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人工智能对现在时代有什么冲击

Answer

人工智能对现在时代的冲击主要体现在以下几个方面:

  1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢。
  2. 社会发展:使社会重新进入不断扩张的世界,人们可以再次专注于正和游戏,天生的创造和彼此有用的欲望将得到前所未有的放大。
  3. 技术进步:深度学习有效,随规模扩大预期改善,能帮助解决难题,模型将作为个人助理执行特定任务,促进各领域科学进展。
  4. 资源与普及:降低计算成本以普及人工智能,否则可能导致其成为有限资源,引发战争并成为富人工具。
  5. 社会变革:社会和经济将发生长期巨大变革,人们会发现新的做事、互助和竞争方式。
  6. 不均衡影响:AGI 将产生不均衡影响,一些行业变化小,科学进步可能更快,许多商品价格大幅下跌,奢侈品和受限资源价格上涨。
  7. 公共政策:关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要,要权衡安全性和个人授权。
  8. 社会控制:存在专制政府利用人工智能进行大规模监控从而剥夺人民自主权的风险。
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References

文章:Sam Altman|智能时代

正如我们所看到的其他技术一样,人工智能也会带来一些负面影响,我们需要现在就开始努力,最大限度地发挥人工智能的利益,同时最大限度地减少其危害。例如,我们预计这项技术在未来几年内会对劳动力市场产生重大影响(好的和坏的),但大多数工作的变化速度会比大多数人想象的要慢,我也不担心我们会缺乏事情可做(即使它们今天看起来不像"真正的工作")。人们天生就有创造和彼此有用的欲望,而人工智能将使我们的能力前所未有地得到放大。作为一个社会,我们将重新进入一个不断扩张的世界,我们可以再次专注于玩正和游戏。我们今天从事的许多工作,在几百年前的人看来都是微不足道的浪费时间,但没有人回望过去,希望自己成为一名点灯人。如果一个点灯人能够看到今天的世界,他会认为周围的繁荣是难以想象的。如果我们能够提前一百年看到今天,我们周围的繁荣也会让人难以想象。

文章:Sam Altman|智能时代

简单概括:深度学习有效,随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。就是这样;人类发现了一种算法,可以真正地学习任何数据分布(或者说,产生任何数据分布的潜在"规则")。令人震惊的是,计算能力和数据量越大,它帮助人们解决难题的能力就越强。不管我花多长时间思考这个问题,我都无法完全理解它的重要性。我们还有很多细节需要解决,但被任何特定挑战分散注意力是一个错误。深度学习是有效的,我们将解决剩余的问题。我们可以谈论很多关于下一步可能发生的事情,但主要的是,人工智能将随着规模而变得更好,这将导致对全球人民生活产生有意义的改善。人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表您执行特定任务,如帮助您协调医疗护理。未来,人工智能系统将变得如此出色,它们将帮助我们构建更好的下一代系统,并在各个领域取得科学进展。技术将我们从石器时代带到农业时代,再到工业时代。从这里开始,通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。如果我们想让尽可能多的人接触到人工智能,我们需要降低计算成本,使其更加普及(这需要大量的能源和芯片)。如果我们不能建立足够的基础设施,人工智能将成为一种非常有限的资源,会导致战争,并主要成为富人的工具。我们需要聪明而坚定地采取行动。智能时代的曙光是一个历史性的发展,同时也带来极其复杂且高风险的挑战。这并非完全是个积极的故事,但潜在的正面影响如此巨大,我们有责任找出如何应对眼前的风险。我相信未来会非常光明灿烂,以至于现在任何人都无法对之进行公正的描述;智能时代的一个决定性特征将是巨大的繁荣。尽管这将逐步发生,但令人惊叹的胜利——修复气候、建立太空殖民地以及发现物理学的所有内容——最终将成为寻常。拥有近乎无限的智慧和丰富的能源——产生伟大创意和实现它们的能力——我们可以做很多事情。

