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传感器技术与智慧养老的联系

Answer

传感器技术在智慧养老中具有重要作用。在感知模块中,通过多种传感器来收集和处理信息,常见的传感器包括:

  1. 可见光相机:负责收集彩色图像。
  2. 红外相机:能收集热成像、进行温度测量、实现夜视和透视。可检测物体热辐射,在黑暗中生成图像,用于夜视、热成像、设备过热检测、能源审计和医学成像等,还能穿透烟雾等遮挡物用于应急救援和安全监控。
  3. 深度相机:测量图像中各点与相机的距离,获取三维坐标信息。
  4. 激光雷达(LiDAR):测量目标物体距离和速度,发射激光脉冲并接收反射光来计算距离,生成高精度三维点云数据,广泛应用于自动驾驶和机器人导航。
  5. 超声波传感器:用于避障,通过发射和接收超声波脉冲确定机器人与障碍物的距离,判断障碍物是否存在。
  6. 压力传感器:测量机器人手或脚部压力,用于行走和抓取力控制以及避障。
  7. 麦克风:负责收音。

以医疗保健为例,在智慧养老场景中,智能传感器可发挥多种作用,如检测临床医生是否正确洗手后进入病人房间、跟踪手术器械、在病人面临跌倒风险时提醒护理团队等。这些技术如同额外的眼睛,为养老服务提供环境智能。还可想象自主机器人运输医疗用品、用增强现实技术引导外科医生更安全高效操作,甚至严重瘫痪病人用脑电波控制机器人完成日常任务。

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References

一篇具身智能的最新全面综述!(上)

感知模块负责收集和处理信息,通过多种传感器感知和理解环境。在机器人上,常见的传感器有:1.可见光相机:负责收集彩色图像。2.红外相机:负责收集热成像、温度测量、夜视和透视。红外相机能够检测物体发出的热辐射,即使在完全黑暗的环境中也能生成图像。这种能力使得红外相机适用于夜视和热成像。红外相机可以测量物体表面的温度,广泛应用于设备过热检测、能源审计和医学成像等领域。某些红外相机能够穿透烟雾、雾气和其他遮挡物,适用于应急救援和安全监控。3.深度相机:负责测量图像中每个点与相机之间的距离,获取场景的三维坐标信息。4.激光雷达(LiDAR):负责测量目标物体的距离和速度。通过发射激光脉冲并接收反射回来的光来计算与物体的距离,生成高精度的三维点云数据,广泛应用于自动驾驶和机器人导航。5.超声波传感器:负责避障。通过发射超声波脉冲并接收这些脉冲的反射来确定机器人与障碍物之间的距离,判断障碍物是否存在。6.压力传感器:负责测量机器人手或脚部的压力,用于行走和抓取力的控制以及避障。7.麦克风:负责收音。

李飞飞的两次 TED 演讲

在古老时代的原始海洋中,能够看到和感知环境的能力引发了与其他生命形式互动的寒武纪大爆发。今天,那道光正在达到数字思维。空间智能不仅允许机器与彼此互动,而且还能与人类,以及真实或虚拟的3D世界互动。随着这个未来成形,它将对许多生命产生深远的影响。让我们以医疗保健为例。在过去的十年中,我的实验室一直在做初步努力,将AI应用于解决影响患者结果和医疗人员疲劳的挑战。与来自斯坦福医学院的合作者和其他合作医院一起,我们正在试验一些智能传感器,可以检测到临床医生是否在没有正确洗手的情况下进入病人房间。或跟踪手术器械,或在病人身体面临风险,如跌倒时提醒护理团队。我们认为这些技术是一种环境智能,就像额外的眼睛。但我更希望为我们的患者、临床医生和护理人员提供更多的互动帮助,他们迫切需要额外的一双手。想象一下,一个自主机器人在护理人员专注于病人的同时运输医疗用品,或者用增强现实技术,引导外科医生进行更安全、更快、更少侵入性的操作。再想象一下,严重瘫痪的病人可以用他们的思想控制机器人。没错,用脑电波来执行你和我习以为常的日常任务。这是最近我的实验室进行的一项试点研究。在这个视频中,机器人手臂仅通过大脑电信号控制,正在烹饪一顿日本寿喜锅餐。其中信号非侵入性地通过EEG帽收集。五亿年前,视觉的出现颠覆了黑暗的世界,引发了最深刻的进化过程:动物世界的智能发展。过去十年AI的进步同样令人惊叹。但我相信,直到我们为计算机和机器人赋予空间智能,就像大自然对我们所有人所做的那样,这场数字寒武纪大爆发的全部潜力才会完全展现。

