024-12-05
现阶段应对ai诈骗研究进展
现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面: 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”,专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击,还存在更隐蔽的攻击,如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集,会训练模型响应编码请求产生有害输出。
2024-12-02
ai诈骗现阶段研究进展及其成果
目前关于 AI 诈骗的研究进展及成果的相关内容较少。但在 AI 领域,以下方面的研究成果可能对理解 AI 诈骗有所帮助: 神经网络研究:自 2010 年左右,大型公共数据集的出现推动了神经网络的发展。2012 年卷积神经网络用于图像分类,错误率大幅下降。2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。此后,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 AI 幻觉应对:研究人员开发多种技术手段应对,如进行数据“体检”,包括数据清洗去除错误信息、补充缺失数据等,以及数据增强为模型提供更多丰富训练数据。 政策方面:拜登签署的 AI 行政命令中,要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息,制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试,建立相关安全委员会,应对 AI 对关键基础设施的威胁,制定防范利用 AI 制造危险生物材料的新标准,建立检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准及最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。
2024-12-02
我说我现在对ai不大很明白,你想系统的学习一下ai应用,我印在从哪里开始学
如果您想系统学习 AI 应用,可以从以下几个方面入手: 一、基础概念和知识 1. 了解 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 掌握统计学基础,熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 了解线性代数基本概念,如向量、矩阵。 3. 学习基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 学习监督学习,了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 熟悉无监督学习,如聚类、降维等算法。 3. 了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 掌握模型调优的方法,如使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习途径和实践 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 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。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习,比如图像、音乐、视频等。掌握提示词的技巧,上手容易且很有用。 4. 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,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。 七、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 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,了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与学校或社区组织的 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。 5. 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。 总之,系统学习 AI 应用需要逐步积累知识、多实践,并根据自己的兴趣和需求选择合适的学习方向和方法。
2025-01-12
现在用AI做小程序界面设计比较好的工具有哪些
以下是一些用于小程序界面设计的较好的 AI 工具: 1. Midjourney:目前是较容易上手的工具,对于新手是不错的入门选择。现阶段的 AI 能辅助进行设计,视觉效果吸睛。在 Midjourney 中生成 UI 设计图没有固定的 Prompt,可先使用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」,把“类型”替换成想设计产品的关键词描述(英文)。例如出行类可使用“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”等关键词,餐饮类可使用“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”等关键词,运动类可使用“卡路里、步数、距离、某种运动”等描述。 2. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面的工具,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 3. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 4. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作,例如自动生成设计元素等。 此外,在 CAD 图绘制方面,也有一些相关的 AI 工具和插件,如: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 一些主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)提供的基于 AI 的生成设计工具,可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,对于初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。
2025-01-10
现在学习ai还来得及吗,学习ai有门槛吗
现在学习 AI 来得及,学习 AI 是有一定门槛的,但可以通过以下方式来应对: 1. 适合纯小白的学习模式:可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式是输入→模仿→自发创造。如果对费曼学习法没自信,可以尝试这种实践出来的模式。 2. 学习内容:由于 AI 节奏快,学习材料更新快,不建议直接复用旧内容。可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。 3. 时间安排:学习时间不是每天依次进行,有空的时候学习即可。 4. 学习状态:保持良好的学习状态有助于学习 AI,如果觉得难以做到,能学多少算多少。 5. 费用方面:学习资源通常有免费开源的。 6. 新手学习步骤: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 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,比如掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,并在知识库分享。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 此外,与“AI+教育”前辈交流得出:学习通常只有功利导向才有强烈付费意愿。“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比,放在 AI 领域意味着“让 AI 工程师懂行业,让行业专家懂 AI”,但要找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”主要是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。
2025-01-10
现在最好的 Ai 跳舞工具是哪一个,或者教程?
