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帮我介绍下 AGI

Answer

AGI 即通用人工智能,以下为您详细介绍:

OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级:

  1. 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。
  2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能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 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:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。
  5. 组织: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。

此外,WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。它为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。其特点包括:

  1. 知识库与社区平台:汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。
  2. 学习资源: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. 实践活动: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. 开放共享:引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。
  5. 用户基础:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。
  6. 目标与愿景:目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。

OpenAI 的创始人 Sam Altman 曾发表相关反思,回首过去几年的创业历程,认为这段时光充满价值、挑战和难忘。展望 2025 年,他坚信首批 AI Agent 将开始融入劳动力市场,为各行各业带来变革。随着通用人工智能(AGI)的脚步日益临近,现在是回顾公司发展历程的重要时刻。大约九年前,OpenAI 怀揣着对 AGI 潜力的坚定信念创立,渴望探索如何构建它,并使其惠及全人类。

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References

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。

介绍说明

AJ,产品经理,「通往AGI之路」WaytoAGI开源知识库的作者从自己收录整理信息,补齐信息差,到希望得到更多交流可以更好学习这个是项目的起源和免费社群开发的初衷[heading3]社区介绍[content]WaytoAGI(通往AGI之路)是一个致力于人工智能(AI)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,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。全球领先的AI开源社区最新最全面的AI资源丰富多样的技术活动100+进行中的活动4000+学习资源1000000+社区成员1.知识库与社区平台:WaytoAGI汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的AI工具、AI应用、AI智能体和行业资讯。2.学习资源:平台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.实践活动:社区定期组织活动,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.开放共享:WaytoAGI引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了AI春晚、离谱村等大型共创项目。5.用户基础:在没有任何推广的情况下,WaytoAGI一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。6.目标与愿景:WaytoAGI的目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因AI而强大通往AGI之路:目前合作过的公司/产品阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax海螺AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等

反思|Sam Altman

原文地址:https://blog.samaltman.com/reflections发表时间:2025年1月6日回首过去几年的创业历程,这段时光无疑是我人生中最富价值、充满挑战、也最为难忘的阶段。尤其是近两年,虽然也经历了一些不愉快,但其中的收获和成长是巨大的。想起一年多前那次突如其来的解雇,至今仍记忆犹新。当时在酒店房间里,一通视频电话就宣告了我的“出局”,那种感觉近乎虚幻,如同美梦瞬间破碎。现在看来,那次事件也暴露出我们团队(包括我自己)在管理上的一些不足。即便如此,这两年我们如同经历了一家普通公司十年的历程,从无到有地构建了OpenAI。展望2025年,我坚信首批AI Agent将开始融入劳动力市场,为各行各业带来变革。更长远来看,我们的目标已经瞄准了真正意义上的超级智能。这些想法一经分享,便引发了广泛的关注。ChatGPT的两周岁生日至今不过一个多月,而我们就已经迈入了能够进行复杂推理的全新模型时代。新的一年总是让人充满反思。我想借此机会分享一些个人感悟,回顾我们取得的进展,以及一路走来的经验教训。随着通用人工智能(AGI)的脚步日益临近,现在正是回顾公司发展历程的重要时刻。我们深知,前方还有许多未知,我们仍需不断探索。但可以肯定的是,我们比初创时期更加成熟。大约九年前,我们怀揣着对AGI潜力的坚定信念创立了OpenAI,相信它将成为人类历史上最具变革意义的技术。我们渴望探索如何构建它,并使其惠及全人类;我们希望能在历史的进程中留下自己的印记。我们的目标远大,也坚信这项事业能够以非凡的方式造福社会。那时,鲜有人关注我们,即使有,也大多认为我们成功的可能性微乎其微。

