AI幻觉

以下是为您制定的从零基础开始学习 AI 的计划： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 浏览入门文章，了解 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 1. 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。 2. 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，建议您掌握提示词的技巧，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，在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 六、设计自己的学习路径 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法。 七、参考他人学习经验 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解作者从零基础到逐渐掌握 AI 的过程和方法。但需要注意，其中的学习内容可能因 AI 发展而有所变化，您可以在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 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，并能够在这一领域取得成就。

以下为您推荐一些免费开源的数字人 AI 工具： 1. Aigcpanel： 特点：开源且适合小白用户，具有一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：能够生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub 链接： 官网： 2. Heygen： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 3. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加自己的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 4. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。

以下是关于让 AI 变清晰的相关内容： 对于老照片，可将其放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。具体可参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。 常见的 AI 画质增强工具包括：Magnific（https://magnific.ai/）、ClipDrop（https://clipdrop.co/imageupscaler）、Image Upscaler（https://imageupscaler.com/）、Krea（https://www.krea.ai/）。更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。这些工具具有不同特点和功能，可根据需求选择。

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。

以下是一些可以无损放大图片的 AI 产品： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可以增加更多细节 开源工作流： stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先：https://magnific.ai/ Krea：https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC：https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/ 此外，以下是图片增强方面的 AI 产品排名数据： 4 月访问量（万 Visit）： 1. Cutout pro 图片增强 1608 相对 3 月变化 0.023 2. Upscale media 图片增强 432 相对 3 月变化 0.073 3. ZMO AI 图片增强 338 相对 3 月变化 0.161 4. Neural.love Art 图片增强 283 相对 3 月变化 0.072 5. Topaz Photo AI 图片增强 247 相对 3 月变化 0.047 6. VanceAI 图片增强 247 相对 3 月变化 0.078 7. bigjpgAI 图片无损放大 图片增强 203 相对 3 月变化 0.06 8. Img Upscaler 图片增强 203 相对 3 月变化 0.042 9. Let's Enhance 图片增强 167 相对 3 月变化 0.046 10. Akool 图片增强 122 相对 3 月变化 0.173 6 月访问量（万 Visit）： 1. Cutout pro 图片增强 1408 相对 5 月变化 0.082 2. Upscale media 图片增强 433 相对 5 月变化 0.029 3. Neural.love Art 图片增强 253 相对 5 月变化 0.137 4. Img Upscaler 图片增强 244 相对 5 月变化 0.032 5. VanceAI 图片增强 239 相对 5 月变化 0.077 6. ZMO AI 图片增强 221 相对 5 月变化 0.153 7. bigjpgAI 图片无损放大 图片增强 180 相对 5 月变化 0.109 8. Topaz Photo AI/Topaz Video AI 图片增强 170 相对 5 月变化 0.224 9. Let's Enhance 图片增强 150 相对 5 月变化 0.102 10. Akool 图片增强 142 相对 5 月变化 0.193

以下是为您制定的零基础学习 AIGC 的系统学习清单： 1. 阅读彭博社对谷歌 CEO Sundar Pichai 的访谈，了解关于搜索未来、Gemini 构建、与微软和 OpenAI 竞争、美中在 AI 方面的竞争以及谷歌文化挑战等内容，同时关注 Google 对 AI 技术未来包括 AGI 的承诺和看法。 2. 查看 Elicit 发布的机器学习必读清单，系统学习机器学习基础、Transformer 与基础模型、训练与微调、推理与运行策略等方面，从基础概念入门到深度强化学习和反向传播等进阶内容，深入了解 Transformer 架构以及训练和精调语言模型的方法与策略，分析大语言模型如何处理复杂推理和解决问题的任务。 3. 学习提示工程基础，掌握三种高级提示工程技巧，包括思维链（CoT）提示、思维树（ToT）提示和思维图（GoT）提示。 4. 观看【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架的相关内容，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容（AIGC）、相关技术名词（如 AI、机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、生成式 AI、LLM 等）以及技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文提出的 Transformer 模型）。

以下是关于清华 AI 幻觉的相关信息： 在 AI 领域，特别是大型语言模型（LLM）中，幻觉是一个常见的问题。LLM 会产生幻觉，编造事实性信息，原因在于它们本质上是在模仿训练数据中的统计模式，而非真正理解或检索知识。例如，模型在训练数据中学习到“who is X”类型的问题通常有确定的答案，所以即使面对未知问题，也会倾向于编造答案以符合训练数据的风格。 对于幻觉问题，有一些研究和应对方法。牛津大学的研究重点关注了幻觉的一个分支——虚构症，通过生成一个问题的多个答案，并使用另一个模型根据相似含义分组来衡量 LLM 不确定性。Google DeepMind 推出了 SAFE，通过将 LLM 响应分解为单个事实、使用搜索引擎验证事实以及对语义相似的陈述进行聚类来评估 LLM 响应的真实性。同时，OpenAI 推出了 CriticGPT，它使用基于大量有缺陷输入数据集进行训练的 GPT 式 LLM 来发现其他 LLM 生成的代码中的错误。 此外，清华大学在这方面也有相关研究，如“DeepSeek 与 AI 幻觉”。但关于其具体内容，您可以通过相关链接进一步了解。