文章:Sam Altman|三点观察

世界不会一下子全都改变;事实也从未如此。在短期内,生活大多还会和2024年一样;2025年的人们也大多会像2024年那样度过他们的时光。我们仍然会坠入爱河、组建家庭、在网上争吵、在大自然中远足等。但是,未来将以一种不可忽视的方式向我们袭来,我们的社会和经济将发生巨大的长期变革。我们将发现新的事物去做,新的方式来彼此帮助,以及新的竞争方式,但它们可能与当今的工作截然不同。机构、意志力和决心很可能会非常有价值。正确决定要做什么以及如何在不断变化的世界中导航将会带来巨大价值;培养韧性和适应能力将是有益的技能。AGI将是有史以来对人类意志力影响最大的杠杆,并使个人拥有比以往更大的影响力,而不是更少。我们预计AGI将产生不均衡影响。尽管一些行业变化很小,但科学进步可能比今天快得多;AGI的这种影响可能超过其他一切。许多商品的价格最终将会大幅下跌(现在,智力成本和能源成本限制了许多事物),而奢侈品价格和一些本质上受限资源(如土地)的价格可能会更剧烈地上涨。从技术角度来说,我们面前的道路看起来相当清晰。但是关于如何将人工智能系统融入社会的公共政策和集体意见非常重要;我们频繁推出产品的一个原因是为了让社会和技术有时间共同发展。人工智能将渗透到经济和社会的各个领域;我们将期望一切都变得智能。我们中的许多人期望能给人们比以前更多控制技术的权力,包括开放更多源代码,并接受在安全性和个人授权之间会存在需要权衡的平衡。虽然我们永远不希望粗心大意,并且可能会有一些与AGI安全相关的重大决定和限制会不受欢迎,但是随着我们越来越接近实现AGI,我们相信向个人赋权的趋势是很重要的;我们可以看到的另一条可能的道路就是,专制政府利用人工智能进行大规模监控,从而剥夺人民的自主权。

