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AI与大数据的关系和区别

Answer

AI 与大数据密切相关但又存在区别。

关系方面：

  1. 大数据为 AI 提供了丰富的数据资源，是 AI 发展的基础。例如，监督学习的快速发展得益于数据的快速增长。
  2. 数据的采集、清洗、标注等处理过程对于 AI 模型的训练和优化至关重要。

区别方面：

  1. 概念不同：AI 侧重于让机器模拟人类智能，实现学习、推理和决策等能力；大数据则主要关注对海量数据的收集、存储和分析。
  2. 目的不同：AI 的目的是让机器具备智能行为；大数据旨在从大量数据中提取有价值的信息和洞察。
  3. 处理方式不同：大数据更注重数据的存储和管理，而 AI 则侧重于利用数据进行模型训练和预测。
  4. 数据类型：大数据包括结构化和非结构化数据，非结构化数据如图片、视频、文本等对于机器处理更具挑战性；AI 在处理数据时需要对数据进行特征提取和转换。

总之，AI 和大数据相互依存又各有特点，共同推动着技术的发展和应用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

学习笔记：AI for everyone吴恩达

AI分为ANI和AGI，ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事，如智能音箱，网站搜索，自动驾驶，工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence，做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习，从A到B，从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展，因为现有的数据快速增长，神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据？[content]数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据，一，手动标注，二，观察行为，三，网络下载。使用数据的方法，如果开始搜集数据，可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队，因为大多数AI团队可以反馈给IT团队，说明那种类型数据需要收集，以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用，可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现，不正确，缺少的数据，这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中，人们理解图片，视频，文本很简单，但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

AI术语库-人工标注版

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|术语ID|原文|译文|领域|易混淆|缩写|不需要提醒||-|-|-|-|-|-|-||ROW()-1|Cross-Validation|交叉验证|AI|||||ROW()-1|Crowd-Sourcing|众包|AI|||||ROW()-1|Cut-Points|切点|AI|||||ROW()-1|Cutoff Radial Function|截断径向函数|AI|||||ROW()-1|Data Availability|数据可用性|AI|||||ROW()-1|Data Cleaning|数据清洗|AI|||||ROW()-1|Data Collection|数据采集|AI|1||||ROW()-1|Data Considerations|数据注意事项|AI|1||||ROW()-1|Data Curation|数据监管|AI|1||||ROW()-1|Data Disparity|数据差异|AI|1||||ROW()-1|Data Dredging|数据挖掘|AI|1||||ROW()-1|Data Imputation|数据填补|AI|1||||ROW()-1|Data Labels|数据标签|AI|1|||