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请选择一个产业,比如手机、汽车、石油化工等产业,围绕行业传感器的技术原理和应用,进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉,目前知识库中没有您所需的关于特定产业(如手机、汽车、石油化工等)中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路,您可以据此进行进一步的资料收集和研究: 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性,阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型,如压力传感器、温度传感器、位置传感器等,并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段,从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势,如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节,包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域,如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势,如微型化、集成化、智能化、无线化等,并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现,用AI大模型实现,请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案: 首先,需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能,机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。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。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。深度学习参照人脑,具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。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面,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,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警,可利用传感器收集老人的生理数据,如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器,利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如,使用基于 Transformer 模型的大模型,对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析,建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比,及时发现异常情况,并结合无监督学习中的聚类算法,对不同健康状况的老人进行分类,以便提供个性化的预警和建议。同时,利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之,通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节,借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
人工智能与养老老年行业
以下是为您整合的相关内容: 过去十年中,生物科技和技术交叉点出现了多个趋势,如计算能力推动生物科学领域出现类似摩尔定律的规律,机器学习和人工智能正在改变生物制药和医疗保健的多个领域,还能“写入”生物信息,包括 CRISPR 技术。同时,护理服务快速解构,包括医院的解构以及护理模式的转变。 新的工业革命即将来临,但这种转变不是一夜之间发生的,过渡可能需要 10 到 20 年。建设者们需要了解如何利用最新最先进的人工智能技术,以及如何在生物制药和医疗保健领域推广产品或平台。具备多方面专长的团队将在这个新时代处于优势地位。人工智能将每个护士都变成了住院病人的超级英雄,并推动行业思考新的护理模式。 此外,还提到了 ChatGPT CoT 的系统提示词的相关内容,如输出中不能提及 OpenAl 的安全、法律、监护或内容政策等。对于每个部分,只输出总结,若无需总结则输出“None”。
2025-02-11
养老相关AI
以下是关于养老相关 AI 的一些信息: 在医疗保健领域外,已出现一些专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练,如 InterAlia 可帮助搭配服装,Prodigy AI 能提供职业建议,Poised 可提升沟通能力。未来每个人可能拥有理解生活独特背景的个性化聊天机器人,在面临生活变化时得到建议和支持,以实现各种目标。 在医疗领域,今年逐渐出现由 AI 驱动的机器人,护理等非生命直接相关的机器人会早于手术机器人。 从人口老龄化和医保缺口看,AI 初诊是基础普惠医疗的必选项。在 AI 诊断准确率不断提升的背景下,“AI 不能背锅论”不构成问题。医疗数据是核心资产并提供行业护城河,C 端 AI 陪诊、AI 助理等是获取医疗数据的重要途径。短期内,AI 医疗 C 端直接付费较困难,满足 2B/2G 的降本需求是主要模式。医生使用 AI 助手动力不足,短期内“护士助手”可能比“AI 诊疗”更适合国情。更长期,AI 提供了“人体健康模型”的可能性,如防未病、真正的个性化诊疗。
2024-08-06
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
AI在智慧城市中的应用
AI 在智慧城市中有以下应用: 1. 交通领域: 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提升交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 2. 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 3. 教育:实现个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 4. 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 5. 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 6. 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 此外,AI 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。在智慧城市中,AI 还可以用于城市规划、公共安全管理、环境监测等方面,以提升城市的运行效率和居民的生活质量。
2025-02-05
AI智慧体是什么
AI 智能体是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先捏一个自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体。 AI 智能体拥有各项能力,可以帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,能够完成比较复杂的工作。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等。
2025-01-14
智慧体是什么
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常借助传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达成目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并包含以下关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:能够对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:分为短期记忆,用于所有的上下文学习;长期记忆,通过利用外部向量存储和快速检索,为 Agents 提供长时间保留和回忆(无限)信息的能力。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 简单理解,智能体就像 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。例如: 1. C 端案例:在社交方向,用户注册后先创建自己的 Agent,让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入。 2. B 端案例:帮助 B 端商家搭建 Agent,类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有很多智能体开发平台,如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。