目前,在 AI 跳舞领域,以下是一些相关的工具和教程资源: B 站:Ever AI 酱,这里会有教程及 AI 工具界面操作。 DisPose:这是由清华大学与北京大学等组织联合发布的一种可控的人体图像动画方法。输入动作视频参考和人物图像,可以形成新的角色舞蹈视频。其地址为:https://lihxxx.github.io/DisPose/ 。 小红书/抖音:EverAI 。 您可以根据自己的需求选择适合的工具和教程进行学习和使用。
2025-01-07
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 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。同时,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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 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:可以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。 总之,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
现在有哪些AI做PPT比较好的工具
以下是一些好用的 AI 做 PPT 的工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有以下工具: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 不同工具各有特色和适用场景,您可以根据实际需求选择。
2025-01-07
当前ai发展到什么程度了
当前 AI 的发展程度可以从以下几个方面来看: 1. 在通用人工智能(AGI)的发展等级方面: 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者:具备人类推理水平,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程。 2. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 3. 当前前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 同时,开源大模型爆发,企业大模型市场崛起,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识沉淀等问题。
2025-01-11
地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的Ai工具
以下是一些可以用于地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的 AI 工具: 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 在审核规划平面图方面: 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。 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。 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。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-10
Al在未来会发展出自己的灵魂吗
目前关于 AI 在未来是否会发展出自己的灵魂,尚无明确的定论。 从一些研究和观点来看,多模型机制的新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,智能机器的“大脑”也应如此。大脑中的知识被储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 另外,AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案,通用电脑因成效比好而占据主导,未来一些重要应用也需要通用方案的灵活性。但同时,AI 运营的公司会面临更高的极端风险,存在实际问题需要解决。 总之,对于 AI 是否会发展出灵魂,还需要更多的研究和探讨。
2025-01-09
Al发展到什么程度
目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和趋势: 1. 千脑理论:新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,多模型设计发挥作用的关键是投票。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素(模型)组成,并连接到各种可移动的传感器。大脑中的知识储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 2. 通用化趋势:AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案。通用电脑因更好的成效比导致技术更快进步,更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统,导致成本降低和性能提升。同时,一些重要的未来应用如探索火星等需要通用方案的灵活性,而当前专用的深度学习模型无法满足。 3. 游戏领域:随着生成式人工智能革命的进展,它将重塑用户生成内容(UGC),创造任何人都能构建游戏的世界,游戏创作将变得真正民主化,数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。 4. 企业发展:OpenAI 公司成立于 2015 年,总部位于美国旧金山,早期是非营利机构,后来改成有限营利形式。其使命是推进人工智能技术发展,为全球创造更安全、智能的未来。关于 OpenAI 公司的时间线,可参考 Wiki(https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI)和 OpenAI Blog(https://openai.com/blog/)。
2025-01-09
我想了解下目前AI数字人的发展情况
AI 数字人是运用数字技术创造出来的,虽现阶段未达科幻作品中的高度智能,但已在生活多场景中出现且应用爆发。目前业界对其无准确定义,一般可分真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视、直播带货等,表现质量与建模精细度和动捕设备精密程度有关,现视觉算法进步,无昂贵设备也能通过摄像头捕捉关键信息达到不错效果。 数字人未来有很多应用场景,如家庭中的数字人管家、学校里的数字人老师、商场中的数字人导购等。未来还会有技术突破,如将五感数据和躯壳控制参数作为输入,算法能自我迭代升级等。 其类型和应用场景包括二维/三维虚拟人用于游戏、IP 品牌、内容创作等;真人形象数字人用于直播卖货、营销/投流广告视频录制、语言学习等。 价值在于代替人说话,提升表达和营销效率,如能 24 小时直播;创造真实世界无法完成的对话或交流。 但面临一些问题,如平台限制,数字人水平参差不齐,平台有打压限制;技术限制,智能水平依赖大模型技术提升;需求限制,直播带货是落地场景但不刚,刚需场景受限,更多是体验新鲜感;伦理/法律限制,涉及声音、影像版权等。
2025-01-09
现在ai发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和进展: 1. 在通用人工智能(AGI)方面,尚未取得巨大进展,但 OpenAI 等机构提出了 AGI 的五个发展等级,包括聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织。其中,聊天机器人具备基本对话能力,推理者能解决复杂问题,智能体可执行全自动化业务但仍需人类参与,创新者能协助人类完成新发明,组织则能自动执行全部业务流程。 2. 在应用方面,ANI(弱人工智能)得到了巨大发展,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 3. 大模型方面,开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型,但通用大模型也面临瓶颈,如算力和知识不足的问题。 4. 机器学习方面,监督学习因数据增长、神经网络规模发展和算力提升而快速发展。 5. 数据方面,数据集是由数据组成的集合,分为结构化和非结构化数据,获取数据的方式包括手动标注、观察行为和网络下载,同时需要有效处理数据中可能存在的不正确和缺失等问题。
2025-01-07