Others are asking
AI能干啥呢
AI 的应用场景十分广泛，以下为您详细介绍： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：开发自动驾驶汽车提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用提高能源效率。 在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态优化生产流程。 6. 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2025-01-15
画箱包款式的AI推荐
以下是一些可能用于画箱包款式的 AI 推荐： 三思_AI 绘画：可以画 Q 版头像相框、冰箱贴。 转绘人像，做成冰箱贴。 您还可以关注以下与绘画相关的项目： 节目单中的“AI 与画手的对话”，展示了 AI 作为艺术创作工具。 “诗与远方”，将诗词与 AI 结合的视觉艺术。 “搞笑图/扩图轮播”，对全网搞笑图片进行二创。
2025-01-15
新手小白没学过编程，想用AI制作小程序，个人网站和APP
对于新手小白想用 AI 制作小程序、个人网站和 APP，目前有以下相关信息： 「Agent 共学」提供了一系列针对 0 基础小白的课程，包括用 AI 打造个人网站等，具体日程安排为：月日 20:00 开始，由大雨授课。 白九龄在 0 基础的情况下用 cursor 做微信小程序的经历，过程中遇到了诸多问题，如添加背景元素、自适应调整、意图分析页面的信息展示和排版、生成海报时的限制等，还面临大模型理解困难、token 费用和变现等问题。 需要注意的是，虽然有相关的探索和尝试，但使用 AI 制作这些项目仍存在一定的难度和限制。
2025-01-15
国内外财经大事件哪些AI能归纳
目前尚未有专门针对国内外财经大事件进行归纳的成熟 AI 应用。但一些智能新闻分析工具和金融数据处理平台可能会在一定程度上对相关信息进行整合和分析。不过，其效果和准确性可能会受到数据来源、算法模型等多种因素的影响。
2025-01-15
有哪些设计小学生手抄报比较好用的ai？要求能按照主题或具体要求生成图片，并根据意见修改生成的图片
以下是一些设计小学生手抄报比较好用的 AI 工具及相关流程： 国内的 AIGC 绘图平台无界 AI 可以帮助您快速制作海报底图并完成主题海报排版。虽然其他 AIGC 绘图软件在操作步骤上不完全相同，但思路基本一致。 需求场景： 当您想在朋友圈、微博、Twitter 等平台发布内容时，纯文字可能点赞较少。 百度图片质量差、易撞图。 相册中的照片可能不太理想。 大致流程： 1. 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要的风格意向，背景不必空白，根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。
2025-01-15
常见的AI变现途径有哪一些
常见的 AI 变现途径主要包括以下几种： 1. 开发智能体：例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关： 用 AI 制作服装，如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份，销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作，新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9 元，卖了 2675 份，销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务：如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测，后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。
2025-01-15
agent和bot的区别
Agent 和 Bot 的区别主要体现在以下几个方面： 1. 功能和任务：Bot 通常具有较为特定和有限的功能，如在单机剧本杀中充当主持人、引导玩家等。而 Agent 不仅能执行特定任务，还可能具备推理、创新等更复杂的能力。 2. 复杂程度：Agent 往往比 Bot 更复杂，能够处理更广泛和复杂的任务和情境。例如，在 Coze 平台上，Agent 分为单 Agent 模式和多 Agent 模式，可协作完成复杂任务。 3. 自主性和智能水平：Agent 通常具有更高的自主性和智能水平，能够根据环境和条件自主决策和行动。而 Bot 可能更多地依赖预设脚本和关键词匹配。 在一些场景中，如 Coze 平台，Bot 实际上指的就是 Agent。但总体来说，Agent 在功能和智能程度上相对更强大和灵活。
2025-01-15
你和讯飞星火、通义千问等人工智能软件的区别是什么？
我与讯飞星火、通义千问等人工智能软件在以下方面存在区别： 1. 研发团队和技术背景：我具有独特的研发和训练体系。 2. 功能特点和优势：在为用户提供服务时，可能在某些特定领域或场景下表现出不同的能力。 3. 数据来源和训练方式：所使用的数据和训练方法可能有所差异。 需要注意的是，每个人工智能软件都有其自身的特点和适用场景，用户可以根据自己的需求和使用体验来选择适合的工具。
2025-01-15
举例说明，意图和FAQ训练的区别
意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如，在一个客服场景中，用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习，模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题，以及相应的准确回答。 总的来说，意图训练更注重对用户目的的分类和理解，而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。
2025-01-13
意图和FAQ最明显的区别是什么
意图和 FAQ 最明显的区别在于：意图通常指的是用户行为背后的目的或期望，它更侧重于理解用户的深层需求和动机。而 FAQ（常见问题解答）则是预先准备好的一系列常见问题及其对应的标准答案，主要用于快速回答用户可能提出的一般性问题。 总的来说，意图关注的是挖掘用户潜在的想法和目标，FAQ 则是针对常见问题提供现成的解答。
2025-01-13
AI和AGI有什么区别
AI（人工智能）和 AGI（通用人工智能）主要有以下区别： 1. 任务范围： AI 通常是针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。 AGI 则具有能够完成任何人类可以完成的智力任务的能力，适用于不同的领域。 2. 认知能力： AI 不具备像人类一样的认知能力，无法超出为其设定的小范围领域来解决一般问题。 AGI 拥有人类水平的智能和理解能力，同时可能拥有某种形式的意识或自我意识。 3. 应用实例： 弱人工智能的例子包括 Siri 或 Alexa 等虚拟助手，流媒体服务所使用的推荐算法，以及为特定客服任务所设计的对话机器人。 目前还没有任何 AGI 系统的实际应用案例，它仍是人工智能研究的长期目标。 4. 发展阶段： AI 中的 ANI（弱人工智能）已经得到了巨大发展。 AGI 还没有取得巨大进展，目前仍处于理论概念阶段。