2025-01-14
AI 圆桌论坛,讨论者是通信公司技术专家,数字业务专家,初创企业智慧城市专家,听众是对AI了解相对一般的观众,可以讨论哪些话题
以下是一些适合在您所描述的 AI 圆桌论坛中讨论的话题: 1. AI 在通信领域的应用与挑战,例如如何提升通信网络的智能化、优化频谱资源分配等。 2. 数字业务中 AI 的创新应用和潜在风险,比如个性化推荐系统的优化、数据隐私保护等。 3. 初创企业在智慧城市建设中利用 AI 的机遇和困难,像是如何获取数据资源、应对技术人才短缺等。 4. 探讨具身智能在不同领域的发展前景,如机器人、教育等。 5. 大模型如何为具身智能带来变革,以及相关的技术突破和应用案例。 6. 分析 AI 对传统行业的冲击与重塑,以及如何应对这种变化。 7. 研究 AI 在教育领域的创新模式,如个性化学习、智能辅导等。 8. 讨论 AI 技术的监管政策和伦理道德问题。 9. 分享在不同场景下(如出海业务、创新教育等)AI 的应用经验和成果。 10. 展望 AI 未来的发展趋势及其对社会经济的影响。
2024-10-20
AI圆桌会议,嘉宾包括通信公司内部管理人员和AI行业关注智慧城市公司技术专家,选择什么话题会比较合适和有吸引力?
以下是一些可能适合在该 AI 圆桌会议上讨论且具有吸引力的话题: 1. 通信技术在智慧城市中的创新应用与 AI 融合。 2. 如何利用 AI 提升通信网络的效率和安全性以支持智慧城市发展。 3. AI 驱动的智慧城市解决方案中的数据隐私和保护策略。 4. 通信公司与智慧城市技术公司在 AI 项目中的合作模式与挑战。 5. 基于 AI 的智慧城市交通管理和优化方案。 6. 通信基础设施对 AI 赋能的智慧城市服务质量的影响。 7. 利用 AI 预测和应对智慧城市中的通信故障和应急情况。 8. 探索 AI 在智慧城市能源管理中的潜力与通信支持。 9. 通信公司和智慧城市公司在 AI 人才培养和引进方面的经验分享。 10. 评估 AI 技术在改善智慧城市通信用户体验方面的成效。
2024-10-17
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
大模型就是指大语言模型吗?有哪些常见的非语言类大模型和小模型,两者的区别和联系是什么?
大模型并非仅指大语言模型。大型模型主要分为两类:一是大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;二是大型多模态模型,能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型存在以下区别: 1. 处理的信息类型不同:大型语言模型专注于文本信息,而大型多模态模型能处理多种信息类型。 2. 应用场景不同:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、生成、情感分析等;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 3. 数据需求不同:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型则需要多种类型数据。 当我们提到“小模型”时,是相对大型模型而言,规模较小。这些小模型通常是为完成特定任务而设计,比如最初用于图像分类,只能分辨是或不是某一个东西(如猫、狗)。 “小模型”在特定任务上表现出色,但“大模型”像多功能基础平台,能处理多种任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 大模型并不拥有无限知识,其知识来源于训练过程中的有限数据,只能回答训练中见过或类似的问题,知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。 大型语言模型的运作机制主要是通过大量数据训练学习语言结构和模式,然后根据输入生成相应文本,类似于词语接龙游戏,永远在猜测下一个字符将要生成什么。
2025-03-16
如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情,帮助学生找工作的整个流程,从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪,后续的复盘,得到面试经验
搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤: 1. 规划 总结任务目标与执行形式,明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务,例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等,并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法,比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台(如 Coze 等)上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化工作流,直至达到预期效果,例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外,在技术实现方面,例如实现无代码开发和工具调用,您可以参考以下操作: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的工作流,也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
2025-02-27
大模型、小模型之间的区别和联系是什么
大模型和小模型的区别与联系如下: 区别: 类型:大模型主要分为大型语言模型和大型多模态模型,前者专注于处理和生成文本信息,后者能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 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;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 数据需求:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型则需要多种类型的数据,包括文本、图片、音频等。 功能:小模型通常被设计来完成特定任务,如专门识别猫或狗;大模型像多功能的基础平台,能处理多种不同任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 联系: 相对比较:小模型是相对于大模型的规模而言较小。 共同作用:在不同场景中发挥各自的优势,共同为解决问题提供支持。 在 AI 绘图模型中,大模型如同主菜或主食,小模型(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,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。
2025-02-26
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。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,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)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,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
帮我找一个能找国外企业联系的AI
以下为您介绍一些能联系国外企业的 AI 相关信息: 在聊天对话类 AI 产品中,国外知名的有 ChatGPT。它由 OpenAI 开发,是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一,在全球范围内引起了 AI 革命。其具有开创性、良好的用户体验和强大的技术实力,但也存在局限性,如对于国内用户可能存在网络连接问题。如果身在海外或有稳定的国际网络连接,ChatGPT 是不错的选择。 关于 AI 生成视频工具,国外的如 Google DeepMind 和 Meta 有所展示。Meta 的 Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型。但报告中未对中国的相关工具展开详细说明,实际上 2024 年国内涌现了类似可灵、即梦、智谱清影等一系列生成视频工具,生成结果甚至远超国外。
2024-12-18