AI 幻觉是指 AI 在生成内容时出现的错误或与现实世界不符的情况。以下是关于 AI 幻觉的一些重要方面： 在写东西方面，AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能完全错误且令人信服的事实。例如，GPT4 通常更扎实，而 Bing 因互联网连接可拉入相关事实，但幻觉仍难以完全消除。同时，AI 不会真正解释自身，给出的解释可能是完全编造的。当被要求解释思考过程时，它只是生成听起来合理的文本，这使得理解系统中的偏见非常困难。 在艺术创作方面，许多 AI 工具会出现幻觉，如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间长。对于大多数消费者可能可接受，但对于试图通过内容盈利的用户可能更令人沮丧。 从技术真相角度来看，AI 幻觉本质上是对信息的扭曲。人类认知偏差是大脑处理信息时为节省认知资源采取“捷径”导致对信息的扭曲和误判，而 AI 幻觉是模型对训练数据中统计模式的过度依赖，在面对新情况时无法准确理解和生成信息。其表现形式多种多样且难以察觉，如生成不存在的人物、地点、事件或对已知事实错误描述。产生原因都与经验和知识有关，人类认知偏差与个人成长经历、文化背景、知识结构等有关，AI 幻觉则与训练数据质量、模型结构和训练策略有关。其影响可能导致错误决策，如投资者受偏差影响做出错误投资决策，也可能误导用户、传播虚假信息甚至引发安全事故，如用于医疗诊断的 AI 系统给出错误诊断结果延误患者治疗。 可参考进一步了解。

AI 幻觉是指 AI 系统生成的信息与事实不符或与预期不符的现象。其表现形式多种多样，包括生成不存在的人物、地点、事件，对已知事实进行错误描述等。 产生的原因主要与经验和知识有关： 对于人类，认知偏差是大脑在处理信息时为节省认知资源而采取的“捷径”，容易导致对信息的扭曲和误判。 对于 AI，与训练数据的质量、模型的结构和训练策略有关。若训练数据存在偏差或错误，模型会学习到这些并体现在生成内容中。 AI 幻觉的影响可能很严重： 导致错误决策，例如投资者受偏差影响做出错误投资决策。 误导用户，如医疗 AI 助手给出错误诊断建议延误患者治疗。 传播虚假信息，用于政治宣传或商业炒作，影响社会稳定。 损害 AI 系统的可信度，降低用户信任度，阻碍 AI 技术推广和应用。 为避免 AI 幻觉，可参考，但无法完全消除。同时需注意，AI 不会解释自己，对其输出的内容需全部检查，且对工具的输出负责。

AI 幻觉是指 AI 系统生成的信息与事实不符或与预期不符的现象。它不是 AI 故意为之，而是由技术局限性造成的错误。 其表现形式多种多样，例如生成不存在的人物、地点、事件，对已知事实进行错误描述等。产生的原因与训练数据的质量、模型的结构和训练策略有关，如果训练数据存在偏差或错误，模型就会学习到这些并体现在生成内容中。 AI 幻觉可能带来诸多风险： 1. 误导用户，导致用户获取错误信息从而做出错误判断，如医疗 AI 助手给出错误诊断建议延误患者治疗。 2. 传播虚假信息，用于制造和传播虚假新闻报道或社交媒体帖子，误导公众，影响社会稳定。 3. 损害 AI 系统的可信度，降低用户对其的信任度，阻碍 AI 技术的推广和应用。 为了避免 AI 幻觉，您可以参考，但需注意它们不可能完全消除。同时，使用 AI 生成内容时，您需要检查所有内容，因为 AI 可能会连续且良好地撒谎，给出完全编造的合理答案，且当被询问思考过程时，它只是生成听起来合理的文本，而非真正审查自身行动。另外，您对这些工具的输出负责，且要注意 AI 也可能被不道德地用来操纵或作弊。

大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 规模和参数数量：大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构，能够处理更大量和更复杂的数据。 2. 能力和性能：大模型在语言理解、生成等任务上往往表现更出色，能够生成更准确、丰富和连贯的内容。 3. 应用场景：大模型适用于广泛的通用任务，而小模型可能更专注于特定的、较狭窄的领域。 并非大模型都属于生成式 AI，小模型都属于判别式 AI。生成式 AI 能够生成新的内容，如文本、图片等；判别式 AI 则主要用于对输入进行分类或判断。模型的分类与其大小并无直接的必然联系。 大模型出现幻觉的原因主要是其通过训练数据猜测下一个输出结果，可能会因错误或不准确的数据导致给出错误的答案。而小模型相对来说数据量和复杂度较低，出现幻觉的情况相对较少，但这并非绝对，还取决于模型的训练质量、数据的准确性等多种因素。优质的数据集对于大模型减少幻觉现象非常重要。

大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 规模和参数：大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构，而小模型相对规模较小。 2. 能力和性能：在处理自然语言等任务时，大模型往往表现出更强的能力，例如更准确的理解和生成能力。 3. 应用场景：大模型适用于通用的、复杂的任务，小模型则更适合特定的、简单的场景。 关于大模型存在幻觉而小模型没有的原因： 1. 工作原理：大模型基于统计模型预测生成内容，通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案。 2. 数据局限性：大模型的知识完全源于其训练数据，可能存在过时、不准确或不完整的信息。 3. 不可预测性：大模型的输出结果具有不可预测性，而小模型相对更稳定和可预测。