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2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
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
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面: 1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢,人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大:能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大,社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习:是一种有效的算法,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强,将随着规模而变得更好,对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理:人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表用户执行特定任务。 5. 资源分配:获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制:控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时,在教育方面,孩子将拥有虚拟导师,能够提供个性化教学,类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域,带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序(即算法)进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机做事。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,因无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。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;AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面: 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的映射,一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2025-02-16
关于音频生成的人工智能工具有哪些
以下是一些关于音频生成的人工智能工具: ElevenLabs:一家前沿人工智能公司,专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆,为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax:面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia:优质文本转语音服务,既以开发者为中心,又适合实时对话用例,专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync:研究公司,致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik:使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具,可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司: Lemonaide Music:与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 tuney.io:为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI:AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI:通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap:使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio:为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen:使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool:带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity:Audacity®音频编辑器的网页版。
2025-02-16
有没有AI冲击文艺作品中低层创作者创造力的具体数据?
目前没有直接关于 AI 冲击文艺作品中低层创作者创造力的具体数据。但以下信息可供您参考: 生成式人工智能如 Midjourney 等工具,可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。其背后涉及数据收集(包括公共数据库中的图像存档等)、映射(使用算法识别和提取图片特征)和扩散等过程。 2016 年,由人工智能撰写的小说成功通过日本“星新一文学奖”初选;Sony 开发的 DeepBach AI 创作的仿巴赫音乐骗过了超过一半的听众。如今,人工智能能生成真假难辨的视频和极具艺术感的图像,正在挑战文学、音乐、绘画、影视等艺术创作领域。 AI 绘画通过机器学习算法分析大量艺术作品,为艺术家带来创作可能性,改变了传统艺术创作需要漫长思考和灵感积累的局面,能快速生成新的艺术作品。
2024-09-11
AGI到来后,哪些职业将收到严重冲击
人工智能通用智能(AGI,Artificial General Intelligence)到来后,可能会对许多职业产生重大影响。AGI具备处理广泛任务的能力,可以理解、学习和适应各种环境,这使得其影响范围比当前的AI更广泛。以下是一些可能受到严重冲击的职业类别: 1. 重复性和规则性工作的职业 a. 数据输入和处理 数据录入员 簿记员和会计 银行职员 b. 制造业和装配线工人 工厂装配线工人 质量控制检查员 c. 客服和支持 呼叫中心操作员 客户服务代表 2. 基础信息处理和分析 a. 初级分析员 市场研究分析员 金融分析员 b. 行政和办公支持 行政助理 秘书 3. 创意和内容生成 a. 内容创作者 技术写作 新闻写作 简单的创意写作 b. 平面设计和视频编辑 平面设计师 视频编辑 4. 运输和物流 a. 驾驶和运输 卡车司机 出租车和网约车司机 b. 仓储和物流 仓库操作员 物流协调员 5. 零售和服务行业 a. 零售销售 店员 收银员 b. 餐饮服务 餐厅服务员 快餐店员工 6. 法律和医疗基础工作 a. 法律助理 法律文员 初级律师 b. 医疗助理 医务秘书 基础医疗分析员 7. 教育和培训 a. 初级教育 基础教学助理 在线课程讲师 b. 培训和开发 企业培训师 职业顾问 8. 信息技术和支持 a. 技术支持 IT支持专员 技术客服 b. 基础编程 初级程序员 网站开发者 9. 农业和自然资源管理 a. 农业劳动 农场工人 养殖业工人 b. 资源管理 森林护林员 渔业工人 应对策略 尽管上述职业可能面临冲击,但个人和组织可以采取措施来适应和应对这一变化: 1. 提升技能和再培训:加强高级数据分析、编程、AI应用、管理和创意设计等方面的技能。 2. 转向创造性和复杂任务:AGI难以完全替代人类的创造性和复杂决策能力,专注于需要情感智力和创造力的工作。 3. 持续学习和适应:保持对新技术和行业趋势的学习,增强自己的竞争力。 4. 多样化职业路径:探索多种职业选择,避免过于依赖单一技能。 AGI的到来将带来挑战,同时也会创造新的机遇。通过提前准备和适应,个人和组织可以在新的技术环境中找到自己的位置。
2024-06-11
AI 绘画会不会冲击传统手绘和板绘?
AI 绘画的发展引发了人们对传统手绘和板绘的讨论。AI 绘画将艺术与先进技术完美结合,为缺乏绘画技巧的人提供了参与艺术创作的机会,使艺术更加民主化和包容性。同时,AI 绘画也为设计师提供了丰富的创作灵感,激发他们的创造力和想象力,从而推动行业的发展和创新。 然而,AI 绘画的发展也引发了一系列讨论和争议。尽管 AI 可以生成具有吸引力的艺术作品,但它在表达情感和创造性意图方面仍然存在局限性。艺术家对于 AI 生成艺术的态度复杂,既有对其创新潜力的期待,也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化,其对二次元设计行业的影响将愈发显著。AI 将降低设计成本和提高设计效率,为设计师提供丰富的创作灵感。但同时,市场对于大量二次元美术设计师的需求可能会逐渐降低,从业者需要面临更大的竞争压力。 面对 Niji·journey 5 等绘画 AI 技术的快速发展,从业者需要关注行业动态,不断提升自己的技能和创新能力,以适应行业的变革和竞争。从业者应更加注重作品的原创性和创新性,以便在与 AI 生成作品的竞争中保持优势。此外,从业者还需要学会有效利用 Niji·journey 5 等工具,并提高与其他团队成员或客户的沟通和协作能力。 总之,AI 绘画的发展为艺术界带来了新的机遇和挑战。艺术家和设计师需要积极探索 AI 绘画的潜力,同时也需要关注其带来的问题和挑战,以实现艺术与科技的更好融合。
2024-05-22
普通人和小企业在大企业垄断的ai时代该如何破局