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如何用waytoagi生成视频
以下是关于生成视频的几种方式: 1. 使用 Runway 生成视频: 网页:https://runwayml.com/ 注册:在右上角 Sign Up 注册,输入邮箱与基础信息,完成邮箱验证。 选择 Try For Free 模式:新注册用户会有 125 个积分进行免费创作(约为 100s 的基础 AI)。 生成第一个视频步骤: 选择左侧工具栏“生成视频”。 选择“文字/图片生成视频”。 将图片拖入框内。 选择一个动画系数。 点击生成 4 秒视频。 下载视频。 2. 使用 Adobe 生成带有文本提示和图像的视频: 网址:https://www.adobe.com/products/fi 在 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项,以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。 选择 Generate(生成)。 3. 使用 Aimwise WaytoAGI 百家号文旅分享中的 EBS 丝滑转绘生成视频: 选择文件夹。 导入视频。 设置帧率,调整边数,设置视频高度,设置最大帧数(可在剪辑软件查看,或计算帧率秒)。 点击进行预处理。 使用 ebsynth: 打开 ebsynth。 将 keys 文件夹拖入 keyframes。 将 frames 文件夹拖入 video。 点击 run all 生成视频。 如果视频被拆分为多个文件夹,则需重复上述步骤。 回到 temporal kit。 点击重组 ebsynth,生成视频。
2025-01-14
agi是什么
AGI 即人工通用智能(Artificial General Intelligence),是指能够做任何人类可以做的事的人工智能。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):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。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能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,但目前许多 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,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,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。 目前,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI(Artificial Narrow Intelligence 弱人工智能)得到巨大发展,而 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2025-01-14
我是一个agi的小白我该从哪开始学习AGI
对于 AGI 小白,以下是一些学习建议: 1. 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》:如果您还在观望 AI,不知从何入手,可以先看其目录。作者从一开始的到处看到现在走在学习 AI 的轨道上,学习模式是输入→模仿→自发创造。但日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,您可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域,学习最新内容。学习时间并非每天依次进行,而是有空时学习。 2. 参考完整的学习路径: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。 3. 借鉴他人经验:YoYo 作为文科生,在学习前不理解 AI 和提示词工程,通过不断尝试走了不少弯路。学习后能搓多 Agent 的智能体,在公司中实践智能客服等。其学习路径的关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”,强调学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 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。
2025-01-14
什么是AGI
AGI 即强人工智能或通用人工智能,是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 的五个发展等级分别为: 1. 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。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能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 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:能够协助人类完成新发明,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: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。 更多信息请见(AGI)。OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q的下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2025-01-13
这个通往AGI知识库有什么用?
“通往 AGI 之路”知识库具有以下重要作用: 1. 它是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库,在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。 2. 以“无弯路,全速前进”为目标,助力每一个怀揣 AI 梦想的人疾速前行。 3. 其生长得益于每一位用户的支持,通过大家的努力不断探寻 AGI 领域的无限可能。 4. 不仅是知识库,还是连接学习者、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。 5. 提供了一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程,将文字化为视觉与听觉的现实。 6. 追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新,让用户紧跟 AI 领域的步伐,每次访问都能有新的收获。 7. 无论用户是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。 相关链接: https://waytoagi.com/(通往 AGI 之路) 即刻体验:https://waytoagi.com/
2025-01-13
agi是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指能够做任何人类可以做的事。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):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。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能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,但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,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。 目前,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI(弱人工智能)得到巨大发展,但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2025-01-13