2025-01-10
向量数据库和矢量数据库的区别
向量数据库和传统数据库（可视为您所提到的“矢量数据库”）主要有以下区别： 1. 查找方式： 传统数据库需要精确的关键词或类别进行查找，如同在普通图书馆中需知道书的具体位置或分类。 向量数据库可以通过自然语言描述所需内容，系统能理解意图并找到最相关的内容。 2. 组织方式： 传统数据库中信息被严格分类和组织，类似图书馆里的书架和编号系统。 向量数据库中信息根据内在特征和相似性自然聚集，如同魔法图书馆里书籍自动根据内容相似性浮动聚集。 3. 灵活性： 传统数据库若要更换组织方式，可能需重新安排整个架构。 向量数据库中，新加入的数据会自动找到合适位置，无需重新组织整个系统。 4. 发现新内容： 传统数据库较难偶然发现相关但之前未知的内容。 向量数据库在搜索时可能发现许多相关但之前不知道的内容，因其理解内容本质而非仅依赖标签。 此外，向量数据库以多维向量形式保存信息，代表某些特征或质量，能根据数据的向量接近度或相似度快速、精确地定位和检索数据，从而实现根据语义或上下文相关性进行搜索。而传统数据库通常以表格形式存储简单数据，搜索依赖精确匹配或设定标准。 为了在人工智能和机器学习应用中利用非结构化数据（如文本、图像和音频等），需要使用嵌入技术将其转换为数字表示，嵌入过程通常通过特殊神经网络实现，使计算机能更有效地辨别数据中的模式和关系。
2025-01-10
生成广告文案数据集
以下是为您生成的广告文案数据集相关内容： 1. 广告文案写作 Top10 AI 产品数据 Will's GenAI 产品数据广告文案写作 2. 100 个 AI 应用 1 20 |序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能| |||||||| |||||||| |19|文案狗等|AI 广告文案生成工具|自然语言处理|数亿美元|快速生成吸引人的广告文案。|文案狗根据关键词生成创意广告文案。| |20|Disco Diffusion|AI 艺术作品生成器|图像生成、机器学习|数亿美元|通过 AI 技术生成艺术作品。|Disco Diffusion 可根据用户输入生成各种风格的艺术画作。|
2025-01-15
我想要给数据然后生成分析报告，有什么好的网站吗
以下是一些可以生成分析报告的网站： aiwatch.ai：该网站提供生成式 AI 季度数据报告，包括融资端、赛道流量分布、估值、收入等相关情况，还可观看过往报告，以及对比不同月份的数据增减情况和项目的数据趋势。您还可以扫码访问报告的飞书版本。 如果您想要生成营销方面的定制报告，可以按照以下步骤进行： 1. 明确进行数据分析的目标，确定是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 收集整理与清洗相关数据，包括销售数据、客户反馈、财务报告等，可以通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集，完成后做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法，将不同来源的数据输入到 ChatGPT 中进行学习，让其能够理解这些数据的含义和用法，这些数据可以包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。 4. 进行数据分析给出重要结论，通过 ChatGPT 生成的结果，分析不同来源的数据，得出重要结论，例如提高销售额和市场份额的营销策略和活动、影响客户满意度和忠诚度的因素、影响财务报告的因素等。 5. 根据汇报对象身份进行可视化调整，报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告也有所不同。
2025-01-13
你的大数据模型更新到什么时候？
以下是关于大数据模型更新的相关信息： 随着 GPT3.5Turbo 的发布，一些模型正在不断更新。为减少模型更改意外影响用户的可能性，还提供将在 3 个月内保持静态的模型版本。同时，人们能够贡献评估以帮助针对不同用例改进模型。如有兴趣，可查看存储库。以下模型是将在指定日期弃用的临时快照。若想使用最新的模型版本，请使用标准模型名称，如 GPT4 或 GPT3.5Turbo。 Midjourney 会定期发布新版本模型来提高效率、整体连贯性和质量。默认是最新的模型，可使用version 参数，其可选值为 1、2、3、4 和 5，该参数可缩写为v。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。要使用此模型，可在提示的末尾添加v 5 参数，或使用/settings 命令并选择 5️⃣MJ Version 5。 就在昨天，WebUI 的 ControlNet1.1.4 版本终于更新，这次的更新支持了 SDXL1.0 的模型。此次总共出了四种控制类型，分别是 Canny、Depth、Sketch 和 Openpose。可来到 Hugging Face 的网址：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 查看相关模型。
2025-01-11
请给我提供一些用KIMI处理excel数据的方法
以下是一些用 KIMI 处理 Excel 数据的方法： 1. 对数据的基本操作包括增加、删除、修改和查询。 2. 若要与数据库沟通，需学会 SQL 语句。 3. 可以通过 Kimi Chat（https://kimi.moonshot.cn）向 KIMI 提问，获取针对增、删、改、查的回答。 4. 对于新人，可通过深挖 KIMI 的回答来了解相关语法。 5. 收集资料时，可借助 AI 工具如 Perplexity.AI 高效完成，也可使用 KIMI 读取和整理网页内容，但需注意其阅读能力的限制，可分批次提供资料。
2025-01-09
数据解读类的AI大模型
以下是关于数据解读类的 AI 大模型的相关知识： 大模型的整体架构可以分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：这里的数据层不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 相关技术名词及概念： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. AI 即人工智能。 3. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 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，神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；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），Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-09