在大企业垄断的 AI 时代,普通人和小企业可以考虑以下破局方式: 1. 对于普通人: 关注并参与关于在 AGI 降临的世界中个体如何生存、创造价值以及新的分配方式的思考、讨论和争取。 2. 对于小企业: 利用欧盟的相关政策,如监管沙盒等措施降低合规成本,促进科技创新。具体包括制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款,采取规制格式合同的方式使显著不公平的条款无效,促进监管沙盒广泛而平等的参与,并减免参加费用和提供部署前服务等增值服务,适当降低评估费用或其他合规要求,在处罚规定中考虑中小企业的利益和经济活力,相关准则的制定充分考虑中小企业需求以降低合规负担。 在 AI 产业链中,应用层存在超级机会和巨大发展空间,小企业可以重点思考和布局应用层。但基础设施层入行资源门槛较高,需谨慎入局,可考虑“合作生态”的切入机会;技术层迭代速度快,规模不大的团队须慎重考虑“技术迭代风险”,基础的通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。
2025-02-19
怎么学python,以适应AI时代趋势为导向
以下是一些关于以适应 AI 时代趋势为导向学习 Python 的建议: 1. 学习资源: 微信机器人教程,其中介绍了在 Linux 环境安装 Python 以及 Python 虚拟环境的相关知识。 吴恩达的 AI Python 初学者课程,这是一系列四门短期课程,适合任何技术水平的人。 2. 基础知识: 掌握 Python 的安装和编程基础,包括变量、数据类型、控制结构、函数等。 了解 Python 虚拟环境,它是一个独立的 Python 运行空间,用于隔离不同项目的依赖库,避免与系统的 Python 版本形成冲突。 3. 数学和理论基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 4. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 神经网络基础: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),以及常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 5. 实践和应用: 学会向 AI 提供线索,这对于快速修复问题非常重要。 可以使用 Cursor 的菜单 Open in intergrated Terminal 直接切换到对应目录,也可以使用 cd 命令。 参考 Cursor 提示词网站:https://cursor.directory/,学习和参考其中大量网友实践后上传的提示词。 通过构建 AI 应用程序进行学习,例如编写与大型语言模型交互的代码,以快速创建有趣的应用程序来定制诗歌、编写食谱和管理待办事项列表。 总之,强烈推荐在 AI 时代掌握 Python 这门编程语言,不断学习和实践,以适应时代的发展趋势。
2025-02-17
如何进入AI时代,如何寻找和使用AI工具来提高工作和学习效率,以及如何解决个性化和专业化需求的问题
进入 AI 时代并利用 AI 工具提高工作和学习效率、解决个性化和专业化需求问题,可参考以下要点: 1. 对于 AI 发展的态度:不盲目跟风(FOMO),也不消极对待(JOMO)。 2. 成功的 AI 公司可能需要打造自身的数据飞轮,尤其是在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端能带来的数据飞轮效应在 AI 早期可能是决胜关键。 3. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 4. 大模型产品的两个方向: 个性化:给 AI 装上“记忆”,使其成为工作助理或陪伴者。 场景化:给 AI 装上“手”和“眼睛”。 5. 在工作中使用 AI 工具的情况: 最常用的是通过自然语言对话完成一次性任务,90%的产品从业者用其辅助文本信息处理生成。 63%的用户用其辅助搜索,甚至优先用 AI 搜索信息。 45%的用户借助其生成图片以及音视频用于快速制作 demo 演示效果,也有少部分用于制作最终产品。 29%的用户将其作为工作创意助手以及数据报告的处理。 6. AI 工具的改进方向: 提高创新性和创新辅助能力,关注产品从业者的工作模式和思维习惯。 提升个性化和智能化程度,理解并适应用户的个性化需求。 更精准识别合适场景,满足不同场景的使用需求。 7. 使用 AI 完成任务时: 对于简单需求,给 AI 下达明确命令完成一次性任务。 了解 AI 编程的边界和限制。 遵循编程准则,能不编尽量不编。优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用;对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,实在找不到才考虑自己编程,且编程要以终为始,聚焦目标。 总之,在 AI 时代,要积极拥抱 AI,用起来并有效迭代,形成正确的底层工作逻辑,设计合理流程,按节奏确定目标和复盘。同时,把握好融资节奏,适应对创始人更高、更全面的要求。
2025-02-11
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说,在面对未来的AI时代,需要学习编程的基础知识吗?系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说,在面对未来的 AI 时代,学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python,以下是一些需要重点关注的主要知识: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等基本数据类型。 控制流:学会使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理: 理解异常:了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 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:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景,探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 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),学习其在教育、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 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
学习设计专业,未来在Ai时代,如何提升价值,找到工作
在 AI 时代,学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作: 1. 设计专业方面: AI 重新定义了设计师的竞争力边界,您需要具备持续的学习习惯,并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛,但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势,提升设计质量。 2. 工具能力方面: 对现有 AI 工具进行严格评估和选型,确保其能提供标准化输出和一致性体验,提升设计质量和速度,减少设计差异。 建设参数文档库,而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征,训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具,形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面: 将 AI 深入到日常设计流程,形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性,差异化对待不同业务形态和需求,使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式,持续探索优化。 4. 设计团队方面: 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略,保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境,增强对市场动态的快速适应能力,确保团队整体的未来发力方向。 总之,随着技术不断进步,AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色,为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能,您就可以保持领先优势。
2024-12-24
现在有哪些个人知识库软件可以用,请推荐。
以下是为您推荐的个人知识库软件: 1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。 2. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后,配置页面主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式),配置完成后即可进行对话测试。 此外,还有通过 GPT 打造个人知识库的方法,比如将文本转换成向量节省空间,拆分成小文本块并通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量,在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。当用户提问时,将问题转换成向量与库中向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18