Deepseek详细介绍及优势
DeepSeek 是一家中国杭州的人工智能创业公司。其发布的 DeepSeekV2 具有以下特点: 由 60 位专家混合的开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。 拥有 2360 亿参数,其中 210 亿在生成过程中被激活。 在 MTBench 上表现优异,中文能力强且性价比高。 DeepSeekV3 则引发了人工智能界的震撼: 以 550 万美元和 2000 块英伟达 H800 GPU(中国市场的低配版 GPU)训练出的开源模型。 多项评测成绩超越了 Qwen2.572B 和 Llama3.1405B 等顶级开源模型,与 GPT4o 和 Claude 3.5Sonnet 等世界顶级闭源模型不相上下,而训练后者的成本保守估计要数亿美元和几十万块最强劲的英伟达 H100。 DeepSeek 收获了广泛而真诚的赞誉,尤其是在开源社区,受到开发者的支持。 详细介绍可参考以下链接: https://xiaohu.ai/p/7468
2025-01-13
opusclip的介绍
Opus Clip 是一款专注于长视频转短视频场景的产品,由华人创业者 Young Z 创立。其特点包括: 能够自动识别长视频中的精彩片段,并提取和重新排列成可传播的短视频。 创始人在经历多次创业尝试后,针对直播创作者数小时直播内容不能重复利用的痛点,提供了手动切片和 AI 剪辑切片能力,逐渐形成产品形态。 推出 7 个月后便获取了 500 万注册用户和 1000 万 ARR(年度经常性收入)。 网页版访问:https://www.opus.pro/ ;官方推特:https://x.com/OpusClip 。 最新支持创作者通过 Prompt 输入剪辑需求,模型会对视频内容进行分析。 支持创作者作品发布日历,能够连接到每个社交平台,同时查看已发布、起草和计划发布的所有内容。 除为创作的短视频进行传播性评分外,还提供了视频数据分析后台全套创作者工具。 在帮助创作者获得爆发性增长后,会持续在推特公布数据,通过案例背书吸引创作者用户形成产品自增长。
2025-01-10
深度介绍一下机器人行业全球top5的企业
很抱歉,目前知识库中没有关于机器人行业全球 top5 企业的相关内容。但据常见的行业报道和分析,以下是一些在机器人领域具有重要影响力的企业: 1. 发那科(Fanuc):在工业机器人领域拥有广泛的产品线和先进的技术。 2. 安川电机(Yaskawa Electric):以高性能的工业机器人和运动控制系统闻名。 3. 库卡(KUKA):提供多种工业机器人解决方案。 4. ABB:在工业自动化和机器人领域具有深厚的技术积累。 5. 史陶比尔(Stäubli):在工业机器人和纺织机械等领域表现出色。 需要注意的是,机器人行业的排名可能会随着时间和市场变化而有所不同。
2025-01-07
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时,需要考虑多个因素: 训练与推理方面:训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今,NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型(LLM)的推理,可能需要 H100 或 A100,而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面:大型 LLM 的参数数量众多,无法由单张卡容纳,需要分布到多个卡中。 硬件支持方面:虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行,但也有公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2,但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面:对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本,而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面:生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,在低端 GPU 上处理峰值通常更容易,若流量来自参与度或留存率较低的用户,以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外,算力可以理解为计算能力,在电脑中可直接转化为 GPU,显卡就是 GPU,除了 GPU 外,显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生是为了给 CPU 减负,生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在 AI 基础设施的考虑因素中,比较 GPU 时需要关注以下几个方面: 训练与推理: 训练 Transformer 模型除了模型权重外,还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型,且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今,更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群,仍需要长期承诺。 内存要求: 大型 LLM 的参数数量太多,任何卡都无法容纳,需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000,甚至 RTX 卡。 硬件支持: 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行,但也有一些公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是,模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用,可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求: 对延迟不太敏感的工作负载(如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序)可以使用功能较弱的 GPU,能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验,优化模型是必要的,以使成本降低到可管理的范围。 峰值: 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,新产品一经发布,请求量每天增加 10 倍,或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易,因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户,那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外,算力可以直接转化成 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外,显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
请介绍下WaytoAGI
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 它涵盖了多个版块,包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等,还通过举办赛事和活动促进大家动手实践,拥有超千万次的访问量,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。此外,WaytoAGI 还孵化了离谱村这个千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣,参与者不分年龄层,都能通过 AI 工具创作出各种作品。 2023 年 4 月 26 日诞生,2024 年的 2050 年是它的生日庆典。打开“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-01-05