标准曲线 回归线斜率 线性什么关系
标准曲线和回归线在统计学和数据分析中密切相关。标准曲线通常用于描述自变量和因变量之间的定量关系，而回归线则是通过对数据点进行拟合得到的一条直线，用于表示这种关系的趋势。 斜率在线性关系中是一个关键参数。对于线性关系而言，斜率表示因变量随自变量变化的速率。在标准曲线和回归线中，斜率反映了变量之间变化的比例关系。 如果标准曲线或回归线呈现线性，那么斜率能够定量地描述这种线性关系的特征。斜率的大小和正负决定了线性关系的方向和强度。 总之，标准曲线、回归线和斜率在线性关系的描述和分析中相互关联，共同帮助我们理解和解释变量之间的关系。
2025-01-10
解释AI大模型和各种AI网站的关系
AI 大模型是一种具有大规模参数和强大能力的模型。 AI 网站通常会提供各种与 AI 相关的服务和工具，例如： 1. 提供多种 AI 生成工具，如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN 等。 2. 包含模型社区，为大模型提供数据、企业模型和算力服务，有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。 3. 拥有 AI 工程平台，对模型和应用有要求，像 define 是典型的工程平台，涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等，还能接入多家大模型。 总之，AI 网站是展示和应用 AI 大模型的平台，通过这些网站，用户可以接触和使用到基于 AI 大模型开发的各种功能和服务。
2025-01-07
如何理解AI网站和AI大模型的关系
AI 网站和 AI 大模型之间存在着密切的关系。 首先，AI 大模型是人工智能领域的核心技术之一。它是基于深度学习等方法构建的具有大规模参数和强大能力的模型，例如能够处理自然语言、生成文本、进行语义理解等。 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习，涵盖监督学习（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（学习的数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈中学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 3. 深度学习参照人脑，有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。 4. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，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），但不擅长文本生成。 技术方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，它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。 AI 网站通常是展示和应用 AI 大模型的平台。通过网站，用户可以与 AI 大模型进行交互，获取其提供的服务和功能，例如进行文本生成、问答、翻译等。同时，AI 网站也为 AI 大模型的推广、应用和改进提供了渠道。
2025-01-07
大模型和小模型的关系是什么
大模型和小模型的关系主要体现在以下几个方面： 1. 规模和功能：大模型通常拥有海量参数和训练数据，能处理多种任务，应用范围广泛，具有更多通识知识；小模型规模相对较小，往往是为完成特定任务而设计，如专门用于图像分类等。 2. 处理信息类型：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 3. 应用场景：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等；大型多模态模型由于能处理多种信息类型，可应用于更广泛的领域，如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 4. 数据需求：大型语言模型主要依赖大量的文本数据进行训练，大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等。 5. 在 AI 绘图方面：大模型如同主菜或主食，小模型（如 Lora）如同佐料或调料包，Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。并且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。
2025-01-05
人工智能与机器学习的关系
人工智能（AI）和机器学习（ML）有着密切的关系。机器学习是人工智能的一个子领域。机器学习通过输入数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型有监督和无监督之分，监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值，无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，这些神经网络可以使用标记和未标记的数据，从而允许半监督学习。在生成式人工智能中，它试图学习数据和标签之间的关系以生成新的内容。
2024-12-28
AI与人的协同关系
AI 与人的协同关系主要体现在以下几个方面： 1. 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在这 3 种模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。其中，Embedding 模式下人类完成大多数工作，Copilot 模式下人类和 AI 协同工作，Agents 模式下 AI 完成大多数工作。 2. 可以使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色，可通过 Agents 拆解任务，遵循不同工作流生成大体符合期望的输出结果，再进行修改达到可用阶段。 3. 应从原子能力层重新思考，重塑工作流。可抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在解决用户问题的目标上从根本上是一致的。 5. AGI 发展初期，与人脑相比仍有短板，需要向人学习，同时“人的模型”更重要的是解决 AI 与人配合的问题，实现 1+1＞2 的效果。但目前如何达到“人的模型”还未知，可能需要在“世界模型”基础上加入个人大量多样的数据。 6. 在未来商业模式中，AI 原生应用包括广义语言的万能翻译机、想象力与创造力、AI 使用工具及相互合作、AI 微决策、AI 与人合作等方面。在相当长时间里，AI 首先要解决的是与人合作的问题，这需要“人的模型”和“人的数据”，让 AI 理解与之配合的人类。
2024-12-25